A/B-тесты с Валерием Бабушкиным | Собеседование | karpov.courses

От корней радиофизики к инновациям в области машинного обучения Иван представляет себя как эксперта в области машинного обучения с шестилетним опытом работы и образованием в области радиофизики в Белорусском государственном университете в Минске. Он перешел от радиофизики к машинному обучению и биоинформатике, одновременно занимая различные должности в отрасли. Его путь включает в себя вклад в успешный крипто-стартап и рекрутинговую компанию, специализирующуюся на играх. Кульминацией этой эволюции стала его работа в известном белорусском стартапе, разрабатывающем популярное приложение для женского здоровья.

Охватывая глобальный рост в сфере высоких технологий В настоящее время Иван сосредоточен на проектах, связанных с коммуникациями, и планирует остаться в своей нынешней компании до конца года. Он собирается перейти в международную американскую фирму со стратегическим офисом в Лондоне. Этот шаг олицетворяет собой обычную смену карьеры в таких компаниях и открывает путь для его возможного переезда в глобальный центр.

В ходе обсуждения был подчеркнут большой интерес к тестовому оборудованию как техническому механизму, тесно связанному с аналитикой продукта, несмотря на отсутствие опыта непосредственной работы в области анализа продукта или обработки данных. Работа над крупными продуктами и участие во всех аспектах разработки продукта стали наиболее привлекательными аспектами в последние годы. Тестовое оборудование преподносится как интересный инструмент, который соответствует сложностям разработки инновационных продуктов и который интенсивно изучается даже без повседневного профессионального использования. Предлагается задача применить эти знания на практике, что подчеркивает стремление к изучению аналитических проблем.

Изменение структуры ценообразования для физической розничной торговли Вводится новая проблема установления цен в розничной торговле с акцентом на отказ от чрезмерно динамичных изменений. В ходе обсуждения уточняется, что, в отличие от онлайн-платформ, корректировка цен в обычных магазинах не может происходить каждую минуту. Вместо этого необходим стабильный алгоритм, который мог бы обновлять цены еженедельно или с аналогичной периодичностью.

Преодоление физических ограничений розничной торговли В описании подчеркиваются ограничения, присущие физической розничной торговле, где печатные ценники или даже электронные бирки обновляются нечасто из-за проблем с затратами. Розничные продавцы с тысячами магазинов не могут постоянно изменять цены, как это делают цифровые аналоги. Такой подход должен учитывать более медленные темпы изменения цен и связанные с этим финансовые последствия.

Структурирование модели корректировки цен Модель предназначена для корректировки цен в пределах определенного диапазона, например, от -1% до +10%, с использованием заданных дополнительных шагов. Она прогнозирует изменения спроса, маржи и оборота на основе исторических данных о продажах и изменениях цен. Алгоритм учитывает актуальность продукта и его масштаб в обширной сети магазинов.

Сравнение Эффективности Алгоритма Со Статусом-Кво Предлагается метод сравнения эффективности алгоритма с базовым уровнем неизмененного ценообразования. Для оценки эффективности используются количественные различия в объемах продаж и прибыли. Идея заключается в том, чтобы определить, превосходят ли корректировки цен, основанные на алгоритме, существующие статические подходы.

Использование исторических данных для калибровки модели Исторические данные о ценах служат основой для проверки и точной настройки модели. Анализ показывает, что прошлые данные часто отражают односторонний рост цен, вызванный инфляцией, и не содержат примеров корректировок в сторону понижения. Учет этих данных необходим для расширения представления модели об изменчивости цен.

Проверка достоверности С Помощью Статистического Тестирования В обсуждении излагаются планы по использованию статистических методов, таких как методы начальной загрузки и p-тесты, для оценки ошибок прогноза и различий в продажах. Предполагается, что контрольные и тестовые группы будут изолировать влияние алгоритма. Эти методы помогают оценить, являются ли наблюдаемые эффекты статистически значимыми, несмотря на неравномерное распределение.

Планирование экспериментов с контрольной и тестовой группами Структура эксперимента заключается в разделении магазинов на группы, которые либо корректируют цены в соответствии с алгоритмом, либо остаются неизменными. Для обеспечения достоверности сравнений особое внимание уделяется сбалансированности групп, а в качестве ключевых показателей используются такие показатели, как средний чек и общая выручка. Цель этой контролируемой настройки - напрямую связать любые изменения в продажах с корректировками цен.

Оценка влияния на доходы и изменения спроса Основное внимание будет уделено измерению финансовых результатов корректировки цен, таких как изменение среднего чека и общего объема продаж. Сравнение совокупной выручки между контрольной и экспериментальной группами позволит оценить практическую эффективность алгоритма. Анализ распределения продаж позволит лучше понять реакцию потребителей.

Повышение точности Прогнозов с Помощью Машинного Обучения Интеграция машинного обучения рассматривается как средство уменьшения ошибок прогнозирования в модели ценообразования. Сравнивая прогнозируемые продажи с фактическими результатами, модель может постоянно повышать свою точность. Этот адаптивный процесс обучения совершенствует алгоритм, чтобы лучше отражать динамику рынка.

Оптимизация размера выборки для надежного обнаружения Ключевым моментом является необходимость увеличения объема выборки для надежного определения влияния алгоритма на продажи. Агрегирование данных из большего числа магазинов может уменьшить дисперсию и усилить наблюдаемые различия. В описании объясняется, что сбалансированный объем выборки повышает надежность статистических выводов.

Сегментирование товаров по степени реагирования на изменение цен Этот подход предполагает дифференциацию между продуктами, чувствительными к изменению цен, и теми, которые остаются стабильными. Спрос на некоторые товары может резко измениться, в то время как на другие это не повлияет. Такая сегментация позволяет целенаправленно применять алгоритм там, где он наиболее эффективен.

Преодоление сложностей экспериментального проектирования Такие проблемы, как различные размеры магазинов и разрозненные объемы транзакций, затрудняют прямое финансовое сравнение. Для преодоления этих препятствий рассматриваются альтернативные показатели, от общей выручки до среднего чека. Обсуждаются передовые статистические методы, позволяющие скорректировать групповой дисбаланс и обеспечить достоверность результатов эксперимента.

Прогнозирование влияния модели на бизнес и ее масштабирование Окончательный вывод заключается в использовании количественных показателей для обоснования бизнес-решений и проверки масштабируемости модели. Успешный эксперимент продемонстрирует, что выборочное ценообразование, основанное на алгоритмах, повышает продажи и маржу. Планируется использовать контролируемые эксперименты и обширную выборку для точной настройки стратегий ценообразования в розничной сети.

Использование симметрии для усиления эффектов Появляется стратегия, при которой прогнозы разбиваются на группы, показывающие отрицательные и положительные отклонения, чтобы эффективно удвоить измеряемый эффект. Подход основан на симметричной модели, которая позволяет провести четкое сравнение между неблагоприятными и благоприятными исходами. Количественная оценка разницы с использованием дельта-показателей обеспечивает надежный сигнал о производительности модели при минимизации сложности данных.

Бизнес-моделирование, основанное на результатах деятельности Разрабатывается предложение, в котором модель прогнозирования позиционируется как фактор существенной прибыли бизнеса, а успех напрямую связан с производительностью. Потенциал модели проиллюстрирован на примере получения миллиардного дохода, часть которого используется в качестве вознаграждения за результаты. Такая схема подчеркивает важность надежных результатов для обоснования инвестиций и снижения рисков.

Статистическая оценка с помощью дифференциального анализа Оценка основывается на сопоставлении результатов путем тщательного измерения различий между благоприятными и неблагоприятными прогнозами. Для подтверждения улучшений модели используются статистические сравнения с использованием абсолютных и относительных показателей. Сравнение с альтернативными моделями еще больше улучшает оценку возможностей прогнозирования и его влияния на принятие решений.