Big Data texnologiyalari endi hamma joyda – sanoatda, tibbiyotda, biznesda va ko‘ngilochar sohalarda qo‘llaniladi. Katta ma'lumotlar tahlilisiz yirik chakana sotuvchilar to'g'ri ishlay olmaydi, Amazon savdosi pasayadi va meteorologlar ob-havo kunlari, haftalar va oylarni oldindan bashorat qila olmaydilar. Katta ma'lumotlar bo'yicha mutaxassislarga talab yuqori bo'lib, talab doimiy ravishda o'sib borishi mantiqan to'g'ri.
GeekBrains tajribali mutaxassislardan foydalangan holda talabalarga ham nazariy bilimlar, ham amaliy tajribalar berib, ushbu sohada mutaxassislarni tayyorlaydi. Bu yil GeekUniversity onlayn universitetining Big Data tahlilchilari va Rossiyaning eng yirik chakana sotuvchisi X5 Retail Group hamkorlik qildi. Kompaniya mutaxassislari o‘zlarining katta bilim va tajribalari bilan talabalarga ham nazariy, ham amaliy tajribani o‘rgatuvchi brend kursni yaratishga yordam berishdi.
Biz X5 Retail Group kompaniyasining ma’lumotlarni modellashtirish va tahlil qilish bo‘yicha direktori Valeriy Babushkin bilan suhbatlashdik. U biri butun dunyo bo'ylab ma'lumotlar olimlari (mashinalarni o'rganish bo'yicha dunyoda 30-o'rinda). Valeriy boshqa o'qituvchilar bilan bir qatorda GeekBrains talabalariga A/B testi, ushbu usullar asosidagi matematik statistika, shuningdek, zamonaviy hisoblash amaliyotlari va oflayn chakana savdoda A/B testini amalga oshirishning o'ziga xos xususiyatlari haqida dars beradi.
Nima uchun bizga umuman A/B testi kerak?
Bu konvertatsiya stavkalari, iqtisodiy ko'rsatkichlar va xatti-harakatlar omillarini yaxshilashning optimal usullarini topishning eng yaxshi usullaridan biridir. Boshqa usullar mavjud, ammo ular qimmatroq va murakkabroq. A/B testining asosiy afzalliklari uning nisbatan arzonligi va har qanday hajmdagi korxonalar uchun qulayligidir.
A/B testi biznes qarorlarini topish va qabul qilishning eng muhim usullaridan biri bo'lib, ular foyda va har qanday kompaniyaning turli mahsulotlarini rivojlanishiga ta'sir qiladi. Sinov nafaqat nazariyalar va gipotezalarga, balki aniq o'zgarishlar mijozlarning tarmoq bilan o'zaro munosabatlarini qanday o'zgartirishi haqidagi amaliy bilimlarga asoslangan holda qaror qabul qilish imkonini beradi.
Shuni yodda tutish kerakki, chakana savdoda hamma narsa sinovdan o'tkazilishi kerak - marketing kampaniyalari, SMS xabarlar, xabarlarning o'zini sinab ko'rish, mahsulotni javonlarda joylashtirish va savdo maydonidagi javonlarning o'zi. Onlayn do'konlar haqida gap ketganda, siz elementlarning tartibini, dizaynni, matnni va nusxasini sinab ko'rishingiz mumkin.
A/B testi kompaniyaga, masalan, chakana sotuvchiga raqobatbardoshligini saqlab qolish, o'zgarishlarni tezda tan olish va shunga mos ravishda moslashishga yordam beradigan vositadir. Bu biznesni iloji boricha samaraliroq qilish, maksimal foyda olish imkonini beradi.
Ushbu usullarning nuanslari qanday?
Asosiysi, sinov uchun asos bo'lib xizmat qiladigan maqsad yoki muammoga ega bo'lish. Masalan, muammo g'isht va ohak yoki onlayn-do'konda mijozlarning kam trafigida bo'lishi mumkin. Maqsad - mijozlar trafigini oshirish. Gipoteza shundan iboratki, agar onlayn-do'kondagi mahsulot kartalari kattaroq va fotosuratlar yorqinroq bo'lsa, ko'proq xaridlar amalga oshiriladi. Keyinchalik, A/B testi o'tkaziladi, uning natijalari o'zgarishlarni baholash uchun ishlatiladi. Barcha testlar natijalari olingandan so'ng veb-saytga o'zgartirishlar kiritish bo'yicha harakatlar rejasi ishlab chiqilishi mumkin.
Bir-biriga o'xshash jarayonlar bilan sinovlarni o'tkazish tavsiya etilmaydi, chunki bu natijalarni baholashni qiyinlashtiradi. Birinchi navbatda eng muhim maqsadlar va aytilgan farazlar bo'yicha testlarni o'tkazish tavsiya etiladi.
Natijalar ishonchli bo'lishi uchun sinov etarlicha uzoq davom etishi kerak. Qancha vaqt aniq, albatta, testning o'ziga bog'liq. Misol uchun, Yangi yil arafasida ko'pchilik onlayn-do'konlarga trafik ko'payadi. Agar onlayn-do'kon dizayni oldindan o'zgartirilgan bo'lsa, qisqa muddatli test hammasi yaxshi ekanini, o'zgarishlar muvaffaqiyatli bo'lganini va trafik ortib borayotganini ko'rsatadi. Ammo bayram oldidan nima qilsangiz ham, tirbandlik kuchayadi. Test Yangi yil oldidan yoki darhol tugallanmasligi kerak; barcha korrelyatsiyalarni aniqlash uchun etarlicha uzun bo'lishi kerak.
Maqsad va o'lchanayotgan ko'rsatkich o'rtasidagi aniq bog'liqlikning ahamiyati. Misol uchun, onlayn-do'kon veb-saytini qayta loyihalashdan so'ng, kompaniya tashrif buyuruvchilar yoki mijozlarning ko'payishini ko'rishi va natijadan mamnun bo'lishi mumkin. Biroq, aslida, o'rtacha buyurtma qiymati odatdagidan past bo'lishi mumkin, natijada umumiy daromad ham past bo'ladi. Buni, albatta, ijobiy natija deb bo‘lmaydi. Muammo shundaki, kompaniya tashrif buyuruvchilarning ko'payishi, xaridlarning ko'payishi va o'rtacha buyurtma qiymati o'rtasidagi munosabatni bir vaqtning o'zida o'lchamagan.
Sinov faqat onlayn-do'konlar uchunmi?
Arzimaydi. Oflayn chakana savdoning mashhur usuli bu gipotezalarni oflayn rejimda sinab ko'rish uchun to'liq quvur liniyasini amalga oshirishdir. Bu tajriba uchun guruhlarni noto'g'ri tanlash, do'konlar soni, tajriba vaqti va baholanayotgan ta'sir hajmi o'rtasidagi optimal muvozanatni topish xavfini kamaytiradigan jarayon. Bu, shuningdek, ta'sirlar uchun tahlildan keyingi metodologiyalarni qayta ishlatish va doimiy ravishda takomillashtirishni o'z ichiga oladi. Ushbu usul noto'g'ri ijobiy va o'tkazib yuborilgan ta'sirlar ehtimolini kamaytirish, shuningdek sezgirlikni oshirish uchun zarurdir, chunki hatto kichik ta'sir katta biznes miqyosida juda muhim bo'lishi mumkin. Shuning uchun, hatto eng kichik o'zgarishlarni aniqlash va xavflarni minimallashtirish, shu jumladan eksperimental natijalar bo'yicha noto'g'ri xulosalar chiqarish juda muhimdir.
Chakana savdo, katta ma'lumotlar va real dunyo misollari
O'tgan yili X5 Retail Group mutaxassislari 2018 yilgi jahon chempionati muxlislari orasida eng ommabop mahsulotlarni sotish tendentsiyalarini baholadilar. Hech qanday kutilmagan hodisalar bo'lmasa-da, statistik ma'lumotlar qiziqarli edi.
Masalan, suv "birinchi raqamli bestseller" sifatida paydo bo'ldi. Jahon kubogi o'tkaziladigan shaharlarda suv savdosi taxminan 46% ga oshdi, Sochi esa 87% ga o'sdi. O'yin kunlarida eng yuqori sotuvlar Saranskda qayd etilgan bo'lib, u erda savdolar odatdagi kunlarga nisbatan 160 foizga oshgan.
Suvdan tashqari muxlislar pivo ham sotib olishdi. 14-iyundan 15-iyulgacha o‘yinlar o‘tkaziladigan shaharlarda pivo savdosi o‘rtacha 31,8 foizga oshdi. Sochi ham yetakchilik qildi, u yerda pivo savdosi 64 foizga oshdi. Biroq, Sankt-Peterburgda o'sish oddiy edi - atigi 5,6%. O'yin kunlari Saranskda pivo savdosi ham 128 foizga oshdi.
Boshqa mahsulotlar ustida ham tadqiqotlar o'tkazildi. Eng yuqori iste'mol kunlarida olingan ma'lumotlar, voqea omillarini hisobga olgan holda, kelajakda talabni aniqroq prognoz qilish imkonini beradi. To'g'ri prognoz iste'molchi kutganlarini taxmin qilish imkonini beradi.
Sinov paytida X5 Retail Group ikkita usuldan foydalangan:
Kümülatif farqni baholashga ega Bayes strukturali vaqt seriyalari modellari;
Chempionatdan oldin va chempionat davomida xatolar taqsimotining noto'g'riligini baholash bilan regressiya tahlili.
Chakana savdo Big Datadan yana nimadan foydalanadi?
- Usullar va texnologiyalar juda ko'p, lekin mening boshimdan tashqari, bu erda ba'zilari:
- Talab prognozi;
- Mahsulot assortimenti matritsasini optimallashtirish;
- Bo'sh javonlarni aniqlash va hosil bo'lgan navbatlarni aniqlash uchun kompyuterni ko'rish;
- Promo prognozi.
Mutaxassislarning etishmasligi
Big Data mutaxassislariga talab doimiy ravishda o'sib bormoqda. 2018-yilda yirik maʼlumotlar bilan bogʻliq ish oʻrinlari soni 2015-yilga nisbatan yetti barobar oshdi. 2019-yilning birinchi yarmida mutaxassislarga boʻlgan talab butun 2018-yil uchun talabning 65 foizidan oshdi.
Yirik kompaniyalar, ayniqsa, Big Data tahlilchilariga muhtoj. Masalan, Mail.ru Group-da ular matn ma'lumotlarini, multimediya tarkibini va nutq sintezi va tahlilini (birinchi navbatda, bulutli xizmatlar, ijtimoiy tarmoqlar, o'yinlar va boshqalar) qayta ishlaydigan har qanday loyiha uchun kerak. So‘nggi ikki yil ichida kompaniyaning bo‘sh ish o‘rinlari soni 2,5 barobar oshdi. Joriy yilning dastlabki sakkiz oyida Mail.ru o'tgan yildagidek ko'p Big Data mutaxassislarini ishga oldi. Ozonda Data Science bo'limi so'nggi ikki yil ichida uch baravar ko'paydi. Megafon ham xuddi shunday vaziyatni boshdan kechirmoqda: ma'lumotlarni tahlil qilish uchun mas'ul bo'lgan jamoa so'nggi ikki yarim yil ichida bir necha barobar o'sdi.
Kelajakda Big Data mutaxassislariga talab yanada oshishiga shubha yo‘q. Shuning uchun agar siz ushbu sohaga qiziqsangiz, sinab ko'rishga arziydi.
Manba: www.habr.com
