На ФЭН при поддержке компании FirstData прошел курс по платформенной экономике и маркетплейсам
В 3 модуле студенты ФЭН прошли новый курс «Маркетплейсы и платформенная экономика», разработанный Оксаной Геннадиевной Трофимовой при поддержке академического руководителя программы «Экономика и анализ данных» Людмилы Геннадьевны Егоровой и сотрудников департамента прикладной экономики Светланы Борисовны Авдашевой, Максима Борисовича Шевелева и Марины Викторовны Романовой. Курс предназначался для студентов программ «Экономика» и «Экономика и анализ данных».
Структура курса во многом строилась на запросах самих студентов, которые в делились темами, которые хотели бы изучить, и форматами работы. В итоге на курсе теория платформенной экономики сочеталась с практическими кейсами, в которых студенты взаимодействовали с представителями индустрии, работали с реальными данными, общались с заказчиками и представляли им свои решения, что приблизило учебный опыт к бизнес-процессу.
Студенты изучали теорию платформенной экономики и ее устройство, обсуждали, как работают маркетплейсы и какие модели монетизации используют. Теоретическую часть поддерживала практика с представителями индустрии. Так на занятия приходили эксперты рекламного агентства Родная Речь и разбирали на конкретных примерах как работает инструменты рекламы на платформе. Эксперт Юлина Гордон обсудила со студентами формирование нишевых маркетплейсов России на примере ее опыта в создании платформы для ЛеманаПро и других площадок. Директор по стратегическому маркетингу Inventive Retail Group Полина Росс на примере своей компании разобрала со студентами отличия бизнес-моделей в электронной коммерции и стратегии присутствия розничных сетей на маркетплейсах. А генеральный директор и директором по данным Ламода Тех в офисе компании Ламода рассказали об использовании ИИ и больших данных в работе маркетплейсов.
В бизнесе платформенная экономика во многом основана на анализе больших данных, поэтому одним из важных элементов курса стала работа с огромным массивом данных онлайн-транзакций, которые студентам предоставила компания First Data. Это одна из крупнейших платформ-агрегаторов чековых данных в России, которая собирает информацию о более чем миллиарде покупок ежемесячно. Представленная компанией First Data база была во многом уникальной, так как в открытом доступе настолько подробных и масштабных наборов информации с чеков зачастую нет. Студентам пришлось искать подходы для работы с шумами, пропусками и противоречиями в них, которые обычно отсутствуют в учебных данных. Работа с таким материалом была полезна как студентам, которые узнали, как выглядит настоящая бизнес-аналитика, так и заказчикам.
Главным элементом курса стал практический проект по заданиям заказчиков, который студенты разрабатывали в течение всего модуля. Обучающиеся работали с московским заводом плавленных сыров «Карат» и производителем товаров для сна Blue Sleep. В отличие от многих учебных задач, в которых студентам нужно найти ответы на заранее подготовленные вопросы, здесь они получили прямые запросы от бизнеса, и понимать и решать их можно было по-разному. Так, для бренда Blue Sleep нужно было предложить новые стратегии перекрестных продаж для матрасов и подушек и найти способы повысить средний чек в онлайн-канале продаж, а для «Карата» — изучить поведение потребителей и объяснить, как именно они выбирают те или иные товары.
Для проекта студенты работали с сырыми массивами транзакций чеков, по сути с теми же, с которые изучают аналитики в компаниях. Так в датасете, для решения задачи для компании «Карат», пришлось столкнуться с более 16,5 млн товарных строк, 1,55 млн чеков и более чем 35 тыс. покупателей, а для Blue Sleep — с почти 20,4 млн строк чеков и около 8 млн транзакций. Студенты должны были нормализовать данные, а затем проанализировать их и визуализировать результаты. В итоге они обнаружили интересную закономерность: чаще всего с подушками и матрасами покупают косметику, особенно часто с 12 ночи до 5 утра. В итоге заказчик взял в работу эту идею для будущих рекламных кампаний.
Для московского завода плавленых сыров «Карат» студенты построили сложную модель поведения потребителей. Они определили, на какие бренды переключаются покупатели, показали, как их поведение меняется во времени и как зависит от каналов продаж. Так, в онлайн-сегменте потребители выбирают другие бренды по сравнению с магазинами. Студенты сравнили цены товаров, вкусы, веса упаковок и дни недели, в которые покупки происходят чаще всего. Выяснилось, например, что у основного конкурента большая часть продаж приходится на пятницы, и это знание можно использовать в рекламных кампаниях.
На курсе Оксаны Трофимовой студенты также взаимодействовали и с другими партнерами факультета экономических наук НИУ ВШЭ: Центр технологий для общества Yandex Cloud предоставил им гранты на использование сервисов Yandex DataSphere. Обработка данных — непростой и затратный процесс, и облачные сервисы позволили студентами изучать массивы без технических ограничений.
Партнеры высоко оценили подготовку студентов в области анализа данных и понимания экономики. Так, по оценке технического директора компании FirstData, студенты 2-го курса программы «Экономика и анализ данных» Ева Зинченко и Арсений Черваков отлично справились с нормализацией датасета и программированием дашборда для визуализации. Их результаты сопоставимы с работой начинающих аналитиков. Среди студентов программы «Экономика» выделили Викторию Колчину, в том числе за нахождение аномалии в данных по матрасам, которая искажала решения, Алексея Ильина, который нормализовал набор данных и провел качественный анализ и визуализацию. Также отметили Дениса Бикмухаметова за любознательность и интересные вопросы, Кирилла Зудина и Антона Слепухина за оформление презентации на уровне корпоративных стандартов, а Лев Кузнецов представил ценный для компании «Карат» вывод о том, что 1% лояльных покупателей приносит столько же выручки, как все нелояльные вместе взятые. Важными оказались результаты и Майи Шевченко, которая нашла категории пользователей, которые разом покупают 16 разных видов творожных сыров.
На протяжении всего курса партнеры оказывали поддержку студентам. Так, благодаря работе студентов бизнес смог посмотреть на данные по всему рынку он-лайн продаж, а студенты на практике освоили основы платформенной экономики: поведение потребителей на разных видах платформ и как данные помогают привлекать внимание покупателей и продавать товары. Студенты высоко оценили дисциплину, и после СОП курс попал в список лучших по критериям «Полезность курса для Вашей будущей карьеры», «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития» и «Новизна полученных знаний».
Департамент прикладной экономики: Приглашенный преподаватель