Димитри Маекс - Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть

Более широко известны рекомендационные механизмы Amazon.com и Netflix. Они создают ценность для пользователя: «Если вы купили эту книгу или посмотрели этот фильм, то вам, возможно, понравится следующее…» – в обмен на личную информацию. Эти компании изменили правила игры. Они не собирают тайком данные о потребителях, надеясь, что те никогда об этом не узнают. Они не используют мелкий шрифт в сообщениях о возможности отказаться от предоставления данных. Напротив, они превращают сбор данных в центральный элемент ценностного предложения, поэтому аудитория готова к сотрудничеству и хочет его.

Мои коллеги из Ogilvy Singapore придумали довольно умный способ сбора информации о клиентах для косметического бренда Pond’s. У компании есть особое устройство – анализатор, который используется в аптеках и косметических магазинах (для определения состава кожи, степени ее влажности и жирности). Благодаря анализатору можно даже определить состав крема Pond’s – какому типу кожи он наилучшим образом подходит. В этом случае клиенты просто счастливы предоставить свои личные данные. Как ни странно, но анализатор кожи оказался идеальным устройством для сбора информации.

Другой отличный пример – устройство Nike+, который выпустила компания Apple совместно с Nike. Он представляет собой комплект из сенсора (акселерометр), помещенного внутрь кроссовки, и специального устройства, крепящегося к плееру iPod nano. Сенсор отслеживает всю информацию о состоянии бегущего человека и все характеристики пробежки. Чтобы Nike+ работал, вам необходимо предоставить компании Nike довольно много личной информации о своих физических упражнениях. Однако это никого не беспокоит до тех пор, пока Nike использует ее для улучшения жизни потребителей.

Во всех этих случаях потребители добровольно делятся информацией о себе. Я считаю, что отслеживание поведения потребителей во всех случаях должно быть добровольным. Если вы не хотите разглашать личные данные, то это должно оставаться вашим правом. Но в этом случае другие участники системы вправе не делиться с вами бесплатным контентом.

Какой-то компании не удается убедить потребителей передать ей личные данные, но другой это оказалось под силу. Такая информация может перепродаваться, но исключительно с согласия потребителей. Это уже происходит на Foursquare, где вы можете получить купон или специальное предложение от ресторана или кофейни только потому, что оказываетесь неподалеку.

Было бы хорошо, если дискуссии на тему защиты личной жизни сместились бы в сторону разговора о потенциальном обмене ценностями. Как уже было сказано выше, я думаю, что так и случится. Отчасти это связано с появлением нового поколения потребителей. Меня всегда поражает, насколько мало молодые люди беспокоятся о защите своей личной жизни. Но они растут в социальных сетях. Они позволяют другим людям видеть свой профиль и делятся с ними сведениями о своей жизни и занятиях. Они открыто рассказывают знакомым и незнакомым людям о своем местонахождении.

Охота за талантами

Статистики вдруг стали популярны. Google утверждает, что в их компании работают самые сексуальные статистики в мире. IBM нанимает их на работу тысячами. Они наслаждаются возможностью копаться в невероятно огромных базах данных, ежедневно создаваемых в цифровом пространстве. Современный мир превратился в настоящее игровое поле для математиков и статистиков. Им удается находить информацию, генерирующую внедрение новшеств в медицину, производство, финансы и, разумеется, маркетинг.

Где нам находить этих внезапно ставших популярными специалистов? Хороший вопрос и большая проблема. Математика и статистика – не самые популярные предметы у студентов, особенно в США. По данным Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), деятельность которой направлена на улучшение экономического и социального благосостояния людей во всем мире, студенты из США занимают в мировом рейтинге математических знаний лишь двадцать пятое место. Мой собственный опыт говорит примерно о том же. Большинство кандидатов, направляющих мне свои резюме, получали образование за пределами США (в основном в Китае и Индии). Но нанять на работу талантливых иностранцев мешают жесткие визовые правила, а иногда их собственное нежелание покидать родину. Все больше иностранных математиков отказываются покидать страны, в которых родились и которые находятся на этапе бурного развития.