Всего за 529 руб. Купить полную версию
Данные, которые собирались, привязывались к общему идентификатору программы лояльности. Собственно, как и в других магазинах в любой стране мира. Идентификатор карточки лояльности обычно связан с простеньким соцдемом возраст, пол, есть ли дети и так далее. Дальше, используя номер телефона, например, можно взять данные из базы резюме и прикинуть, сколько человек получает на той или иной позиции. Для этого существует целая тонна обзоров и прочих сервисов.
Напомню, телефонный номер, по которому можно получить эту информацию из баз данных HeadHunter и других ресурсов, не является объектом закона о персональных данных в России.
Таким образом, мегамоллы могут быстро прикинуть, какой у вас доход, а данные операторов, помогут рассчитать, как далеко вам нужно добираться до дома. А дальше происходит простая магия чисел и вычислений. В основу модели Эндрю легли 25 продуктов, которые будущие мамы покупали в сети. «Большой бум» произошел в том, как люди пытаются предсказать поведение других людей.
Люди смогли предсказать, что нужно делать, чтобы перестать кусать ногти[84], или почему одни любят ходить на работу, а другие прокрастинируют каждое утро. Причем те, кто прокрастинируют, как раз и грызут свои ногти[85][86].
Есть в этом что-то позитивное, когда пытаешься предсказать поведение пользователей. Ищешь новые знания и все-такое. Конечно, доступ к данным тут является лютым и самым важным обстоятельством. Нейрофизиология вообще как область науки, важна для ответа на вопрос «почему мы действуем сегодня так, а не иначе».
Для получения данных по медицинским исследованиям придется разобраться в структуре закона о «Страховании здоровья и ответственности»[87] (HIPPA), который был принят в 1996 году Конгрессом и объединил регулирование как в отношении сотрудников, так и в отношении предоставления медицинских сервисов широким слоям населения. Идея HIPPA проста стимулировать появление медицинских планов для всех групп пациентов. Основой, на которой предполагалось выполнять такое стимулирование, стал электронный документооборот истории болезни.
Спустя двадцать лет, конечно же, возникли проблемы, так как все перешло в цифровую среду. Например, те же фитнес-трекеры, которые собирают медицинскую информацию о сердцебиении, и GPS-координаты должны соответствовать требованиям конфиденциальности медицинских данных по итогам пересмотра HIPAA в HITECH Act[88] в 2009 году. Это, кстати, единственное, чему они должны соответствовать сегодня в США.
В законе нет общих правил нарушения, каждый кейс должен рассматриваться индивидуально. Есть только общий штраф за нарушения в размере 250 тысяч долларов, если это произошло в первый раз, и полутора миллиона долларов, если нарушение использования данных продолжается. Единственное, закон не так сильно соблюдается и мониторится со стороны властей.
А чтобы можно было работать с данными о финансовых транзакциях, Соединенные Штаты предлагают действовать в рамках требований по конфиденциальности в части Грэмм-Лич-Блайли акта. Этот закон инициировали республиканец Фил Грэмм и конгрессмены Джим Лич и Том Блайли. Потому что там участвовала республиканская партия, я думаю, понятно, что закон направлен на снятие ключевых барьеров в развитии банковского сектора.
Конечно, любая такая идея всегда упирается в деньги. Всегда. Просто потому, что деньги были и пока остаются единственным интерфейсом, как люди одной профессии ставят людям другой профессии разные задачки. Так, когда Эндрю Полу поставили задачку, то он представил своего виртуального покупателя, девушку, которая тратит в год не более тысячи долларов. Пол прикинул, что будет, если, например, она выйдет замуж и у нее появятся дети, увеличится ли сумма ее ежегодных трат до пяти тысяч долларов[89]? А если сравнить ее с неким виртуальным клиентом, мужчиной, который продолжает по-прежнему тратить только тысячу долларов, то логичнее было бы для Target не тратить деньги на рекламу, сегментирование таких низкодоходных клиентов и выпуск специальных предложений вроде купонов на покупку. При правильной игре такая модель, как уже понятно, позволит увеличить доход на клиента в пять раз. Вдумайтесь, в пять раз.
Чтобы построить такую модель, которая дает точность в 86,5 процента[90], потребовалось добыть конкретные данные. Сама модель при этом оставалась возобновляемой, и ее можно было воспроизвести в разных сегментах розничной торговли, банкинге или финтехе. Ключевыми данными тут выступили:
идентификатор карты лояльности в сети Target,
имя и адрес проживания,
банковская карта,
история покупок в магазине,
история онлайн покупок,
номер мобильного телефона,
действия, предпринятые пользователем в ответ на электронные письма Target в почтовом ящике (клики, переходы и так далее),
куки и активность по поисковым запросам и просмотрам в Интернете.
Полное видео с выступления 2010 года Эндрю Пола можно увидеть по ссылке[91]. Позади таких исследований всегда стоит основная гипотеза, которая постепенно превратилась в аксиому «что есть паттерны поведения». Как только мозг сталкивается с определенной ситуацией, в которой он уже был, он автоматически включает определенный паттерн. Изучив такие паттерны, можно управлять знанием, экономикой и покупательской способностью. Поэтому данные будут собирать, поэтому данные будут покупать. Это гонка, и она будет только ускоряться.