Читать книгу Onlife. Ритейл будущего. Что нужно сделать сегодня, чтобы быть лидером отрасли завтра - Вейнанд Йонген - Страница 19

Все эти новые технологии в умной экономике имеют одну общую черту: они генерируют немыслимое количество данных. Многие люди очень настороженно относятся к идее, что так много информации собирается, коррелируется и анализируется и все якобы ради национальной безопасности, науки или торговли. Практика американского шпионского агентства NSA, скандал с данными Facebook/Cambridge Analytica, китайское правительство, пытающееся контролировать благонадежность своих граждан, и, возможно, самое главное – безудержная тяга технологических компаний к данным: многие считают эти вещи отвратительными. По их мнению, неприкосновенность частной жизни является универсальным правом, которое не может быть с легкостью нарушено[104].

Трудность заключается в том, что, хотя граждане ценят свою частную жизнь, они также ожидают защиты от терроризма и возможности жить, не опасаясь компьютерных взломов. Потребители хотят делать покупки в интернете без необходимости сообщать свои данные и загружать приложения, касающиеся их лично. Но большинство людей готовы поступиться некоторой долей приватности, полагая, что им все равно нечего скрывать. В конечном счете мы готовы делиться практически всем в социальных сетях. Мы даем другим доступ, иногда даже не осознавая этого, к нашим личным профилям и принимаем постоянно меняющиеся новые условия крупных технологических компаний, не утруждая себя их чтением.

Конечно, это жесткая привязка: принятие куки-файлов может обеспечить вам лучший пользовательский опыт в интернете, но также может привести к тому, что отслеживающие куки будут преследовать вас в течение нескольких недель подряд. Однако большинство потребителей отказались от возможности отвергнуть куки-файлы.

Итак, как взаимодействуют большие данные, большой бизнес и Большой Брат? Когда сравниваешь Европу, например, с Соединенными Штатами, мнения по этому вопросу сильно расходятся. В Европе сторонники конфиденциальности являются причиной того, что законодатели стараются регулировать данную проблему с помощью законов о cookie, о конфиденциальности и т. п. До принятия новых, более строгих европейских законов о конфиденциальности существовал лишь скудный общеевропейский надзор, который, в частности, особенно радовал американских технологических гигантов. Со всеобъемлющей реформой правил защиты данных в Европе, начатой в 2018 году, люди получили право просматривать свои данные, исправлять неверную информацию, просить прекратить обработку данных и даже иметь право быть «полностью забытыми»[105]. Это законодательство оказывает глубокое воздействие на американские и китайские компании, действующие в Европе, требуя от них, среди прочего, прямого согласия на использование данных для рекламных целей[106].

В Соединенных Штатах настроение более прагматичное: больше невмешательства. Люди считают, что для своего процветания электронная коммерция нуждается в свободном обмене данными. Федеральная торговая комиссия США (FTC), однако, занимает жесткую позицию против предприятий, которые в своих заявлениях о конфиденциальности в интернете вводят потребителей в заблуждение, говоря о том, как будут использованы их данные. Google и Facebook благополучно пережили все это[107]. Нас беспокоит, что мы понятия не имеем о том, как в будущем компании поступят с данными, которые мы предоставляем им сегодня.

Большие данные и конфиденциальность являются противоречивыми темами и в отношении ритейлеров. Предоставление конфиденциальности потребителям может стать новой уникальной точкой продаж для бизнеса. В конце концов, гора уже накопленных общих данных оставляет достаточно возможностей для внесения соответствующих предложений анонимным клиентам законным, и при этом эффективным, способом.

Выбирая защиту данных по принципу проектирования, компании могут принять решение о процедурной защите конфиденциальности клиентов. Это, однако, требует от них с самого начала встроить защиту личных данных в свои услуги. Затем компания может открыто говорить о своей политике конфиденциальности, чтобы показать потребителям: у них в любом случае есть выбор[108].

С другой стороны, потребители больше ожидают защиты данных от своего банка, чем от местного супермаркета, где у них есть карты лояльности. Любимый интернет-магазин должен делать их счастливыми, часто отправляя персональные предложения. Им должна быть предоставлена возможность решать, хотят ли они получать выгоду от персонализированных коммерческих услуг в (интернет-) магазинах, туристических агентствах, банках и страховых компаниях, и если да, то как часто.

Target поражает цель

Однажды в 2012 году разгневанный отец пришел в Target в пригороде Миннеаполиса, требуя поговорить с менеджером[109]. Почему, черт возьми, его дочь-подросток была выбрана для специальных предложений детских игрушек и колясок для малышей? Менеджер был в растерянности, и ему ничего не оставалось, кроме как извиниться.

Target использует ряд данных для своего маркетинга, объединяя номер социального страхования, имя, адрес электронной почты и предыдущие покупки[110]. На основе этих данных система может делать определенные прогнозы. Если молодая женщина покупает в марте бутылку лосьона для тела размером больше средней, пакет, легко превращающийся в мешок для подгузников, и горсть биодобавок, включая кальций, магний и железо, шансы на то, что она родит ребенка в августе, близки к 90 %.

Через несколько дней после инцидента менеджер снова обратился к семье, чтобы еще раз извиниться. Представьте себе его удивление, когда отец поделился с ним новостью, что его дочь призналась: она все-таки беременна.

Интерпретация

Алгоритмы иногда могут дедуктивно вывести о нас факты, о которых не имеют понятия даже члены наших семей (см. пример про Target выше). Однако скептики непреклонны в том, что большие данные всегда нужно интерпретировать, особенно в случае этических проблем. Они считают, что такого рода данные являются «инструментом, помогающим нам найти ответы, достаточно хорошие на данный момент, пока мы не найдем лучшие методы и даже лучшие ответы»[111]. Ученые и статистики настойчиво утверждают, что корреляции, подтвержденные большими данными, очень далеки от причинно-следственных связей. Они также снова и снова подчеркивают, что часто используемые и неточные данные имеют серьезные недостатки[112].

Большие данные как явление не в состоянии избежать классического цикла шумихи. Их сторонники убеждены, что большие данные станут ответом практически на любую проблему в мире. Однако маловероятно, что обещания окажутся универсальными. Большие данные бывают разных форм и размеров, но не все они являются хорошими[113].

104

Reinventing Capatalism in the Age of Big Data, Victor Mayer-Schonberger and Thomas Range, John Murray, January 2018.

105

‘Protection of personal data’, www.ec.europe.eu.

106

‘WhatsApp, Facebook and Google face tough new privacy rules under EC proposal’, Samual Gibbs. www.theguardian.com, January 10, 2017.

107

Interview professor Lokke Moerel, De Brauw Blackstone Westbroek, Het Financieele Dagblad, February 15, 2014.

108

Interview with Susan Athey, economist, Michael Persson, de Volkskrant, June 13, 2014.

109

‘How Target Figured Out A Teenage Girl Was Pregnant Before Her Father Did’, Kashir Mill, Forbes, February 16, 2012.

110

‘How Companies Learn Your Secrets’, Charles Duhigg, The New York Times, February 16, 2012.

111

Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think, Viktor Mayer-Schonberger and Kenneth Cukier, Houghton Mifflin Harcourt, 2013, page 276.

112

‘Saving Big Data from Big Mouths’, Cesar A. Hildalgo, www.scientificamerican.com, April 29, 2014.

113

‘The Eight Most Common Big Data Myths’, Joerg Niessing, www.knowledge.insead.edu, March 5, 2015.