Сила привычки

Если вы пользуетесь кредитной картой Target для покупки раз в неделю коробки фруктового мороженого «Попсикл» примерно в 18:30 в будний день, и больших мешков для мусора в июле и октябре, то статистики и компьютерные программы компании определят, что у вас в доме есть дети, вы привыкли останавливаться у бакалейных магазинов по дороге с работы и у вас есть газон, который нужно подстригать летом, и деревья, которые осенью сбрасывают листья. Они посмотрят на ваши покупательские модели и отметят, что иногда вы покупаете хлопья для завтрака, но никогда не берете молоко — значит, его вы покупаете где-то в другом месте. В итоге Target отправит вам купоны на 2%-ной жирности молоко, а также на шоколадную крошку, школьные товары, садовую мебель, грабли и пиво — ибо вы наверняка захотите расслабиться после длинного рабочего дня. Компания догадается, что вы обычно покупаете, и попытается убедить вас приобрести это в Target. Фирма имеет возможность рассылать персонифицированную рекламу и купоны каждому клиенту, хотя вы, возможно, никогда не обращали внимания, что в вашем конверте не такой же флаерс, как у соседа.

«Благодаря гостевому ID-номеру у нас есть ваши имя и адрес. Кроме того, мы знаем, что у вас есть дебетовая карта Target Visa, и можем связать эту информацию с вашими покупками в наших магазинах», — рассказывал Поул статистикам розничной торговли на конференции в 2010 году. Около половины своих розничных продаж, почти все интернет-продажи и примерно четверть посещений интернет-сайта компания может привязать к конкретным клиентам.

На конференции в 2010 году Поул показывал слайд о том, как Target собирает данные, — диаграмму, которая, только возникнув на экране, вызвала удивленные восклицания среди слушателей.

Однако со всеми этими данными есть одна проблема — без статистической обработки от них никакой пользы. Неспециалисту два покупателя, приобретающие апельсиновый сок, кажутся совершенно одинаковыми. Только математик может выяснить, что один из них — женщина 34 лет, которая покупает сок своим детям (и поэтому ей пригодился бы купон на DVD «Паровозик Томас»), а другой — 28-летний холостяк, который пьет сок после пробежки (и, соответственно, может воспользоваться скидками на кроссовки). Поул и 50 сотрудников отделения аналитики и данных о покупателях Target как раз и занимались тем, что искали скрытые в фактах привычки.

«Мы называем это „портрет гостя“, — рассказывал мне Поул. — Чем больше я знаю о человеке, тем точнее могу выяснить его покупательские модели. Я не собираюсь выяснять о вас все и всегда, но мои догадки чаще верны и лишь иногда ошибочны».

К тому моменту, когда в 2002 году Поул пришел работать в Target, аналитическое отделение уже разработало компьютерные программы для определения семей с детьми. После чего каждый ноябрь родителям отправляли каталоги велосипедов и самокатов, которые будут отлично смотреться под рождественской елкой, а также купоны на школьные товары в сентябре и рекламные брошюры на игрушки для бассейна в июне. Компьютеры выискивали клиентов, которые покупали бикини в апреле, и отправляли им в июле купоны на солнцезащитные средства, а в декабре — на книги о похудении. При желании Target могла отправлять каждому покупателю книжку с купонами, полную скидок на товары, которые клиенты наверняка купят, поскольку то же самое уже покупали прежде.

Target не одинока в своем желании прогнозировать привычки потребителей. Практически каждая крупная компания розничной торговли, в том числе Amazon.com, Best Buy, Kroger supermarkets, 1-800-Flowers, Olive Garden, Anheuser-Busch, the U.S. Postal Service, Fidelity Investments, Hewlett-Packard, Bank of America, Capital One и сотни других имеют отделение «аналитических прогнозов», которое занимается тем, что выясняет предпочтения покупателей. «Однако у Target это получалось лучше всех, — сказал Эрик Сигел на конференции „Мир анализа и прогнозирования“. — Сами по себе данные ничего не значат. Target же умеет находить умные вопросы».

Не нужно быть гением, чтобы сообразить, что купившему хлопья, скорее всего, потребуется молоко. Однако были и другие, более трудные — и прибыльные — вопросы, на которые нужно было искать ответ.

Вот почему через несколько недель после появления Поула в Target коллеги спросили его, возможно ли определить беременных покупательниц, даже если сама женщина не хочет, чтобы кто-нибудь знал о ее положении.

• • •

В 1984 году Алан Андресон, приглашенный профессор в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе, опубликовал статью, которая отвечала на основной вопрос: почему некоторые люди внезапно меняют свои покупательские привычки?