Процесс переработки данных
Неудивительно, что одним из первых «инфоперерабатывающих заводов» стало предприятие розничной торговли – компания Amazon. Преуспевающий магазин обязан знать, какие товары, интересующие потенциальных покупателей, должны быть в наличии, а для этого нужно отслеживать данные о товарообороте, ценах, рекламе и потребительских предпочтениях своей целевой аудитории.
Двести лет назад практически вся информация, нужная хозяину магазина, заключалась в данных об остатках товара на полках и денег в кассе. По окончании каждого торгового дня эти данные вписывали чернильной ручкой в гроссбух. При выборе покупок из примерно одинакового ассортимента в одной и той же ценовой категории покупатель руководствовался информацией о надежности, привлекательностью упаковки или же мнением друзей, соседей и родственников. Примерно 150 лет назад несколько компаний, самыми известными из которых были Montgomery Ward и Sears & Roebuck Company, порадовали жителей провинциальных американских городков каталогами для заказа товаров почтой. Эти инноваторы своего времени знали, что именно обычно заказывает конкретный покупатель и куда ему доставляют товары, и поэтому могли определять уровень спроса на отдельные виды продукции в разрезе регионов. Сто лет назад, для того чтобы прогнозировать спрос и оптимизировать товарные запасы, компании, занимавшиеся торговлей по каталогам, открывали и шоурумы, и обычные магазины, а также держали целые армии аналитиков, прочесывавших статистику продаж
[27]. Спустя еще пятьдесят лет в розничной торговле опять произошли важные перемены. С появлением системы почтовых индексов в США рассылочным фирмам и их торговым точкам стало проще отслеживать особенности своих потребителей
[28]. В течение двух следующих десятилетий компании смогли собрать подробную демографическую информацию о людях, проживающих в различных географических областях. А вошедшие в обиход американцев с середины 1960-х годов кредитные карточки позволили собирать данные о покупках конкретного потребителя. До наступления эпохи интернета это был предел детализации личных данных – где человек живет и сколько и где он тратит.
Основанная в 1969 году компания-брокер данных Acxiom и ряд других вдоль и поперек анализировали данные домохозяйств, распределяя частных лиц по потребительским нишам, в которых фигурировали, например, сегменты «Образцово-показательных граждан», «Барских домов», «Селян с дробовиками» и «Пригородных наседок». И это еще не самые худшие образцы социальной стереотипизации
[29]. В качестве источников информации у этих брокеров были только официальная статистика и отчетность о покупках по каталогам
[30]. Например, узнать о том, сколько в данной местности имеется домов с бассейнами, можно было из кадастровой оценки недвижимости. Во времена, когда информации о потребителях было немного, маркетинговое сегментирование стало неслыханным прорывом. К началу нового тысячелетия годовая выручка Acxiom достигла почти миллиарда долларов
[31].
Желание этих брокеров распространить свою аналитику и на интернет-торговлю было вполне естественным. За год до моего прихода в Amazon я работал с командой специалистов Acxiom над возможностью включения цифрового компонента в их базы данных, основанные на почтовых индексах и адресах домохозяйств. Менеджеры Acxiom пытались найти способ привязки нужного адреса электронной почты к уже имеющимся в базе данным о домохозяйстве. И пока Acxiom рассматривала возможность совершения одного небольшого шага, Amazon и остальные были уже на старте гигантского рывка к изобилию социальных данных. Я очень хорошо помню, как за шесть лет до появления первого айфона пытался объяснить менеджерам, что данные из онлайна в скором будущем позволят компаниям знать о домохозяйствах значительно больше. Торговля получит возможность отслеживать каждый поисковый запрос, каждый клик и каждую покупку, обращать внимание на каждую недооформленную «корзину покупок». Имея в своем распоряжении такой объем информации, компании смогут по-настоящему индивидуализировать маркетинг своих товаров и услуг, то есть ориентировать его на сегмент, состоящий из одного человека
[32].
Из-за стремления торговать всем, что угодно, Amazon иногда называют «магазином всего», но, учитывая, насколько тщательно компания сохраняет каждый бит информации о своих клиентах и товарах, более правильным было бы называть ее «магазином, запоминающим все»
[33]. В ассортименте предложений Amazon – сотни миллионов наименований, и поэтому она не может показать все, что в него входит. Пролистать весь ассортимент компании не получится в силу его масштаба. Компания не сможет показать вам что-то подходящее, пока вы не скажете ей, что именно вы ищете. Для того чтобы получить ранжированные результаты поиска, вам придется поделиться информацией. Варианта сохранить области своего интереса втайне от продавца у вас нет.
