Главная Случайная страница


Полезное:

Как сделать разговор полезным и приятным Как сделать объемную звезду своими руками Как сделать то, что делать не хочется? Как сделать погремушку Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами Как сделать идею коммерческой Как сделать хорошую растяжку ног? Как сделать наш разум здоровым? Как сделать, чтобы люди обманывали меньше Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили? Как сделать лучше себе и другим людям Как сделать свидание интересным?


Категории:

АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника






Лайки Facebook показывают больше, чем осознает пользователь





 

Один из самых полезных источников информации, которую маркетологи получают в Facebook, – это лайки пользователей. Исследование Майкла Косински и Дэвида Стиллвелла из Психометрического центра Кембриджского университета и Тора Грапеля из Microsoft Research показало, что лайки можно использовать для создания на удивление подробных личных профилей. По ним можно точно прогнозировать возраст человека, его IQ, расовую принадлежность, личностные характеристики, сексуальную ориентацию, религиозные и политические взгляды, а также информацию о том, курит ли пользователь, принимает ли наркотики и употребляет ли алкоголь. Поскольку в момент написания эта информация общедоступна, она может быть использована для создания персонифицированных маркетинговых посланий.

Для исследования ученые сначала создали приложение для Facebook под названием myPersonality. Добровольцы проходили тест на определение личностных качеств, в котором оценивался их интеллект, дух соперничества и общая удовлетворенность жизнью. Кроме того, оценивались черты характера, например уровень экстравертности или интровертности. Ответы 58 тысяч пользователей Facebook, а также данные из их профиля и сети друзей затем анализировали с использованием статистической модели, которая прогнозировала личностные характеристики только на основе лайков. Оказалось, что результаты очень точно передают широкий ряд демографических переменных со значительным коммерческим потенциалом.

Например, гомосексуальность определялась с точностью 88 % для мужчин и 75 % для женщин. Афроамериканцев отличали от белых американцев с 95 %‑й точностью, а республиканцев от демократов – с точностью 85 %. Предсказать религиозные верования можно было с точностью 82 %; курит ли пользователь сигареты – 73 %; употребляет ли алкоголь – 70 % или наркотики – 65 %. Даже, казалось бы, неважная личная информация: например, жили ли родители пользователя отдельно до того, как он достиг возраста 21 года, определялась с точностью 61 %.

Их статистическая модель также точно предсказывала гораздо более трудноопределимые характеристики: IQ, эмоциональную стабильность, открытость и экстравертность. Открытость, присущая тем, кто приветствует перемены, в отличие от тех, кому они не нравятся, определялась по лайкам с той же вероятностью, что и по результатам теста на определение личностных характеристик. Другие лайки создавали сильную, хотя иногда очевидно случайную ассоциацию с некоторыми личностными качествами. Например, предпочтение чипсов «Керли фрайз» было связано с высоким IQ, а уверенность в том, что «пауки боятся нас больше, чем мы их», превалировала у некурящих.

Ученые отмечают, что лишь незначительное меньшинство пользователей Facebook лайкали то, что открыто указывало на эти характеристики. Так, менее 5 % пользователей‑геев лайкали такие очевидные подсказки, как «однополые браки». Поэтому точность прогнозов основывалась на статистической обработке более популярных, хотя и менее информативных лайков, например, на страницах музыкальных и телевизионных передач.

Ученые считают, что подробные и надежные персональные профили, которые можно получить таким способом, будут иметь огромную коммерческую ценность для маркетологов и рекламодателей. Однако они признают, что здесь возможна эксплуатация. Майкл Косински говорит:

 

Я большой поклонник и активный пользователь новых технологий, в том числе и Facebook. Я ценю рекомендации автоматизированной станции и то, что Facebook выбирает самые релевантные истории для моей новостной ленты. Однако я могу себе представить ситуации, в которых те же данные и технологии используются для прогнозирования политических взглядов или сексуальной ориентации, угрожают свободе или даже жизни.

 

Его коллега Дэвид Стиллвелл соглашается и добавляет:

 

Я пользуюсь Facebook с 2005 года и буду и дальше это делать. Может быть, я буду более внимательно использовать настройки конфиденциальности, которые предлагает Facebook.

 

Если вы считаете, что коммерческое использование собранных Facebook данных – это вмешательство в личную жизнь, у вас есть повод для более сильного беспокойства. Ведь в сравнении с тем, какими сведениями о вас располагают другие фирмы, занимающиеся исследованиями рынка, эта компания находится лишь на поверхности знаний о личности своих пользователей.

Аппетит к сбору данных о привычках своих клиентов у Amazon и других компаний, занимающихся торговлей онлайн, поистине ненасытен. Ведь если вы читаете книгу на своем Kindle, компания знает не только ее название, но и фразы, которые вы выделили, страницы, которые пролистали, читали ли вы ее подряд или перескакивали с раздела на раздел, какие это были разделы. Анализируя эти данные, компания может настроить свой маркетинг так, чтобы обращаться к вашим интересам и вкусам. Например, если вы от начала до конца прочли книгу Джона Шофилда «Кромвель Кромвелю: От реформации до гражданской войны», и по диагонали просмотрели «5 минут фитнеса» Зен Мартиноли, в следующий раз, когда вы зайдете на Amazon, вам порекомендуют больше исторических романов, чем руководств по сохранению физической формы.

И все же нам хотя бы известно, что такие компании, как Google, Amazon, Apple и Microsoft, собирают наши персональные данные, а ведь есть и те, что делают то же самое, при этом оставаясь в тени.

Acxiom – «одна из самых больших компаний, о которых вы слышали» – имеет штаб‑квартиру в Литтл‑Рок, штат Арканзас, и годовой доход в 1,15 миллиарда долларов[281]. Это глобальная корпорация с офисами в Британии, Франции, Германии, Нидерландах, Польше, Австрии, Китае, Бразилии и США, которая владеет информацией почти о каждом домохозяйстве США и не меньше чем о полумиллиарде людей по всему миру – в целом это около 1500 единиц информации на каждого мужчину, женщину и ребенка. «Считайте Acxiom автоматизированной фабрикой, – сказал как‑то один из сотрудников компании. – Продукт, который мы производим, – это данные»[282].

Несмотря на свой размер и зеттабайты (это 10 с 21 нулем) данных на своих серверах, Acxiom – это лишь 12 % рынка персональной информации. То есть 88 % информации о потребителях собирается и выводится на рынок другими компаниями, некоторые из которых держат свой бизнес в гораздо большем секрете. В авторитетном докладе «Большие данные, большая сделка», выпущенном Acxiom, Джед Моул, Дэвид Макки и Ян Фремаукс пишут:

 

Где‑то в лавине информации погребены важные модели и нормы поведения, которые сигнализируют о том, что люди сделают покупку или уйдут ни с чем, поддержат или отвергнут бренд… Очень сложно выбрать сырые данные из огромного разнообразия возможных источников, интегрировать их в системы и создать актуальную аналитическую картину, которая питает операционные системы.

 

 

Google для шпиона? [283]

 

То, сколько технического опыта и финансовых инвестиций сегодня вкладывают в супермассивы данных, демонстрирует программа RIOT, разработанная Raytheon, одним из крупнейших в мире (5‑е место) оборонных подрядчиков, годовые продажи которого превышают 24 миллиарда долларов. Аббревиатура RIOT расшифровывается как «Быстрая информационная технология наложения». Программа может не только отслеживать местонахождение людей в любой части света, но и предсказывать их будущее поведение. RIOT прозвали «Google для шпиона»[284]. RIOT не только собирает персональную информацию с таких сайтов как Twitter и Facebook, но и использует данные GPS для определения местоположения человека.

Один из источников такой информации – это маркеры местоположения, автоматически встроенные в фотографии, которые делают смартфоном. Еще один – данные, предоставленные приложением для мобильных телефонов Foursquare, которым пользуется более 25 миллионов человек, чтобы сообщать друзьям и коллегам о том, где они находятся. Данные с Foursquare позволяют RIOT определять десять мест, которые человек чаще всего посещает в течение семи дней, и время, в которое он там находится.

Для того чтобы наглядно продемонстрировать, как можно использовать эту информацию, чтобы следовать за человеком при его передвижениях по всей стране, компания в течение недели следила – с согласия и при полной его осведомленности – за одним из своих сотрудников по имени Ник. Помимо прочих сведений о передвижениях Ника компания выяснила, что он ежедневно в шесть утра посещает спортзал. «Мы знаем, куда ходит Ник, мы знаем, как он выглядит, – говорит научный руководитель Raytheon Брайан Урч. – Теперь мы хотим попробовать предсказать, где он может оказаться в будущем»[285].

Raytheon продемонстрировала работу RIOT правительству США и лидерам служб безопасности разных стран на конференции по «тайным, засекреченным инновациям», и ничего удивительного в том, что эти организации проявили к ней заметный интерес. Не меньший интерес, скорее всего, проявят маркетинговые и розничные фирмы, которые могут использовать RIOT и ее инновационные алгоритмы для анализа супермассивов данных и создания беспроигрышного инструмента продаж. Зная, где могут оказаться потенциальные клиенты и что они будут делать в определенное время, можно настроить рекламные послания так, чтобы предвидеть и удовлетворять их конкретные потребности.

По словам руководителя по рекламе и издательским решениям Yahoo! это позволит онлайн‑маркетингу:

• отправить человеку в подходящее время послание (или комментарий) о продукте, который его заинтересует;

• снабдить пользователя важной для него информацией;

• дать возможность бренду повышать осведомленность и создавать привязанность на основе общего набора интересов;

• привлекать аудиторию и создавать у нее намерение купить продукт или услугу[286].

 

Этот точный метод, называемый поведенческим таргетингом, позволяет создавать рекламу под конкретные запросы тех потребителей, чье недавнее поведение онлайн показывает: эта категория продуктов их интересует.

Она не только дает маркетологам возможность учитывать срочность и интенсивность онлайн‑активности потребителя, но и с высокой точностью прогнозирует их будущие интересы и покупки. Поведенческий таргетинг учитывает, какие сайты человек ищет, проверяет и просматривает, и на основе анализа этой информации создает надежный индикатор будущего поведения.

 

Date: 2015-08-15; view: 348; Нарушение авторских прав; Помощь в написании работы --> СЮДА...



mydocx.ru - 2015-2024 year. (0.008 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию