Блеск и нищета Big Data

SRINAGAR, KASHMIR, INDIA - APRIL  29:  Indian laborers sort through the heaps of waste at the city's lone landfill site on April 29, 2015 in Srinagar, the summer capital of Indian administered Kashmir, India.  Kashmir has witnessed huge influx of poor migrant laborers from different parts of India over the past few decades. Living below poverty line and with little access to education or sanitary living conditions, whole families, including children, mostly from different Indian states collect scrap to make a living.  These Indian laborers sort through heaps of waste at a landfill site in Srinagar, where an average  400 metric tonnes of solid waste is dumped  on daily basis. Working at landfill sites can be hazardous and many of laborers do manual scavenging without basic precautionary equipment. Although the Indian economy has seen significant growth, there are still millions of people who survive on less than $1 (63 INR) a day. International Workers' Day, also known as Labour Day in some places is marked on May 1, 2015. (Photo by Yawar Nazir/Getty Images)
5 правил философа Протагора для нашего времени.

О чем писали фантасты в 1960 году? Правильно, о космосе и роботах. Где ныне эти два светоча-жупела? Именно.

Двадцатью годами позже космос совершил имплозию (ушел обратно в голову, где, собственно, ему и следует быть), а искусственный интеллект (далее ИИ) с легкой руки Уильяма Гибсона стал сетевым. Еще через пять лет родилось понятие виртуальной реальности, еще через столько же появился первый коммерческий браузер. В принципе уже тогда приложения Big Data стали возможны. Каждый попадавший в Сеть становился потенциальной жертвой не то корпораций, не то спецслужб. Так что же, в отличие от космических фантазий и трех законов Азимова предсказания фантастов восьмидесятых сбываются и компьютерные сети завтра проникнут в наше сокровенное и сольются с ним? Бось, нет. Или, точнее, как и в случае с космосом, это может произойти, но значительно позже. От осознания возможности к ее реализации много воды утечет.  В 1960 году человек уже видел галактики и обладал спутником с лайкой. Мостик напрашивался сам собой, а потом наступило разочарование. Вот и сегодня, человек собрал Big Data, и… ничего не происходит! Amazon, как и 15 лет назад, рекомендует нам «Войну и мир» после покупки «Анны Карениной». В чем проблема?

А проблема стара, как мир. Космос, роботов и петабайты объединяет забвение старой максимы, автор коей – Протагор (V век до н.э): «Человек есть мера всех вещей, и существования существующих, и несуществования несуществующих». Или, в версии доктора Снаута из «Соляриса» Тарковского, «Человеку нужен человек». Человек – мера всего, а значит – и бутылочное горлышко всего. Оно же прокрустово ложе. Запомним это перед тем как падать ниц перед всесилием Big Data. Только осознание глубокой антропоцентричности всего, что мы делаем, позволит вывести что-нибудь дельное из подвластного нам состояния вещей, а не мечт о галактиках (роботах, телепортации и пр.)

Для иллюстрации применимости протагорова тезиса в ХХI  веке лучше всего начать с новомодных страшилок а ля Викиликс Джулиана Ассанжа. Уж конечно, ФБР, ЦРУ, ФСБ и иже с ними – важнейшие бенефициары Big Data. Но сколь велика опасность? Компромата, действительно, на каждого не счесть. Но между космосом метаданных и приказом арестовать Ивана Пупкина стоят протагонисты Протагора с именами, фамилиями и тараканами в мозгах. Помните первый эпизод «В круге первом» Солженицына? Информация о ЕДИНСТВЕННОМ звонке в английское посольство могла пропасть вотще по нерасторопности усталого солдата на прослушке. Строго говоря, эффективная перлюстрация требует числа агентов, сопоставимого с числом подозреваемых. Говорят, в ГДР каждый второй был агентом Штази. Но слабо верится… Тем более что в эпоху СССР-ГДР-СФРЮ не было Интернета. А сегодня след, который каждый из нас оставляет в Паутине, больше жизни. Мы можем уважать Ассанжа, засвистевшего в свисток, но проблема скорее всего сильно преувеличена. «Машина», говорите, фильтрует сообщения по алгоритмам и выдает «солдату» только реально подозрительные? Увы, без реального, а не алгоритмизированного ИИ, эффективность фильтра ограничена. Даже если фильтр не ошибся (что маловероятно) и выдал ровно правильный 1% метафайла на Ивана Пупкина, этот 1% сегодня во много раз больше всего компромата, имевшегося у КГБ на самого желанного врага народа в 1980 году. И, увы, Big Data не повысили раскрываемость преступлений и не снизили частоту терактов.

С тою же проблемой сталкивается бизнес. Иметь Big Data и пользоваться ими – это, я вам скажу, не просто разница, а целый водораздел! В прошлому году я купил на Expedia.com билет в Берлин. Слетал. До сих пор отбрыкиваюсь от назойливого «Борис, дешевые билеты в Берлин для Вас!». Нет чтобы сказать «Борис, если Вам понравился Берлин, не хотите ли в Мюнхен? Там тоже есть прекрасный музей искусства ХХ века, и перелет всего 16 тысяч рублей!». Черта с два. ИИ, конечно, не может знать, что, ища в сети дешевый билет в Берлин, я его-таки купил. Но ПИ (П=природный) догадался бы, что я его с высокой вероятностью купил. И сразу после этого провел немало времени на муниципальном сайте берлинских музеев, долее всего на Hamburger Bahnhof. Но кто объединит куски моего digital footprint в мой analog portrait? Кто сделает мне предложение, от которого я не могу отказаться? Увы, «человеку нужен человек». К Борису должны подойти Григорий и Федор, выпить с ним кофе (109*3=327 рублей плюс метро 35*2= 70, итого без малого 400 целковых за контакт), и продать ему билет в Мюнхен, в Новую Пинакотеку, в Баварскую оперу, плюс нумер в отеле Bayerische Hof… Но! Даже если бы веб-движок и вправду вобрал в себя ПИ Григория и Федора, откуда ему знать, что «объект» на самом деле летал в Берлин на концерт пианиста Александра Мельникова, который в его digital footprint вообще отсутствует!

Получается, у нас в руках инструмент огромной силы, а инструментарий для того, чтобы этим инструментом воспользоваться, еще не разработан? Big Data бесполезны, и надо вернуться в каменный век сегментации, опросных листов и прочая? Нет, конечно. Хотя сегментация – не каменный век, и очень даже нужная штука в век виртуальный. Я об этом отдельный пост напишу. А инструментарий к инструменту уже есть. Просто надо развернуть на 180 градусов все, что вы интуитивно собираетесь делать. Вашей интуицией могут двигать как пережитки традиционного маркетинга, так и необоснованные ожидания от интернет-реальности – боюсь, и то и другое будет мешать.  Давайте назовем эту методику, например, ППП – Пять правил Протагора.

  1. НЕ используйте все данные о клиенте. Ограничьтесь чем-то малым и конкретным, например, потреблением им кофе. (Вас коробит, я знаю. В вас сидит бедолага-маркетолог, которому Котлер врастил в мозг отвратительное «хочу все знать». На самом же деле Big Data наконец позволяет узнать de ungue leonem, по когтю – льва!)
  2. НЕ пытайтесь дать клиенту максимум возможного. Позиционируйтесь КАК МОЖНО БОЛЕЕ УЗКО, остальное за ниточку притянется. Например, если вы хотите конкурировать с P&G по всему фронту, ваш слоган «Лучшее моющее средство для фарфоровой посуды. Ваши костяные кофейные чашечки обретут вечную жизнь». И не заметите, как станете мировым лидером по туалетным утятам, стиральным порошкам и т.д.!
  3. НЕ занимайтесь пассивным сбором клиентской информации. АКТИВНО запускайте свою версию того, что вы хотите видеть в клиенте. Цифровая реакция на ваши действия позволит вам скорректировать стратегию, избавив вас от массивов ненужных данных. Вы будете у руля, а не волны и ветер. Говорите, можно ошибиться? Так вы все равно ошибетесь, но сильнее и бесповоротно. СОЗДАВАЙТЕ вокруг клиента свою Small Data в противовес его Big. И он пойдет за вами!
  4. НЕ питайте иллюзий, что Big Data поможет найти оптимальное предложение для каждого покупателя. Исходить надо из противоположной предпосылки. С массивами данных имеет смысл проводить обычные для аналогового мира сегментационные упражнения, после чего выбрать по несколько человек из сегмента и действительно уделить им время и понять их мотивы, а не паттерны поведения. Big Data поможет распространить ваши знания на весь сегмент, но идти ОТ человека к сегменту в цифровой реальности легче и правильнее, чем наоборот.
  5. НЕ ловите рыбу в мутной воде. Стройте гипотезы. Их легко проверить, имея на руках все данные.

Коммерциализация космоса происходит вдали от Туманности Андромеды и прочих заманух 1960 года. Мы идем «поперек» мечты шестидесятников, пользуясь космическими технологиями типа лайкры, возя туристов на МКС и разрабатывая не звездолеты для стар-треков, а компактные ракеты для желающих увидеть Землю издалека. И платить за это деньги. ИИ ограничивается пылесосом iRobot? Ну и прекрасно, раз пылесос продается! Человек есть мера всех вещей, друзья мои. Где тут ближайший памятник Протагору, цветы возложить?

Больше о качественном стратегическом маркетинге — на нашей программе «Мастерство стратегического управления»  16-17 апреля. До встречи!

Борис Порецкий

Эксперт Vera Via

boris_poretskiy

Подружитесь с нами в соцсетях

Фёдор Рагин

Анастасия Сербинова
Яндекс.Метрика