Человек – товар – деньги

Прослушать новость

Виктор Орловский – управляющий партнер компании FortRoss Ventures

Кто и когда положил вас на полку? Вы привыкли к тому, что у вас всегда есть выбор. Вам предлагают, и вы выбираете. И мы в своем выборе становимся все более ленивыми.

Исследования показывают, что пользователям нужно совсем немного времени, чтобы положить взятый с полки продукт или услугу назад на полку, если сразу мгновенно польза от этого продукта неочевидна. В особенности это касается интернета и цифровых продуктов, таких как приложения в мобильном телефоне. Очень сложно заставить пользователя скачать себе приложение, затем зарегистрироваться, и начать им пользоваться. Но еще сложнее сделать так, чтобы ваш пользователь остался с вами на долгое время.

Когда мы были в гостях у NetFlix, нам рассказывали про поведение пользователя у экрана телевизора. Если клиент не смог обнаружить интересующий его контент на первом экране, у NetFlix есть 30 секунд времени исправить ситуацию. Если пользователь все еще не проявил интереса и не кликнул "смотреть", то можно считать его безвозвратно утерянным.



Что же из этого следует? Следует глубочайшая персонализация того, что вы показываете и кому вы показываете. Если у вас нет дара предвидения, то и нечего бороться за потребителя, вы все равно проиграете. Что же нужно, чтобы выиграть? Для этого нужно знать о вашем клиенте все. Не знаете все, тогда будьте добры узнать многое… Первое правило гласит –  "данных о клиенте никогда не бывает много". Правило второе – "эти данные никогда не станут полными". Правило третье – "умение выжимать из этих данных максимум предсказательной силы – это ваша самая ключевая компетенция, в особенности, если ваш клиент это пользователь".

Наука и технологии совершают в этой области знаний настоящую революцию. Она называется – машинное обучение и искусственный интеллект. Нейронные сети при достаточном количестве данных способны творить чудеса изобретательности и хорошо предсказывают будущее, визуализируя его по своему, каждому отдельному клиенту. Профессор Стэнфорда Михал Косински проводил глубинные интервью клиентов на предмет определения психотипов и одновременно обучал нейронные сети на фотографиях и анализе активности этих субъектов в социальной сети. В результате нейронные сети обучились настолько хорошо, что без всякого интервью лишь на основании нескольких ваших фотографий и анализа 300 ваших комментариев и лайков в сети, алгоритмы Косинского лучше предсказывают ваш выбор и поведение, чем супруг или супруга исследуемого субъекта.



Избирательная кампания президента США стала хорошим испытательным полигоном для такого рода технологий. Вместо того, чтобы бомбить общественность одними и теми же лозунгами, как это бывало в добрые советские времена, нейронные сети сначала изучили глубоко ваш портрет – в прямом смысле этого слова и ваше поведение в сети и только потом безошибочно предлагали вам такой пост, который провоцировал вашу правильную реакцию на данное сообщение.

А теперь давайте вернемся к вашему выбору. Настолько ли вы свободны, в вашем выборе? И если нет, то почему? И кто дергает за невидимые веревочки, мотивируя вас сделать тот самый правильный выбор.

Ответ на этот вопрос прост. Именно те, кто знает о вас больше и умеет лучше обрабатывать эти знания, тот и получает неоспоримые конкурентные преимущества. А знает о вас больше тот, кому вы доверяете самое ценное – ваше время. Часы, проведенные в социальных медиа и в поиске интересующей вас информации, не проходят даром. В прямом смысле этого слова. Facebook, Amazon (второй по размеру поисковик в США), Google – именно они знают о вас больше всего.



Поэтому, верните товар на полку, то есть вернитесь сами. Мы с вами и являемся тем самым новым товаром в современной экономике, потому как данные, прямо или косвенно полученные от нас с вами, и наше внимание с глубокой персонализацией того, что вам хотят продать, поднимает эти компании на вершины рыночной капитализации.

Telegram-канал "Федерального Бизнес Журнала" - @bizmag_online