Несмотря на свой размер и зеттабайты (это 10 с 21 нулем) данных на своих серверах, Acxiom – это лишь 12 % рынка персональной информации. То есть 88 % информации о потребителях собирается и выводится на рынок другими компаниями, некоторые из которых держат свой бизнес в гораздо большем секрете. В авторитетном докладе «Большие данные, большая сделка», выпущенном Acxiom, Джед Моул, Дэвид Макки и Ян Фремаукс пишут:
Где-то в лавине информации погребены важные модели и нормы поведения, которые сигнализируют о том, что люди сделают покупку или уйдут ни с чем, поддержат или отвергнут бренд… Очень сложно выбрать сырые данные из огромного разнообразия возможных источников, интегрировать их в системы и создать актуальную аналитическую картину, которая питает операционные системы.
То, сколько технического опыта и финансовых инвестиций сегодня вкладывают в супермассивы данных, демонстрирует программа RIOT, разработанная Raytheon, одним из крупнейших в мире (5-е место) оборонных подрядчиков, годовые продажи которого превышают 24 миллиарда долларов. Аббревиатура RIOT расшифровывается как «Быстрая информационная технология наложения». Программа может не только отслеживать местонахождение людей в любой части света, но и предсказывать их будущее поведение. RIOT прозвали «Google для шпиона»
[284]. RIOT не только собирает персональную информацию с таких сайтов как Twitter и Facebook, но и использует данные GPS для определения местоположения человека.
Один из источников такой информации – это маркеры местоположения, автоматически встроенные в фотографии, которые делают смартфоном. Еще один – данные, предоставленные приложением для мобильных телефонов Foursquare, которым пользуется более 25 миллионов человек, чтобы сообщать друзьям и коллегам о том, где они находятся. Данные с Foursquare позволяют RIOT определять десять мест, которые человек чаще всего посещает в течение семи дней, и время, в которое он там находится.
Для того чтобы наглядно продемонстрировать, как можно использовать эту информацию, чтобы следовать за человеком при его передвижениях по всей стране, компания в течение недели следила – с согласия и при полной его осведомленности – за одним из своих сотрудников по имени Ник. Помимо прочих сведений о передвижениях Ника компания выяснила, что он ежедневно в шесть утра посещает спортзал. «Мы знаем, куда ходит Ник, мы знаем, как он выглядит, – говорит научный руководитель Raytheon Брайан Урч. – Теперь мы хотим попробовать предсказать, где он может оказаться в будущем»
[285].
Raytheon продемонстрировала работу RIOT правительству США и лидерам служб безопасности разных стран на конференции по «тайным, засекреченным инновациям», и ничего удивительного в том, что эти организации проявили к ней заметный интерес. Не меньший интерес, скорее всего, проявят маркетинговые и розничные фирмы, которые могут использовать RIOT и ее инновационные алгоритмы для анализа супермассивов данных и создания беспроигрышного инструмента продаж. Зная, где могут оказаться потенциальные клиенты и что они будут делать в определенное время, можно настроить рекламные послания так, чтобы предвидеть и удовлетворять их конкретные потребности.
По словам руководителя по рекламе и издательским решениям Yahoo! это позволит онлайн-маркетингу:
• отправить человеку в подходящее время послание (или комментарий) о продукте, который его заинтересует;
• снабдить пользователя важной для него информацией;
• дать возможность бренду повышать осведомленность и создавать привязанность на основе общего набора интересов;
• привлекать аудиторию и создавать у нее намерение купить продукт или услугу
[286].
Этот точный метод, называемый поведенческим таргетингом, позволяет создавать рекламу под конкретные запросы тех потребителей, чье недавнее поведение онлайн показывает: эта категория продуктов их интересует.
Она не только дает маркетологам возможность учитывать срочность и интенсивность онлайн-активности потребителя, но и с высокой точностью прогнозирует их будущие интересы и покупки. Поведенческий таргетинг учитывает, какие сайты человек ищет, проверяет и просматривает, и на основе анализа этой информации создает надежный индикатор будущего поведения.
Социальные сети и мобильный маркетинг
Понимая, что молодые люди – основные потребители социальных сетей, Coca-Cola разработала стратегию, нацеленную на подростковую и молодежную аудиторию. Компания знала, что люди этого возраста почти поголовно пользуются сотовыми телефонами и интернетом и что с ними можно будет создать глубокую эмоциональную связь за счет персонификации предложений и того, как информация будет представлена в сети. По словам руководителя по маркетингу Coca-Cola в социальных сетях Адама Брауна, в компании поняли, «как важно рыбачить там, где есть рыба».
Эта рыбалка была весьма удачной. Браун объясняет:
Каждый день нас обсуждают блогеры, пользователи размещают около тысячи постов и трех тысяч твитов, и каждые шесть недель это количество удваивается. Каждый день на YouTube появляется 15 видео о нас, сейчас их там около 100 тысяч. На Flickr каждый день вывешивают около 50 картинок, всего около 50 тысяч картинок о Coca-Cola
[287].
Сегодня у Coca-Cola 22 миллиона поклонников в Facebook, и 25 тысяч новых «друзей» приходит на страничку каждый день – и этот факт демонстрирует огромную мощь, возможно, самой убедительной и масштабной объединяющей маркетинговой кампании за всю историю. Программа My Coke включала в себя цифровые рекламные методы – от поведенческого таргетинга с созданным пользователями контентом до наблюдения в социальных сетях, поисковой оптимизации и маркетинга мобильной локализации. Чтобы претендовать на награды My Coke (программа первоначально предлагала более 4 миллиардов уникальных кодов подтверждения с призами общей стоимостью 50 миллионов долларов), потребитель должен был предоставить персональную информацию и номер мобильного телефона.
Совместно с рекламными партнерами Tacoda, Mediavest и FICO Coca-Cola составляла карты поведенческого таргетинга, позволявшие добраться до максимального количества людей, которые могли бы заинтересоваться наградами My Coke. В результате программа предлагала почти 1500 вариантов, основанных на предпочтениях потребителей. Например, потребитель, который предпочитает Sprite и любит готовить, получал купоны на «Спрайт» и рекламу кулинарных программ. Тому, что пьет Diet Coke и любит кино, предлагали рекламу фильмов и скидки на его любимый напиток.
