Поул пропустил через свою программу всех клиентов из базы данных «Target». В результате у него получился список сотен тысяч женщин, которые, вероятно, были беременны и которых «Target» могла завалить рекламой памперсов, лосьонов, детских кроваток, салфеток и одежды для беременных в тот момент, когда их покупательские привычки отличались особой податливостью. Если хотя бы часть этих женщин или их мужья начнут делать покупки в «Target», компания получит миллионы долларов прибыли.
Незадолго до начала массовой рекламной рассылки один из сотрудников отдела маркетинга задал вопрос:
– Интересно, как женщины отреагируют, когда сообразят, сколько всего мы о них знаем?
«Допустим, мы пришлем женщине каталог и скажем: “Поздравляем с первым малышом!”, хотя она не говорила нам, что беременна. Не всем это понравится, – пояснил мне Поул. – Мы строго соблюдаем законы о неприкосновенности частной жизни. Но даже следуя закону, можно сделать что-то, от чего людям станет не по себе».
Подобные опасения отнюдь не беспочвенны. Примерно через год после того, как Поул написал программу для прогнозирования беременности, в магазин «Target» в Миннесоте явился мужчина и потребовал менеджера. В руках он держал рекламу. Он был страшно зол.
– Моя дочь получила это по почте! – воскликнул он. – Она еще в школе, а вы посылаете ей купоны на детскую одежду и детские кроватки? Вы что, призываете ее забеременеть?
Менеджер не имел ни малейшего представления, о чем говорит этот человек. Письмо действительно было адресовано его дочери и содержало рекламные проспекты на одежду для беременных, детскую мебель и фотографии улыбающихся младенцев, счастливо глядящих в глаза своим мамам.
Менеджер принес извинения, а спустя несколько дней позвонил и извинился снова.
Отец смутился.
– У меня был разговор с дочерью, – признался он. – Оказывается, у нас дома произошло много такого, о чем я и понятия не имел. – Он глубоко вздохнул. – Она должна родить в августе. Я обязан извиниться перед вами.
«Target» – не единственная фирма, которая вызвала беспокойство среди потребителей. Другие компании подверглись нападкам за куда менее навязчивые способы использования данных. Так, в 2011 году житель Нью-Йорка подал в суд на «McDonald’s», CBS, «Mazda» и «Microsoft», утверждая, что рекламное агентство этих компаний отслеживает веб-серфинг пользователей Интернета с целью составления профиля их покупательских привычек
[228]. В настоящее время в Калифорнии идут судебные процессы по групповому иску против «Target», «Walmart», «Victoria's Secret» и других розничных сетей. Компании обвиняются в том, что просили покупателей сообщить свои почтовые индексы при оплате кредитной картой, а затем использовали эту информацию, чтобы выяснить их адреса
[229].
Поул и его коллеги понимали: использование данных для прогнозирования беременности может привести к PR-катастрофе. Как же доставить рекламные объявления будущим мамам, не спугнув их? Как воспользоваться привычками людей, но при этом скрыть, что вы тщательно изучаете каждый их шаг?
[230]
II
Летом 2003 года промоушен-директор «Arista Records» Стив Бартелс начал обзванивать радиоведущих и рассказывать им о новой песне, которая «обязательно им понравится». Песня называлась «Hey Ya!», а исполняла ее хип-хоп группа «OutKast».
«Hey Ya!» – сплав фанка, рока, хип-хопа и джаза от одной из самых популярных групп на земле. На радио она звучала просто великолепно. «Когда я впервые услышал ее, у меня все руки покрылись мурашками, – сказал мне Бартелс. – Она звучала как хит, как песни, которые слушают годами». Руководители «Arista» напевали друг другу припев в коридорах. Эта песня, не сомневались они, будет бомбой.
Их уверенность основывалась не только на интуиции. В то время звукозаписывающий бизнес переживал трансформацию, аналогичную переменам в «Target» и других компаниях. Если розничные торговцы пользовались компьютерными алгоритмами для прогнозирования привычек покупателей, то директора радиостанций применяли компьютерные программы для прогнозирования привычек слушателей. Компания «Polyphonic HMI» – испанская команда статистиков и специалистов по искусственному интеллекту – разработала программу под названием «Hit Song Science», которая анализировала математические характеристики мелодии и прогнозировала ее популярность. Сравнивая ритм, тональность, мелодику, последовательность аккордов, а также другие особенности конкретной песни с тысячами хитов, хранящихся в базе данных «Polyphonic HMI», «Hit Song Science» могла рассчитать балл, определяющий вероятность ее успеха
[231].
