Крис Скиннер - Цифровой банк [Как создать цифровой банк или стать им] [litres]

Единственной причиной, по которой соль обесценилась, стала ее промышленная добыча, которая обеспечивает 40 млн тонн соли ежегодно.

Мы уделяем этому вопросу столько внимания отчасти для того, чтобы показать, что деньгами может быть все что угодно: золото, бусы, ракушки, соль или данные, так как все они имеют меновую стоимость и пригодны для обмена. С экономической точки зрения ценностью обладает то, чего не хватает, а соли не хватало в течение долгого времени, и поэтому она ценилась выше, чем золото. Сегодня она в избытке, и отсюда ее дешевизна.

В настоящее время данные тоже в избытке и так же дешевы; силой обладает информация, в которую они превращаются и которой не хватает. Иными словами, превращение данных в информацию и знания имеет сегодня ценность, точно так же как в древние времена имело ценность превращение камней и морской воды в соль.

Георг Фридрих Кнапп утверждал в 1924 году: «Существуют средства платежа, которые еще не стали деньгами; далее, есть те, что уже являются деньгами; а еще – те, что перестали быть деньгами».

Поскольку проблемы с данными нарастают, появятся решения. Так же как и в случае с солью, важна была не сама соль, а ее свойства, извлекаемые соледобытчиками из пород и морской воды.

В предыдущей главе мы увидели, что данные – это разновидность валюты, когда рассматривали онлайн-деньги, подобные биткоину, виртуальные валюты, подобные Linden Dollars, и игровые валюты, подобные QQ-монетам. Очевидно, что данные являются деньгами. Мы знаем об этом и согласны с этим, однако если данные – это деньги, то какова их стоимость?

Это прояснил Крейг Мунди, глава Департамента исследований и стратегий Microsoft, который сказал: «Данные – это величайший исходный материал для бизнеса, наравне с капиталом и трудом. То, что мы наблюдаем, – это возможность построения экономики вокруг данных, и это, на мой взгляд, большой сдвиг не только в социальной сфере, но и на макроэкономическом уровне» [71].

И вот здесь на передний план выходит глубинный анализ данных (data mining). Суть его заключается в очень сложной обработке данных для поиска связей между различными и разрозненными фрагментами данных. В банковском деле анализ производится индивидуально в отношении каждого клиента, с тем чтобы, тщательно изучив историю его транзакций, найти способы поднять продажи. Данная практика отражена в концепциях маркетинга «один на один» в книгах Марты Роджерс и Дона Пепперса, а также в работах других авторов, например Фридриха Рейчхелда, изучавшего лояльность клиентов. Теперь все мы говорим об экономике впечатлений (еxperience еconomy) и дружелюбном банкинге (еngagement banking), но я сомневаюсь, действительно ли банки понимают это.

История глубокого анализа данных начинается в 1990-х; в то время он был целиком направлен на более эффективное использование данных в продажах. Получить больше перекрестных продаж, углубить деловые связи, извлечь больше прибыли, избавиться от малоперспективных клиентов… Никакой направленности на улучшение качества обслуживания не было в то время. Подобное наблюдалось в период реорганизации бизнес-процессов, когда банки предпринимали попытки выстроить свои процессы вокруг взаимоотношений с клиентами… Вместо этого большинство банков предпочли небольшие постепенные усовершенствования внутренних процессов с целью снизить издержки.

Сейчас всё по-другому.

В основе больших перемен лежат информационная экономика и возможность для новых игроков использовать информацию как оружие в конкурентной борьбе. Глубокий анализ данных способен сегодня наладить такие взаимоотношения с клиентом, которые обеспечат глубину, лояльность и продажи – всё, чего пытались достичь банки десять лет назад, и всё это может быть сделано сегодня без вмешательства человека. Мы видим это в работе Apple, Amazon, Google и подобных компаний.

Если говорить об Apple, всякий раз, когда вы скачиваете приложение или музыкальный трек, вы неожиданно получаете рекомендации о тысяче других. В музыкальном сервисе Apple каждый музыкант, которого вы слушаете, приводит пятерых других, которые вам могут понравиться.

То, что делает сегодня Google, еще интереснее. Используя ваш IP-адрес, он отправляет вам информацию и рекламу, которые соотносятся с вашей историей поиска. Всё распознается, анализируется, алгоритмически обрабатывается и затем персонализируется таким образом, что маркетинговое видение «один к одному» десятилетней давности может быть реализовано дешево и легко.