Автор материала демонстрирует на примере рынка США, как именно онлайн-ритейлеры и платежные провайдеры стимулируют спонтанные покупки.



В январе 1950 года, Уильям Эпплбаум опубликовал в Journal of Marketing материал о покупательских привычках потребителей в розничных магазинах. В то время Эпплбаум был директором маркетинговых исследований бостонской сети супермаркетов Stop & Shop. Само исследование, однако, было проведено им более чем за десять лет до публикации — в период с 1932 по 1938 годы, когда Эпплбаум был обычным сотрудником в Kroger.

Эпплбаум стремился получить наиболее полную, подробную картину потребительских привычек. Наблюдения, которые ему удалось сделать сохраняют свою актуальность и по сей день, оставаясь центральными элементами современного розничного маркетинга, а также стратегий продвижения и сбыта.

Например, он выявил, что представители городского населения делают покупки иначе, нежели сельские жители и предлагаемые в магазинах ассортимент и его подача должны учитывать эту разницу.



Эпплбаум также выяснил, что всякий покупатель делает те или иные приобретения под влиянием других членов семьи, в том числе и тех из них, кто не обладает покупательской способностью. Согласно его выводам, возможность предугадать покупательские предпочтения потребителей во многом зависит от понимания профилей и интересов как раз таких, оказывающих влияние членов семью, в том числе детей и домашних животных.

Исследователь также пришел к выводу, что лояльность покупатели по отношению к бакалейным магазинам есть явление мимолетное, часто зависящее от цен. Кроме того, определенную роль при выбор магазина играют различные дополнительные блага, такие, как наличие парковки и открытой кредитной линии для постоянных покупателей.

Вы когда-нибудь смотря на небо, замечали облако необычной формы, напоминающее животное или образ знакомых вещей? Вы когда-нибудь задумывались, почему и как у вас, просто глядя на пушистое скопление капель воды, возникает эта ассоциация? Это все из-за того, как работает наш мозг.



Мозг всегда пытается понять мир, сравнивая предыдущее восприятие визуальных образов и соединяя точки. У него есть свой «странный» способ восприятия очертаний и формы, группировки информации, заполнения пробелов для создания общей картины.

Понимание того, как работает наш мозг, поможет вам стать более мудрым дизайнером и мастером визуальной коммуникации. Это может помочь определить, какие визуальные элементы наиболее эффективны в конкретной ситуации, и как вы можете использовать их, чтобы эффективно влиять на восприятие, вызывать внимание и изменения в поведении пользователей. Особенно полезна в этом часть статьи, касающаяся решения задач интуитивности дизайна пользовательского интерфейса.

Пришло время выложить из закромов очередной скрипт для системных администраторов. Заготовки для работы с пакетами обновлений и компонентами системы выкладывались в предыдущих статьях. Сегодня Я поделюсь готовым решением, которое можно без доработок применять в работе. Как известно, компания Microsoft решила последовать примеру Google и открыла свой маркет приложений, под названием Магазин Windows. В дистрибутивах ОС начиная c Windows 8 появились приложения нового типа (формат файлов распространения — AppX), которые являются универсальными и должны запускаться на всех устройствах под Windows. Среди предустановленных универсальных приложений лично Я не нашел ничего полезного, поэтому и написал скрипт, который удаляет их все.

Совсем недавно мы открыли облако в Санкт-Петербурге. Оборудование для него перевозили из Москвы. Готовя этот переезд, я вспомнил о многих историях и «граблях» из моего опыта и решил подготовить небольшую обзорную статью на эту тему.

В формате чек-листа, сдобренного примерами из жизни, расскажу, какие неожиданности и подводные камни могут подстерегать новичков при переезде и монтаже серверного оборудования на новой территории. Для наглядности использовал фотографии с нашего монтажа в Санкт-Петербурге.

Заходите под кат, поговорим о том, как переехать и не сойти с ума.

В конце 2016 года агентство SalesForce провело исследование среди 300 владельцев малого и среднего бизнеса в США. Опрос касался применения в их компаниях ИТ технологий. Под впечатлением нескольких цифр, решил задать аналогичные вопросы знакомым из числа топ-менеджмента Российского СМБ и сравнить полученные результаты. Ответов набралось не много, зато из абсолютно разных регионов страны.

«Лучший способ писать — это переписывать»
— Пол Грэм, «The Age of the Essay»

Первую подборку на русском всех статей Пола Грэма (а их 176) меня вдохновили сделать ребята из tceh.com (60 переводов).
Вторую — Edison Software (125 переводов).
Третью — Филтех-акселератор (134 перевода и еще несколько в процессе).
На четвертую… уже закончатся эссе Грэма, буду переводить его Twitter (там, кстати, много полезного).

Недавно я подключился к проекту, цель которого содействовать «филантропическим стартапам» (это такие, которые «за добро во всем мире», типа GNU/Linux, Wikipedia и WebArchive). Я вношу свои 5 копеек подборкой самых полезных концептуальных/теоретических материалов про стартапы и стартаперское (хакерское) мировоззрение.

А для тех, у кого все же стартап, а не ICO:

До 16 января 2018 идет прием заявок, предакселератор PhilTech.
С 5 по 23 февраля будет акселерация «по-полной».
С 19 по 25 мая — финальный интенсив в Москве.

Есть время подучить матчасть, особенно для CEO.

Кто такой Пол Грэм?
Если вы хоть как-то связаны со стартапами у вас возник такой вопрос, то вам обязательно под кат.

Подборка из серии «добавить в избранное и читать по одному эссе в день».
(хватит на полгода, кстати)

Все мы знаем, какую боль в самых разных частях тела вызывают проблемы с требованиями у всех в Разработку ПО вовлеченных. Казалось бы даже у контор, которые давно на рынке, уже должны быть целостные практики формализации и подготовки требований — ан-нет, процесс в большинстве случаев достаточно примитивен, и нигде не расписан. Кому-то этого достаточно, но в моем случае команда наша еще и распределенная, да еще и с языковым барьером (к-к-ккомбо!).



Дисклеймер: Каждая организация уникальна — от внутренней структуры, и до того, как она общается с внешним миром. Так что я не считаю ни один воркфлоу (или бизнес-процесс, как любят говорить на русском) универсальным решением. Пост не претендует на полноту и исключительность, он скорее о том, что подобный подход работает у нас в SkuVault, в текущей конфигурации команды, и демонстрирует положительные результаты. Наша специфика — это 50 человек, 16 из которых оторваны от другой части 10-часовой разницей во времени.

Всем привет!

И все-таки Дед Мороз существует, иначе бы такое чудо не произошло. Я решил, что индикатором, при котором я опубликую этот пост станет сокращение запасов на 500 млн рублей. Вуаля, как говорится.

Откуда такой гигантский эффект

На протяжении целого ряда лет мы внедряем модель управления предприятием, в основу которой когда-то положили методики Теории Ограничений. Но здесь мы впервые закольцевали в модель вообще все процессы: от технологов, до платежей. Но главное даже не это. Главное то, что всеми этими процессами мы научились управлять по узкому месту. И здесь мы впервые запустили такую модель, где все процессы управляются по узкому месту. Именно это, на мой взгляд, и дало такой эффект.

О том, как происходит приготовление пиццы в ресторане, да еще и использованием новых технологий, задумывались немногие. А ведь одна компания использует много всего интересного: там и метрики, и отслеживание активности клиентов, и автоматическое распределение заданий. Лично я закажу себе пиццу и с удовольствием посмотрю это интервью с создателем Российской сети пиццерий Федором Овчинниковым. Присоединяйтесь!

Этот туториал посвящён иридисценции. В этом туториале мы исследуем саму природу света, чтобы понять и воссоздать поведение материала, создающего цветные отражения. Туториал предназначен для разработчиков игр на Unity, однако описанные в нём техники можно запросто реализовать на других языках, в том числе в Unreal и на WebGL.


Туториал будет состоять из следующих частей:

• Часть 1. Природа света
• Часть 2. Усовершенствуем радугу — 1
• Часть 3. Усовершенствуем радугу — 2
• Часть 4. Разбираемся с дифракционной решёткой
• Часть 5. Математика дифракционной решётки
• Часть 6. Шейдер CD-ROM: дифракционная решётка — 1
• Часть 7. Шейдер CD-ROM: дифракционная решётка — 2

Предисловие

Я работаю разработчиком в одной Бо-о-о-ольшой компании. Проникновение во внутренний контур – лакомый кусочек для мошенников. В компании, естественно, существует служба безопасности. Но, то, как работает служба безопасности и эффективность её работы у меня вызывает сомнения.

В этой статье я хочу поделиться своими размышлениями и призвать к диалогу на тему того, как должна работать современная служба безопасности и чего от нее ждут.

Рис. 1.

О чем исследование

В первой части нашего исследования мы рассмотрели работу системы банковских безналичных платежей c экономической точки зрения. Теперь настало время посмотреть на внутреннее устройство ИТ-инфраструктуры банка, с помощью которой эти платежи реализуются.

Disclaimer
Статья не содержит конфиденциальной информации. Все использованные материалы публично доступны в Интернете, в том числе на сайте Банка России.

О чем исследование


Информационная безопасность банков является одной из наиболее интересных задач по обеспечению практической безопасности. Крупные денежные средства, которыми обладают банки, повсеместное распространение online-технологий и Интернет-платежей делают банки желанной добычей для плохих парней с темной стороны. А раз есть проблемы, то должны быть и решения.

Вашему вниманию представляются результаты исследования на тему обеспечения информационной безопасности одного из самых уязвимых мест банка — процесса осуществления безналичных платежей.

Исследование получилось довольно обширным, поэтому публиковаться будет по частям. И начнем мы с первой части, которая расскажет о том, что такое безналичные платежи с экономической точки зрения.

Мы часто слышим такие словесные конструкции, как «машинное обучение», «нейронные сети». Эти выражения уже плотно вошли в общественное сознание и чаще всего ассоциируются с распознаванием образов и речи, с генерацией человекоподобного текста. На самом деле алгоритмы машинного обучения могут решать множество различных типов задач, в том числе помогать малому бизнесу, интернет-изданию, да чему угодно. В этой статье я расскажу как создать нейросеть, которая способна решить реальную бизнес-задачу по созданию скоринговой модели. Мы рассмотрим все этапы: от подготовки данных до создания модели и оценки ее качества.

Если тебе интересно машинное обучение, то приглашаю в «Мишин Лернинг» — мой субъективный телеграм-канал об искусстве глубокого обучения, нейронных сетях и новостях из мира искусственного интеллекта.

Вопросы, которые разобраны в статье:

• Как собрать и подготовить данные для построения модели?
• Что такое нейронная сеть и как она устроена?
• Как написать свою нейронную сеть с нуля?
• Как правильно обучить нейронную сеть на имеющихся данных?
• Как интерпретировать модель и ее результаты?
• Как корректно оценить качество модели?

Ранее писали про этап подготовки к релизу. Сейчас расскажем про публикацию приложения в AppStore. Пошаговый гайд будет полезен новичкам, которые до этого не сталкивались с полицией нравов из Купертино.

Привет!

Надеюсь, вам понравится этот новый мир. Он очень отличается от мира 2007 года. Совет: если вы только что взяли ипотеку, вернитесь и отмените ее. Уж поверь мне.

Я рад, что вас все еще интересуют компьютеры. Сегодня у нас их гораздо больше, чем 10 лет назад, и это связано с новыми задачами. Мы носим компьютеры на наших запястьях и лицах, держим их в карманах, в холодильниках и чайниках. Автомобили самоуправляются довольно хорошо, и мы обучили программы обыгрывать людей в любые игры, кроме, наверное, литрбола.

История кэшбэка началась в 1891 году, когда в американской компании Green Shield придумали неожиданный рекламный трюк для привлечения новых клиентов. Механика акции была элементарна — Green Shield выпустили марки, которые клиенты компаний могли обменять на товары, наличные или скидки.

Магазин сам может назначать скидку на любой товар. И до Green Shield продавцы использовали различные акции, например, выпускали медные жетоны. Такой денежный суррогат можно было накапливать и обменивать на товары из специального каталога. Однако в определенный момент эта схема переставала привлекать новых клиентов.

Революция началась, когда в маркетинговую цепочку добавили партнеров — сейчас их называют кэшбэк-сервисами. Задача по привлечению клиентов перекладывается на партнера, лояльность клиента с каждой скидкой растет и все, на первый взгляд, в выгоде. Со временем количество подобных сервисов выросло неимоверно, что позволяло строить длинные цепочки передачи денег за товар. Давайте разберёмся, можно ли сегодня получать прибыль от многоуровневых кэшбэков, или же в выигрыше остается только «казино».

Предупреждение: эта статья и проект имеют исключительно образовательные цели.

Несколько недель назад я прочитал об этом случае Starbucks, где хакеры взламывали ноутбуки в сети WiFi, чтобы майнить на них криптовалюту. И я подумал, что может быть интересно провести атаку иным способом.

Цель этой статьи — объяснить, как провести атаку MITM (человек посередине) для внедрения определённого JavaScript-кода в страницы HTML, чтобы заставить все устройства, подключённые к WiFi, майнить криптовалюту для злоумышленника.

Задача состоит в создании скрипта, который проводит автономную атаку в сети WiFi. Это то, что мы назвали CoffeeMiner, поскольку атаки такого типа можно проводить в кафе.

В предыдущих версиях Unity скрипты собирались в единую сборку Assembly-CSharp.dll.
И при добавлении новых скриптов увеличивалось время компиляции. Теперь в новой версии появилась возможность определять собственные управляемые сборки, основанные на скриптах внутри папки, что существенно сокращает время компиляции, особенно в больших проектах. Теперь можно думать о каждой управляемой сборке как о единой библиотеке в проекте Unity.

Sherlock by ThatsWhatSheSayd

Чтобы стать великим сыщиком, Шерлоку Холмсу было достаточно замечать то, чего не видели остальные, в вещах, которые находились у всех на виду. Мне кажется, что этим качеством должен обладать и каждый специалист по машинному обучению. Но тема Feature Engineering’а зачастую изучается в курсах по машинному обучению и анализу данных вскользь. В этом материале я хочу поделиться своим опытом обработки признаков с начинающими датасаентистами. Надеюсь, это поможет им быстрее достичь успеха в решении первых задач. Оговорюсь сразу, что в рамках этой части будут рассмотрены концептуальные методы обработки. Практическую часть по этому материалу совсем скоро опубликует моя коллега Osina_Anya.

Один из популярных источников данных для машинного обучения — логи. Практически в любой строчке лога есть время, а если это web-сервис, то там будут IP и UserAgent. Рассмотрим, какие признаки можно извлечь из этих данных.