НОВОСТИ Материалы с митапа для аналитиков: модель роста, A/B-тесты, управление стоком и доставкой товаров

Alvaros
Онлайн
Регистрация
14.05.16
Сообщения
21.452
Реакции
101
Репутация
204
Хабр, привет! В последний день июня прошёл наш митап для аналитиков. На нём выступали спикеры из Леруа Мерлен, Ostrovok.ru и, конечно же, Авито. Обсуждали региональные A/B-тесты, управление выдачей товаров в большом интернет-магазине, предсказание профита от новых фичей и data science в доставке.


Под катом — видеозаписи выступлений с таймкодами и ссылки на презентации.


hssnx0cvul3cuvgwtj-yxsaijqq.png



Региональные A/B-тесты. Зачем нужны и как устроены — Игорь Красовский, Авито



На примере задач из Авито Игорь рассказал, что такое региональные А/В-тесты, когда они нужны аналитику, какие алгоритмы и математика лежат в их основе и как измерить точность этих алгоритмов.



— Представление спикера и темы
— Для каких задач можно применять региональные A/B-тесты
— О модели региональных А/B-тестов: этапы проведения теста, метрика близости контрольной и тестовой групп
— Алгоритм подбора тестовой группы и оценка его точности
— Что можно улучшить в предложенном процессе: точки роста


Модель роста — предсказываем профит от фич для приоритизации — Павел Михайлов, Ostrovok.ru



Из доклада вы узнаете, как работает концепция модели роста, как она помогает перевести продуктовые метрики в деньги и оценить потенциальный профит от новых фичей.






— Представление спикера и темы
— Фреймворк ICE (impact, confidence, ease)
— Что такое модель роста и как с её помощью измерить влияние фичи
— Как построить простую модель роста с нуля
— Примеры гипотез, которые можно оценить с помощью модели роста
— Как можно улучшать базовую модель и зачем вообще этим заниматься


Лучшие data-продукты рождаются в полях — Марина Калабина, Леруа Мерлен



Большая часть интернет-заказов в Леруа Мерлен собираются в торговых залах магазинов. Из-за высокой скорости оборота товаров это нередко приводило к тому, что заказ не получалось собрать. Тогда команда Data Accelerator придумала инструмент, который позволил автоматически находить проблемные артикулы и корректировать их количество перед публикацией на сайте.



— Представление спикера и темы
— Леруаизмы — термины для лучшего погружения в контекст доклада
— Как собирают заказы из интернет-магазина, и какие проблемы могут возникнуть у сборщика
— Запуск подразделения Data Accelerator, чтобы принимать data-driven решения
— Продукт «гарантированный сток»: его цели и процесс реализации
— Итоги внедрения гарантированного стока


Как data science Авито Доставке помогал — Дима Сергеев, Авито



Ежедневно на Авито продаётся несколько миллионов самых разных товаров. Не для каждого из них можно с лёгкостью определить, сможет ли продавец положить его в коробку размером 120×80×50 и отправить покупателю. Временами мы такие ошибки допускаем и предлагаем доставку там, где её быть заведомо не должно и наоборот. Дима рассказал о том, как мы с этой проблемой справляемся и каких результатов получилось достичь.



— Представление спикера и темы
— История появления доставки в Авито и первые проблемы
— Оценка масштабов неправильного определения возможности доставить товар
— Классификация товаров как способ решить проблему: data science SWAT спешит на помощь
— Первые успехи и побочные эффекты
— Ближайшие планы


До встречи на новых митапах!
 
Сверху Снизу