Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные. Роман Зыков

Третья гипотеза – возможно, мы изменили дизайн сайта таким образом, что полезная информация опустилась ниже на странице сайта. Четвертая гипотеза – тест мог отрицательно повлиять на определенные категории товаров. Собрав набор таких гипотез, мы начинаем их проверять примерно в такой последовательности, как я описал. Довольно часто мы находим причину проблем, но иногда это не удается, его величество случай играет с нами в кошки-мышки, и эту мышку очень сложно найти.

      Однажды клиент – магазин «Дочки-Cыночки» – тестировал наш сервис и сервис одного из наших российских конкурентов, чтобы выбрать лучший, и это превратилось в настоящий детектив [12]. Чтобы точно не проиграть в тесте, конкурент перемещал некоторое число пользователей, которые были близки к покупке, (например, добавили товар в корзину) из конкурентных (наших) сегментов в свой – причем делалось это не на постоянной основе, а в отдельные дни и часы. Основной метрикой сравнения была конверсия: процент пользователей, совершивших покупку. Ясно, что в той «мошеннической схеме» такой процент будет выше там, куда перетянули пользователей. Здесь компания Retail Rocket пошла на принцип! Мы стали копать. Через два месяца были обнаружены и опубликованы [12] факты подтасовки результатов. В итоге прошел ряд судебных процессов, и справедливость восторжествовала.

      Отчеты, дашборды и метрики

      Понятие самого отчета очень широкое, здесь я подразумеваю под ним табличное или иное графическое представление данных. Отчеты могут быть разными:

      • Просто таблица с «сырыми» данными или так называемые «выгрузки», например, таблица с заказами клиентов.

      • Отчет с «агрегированными» данными. Под агрегацией я подразумеваю суммы, количество и иные статистики. Например, таблица с именами клиентов и количеством заказов, который каждый из них совершил.

      • Дашборды (dashboards) содержат ключевые показатели и метрики.

      Первые два относительно просты и делаются через специальные системы, которые могут генерировать отчеты по запросу. Я стараюсь максимально оставить эту задачу на откуп пользователям. Почему? Потому, что тратить на это время высококвалифицированных сотрудников – значит стрелять из пушки по воробьям. Кстати, этим могут заняться стажеры-аналитики – отличный способ наработать опыт и понять бизнес-контекст. Как мотивировать пользователей стараться самостоятельно? Во-первых, они сэкономят время, которое обычно тратят на постановку задачи и ожидание результата. Во-вторых, получат возможность самим вносить правки и изменения – а значит творить. По моему опыту, обычно этим занимаются очень перспективные сотрудники, которые не бояться освоить новый инструмент, чтобы делать свою работу лучше. Остальным придется пройти через стандартный цикл планирования задач: а это время (дни, а иногда недели) и очень четкая формулировка технического задания. И кстати, все генеральные директора (Ozon.ru, Wikimart.ru, Ostrovok), с которыми я работал, пользовались OLAP-кубами со своих компьютеров. С их помощью