"Es fácil crecer un 20% si ha abierto una y media tiendas más"
— En su discurso usted
— La facturación de X5 seguirá creciendo.En general, el mercado avanza hacia la consolidación en el comercio minorista. Actualmente, nuestros tres principales minoristas ocupan aproximadamente el 20% del mercado, y vemos que en los países capitalistas desarrollados esta participación será de alrededor del 70% al 75%.
Cada día en promedio X5 abre seis nuevos.tiendas Mientras hablamos, X5 abre una nueva tienda (risas). De hecho, las cosas van bien, a diferencia de otros actores del mercado. Si nos fijamos en los datos abiertos, uno de ellos, con un aumento en el área del 12%, la facturación aumentó solo en un 84%. Es fácil de calcular: comienzan a trabajar negativamente. Existe tal indicador, LFL - Me gusta por me gusta, una comparación de las mismas tiendas por año. En X5 en él, aunque pequeño, pero un plus. Es decir, no es difícil crecer en un 20% si ha abierto una vez y media más tiendas, pero este es un crecimiento negativo de hecho. Si usted crece debido a que las tiendas antiguas funcionan mejor y se abren nuevas, entonces esto es bastante positivo.
- ¿Qué piensas, qué parte de los méritos de tu equipo en esto?
— Todavía no es muy grande, porque el equipoformado no hace mucho tiempo. Seamos honestos, es poco probable que el crecimiento de X5 en 2017 se deba a nuestra aplicación de análisis de datos, con la ayuda de un equipo creado en 2018.
El jefe de nuestra dirección es Anton Mironenkov, una persona que participó en la creación de la empresa X5. Estuvo involucrado en la fusión de Perekrestok y Pyaterochka, tras lo cual apareció X5.
Consideramos la dirección del big data.estratégico. El futuro del comercio minorista depende de qué tan rápido los minoristas aprendan a monetizar y utilizar los datos que generamos en grandes cantidades todos los días para optimizar los procesos y mejorar la experiencia del cliente. Por eso, decidimos separar todo esto en una dirección separada y darle mayor enfoque para que se desarrolle más rápido.
Anton Mironenkov, Director de Big Data Directorate X5
Dentro de esta dirección tenemos nuestras propias capacidades,clúster, desarrolladores, evaluadores, analistas, proyectos, productos: todo lo que necesita. Ya hemos hecho algunas cosas y esto es un gran avance en menos de un año. Entendemos claramente que le daremos a la empresa una ganancia bastante grande, pero nuevamente, estos resultados serán visibles solo después de un año.
Toda la información en el cheque: si compró vodka, entonces tiene más de 18 años.
- Si llego a la "encrucijada" y hago una compra, ¿qué va a tomar para analizar?
- cheque Tus productos te caracterizan bastante bien. Si compra pañales, probablemente tenga un niño pequeño. Si vodka, tienes más de 18 años. Una persona puede comprar fichas, y será con cierta probabilidad un adolescente de 16 años. Y si compró un diario, entonces usted o su familia tienen un hijo de siete a 17 años. Esta es una gran cantidad de información.
Imagina viene a la tienda, mira algunos productos y entiende que la tienda es cara, barata o de precio medio. En Pyaterochka hay de 4 a 8 mil productos únicos. Es poco probable que vaya con un cuaderno y escriba los precios de todo el conjunto de bienes, y luego mire los precios promedio de los bienes en la ciudad y saque una conclusión. Basta con mirar los cinco a diez productos. Y entonces, qué productos miras, también estamos comprometidos.
Los productos que la gente mira también cambian conpor tiempo Un ejemplo simple: hace 20 años no había productos relacionados con las comunicaciones móviles. Ahora puede hacerlo, no en todas las tiendas, pero compre una tarjeta SIM. Hace 20 años en Rusia, en general, había veces un poco más difícil que ahora, y el consumo era completamente diferente.
- ¿Cómo es la creación de perfiles de clientes para ofrecerles descuentos?
- Hay dos productos: perfil del cliente y fidelidad. Un perfil de cliente es una tarea de este tipo cuando no tiene un marcado y utiliza diferentes enfoques. Usamos diferentes enfoques para agrupar: a partir de estadísticas estándar, calculamos algunas velocidades Z, desviaciones sólidas de la mediana y terminamos con Word2vec, superponemos cheques y "traducimos" a una persona en un tipo de vector promediado a través de TF-IDF sobre Word2vec.
Puntuación Z, puntuación Z- una estimación estadística que expresaLa distancia (medida como desviación estándar) de un nivel dado de la media del conjunto de datos. En particular, el puntaje Z es un indicador de producción de la solvencia crediticia de una empresa y el grado de riesgo de quiebra.
Robustas desviaciones del inglés. robusto, "robusto" es la estabilidad de las estimaciones con respecto a las emisiones en los datos. Considerado en relación a la mediana.
Word2veces una herramienta que te permite representar palabras como vectores.
TF-IDF- término estadístico que denota el grado de importancia de una palabra en un corpus de textos.
Si tienes algún modelo que hagauna propuesta personal, entonces asumamos que el agrupamiento es exitoso si, después de agregar atributos, la calidad de los modelos mejora. Aquí puede calcular el efecto económico y algún tipo de métrica.
- ¿En qué parte de las tiendas se utilizan sus productos?
- En todo.Probamos el descuento personalizado en medio millón de usuarios para comprender su efecto en las 14 mil tiendas X5. Recopilamos informes interactivos de todas estas tiendas. Disponemos de un producto promocional que está disponible en todas las tiendas. Tenemos una matriz de surtido, tenemos una previsión de demanda. Se aseguran de que, en primer lugar, haya pollo en el almacén y, en segundo lugar, de que el pollo no esté podrido.
Ahora comencemos a hacer visión por computadora,No estará disponible en todas las tiendas al principio. Comencemos con los más grandes: tiene sentido probar solo en ellos. La tarea es bastante sencilla, los beneficios son claros. Hay un producto, puede que no esté en el lineal, pero puede que esté en el almacén, y en ese momento el producto no se compra. Esto es muy malo. La tienda lo compró, pero no puede venderlo. En el mejor de los casos, el usuario no comprará el producto, y en el peor, se dará la vuelta y se irá, porque no necesita venir a donde comprará dos de los tres productos, e ir a otra tienda a comprar. El tercero. Irá directamente a la tienda donde podrá comprarlo todo. Y esto se soluciona mediante visión por computadora. Se coloca una cámara y detecta que te queda poco producto. Le llega una notificación al responsable de esto, este acude al almacén a comprar este producto.
La segunda tarea es el turno. Sabemos que tenemos una cola en la tienda. O estás parado en la fila, insatisfecho y perdiendo el tiempo que a nadie le gusta, o vas a la tienda, miras la cola, das la vuelta y te vas. Si el motivo de la cola es que el estado no cuenta con suficiente personal, no se puede hacer nada al respecto. Y si el problema es que la vendedora condicional se sienta en el cuarto de atrás, descansa y bebe té, y el director la llama. La tienda ya está en línea, y hasta que alcanza, se sienta en la computadora, la enciende, comienza a jalar al cajero, el tiempo pasará. Todavía mirándola, ella está nerviosa, la gente también. Este cajero debe salir antes de que se forme la cola, de modo que para el momento de la salida, la gente ya haya ido al cajero. Es bastante fácil de resolver usando la visión de computadora.
Lo probaremos a unos 150tiendas, y muy probablemente en Moscú. En primer lugar, nosotros mismos estamos en Moscú y, en segundo lugar, aquí hay más tráfico. Entonces quedará claro cómo mejorar la experiencia del usuario y cuál es el beneficio de X5.
"Realmente no me gusta la palabra científico de datos".
- ¿Amplías tu gestión?
- Por supuesto, los directivos ven que estamos dando resultados. Nadie le permite expandir el equipo dos veces si no está trabajando bien Por sí mismo, este hecho habla de nuestra eficacia.
- Dijiste que tienes 32 personas trabajando, ¿cuántas más reclutarás?
- Todavía en algún lugar 20-30. Ahora usaremos la visión computarizada y la tecnología del habla como parte de mi gestión. Habrá dos nuevos departamentos, es decir, esto es más diez personas, en mi opinión, otros 10-15 se acuerdan para el próximo año. Existen las llamadas tarifas de proyectos. Esperamos que sea 30–36 más, en algún lugar más de 60 personas. Estas son específicamente las personas que participan en el análisis de datos y el aprendizaje automático.
- ¿A quién invitas a trabajar?
— Realmente no me gusta la palabra "científico de datos"porque no lleva ninguna información. Puedes venir a diez empresas donde estén buscando un científico de datos, y estos serán diez puestos completamente diferentes. Me gusta la palabra "analista". Los nombres de mis departamentos hablan por sí solos: hay un departamento de aprendizaje automático, un departamento de análisis de datos, un grupo de I+D, es decir, investigación, un departamento de visión por computadora, un departamento de tecnología del habla y un grupo de análisis no relacionado con productos para resolver esos problemas. que salen de cualquier dirección de producto existente.
Busco personas que puedan programar enPython, conozca la teoría de la probabilidad y las estadísticas matemáticas, si necesito modelar, entonces se requieren habilidades de aprendizaje automático. Pero lo más importante es la capacidad de una persona para pensar y analizar. Cada vez más me doy cuenta de que el pensamiento analítico y crítico es algo que es muy difícil de enseñar. Si entre 20 y 25 años ya existe alguna cosmovisión, es poco probable que cambie.
- ¿Entendiste esto en X5?
- No es que el X5 me haya llevado a esto. También miro a la gente, me comunico, veo cómo funcionan. Como saben, la mejor entrevista es un período de prueba. Y en algún momento ves que esto simplemente no es para esta persona. Es decir, parece que se graduó de mekhmat, parece que no es un tonto, pero no él. No hay actitud correcta, no ves las cosas. Fue en el libro de Daniel Kaneman "Pensando rápido y lento", donde describió lo que corresponde al pensamiento crítico. Esto incluye una visión pesimista del mundo, y es más de una calidad innata que la adquirida, por desgracia o por fortuna.
- Si llega un analista, y después de un período de prueba, entiende que es adecuado, ¿qué puede esperar una persona?
- Estándar en TI hay gradaciones: junior, middle,senior y aprendiz. Rara vez se encuentra arriba: es el personal o el líder. Creo que hay una inflación de los puestos superiores: tenemos muchos, pero en realidad rara vez alcanzan el puesto medio medio.
Si tomas el salario promedio en el mercado, juniorrecibe entre 120 y 150 mil rublos antes de impuestos por mes, hasta 250 mil. Personas mayores alrededor de 400 mil rublos. Barra superior: personalmente sostuve la oferta en mis manos sobre el desarrollador principal, que era más de 600 mil rublos.
"La ciencia de los datos es realmente una especie de" cereza en un pastel ""
— ¿Cómo empezaste a hacer aprendizaje automático?
— En la universidad no había informática en absoluto.capacitación. Debido a que me gradué de la universidad en 2012, casi al mismo tiempo hubo otro aumento en las cosas relacionadas con ella. No tenia tiempo. Graduado en dos universidades, la última fue la Universidad de Ciencias Aplicadas de Karlsruhe, maestría en mecatrónica. Antes de eso, estudió en el Instituto de Ingeniería Química de Moscú, ahora llamado Politécnico de Moscú. No estuve involucrado en el aprendizaje automático ni allí ni allí.
Cosa graciosa Ahora se entrevista a quienes completan la ciencia de datos, y parece que su nivel es más débil y más bajo que el de aquellos que completaron física, ingeniería, ciencias de la computación y luego el aprendizaje automático se "enrolle". Tal vez esto sea un cambio leve, porque los chicos que lo aprendieron ellos mismos fueron inicialmente fuertes, aprendieron algo nuevo y llegaron. Y la ciencia de los datos es realmente una especie de "cereza en un pastel", y si no hay un "pastel" en sí, pero hay una "cereza", entonces esto no es tan interesante.
- ¿Cómo aprendiste esto?
— Hay un viejo dicho que dice que en Coursera hay doscurso serio, aunque sea un año y medio. Este es el curso de Hinton sobre aprendizaje automático y redes neuronales (el curso ya no está disponible en Coursera, pero se puede ver en YouTube - Hi-Tech) y el curso de Daphne Koller sobre modelos probabilísticos no gráficos.
El curso de Koller son conferencias grabadas en video,que ella lee a estudiantes de posgrado en Stanford. Por eso, llamarlo no del todo serio no da vuelta al lenguaje. El curso de Hinton dura 16 semanas, y Koller tiene tres cursos de cinco a seis semanas. Y reuní la fuerza en un puño, pasé por el primer curso y me di cuenta de que el segundo y el tercero no están listos para pasar.
Pero Coursera no es la única opción.Leo muchos libros. Por cierto, ya terminé el libro sobre estadística de Bradley Efron (estadístico estadounidense, ganador de la Medalla de Honor Nacional de EE. UU., el premio estatal más alto para los científicos estadounidenses, "Alta tecnología"). Antes de eso, un libro de Ian Godfellow (especialista estadounidense en aprendizaje automático, trabaja en Google Brain - Hi-Tech) sobre aprendizaje profundo. Es un proceso de aprendizaje continuo. Coursera es solo un recurso, Kaggle (una comunidad informática en línea que organiza regularmente concursos - "High-Tech") es otro, pero lo principal es leer, leer, leer y comprobar. Si lo lees y no lo entiendes, es malo. Si entiendes cómo funciona, puedes hacer cualquier cosa.
Es como la tabla de multiplicar.Imaginemos que una persona no entiende la tabla de multiplicar, pero la ha aprendido de memoria. Le preguntan: “¿Seis por seis?” - “36”. - “¿Siete por ocho?” - “56”. - “Está bien, última pregunta, ¿10 a 11?” — El hombre dice: “No sé, no estaba en la tabla de multiplicar”. Eso es todo. Éstas son las personas que conozco a menudo. 10 por 11 es mucho más fácil de calcular, pero esto no está en la tabla, es necesario comprender el principio. Si comprendes los principios, todo será mucho más fácil.
Todo lo demás depende de la persona. Parece que aprendemos cualquier cosa nosotros mismos. Simplemente ayudamos y no interferimos con otras personas. Todo esto es una cuestión de autodisciplina.
- Cuéntenos sobre su curso de ciencia de datos en HSE.
- Este es un curso gratuito, está dentro del estándar.Programas, en él les digo cosas simples básicas que para muchas personas - revelación. Por ejemplo, ¿cuáles son las métricas, por qué existen, cómo se diferencian entre sí, en qué casos es necesario, cómo probar su idea de qué es una prueba A / B? Esto es lo que saqué para mí mismo de que es importante que las personas sepan lo que realmente necesitan en su trabajo.
- ¿Cómo ve el futuro del comercio minorista en cinco a diez años?
— Si hablamos de venta minorista de alimentos, entoncesEl formato de hipermercado desaparecerá. Esto se puede ver ahora en Estados Unidos, cómo los grandes centros comerciales están desapareciendo y, por cierto, también en Rusia. ¿Cuál era el patrón de consumo antes? Vamos al centro comercial, al cine, al patio de comidas y compramos algo más. Ahora volvemos a casa, ivi, Okko, Netflix, Yandex.Eda, Delivery Club, entrega desde un restaurante, compras online. Necesitamos avanzar hacia la personalización.
- ¿Qué significará para el consumidor?
- ¿El hombre usa qué? Que él puede permitirse y eso es conveniente para él. En consecuencia, es necesario reducir costos, mantener la misma calidad o aumentarla. Aquí es donde la personalización viene a la mente.
- Una persona compra lo que puede pagar. Ahora los ingresos reales de la población están cayendo, los costos están disminuyendo.
— En tal situación, los formatos económicos de tiendasentirse mejor y crecer. Hay dos formas de resolver muchos problemas de los minoristas. O automatizar o contratar a diez personas más. A corto plazo, la segunda forma es una estrategia ganadora, porque la integración es costosa, requiere mucho tiempo y, si algo sale mal, puedes perder tu bonificación. Ahora imagina que eres el director de un departamento con una bonificación muy grande y puedes perderla. No está claro si trabajarás en la empresa dentro de dos años, cuando se conozcan los resultados de esta automatización, o no, y te elogiarán por ello. Y es posible que ya tengas un bono. Por tanto, contratamos a diez personas más. Pero esto conduce a una gran pérdida a largo plazo.