„Tai lengva augti 20%, jei atidarėte pusantro karto daugiau parduotuvių“
– Savo kalboje tu
— X5 apyvarta ir toliau augs.Apskritai mažmeninės prekybos rinka juda link konsolidacijos. Šiuo metu mūsų trys pirmaujantys mažmenininkai užima apie 20 % rinkos, o išsivysčiusiose kapitalistinėse šalyse ši dalis sudarys apie 70–75 %.
Kiekvieną dieną X5 atveria šešis naujusparduotuvėse. Kol kalbame, X5 atveria naują parduotuvę (juokiasi). Iš tikrųjų, viskas vyksta gerai, kitaip nei kai kurie kiti rinkos dalyviai. Pažvelgus į atvirus duomenis, vienas iš jų, padidėjęs 12%, apyvarta padidėjo tik 84%. Tai lengva apskaičiuoti: jie pradeda dirbti neigiamai. Yra toks rodiklis, LFL - Kaip ir panašūs, tų pačių parduotuvių palyginimas per metus. Tuo X5, nors ir mažas, bet pliusas. Tai reiškia, kad sunku augti 20%, jei atidarėte pusantro karto daugiau parduotuvių, tačiau tai yra neigiamas faktinis augimas. Jei auga dėl to, kad senos parduotuvės veikia geriau ir naujosios, tai yra gana teigiamas.
- Ką manote, kokią dalį jūsų komandos nuopelnų?
– Dar nėra labai didelis, nes komandasusiformavo ne taip seniai. Būkime atviri, mažai tikėtina, kad X5 augimas 2017 m. bus susijęs su mūsų duomenų analizės taikymu, padedant 2018 m.
Mūsų direkcijos vadovas yra Antonas Mironenkovas, žmogus, dalyvavęs kuriant X5 įmonę. Jis dalyvavo „Perekrestok“ ir „Pjateročkos“ susijungime, po kurio atsirado X5.
Svarstome didžiųjų duomenų kryptįstrateginis. Mažmeninės prekybos ateitis priklauso nuo to, kaip greitai mažmenininkai išmoks gauti pajamų ir panaudoti duomenis, kuriuos kasdien generuojame dideliais kiekiais, optimizuodami procesus ir gerindami klientų patirtį. Todėl nusprendėme visa tai atskirti į atskirą kryptį ir skirti daugiau dėmesio, kad ji vystytųsi greičiau.
Anton Mironenkov, Didžiojo duomenų direktorato X5 vadovas
Šiame direktorate mes turime savo pajėgumus,klasteris, kūrėjai, testuotojai, analitikai, projektai, produktai – viskas, ko jums reikia. Kai kuriuos dalykus jau padarėme, ir tai yra didelė pažanga mažiau nei metus. Aiškiai suprantame, kad duosime įmonei gana didelį pelną, tačiau vėlgi, šie rezultatai bus matomi tik po metų.
Visa čekio informacija - jei įsigijote degtinę, tada esate vyresnis nei 18 metų.
- Jei aš atvykau į „Kryžkelę“ ir įsigysiu, ką tai darysite analizei?
- Patikrinkite. Jūsų produktai jus gana gerai apibūdina. Jei perkate vystyklus, tikriausiai turite mažą vaiką. Jei degtinė, tu esi vyresnis nei 18 metų. Žmogus gali nusipirkti lustų ir tam tikrą tikimybę bus 16 metų paauglys. Ir jei nusipirkote dienoraštį, tada jūs arba jūsų šeima turi vaiką nuo 7 iki 17 metų. Tai daug informacijos.
Įsivaizduokite: jūs atėjote į parduotuvę, žiūrite į kai kuriuos produktus ir suprantate, kad parduotuvė yra brangi, pigi ar vidutinė kaina. Pyaterochka yra 4–8 tūkst. Unikalių produktų. Mažai tikėtina, kad einate su nešiojamuoju kompiuteriu ir užrašysite visų daugelio prekių kainas, o tada pažiūrėkite į vidutines prekių kainas mieste ir padarykite išvadą. Pažvelkite į penkis – dešimt produktų. Ir tai, ką jūs žiūrite, mes taip pat užsiimame.
Produktai, kuriuos žmonės žiūri, taip pat keičiasipagal laiką. Paprastas pavyzdys: prieš 20 metų nebuvo jokių produktų, susijusių su mobiliaisiais ryšiais. Dabar galite ne visose parduotuvėse, bet įsigyti SIM kortelę. Prieš 20 metų Rusijoje apskritai buvo šiek tiek sunkiau nei dabar, o vartojimas buvo visiškai kitoks.
- Kaip kliento profilių kūrimas jiems siūlo nuolaidas?
- Yra du produktai: klientų profilis ir lojalumas. Kliento profilis yra tokia užduotis, kai neturite jokio žymėjimo ir naudojate skirtingus metodus. Mes naudojame skirtingus klasterizacijos metodus - pradedant nuo standartinės statistikos, apskaičiuojame kai kuriuos Z greičius, patikimus nukrypimus nuo mediana, ir baigiant „Word2vec“, patikrinimais, ir „verčiant“ asmenį į vektoriaus tipą, vidutiniškai per TF-IDF per Word2vec.
Z balas, Z balas- statistinis įvertinimas, kuris išreiškiaTam tikro lygio atstumas (išmatuotas kaip standartinis nuokrypis) nuo duomenų rinkinio vidurkio. Visų pirma, Z balas yra įmonės kreditingumo ir bankroto rizikos laipsnio rodiklis.
Tvirti nukrypimai nuo anglų kalbos. tvirtas, „tvirtas“ - tai įverčių, susijusių su išmetamųjų teršalų duomenimis, stabilumas. Atsižvelgiama į medianą.
„Word2vec“yra įrankis, leidžiantis vaizduoti žodžius kaip vektorius.
TF-IDF- statistikos terminas, nurodantis žodžio svarbą tekstų korpuse.
Jei turite bet kokį modelį, kuris daroasmeninis pasiūlymas, tada leiskite mums daryti prielaidą, kad klasterizacija yra sėkminga, jei, pridedant atributus, pagerėja modelių kokybė. Čia galite apskaičiuoti ekonominį poveikį ir tam tikrą metriką.
- Kokioje parduotuvių dalyje naudojami jūsų produktai?
- Iš viso.Suasmenintą nuolaidą išbandėme pusei milijono vartotojų, kad suprastume jos poveikį visose 14 tūkstančių X5 parduotuvių. Iš visų šių parduotuvių renkame interaktyvias ataskaitas. Turime reklaminį produktą, kurį galima įsigyti visose parduotuvėse. Turime asortimento matricą, turime paklausos prognozę. Jie pasirūpina, kad, pirma, parduotuvėje būtų vištienos, antra, kad vištiena nebūtų supuvusi.
Dabar pradėkime daryti kompiuterinį matymąiš pradžių bus galima įsigyti ne visose parduotuvėse. Pradėkime nuo didžiausių – prasminga testuoti tik juose. Užduotis gana paprasta, nauda akivaizdi. Yra prekė, jos gali ir nebūti lentynoje, bet gali gulėti sandėlyje, ir tuo momentu prekė neperkama. Tai labai blogai. Parduotuvė pirko, bet negali parduoti. Geriausiu atveju vartotojas prekės nepirks, o blogiausiu – apsisuks ir išeis, nes jam nereikia ateiti ten, kur nusipirks du iš trijų prekių, o eiti į kitą parduotuvę. trečioji. Jis ateis tiesiai į parduotuvę, kur galės nusipirkti visko. Ir tai išspręsta naudojant kompiuterinę viziją. Įdedama kamera ir ji nustato, kad jums liko mažai gaminio. Už tai atsakingam asmeniui ateina pranešimas, jis eina į sandėlį pirkti šios prekės.
Antroji užduotis yra eilė. Mes žinome, kad parduotuvėje yra eilė. Jūs stovite eilėje, nepatenkinti ir praleidžiate laiko, kurio niekas nemėgsta, arba eikite į parduotuvę, žiūrėkite eilę, apsisukite ir palikite. Jei eilės priežastis yra tai, kad valstybė yra nepakankamai aprūpinta, nieko neįmanoma padaryti. Ir jei problema yra ta, kad sąlyginė pardavėja sėdi nugaros kambaryje, ramina ir geria arbatą, o režisierius ją vadina. Parduotuvė jau veikia, ir kol ji pasiekia, sėdi prie kompiuterio, įjungia jį, pradeda traukti kasą, laikas praeis. Vis dar žiūrėdama į ją, ji yra nervinga, taip pat ir žmonės. Šis kasininkas turi išeiti prieš sudarant eilę, kad išvykimo metu žmonės jau atvyko į kasą. Tai gana lengva išspręsti naudojant kompiuterinę viziją.
Mes jį išbandysime maždaug 150parduotuvių, o greičiausiai Maskvoje. Pirma, mes patys esame Maskvoje, antra, čia didesnis srautas. Tada paaiškės, kaip pagerinti vartotojo patirtį ir kokia X5 nauda.
„Man tikrai nepatinka žodis„ duomenų mokslininkas “.
- Ar išplėsite savo valdymą?
- Žinoma, vadovai mato, kad mes duodame rezultatus. Niekas neleidžia jums du kartus išplėsti komandos, jei neveikia gerai. Iš tiesų šis faktas kalba apie mūsų veiksmingumą.
- Jūs sakėte, kad dirbate 32 žmonės, kiek daugiau įdarbinsite?
- Vis dar kažkur 20-30. Dabar valdysime kompiuterinę viziją ir kalbos technologiją. Bus du nauji skyriai, tai yra, plius dešimt žmonių, mano nuomone, kitiems metams susitarta dar 10-15. Yra vadinamieji projektų tarifai. Tikimės, kad tai bus 30–36 plius, kažkur daugiau nei 60 žmonių. Tai yra būtent tie žmonės, kurie atlieka duomenų analizę ir mašinų mokymąsi.
- Kas jūs kviečiate dirbti?
– Man labai nepatinka žodis „duomenų mokslininkas“nes jame nėra jokios informacijos. Galite ateiti į dešimt įmonių, kuriose jos ieško duomenų mokslininko, ir tai bus dešimt visiškai skirtingų pareigybių. Man patinka žodis „analitikas“. Mano skyrių pavadinimai kalba patys už save: yra mašininio mokymosi skyrius, duomenų analizės skyrius, MTEP grupė, tai yra tyrimai, kompiuterinės vizijos skyrius, kalbos technologijų skyrius ir ne produkto analizės grupė šioms problemoms spręsti. kurios nepatenka į bet kurią esamą produkto kryptį.
Aš ieškau žmonių, kurie gali programuotiPython, žinoti tikimybių teoriją ir matematinę statistiką, jei man reikia modeliavimo, tuomet reikalingi mašinų mokymosi įgūdžiai. Tačiau svarbiausia yra asmens sugebėjimas mąstyti ir analizuoti. Aš vis dažniau suvokiu, kad analitinis mąstymas ir kritiškumas yra labai sunku mokyti. Jei iki 20–25 metų jau yra tam tikra pasaulėžiūra, vargu ar pasikeis.
- Ar supratote tai X5?
- Ne tai, kad X5 privertė mane į tai. Taip pat žiūriu į žmones, bendrauju, žiūriu, kaip jie dirba. Kaip žinote, geriausias pokalbis yra bandomasis laikotarpis. Ir tam tikru momentu matote, kad tai paprasčiausiai ne tas asmuo. Tai yra, atrodo, kad jis baigė mekhmatą, atrodo, jis nėra kvailas, bet ne jis. Nėra teisingo požiūrio, nematote dalykų. Tai buvo Daniel Kaneman knygoje „Mąstymas, greitas ir lėtas“, kuriame jis apibūdino, kas atitinka kritinį mąstymą. Tai apima pesimistinį požiūrį į pasaulį, o tai yra labiau įgimta kokybė nei, deja, arba laimei.
- Jei atvyksta analitikas, o po bandomojo laikotarpio, jūs suprantate, kad jis yra tinkamas, ką asmuo gali tikėtis?
- Paprastai IT yra gradacijos - jaunesnysis, vidurinis,vyresnysis ir praktikantas. Tai retai sutinkama aukščiau - tai personalas ar vadovas. Tikiu, kad yra aukštų pareigų infliacija: jų turime daug, bet iš tikrųjų jie retai pasiekia vidutines vidurines pareigas.
Jei pasieksite vidutinį darbo užmokestį rinkoje, jaunesnysisgauna kažkur tarp 120–150 tūkstančių rublių prieš mokesčius per mėnesį, vidutiniškai - iki 250 tūkst. Viršutinė juosta: asmeniškai turėjau pasiūlymą rankose ant pagrindinio kūrėjo, tai buvo daugiau nei 600 tūkst. Rublių.
„Duomenų mokslas iš tiesų yra tam tikras„ vyšnių ant pyrago ““
– Kaip pradėjote mokytis mašinų?
— Universitete visiškai nebuvo informatikos.mokymas. Kadangi aš baigiau universitetą 2012 m., maždaug tuo pačiu metu įvyko dar vienas su tuo susijusių dalykų pakilimas. Neturėjo laiko. Baigė du universitetus, paskutinis buvo Karlsrūhės taikomųjų mokslų universitetas, mechatronikos magistro laipsnį. Prieš tai studijavo Maskvos chemijos inžinerijos institute, dabar vadinamame Maskvos politechniku. Nei ten, nei ten nedalyvavau mašininiame mokyme.
Juokingi dalykai: Dabar apklausiami tie, kurie baigia duomenų mokslą, ir atrodo, kad jų lygis yra silpnesnis ir mažesnis nei tų, kurie baigė fiziką, inžineriją, kompiuterių mokslą, o tada mokymasis „žaizda“. Galbūt tai yra nedidelis poslinkis, nes vaikinai, kurie jį išmoko, iš pradžių buvo stiprūs, išmoko kažką naujo ir atėjo. Duomenų mokslas iš tiesų yra tam tikras „vyšnių ant pyrago“, o jei nėra „pyragų“, bet yra „vyšnių“, tai nėra taip įdomu.
- Kaip jūs tai išmokote?
- Yra senas posakis, kad Coursera yra durimtas kursas, net pusantro. Tai yra Hintono kursai apie mašininį mokymąsi ir neuroninius tinklus (kurso nebėra „Coursera“, bet jį galima peržiūrėti „YouTube“ – Hi-Tech) ir Daphne Koller kursas apie tikimybinius negrafinius modelius.
„Koller“ kursas yra vaizdo įrašų paskaitos,ji supranta Stanfordo absolventams. Todėl, kad paskambintum jį ne visai rimtai, kalba nekeičiama. Hintono kursai trunka 16 savaičių, o Koller turi tris kursus nuo penkių iki šešių savaičių. Ir aš surinko jėgą į kumštį, perėjau pirmąjį kursą ir supratau, kad antrasis ir trečiasis nėra pasiruošę praeiti.
Tačiau Coursera nėra vienintelė galimybė.Skaitau daug knygų. Beje, dabar jau baigiau Bradley Efrono knygą apie statistiką (amerikiečių statistikas, JAV nacionalinio garbės medalio – aukščiausio Amerikos mokslininkų valstybinio apdovanojimo – „High-Tech“ laureatas). Prieš tai Iano Godfellow (Amerikos mašininio mokymosi specialisto, dirbančio „Google Brain – Hi-Tech“) knyga apie gilų mokymąsi. Tai nuolatinis mokymosi procesas. „Coursera“ yra tik vienas šaltinis, „Kaggle“ (internetinė kompiuterių mokslo bendruomenė, nuolat rengianti konkursus – „High-Tech“) yra kitas, tačiau svarbiausia yra skaityti, skaityti, skaityti ir tikrinti. Jei skaitai ir nesupranti, tai blogai. Jei suprantate, kaip tai veikia, galite padaryti bet ką.
Tai kaip daugybos lentelė.Įsivaizduokite, kad žmogus nesupranta daugybos lentelės, bet išmoko ją mintinai. Jie jo klausia: „Šeši prie šešių? - „36“. - Septyni iš aštuonių? - „56“. - Gerai, paskutinis klausimas, nuo 10 iki 11? – Vyras sako: „Nežinau, daugybos lentelėje to nebuvo“. Viskas. Tai žmonės, kuriuos dažnai sutinku. 10 iš 11 yra daug lengviau apskaičiuoti, tačiau to nėra lentelėje, turite suprasti principą. Jei suprasite principus, tada viskas bus daug lengviau.
Visa kita priklauso nuo asmens. Atrodo, kad mes patys mokomės. Mes tiesiog padedame ir nesikišame į kitus žmones. Visa tai yra savaiminio drausmės klausimas.
— Papasakokite apie savo duomenų mokslo kursą HSE.
- Tai nemokamas kursas, jis atitinka standartąprogramose, apie tai aš sakau pagrindinius paprastus dalykus, kurie daugeliui žmonių - apreiškimas. Pavyzdžiui, kokios yra metrikos, kodėl jos apskritai egzistuoja, kaip jos skiriasi viena nuo kitos, kokiais atvejais tai yra būtina, kaip išbandyti savo idėją, kas yra A / B testas. Štai ką aš išreiškiau sau, kad svarbu, jog žmonės žinotų ir ką jiems tikrai reikia savo darbe.
- Kaip matote mažmeninės prekybos ateitį nuo penkerių iki dešimties metų?
– Jei kalbame apie mažmeninę prekybą maisto produktais, taiHipermarketo formatas išnyks. Tai dabar matoma valstijose, kaip ten miršta dideli prekybos centrai, ir, beje, Rusijoje. Koks buvo vartojimo modelis anksčiau? Einame į prekybos centrą, į kiną, į maisto aikštelę ir dar ką nors perkame. Dabar grįžtame namo, ivi, Okko, Netflix, Yandex.Eda, Delivery Club, pristatymas iš restorano, apsipirkimas internetu. Turime pereiti prie personalizavimo.
- Ką tai reiškia vartotojui?
- Žmogus naudoja? Kad jis gali sau leisti ir jam patogu. Todėl būtina sumažinti išlaidas, išlaikyti tą pačią kokybę arba padidinti. Tai yra vieta, kur primenama personalizacija.
- Asmuo perka tai, ką jis gali sau leisti. Dabar realios gyventojų pajamos mažėja, išlaidos mažėja.
— Esant tokiai situacijai, parduotuvės ekonomikos formataijaustis geriau ir augti. Yra du būdai, kaip išspręsti daugelį mažmenininkų problemų. Arba automatika, arba pasamdykite dar dešimt žmonių. Trumpuoju laikotarpiu antrasis būdas – laimi strategija, nes integracija brangi, atima daug laiko, o jei kas nors nepavyks, galite prarasti premiją. Dabar įsivaizduokite, kad esate skyriaus direktorius su labai didele premija ir galite ją prarasti. Neaišku, ar dirbsite įmonėje po dvejų metų, kai paaiškės šios automatikos rezultatai, ar ne, už juos pagirs. Ir jūs jau galite turėti premiją. Todėl į darbą priimame dar dešimčia žmonių. Tačiau tai ilgainiui priveda prie didelių nuostolių.