В прошлом посте мы рассказали о том, как работаем с бэклогом, а сегодня поделимся подробностями о процессе планирования, который в нашем случае не только полезный, но и увлекательный, поскольку оценку задач мы проводим с помощью «Planning Poker».
Пользователь
Атака на АБ-тест: рецепт 'R'+t(101)+'es46'
10 мин
АБ-тестирование — один из самых сильных и полезных инструментов управления продуктом, который позволяет оценить эффективность тех или иных решений на экономические показатели в интернет-бизнесе. За пять лет работы мы провели огромное количество АБ-тестов, и поэтому отлично знаем, насколько сложно провести эксперименты правильно и какие ошибки повторяются постоянно.
Несколько месяцев назад один из наших конкурентов начал делать странное – предлагать нашим клиентам сравнение своей системы рекомендаций с Retail Rocket через АБ-тесты в формате «пари» с обязательством заплатить 100 000 рублей в случае проигрыша.
Подобные истории для нас не редкость — за время существования компании нашу систему сравнивали практически со всеми существующими рекомендательными системами в России и за рубежом, и мы всегда показывали отличные результаты (ни в одном тесте мы не проиграли по эффективности).
Первый тест с Rees не заставил себя ждать, но в ходе его проведения мы столкнулись с довольно странными результатами, которые вылились в серьезное исследование. То, что мы обнаружили в итоге, удивило нас так сильно, что мы хотим поделиться деталями этого исследования и вынести его результаты на суд IT-сообщества и индустрии электронной коммерции в России.
Несколько месяцев назад один из наших конкурентов начал делать странное – предлагать нашим клиентам сравнение своей системы рекомендаций с Retail Rocket через АБ-тесты в формате «пари» с обязательством заплатить 100 000 рублей в случае проигрыша.
Подобные истории для нас не редкость — за время существования компании нашу систему сравнивали практически со всеми существующими рекомендательными системами в России и за рубежом, и мы всегда показывали отличные результаты (ни в одном тесте мы не проиграли по эффективности).
Первый тест с Rees не заставил себя ждать, но в ходе его проведения мы столкнулись с довольно странными результатами, которые вылились в серьезное исследование. То, что мы обнаружили в итоге, удивило нас так сильно, что мы хотим поделиться деталями этого исследования и вынести его результаты на суд IT-сообщества и индустрии электронной коммерции в России.
Персонализация в электронной коммерции
3 мин
Привет, Хабр!
Сегодня мы начинаем цикл статей о том, как мы строим сервис Retail Rocket. За без малого три года работы, мы собрали солидный технологический стек, разочаровались в большом количестве «модных» технологий и построили очень сложную систему.
Вкратце, Retail Rocket – платформа для мультиканальной персонализации интернет-магазина на основе Big Data. Наш сервис анализирует поведение посетителей интернет-магазина, выявляет потребности и в нужный момент показывает интересные именно им предложения на сайте, в email и display кампаниях, увеличивая доход интернет-магазина за счет роста конверсии, среднего чека и частоты повторных покупок.
Этой статьей мы открываем инженерный блог Retail Rocket (маркетинговый блог мы ведем почти два года) с рассказом об используемых подходах в области анализа данных и кратким перечнем используемых технологий. Ко всему описанному в статье мы пришли итеративно и в следующих статьях постараемся подробно описать наш путь в каждой из областей.
Сегодня мы начинаем цикл статей о том, как мы строим сервис Retail Rocket. За без малого три года работы, мы собрали солидный технологический стек, разочаровались в большом количестве «модных» технологий и построили очень сложную систему.
Вкратце, Retail Rocket – платформа для мультиканальной персонализации интернет-магазина на основе Big Data. Наш сервис анализирует поведение посетителей интернет-магазина, выявляет потребности и в нужный момент показывает интересные именно им предложения на сайте, в email и display кампаниях, увеличивая доход интернет-магазина за счет роста конверсии, среднего чека и частоты повторных покупок.
Этой статьей мы открываем инженерный блог Retail Rocket (маркетинговый блог мы ведем почти два года) с рассказом об используемых подходах в области анализа данных и кратким перечнем используемых технологий. Ко всему описанному в статье мы пришли итеративно и в следующих статьях постараемся подробно описать наш путь в каждой из областей.