Потребность в инструменте, позволяющем выявлять людей со специальной профессиональной компетенцией, существует в самых разных областях. Чрезвычайно важно понимать, кто какими знаниями обладает.
Сервис HealthTap помогает пациентам находить врачей, способных отвечать на их вопросы. База данных сервиса хранит информацию более чем о 64 000 специалистах-медиках. Потенциальные пациенты могут либо разместить вопрос на медицинскую тему и попросить специалистов ответить на него тут же на сайте, либо поискать ответ среди ранее поднимавшихся тем. Разработчики сервиса надеются, что в перспективе пользователи станут платными подписчиками и будут использовать систему для направления своих вопросов уже конкретным специалистам. Врачи, зарегистрированные в базе, создают профили, в которых указывается область их специализации, документы об образовании и публикации. Кроме того, в профиле каждого врача отображаются ранее заданные вопросы, данные им ответы и оценка этих ответов пользователями. В системе формируется рейтинг специалистов на основе оценок пользователей и других врачей. Сайт также предусматривает возможность тематического поиска – например, детская ревматология или аллергия. По заявлению разработчиков, сервис, который содержит ответы на несколько миллионов вопросов, уже помог спасти тысячи жизней и ответить на миллионы вопросов.
Давно известно, что сегментирование
[471] и таргетирование
[472] являются ключевыми инструментами современного маркетинга, особенно в электронной коммерции, так как увеличивают динамику продаж по сравнению с агрегированным маркетингом
[473]
[474]. Сегментирование аудитории в контексте бизнеса означает продажу одной и той же услуги разным потребителям по различной цене
[475]. Информация о предпочтениях потребителя, его поведении и намерениях, доступная в режиме реального времени, может повлиять на содержание рекламного сообщения и форму его подачи
[476]. Согласно результатам исследований, таргетированная реклама позволяет увеличить выручку в 2,7 раза по сравнению с эффектом от нетаргетированной рекламы
[477]. Кроме того, таргетированная реклама способствует росту занятости, повышает уровень инноваций и экономической продуктивности
[478].
Чтобы сделать заключение о возрасте, семейном положении, социальном статусе, уровне дохода и месте нахождения потенциального потребителя, а также в целом спрогнозировать его поведение, прежде использовались инструменты статистики. В одном из ранних экспериментов под названием «Белый кролик» была предпринята попытка создать профили потребителей на основании их речевых обращений
[479]. Появление технологии больших данных, построенной на базе ранних моделей статистического анализа, облегчило компаниям процесс обработки огромного объема профессиональной и личной информации о конкретном пользователе, агрегированной из большого числа источников, и позволило разработать более эффективные модели прогнозирования потребностей для обеспечения еще более детального микротаргетирования.
Большинство посещаемых пользователями веб-сайтов – будь то для поиска информации об автомобилях или чтения обзоров – используют файлы cookie для сбора статистических данных о действиях пользователя на сайте и для отображения рекламных сообщений, наиболее соответствующих его интересам
[480]. Объем и глубина таргетирования зависят от тематики сайта, ограничений на доступ к личной информации, доступности данных и целесообразности микротаргетирования
[481]. Иногда эти техники оказываются на удивление «прозорливы», например в случае, когда отдел прогнозной аналитики компании Target
[482] предположил (и оказался прав), что девочка-подросток беременна, и предложил ей рекламу продуктов для будущих мам еще до того, как она успела сообщить новость родителям
[483].
