Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения

Адресные рассылки представляли собой микроадресацию в процессе становления. Сейчас, после объединения Больших данных и потребительского маркетинга, политики получили в распоряжение гораздо более мощные инструменты. Они могут адресовать свои обращения к микрогруппам граждан с целью получения от них как голосов, так и денег, а также обращаться к каждой из них с посланиями, тонко настроенными именно на потребности этой группы и при этом переданными таким образом, что другие группы вряд ли его увидят. Это может быть баннер в ленте Facebook или письмо по электронной почте с просьбой пожертвовать средства. Но каждое из таких посланий позволяет кандидатам без лишнего шума продавать самые разные версии самого себя – и никто не знает, какая из этих версий окажется подлинной после инаугурации.

В июле 2011 года, более чем за год до того, как президент Обама выдвинул свою кандидатуру на второй срок, специалист по анализу данных Раид Гани опубликовал сообщение на LinkedIn:

Нанимаем экспертов по аналитике, которые хотят внести вклад в важное дело. Компания по переизбранию Обамы собирает команду аналитиков для работы с важными и масштабными проблемами по извлечению данных. У нас есть несколько вакансий для людей с любым уровнем опыта. Ищем специалистов по статистике, машинному обучению, извлечению данных, анализу текстов и предиктивной аналитике для работы с большим количеством данных и помощи в разработке стратегии избирательной кампании.

Гани, ученый в области компьютерных наук, получил образование в университете Карнеги – Меллон и собирался возглавить работу с данными в рамках избирательной кампании Обамы. На своем предыдущем рабочем месте, в лаборатории Accenture в Чикаго, Гани разработал потребительские приложения для Big Data и считал, что может применить свои умения на политическом поприще. Цель заключалась в том, чтобы создать группы избирателей с общими взглядами – людей, настолько же схожих по своим ценностям и приоритетам, как гости на приеме у Марка Ледера, – и никаких официантов из кейтеринговой компании! Затем этим людям можно будет адресовать послания, которые с большой вероятностью должны были подтолкнуть их в сторону целей, поставленных политтехнологами, будь то голоса, волонтерство в избирательной компании или пожертвования.

Один из проектов Гани в Accenture включал в себя моделирование покупателей супермаркетов. Одна из основных сетей продуктовых магазинов предоставила команде Accenture огромную анонимную базу данных о покупках. Идея заключалась в том, чтобы рассмотреть эти данные и изучить закупочные привычки каждого потребителя, а затем поместить покупателей в сотни разных потребительских групп. В их число входили импульсивные покупатели, которые в последний момент у кассы бросают в корзину шоколадку, а также люди, помешанные на здоровом питании, которые были готовы переплатить втрое за органическую капусту. Это были очевидные категории. Но были и неожиданные. Команда Гани, например, смогла выделить группу покупателей, которые упорно сохраняли верность одним и тем же брендам, и тех, кто легко переключался на новые марки даже ради крошечной скидки. Такие «нелояльные», в свою очередь, были поделены на еще более мелкие группы. Конечной целью было придумать отдельный план для каждого покупателя – и затем провести его по супермаркету по такой траектории, чтобы он увидел именно те продукты, которые он, скорее всего, захочет купить.

К несчастью для клиентов Accenture, эта идея требовала применения компьютеризированных тележек, которые пока что не получили широкого распространения – а возможно, никогда и не получат. Но, несмотря на непригодность для супермаркетов, идеи Гани отлично пригодились в политике. Переменчивые покупатели, которые готовы были «изменить» любимому бренду ради нескольких центов, вели себя очень похоже на неопределившихся избирателей. В супермаркете было несложно подсчитать, за какую сумму можно переключить покупателя с кетчупа или кофе одной марки на другой бренд, более выгодный в настоящий момент. Супермаркет мог выделить, допустим, 15 % тех, кто с большей вероятностью готов был поменять бренд, и снабдить их скидочными купонами. Самое главное здесь – точная адресация. Супермаркеты определенно не хотели бы раздавать купоны тем, кто и так был готов заплатить полную цену. Это же все равно что сжигать деньги[20].