Big Data texnologiyalari endi hamma joyda – sanoatda, tibbiyotda, biznesda va o‘yin-kulgida qo‘llaniladi. Shunday qilib, katta ma'lumotlarni tahlil qilmasdan, yirik riteylerlar normal ishlay olmaydi, Amazonda sotuvlar pasayadi va meteorologlar ob-havoni ko'p kunlar, haftalar va oylar oldindan bashorat qila olmaydi. Katta ma'lumotlar bo'yicha mutaxassislarga talab katta va talab doimiy ravishda o'sib borayotgani mantiqan to'g'ri.
GeekBrains ushbu soha vakillarini tayyorlaydi, talabalarga ham nazariy bilim berishga, ham tajribali mutaxassislar jalb qilingan misollar orqali o'qitishga harakat qiladi. Shu yili GeekUniversity onlayn universitetining Big Data tahlilchilari va Rossiya Federatsiyasidagi eng yirik chakana sotuvchi X5 Retail Group hamkor bo'lishdi. Katta bilim va tajribaga ega bo'lgan kompaniya mutaxassislari o'quv kursi davomida talabalar ham nazariy tayyorgarlik, ham amaliy tajriba o'tkazadigan brend kursni yaratishga yordam berdi.
Biz X5 Retail Group’ning modellashtirish va ma’lumotlar tahlili direktori Valeriy Babushkin bilan suhbatlashdik. U kishilardan biri dunyodagi ma'lumotlar olimlari (mashinalarni o'rganish bo'yicha mutaxassislarning global reytingida 30-o'rin). Valeriy boshqa o'qituvchilar bilan birgalikda GeekBrains talabalariga A/B testi, ushbu usullar asos bo'lgan matematik statistika, shuningdek, hisob-kitoblar bo'yicha zamonaviy amaliyotlar va oflayn chakana savdoda A/B testini amalga oshirish xususiyatlari haqida gapirib beradi.
Nima uchun bizga umuman A/B testlari kerak?
Bu konvertatsiya, iqtisod va xulq-atvor omillarini yaxshilashning eng yaxshi usullarini topishning eng yaxshi usullaridan biridir. Boshqa usullar ham bor, lekin ular qimmatroq va murakkabroq. A/B testlarining asosiy afzalliklari ularning nisbatan arzonligi va har qanday hajmdagi korxonalar uchun mavjudligidir.
A/B testlari haqida shuni aytishimiz mumkinki, bu biznesdagi qarorlarni qidirish va qabul qilishning eng muhim usullaridan biri bo'lib, har qanday kompaniyaning foydasi ham, turli xil mahsulotlarini ishlab chiqish ham bog'liq. Sinovlar nafaqat nazariyalar va gipotezalarga, balki aniq o'zgarishlar mijozlarning tarmoq bilan o'zaro munosabatlarini qanday o'zgartirishi haqidagi amaliy bilimlarga asoslangan qarorlar qabul qilish imkonini beradi.
Shuni yodda tutish kerakki, chakana savdoda siz hamma narsani sinab ko'rishingiz kerak - marketing kampaniyalari, SMS-xabarlar, pochta jo'natmalarining o'zini sinab ko'rish, mahsulotlarni javonlarga joylashtirish va savdo maydonchalaridagi javonlarning o'zi. Agar onlayn-do'kon haqida gapiradigan bo'lsak, unda siz elementlarning joylashishini, dizaynni, yozuvlarni va matnlarni sinab ko'rishingiz mumkin.
A/B testlari kompaniyaga, masalan, chakana sotuvchiga har doim raqobatbardosh bo'lishga, vaqt o'tishi bilan o'zgarishlarni sezishga va o'zini o'zgartirishga yordam beradigan vositadir. Bu biznesni iloji boricha samaraliroq qilish, maksimal foyda olish imkonini beradi.
Ushbu usullarning nuanslari qanday?
Asosiysi, test asoslanadigan maqsad yoki muammo bo'lishi kerak. Misol uchun, muammo chakana savdo do'konida yoki onlayn-do'konda kichik miqdordagi mijozlardir. Maqsad - mijozlar oqimini ko'paytirish. Gipoteza: agar onlayn-do'kondagi mahsulot kartalari kattaroq bo'lsa va fotosuratlar yorqinroq bo'lsa, unda ko'proq xaridlar bo'ladi. Keyinchalik, A / B testi o'tkaziladi, uning natijasi o'zgarishlarni baholashdir. Barcha testlar natijalari olingandan so'ng siz saytni o'zgartirish bo'yicha harakatlar rejasini shakllantirishni boshlashingiz mumkin.
Bir-biriga o'xshash jarayonlar bilan testlarni o'tkazish tavsiya etilmaydi, aks holda natijalarni baholash qiyinroq bo'ladi. Birinchi navbatda eng ustuvor maqsadlar va tuzilgan farazlar bo'yicha testlarni o'tkazish tavsiya etiladi.
Natijalar ishonchli bo'lishi uchun sinov etarlicha uzoq davom etishi kerak. Qanchalik aniq, albatta, testning o'ziga bog'liq. Shunday qilib, Yangi yil arafasida ko'pchilik onlayn-do'konlarning trafiki oshadi. Agar onlayn-do'konning dizayni ilgari o'zgartirilgan bo'lsa, unda qisqa muddatli test hamma narsa yaxshi ekanligini, o'zgarishlar muvaffaqiyatli ekanligini va trafik o'sib borayotganini ko'rsatadi. Ammo yo'q, bayramdan oldin nima qilsangiz ham, trafik ko'payadi, testni Yangi yil oldidan yoki undan keyin darhol yakunlab bo'lmaydi, u barcha korrelyatsiyalarni aniqlash uchun etarlicha uzoq bo'lishi kerak.
Maqsad va o'lchanayotgan ko'rsatkich o'rtasidagi to'g'ri bog'liqlikning ahamiyati. Misol uchun, xuddi shu onlayn-do'kon veb-saytining dizaynini o'zgartirib, kompaniya tashrif buyuruvchilar yoki mijozlar sonining ko'payishini ko'radi va bundan mamnun. Lekin, aslida, o'rtacha chek hajmi odatdagidan kichikroq bo'lishi mumkin, shuning uchun sizning umumiy daromadingiz yanada past bo'ladi. Buni, albatta, ijobiy natija deb bo'lmaydi. Muammo shundaki, kompaniya tashrif buyuruvchilarning ko'payishi, xaridlar sonining ko'payishi va o'rtacha chek hajmining dinamikasi o'rtasidagi munosabatni bir vaqtning o'zida tekshirmagan.
Sinov faqat onlayn-do'konlar uchunmi?
Umuman yo'q. Oflayn chakana savdoda mashhur usul - bu gipotezalarni oflayn rejimda sinab ko'rish uchun to'liq quvur liniyasini amalga oshirish. Bu tajriba uchun guruhlarni noto'g'ri tanlash xavfi kamayadi, do'konlar sonining optimal nisbati, tajriba vaqti va taxminiy ta'sir hajmi tanlangan jarayonning qurilishi. Bu, shuningdek, post-effektlarni tahlil qilish metodologiyalarini qayta ishlatish va doimiy takomillashtirishdir. Usul noto'g'ri qabul qilish xatolari va o'tkazib yuborilgan ta'sirlar ehtimolini kamaytirish, shuningdek sezgirlikni oshirish uchun kerak, chunki yirik biznes miqyosida kichik ta'sir ham katta ahamiyatga ega. Shuning uchun siz hatto eng zaif o'zgarishlarni aniqlay olishingiz va xavflarni minimallashtirishingiz kerak, shu jumladan tajriba natijalari bo'yicha noto'g'ri xulosalar.
Chakana savdo, Big Data va real holatlar
O'tgan yili X5 Retail Group mutaxassislari JCh-2018 muxlislari orasida eng ommabop mahsulotlarni sotish hajmi dinamikasini baholadilar. Hech qanday ajablanib bo'lmadi, ammo statistika hali ham qiziqarli bo'lib chiqdi.
Shunday qilib, suv "1-sonli bestseller" bo'ldi. Jahon chempionatiga mezbonlik qilgan shaharlarda suv savdosi qariyb 46 foizga oshdi, peshqadam Sochi bo‘ldi, u yerda aylanma 87 foizga oshdi. O'yin kunlarida maksimal ko'rsatkich Saranskda qayd etilgan - bu erda savdo oddiy kunlarga nisbatan 160% ga oshgan.
Suvdan tashqari muxlislar pivo sotib olishdi. 14 iyundan 15 iyulgacha o‘yinlar bo‘lib o‘tgan shaharlarda pivo aylanmasi o‘rtacha 31,8 foizga oshgan. Sochi ham peshqadamga aylandi - bu erda pivo 64% faolroq sotib olindi. Ammo Sankt-Peterburgda o'sish kichik edi - atigi 5,6%. Saranskdagi o'yin kunlarida pivo savdosi 128 foizga oshdi.
Boshqa mahsulotlar bo'yicha ham tadqiqotlar o'tkazildi. Oziq-ovqat iste'molining eng yuqori kunlarida olingan ma'lumotlar voqea omillarini hisobga olgan holda kelajakda talabni aniqroq bashorat qilish imkonini beradi. To'g'ri prognoz mijozning taxminlarini oldindan bilish 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 taqsimotidagi o'zgarishlarni baholash bilan regressiya tahlili.
Chakana savdo Big Datadan yana nimadan foydalanadi?
- Ko'pgina usullar va texnologiyalar mavjud, ularni oldindan aytish mumkin:
- Talab prognozi;
- Assortiment matritsasini optimallashtirish;
- Raflardagi bo'shliqlarni aniqlash va navbatni aniqlash uchun kompyuterni ko'rish;
- Promo prognozi.
Mutaxassislarning etishmasligi
Big Data mutaxassislariga talab doimiy ravishda o'sib bormoqda. Shunday qilib, 2018-yilda katta ma’lumotlar bilan bog‘liq bo‘sh ish o‘rinlari soni 7-yilga nisbatan 2015 barobar oshdi. 2019 yilning birinchi yarmida mutaxassislarga bo‘lgan talab butun 65 yildagi talabning 2018 foizidan oshdi.
Yirik kompaniyalar, ayniqsa, Big Data tahlilchilari xizmatlariga muhtoj. Masalan, Mail.ru Group-da ular matn ma'lumotlari, multimedia tarkibi qayta ishlanadigan, nutq sintezi va tahlili amalga oshiriladigan har qanday loyihada kerak bo'ladi (bu, birinchi navbatda, bulutli xizmatlar, ijtimoiy tarmoqlar, o'yinlar va boshqalar). So‘nggi ikki yil ichida kompaniyadagi bo‘sh ish o‘rinlari soni 2,5 barobarga oshdi. Joriy yilning dastlabki sakkiz oyida Mail.ru o‘tgan yildagi kabi Big Data mutaxassislarini ishga oldi. Ozonda Data Science bo'limi so'nggi ikki yil ichida uch baravar o'sdi. Megafonda ham vaziyat xuddi shunday - ma'lumotlarni tahlil qiluvchi jamoa so'nggi XNUMX yil ichida bir necha marta o'sdi.
Shubhasiz, kelajakda Big Data bilan bog'liq mutaxassisliklar vakillariga talab yanada oshadi. Shuning uchun agar sizda bu sohaga qiziqish bo'lsa, o'zingizni sinab ko'rishingiz kerak.
Manba: www.habr.com