Cет Cтивенс-Давидовиц - Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё

Здесь есть возможность читать онлайн «Cет Cтивенс-Давидовиц - Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Город: Москва, Год выпуска: 2018, ISBN: 2018, Издательство: Литагент 5 редакция, Жанр: Прочая научная литература, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Автор книги, специалист Google по Data Science, провел исследование, опираясь на науку о больших данных (Big Data), а также данные, которые может предоставить исследователю Интернет. В результате он получил сенсационные данные, полностью переворачивающие современные представления об обществе, в котором мы живем.

Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё — читать онлайн ознакомительный отрывок

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Большинство предприятий, как правило, в конечном итоге выбирают одну цену, которую готов заплатить каждый потребитель. Но иногда они знают, что члены определенной группы в среднем платят больше. Именно поэтому цены на билеты в кинотеатры для клиентов средних лет выше – у них доходы более высокие, чем у студентов или пенсионеров. Именно поэтому авиакомпании часто берут больше за билет с клиентов, купивших его в самую последнюю минуту. Это ценовая дискриминация.

Большие данные позволяют предприятиям существенно лучше изучить, за что клиенты готовы платить и как разделить людей на группы. Компания Optimal Decisions Group была пионером в использовании научных данных для определения цены, которую потребители готовы платить за страховку. Как это было сделано? Специалисты компании использовали методологию, уже обсуждавшуюся в этой книге. Они нашли клиентов, наиболее похожих на тех, кто желал купить страховку в то время, и оценили, насколько высокую страховую премию те желают получить. Другими словами, был использован метод двойников. Поиск двойников – это здорово, если он помогает нам предсказать, вернется ли бейсболист к своему былому величию. Поиск двойников – это отлично, если он помогает нам вылечить кого-то. Но поиск двойников, помогающий корпорации выжать из вас все до последней копейки? Это уже не так круто. Мой брат-мот будет иметь право жаловаться, если с него возьмут больше, чем с меня-скряги.

Азартные игры – это та область, в которой возможность увеличения числа клиентов потенциально опасна. Большое казино использует нечто вроде поиска двойников для лучшего понимания своих клиентов. Цель? Извлечь максимально возможную прибыль и убедиться, что все больше ваших денег идет в его казну.

Вот как это работает. Казино полагает, что у каждого игрока есть «болевая точка». Это сумма убытков, которые достаточно сильно пугают его – настолько, что он или она не возвращается в казино в течение длительного периода времени. Предположим, например, что у Хелен «болевая точка» – 3000 долларов. Это означает, что если она потеряет их, то казино потеряет клиента – возможно, на несколько недель или месяцев. Если Хелен проиграет 2999 долларов, ей это не понравится. Кто, в конце концов, любит расставаться с деньгами? Но это не деморализует ее настолько сильно, чтобы завтра вечером она не вернулась.

Представьте на минуту, что вы – управляющий казино. И представьте, что Хелен пришла поиграть в игровые автоматы. Каков оптимальный результат? Понятно, вы хотите, чтобы она подошла как можно ближе к своей «болевой точке», но не ступила на нее. Вы хотите, чтобы она оставила в казино 2999 долларов – достаточно для того, чтобы принести вам большую прибыль, но не настолько много, чтобы больше к вам не вернуться.

Как это можно сделать? Ну, есть способы заставить Хелен перестать играть после того, как она потеряла определенную сумму. Например, вы можете предложить ей бесплатное питание. Принять такое предложение достаточно заманчиво, и она бросит автомат ради еды.

Но этот подход связан с серьезной проблемой. Откуда узнать «болевую точку» Хелен? Ведь у людей они разные. Для Хелен это 3000 долларов, а для Джона она может составлять 2000. А для Бена это может быть 26 000. Если вы убедите Хелен остановить игру после того, как она проиграла 2000 долларов, то потеряли прибыль. Если вы ждали слишком долго после того, как она проиграла 3000 долларов, то потеряли на некоторое время ее саму. Далее. Хелен может не захотеть сообщать вам о своей «болевой точке». Она даже может не знать о ней.

Так что же делать? Если вы дошли до этого места в книге, то, вероятно, сможете угадать ответ. Нужно использовать научные данные. Вы узнаете о клиентах все, что нужно – их возраст, пол, почтовый индекс и поведение в азартных играх. На основании информации о проигрышах, выигрышах, посещениях и пропусках можно оценить «болевые точки».

Вы собрали всю возможную информацию о Хелен и находите похожих на нее игроков – более или менее двойников. Затем выясняете их «болевой порог». Вероятно, это будет та же сумма, что и у Хелен. Именно так и поступает казино «Harrah’s», нанявшее компанию «Терабайт», которая имеет доступ к большим данным.

Скотт Гноу, генеральный менеджер «Терабайта», в своей замечательной книге « Super Crunchers» объясняет, что менеджеры казино, увидев, что клиент приближается к «болевой точке», подходят к нему и говорят: «Я вижу, у вас был тяжелый день. Я знаю, что вам понравится наш стейк-хаус. Предлагаю вам сейчас отвести жену на ужин за наш счет».

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё»

Обсуждение, отзывы о книге «Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x