Design pattern #6: Události v datech | Mňamka #237
Máme tu další várku design patternů! Pojďme si ukázat, jak můžeme pracovat s událostmi v datech - zajímá vás, co předcházelo zákaznické registraci? Průměrný počet dní mezi objednávkami? Nebo jak se mění zdroj návštěv u jednotlivých klientů? Není to nic složitého!
1. Absolutní pořadí v rámci “partition” (např. klienta)
Typickým use casem pro tohle řešení je například analytika akvizičního “funnelu”, kdy sledujete jakým způsobem (a odkud) uživatel přicházel na Váš produktový web předtím, než se zaregistroval nebo udělal nákup. Může Vám to velmi pomoci v pochopení patternů chování jednotlivých zákazníků, nebo skupin, nebo třeba odhalit mezery v akvizičním procesu
Podobně jako v případě “prvního výskytu” události, First = yes / no, můžeme očíslovat pořadí výskytu událostí v rámci jedné partition (např. 1., 2., 3. objednávka, návštěva webu apod. konkrétního zákazníka).
Níže se můžete podívat na příklad konkrétního SQL (Snowflake), kterým se tohle řeší. Napadá Vás k čemu dalšímu by se tenhle vzor dal použít?
2. Days_since_previous jako fakt i sgroupovaný atribut
Dny od předchozí události, typicky objednávky, ukládáme jako fakt (počet dní) i jako zgroupovaný atribut (tj. uplynulo od poslední objednávky třeba měně než 7 dní, 14 dní, 30 dní, 90+ dní…). Případně mohou být kategoie disjunktní (0-7 dní, 8-14 dní...), záleží na konkrétním use-case.
Proč? Z počtu dní od poslední objednávky můžeme sledovat metriky jako průměrný počet dní mezi objednávkami. Přes sgupované atributy může uživatel snadno slicovat a sledovat chování zákazníků v jednotlivých kategoriích (např. nejvíce zákazníků udělá další objednávku jednou do měsíce, pokud se konkrétní zákazník posune do kategorie ‘90+ dní’, pravděpodobně ho firma ztratí...) Jedná se o typický use case, na který se hodí mít data připravená tak, aby si uživatel mohl snadno vytvářet reporty a metriky. Nehodí se jen pro e-shopy, ale třeba i pokud sledujeme návštěvnost libovolného webu a další use-cases.
Previous atributy
Previous atributy se typicky hodí pro vyhodnocení marketingových kampaní (např. zda se podařilo dostat návštěvníky z cpc do directu, nebo naopak, pokud přišli návštěvníci na web minule přímo a nyní přes placenou kampaň, je kampaň špatně zacílená...). V kombinaci s days_since_previous lze namodelovat celý acquisition funnel. V SQL spočítáme obdobně, pomocí window funkce LAG. Opět se jedná o typický use case.
Máte nějaký další tip, který děláte “vždycky a všude”?
EU AI Act: Co to reálně znamená pro české firmy | Mňamka #554
Evropská unie přichází s první ucelenou regulací umělé inteligence. EU AI Act má nastavit pravidla pro to, jak se AI vyvíjí a používá. Pro spoustu firem to může znít jako další regulace navíc. Ve skutečnosti ale jde o změnu, která se poměrně rychle propíše do každodenního fungování. AI už dávno není jen experiment nebo playground pro technologické firmy a čím víc se AI dostává do citlivých oblastí, tím větší tlak je na to, aby její fungování bylo férové a kontrolovatelné. Jak se tato regulace dotkne českých firem a co je v této regulaci podstatné?
Google Workspaces - Přestaňte platit za centrální správu podpisů v Gmailu | Mňamka #553
Přišli jsme o správu e-mailových podpisů při přechodu k novému GCP partnerovi. Místo placení SaaS nástrojů jsem to postavil za odpoledne přes Google Apps Script – zdarma. Tady je celý návod.
AI Audit: Když chcete vědět, kde ve firmě AI dává smysl (a kde ne)| Mňamka #552
Znáte to – CEO se vrátí z konference a ptá se „a my s tou AI něco děláme?“, IT má pět různých nápadů, co by se dalo zkusit, marketing chce chatbota, a ve skutečnosti nikdo přesně neví, co z toho má smysl a kde začít. AI audit je pro firmy, které nechtějí jen naskakovat do vlaku, ale chtějí vědět, kam ten vlak vlastně jede. Typicky to jsou střední a velké společnosti, které už mají digitalizované procesy a nějaká data – a teď zjišťují, že „AI strategie“ nemůže být „zkusíme, uvidíme“.
