Роман Зыков - Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres]

Тут можно читать онлайн Роман Зыков - Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres] - бесплатно ознакомительный отрывок. Жанр: comp-db, издательство Издательство Питер, год 2021. 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:
    Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres]
  • Автор:
  • Жанр:
  • Издательство:
    Издательство Питер
  • Год:
    2021
  • Город:
    Санкт-Петербург
  • ISBN:
    978-5-4461-1879-3
  • Рейтинг:
    4/5. Голосов: 11
  • Избранное:
    Добавить в избранное
  • Отзывы:
  • Ваша оценка:
    • 80
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5

Роман Зыков - Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres] краткое содержание

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres] - описание и краткое содержание, автор Роман Зыков, читайте бесплатно онлайн на сайте электронной библиотеки LibKing.Ru
Как выжать все из своих данных? Как принимать решения на основе данных? Как организовать анализ данных (data science) внутри компании? Кого нанять аналитиком? Как довести проекты машинного обучения (machine learning) и искусственного интеллекта до топового уровня? На эти и многие другие вопросы Роман Зыков знает ответ, потому что занимается анализом данных почти двадцать лет. В послужном списке Романа – создание с нуля собственной компании с офисами в Европе и Южной Америке, ставшей лидером по применению искусственного интеллекта (AI) на российском рынке. Кроме того, автор книги создал с нуля аналитику в Ozon.ru.
Эта книга предназначена для думающих читателей, которые хотят попробовать свои силы в области анализа данных и создавать сервисы на их основе. Она будет вам полезна, если вы менеджер, который хочет ставить задачи аналитике и управлять ею. Если вы инвестор, с ней вам будет легче понять потенциал стартапа. Те, кто «пилит» свой стартап, найдут здесь рекомендации, как выбрать подходящие технологии и набрать команду. А начинающим специалистам книга поможет расширить кругозор и начать применять практики, о которых они раньше не задумывались, и это выделит их среди профессионалов такой непростой и изменчивой области. Книга не содержит примеров программного кода, в ней почти нет математики.
В формате PDF A4 сохранен издательский макет.

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres] - читать онлайн бесплатно ознакомительный отрывок

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres] - читать книгу онлайн бесплатно (ознакомительный отрывок), автор Роман Зыков
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Внедрение

Типовое внедрение должно включать установку JS-кода на сайт:

• трекера JS для сбора данных. Если установлен Google Analytics, то отдача важных событий на сайте (транзакция, добавление в корзину и т. д.);

• сниппета, который будет тянуть данные из веб-сервисов.

Это была полностью законченная идея создания сервиса рекомендаций для любого числа магазинов. В ноябре 2012-го на конференции ко мне подошел Николай Хлебинский и предложил делать такой сервис. Самое интересное, что моего текста он до этого не видел, но его заинтересовала моя презентация [115], а летом, за пару месяцев до этого, он писал мне письма с вопросами о моих наработках, которые я оставлял без ответа, потому что не хотел раскрывать свои идеи. Но наша встреча была вопросом времени и Колиного упорства. Следующим шагом мы образовали партнерство, расписали наши доли и подписали простое соглашение между собой: в итоге Николай Хлебинский становился генеральным директором компании, Андрей Чиж техническим директором, а я директором по аналитике. Я до конца декабря уже сделал первые алгоритмы, начальные строчки которых были написаны в фудкорте ТЦ «Гагаринский» в Москве. За восемь месяцев до этого у меня родилась дочь – я шел гулять с коляской, брал с собой раскладную табуретку и писал код на планшете, сидя на улице в мороз. А уже в марте 2013-го мы запустились [116]. Мы знали, что параллельно с нами идет разработка похожего проекта crossss.ru, и хотели запуститься до них – кто первый встал, того и тапки. И нам это удалось. В то время партнеры Retail Rocket хорошо дополняли друг друга, каждый занимался своим делом и делал его на отлично, а через какое-то время мы получили инвестиции от Impulse VC – я бы рекомендовал всем хорошим проектам обращаться к ним за инвестициями.

Вначале мы опасались конкурентной борьбы, но она оказалось интересной – самым главным нашим конкурентом оказалась внутренняя разработка в компаниях. Какой-то сотрудник или команда в интернет-магазине вызывались самостоятельно написать такой сервис – обычно через год такой клиент возвращался к нам с контрактом. Ближе к 2020 году тренд изменился, конкурентная борьба между сервисами усилилась. Магазины начали доверять внешним сервисам и аутсорсить автоматизацию маркетинга и рекомендации. Я считаю, что мы сделали большой вклад в развитие этого доверия на рынке.

Важный вывод, который я сделал для себя: работа на две компании – это плохо: днем ты работаешь в офисе, вечером и в выходные вкалываешь на свое дело. В первые месяцы я работал по 80 часов в неделю, пока не уволился из Ostrovok.ru. Самое главное – когда пишешь вечером после целого рабочего дня до глубокой ночи, то весь следующий день, а то и два приходится исправлять ошибки. Больше скажу – некоторые недочеты были исправлены только через несколько лет. Именно тогда я решил, что впредь всегда буду заниматься только одним делом, поэтому, когда сел писать эту книгу, ушел в неоплачиваемый отпуск на пять месяцев.

Не все заказчики могут адекватно оценить ваши усилия по созданию качественного продукта. А в рекомендательных системах результат этих усилий не лежит на поверхности. Например, вы выяснили в результате А/Б-теста, что две рекомендательные системы дают одинаковый прирост продаж. Какую из них выбрать? При этом первая система дает намного более логичную картинку рекомендаций, чем вторая, – в первой в визуальную часть вложены усилия, чтобы у пользователя в голове не возникало диссонансов. У рекомендаций есть одна серьезная сложность: если начать улучшать «картинку», то результаты в А/Б-тестах ухудшаются. Я потратил очень много времени и вложил немало труда, чтобы сделать все красивее и не просесть в метриках. Сделали ли это конкуренты? Едва ли. Но клиенты обычно ориентируются на цену – какая стоит дешевле, ту и возьмем. Ну и между российским и американским решением обязательно выбирают второе. Что поделать, в импортное мы верим больше – об этом хорошо знают российские производители обуви, которые притворяются итальянскими и немецкими. Жизнь несправедлива – объяснить заказчику преимущества своего продукта порой невозможно, хотя мы все время бьемся над этим.

Следующий вывод, который я сделал для себя, – необходимо избавляться от токсичных клиентов, они не принесут вам ничего, кроме головной боли. Есть такой показатель – NPS (Net Promoter Score), который демонстрирует лояльность клиента компании. Сам NPS вычисляется посредством вопроса клиенту: «Какова вероятность, что вы порекомендуете нашу компанию друзьям или знакомым?» Ответ клиент обычно дает по десятибалльной шкале. Так вот, аналогичную оценку неплохо ввести и для самих клиентов – насколько сотрудникам приятно работать с ними. Я видел разных клиентов, от суперлояльных до предельно токсичных. Токсичные клиенты демотивируют сотрудников, которые вынуждены с ними работать. Нормальная деловая коммуникация – важный критерий качества работы с клиентом. Когда я снова буду создавать свою компанию, я пропишу в договоре с клиентами свое право на его расторжение на основе оценок, которые получу от своих сотрудников.

Глава 13

Строим карьеру

Старт карьеры Цикл карьеры это образование старт развитие и увольнение - фото 67

Старт карьеры

Цикл карьеры – это образование, старт, развитие и увольнение. Рекомендую начинать заниматься вопросом трудоустройства задолго до окончания вуза. Сам я начал работать со второго курса – но это был 1999 год, денег не было от слова «совсем». В то время зарплаты платили в долларах – помню, как радовался, когда получил свои первые две сотни. В тот момент я устроился программистом, но спустя год ушел, решив попробовать что-нибудь другое и ликвидировать долги по учебе. В StatSoft я устроился летом после третьего курса, прочитав небольшое бумажное объявление в читальном зале библиотеки МФТИ. В нем было написано: требуется переводчик с английского языка для локализации программного обеспечения. В StatSoft была очень хорошая и уютная атмосфера. Я работал в очень хорошей компании умных и амбициозных людей, студентов и аспирантов МФТИ и МГУ. Когда я закончил с переводами, стал потихоньку осваивать статистический пакет и теорию, которая за ним стоит, и участвовать в презентациях продукта. Первая презентация была в Центральном банке РФ. До сих пор помню, как пот струился по всему телу и сильно крутило живот. После нескольких таких презентаций я перестал есть перед ними. Лучше быть голодным, чем выступать с больным животом из-за нервов. Для меня, человека, которому сложно общаться с людьми, это была самая лучшая школа презентаций. Потом были командировки в Киев, Череповец, Красноярск – я участвовал в продажах и преподавал. Для меня это стало фундаментальной школой навыков, которых у меня тогда не было.

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать


Роман Зыков читать все книги автора по порядку

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




Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres] отзывы


Отзывы читателей о книге Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres], автор: Роман Зыков. Читайте комментарии и мнения людей о произведении.


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

Напишите свой комментарий
x