Иллюзия выбора

Пока это лишь мысленный эксперимент, но, без сомнения, рынок стремительно развивается в данном направлении. Любые расчеты в этой области быстро устаревают, но давайте рассмотрим несколько примеров в качестве иллюстрации. Компания Walmart внедрила мобильное приложение, выполняющее некий расчет прогнозируемого шопинга^{170}. Приложение анализирует, что обычно приобретает конкретный покупатель, а затем составляет перечень товаров, который тот видит, заходя в приложение. Цель — предложить покупателю то, чего он захочет или что ему понадобится. По словам представителя Walmart, «идеальный список покупок — тот, который вам не приходится составлять самим, то есть это тот список, над которым работаем мы». С этой точки зрения «будущее розничной торговли — это история персонализированных интерактивных действий, доступных каждому с помощью смартфона».

С помощью подписки на Amazon вы можете оформить регулярную доставку стирального порошка и кондиционера, хлопьев, памперсов, кошачьего корма, витаминов, мыла, шампуня, конфет и многого другого. Необходимо зарегистрироваться и решить, что именно вы хотите получать, сколько и когда. Но принцип здесь тот же. Зарегистрировались тысячи людей.

В той же манере молодая израильская компания Freshub «без труда поможет организовать ваш шопинг и гарантирует, что на вашей кухне всегда будет все самое любимое»^{171}. Основная цель — положить конец необходимости каждый раз выбирать продукты, разработав серию правил по умолчанию, основанных на предыдущих покупках. Многие другие компании также оказывают похожие услуги. Trunk Club предлагает мужчинам зарегистрироваться и получить консультацию стилиста, который собирает информацию о вашим стиле и телосложении и затем присылает по почте индивидуальный ассортимент одежды (не на регулярной основе, а по запросу). Stitch Fix предлагает подобную услугу для женщин, — здесь, правда, за консультацию стилиста придется заплатить. В будущем появится еще множество услуг подобного типа.

ОПРОСЫ ОБЩЕСТВЕННОГО МНЕНИЯ

Чтобы изучить реакцию людей на прогнозируемый шопинг, я провел несколько опросов. Для начала я опросил 70 студентов Гарвардского университета (с факультетов бизнес-управления, права и государственно-муниципального управления). Я задал им следующий вопрос:

Представьте, что через несколько лет ваш любимый книжный магазин соберет достаточно информации о ваших предпочтениях. Система считает, что знает, чего вы хотите, еще до того, как вы понимаете это сами. Что, если бы книжный магазин установил «параметры по умолчанию», согласно которым он будет высылать вам книги, которые, по его мнению, вы купите, и снимать деньги с вашего счета автоматически (хотя вы имели бы право отослать книги обратно, если они вам не нужны)? Вы бы одобрили подобные правила по умолчанию? (Допустим, что используемый алгоритм будет очень надежным, точность на 99%, — но не безошибочным).

Характерно, что 84% опрошенных не дали своего одобрения. Причиной возражения было то, что книжный магазин автоматически подписывал людей на покупки, не спрашивая их согласия. Но в другом опросе люди должны были ответить, стали бы они регистрироваться, чтобы поучаствовать в программе добровольно. Но и в этом случае подавляющее большинство опрошенных — 70% — также отказались. Конечно, 84% и 70% — это разные цифры. В случае с прогнозируемым шопингом эта разница означает, что, если людям дается возможность участия в такой программе, им это больше понравится, чем ситуация, в которой они подписаны на что-то автоматически. И 30% согласившихся — это немало. Если бы какая-нибудь компания смогла убедить 30% клиентов подписаться на программу, позволяющую им покупать книги с помощью алгоритма, прогнозирующего потребности, она бы имела большой успех. Но даже при условии добровольной подписки участников было бы меньше 50%.

Опросив другую аудиторию (на площадке Amazon Mechanical ), я получил примерно те же результаты: 86% из 50 опрошенных отказались бы от покупок по умолчанию, и 84% отказались бы подписаться на программу вообще.

Вслед за этим исследованием я провел еще одно, общенациональное, в котором опросил 500 респондентов (с вероятностью ошибки ± 4,5%). Вопросы были почти такими же — я лишь внес некоторые изменения для большей ясности. Начальные данные были такими: