big data címkével jelölt bejegyzések

Ha Arany és Petőfi miatt vagy itt…

… akkor jó helyen jársz. Az Adatlabor csinálta a kutatást. (inspirácóért köszönet Kajtár Róbertnek) Itt megmutatok néhány technikaibb háttér-infot az elemzésről. Röviden újra összefoglalom az eredményeket. (Ha a kódolás részét túl bonyolultnak érzed, ugord át nyugodtan.) A kutatás célja az volt, hogy kiderítsük, melyik költőnknek a legnagyobb a szókincse, azaz melyik költőnk használ legtöbb »egyedi« szót verseiben. Az eredmények röviden:

egyedi szavak egyedi szótövek leírt szavak egyedi szótő arány
1 Arany János 59697 ~16.000 287425 20.77%
2 Vörösmarty Mihály 43938 ~12.000 214104 20.52%
3 Petőfi Sándor 32855 ~9.600 154721 21.23%
4 Ady Endre 30243 ~10.400 124574 24.28%
5 Babits Mihály 27116 ~11.000 398003 6.81%
6 József Attila 19635 ~8.200 62811 31.26%

Tehát, ahogy azt magyar órán is megtanulhattuk: Arany János a nyertesünk.

Több részletet: az origo-s cikkben olvashatsz.

Nézzük a technikai hátteret az egész mögött.
1. Milyen technológiát válasszunk?
Ez nem volt nehéz döntés. Csak egy gondolat: a Big Data nagyjából 1 milliárd sornyi adatnál kezdődik és mivel ennyit együtt sem írtak költőink, bár használhatnánk Big Data script-eket, ez amolyan ágyúval verébre megoldás lenne.
Egyébként Apache Pig-ben egy szószámláló script kb így néz ki hozzá:

A = load './input.txt';
B = foreach A generate flatten(TOKENIZE((chararray)$0)) as word;
C = group B by word;
D = foreach C generate COUNT(B), group;
store D into './wordcount';

(Forrás: itt)

A másik nyelv a Python lehetne, de az igazság az, hogy ilyen “kicsi” (pár százezer sor) adatmennyiséggel még egy egyszerű Bash script is megbirkózik és ott lényegesen rövidebb a kód:

cat text.txt \
|tr -d '[:punct:]' \
|sed 's/[[:upper:]]*/\L&/' \
|tr ' ' '\n' \
|wc -l

Az első sor beolvassa az adott szöveget, a második kiveszi a központozást, a harmadik gondoskodik arról, hogy a kisbetű-nagybetű ne számítson külön szónak (pl. mondat eleji “Kalap” és mondatközepi “kalap”) – a negyedik sor, minden szót egy új sorba tesz, az utolsó pedig megszámolja, hogy hány sorunk van.

Ha az egyedi szavakra vagyunk kíváncsiak, ki kell szednünk a szóismétléseket és minden egyedi szót csak egyszer számolni. Ehhez beteszünk az utolsó előtti sorba még egy kódot.

cat text.txt \
|tr -d '[:punct:]' \
|sed 's/[[:upper:]]*/\L&/' \
|tr ' ' '\n' \
|sort -u \
|wc -l

A szótövezés (azaz a “kalaptól” és “kalapban” szavak hasonlóságának felismertetése) egy kicsit bonyolultabb folyamat, úgyhogy abba nem is nagyon mennék bele.

Még a top 100 kifejezés listának a kódja lehet érdekes. Ez írja ki, hogy pl. mi volt az Ady Endre által legtöbbször leírt száz szó.

cat text.txt \
|tr -d '[:punct:]' \
|sed 's/[[:upper:]]*/\L&/' \
|tr ' ' '\n' \
|sort |uniq -c |sort -nr| head -100

Ha csak a Toldit elemezzük, akkor a legtöbbször használt kifejezések (az ún. stop-word-öket, mint pl. “a”, “az”, “hogy”, “is”, stb… eltávolítva):

65 Toldi
54 Miklós
29 jó
28 király
27 György
21 Isten
19 szépen

Egyébként a kutatás relatív egyszerű volt, az egész elemző script tokkal vonóval 40 sor — de jellemzően maga az adat megszerzése (versek lekérése) és letisztítása volt ebből 35 sor, a számláló megírása pedig 5.

Ígérem, ez volt a legtechnikaibb cikkünk! :-)

Tomi

Interjú – Termékfejlesztés a Skyscanner-nél

Skyscanner logoTavaly októberben robbant a hír, miszerint a Skyscanner felvásárolta a Distinction-t. Azóta az átállás végbement és az egykori Distinction most már 100%-ban a Skyscanner mobilapplikációinak a fejlesztéséért felel. Ennek a zászlóshajója a Flights alkalmazás.  Az egyik cél, hogy a “Travel is mobile” koncepcióhoz híven az egész utazási élményt lefedjék és egy egységes megoldást kínáljanak rá. Kardos Lacival, a Skyscanner Apps Tribe-jának egyik product managerével beszélgettem a célokról, a kihívásokról, stratégiákról és arról, hogy milyen módszerekkel és hogyan fejlesztenek.

Kardos Laci - Skyscanner
Kardos Laci —— Product Manager @Skyscanner

Tomi: Hogy néz ki a cég felépítése jelenleg?
Kardos Laci: Per pillanat a Skyscanner szervezeti modellje a Spotify-jéhoz hasonló. Vannak tribe-ok, azon belül squadok, a squadokat átívelően vannak chapter-ek és guild-ek. Mi, a budapesti csapat, és számos kolléga a cégből, akik korábban szintén mobilapplikációkkal foglalkoztak alkotjuk az Apps Tribe-ot. Az Apps Tribe termékvezetője Orosz Bálint, Kapui Ákos pedig a technológiai vezetője. Magának az Apps Tribe-naka zászlóshajója a Flights, ez az elsődleges termék. A cég hosszútávú stratégiájának egyik eleme, hogy a teljes Travel világot felölelje, tehát ne szeparáltan foglalkozzon a “Hotels”, a “Flights” vagy a “Car Hire” alkalmazásokkal, hanem hogy egy globális utazási megoldást kínálhassunk. Gondolj bele, mennyi macerával jár az utazás: nem csak a foglalás, hanem a repülőtéri dolgok, majd maga a repülés, utána az ottlét… mi ezt az egészet ilyen egyszerűvé szeretnénk tenni (csettint).

Most hogy látod, hol lesztek 1 év múlva? 3 év múlva? 5 év múlva?
A cél az, hogy pár éven belül egy szignifikánsan, mérőszámokkal is alátámaszthatóan erős travel brand legyünk. A cég gyorsan növekszik, mi pedig iszonyúan élvezzük ezt. A Distinction-korszakból hoztuk magunkkal az erős delivery hangulatot. Szeretünk “szállítani”, tolni és vinni előre, és így jó dolgok tudnak születni. Mindemellett nagyon fontos, hogy a jó terméket szállítsuk a megfelelő módon. Itt jön a képbe az, hogy product discovery-ben is erősek vagyunk.

Hogyan méritek a sikerességét egy terméknek?
Ez egy olyan kérdés, amire válaszként egyértelmű, bevált módszert még nem tudok adni, tekintettel arra, hogy még nem adtunk ki alkalmazást a felvásárlás óra. Egyébként eddig a legfontosabb metrikáink közé a “conversion” jellegűek tartoztak.. A Flights-nál például az, hogy az emberek hány százaléka megy át tőlünk végül a külső szolgáltatók oldalára (pl. a légitársaságok foglalási oldalára) és az, hogy akik átmennek, ténylegesen vesznek-e jegyet. Alapvetően a legtöbb fejlesztett kiadás vagy akár az A/B-tesztek ezeket az arányokat próbálják javítani. Életképesség szempontjából persze esszenciális, hogy magas legyen a konverziód, de ami egyre fontosabb, az az, hogy hogyan tudjuk a “frequency of use”-t, azaz a folyamatos visszatérést növelni. Ugyanis az utazás az nem csak arról szól, hogy az ember egyszerre lefoglal mindent, és onnantól kezdve nem is foglalkozik vele, nem is gondol arra, hogy hova fog utazni. Inkább úgy működik, hogy először csak eljátszik a gondolattal, megnézi a blogokat. Azután lefoglalja a repjegyet, majd a szállodát. Utána megnéz valamilyen térképes szolgáltatást. Megtervezi a helyi közlekedést, hogy hogyan fog eljutni a reptértől a hotelig. Aztán azon gondolkozik, miket érdemes megnézni az adott városban. Ezek a mélységek nálunk még nincsenek benne a termékben. Éppen emiatt a jövőben ezekre jobban figyelünk majd. Így rákényszerítjük magunkat arra, hogy olyan termékekkel jöjjünk elő, amelyeket az emberek gyakran fognak használni.

A cél tehát, hogy az utazás előtt minél többször elővegyék az app-ot?
Így van. Vagy az utazás alatt. Ha belegondolsz, maga a bepakolás a bőröndbe is egy “pain-in-the-neck”. Utána elrepülsz és előveszed a mobilod, hogy keress rajta helyeket, látnivalókat. Az utazás élményéhez alapvetően hozzákapcsolódik a mobil. Ez az, ami nagyon fontos. És ez az, ami egy hatalmas lehetőség a Skyscanner-nek. Az egyik erősségünk, hogy nagyon jó technológiai háttérrel rendelkezünk és teljesen transzparens módon jelenítjük meg az utazási ajánlatokat. Mi minden árat mutatunk, legyen az egy ügynökségé vagy magáé a szolgáltatóé. A jegyfoglalás egyre inkább a mobil platformok irányába tolódik el. És az utazás is esszenciálisan mobil. Mobillal utazol, mobillal fényképezgetsz, majd mindezt mobilon osztod meg és azt mások is mobilon nézik meg.

És ez a stratégiai váltás igényelte azt, hogy bejöjjön a Distinction a képbe?
Igen. A stratégiában mi ezt úgy fogalmazzuk meg, hogy a mobile-first vagy “Travel is mobile.” A másik jelmondatunk pedig, hogy “Travel is social”. Utazol valakivel, utazol valakihez vagy elutazol valakitől, vagy inspirálódsz valakinek az ötlete alapján.

Az hogy eddig nem volt release, azt jeleneti, hogy teszteket nem is nagyon csináltatok?
Nyilván a jelenlegi app-okban számos analitikai könyvtár található, amiken mérjük ezeket a dolgokat. De mi, mint csapat, nem csináltunk még óriási teszteket, mert még nem tart ott a termék. Azok a termékek/feature-ök, amiket mi építünk, egyébként eleve A/B teszt formájában fognak kimenni, tehát először a felhasználók X százaléka fogja megkapni. Összehasonlítjuk a régit és az újat.
Ezenkívül ott van a Hotels app. Annak is hasonlóképpen megy a fejlesztése. Egyébként a Hotelst mi készítettük eredetileg, még a Distinction korszakban.

Hogy néz ki a csapat?
Alapvetően “cross-functional product squad”-ok és “technológiai squad”-ok vannak. Az előbbiben van egy product manager/owner, egy researcher, egy designer – az én csapatomban például pont kettő –, egy tech lead, fejlesztők és tesztelők. Ezek közepes méretű csapatok, tehát körülbelül 8 fősek, amik nagy valószínűséggel szét fognak bomlani kisebb egységekre, ahogy növekszünk. És ott vannak a technológiai squad-ok is. Azok főleg fejlesztőkből állnak Természetesen ott is van egy squad-lead.

Mit csinál a researcher a csapatban?
A researcher-nek a feladata nálunk gyakorlatilag az, hogy a világból insights-okat szedjen össze és azokat a megfelelő formában átadja a termékcsapatnak. Ebbe természetesen beletartozik a kvantitatív és a kvalitatív kutatás is. A researcher pozíciót tehát nagyon flexibilisen értelmezzük. Vannak benne UX research (usability tesztek, interjúk, stb.) és adatelemzési feladatok is.

Hogy néz ki egy ilyen folyamat nálatok?
A termékfejlesztési folyamat erősen támaszkodik a kutatásra. Ez azt jelenti, hogy egészen a kezdeti szakasztól, amikor még nincs semmiféle fejlesztés vagy design, már olyan dolgokkal kezdünk el foglalkozni, amik insight-okból származnak. Pl. korábbi interjúkból derül ki, hogy van igény valamire. Mi ezek alapján kezdünk el dolgozni megoldásokon, designokon, prototípusokon. Azután ezeket validáljuk. Tipikusan teszteltetjük őket különböző felhasználókkal az irodánkban. Sok esetben ezek kód nélküli prototípusok. Ezeket sok szempontból vizsgáljuk. A legfontosabb kérdés, hogy értékes lenne-e a termék vagy funkció a felhasználóknak? Számtalanszor kiderül, hogy nem és akkor ezeket a funkciókat eltávolítjuk a prototípusból vagy megpróbáljuk őket átdolgozni. Közben folyamatosan vizsgáljuk a dizájnok használhatóságát is. Végül amikor eljutunk egy olyan fázisba, amikor azt lehet mondani, hogy ez a termék/feature értékes, használható és megvalósítható, akkor megszületik a döntés, hogy mit is fejlesszünk le. Csak ezután zajlik le a fejlesztés és ezután jöhet a release. Minden terméknek van egy célja. A release során kvantitatív mérésekkel vizsgáljuk, hogy ezt a célt elérjük-e. Ezt a felhasználók tényleges termékhasználata alapján tesszük. A mérésekből levont következtetések alapján aztán iterálunk a terméken.

A kód nélküli teszteket egyébként hogyan kell elképzelni?
Egy egyszerű drótváz jellegű prototípust képzelj el. Csinálunk képernyőket és ezeket összelinkeljük egymással. Nagyon fontos, hogy a tesztek ritmusa adjon egy alapritmust az egész termékfejlesztésnek. Ha jön egy felhasználó, akkor mutatni akarunk neki valamit. Elérakunk egy prototípust, a researcher feladata pedig, hogy végigcsinálja a tesztet. A csapat elemi érdeke pedig, hogy megpróbáljon minél több teszten bent lenni egy héten. Hiszen nem csak a designer-nek, a product manager-nek vagy a researcher-nek, hanem a fejlesztőnek is fontos, hogy lássa, hogy amit megcsinált, az vajon működik, értékes, használható-e. Ezek nagyjából félórás tesztek. Van amikor szcenáriókra épülnek. Tehát pl. “képzeld el, hogy utazni szeretnél és elkezded használni az app-ot, amit letöltöttél” – iOS-en, Androidon, akár tableten vagy telefonon. A felhasználói teszt alatt látjuk, hogy hol hal el a folyamat – közben pedig beszélgetünk a tesztelővel, hogy megértsük a miérteket is. Utána a csapattal átbeszéljük, hogy mi az, amit tanultunk, amit hallottunk. Hiszen előtte voltak feltételezéseink és a teszt végén pedig ezek vagy igazolódnak vagy nem. Ilyenkor látjuk, hogy mi az, ami nem működik, mi az, ami nagyon jól működik és néha látunk olyan dolgokat, amikre esetleg nem is gondoltunk. A tapasztalatom az, hogy az értékesség és a használhatóság kérdéskört 3-4 tesztből meg lehet ítélni.

Van még valami, amin dolgoztok mostanában?
Azon dolgozunk, hogyan építsünk fel egy hosszú távon használható Analytics rendszert, ahol minden egyes felhasználói interakciót naplózunk egy big data store-ba, amit azután lehet elemezni,akár mélyebb statisztikai módszerekkel (korrelációkat megállapítani, stb…). Vagy a klasszikus termékdöntésekhez szükséges módszerekhez is használhatjuk majd ezt: egy funnel-t meg lehet vizsgálni, egy cohort-ot ki lehet elemezni, stb. Mindezt szeretnénk kiegészíteni egy A/B-teszt (feature-switching) megoldással, amivel gyorsan lehet variánsok teljesítményét mérni. Ráadásul szeretnénk, ha ez az első nagyobb release-re megépülne és tudnánk használni. Szerencsére a cégen belül ez nem csak a mi feladatunk, más squad-ok is dolgoznak rajta velünk együtt Edinburgh-ban, Barcelona-ban és más helyeken is, úgyhogy rájuk tudunk építeni.

Milyen érzés egyébként egy ekkora cég részévé válni egyik pillanatról a másikra?
Egy integrációnak számos aspektusa van: kulturális és szervezeti is. Ez a folyamat zajlik most. Iszonyatosan jó az anyacég, rengeteget tanulunk tőlük és ők is sokat szeretnének tanulni tőlünk. Például, hogy milyen is az a Distinction-kultúra, milyen és hogyan lehet átvenni elemeket, amelyek nagyon jól működnek nálunk. Nekünk meg az segít, hogy nagyságrenddel nagyobbak, infrastruktúrát és folyamatokat tekintve.

Köszönöm szépen!

Big Data webinár II. rész — STARTUP + ADAT — stratégiák nem csak startup-oknak

(Ha nem voltál az I. részen, ne ijedj meg, anélkül is érteni fogod) A II. rész több stratégiával, több módszertannal és több esettanulmánnyal.
Itt tudsz regisztrálni:     adatlabor3.eventbrite.co.uk

Adatlabor logoIdőpont: Március 18. szerda 18.00-19.30

A tartalma pedig:
Az adatelemzés az (online) üzleti stratégia szerves része. Ezzel értheted meg a felhasználóidat: mik a problémáik és hogyan tudsz nekik ebben segíteni. Ez pedig hosszú (és rövid) távon számodra is profitábilis. De hol is érdemes kezdeni? Ez a webinárium rendet rak a káoszban és olyan módszertanokat és példákat mutat be, amelyek a gyakorlatban hasznosíthatóak.
(Note: a webinárium akkor is hasznos, ha éppen nem startup-on dolgozol, de szeretnéd az online üzletedbe bevezetni az adatvezérelt szemléletet.)

Tárgyalt módszertanok:
– AARRR (Dave McClure): Tesztelési stratégiák és fejlődési pontok adatvezérelt meghatározása.
– 4DX (The 4 Disciplines of Execution): Mérhető célok beállítása, a köztük levő összefüggések megkeresése és a célirányos üzletfejlesztés.
– E-commerce startup mérések
– A/B tesztelés: best practice-ek (és worst practice-ek).
– Mi az a Big Data igazából? Mikor van rá szükség? Hogyan lehet implementálni?
– Esettanulmányok

A gyakorlatban az Adatlaborral mi magunk is ezeket az adatelemzési stratégiákat és módszertanokat használjuk, a saját ügyfeleinknél, úgyhogy 100%-osan valós üzleti példákból merítkezünk.
75 perc + Q&A

Mester Tomi adatlabor
fotó: Hámori Zsófia

Előadó:
Mester Tomi üzleti intelligencia elemző és tanácsadó, az adatlabor.hu alapítója és szakmai vezetője. Növekedésben levő cégeknek segít az adatelemzési és big data stratégiájuk kidolgozásában – továbbá abban, hogy ezeket az eszközöket a vevőszerzés, a magasabb vevőelégedettség és végeredményben persze a több profit elérésére tudja felhasználni minden partnere. Korábban a Prezi.com-nak dolgozott. Jelenlegi ügyfelei az e-kereskedelem, az online média és az online szolgáltatások területéről érkeznek.
Másik szenvedélye a nyilvános beszéd. Alapítótagja és CC-szintű beszélője az első magyar nyelvű Toastmasters klubnak. Előadó továbbá adatelemzés témában olyan fórumokon, mint a TEDx, BI Forum, Internet Hungary, PechaKucha Nights, Global E-commerce Summit 2015 @Barcelona, stb. Több info itt.

Ára: 4000 ft + ÁFA

Tehát a jelentkezés mégegyszer:
LINK: adatlabor3.eventbrite.co.uk
ÉS A GYORS REG:

Tomi

E-commerce adatelemzés interjú – TESCO

Tesco adatelemzés interjúBarabás Lenkével, a Tesco Customer Loyalty and Personalisation Manager-ével beszélgettem a napjaink trendejeiről és arról, hogy hogyan reagál erre a Tesco. Lenkével egy Big Data workshopon találkoztam, ahol mindketten előadtunk. Az ottani prezentációja a Klubkártya programról szólt és ez keltette fel az érdeklődésemet. Ennek működéséről, előnyeiről és big data vonatkozásáról is mesélt nekem részletesen…

Barabás Lenke, TESCO
Barabás Lenke, TESCO

– Te pontosan mivel foglalkozol a Tesco csapatában?
– A Tesco-n belül ez egy teljesen új pozíció, így folyamatosan vannak új és új feladatok. Két fő vonalát emelném ki. Az egyik, hogy minél személyesebb ajánlatokat tudjunk adni a vásárlóinknak. Első lépésként a heti hírlevelek számát szeretnénk csökkenteni. Arra törekszünk, hogy egy hírlevelet kapjanak a vásárlók, de az valóban személyre szóló legyen. A másik a lojalitásépítés. Lojalitásépítés alatt pedig azt értem, hogy a már lojális vásárlókat próbáljuk megtartani, jutalmazni. Főleg jutalmazó rendszerekben gondolkodom – pl. klubokat alapítani, olyan dolgokat csinálni, amivel a lojális vásárlóink egy kis pluszt kaphatnak, különlegesebb bánásmódban részesülhetnek.

– És ha jól tudom, ezekhez használtok adatokat, méghozzá nem is keveset. Mik a főbb irányvonalak?
Az egyik főfókusz most a személyre szóló hírlevél elindítása. A Clubcard adatbázisra tudunk támaszkodni, hiszen ott látjuk, hogy milyen vásárlási szokásai vannak az egyes vásárlóinknak. Ez az egyik nagy adatbázisunk, ami egy párszázezres adatbázist jelent, és azon dolgozunk, hogy ez egyre nagyobb legyen. Fontosnak tartom megemlíteni, hogy a Clubcard-dal mindig tranzakció szintű adatokat nézünk.

– És azt, hogy férfi-e vagy nő? Hogy hány éves?
– Vannak demográfiai adatok a Clubcard-hoz, de ezeket nem használjuk, amikor ajánlatokat, aktivitásokat tervezünk, küldünk. Tranzakciókat nézünk, és ez alapján küldjük az ajánlatokat, a megszemélyesítésre már csak a kiküldésnél kerül sor. Azért sem támaszkodunk demográfiai adatokra, mert egy családban akár többen is használhatják ugyanazt a Clubcard-ot, így szinte lehetetlen, hogy kiderítsük, ki áll a kártya mögött. Viszont családon belül biztosan mindenki megkapja a számára értékes ajánlatot a tranzakciók alapján. Így azt gondolom, ez sokkal relevánsabb információ, mint az, hogy nő vagy férfi a kártya tulajdonos vagy az, hogy hány éves az illető. Természetesen ez sem elhanyagolható információ, de azt már egyéb célokra használjuk.

– Tehát “mutasd a kosarad és megmondom ki vagy”?
– Nagyjából igen, lehet következtetni demográfiai adatokra, de nem szoktunk, mert ebben az esetben a lényeg, hogy mit vásárol, hogy személyre szóló ajánlatokat tudjunk küldeni. Volt egy 5 hetes teszt periódusunk személyre szóló hírlevél küldésre, és kiderült, hogy nagyon szépen teljesít. Kb. háromszoros volt maga a hírlevél-megnyitási arány. Ez alapján valószínűsíthető, hogy ez egy nagyon hatékony dolog, de még több számra és pontosabb tesztekre van szükségünk, hogy többet tudjak róla mondani.

– Mi a projekt jövője? Mik az “álmok”?
– Az álom az, hogy mindenki egy személyre szóló hírlevelet kapjon heti szinten. Ne nyolcat, hanem egyet, de abban valóban csak az legyen, ami őt érdekli.

– Ha ezek a perszonalizált hírlevelek elindulnak, akkor az azt jelenti, hogy ha én pl. sok kenyeret, virslit és mustárt vettem, akkor nekem ezt a kenyeret-virslit-mustárt fogjátok ajánlani olcsóbban? Vagy inkább termékcsatolással melléteszitek, hogy érdekelhet a majonéz, az uborka, stb?
– Ha akciós az uborka vagy a mustár, és rendszeres vásárlója vagy a terméknek, akkor arról biztos, hogy kapsz ajánlatot hírlevélben. A későbbiekben jöhetnek egyéb extra ajánlatok is, rengeteg lehetőség rejlik még ebben, de pontosan nem tudom még megmondani, hova juthatunk rövid távon.

– Olyasmit terveztek, hogy ha valaki egy terméknek a rajongója, pl. sok fekete pólót vesz, akkor ő személy szerint kap akciót a fekete pólóra?
– Igen, ilyen jellegű aktivitásokat már tudunk csinálni, ún. kasszakuponokon keresztül. A Clubcard-os vásárlókat már elkezdtük ezzel jutalmazni. A példádnál maradva, ha látjuk, hogy vásároltál fekete pólót, akkor egy aktivitás keretében be tudjuk azt állítani, hogy a legközelebbi vásárlásod során kapj egy olyan kupont, amivel kedvezményesen veheted meg a kedvenc pólód egy legközelebbi vásárlásod esetén. Ebben is sok lehetőség rejlik, még a tesztfázisban vagyunk, és sokat tanulunk.

– Tehát mondhatjuk, hogy nálatok az adatelemzés és a big data arra megy rá, hogy személyesítsétek a tömegkommunikációt…
– Egyrészről igen, de nem csak a kommunikációt, hanem az ajánlatainkat is. A személyes véleményem az, hogy akkora a piaci verseny már az élelmiszer piacon (is), hogy mindig meg lehet venni az alapvető élelmiszereket, nem élelmiszereket akcióban. A mi célunk ennél több, szeretnénk, ha a vásárlóink olyan kedvezményeket kapnának, ami számukra fontos és releváns, akár állandó jelleggel megvehessék kedvenc terméküket kedvezményesen.

– Köszönöm szépen az interjút!

 

Big Data/BI webinár ismétlés!

Közkívánságra mégegyszer megtartjuk a Business Intelligence/Big Data webinar sorozatunk I. részét!
Az I. rész a “Smart Tool-ok (minden, ami nem Google Analytics)” címet kapta.
Itt tudtok regisztrálni:     adatlabor2.eventbrite.co.uk

Adatlabor logoIdőpont: Febr 18. szerda 18.00-19.30

A tartalma pedig:
Eszközök, szoftverek, smart tool-ok és praktikák, amelyeket rendszeresen használunk a big data, az adatelemzés és az üzleti intelligencia gyakorlása közben.
Konkrét, valós üzleti esettanulmányokkal.

Tárgyalt szoftverek és módszerek:
– Mouseflow (és konkurensei)
– Optimize.ly (és konkurensei)
– Marketing A/B teszt
– Linkkövetés (utm, bit.ly, stb…)
– Mini-piackutatások
– Najó és egy kis Google Analytics (de csak az expertebb dolgok ;-))

Csak olyan dolgokról lesz szó, amit rögtön a webinar után akár Te is meg tudsz csinálni! Kódolást és bonyolultabb fogalmakat nem érintünk (az majd jön legközelebb :-)).
75 perc + Q&A

Mester Tomi adatlabor
fotó: Hámori Zsófia

Előadó:
Mester Tomi üzleti intelligencia elemző és tanácsadó, az adatlabor.hu alapítója és szakmai vezetője. Növekedésben levő cégeknek segít az adatelemzési és big data stratégiájuk kidolgozásában – továbbá abban, hogy ezeket az eszközöket a vevőszerzés, a magasabb vevőelégedettség és végeredményben persze a több profit elérésére tudja felhasználni minden partnere. Korábban a Prezi.com-nak dolgozott. Jelenlegi ügyfelei az e-kereskedelem, az online média és az online szolgáltatások területéről érkeznek.
Másik szenvedélye a nyilvános beszéd. Alapítótagja és CC-szintű beszélője az első magyar nyelvű Toastmasters klubnak. Előadó továbbá adatelemzés témában olyan fórumokon, mint a TEDx, BI Forum, Internet Hungary, PechaKucha Nights, Global E-commerce Summit 2015 @Barcelona, stb. Több info itt.

Ára: 4000 ft + ÁFA

Tehát a jelentkezés mégegyszer:
LINK: adatlabor2.eventbrite.co.uk
ÉS A GYORS REG:

Megjegyzés:
Az utána levő héten (febr 25., szerda) jön a második rész, ami kifejezetten adatelemzési stratégiákról és modellekről fog szólni! Ha érdekel:
adatlabor3.eventbrite.co.uk
Tomi

Honnan tanuljunk a Big Data-ról?

BRÉKING2: már lehet előjelentkezni az adatlaboros Big Data Képzés-re: itt!

BRÉKING: március elején ingyenes képzés indul az egyik legjobb statisztika tanfolyam keretein belül a Coursera-n! (részletek lentebb…)

Túl vagyunk az első Adatlabor-os Webináriumon! :-)
Ennek kapcsán frissítettem egy kicsit a Szakmai Anyagok fület is, mivel nagyon fontosnak tartom, hogy legyenek fent elérhető ingyenes vagy nem túl drága anyagok, ami alapján mindenki elmerülhet a Big Data és az üzleti intelligencia rejtelmeiben.

A kódolás alapjait például nagyon jól meg lehet tanulni a különböző online kurzusokon. Tudod melyik a 3 legnagyobb adatelemző nyelv? A KD Nuggets kutatása alapján: R, Python és SQL.
adatelemzési nyelvek - python, r, sql

A jó hír pedig az, hogy mind a háromra van már ingyenes online képzés:
R alapjai – Datacamp: Introduction to R
Python alapjai – Codecademy: Python
SQL alapjai – SQLCourse

Az elmélet (korreláció vs kauzalitás, reprezentatív minta, szignifikancia vizsgálat, stb…) elsajátítására az egyik legjobb internetes képzés a Coursera: Data Analysis & Statistical Interference című kurzusa, ami most márciusban indul és ingyenes. A Duke University tartja és ami szuper benne, hogy nagyon élvezetes az előadás stílusa, folyamatos példák, esettanulmányok, szemléltetések vannak benne. Az egyik kedvenc hasonlatom, amikor az előadó a nem-reprezentatív mintavételt a meg nem kavart levessel hozza párhuzamba. (“Megsózod a levest, de nem kavarod meg… hiába kóstolod meg a leves tetejét, ha ez alapján következtetsz a leves ízére, azt mondod sótlan. Ha tovább sózod, akkor viszont a mindent egybevetve elsózod a levest. Nem volt reprezentatív a mintád, és így becsaptad magad, mikor megkóstoltad a levest”.)

Ami pedig az üzleti stratégiát és az alkalmazást illeti, egy remek könyv Croll-tól és Yoskovitz-tól a Lean Analytics: Build a Better Startup Faster. 100+ esettanulmányon keresztül mutat be olyan stratégiákat, amelyek az üzleti életben működtek és amelyeket például mi is használunk az Adatlabor-ügyfeleknél is. Ez a könyv persze nem ingyenes (és magyar nyelven nem elérhető), de nagyon megéri az árát.

Ez a néhány tudásforrás egy jó induló és alapozó csomag akárkinek, aki még csak érdeklődik a szakma iránt, anno  én is végigcsináltam (elolvastam) majdnem mindegyiket, úgyhogy bátran tudom őket ajánlani! Hajrá!

Mester Tomi

Business Intelligence/Big Data webinar I. rész

Közkívánságra elindítjuk a Business Intelligence/Big Data webinar sorozatunkat!
Az I. rész a “Smart Tool-ok (minden, ami nem Google Analytics)” címet kapta.
Itt tudtok regisztrálni:     adatlabor.eventbrite.co.uk

Adatlabor logoIdőpont: Jan 21. szerda 18.00-19.30

A tartalma pedig:
Eszközök, szoftverek, smart tool-ok és praktikák, amelyeket rendszeresen használunk a big data, az adatelemzés és az üzleti intelligencia gyakorlása közben.
Konkrét, valós üzleti esettanulmányokkal.

Tárgyalt szoftverek és módszerek:
– Mouseflow (és konkurensei)
– Optimize.ly (és konkurensei)
– Marketing A/B teszt
– Linkkövetés (utm, bit.ly, stb…)
– Mini-piackutatások
– Najó és egy kis Google Analytics (de csak az expertebb dolgok ;-))

Csak olyan dolgokról lesz szó, amit rögtön a webinar után akár Te is meg tudsz csinálni! Kódolást és bonyolultabb fogalmakat nem érintünk (az majd jön legközelebb :-)).
75 perc + Q&A

Mester Tomi adatlabor
fotó: Hámori Zsófia

Előadó:
Mester Tomi üzleti intelligencia elemző és tanácsadó, az adatlabor.hu alapítója és szakmai vezetője. Növekedésben levő cégeknek segít az adatelemzési és big data stratégiájuk kidolgozásában – továbbá abban, hogy ezeket az eszközöket a vevőszerzés, a magasabb vevőelégedettség és végeredményben persze a több profit elérésére tudja felhasználni minden partnere. Korábban a Prezi.com-nak dolgozott. Jelenlegi ügyfelei az e-kereskedelem, az online média és az online szolgáltatások területéről érkeznek.
Másik szenvedélye a nyilvános beszéd. Alapítótagja és CC-szintű beszélője az első magyar nyelvű Toastmasters klubnak. Előadó továbbá adatelemzés témában olyan fórumokon, mint a TEDx, BI Forum, Internet Hungary, PechaKucha Nights, Global E-commerce Summit 2015 @Barcelona, stb. Több info itt.

Ára: 4000 ft + ÁFA

Tehát a jelentkezés mégegyszer:
LINK: adatlabor.eventbrite.co.uk
ÉS A GYORS REG:

Tomi

Egyetemisták, figyelem!

(Ingyenes) “Business Intelligence és Big Data a marketing-ben” c. kurzust indítunk egyetemistáknak!
Itt megtanulhatod, hogy mi a valódi értelme az analitikának és az elemzéseknek. A képzés egyedülálló, mivel csak és kizárólag gyakorlati és valós üzleti helyzeteken alapuló példákat vizsgálunk és elemzünk. (Az elméletet meg meghagyjuk az egyetemnek. :-))
A résztvevők megtanulhatják, hogy hogyan lehet a különböző elemzéseket és kutatásokat valós stratégiai célokra felhasználni. Hogyan lehet belelátni a potenciális ügyfelek fejébe és hogyan lehet kiszedni az internetes adatokból azokat az információkat, amelyek majd az üzlet növekedéséhez vezetnek.

A képzés kitér arra, hogy hogyan használják a big data-t és az üzleti intelligenciát:
– a magyar és külföldi e-commerce szektorban
– a marketingben és a médiában
– a magyar és külföldi startup-okban

A képzés ingyenes és januártól júliusig havonta 1×3 órát vesz igénybe.
Nem titkolt célunk azonban, hogy a résztvevőket a kurzus elvégzése után bevonjuk különböző munkáinkba és valós projektjeinkbe is. Ezért, hogy a legmotiváltabb és a legtehetségesebb egyetemistákkal dolgozzunk együtt már ezeken az alkalmakon is, csak a legjobb 6 jelentkezőt tudjuk felvenni a kurzusra.

Alkalmas jelentkező vagy, ha:
– egyetemista vagy (!)
– kreatív vagy
– értesz legalább alapszinten a programozáshoz (vagy hajlandó vagy megtanulni januárig)
– egy alapszintű marketinges szemlélettel is rendelkezel

Ha így van, jelentkezz a tomi@adatlabor.hu-ra és írd meg maximum 100 szóban, hogy miért te vagy a legjobb (illetve, ha van, mindenképp dobj egy önéletrajzot vagy egy linked-in adatlapot magadról). Ja és ne felejtsd ki az életed eddigi legérdekesebb projektjét sem! (Meg hogy melyik egyetemre jársz.)

Hajrá! Várjuk a jelentkezéseiteket!

Mester Tomi

Ha a HVG-s cikk kapcsán jutottál ide…

(Ha nem, akkor: megjelent ma a HVG-n egy kutatásunk az idei TEDxYouth konferenciáról – bővebb info ott és hamarosan itt is…)

… akkor örülök, hogy átkattintottál. Mester Tomi vagyok, az Adatlabor vezetője, és mindenféle internetes vállalkozásnak segítünk az adataikat kielemezni (#big data) és az alapján olyan igazi stratégiát kidolgozni, amivel több, jobb és boldogabb látogatókat és vevőket szerezhetnek.
De ami Neked érdekes lehet, az két korábbi kutatásunk, az egyiket tavaly a TEDxYouth-on is előadtam:

Vajon jó marketing eszköz-e a QR-kódos matrica?

A másik a Nagy Tinder kísérlet, amit Mészáros Beával, egy idei előadóval csináltunk az Internet Hungary-ra és az Origo vezércikkben közölte:

A Nagy Tinder kísérlet

Ha ezek megtetszettek, nézz fel a Facebook oldalunkra is és lájkold, így értesülhetsz a többi kutatásunkról és más érdekességről is:

http://facebook.com/adatlabor

Vagy iratkozz fel a hírlevélre itt:

Ez itt a reklám helye volt, sorry… :-)
Mester Tomi

Visszatérő vásárlók – big data az e-kereskedelemben

Láttad Mel Gibson-t a “Mi kell a nőnek?” című filmben? Tudod mitől sikeres? Nem attól, hogy jobban néz ki, mint a többi férfi. Nem is attól, hogy több pénze van. Hanem attól, hogy belelát a nők fejébe és pontosan azt tudja mondani és adni nekik, amire azoknak szükségük van. Most képzeld el, hogy Te ugyanezt meg tudod csinálni a webshopod, e-kereskedelmi boltod vásárlóival. Olvasni tudsz a gondolataikban és pontosan azt tudod nekik megadni, amire szükségük van. Egy ilyen vevő “szerelmes” lesz az internetes boltodba, állandóan visszatér majd és mindenkinek erről fog mesélni. A gondolatolvasás – legalábbis az interneten – ma már lehetséges. Úgy hívják: big data.

Az e-kereskedelmi adatelemzést nagyon kevesen csinálják megfelelő szinten – persze a Google Analytics ott van, sőt néha a vásárlási adatokra is ránéznek. De ennél sokkal több dimenzió van az adat-univerzumban. 3 példa:

1. A legnépszerűbb terméked – nem az, amelyiket gondolnád:
Nem csak a webshopok, de szinte az összes internetes oldal túlértékeli a tényleges vásárlások jelentését. A legtöbbet megvásárolt termék a valóságban sok mindent jelenthet: ott a legjobb az ár-érték arány, ott a legjobb a fotó az oldalon, ott a legjobb a leírás, ott van a legjobb helyen a kosár gomb, stb… Ami Téged érdekel, az viszont az, hogy mire vágynak a legjobban a látogatóid. Mert ha ezt megadod nekik, akkor biztos, hogy boldogok lesznek, továbbajánlanak és ők is visszatérnek. Ezt sok mindenből kiderítheted – milyen oldalról jönnek a felhasználóid, mennyire célirányosan keresnek, mik a személyes igényeik, milyen demográfiai csoportba tartoznak, milyen márkákért rajonganak… És a kedvencem: melyik terméket tették a legtöbben úgy a kosárba, hogy aztán mégsem fizettek és leléptek az oldalról. Te tudod, hogy a Te oldaladon melyik ez a termék?

2. A lélektani határ – viselkedéselemzés:
Nagyon sok látogató van az oldaladon, de ennek valószínűleg a legjobb esetben is csak 10%-a vásárol. De miért pont ők? Ha belenézel az adatokba, látni fogod, hogyan viselkednek (hova kattintanak, milyen termékeket néznek meg, mire keresnek rá, milyen rendszeresen jönnek vissza, pontosan mikor, stb...) a “sikeres”, valóban fizető és vásárló felhasználóid és hogyan viselkednek a “sikertelen”, vásárlás nélkül távozók. Az érdekesség az, hogy a sikertelen vásárlók között mindig van egy vékony réteg – mondjuk 10% – akiknek a viselkedése csak egy hajszálnyit különbözik a sikeresekétől. Ha őket el tudod csípni, máris megdupláztad a forgalmadat.

3. A visszatérés záloga:
Az egyszeri vásárlóból a többszöri vásárlás felé rögös út vezet. Egyáltalán tudod az arányt a visszatérő/egyszeri vásárlóid között? Nem mindegy. Mert a visszatérő vásárlók az evangelistáid. Ők azok, akik úgy beszélnek a márkádról, hogy bezzeg ők ott vásárolnak. Ha őket elemzed, megfigyelheted a visszatérés okát: szezonalitás, szülinapok, feleség szülinapja (ajándékvásárlás esetén), bizonyos akciók megjelenése, bizonyos termékcsoport megjelenése.

És ez még csak a csúcs. A Big Data jéghegyének pont az a lényege, hogy az igazi tudás a webshopod felszíne alatt rejtőzik. És ma már hozzá tudsz férni.. A kérdés csak az, hogy akarsz-e. Ha igen, írj és segítünk: http://adatlabor.hu/kapcsolat/

Mester Tomi