Основанная в 1969 году компания-брокер данных Acxiom и ряд других вдоль и поперек анализировали данные домохозяйств, распределяя частных лиц по потребительским нишам, в которых фигурировали, например, сегменты «Образцово-показательных граждан», «Барских домов», «Селян с дробовиками» и «Пригородных наседок». И это еще не самые худшие образцы социальной стереотипизации[29]. В качестве источников информации у этих брокеров были только официальная статистика и отчетность о покупках по каталогам[30]. Например, узнать о том, сколько в данной местности имеется домов с бассейнами, можно было из кадастровой оценки недвижимости. Во времена, когда информации о потребителях было немного, маркетинговое сегментирование стало неслыханным прорывом. К началу нового тысячелетия годовая выручка Acxiom достигла почти миллиарда долларов[31].
Желание этих брокеров распространить свою аналитику и на интернет-торговлю было вполне естественным. За год до моего прихода в Amazon я работал с командой специалистов Acxiom над возможностью включения цифрового компонента в их базы данных, основанные на почтовых индексах и адресах домохозяйств. Менеджеры Acxiom пытались найти способ привязки нужного адреса электронной почты к уже имеющимся в базе данным о домохозяйстве. И пока Acxiom рассматривала возможность совершения одного небольшого шага, Amazon и остальные были уже на старте гигантского рывка к изобилию социальных данных. Я очень хорошо помню, как за шесть лет до появления первого айфона пытался объяснить менеджерам, что данные из онлайна в скором будущем позволят компаниям знать о домохозяйствах значительно больше. Торговля получит возможность отслеживать каждый поисковый запрос, каждый клик и каждую покупку, обращать внимание на каждую недооформленную «корзину покупок». Имея в своем распоряжении такой объем информации, компании смогут по-настоящему индивидуализировать маркетинг своих товаров и услуг, то есть ориентировать его на сегмент, состоящий из одного человека[32].
Из-за стремления торговать всем, что угодно, Amazon иногда называют «магазином всего», но, учитывая, насколько тщательно компания сохраняет каждый бит информации о своих клиентах и товарах, более правильным было бы называть ее «магазином, запоминающим все»[33]. В ассортименте предложений Amazon – сотни миллионов наименований, и поэтому она не может показать все, что в него входит. Пролистать весь ассортимент компании не получится в силу его масштаба. Компания не сможет показать вам что-то подходящее, пока вы не скажете ей, что именно вы ищете. Для того чтобы получить ранжированные результаты поиска, вам придется поделиться информацией. Варианта сохранить области своего интереса втайне от продавца у вас нет.
В 2002 году, когда я начал работать в Amazon, в числе прочих мы решали задачу перехода от анализа на уровне почтовых индексов к максимальному использованию всей информации о взаимодействии посетителей с сайтом. В итоге мы с командой определили пятьсот существенных признаков для каждого пользователя. А начиналась эта работа с того, что мы задались целым рядом вопросов, например: влияет ли расстояние между адресом доставки и ближайшим книжным магазином на то, как часто данный покупатель делает заказы в Amazon или на стоимость заказа? Можно ли прогнозировать покупательское поведение на основе типа его кредитной карты? Кто оставляет в Amazon больше денег за год – покупатели, делающие заказы в нескольких категориях, или те, кто заказывает только книги? Отличаются ли заказы какого-то конкретного покупателя, сделанные в утреннее время, от тех, которые он делает вечером? Результаты нашего анализа ложились в основу многих решений компании, например при выборе между затратами на рекламу и снижением цен на товары.
29
“Образцово-показательные граждане” – название одного из сегментов Acxiom. См. Hicken, Melanie, “What Type of Consumer Are You?”, CNNMoney, April 19, 2013, http://money.cnn.com/2013/04/18/pf/consumer-type/. “Барские дома” и “Селяне с дробовиками” – две категории программы «Potential Rating Index by Zip Markets» (PRIZM), которую разработала маркетинговая фирма Claritas, созданная в 1990-х годах. Сейчас Claritas – одно из подразделений Nielsen Company – компании, собирающей для производителей информацию о продажах их продукции в рознице и измеряющей телеаудиторию. См. Kotler, Philip, and Kevin Lane Keller, Marketing Management 14 (Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 2012), p. 215. “Пригородные наседки” – категория базы данных розничной сети Best Buy’, которая содержит информацию о 75 миллионах домохозяйств-покупателей и является одной из самых смелых попыток крупной розницы использовать данные для персонализации предложений. См. Kotler, Philip, and Kevin Lane Keller, Marketing Management 14 (Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 2012), p. 71; и Zmuda, Natalie, “Best Buy Touts Data Project as Key to Turnaround”, Advertising Age, February 27, 2014, http://adage.com/article/datadriven-marketing/buy-touts-data-project-key-turnaround/291897.
30
Tynan, Dan, “Acxiom Exposed: A Peek Inside One of the World’s Largest Data Brokers”, IT World, May 15, 2013, http://www.itworld.com/article/2710610/it-management/acxiom-exposed – a-peek-inside-one-of-the-world-s-largest-data-brokers.html.
31
Acxiom Corporation Annual Report 2000, June 26, 2000, p. 3, http://www.getfilings.com/o0000733269–00–000012.html.
32
Менее, чем через десять лет после того, как Дон Пепперс и Марта Роджерс предложили радикально новый подход к маркетингу в своей книге The One to One Future. См. Peppers, Don, and Martha Rogers, The One to One Future: Building Relationships One Customer at a Time (New York: Doubleday, 1993).
33
Заголовок статьи репортера Bloomberg Businessweek Брэда Стоуна получил широкое распространение в качестве обозначения бизнес-идеи Джеффа Безоса. См. Stone, Brad, The Everything Store (New York: Little, Brown, 2013), p. 13. (Русское издание – Стоун, Брэд “The Everything Store. Джефф Безос и эра Amazon”. Азбука Аттикус, 2014). Тем не менее, «амазонцы» считают свою компанию в первую очередь аналитической компанией, и, кстати говоря, идея ее создания осенила Джеффа, когда он работал в хедж-фонде D. E. Shaw & Company, совершившем революцию в спекулятивных биржевых операциях за счет использования все новых и новых источников данных.