Андреас Вайгенд - BIG DATA. Вся технология в одной книге

Тут можно читать онлайн Андреас Вайгенд - BIG DATA. Вся технология в одной книге - бесплатно ознакомительный отрывок. Жанр: comp-db, издательство Литагент 5 редакция, год 2018. Здесь Вы можете читать ознакомительный отрывок из книги онлайн без регистрации и SMS на сайте лучшей интернет библиотеки ЛибКинг или прочесть краткое содержание (суть), предисловие и аннотацию. Так же сможете купить и скачать торрент в электронном формате fb2, найти и слушать аудиокнигу на русском языке или узнать сколько частей в серии и всего страниц в публикации. Читателям доступно смотреть обложку, картинки, описание и отзывы (комментарии) о произведении.
  • Название:
    BIG DATA. Вся технология в одной книге
  • Автор:
  • Жанр:
  • Издательство:
    Литагент 5 редакция
  • Год:
    2018
  • ISBN:
    978-5-04-094117-9
  • Рейтинг:
    4/5. Голосов: 11
  • Избранное:
    Добавить в избранное
  • Отзывы:
  • Ваша оценка:
    • 80
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5

Андреас Вайгенд - BIG DATA. Вся технология в одной книге краткое содержание

BIG DATA. Вся технология в одной книге - описание и краткое содержание, автор Андреас Вайгенд, читайте бесплатно онлайн на сайте электронной библиотеки LibKing.Ru
Информация как таковая становится самой значительной отраслью экономики, и базы данных знают о каждом конкретном человеке больше, чем известно ему самому. Чем больше информации о каждом из нас попадает в базы данных, тем в меньшей степени мы существуем.

BIG DATA. Вся технология в одной книге - читать онлайн бесплатно ознакомительный отрывок

BIG DATA. Вся технология в одной книге - читать книгу онлайн бесплатно (ознакомительный отрывок), автор Андреас Вайгенд
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Основанная в 1969 году компания-брокер данных Acxiom и ряд других вдоль и поперек анализировали данные домохозяйств, распределяя частных лиц по потребительским нишам, в которых фигурировали, например, сегменты «Образцово-показательных граждан», «Барских домов», «Селян с дробовиками» и «Пригородных наседок». И это еще не самые худшие образцы социальной стереотипизации [29]. В качестве источников информации у этих брокеров были только официальная статистика и отчетность о покупках по каталогам [30]. Например, узнать о том, сколько в данной местности имеется домов с бассейнами, можно было из кадастровой оценки недвижимости. Во времена, когда информации о потребителях было немного, маркетинговое сегментирование стало неслыханным прорывом. К началу нового тысячелетия годовая выручка Acxiom достигла почти миллиарда долларов [31].

Желание этих брокеров распространить свою аналитику и на интернет-торговлю было вполне естественным. За год до моего прихода в Amazon я работал с командой специалистов Acxiom над возможностью включения цифрового компонента в их базы данных, основанные на почтовых индексах и адресах домохозяйств. Менеджеры Acxiom пытались найти способ привязки нужного адреса электронной почты к уже имеющимся в базе данным о домохозяйстве. И пока Acxiom рассматривала возможность совершения одного небольшого шага, Amazon и остальные были уже на старте гигантского рывка к изобилию социальных данных. Я очень хорошо помню, как за шесть лет до появления первого айфона пытался объяснить менеджерам, что данные из онлайна в скором будущем позволят компаниям знать о домохозяйствах значительно больше. Торговля получит возможность отслеживать каждый поисковый запрос, каждый клик и каждую покупку, обращать внимание на каждую недооформленную «корзину покупок». Имея в своем распоряжении такой объем информации, компании смогут по-настоящему индивидуализировать маркетинг своих товаров и услуг, то есть ориентировать его на сегмент, состоящий из одного человека [32].

Из-за стремления торговать всем, что угодно, Amazon иногда называют «магазином всего», но, учитывая, насколько тщательно компания сохраняет каждый бит информации о своих клиентах и товарах, более правильным было бы называть ее «магазином, запоминающим все» [33]. В ассортименте предложений Amazon – сотни миллионов наименований, и поэтому она не может показать все, что в него входит. Пролистать весь ассортимент компании не получится в силу его масштаба. Компания не сможет показать вам что-то подходящее, пока вы не скажете ей, что именно вы ищете. Для того чтобы получить ранжированные результаты поиска, вам придется поделиться информацией. Варианта сохранить области своего интереса втайне от продавца у вас нет.

В 2002 году, когда я начал работать в Amazon, в числе прочих мы решали задачу перехода от анализа на уровне почтовых индексов к максимальному использованию всей информации о взаимодействии посетителей с сайтом. В итоге мы с командой определили пятьсот существенных признаков для каждого пользователя. А начиналась эта работа с того, что мы задались целым рядом вопросов, например: влияет ли расстояние между адресом доставки и ближайшим книжным магазином на то, как часто данный покупатель делает заказы в Amazon или на стоимость заказа? Можно ли прогнозировать покупательское поведение на основе типа его кредитной карты? Кто оставляет в Amazon больше денег за год – покупатели, делающие заказы в нескольких категориях, или те, кто заказывает только книги? Отличаются ли заказы какого-то конкретного покупателя, сделанные в утреннее время, от тех, которые он делает вечером? Результаты нашего анализа ложились в основу многих решений компании, например при выборе между затратами на рекламу и снижением цен на товары.

Этот анализ был полезен и для определения необходимого объема информации, которую посетитель должен предоставлять в ходе выбора покупок. Мы обнаружили, что на основе истории прошлых покупок можно с большей точностью прогнозировать вероятность покупок похожих видов продукции, а не одного конкретного продукта. Ассортиментные позиции связаны друг с другом по-разному, и просчитать эти связи можно различными способами. Судить о схожести товаров можно на основе сравнения спецификаций или анализа совпадений слов в описаниях, но самой важной информацией оказалось то, насколько часто две данные позиции просматривают или покупают вместе. Если можно было выявить тенденцию просмотра покупателями двух схожих позиций в течение одной сессии, их помечали как взаимозаменяемые. Когда покупатель рассматривал какую-то товарную позицию, ему предлагалось посмотреть на варианты ее заменителей («Какие другие товары покупают после просмотра этого?») и дополнений («С этим товаром часто покупают также»). Это делалось на основе анализа данных о прошлых запросах, просмотрах и покупках. Не менее полезными были и общие выводы о процессе принятия решений, которые можно было делать исходя из процентного соотношения просмотров и покупок конкретного товара.

Таким образом, система рекомендаций Amazon строилась на агрегированных данных просмотров и покупок. Кроме того, была создана платформа, позволяющая сторонним компаниям продавать свою продукцию на сайте с использованием складских мощностей Amazon, а это еще больше расширило область анализируемых данных. В отличие от рассылочных фирм с их «Пригородными наседками», «Селянами с дробовиками» и десятками прочих сегментов, Amazon могла прицельно обслуживать меняющиеся интересы и потребности каждого пользователя [34].

Само по себе сохранение информации не являлось чем-то революционным. Отличительной особенностью Amazon стало то, что компания обрабатывала информацию таким образом, чтобы помочь покупателю определиться с покупкой исходя из его же собственных интересов, вкусов и конкретной ситуации. Но излишняя персонализация может и отпугнуть потребителя. Журналист из «Нью-Йорк таймс» Чарлз Дахигг приводит отличный пример: на основе истории покупок одной молодой девушки сеть магазинов Target выслала на ее домашний адрес рекламное предложение продукции для будущих мам. Ее отец пришел в ярость, однако спустя пару дней дочь сообщила ему, что беременна. Алгоритмы Target не ошиблись [35].

ЕДИНСТВЕННОЕ НА ЧТО НЕ СПОСОБНЫ НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ РЕШИТЬ КАКОЕ БУДУЩЕЕ МЫ - фото 4
ЕДИНСТВЕННОЕ,
НА ЧТО НЕ СПОСОБНЫ
НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, —
РЕШИТЬ, КАКОЕ БУДУЩЕЕ
МЫ ХОТИМ ДЛЯ СЕБЯ
И КАК ОТДЕЛЬНО ВЗЯТЫЕ
ЛИЧНОСТИ, И КАК
ОБЩЕСТВО В ЦЕЛОМ
Amazon изменила принципы маркетинга начав использовать всю информацию - фото 5

Amazon изменила принципы маркетинга, начав использовать всю информацию, созданную в процессе взаимодействия пользователей с сайтом. Кроме того, у покупателей появилась возможность создавать информацию в виде отзывов о товарах. Этот эксперимент полностью перевернул традиционные представления о маркетинге с его стремлением к полному контролю над брендовыми коммуникациями. Покупатели охотно делились своим опытом и зачастую в большей степени полагались на отзывы других потребителей, чем на описания производителя или рекламу продавца. Если товар получал множество низких оценок пользователей, то положительные отзывы о нем экспертов или сотрудников уже не имели большого значения. Кроме того, публикация отзывов позволила значительно расширить представление потребителей об ассортименте «МагазинаВсего» и предоставила им возможность знакомства со всем спектром мнений. Со временем Amazon вообще отказалась от редакционного персонала и перенаправила ресурсы на разработку алгоритмов, позволяющих показывать наиболее полезные отзывы пользователей на самом видном месте страницы товара. Средства, затраченные на технологии обработки информации, помогли улучшить обслуживание покупателей в большей степени, чем затраты на отбор и рецензирование ассортимента.

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать


Андреас Вайгенд читать все книги автора по порядку

Андреас Вайгенд - все книги автора в одном месте читать по порядку полные версии на сайте онлайн библиотеки LibKing.




BIG DATA. Вся технология в одной книге отзывы


Отзывы читателей о книге BIG DATA. Вся технология в одной книге, автор: Андреас Вайгенд. Читайте комментарии и мнения людей о произведении.


Понравилась книга? Поделитесь впечатлениями - оставьте Ваш отзыв или расскажите друзьям

Напишите свой комментарий
x