Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения

Первый клик потенциального клиента на сайте коммерческого колледжа студент делает только потому, что гигантский индустриальный процесс уже проделал предварительную работу. В Коринфских колледжах, например, работала команда маркетологов из 30 человек, которые тратили 120 миллионов долларов в год в основном на то, чтобы генерировать и разрабатывать 2,4 миллиона «крючков» и «подходов», приводивших в кампусы 60 000 новых студентов и приносивших 600 миллионов долларов дохода ежегодно. Эти большие маркетинговые команды выходили на потенциальных студентов с помощью обширного набора инструментов – от телевизионной рекламы и рекламных щитов на шоссе и автобусных остановках до почтовой рассылки, контекстной рекламы в Google и даже обхода рекрутерами школ и частных домов. Аналитик такой команды обычно разрабатывает различные рекламные кампании с четкой задачей – непременно получить отклик. Чтобы оптимизировать вербовку – а значит, будущие доходы, – маркетологам нужно знать, кого именно достигли их послания и, если возможно, какое воздействие они оказали. Только с этой информацией на руках они могут оптимизировать свои действия.

Ключ к любой программе оптимизации – это, разумеется, выбор цели. Что касается таких «фабрик дипломов», как Университет Финикса, думаю, не будет ошибкой сказать, что тут цель заключается в вербовке наибольшего количества студентов, которые смогут получить правительственные кредиты, чтобы заплатить за свое обучение. Держа в голове именно эту цель, специалисты по анализу данных должны выяснить, как лучше всего организовать различные коммуникационные каналы, чтобы получить наилучшую отдачу.

Начинают эти специалисты с байесовского подхода, который в статистике считается стандартным. Суть байесовского подхода в том, чтобы расположить варианты по степени их воздействия на желаемый результат. Контекстная реклама, телевидение, билборды, другие способы продвижения – все это измеряется по степени эффективности на один вложенный доллар. Каждому способу присваивается разная вероятность – «ценность» или «вес».

Это довольно сложно, потому что разные рекламные кампании пересекаются и взаимодействуют друг с другом и бо́льшую часть воздействия той или иной из них невозможно измерить точно. Например, увеличивает ли рекламное объявление в автобусе вероятность того, что потенциальный студент позвонит по телефону, указанному в рекламе? Сложно сказать. Легче отследить активность в Сети, и тут коммерческие колледжи могут собрать жизненно необходимую им информацию о каждом потенциальном студенте – где он живет и на какие сайты заходит.

Именно поэтому большая часть денег, которые коммерческие университеты тратят на рекламу, достается Google и Facebook. Каждая из этих платформ позволяет рекламщикам сегментировать их целевые группы до мельчайших подробностей. Например, промоушн-кампания нового фильма может сосредоточиться на мужчинах в возрасте от 18 до 28 лет, живущих в 50 самых дорогих регионах страны (это определяется по почтовому индексу); наиболее лояльной частью аудитории будут считаться те, кто раньше кликал на профиль актера, сыгравшего главную роль, лайкал его посты в социальных сетях, зафолловил его в Twitter (или оказался в друзьях у того, кто это сделал). Но коммерческие колледжи охотятся совсем в других угодьях. Они скорее будут выискивать людей в самых бедных районах, уделяя особое внимание тем, кто кликал на объявления о микрокредите до заплаты или, судя по всему, страдает от посттравматического стресса. (Ветеранов вербуют очень активно, отчасти потому, что на них легче получить федеральный кредит.)

Рекламная кампания прогоняет бесконечные серии конкурирующих объявлений, чтобы увидеть, какие принесут наибольшее количество потенциальных студентов. Этот метод, основанный на так называемом А/В-тестировании, уже десятилетиями используется людьми, которые работают на рынке прямой почтовой рекламы. Они рассылают огромное количество рекламных предложений, измеряют количество откликов и соответствующим образом настраивают свои кампании. Каждый раз, когда вы обнаруживаете в своем почтовом ящике очередное предложение обзавестись кредитной картой, вы участвуете в одном из таких тестирований. Даже не вскрыв конверт, даже выбросив его, вы все равно предоставляете компании важную информацию: этот тип рекламы в вашем случае не работает. И в следующий раз они попробуют слегка измененный подход. Это может казаться бессмысленным, учитывая то, какое количество подобных конвертов оказывается в мусоре. Но для многих специалистов прямого маркетинга, действующих как через интернет, так и через почту, даже один процент отклика – это уже воплощенная мечта! В конце концов, тут работает закон больших чисел. Один процент населения США – это более трех миллионов человек.