& Gamble, а победить их. Целью Target был маркетинг среди родителей до появления ребенка — вот почему коллеги Эндрю Поула подошли к нему в тот день с вопросом о построении алгоритма выявления беременности. Если им удастся определять будущих матерей на втором триместре беременности, то они смогут первыми зацепить их.
Единственная проблема заключалась в том, что обнаружить беременных клиенток оказалось не так-то просто. У Target был реестр «предродительных вечеринок», который помогал найти некоторых беременных женщин. Кроме того, все эти будущие мамы охотно делились ценной информацией вроде ожидаемой даты рождения ребенка, что позволяло компании узнать, когда отправлять им купоны на подгузники и витамины для беременных. Однако реестром пользовалась только часть беременных покупательниц Target.
Были и другие покупатели, которые, по мнению руководства, могли быть беременными, ибо покупали одежду для беременных, мебель для новорожденных и коробки с подгузниками. Однако знать и подозревать — вовсе не одно и то же. Как узнать, что женщина покупает подгузники для своего будущего ребенка, а не в подарок беременной подруге? Кроме того, важны сроки. Купон, который очень пригодился бы за месяц до предполагаемого рождения ребенка, могут выкинуть в помойку через несколько недель после родов.
Поул начал работу над задачей с того, что тщательно просмотрел информацию в реестре «предродильных вечеринок» Target, и это помогло ему понять, как меняются покупательские привычки среднестатистической женщины по мере приближения родов. Реестр служил ему своего рода лабораторией для проверки предположений. Каждая будущая мать сообщала свое имя, имя супруга и предполагаемую дату родов. Банк данных Target мог привязать эту информацию к гостевому ID-номеру семьи. В результате каждый раз, когда эти женщины покупали что-то в магазине или онлайн, Поул с помощью предполагаемой даты родов, которую они назвали, мог определить триместр беременности, во время которого сделана покупка. Довольно скоро он понял модели.
Как выяснил Поул, будущие матери совершали покупки вполне предсказуемым образом. Возьмем, к примеру, лосьоны. Их покупают многие, однако аналитики Target обратили внимание, что женщины из реестра «предродильных вечеринок» закупали удивительно много лосьона без запаха примерно в начале второго триместра беременности. Другой аналитик заметил, что в первые 20 недель беременности многие женщины берут много витаминов вроде кальция, магния и цинка. Каждый месяц множество людей покупают мыло и ватные шарики, однако, если кто-то вдруг начинает приобретать кучу ватных шариков и мыла без отдушки, а также дезинфицирующих средств для рук и мягких мочалок и все это через несколько месяцев после закупки лосьонов и цинка с магнием, значит, у этой покупательницы приближается дата родов.
После того как компьютерная программа Поула разобралась с данными, он смог назвать около 25 товаров, которые в совокупности позволяли, образно говоря, «заглянуть во чрево» женщины. Самое главное, что он мог догадаться, на каком триместре находится беременность — а соответственно примерно определить дату родов, — чтобы Target могла отправлять купоны как раз в тот момент, когда женщина уже готова отправиться за новыми покупками. К тому моменту, когда Поул закончил работу над программой, она могла оценить практически любого постоянного покупателя по шкале «вероятности беременности».
Дженни Уорд, 23 года, из Атланты,51 купила лосьон с какао-маслом, сумочку, достаточно вместительную, чтобы туда влезла коробка с подгузниками, цинк, магний и яркий голубой коврик. С вероятностью 87 процентов она беременна и родит примерно в конце августа. Лиз Талер из Бруклина, 35 лет, купила пять упаковок мягких мочалок из ткани, бутыль средства для стирки «для чувствительной кожи», мешковатые джинсы, витамины с омега-3 кислотами и кучу увлажняющих средств. 96 процентов вероятности, что она беременна и, возможно, родит в начале мая. Кейтлин Пайк, 39 лет, из Сан-Франциско, купила только коляску-трость за 250 долларов и ничего больше? Возможно, это подарок подруге на «предродильную вечеринку». Кроме того, в ее демографических данных указан развод два года назад.
Программа Поула обработала данные каждого покупателя из базы данных Target. И он получил список сотен тысяч возможно беременных женщин, которых компания могла завалить рекламными проспектами подгузников, лосьонов, детских кроваток, салфеток и одежды для беременных в тот момент, когда их покупательские привычки особенно склонны к изменениям. Если хотя бы часть этих женщин или их мужья начнут совершать покупки в Таргет, компания получит миллионы долларов чистой прибыли.
Незадолго до начала этой массовой рекламной рассылки один из сотрудников отдела маркетинга спросил: «А как отреагируют женщины, когда поймут, что Target так много знает о них?»
«Мы отправляем женщине каталог со словами „Поздравляем с рождением первого ребенка!“, хотя она никогда не сообщала нам о своей беременности. Не всем это понравится, — пояснил мне Поул. — Мы очень строго соблюдаем все законы о неприкосновенности частной жизни. Однако, даже следуя закону, можно совершать поступки, от которых людям станет дурно».
Причина для беспокойства действительно есть. Примерно через год после создания Поулом модели выявления беременных в магазин Target в Миннесоте пришел мужчина и потребовал встречи с менеджером. Он был страшно зол и держал в руках объявление.
«Моя дочь получила это по почте! — воскликнул он. — Она еще учится в средней школе, а вы рассылаете ей купоны на детскую одежду и колыбели? Вы что, подталкиваете ее забеременеть?»
Менеджер никак не мог понять, о чем говорит мужчина. Затем посмотрел на конверт. Естественно, на нем значилось имя дочери разгневанного клиента, а внутри лежали рекламные проспекты на одежду для беременных, мебель для детских комнат и фотографии улыбающихся младенцев, которые счастливо глядели в глаза своим мамам.
Менеджер принес глубокие извинения, а спустя несколько дней позвонил и извинился еще раз.
Отец девочки был в замешательстве.
«Я поговорил с дочерью, — сказал он. — Оказывается, у нас дома много чего случилось, о чем я не имел ни малейшего понятия. — И он глубоко вздохнул. — В августе она должна родить. Я должен извиниться перед вами».
Target — не единственная компания, которая подняла волну беспокойства среди потребителей. Другие фирмы подвергались нападкам за куда менее назойливое использование данных. Например, в 2011 году житель Нью-Йорка подал в суд на McDonald’s, CBS, Mazda и Microsoft, утверждая, что рекламное агентство этих фирм следило за его интернет-серфингом, чтобы определить профиль его покупательских привычек. В настоящее время в Калифорнии идут процессы по групповым искам против сетей розничной торговли Target, Walmart, Victoria’s Secret и других. Компании обвиняют в том, что они просили покупателей сообщить свой почтовый индекс при оплате кредитной картой, а затем воспользовались этой информацией для поиска их почтового адреса.
Поул и его коллеги знали, что использование данных для прогнозирования беременности у женщин может привести к PR-скандалу. Как же вручить рекламные буклеты в руки будущим матерям, чтобы не подвергнуться обвинениям в слежке? Как воспользоваться чьими-то привычками и при этом суметь скрыть от человека, что изучаешь каждый его шаг?52
Летом 2003 года менеджер по продвижению товара из Arista Records Стив Бартелс начал звонить радиодиджеям и рассказывать о новой песне, которая наверняка им понравится. Называлась песня «Хей-я!», а исполняла ее хип-хоп группа «OutKast».
«Хей-я» оказалась оптимистичной смесью фанка, рока и хип-хопа с добавкой джаз-оркестра в исполнении одной из самых популярных групп планеты. На радио она звучала просто потрясающе. «Когда я впервые услышал ее, то по рукам мурашки пошли, — рассказывал мне Бартелс. — Она звучала как хит, как песня, которую годами будут слушать во время бар-мицвы и на студенческих балах». Вокруг кабинетов Arista Records руководители пели друг другу хором «встряхни, как фотографии с поляроида» прямо в коридоре. Они единогласно заявили, что эта песня взлетит.
Эта уверенность основывалась не только на интуиции. В то время звукозаписывающий бизнес претерпевал трансформации, похожие на перемены в Target и прочих компаниях, вызванные появлением новых данных. В то время как в розничной торговле использовали компьютерные алгоритмы для прогнозирования покупательских привычек, музыкальные и радиоруководители применяли компьютерные программы для прогноза привычек слушателей. Компания Polyphonic HMI — испанская команда статистиков и экспертов по искусственному интеллекту — создала программу под названием Hit Song Science, которая анализировала математические характеристики мелодии и прогнозировала ее популярность. Сравнивая ритм, высоту звука, мелодику, сочетание аккордов и другие особенности конкретной песни с тысячами хитов из базы данных Polyphonic HMI, Hit Song Science могла рассчитать бал, который определял вероятность успеха мелодии.
Так, программа предсказала, что песня Норы Джонс «Пойдем со мной» станет хитом, после того как почти вся музыкальная братия забраковала альбом. (Его продажи достигли десяти миллионов экземпляров, а сама песня получила восемь премий «Грэмми».) Она предсказала популярность композиции «Почему мы не вместе» Карлоса Сантаны, несмотря на сомнения диджеев. (Песня заняла третье место в списке «Топ-40» журнала Billboard.)
Начальство на радио пропустило «Хей-я» через Hit Song Science и было в восторге. На самом деле, результаты оказались просто прекрасными: песня получила самый высокий балл за всю историю работы программы.
Если верить алгоритму, «Хей-я» должна была стать мегахитом.
4 сентября 2003 года в 19:15 — пиковое время — радиостанция WIOQ из «Топ-40» в Филадельфии начала крутить «Хей-я». Песня появилась за неделю еще семь раз, всего 37 раз за месяц.