Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные

Голубая мечта любого ритейлера – видеть все данные потенциального покупателя и в нужный момент делать ему триггерное сообщение, чтобы изменить его поведение. То, как это делается в онлайне, мы рассмотрели выше. В офлайне все сложнее – приходится использовать карты лояльности. Ритейлеры платят за это клиентам скидками – вы уже видите на ценниках две цены, с картой лояльности и без, а клиенты делятся информацией, позволяя связать отдельные покупки воедино. Кстати, когда вы логинитесь на веб-сайтах крупных ритейлеров – ваши онлайн-куки связываются с вашей картой лояльности. Это теоретически дает возможность отправлять вам персонализированную рекламу даже после покупки хлеба в соседнем магазине.

Хорошее и плохое использование данных

Давайте подумаем, а является ли использование данных проблемой? В мультфильме «Козленок, который считал до десяти» звери обижались на козленка, который хотел их сосчитать. Но в итоге его счетные способности пригодились для подсчета количества пассажиров на корабле. Я всегда говорил, что из-за 5 % «плохих» парней страдают все остальные, так как небольшая группа авантюристов подрывает доверие ко всем.

Возьмем геопозицию мобильного телефона. Если обладать таким датасетом, то можно проектировать транспортное движение, находить лучшие места для магазинов или отслеживать на картах Google загруженность того или иного объекта по часам. Правда, полезное использование данных? Но если речь идет об отслеживании перемещения отдельных лиц без вовлечения контролирующих государственных органов, такое использование данных потенциально опасно. Даже если данные обезличены, теоретически можно выяснить, трек какого именно человека отслеживается.

Теперь о куках в интернет-браузерах. Главная цель их изобретения – обеспечить удобную работу с сайтами, например запомнить вас, чтобы не нужно было каждый раз логиниться. Следующим этапом стала веб-аналитика – каждому пользователю присваивался уникальный ID и записывался в куки. Когда пользователи кликали на рекламе, приходили, уходили с сайта, затем возвращались и делали покупку, стало возможным считать эффективность рекламы. Затем сторонние куки стали использовать для персонализации сайта, а также персонализированного показа рекламы. Все эти способы применения данных вроде бы безобидны, но куки и ваша персональная информация дает мощные инструменты для «дискриминации по цене». Например, пользователям Mac или последних моделей iPhones некоторые сайты показывают цену выше, а новым посетителям сайта дают скидки побольше (Amazon). В статье «How Online Shopping Makes Suckers of Us All» [95] даже приводятся примеры, когда пользователям из пригородов Бостона показывали более высокую цену, а пользователям из самого Бостона – более низкую. Просто у бостонцев больше альтернатив, а у жителей пригородов меньше. Еще один плохой вариант – передача/продажа ваших данных сторонним сервисам.

Однажды на хакатоне в Ostrovok.ru я предложил идею – собрать дополнительные данные, сохранив у себя показы посетителям сайта персонализированной рекламы от Яндекс. Директ. Для этого пришлось разместить рекламу Яндекс. Директ в «подвале сайта». Потом был написан парсер, который сохранял тексты объявлений вместе с кукой нашего пользователя. Таким образом мы могли бы понять, что еще интересно нашему пользователю. И знаете, тогда все получилось. Подавляющая часть объявлений содержала рекламу других отелей и систем бронирования, что нам было неинтересно, но часть показов содержала рекламу услуг, которые не конкурировали с Ostrovok.ru. После проведения эксперимента и доказательства его жизнеспособности он был прекращен, а данные удалены. Мне лично это доказало, что приватные интересы пользователя можно перехватить, и это не такая сложная техническая задача, как кажется на первый взгляд. Это тоже пример плохого использования данных.

В российском сегменте интернета очень показательная история случилась со «счетчиком» Liveinternet.ru (li.ru). В статье «Почему крупнейшие сайты рунета убирают счетчик Liveinternet?» [96] приводится причина:

«Герман Клименко рассказывает про свой совместный проект с одним из банков. Из рассказа Германа примерно понятно, как работает его Fastscoring: если вы зашли на медицинский сайт, на котором стоит счетчик li.ru, и поискали какое-то лекарство от серьезной болезни или описание самой болезни, то банк, с которым работает Клименко, не выдаст вам кредит – никому не интересен тяжелобольной заемщик».