О чем говорят данные, или Как компании предугадывают действия клиентов

Новая нефть, «современная нефть», «новая валюта цифрового мира»… Такие синонимы идейные лидеры уже успели прикрепить к понятию «данные». «В нашем веке они превратились в самое большое богатство и часто рассматриваются как важнейший стратегический актив организаций», — пишет Эрик Сигель в книге-бестселлере «Просчитать будущее». Как используют данные ведущие компании? Каких результатов добиваются?

Марина Крицкая Бизнес-журналист

Каждая публикация в соцсетях, кредитная заявка, спам-сообщение, покупка, рекомендация фильма — все это «золото» для компаний, которые умеют работать с данными. Необработанные данные — это сырье, говорит Эрик Сигель. А прогнозная аналитика позволяет превратить его в «драгоценный металл», то есть ценные сведения, которые дают возможность экономить миллионы долларов, повышать эффективность маркетинговых кампаний и увеличивать продажи. Из этого следует, что компаниям впору научиться не просто собирать и обрабатывать большие данные, но еще и грамотно применять полученные на их основе прогнозы в ежедневной практике.

Факты относительно того, что вегетарианцы реже пропускают авиарейсы, большинство фанатов Рианны по своим политическим убеждениям — демократы, а ранний выход на пенсию уменьшает ожидаемую продолжительность жизни, — это только малая доля сведений, которые компании уже успели выудить из массива обрабатываемых ими данных. Эрик Сигель приводит в своей книге гораздо больше интересных примеров, часто останавливаясь на конкретных кейсах и описывая поэтапную работу с данными в определенных компаниях — от разработки проекта до получения ошеломительных результатов.

Особенно интересна глава 7 «Как оказывать влияние на людей при помощи прогнозной аналитики», в которой автор на примере компании Telenor описывает применение прогнозной аналитики в маркетинге — для прогнозирования ухода клиентов. Ради удержания клиентов мобильные операторы часто демонстрируют невиданную щедрость — например, дарят бесплатные телефоны. Но мало кто задумывается о том, что нередко такие попытки дают прямо противоположный результат. Так было и в случае с Telenor, пока она не решилась внедрить технологию моделирования воздействия. Каких результатов достигла компания? Роста рентабельности инвестиций в 11 раз, снижения текучести абоненткой базы на 36% и др.
Параллельно с интересом к данным растет и уровень всеобщей тревоги относительно их бесконтрольного распространения. Людей беспокоит, что кто-то без преград получает доступ к их личной информации и буквально следит за каждым действием в сети, вплоть до клика и отмененной транзакции. Как бы то ни было, но этот процесс уже происходит помимо нашего желания.

Когда ситуация выходит в офлайн, и вы понимаете, что кто-то спрогнозировал относительно вас то, о чем вы еще не успели подумать, становится особенно некомфортно. Например, Hewlett-Packard вычисляет сотрудников с наиболее высоким риском увольнения в ближайшее время, чтобы принимать оптимальные решения. Почему это так важно для компании? Дело в том, что основатель HP некогда сформулировал пять принципов, на которых основана работа компании в целом. Одним из них является командная работа и стремление сотрудников брать на себя взаимодополняющие роли. Еще недавно увольнение сотрудников обходилось HP слишком дорого. Стало очевидно: необходимо срочно брать ситуацию под контроль. Разработанная прогнозная модель выявила возможности для экономии до $300 млн (!) на расходах, связанных с заменой сотрудников и снижением производительности.

5 эффектов, на которые опирается прогнозная аналитика:

Эффект прогнозирования. Малым достигается многое.
Эффект данных. Данные обладают прогнозным потенциалом.
Эффект индукции. Машинным обучением движет искусство. Стратегии, оформляющиеся в виде компьютерных программ, отчасти являются продуктом неформальной творческой мысли человека.
Эффект ансамбля. Несколько прогнозных моделей, объединенных в ансамбль, компенсируют недостатки друг друга. Результат — повышение прогнозной точности.
Эффект воздействия. Подверженность человека влиянию может быть спрогнозирована с помощью методики моделирования воздействия.

Для особо любопытных в конце книги автор приводит 10 прогнозов на начало 2020 года, охватывающих различные спектры жизни человека. Нельзя сказать, что они шокируют, хотя сам Эрик Сигель не берется называть точные сроки. Ясно лишь одно: с каждым годом накопление данных будет происходить все более интенсивно, компьютеры станут мощнее, а прогнозные технологии получат такое распространение, что взаимодействие между компаниями и людьми будет все сильнее зависеть от прогнозов.

3 цитаты из книги

«Запуск в действие ПА (прогнозная аналитика) создает критически важное преимущество в высококонкурентном мире бизнеса. Сегодня мы видим тенденцию к массовому обезличиванию, когда все компании кажутся похожими друг на друга. Такое чувство, что все они продают практически одинаковые товары и услуги и действуют почти одинаковыми способами. Если компания сумеет выделиться из толпы, вы представляете себе ее перспективы?»
«Сторонники сбора и использования информации должны так настроить свои миноискатели, чтобы они стали максимально чувствительны к нужным данным. Защитники же неприкосновенности частной жизни должны понять, что технологии на основе информации — это инструмент, который может служить как добру, так и злу, как и обычный нож. Полностью объявить прогнозную аналитику вне закона — не вариант».
«Данные всегда говорят. У них всегда есть что рассказать и что-то, на основании чего можно приобрести знания. Аналитики данных убеждаются в этом снова и снова с каждым очередным ПА-проектом».