Сеймур крей алгоритм покупки автомобиля

Метафора по Делу

Экономика, Бизнес, Маркетинг в Метафорах

Лучшие посты

Интересное в Сети

Статистика блога

Метафора — будь то анекдот или короткая история, лучший способ узнать, что на самом деле происходит там, где мы живём. Чем больше метафор — смешных, грустных, иногда странных, но обязательно характерных для времени и места — тем интереснее и объёмнее будет картинка.

Хотите скачать офисные игры бесплатно?

Вы зашли на эту страничку для того что бы скачать офисные игры, да ещё и бесплатно? Тогда вы попали не по адресу. Потому как, на этой страничке собрана коллекция таких игр и офисных развлечений, которые потребуют от вас смекалки и энтузиазма. Но затраченные усилия окупятся с лихвой, будьте уверены :о).

P.S. А в какие игры в офисе играете вы?

Алгоритм покупки автомобилей.

Алгоритм Покупки Автомобилей
или
Как Покупают Автомобили Люди Разрабатывающие Суперкомпьютеры

Вы всё ещё мучаетесь, пытаясь понять как происходит «процесс принятия решения о покупке» в чёрном ящике потребителя? А вот люди разрабатывающие суперкомпьтеры пользуются чётким алгоритмом. Подумайте, как можно использовать это в своих интересах?! :о)

. Сеймур Крей также является автором известного «алгоритма покупки автомобилей«: вы идёте в магазин, ближайший к вашему дому, показываете на машину, ближайшую к двери, и говорите: «Я беру эту«. Этот алгоритм позволяет тратить минимум времени на не очень важные дела (покупку автомобилей) и оставляет большую часть времени на важные (разработку суперкомпьютеров).

P.S. А если ближайшей к двери окажется автомобиль на подобие этого? Тогда большую часть времени вы будете проводить в гараже, а не разрабатывать суперкомпьютеры :о).

Как принимают на работу в ИКЕЯ.

Если вдруг примете решение устроиться на работу в IKEA, то не удивляйтесь, если вам сразу же как потенциальному работнику, предложат пройти тест на проф. пригодность. :о)

P.S. А вот так завлекают на работу в Макдоналдсе.

Купи слона!

Помните, в детстве была такая бесконечная дразнилка – «А ты купи слона!«. И если человек что-то отвечал, то нужно было сказать «Все говорят… (тут повторить конец его фразы и добавить), а ты купи слона!». И так до бесконечности. Но со временем детишки выросли, и начали продавать слонов уже по взрослому.

1. Встреча с клиентом.

— Наша фирма называется «Р&К», мы производим слонов.
— Слонов?
— Да, слонов.
— А зачем они. то есть я хотел спросить — каковы потребительские свойства товара?
— Да на фиг никому не нужны, совершенно бесполезные существа.
— Ну, может они игрушки мягкие?
— Да нет, слоны из пробки.
— Ааа, стильные такие, красивые сувениры?
— Нет. Вот я принёс одного, смотри, урод какой. Это я ещё посимпатичней выбрал. Во, вишь, падает всё время.
— И что, покупают?
— Вот об этом-то я и пришёл поговорить.

2. Отдел стратегического планирования начинает и выигрывает.

— Ребят, нужен портрет потребителя слонов.
— А почему б тебе свой не взять.
— Не, я серьёзно, в M’Index есть?
— Тебе не портрет, тебе врач нужен.
— Да ты не парься, вставь в презентацию портрет слона, он должен быть очень похож на портрет его потребителя.

3. Копирайтеры штурмуют мозги.

— Слон — всем на свете нужен он!
— Слон — это русский покемон!
— Слон — наш запомни телефон!
— Слон — один хобот чего стоит!
— Купи слона!
— О, «купи слона» – супер! Это продающий слоган и главное простой такой!
— По-моему, гениально!

4. Из подслушанного в супермаркетах.

— Пацаны, надо Светке чё-нить на днюху задарить.
— Давай слона задарим!
— Ты чё дурак, да?!
— Не, смари какие прикольные кексы!
— Да не, мутные черти.
— Этого вишь как колбасит не по детски, а во смари этот на Светку похож, я его беру.

— Мама, я хочу Нимбус 2000.
— Зачем он тебе?
— Как у Гарри Поттера!
— Папа тебе купит.
— Я сейчас хочу!
— Ну зачем тебе этот веник, вот смотри какой замечательный слон.

— У меня сдачи мелочью нет, могу слонами дать.
— Зачем мне ваши дурацкие слоны.
— Они не мои. Берите, я пробила уже.
— Но они дурацкие.
— Вовсе не дурацкие, немного идиотские, вот и всё, берите.
— Оставьте их себе.
— Мужчина, заберите своих слонов, я вам говорю.

5. Отдел стратегического планирования не унимается.

— Начнём с целевой: кто?
— Придурки. Только не надо щас про соцдем, ладно?
— Есть ещё идеи?
— А что, если слонов Макдональдсу в «хэппи мил» засандалить?
— Приступай, умник. Где они кстати шли?
— Специализированная пресса: «Товары и цены», «Слон — друг человека».
— А с промо у нас что?
— Девчонки с хоботами, акция «купи двух слонов, третий — бесплатно», фирменные стенды.
— Кошмар. Конкуренты есть?
— Да уж — жирафы, носороги, антилопы — зашибись какая конкуренция.
— Чем умничать, лучше подумал бы над отбором носителей.
— А чё думать – телик.
— Почему?
— Представь, сколько людей нужно охватить, чтобы достать столько придурков, которые слонов будут покупать. О минимальной эффективной частоте я вообще молчу. 20 недель по 300 рейтингов, и это только запуск, а заказчик ещё глянец, радийку и щиты хочет.
— А… у него не слипнется? Глянец-то ему зачем?
— А ты на его бюджет посмотри.
— Ой йооооо… лети юпитер.
— Формирование, вишь ли, группы лояльных потребителей слонов.
— Ещё чё ему надо?
— Уровень знания слонов — . %.
— Уровень знания рекламы слонов — . %.
— Уровень неподсказанного знания слонов — . %.
— Стимулирование пробной покупки слонов — . %.
— Он ещё и за трекинг платит? Нук дай анкетку посмотреть: каких животных вы знаете?

6. Отдел стратегического планирования пол года спустя.

— Не, ну как слоны-то в моду вошли. Даже я себе купил, смотри обаятельная тварь какая.
— А я не купил.
— Ну так ты купи слона.
— Ну вот опять начинается. Всё, не будет больше слонов. Заказчик бюджет снимает.
— Как снимает, они ж только пошли.
— А он теперь котов в мешке делает.
— Каких котов?
— Да вот смотри (достаёт бумажный пакет).
— Ну-ка покажи. они им что, хоботы оторвали? Вот звери-живодеры проклятые.
— Посмотри на это с другой стороны. НУ ЗАЧЕМ ПОРЯДОЧНОМУ КОТУ ХОБОТ?

Источник статьи: http://meta-delo.blogspot.com/2009/03/

Новое в блогах

Сообщество «ПОЛЕЗНЫЕ СОВЕТЫ»

Покупаем новый автомобиль: советы и предостережения

Предлагаем Вашему вниманию несколько простых и в то же время эффективных рекомендаций, соблюдая которые, Вы сможете приобрести автомобиль и получить в ходе его дальнейшей эксплуатации минимальное количество неприятных сюрпризов.

Когда Вы уже предварительно определились с несколькими вариантами автомобилей, которые кажутся наиболее подходящими, необходимо тщательно изучить каждый из них.

Для этого стоит потратить время и поездить по автосалонам, осмотреть в деталях намеченные авто, подергать ручки, попробовать сложить/разложить сидения, оценить багажное отделение, открыть капот. При этом не стесняйтесь задавать консультанту в салоне все возникшие вопросы.

Также не следует пренебрегать тест-драйвом.

Не ленитесь, запишитесь на тест-драйв предварительно выбранной модели, — он покажет, правильно ли вы себе представляете заинтересовавшее авто в действии. И обязательно сами садитесь за руль.
Нередки случаи, когда человек, подошедший к выбору авто тщательно, не раз и не два менял свои предпочтения именно по результатам тест-драйва.

После такого плодотворного дня или двух вечером в интернете стоит почитать тематические форумы и обычную прессу: в ней много всего полезного пишут — от обзоров и проведенных специалистами тест-драйвов до мнений реальных людей, являвшихся владельцами предварительно выбранного Вами авто на протяжении длительного времени.

В итоге марка выбрана. Модель — тоже. Комплектацию автомобиля следует продумать дома, вдали от менеджера автосалона, посоветоваться при необходимости с другими членами семьи, которые будут эксплуатировать автомобиль. Четко для себя решите, какие дополнительные опции действительно нужны. В помощь Вам есть специальные сервисы, на которых можно найти подробное описание базовой комплектации, а также всех дополнительных опций и оборудования с ценами и функционалом.

Не последнюю роль в выборе между несколькими понравившимися автомобилями могут сыграть и деньги. При этом сама цена автомобиля — это только начало.
Есть еще транспортный налог, который зависит от мощности мотора. Не будем забывать и о страховках: ОСАГО и КАСКО. И так каждый год.

Попробуем прикинуть размер прочих регулярных платежей — имеется в виду техническое обслуживание автомобиля и все, что обычно из него вытекает.
Техобслуживание имеет некоторую обязательную периодичность и заранее известную минимальную стоимость. Дилер по Вашему запросу должен это подробно рассказать. Эти цифры себе обязательно надо представлять, потому как потраченные на техобслуживание средства будут частью так называемой стоимости владения — показатель, который во всем цивилизованном мире играет не последнюю роль при выборе автомобиля.

Расход бензина (или дизельного топлива) тоже можно посчитать при желании. При этом не стоит слишком уж доверять показателям расхода, которые указаны в руководстве по эксплуатации автомобиля. В реальности Ваш новый питомец, как правило, оказывается прожорливее.

Хорошо, если в вашем городе более одного дилера нужного бренда — тогда между ними существует хотя бы подобие конкуренции. А завлекают к себе они, обычно, скидками или подарками. Тут на любителя. Подарки могут быть разными — от комплекта ковриков до пожизненной цистерны бензина. Из приятно-разумного — это зимний комплект колес на дисках.

Очень часто нужного вам цвета в нужной комплектации в наличии не оказывается. В этом случае Вам предлагают внести предоплату и подписать некое соглашение. Важно его внимательно прочитать до того, как подпишете. Иногда там бывают фантастические глупости не в пользу клиента. На практике дилер нередко скрывает сроки поставки заказанного экземпляра. И начинает предлагать либо другой цвет, либо другую комплектацию. Не бойтесь в этом случае заговаривать на тему компенсации ваших страданий: пусть будет кожаный салон без доплаты или путевка на двоих на Кубу.

Если вдруг подходящий экземпляр есть в наличии, то он наверняка уже нашпигован допами — именно в них смысл жизни дилера и его основной заработок. Самые распространенные допы: музыка (если не было штатной), сигнализация, парктроники, защита поддона двигателя и т.п.
Цены на данное установленное оборудование минимум в два раза превышают среднерыночные, а прайс-лист по их установке списан с расценок работ в открытом космосе на МКС. Наивно думать, что «уж официальный дилер-то все хорошо поставил». Все поставлено кое-как и будет впоследствии доставлять немало хлопот. А когда дилер говорит, что «если вы что-то поставите не у нас, то потеряете гарантию», не стоит принимать это близко к сердцу — тут сотрудники явно лукавят.

Внимательно осмотрите предлагаемый вам экземпляр. Машину везли на автовозе, потом с него сгружали и катали по двору автосалона. Могли помять или стукнуть и тут же где нужно подрихтовать и подкрасить. Это не столь редкое явление, как хотелось бы думать. Более того, бывает что автомобили приходят и к дилеру уже не в идеальном состоянии.

Стоит обратить внимание и на одометр — сколько там километров пробега? Нормально — это когда 10. 20 км. А если, к примеру, 50 или больше, то это более, чем странно.

Проверьте наличие всех положенных мелочей: инструкция к машине, к ее музыке, сервисная книжка, затычки-заглушки, прикуриватель, домкрат, балонник и аварийный набор. Бывает так, что дилер даже штатные брызговики пытается продать клиенту за отдельные, нешуточные, деньги.

Помните, что при общем невысоком качестве предпродажного сервиса, после того, как вы отдадите деньги в кассу автосалона, интерес к вам и вовсе угаснет. Поэтому торопиться не надо.
Да, хочется немедленно похвалиться перед друзьями, да, хочется быстрее обмыть покупку, но. Деньги есть деньги. Не обращайте внимания на «у нас рабочий день заканчивается» или «кассу через 15 минут закроют».

Хорошо, когда прямо на территории автосалона можно и машину на учет поставить, и страховки оформить. На этот случай не забудьте при себе иметь необходимые данные на своих домочадцев, чтобы и их сразу вписать в полис или полисы.

Если дело происходит зимой, а дилер не подарил комплект зимних колес, то можно сразу купить их на месте по нечеловеческому ценнику. А можно привезти с собой заранее купленные колеса и переобуться на месте. Это дешевле, чем сразу на первом же перекрестке покалечить обновку.

Кстати, о перекрестке: в баке автомобиля, скорее всего, будет лишь пара стаканов топлива. Поэтому сначала надо заправиться на приличной заправке, а уже потом ехать обмывать покупку. И конечно, доставляя свою обновку до места, соблюдайте особенно тщательно правила дорожного движения.

Scriptio: Геннадий Звонов, технический консультант.

Источник статьи: http://maxpark.com/community/6225/content/2832027

Как дата-сайентист машину покупал

После многих лет жизни и работы в Нидерландах мне с семьёй пришло время возвращаться в Штаты и менять велосипеды на автомобили.

В Америке очень сложно жить без машины, и, так как мы наши машины продали перед переездом, теперь нам надо было купить новое семейное средство передвижения. Я решил подойти к решению этой задачи так, как подошёл бы любой хороший специалист по обработке и анализу данных. Я решил воспользоваться данными.

Сбор данных

Часто самой сложной частью проекта по изучению данных является этап сбора данных. Особенно в том случае, если речь идёт о некоем домашнем проекте. Тут весьма вероятно то, что загрузить из интернета нечто готовое к обработке, оформленное в виде CSV-файла, не получится. А без данных не удастся ни построить модель, ни сделать прогноз.

Как раздобыть данные по рынку автомобилей? Решить эту задачу нам поможет веб-скрапинг.

Инструменты разработчика Google Chrome

Веб-скрапинг — это автоматизированный процесс сбора данных с веб-сайтов. Я не эксперт в вопросах веб-скрапинга, да и статья эта не является руководством по сбору данных с сайтов. Но, если немного попрактиковаться и вникнуть в особенности работы некоторых Python-модулей, можно удовлетворить самые безумные фантазии, касающиеся сбора данных.

В этом проекте я использовал Python-пакет Selenium, который представляет собой браузер без пользовательского интерфейса. Такой браузер открывает страницы и работает с ними так же, как работал бы с ними пользователь (в отличие от чего-то вроде Python-библиотеки Beautiful Soup, которая просто читает HTML-код).

Благодаря инструментам разработчика Google Chrome процесс подготовки к сбору данных сильно упрощается. Всё сводится к щелчкам правой кнопкой мыши по интересующим нас элементам веб-страниц и к копированию их xpath , element_id , или чего угодно другого. Всё это хорошо воспринимает Selenium. Но иногда для поиска нужного элемента и текста приходится немного повозиться.

Код, который я использовал для сбора информации по сотням машин, можно найти здесь.

Очистка данных

Одна из проблем данных, собранных с помощью веб-скрапинга, заключается в том, что эти данные, весьма вероятно, окажутся довольно-таки неопрятными. Дело тут в том, что взяты они не из некоего хранилища, а собраны с веб-сайта, который создан для того, чтобы показывать информацию людям. В результате такие данные нуждаются в серьёзной очистке. Часто это означает, что для получения нужных данных потребуется парсить строки.

После того, как я сохранил результаты веб-скрапинга в CSV-файле, я смог загрузить эти данные в датафрейм Pandas и заняться их очисткой.

Данные перед очисткой

Теперь я мог, пользуясь чем-то вроде регулярных выражений, приступать к извлечению из собранных данных нужной мне информации, и к созданию признаков, которые я мог бы исследовать, и на основе которых мог бы строить модели.

Сначала я создал функцию для работы с регулярными выражениями, подходящую для многократного использования, которую я мог бы передать методу Pandas .apply .

В столбце name имеется много полезных данных. На его основе я, воспользовавшись созданной мной функцией, мог создать четыре новых признака.

В результате у меня получился датафрейм, показанный на следующем рисунке.

Данные после очистки

Разведочный анализ данных

Теперь пришло время заняться кое-чем интересным. А именно — разведочным анализом данных. Это очень важный шаг в работе дата-сайентиста, так как он позволяет понять особенности данных, увидеть тренды и взаимодействия. Моей целевой переменной была цена, в результате я строил графические представления данных, ориентируясь именно на цену.

Зависимость цены автомобиля от года его выпуска

Зависимость цены от типа автомобиля

Эти коробчатые диаграммы, отражающие взаимосвязь цены и некоторых категориальных переменных, дают очень чёткие сигналы о том, что цена сильно зависит от года выпуска и от типа автомобиля.

А вот — диаграмма разброса.

Тут, анализируя зависимость цены от пробега, я снова увидел сильную корреляцию между независимой переменной ( mileage ) и ценой автомобиля. Налицо сильная отрицательная связь, так как по мере роста пробега автомобиля его цена падает. Учитывая то, что все знают об автомобилях, это вполне понятно.

Зная о взаимоотношениях между некоторыми из независимых переменных и целевой переменной, мы можем получить довольно-таки хорошее представление о том, какие признаки являются особенно важными, и о том, модель какого типа нужно использовать.

Кодирование независимых признаков

Ещё один шаг, который нужно было выполнить до построения модели, заключается в кодировании независимых признаков. Признаки 4wd и certified уже представлены в логическом виде. Они не нуждаются в дополнительной обработке. А вот признаки type и year нужно закодировать. Для решения этой задачи я воспользовался методом Pandas .get_dummies , который позволяет выполнять кодирование с одним активным состоянием.

Pandas — довольно интеллектуальная система, которая позволила мне передать ей все признаки и закодировала только независимые переменные, а также позволила мне убрать один из только что созданных столбцов для того, чтобы избавиться от полностью коррелирующих друг с другом признаков. Использование подобных данных привело бы к ошибкам в модели и в её интерпретации. Обратите внимание на то, что в итоге у меня осталось только два столбца с информацией о годе выпуска машины, так как столбец _2015 был удалён. То же самое касается и столбцов type .

Данные после кодирования независимых переменных

Теперь мои данные оказались преобразованными в формат, на основе которого я мог построить модель.

Создание модели

Основываясь на анализе вышеприведённых диаграмм, и на том, что я знаю об автомобилях, я решил, что в моём случае подойдёт линейная модель.

Я воспользовался моделью линейной регрессии OLS (Ordinary Least Squares, обычный метод наименьших квадратов). Для построения модели применён Python-пакет statsmodel.

Вот результаты моделирования.

Моделирование привело к получению среднеквадратичной ошибки в 1556.09

Полученные коэффициенты соответствуют тому, что можно было видеть на диаграммах в ходе разведочного анализа данных. Пробег оказывает отрицательное воздействие на цену. В среднем, каждая дополнительная тысяча миль пробега приводит к снижению цены на $1600. Это справедливо для автомобилей GMC Yukon, возможно, не для всех. Вероятно, самыми шокирующими результатами из всех стали те, которые указывают на разницу в цене между SLE (автомобили Yukon низшего класса) и Denali (автомобили Yukon высшего класса). Разница составляет более $9000. Это означает, что покупателю автомобиля более высокого класса приходится платить немалые деньги за все получаемые им премиальные опции. Как результат — хорошо было бы, если бы всё это ему было по-настоящему нужно.

Какую же машину стоит купить?

Итак, я собрал, очистил, распарсил, исследовал, визуализировал данные и построил на их основе модель. Но исходный вопрос о том, что же всё-таки купить, пока остался без ответа. Как узнать о том, что некое предложение достойно того, чтобы его принять?

Подход к поиску ответа на этот вопрос очень прост. Нужно использовать модель для формирования прогноза и найти разницу между спрогнозированной ценой и ценой, которую предлагают продавцы машин. Затем нужно отсортировать список разниц цен так, чтобы самые недооценённые предложения оказались бы в его верхней части. Это и даст список самых выгодных предложений.

После учёта некоторых дополнительных ограничений (мой бюджет и предпочтения жены), я смог выйти на отсортированный список предложений и начал обзванивать продавцов.

Купленная нами машина выделена синим

В итоге мы купили 2015 GMC Yukon Denali за $32000. Это было на $3000 дешевле прогноза, выданного моделью.

Хотя на рынке были и более выгодные предложения, машина, которую мы купили, находилась недалеко от нас, что значительно упростило и ускорило процесс покупки. Учитывая то, что на тот момент автомобиля у нас не было, нам важны были быстрота и удобство в решении этого вопроса.

Наша покупка выделена на диаграмме синим цветом

В конце концов, мы смогли взглянуть на одну из ранее составленных диаграмм, выведя на ней сведения о купленной машине. Это показало нам, что мы, и правда, нашли хороший вариант.

Моей жене её новая машина очень нравится, а мне нравится цена этой машины. В общем, подводя итог вышеизложенному, можно сказать, что машину мы купили удачно.

Уважаемые читатели! Пользуетесь ли вы инструментами для анализа данных при решении каких-нибудь бытовых задач?

Источник статьи: http://habr.com/ru/company/ruvds/blog/478328/