0 added
0 removed
Original
2026-01-01
Modified
2026-03-10
1
<p>Теги: машинное обучение, machine learning, big data, алгоритмы, большие данные, окупаемость</p>
1
<p>Теги: машинное обучение, machine learning, big data, алгоритмы, большие данные, окупаемость</p>
2
<p>Вопрос окупаемости проектов<strong>BigData</strong>часто оказывается ключевым. Если у вас всего 500 заказов в месяц, будет ли проект экономически целесообразным?</p>
2
<p>Вопрос окупаемости проектов<strong>BigData</strong>часто оказывается ключевым. Если у вас всего 500 заказов в месяц, будет ли проект экономически целесообразным?</p>
3
<p>Чтобы понять, стоит ли овчинка выделки, сначала нужно разобраться, какие задачи решают алгоритмы машинного обучения на основе данных. Они делятся на три типа.</p>
3
<p>Чтобы понять, стоит ли овчинка выделки, сначала нужно разобраться, какие задачи решают алгоритмы машинного обучения на основе данных. Они делятся на три типа.</p>
4
<h2>Типы алгоритмов машинного обучения</h2>
4
<h2>Типы алгоритмов машинного обучения</h2>
5
<p>1. <strong>Инсайты</strong>- помогают увидеть то, что мы не видим в больших массивах данных: скачки и, главное,<strong>закономерности</strong>. Машинный анализ поведения пользователей на сайте интернет-магазина выявит, что какая-либо группа товаров популярна у посетителей определённого пола и возраста, и это может стать открытием для маркетологов. Производители антигистаминных препаратов полагали, что рекламу их продукта нужно адресовать молодёжи, заботящейся о своей внешности, а анализ данных соцсетей показал, что на самом деле целевой аудиторией являются мамы детей, страдающих от аллергии.</p>
5
<p>1. <strong>Инсайты</strong>- помогают увидеть то, что мы не видим в больших массивах данных: скачки и, главное,<strong>закономерности</strong>. Машинный анализ поведения пользователей на сайте интернет-магазина выявит, что какая-либо группа товаров популярна у посетителей определённого пола и возраста, и это может стать открытием для маркетологов. Производители антигистаминных препаратов полагали, что рекламу их продукта нужно адресовать молодёжи, заботящейся о своей внешности, а анализ данных соцсетей показал, что на самом деле целевой аудиторией являются мамы детей, страдающих от аллергии.</p>
6
<p>Типичным примером инсайтов является выявление закономерностей между товарами в потребительской корзине покупателей - так можно обнаружить группы дополняющих друг друга товаров, которые рационально располагать рядом.</p>
6
<p>Типичным примером инсайтов является выявление закономерностей между товарами в потребительской корзине покупателей - так можно обнаружить группы дополняющих друг друга товаров, которые рационально располагать рядом.</p>
7
<p>2. <strong>Оптимизация бизнес-процессов</strong>. В логистике за счёт оптимизации маршрутов или загрузки транспорта можно сократить расходы на 10-20 %. Анализ больших данных об аудитории сайтов поможет определить релевантные сегменты аудитории для показа рекламы и эффективно перераспределить рекламные бюджеты. Например, можно с помощью анализа текстов в блогах о красоте и здоровье выявить блоги, наиболее подходящие для рекламы конкретного бренда косметики.</p>
7
<p>2. <strong>Оптимизация бизнес-процессов</strong>. В логистике за счёт оптимизации маршрутов или загрузки транспорта можно сократить расходы на 10-20 %. Анализ больших данных об аудитории сайтов поможет определить релевантные сегменты аудитории для показа рекламы и эффективно перераспределить рекламные бюджеты. Например, можно с помощью анализа текстов в блогах о красоте и здоровье выявить блоги, наиболее подходящие для рекламы конкретного бренда косметики.</p>
8
<p>3. <strong>Рекомендации для принятия решений</strong>. Алгоритмы машинного обучения на основе имеющихся данных умеют советовать, какие решения принимать. Нужно проанализировать бизнес-процессы организации, найти те процессы, где требуется помощь сотруднику, принимающему решение (например, при одобрении банком кредита), или клиенту - при покупке в интернет-магазине. Ярким примером могут служить<strong>рекомендательные системы</strong>различных сервисов типа Amazon, приносящие до 40 % выручки от повторных покупок.</p>
8
<p>3. <strong>Рекомендации для принятия решений</strong>. Алгоритмы машинного обучения на основе имеющихся данных умеют советовать, какие решения принимать. Нужно проанализировать бизнес-процессы организации, найти те процессы, где требуется помощь сотруднику, принимающему решение (например, при одобрении банком кредита), или клиенту - при покупке в интернет-магазине. Ярким примером могут служить<strong>рекомендательные системы</strong>различных сервисов типа Amazon, приносящие до 40 % выручки от повторных покупок.</p>
9
<h2>Как бизнесу извлекать пользу из больших данных</h2>
9
<h2>Как бизнесу извлекать пользу из больших данных</h2>
10
<p>Продавец предлагает дополнительные товары: для электроплиты - подходящий набор посуды, для компьютера - мышь и источник бесперебойного питания. Подобную работу можно делать вручную, но придётся расширять штат специалистов. Рекомендательная модель, построенная на основе машинного обучения, будет более эффективна.</p>
10
<p>Продавец предлагает дополнительные товары: для электроплиты - подходящий набор посуды, для компьютера - мышь и источник бесперебойного питания. Подобную работу можно делать вручную, но придётся расширять штат специалистов. Рекомендательная модель, построенная на основе машинного обучения, будет более эффективна.</p>
11
<p>Если вы ещё не накопили больших массивов данных, едва ли будут возможны<strong>инсайты</strong>, рекомендации и оптимизация процессов. Если в компании работает пять менеджеров по продажам, можно обойтись и без глубокой аналитики. Другое дело, когда в штате 300 и более специалистов, у компании разветвлённая сеть продаж и сложная логистика, с большим количеством сотрудников, большой объём клиентов и заказов, широкий ассортимент. Но даже в этом случае затраты на проект<strong>BigData</strong>могут превысить потенциальную выгоду - если придётся перестраивать IT-инфраструктуру и ключевые бизнес-процессы.</p>
11
<p>Если вы ещё не накопили больших массивов данных, едва ли будут возможны<strong>инсайты</strong>, рекомендации и оптимизация процессов. Если в компании работает пять менеджеров по продажам, можно обойтись и без глубокой аналитики. Другое дело, когда в штате 300 и более специалистов, у компании разветвлённая сеть продаж и сложная логистика, с большим количеством сотрудников, большой объём клиентов и заказов, широкий ассортимент. Но даже в этом случае затраты на проект<strong>BigData</strong>могут превысить потенциальную выгоду - если придётся перестраивать IT-инфраструктуру и ключевые бизнес-процессы.</p>
12
<p>Вот пример: выделенные бренд-зоны внутри магазина (<strong>Shop in shop</strong>) помогают увеличить средний чек покупателя. Данные по чекам и местоположению магазинов можно обработать, выявить различные инсайты и построить рекомендации, где именно лучше расположить стенды в магазине и с какими товарами. Но без разрешения собственника помещения переоборудовать магазин невозможно, а он не даёт разрешения на перестройку. Или при попытке изменить выкладку товаров у вас возникает конфликт с другими поставщиками товаров, недовольными расширением выкладки продукции конкурентов. Все эти вопросы не относятся к проекту<strong>BigData</strong>, но их обязательно нужно учитывать.</p>
12
<p>Вот пример: выделенные бренд-зоны внутри магазина (<strong>Shop in shop</strong>) помогают увеличить средний чек покупателя. Данные по чекам и местоположению магазинов можно обработать, выявить различные инсайты и построить рекомендации, где именно лучше расположить стенды в магазине и с какими товарами. Но без разрешения собственника помещения переоборудовать магазин невозможно, а он не даёт разрешения на перестройку. Или при попытке изменить выкладку товаров у вас возникает конфликт с другими поставщиками товаров, недовольными расширением выкладки продукции конкурентов. Все эти вопросы не относятся к проекту<strong>BigData</strong>, но их обязательно нужно учитывать.</p>
13
<p><em>А как вы оцениваете эффективность проектов BigData? Пишите в комментариях!</em></p>
13
<p><em>А как вы оцениваете эффективность проектов BigData? Пишите в комментариях!</em></p>
14
14