Чтение онлайн

на главную - закладки

Жанры

Вынос мозга! Как маркетологи манипулируют нашим сознанием и заставляют нас покупать то, что им хочется
Шрифт:

Новейший трюк, с помощью которого наши собственные мобильные телефоны превращаются в инструменты добычи данных? Приложение для iPhone под названием shopkick, выпущенное на рынок в ноябре 2010 года, как раз перед рождественским сезоном покупок, предлагает бонусные очки за шопинг. Бонусы можно использовать в любом магазине, от Macy’s до Sports Authority и Best Buy, начисляются они просто за посещение магазина; за исследование товара начисляется больше очков и еще больше, конечно же, за покупку. Но это еще не все. Каждый раз, когда вы входите в магазин, рассматриваете товар или делаете покупку, shopkick собирает и обрабатывает данные о покупке и использует их для того, чтобы присылать индивидуальные обращения и предложения прямо на ваш мобильный.

Не знаю, как вам, а мне от этого становится не по себе.

Тратьте… на свой страх и риск

Возможно, вы очень удивитесь, когда узнаете, что Walmart, самый крупный и самый рентабельный розничный торговец в мире, также

располагает одной из самых крупных баз данных в мире. Фиксируя данные о продажах в более чем трех тысячах магазинах в шести странах с помощью электронной системы учета реализации, Walmart накапливает информацию в 7,7-террабайтном хранилище Teradata [10] – объем этой базы данных во много раз превышает размеры базы данных федерального правительства. Благодаря таким размерам компания Walmart располагает беспрецедентным доступом к информации об очень многих из нас. Вот почему в любое время Walmart всегда знает, какие товары покупают, а какие не пользуются спросом – и у каких именно потребителей (кстати, эта сеть магазинов славится своей страстью к накоплению информации). И компания знает, как использовать эту информацию, чтобы заставить нас покупать. Я уже рассказывал о том, как розничные торговцы типа Walmart наняли специальную компанию, которая помогает им предсказать экстремальные события вроде землетрясений и снежных бурь и заработать на этом. Что же, выходит, они также используют данные об экстремальных погодных условиях в прошлом, чтобы выяснить, какими именно продуктами (кроме само собой разумеющихся) нужно запасаться. Например, несколько лет назад, когда ураган приближался к атлантическому побережью, компания Walmart обработала цифры, чтобы выяснить, что именно жертвы урагана покупали во время предыдущего урагана. Нет, это не были фонарики. Самым продаваемым предураганным продуктом оказалось пиво, а продажи клубничного печенья Pop-Tarts (кто бы мог подумать) увеличились в семь раз. Соответственно, скоро машины, нагруженные выпечкой и пивом, неслись к месту ожидаемой непогоды.

Но самое страшное в таком поведении вовсе не то, что гигантские компании розничной торговли получают огромную прибыль (это и так понятно). Самое страшное – что среднестатистический потребитель понятия не имеет о том, насколько пристально за ним следят. В магазине Walmart нет карточек скидок, нет купонов со штрихкодами, только «низкие цены каждый день». Так как же Walmart добывает информацию без программы лояльности? Считывает с наших кредитных карточек.

Удивительно, как много информации можно добыть из кредитной карточки с помощью современных технологий. В 2002 году Дж. П. Мартин, исполнительный директор компании Canadian Tire (которая, помимо покрышек и автомобильных аксессуаров, продает электронику, спортивные товары и кухонные принадлежности) начал анализировать данные, собранные по результатам кредитных трансакций, обработанных компанией в предыдущем году. Среди множества других вещей Мартин обнаружил: люди, покупавшие контролеры угарного газа, практически никогда не пропускали платежи; аккуратными плательщиками были и потребители, покупающие насадки на ножки столов и стульев, предотвращающие царапанье пола. Выяснилось также, что люди, покупающие дешевые, небрендовые моторные масла, более склонны пропускать платежи по кредитным карточкам, чем люди, покупающие дорогие марочные продукты, а если человек покупал хромированный череп для своего автомобиля, он, «скорее всего, вообще не станет оплачивать счета» [11]. Из всего этого Мартин сделал вывод, что покупаемые нами бренды – это «окна в нашу душу», или, по крайней мере, в нашу готовность платить долги [12].

И это не случайный эксперимент. На самом деле методы Мартина очень широко используются. Большинство кредитных компаний обладают (вообще-то всегда обладали, но теперь еще и постоянно совершенствуют с помощью новых технологий) системами, детально анализирующими все ваши данные, выискивающие признаки того, что вы можете оказаться неблагонадежным плательщиком. Какие это признаки? Например, один из из них: вы заходили на свой банковский счет через Интернет глубокой ночью: это говорит о том, что вы беспокоитесь о своем финансовом положении. Если вы пользуетесь кредитной карточкой, чтобы покупать товары повседневной необходимости, например продукты или лекарства, это свидетельствует о том, что у вас, возможно, финансовые затруднения. Вы внезапно перевели крупную сумму на карточку, которой очень редко пользуетесь? Еще один тревожный признак, вероятно, вы намерены уклоняться от предстоящей ежемесячной выплаты или даже приближаетесь к полной неплатежеспособности. Компания American Express признала, что однажды использовала данные о том, в каких магазинах бывают владельцы ее кредитных карт, чтобы установить кредитные лимиты – и понизить их, если имеются признаки того, что человек испытывает финансовые затруднения. И хотя American Express прекратила эту практику, другие компании продолжают ее; в 2008 году обнаружилось, что одна второстепенная компания кредитных карточек сократила лимиты для тех владельцев, которые посещали «ломбарды, массажные салоны, шиноремонтные мастерские, брачных консультантов, бары и ночные клубы» [13].

Какой бы кредитной карточкой вы ни пользовались, каждый раз, когда вы переводите на нее деньги, компания фиксирует, сколько именно вы потратили и на какие именно продукты. И хотя неразговорчивые представители компании отказываются разглашать информацию о том, как именно они используют эти данные, вам следует знать хотя бы то, что любой операции с кредитной карточкой (по Интернету или нет) присваивается «код товарной категории», четырехзначный номер, указывающий, какой вид бизнеса или услуга были оплачены. Коды категории включают

все: «магазины париков и шиньонов», «винно-водочные магазины», «ломбарды», «оптовые покупки» и «залог и поручительство» [14] – все это, если задуматься, подробно рассказывает компаниям, выпускающим кредитные карточки, о вас и вашем стиле жизни. Мужчины, если вы принадлежите к 87 процентам мужского населения США, покупающих продукты, которые не принято обсуждать вслух, или расплачиваются на сайтах, гарантирующих, что в вашей кредитной истории появится неопределенная и осторожная формулировка вроде «международная торговая компания» (а не «диски для взрослых из видеосалона Карла»), этот код торговой категории все равно будет понятен кредитной компании.

У вас много трансакций в категории «перелеты»? Вам на почту может прийти предложение, связанное с услугами авиакомпаний, либо сулящая вознаграждение кредитная карточка от крупной сети отелей. Пол Стивенс, директор политики и пропаганды Информационного центра прав конфиденциальности в Сан-Диего, говорит: «В зависимости от того, насколько часто вы пользуетесь кредитной картой, эмитент карты, судя по всему, получает очень ясное, отчетливое представлением о владельце» [15]. Такие тактики объясняют, почему человек со значительными долгами может найти немало предложений обнаружить в своем почтовом ящике новую кредитную карточку для лиц с «не совсем безупречной кредитоспособностью». Кто стоит за этими предложениями и почему они так хорошо осведомлены о ваших финансах, что появляются в самый подходящий момент? Некоторые финансовые учреждения, включая Большую тройку агентств кредитных рейтингов – Equifax, Experian и TransUnion, пристально изучают разного рода документы, включая банковские и судебные истории, и создают на их основе сложные профили финансовой активности более чем ста миллионов американцев [16]. Затем они продают эти подробные данные – включая имена, адреса, номера социальной безопасности, семейное положение, недавнее рождение ребенка в вашей семье, уровень образования, марку автомобиля, провайдера кабельного телевидения и даже данные о подписке на газеты и журналы, – банкам, компаниям кредитных карточек и ипотечным брокерам, а те, в свою очередь, вступают в ожесточенную конкуренцию друг с другом, чтобы найти новых, еще не обработанных клиентов – даже тех, кому в обычных условиях пришлось бы немало попотеть, чтобы получить кредит! Да, это правда: компании, отвечающие за поддержание и обновление вашего кредитного рейтинга, частенько продают вашу финансовую информацию компаниям кредитных карточек и ипотечным кредиторам.

Большинство людей приписывают счастливой и своевременной случайности тот факт, что в их почтовом ящике обнаруживается предложение кредита под залог жилой недвижимости как раз в то время, когда им стало трудно выплачивать ипотеку. Но это не случайность. «Мы звонили людям, и они были ошеломлены, – сказал Аллан Геллер, СЕО компании Visions Marketing Service в Ланкастере, Пенсильвания, которая проводит телемаркетинговые кампании для банков, предлагающих кредиты на новых условиях. – Они говорили: “Просто удивительно, что вы мне позвонили. Как вы узнали, что мы как раз собирались это сделать?”». Он добавил: «Мы очень смеялись у себя в офисе». Цель этой необычайно изобретательной тактики – создать «видимость почти безошибочной прозорливости» [17], подобно тому как дьявол нашептывает нам на ушко именно в тот момент, когда наша защита ослаблена, а потребности насущны.

Благодаря методикам сбора информации банки и кредиторы знают о наших финансах достаточно, чтобы сформулировать свое неожиданное предложение в соответствии с индивидуальной ситуацией. Зачастую они доходят до того, что подсчитывают с точностью до доллара, сколько бы мы сэкономили на ипотеке или кредитной карточке с ежемесячными выплатами, если бы «воспользовались преимуществом» и приняли их предложение. Несколько лет назад некий банк довел эту персонализацию до абсурда. Банк сделал спутниковые фотографии района и отпечатал изображение недвижимости каждого владельца на конверте с персональным кредитным предложением. Неудивительно, что это испугало большинство потребителей, и кампанию свернули.

Хотя ни банки, ни компании кредитных карточек не раскрывают своих внутренних методов, общеизвестно, что один из главных источников данных для них – свидетельства о владении собственностью. Поскольку такое свидетельство – это документ публичного характера, каждый раз при покупке собственности, мы попадаем, по выражению профессионалов, в «триггерный список» – указание на то, что мы только что переехали или скоро переедем. Затем компании покупают эти «триггерные списки» и используют их для того, чтобы обрушить на нас поток не только предложений о займах и кредитных карточках, но и каталогов, подписок и многого другого. Зная о том, что владельцы недвижимости тратят почти 12 тысяч долларов на новую мебель в первые шесть месяцев после переезда в новый дом, причем большую часть этой суммы – в первые несколько недель или дней, компания ALC Milestones New Movers and New Homeowners, например, продает компаниям и бизнесам – таким, например, как Crate & Barrel и Pottery Barn – уточненную информацию о только что приобретенной собственности и о тех, кто нуждается в новой обстановке [18].

Используя технику, известную под названием «прогнозное моделирование» (в общих чертах это сравнение вашего поведения с поведением тех потребителей, профиль которых приблизительно соответствует вашему), сборщики данных и банки знают, что вам может потребоваться новый кредит на жилье еще до того, как вы сами это поймете. Equifax (одна из компаний, поддерживающих ваш кредитный рейтинг) даже предлагает кредиторам брошюру под названием «Целевые прогнозные триггеры», в которой описаны «эффективные техники составления профилей», помогающих выявить потребителей, демонстрирующих «статистическую предрасположенность к новому кредиту» [19].

Поделиться:
Популярные книги

В зоне особого внимания

Иванов Дмитрий
12. Девяностые
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
В зоне особого внимания

Сильнейший ученик. Том 2

Ткачев Андрей Юрьевич
2. Пробуждение крови
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Сильнейший ученик. Том 2

Нищенка в элитной академии

Зимина Юлия
4. Академия юных сердец
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
5.00
рейтинг книги
Нищенка в элитной академии

Назад в СССР 5

Дамиров Рафаэль
5. Курсант
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
6.64
рейтинг книги
Назад в СССР 5

Столичный доктор. Том III

Вязовский Алексей
3. Столичный доктор
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Столичный доктор. Том III

Секретарша генерального

Зайцева Мария
Любовные романы:
современные любовные романы
эро литература
короткие любовные романы
8.46
рейтинг книги
Секретарша генерального

Мастер Разума III

Кронос Александр
3. Мастер Разума
Фантастика:
героическая фантастика
попаданцы
аниме
5.25
рейтинг книги
Мастер Разума III

Идеальный мир для Социопата 3

Сапфир Олег
3. Социопат
Фантастика:
боевая фантастика
6.17
рейтинг книги
Идеальный мир для Социопата 3

Ученик

Первухин Андрей Евгеньевич
1. Ученик
Фантастика:
фэнтези
6.20
рейтинг книги
Ученик

Попытка возврата. Тетралогия

Конюшевский Владислав Николаевич
Попытка возврата
Фантастика:
альтернативная история
9.26
рейтинг книги
Попытка возврата. Тетралогия

Ищу жену для своего мужа

Кат Зозо
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
6.17
рейтинг книги
Ищу жену для своего мужа

Сила рода. Том 3

Вяч Павел
2. Претендент
Фантастика:
фэнтези
боевая фантастика
6.17
рейтинг книги
Сила рода. Том 3

Крестоносец

Ланцов Михаил Алексеевич
7. Помещик
Фантастика:
героическая фантастика
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Крестоносец

На границе империй. Том 10. Часть 4

INDIGO
Вселенная EVE Online
Фантастика:
боевая фантастика
космическая фантастика
попаданцы
5.00
рейтинг книги
На границе империй. Том 10. Часть 4