BIG DATA. Вся технология в одной книге - стр. 34
Инфопереработчикам приходится учитывать намного больше переменных, чем нашему торговцу зонтиками. В Amazon все, что касается внешнего вида страниц, от размера строки поиска до места размещения диалогового окна, от опций оформления и оплаты до части описания товара, доступной без второго клика, решается после проведения А/В-экспериментов. Широко известна история про то, как Google проводила А/В-эксперименты для определения оттенка синего цвета для рекламных ссылок. Источники в Google утверждают, что в результате выбора одного из пятидесяти возможных вариантов ежегодная выручка от рекламы возросла на 200 миллионов долларов[61].
Описательный анализ дает возможность выявлять «естественные эксперименты» – ситуации, когда можно проследить последствия изменения некоего условия, произошедшего случайно или по ошибке (например, когда при внедрении программного обеспечения обнаруживается баг). Веб-разработчики французского сайта Amazon каким-то образом умудрились забыть добавить услугу доставки в стоимость оформления заказа. Резкий рост заказов, последовавший в результате этой ошибки, дал Amazon представление о том, насколько бесплатная доставка способствует увеличению продаж.
В основе научного метода лежит прогноз: ученый создает предполагающую нечто модель, проводит эксперименты и выясняет, насколько их результаты соответствуют предположению. Если они не соответствуют, ученый вносит изменения в модель и повторяет процесс тестирования.
В области социальных данных меня больше всего интересуют эксперименты с элементами прескрипции, в которых пользователь получает возможность изменить некий параметр и увидеть, как это повлияет на результаты. Обработка данных о пробке на дороге позволяет предупредить водителей, сообщить им о том, насколько увеличится время в пути, и предложить альтернативные варианты маршрута. Если большинство водителей изберет какой-то один альтернативный маршрут, то на нем может возникнуть еще одна дорожная пробка. Для подобных ситуаций может быть предложен набор различных вариантов объезда и информация о том, какая часть водителей уже выбрала определенный маршрут, чтобы позволить принять решение поехать другой дорогой. Эти же данные можно использовать и для того, чтобы в целях оптимизации транспортного потока изменить частоту смены сигналов светофоров.
Один из лучших умов в области А/В-экспериментов – мой бывший коллега Рон Кохави, покинувший Amazon в 2005 году, чтобы возглавить работу по созданию экспериментально-аналитической группы в Microsoft. Чтобы создать базовые практики удачного онлайн-экспериментирования, Ронни и его команда провели сотни экспериментов примерно на двадцати интернет-сайтах (в том числе на MSN.com и Bing). Исходя из своего опыта Ронни утверждает: «Получить цифры легко; получить цифры, заслуживающие доверия, – трудно»