Как оце­нить эф­фек­тив­ность про­ек­тов Big Data

Vedomosti - - КАРЬЕРА & МЕНЕДЖМЕНТ - Де­нис Афа­на­сьев Ав­тор – ге­не­раль­ный ди­рек­тор ком­па­нии Cleverdata (ГК «Ла­нит»)

Во­прос оку­па­е­мо­сти про­ек­тов Big Data ча­сто ока­зы­ва­ет­ся клю­че­вым. Ес­ли у вас все­го 500 за­ка­зов в ме­сяц, бу­дет ли про­ект эко­но­ми­че­ски це­ле­со­об­раз­ным? Что­бы по­нять, сто­ит ли ов­чин­ка вы­дел­ки, сна­ча­ла нуж­но разо­брать­ся, ка­кие за­да­чи ре­ша­ют ал­го­рит­мы ма­шин­но­го обу­че­ния на ос­но­ве дан­ных. Они де­лят­ся на три ти­па.

Ин­сай­ты – помогают уви­деть то, что мы не ви­дим в боль­ших мас­си­вах дан­ных: скач­ки и, глав­ное, за­ко­но­мер­но­сти. Ма­шин­ный ана­лиз по­ве­де­ния поль­зо­ва­те­лей на сай­те ин­тер­нет-ма­га­зи­на вы­явит, что ка­кая-ли­бо груп­па то­ва­ров по­пу­ляр­на у по­се­ти­те­лей опре­де­лен­но­го по­ла и возраста, и это мо­жет стать от­кры­ти­ем для мар­ке­то­ло­гов. Про­из­во­ди­те­ли ан­ти­ги­ста­мин­ных пре­па­ра­тов по­ла­га­ли, что ре­кла­му их про­дук­та нуж­но ад­ре­со­вать мо­ло­де­жи, за­бо­тя­щей­ся о сво­ей внеш­но­сти, а ана­лиз дан­ных соц­се­тей по­ка­зал, что на са­мом де­ле це­ле­вой ауди­то­ри­ей яв­ля­ют­ся ма­мы де­тей, стра­да­ю­щих от ал­лер­гии. Ти­пич­ным при­ме­ром ин­сай­тов яв­ля­ет­ся вы­яв­ле­ние за­ко­но­мер­но­стей меж­ду то­ва­ра­ми в по­тре­би­тель­ской кор­зине по­ку­па­те­лей – так мож­но об­на­ру­жить груп­пы до­пол­ня­ю­щих

друг дру­га то­ва­ров, ко­то­рые ра­ци­о­наль­но рас­по­ла­гать ря­дом.

Оп­ти­ми­за­ция биз­нес-про­цес­сов. В ло­ги­сти­ке за счет оп­ти­ми­за­ции марш­ру­тов или за­груз­ки транс­пор­та мож­но со­кра­тить рас­хо­ды на 10–20%. Ана­лиз боль­ших дан­ных об ауди­то­рии сай­тов по­мо­жет опре­де­лить ре­ле­вант­ные сег­мен­ты ауди­то­рии для по­ка­за ре­кла­мы и эф­фек­тив­но пе­ре­рас­пре­де­лить ре­клам­ные бюд­же­ты. На­при­мер, мож­но с по­мо­щью ана­ли­за тек­стов в бло­гах о кра­со­те и здо­ро­вье вы­явить бло­ги, наи­бо­лее под­хо­дя­щие для ре­кла­мы кон­крет­но­го брен­да кос­ме­ти­ки.

Ре­ко­мен­да­ции для при­ня­тия ре­ше­ний. Ал­го­рит­мы ма­шин­но­го обу­че­ния на ос­но­ве име­ю­щих­ся дан­ных уме­ют со­ве­то­вать, ка­кие ре­ше­ния при­ни­мать. Нуж­но про­ана­ли­зи­ро­вать биз­нес-про­цес­сы ор­га­ни­за­ции, най­ти те про­цес­сы, где тре­бу­ет­ся по­мощь со­труд­ни­ку, при­ни­ма­ю­ще­му ре­ше­ние (на­при­мер, при одоб­ре­нии бан­ком кре­ди­та), или кли­ен­ту – при по­куп­ке в ин­тер­нет-ма­га­зине. Яр­ким при­ме­ром мо­гут слу­жить ре­ко­мен­да­тель­ные си­сте­мы раз­лич­ных сер­ви­сов ти­па Amazon, при­но­ся­щие до 40% вы­руч­ки от по­втор­ных по­ку­пок. Про­да­вец пред­ла­га­ет до­пол­ня­ю­щие то­ва­ры: для элек­тро­пли­ты – под­хо­дя­щий на­бор по­су­ды, для ком­пью­те­ра – мышь и ис­точ­ник бес­пе­ре­бой­но­го пи­та­ния. По­доб­ную ра­бо­ту мож­но де­лать вруч­ную, но при­дет­ся рас­ши­рять штат спе­ци­а­ли­стов. Ре­ко­мен­да­тель­ная мо­дель, по­стро­ен­ная на ос­но­ве ма­шин­но­го обу­че­ния, бу­дет бо­лее эф­фек­тив­на. Ес­ли вы еще не на­ко­пи­ли боль­ших мас­си­вов дан­ных, ед­ва ли бу­дут воз­мож­ны ин­сай­ты, ре­ко­мен­да­ции и оп­ти­ми­за­ция про­цес­сов. Ес­ли в ком­па­нии ра­бо­та­ет пять ме­не­дже­ров по про­да­жам, мож­но обой­тись и без глу­бо­кой ана­ли­ти­ки. Дру­гое де­ло, ко­гда в шта­те 300 и бо­лее спе­ци­а­ли­стов, у ком­па­нии раз­ветв­лен­ная сеть про­даж и слож­ная ло­ги­сти­ка, с боль­шим ко­ли­че­ством со­труд­ни­ков, боль­шой объ­ем кли­ен­тов и за­ка­зов, ши­ро­кий ас­сор­ти­мент. Но да­же в этом слу­чае за­тра­ты на про­ект Big Data мо­гут пре­вы­сить по­тен­ци­аль­ную вы­го­ду – ес­ли при­дет­ся пе­ре­стра­и­вать It-ин­фра­струк­ту­ру и клю­че­вые биз­нес-про­цес­сы. Вот при­мер: вы­де­лен­ные брен­дзо­ны внут­ри ма­га­зи­на (Shop in shop) помогают уве­ли­чить сред­ний чек по­ку­па­те­ля. Дан­ные по че­кам и ме­сто­по­ло­же­нию ма­га­зи­нов мож­но об­ра­бо­тать, вы­явить раз­лич­ные ин­сай­ты и по­стро­ить ре­ко­мен­да­ции, где имен­но луч­ше рас­по­ло­жить стен­ды в ма­га­зине и с ка­ки­ми то­ва­ра­ми. Но без раз­ре­ше­ния соб­ствен­ни­ка по­ме­ще­ния пе­ре­обо­ру­до­вать ма­га­зин невоз­мож­но, а он не да­ет раз­ре­ше­ния на пе­ре­строй­ку. Или при по­пыт­ке из­ме­нить вы­клад­ку то­ва­ров у вас воз­ни­ка­ет кон­фликт с дру­ги­ми по­став­щи­ка­ми то­ва­ров, недо­воль­ны­ми рас­ши­ре­ни­ем вы­клад­ки про­дук­ции кон­ку­рен­тов. Все эти во­про­сы не от­но­сят­ся к про­ек­ту Big Data, но их обя­за­тель­но нуж­но учи­ты­вать.

Newspapers in Russian

Newspapers from Russia

© PressReader. All rights reserved.