В развитии маркетинга прослеживаются три основных этапа, отличающихся методами таргетирования потенциальных покупателей. Вначале распространилось демографическое таргетирование. Теоретически все сорокапятилетние белые мужчины, живущие в крупных городах, действуют, пахнут и разговаривают одинаково, а значит, им всем должны нравиться одни и те же товары – подобным принципом руководствовалось большинство агентств, закупающих рекламное пространство.
Потом минуту бурной популярности пережило таргетирование в социальных сетях. Facebook попыталась убедить рекламодателей, что два человека, которые независимо друг от друга и демографических параметров ставят лайк одному и тому же бренду, похожи и, следовательно, их можно группировать для целей рекламодателей. Оказалось, что это полная ерунда. За лайком на странице бренда в Facebook стоит только одно – «люди поставили лайк», но это не означает, что их привлекают одни и те же продукты и услуги. Таргетирование в социальных сетях себя не оправдало.
Новое слово в маркетинге – поведенческое таргетирование. И оно работает: ничто не предскажет ваши будущие покупки лучше, чем ваши действия в настоящее время. Так, если я выбираю обручальные кольца на сайте Tiffany и назначаю консультацию в одном из бутиков бренда, то, скорее всего, собираюсь вступать в брак. Если я провожу массу времени на сайте Audi, прицениваясь к разным конфигурациям A4, вероятно, я готов потратить от 30 до 40 тыс. долларов на четырехдверный седан класса люкс.
Благодаря внедрению искусственного интеллекта удается отслеживать поведение потребителя на таком уровне и в таких масштабах, какие раньше трудно было вообразить; и неслучайно мне на самых разных сайтах начинала попадаться реклама Audi. Поведенческое таргетирование сегодня – это белое мясо маркетинга. За возможность привязать поведение к конкретным личностям ведется тихая медиавойна.
* * *
Впереди еще долгий путь. Этот текст я пишу в самолете по пути в Бангкок из Мюнхена, где выступал на весьма занимательной конференции Digital Life Design (DLD). По сути, DLD – это модная версия Давосского форума. Последователи религии инноваций совершают паломничество на конференцию в Мюнхен, чтобы поклониться апостолам наших дней: Каланику, Хастингсу, Цукербергу, Шмидту и другим. Мне, конечно, далеко до этих ребят. Я завлекаю слушателей к себе на выступление и на страницу в YouTube тем, что надеваю парик и пляшу (в буквальном смысле). Я играю не по правилам – такова основа любой хорошей стратегии.
В целом мое понимание стратегии в бизнесе сводится к одному вопросу: «Что очень трудное вы умеете делать очень хорошо?»
Прежде всего я даю ценную информацию. Я подчеркиваю, что Apple уклоняется от уплаты налогов больше всех в мире, потому что регулирующие органы смотрят на нее как на красотку-однокурсницу: если девушка их игнорирует, они сходят по ней с ума и готовы позволить ей вытирать о них ноги. Я рассказываю, что Uber насаждает трудовые отношения, опасные для общества: четыре тысячи сотрудников и инвесторы компании поделят между собой 80 млрд долларов дохода или даже больше, а зарплата 1,6 миллиона водителей Uber обрушится до уровня работающих бедных. Раньше мы восхищались компаниями, которые создают сотни тысяч рабочих мест со средней и высокой оплатой труда; теперь нашими героями стали те, кто создают десяток феодалов и сотни тысяч крепостных.
Руководители компаний на мероприятиях уровня DLD не могут прокомментировать мои заявления. Если они это сделают, рынок, вероятно, к ним прислушается и реакция будет непредсказуемой. Кроме того, они рискуют получить серьезные юридические последствия, если случайно разгласят не предназначенные для публики сведения. В итоге я устраиваю яркое представление, а они читают заученные выхолощенные речи, напоминающие пресс-релиз для инвесторов. Потому-то люди и ходят на мои доклады: я доношу до них, или хотя бы пытаюсь установить, правду – хотя все время ошибаюсь.
Мои доклады СЕО слушают с улыбкой игрока в покер, у которого на руках все тузы. Каждый из этих тузов – информация. За последние десять лет самые значимые мировые компании стали экспертами в области информации, ее сбора, анализа и использования. Сила больших данных и искусственного интеллекта в том, что они знаменуют конец выборкам и статистике. Теперь можно отследить покупательские привычки каждого человека в каждом магазине компании в любой точке мира и практически мгновенно отреагировать с помощью скидок, раскладки товаров, планировки магазинов и тому подобного, причем круглые сутки и круглый год. Или, еще лучше, встроить технологию, которая автоматически реагирует на действия потребителя ежесекундно. Мое любимое применение искусственного интеллекта – автовоспроизведение следующей серии на Netflix, которое теперь позаимствовали другие платформы.
* * *
Результатом работы с информацией стало невозможное прежде понимание клиентов, да и человеческой природы в целом. В конкурентной борьбе с более мелкими и локальными компаниями это тоже дает практически непревзойденное преимущество. «Большая четверка» овладела магией.
Умение работать с информацией и технологии, которые обновляют продукты в реальном времени, станут ключевыми компетенциями для пятого в «Четверке». Никому пока не удалось собрать больше сведений о потребительских намерениях и предпочтениях, чем Google, ведь поисковик знает не только то, что вы ищете, но и какой ответ выбираете. Когда полицейские, расследующие убийство, находят подозреваемого (обычно это супруг жертвы), они сразу проверяют историю поиска в Google на предмет подозрительных запросов (скажем, «как отравить мужа»). Думаю, скоро власти США начнут прорабатывают базы данных Google, чтобы среди покупателей стирального порошка выявлять террористов, ищущих компоненты для бомбы.
Google контролирует огромный объем поведенческих данных пользователей. Однако личности клиентов анонимизируются и, насколько нам известно, рассматриваются только в группировке. Очевидно, немногим хотелось бы увидеть свое имя и фотографию рядом со списком всех своих поисковых запросов в Google. И на то есть веские основания.
Только представьте свое фото и имя над всем, что вы когда-либо вводили в строку поиска Google! Конечно, там были безумные вещи, о которых вы предпочли бы никому не рассказывать. К счастью, Google лишь агрегирует эти данные и может сказать только то, что люди такого-то возраста или социального класса в среднем вводят такие-то запросы в строку поиска. Однако у нее все равно остается масса информации, которую можно привязать если не к конкретным людям, то к группам лиц. А если вы не верите, что при необходимости вас найдут, вспомните, как Google когда-то утверждала, что регулярно удаляет все свои записи. И что из этого получилось?
[312]
