Onlife. Ритейл будущего. Что нужно сделать сегодня, чтобы быть лидером отрасли завтра. Вейнанд Йонген

общих данных оставляет достаточно возможностей для внесения соответствующих предложений анонимным клиентам законным, и при этом эффективным, способом.

      Выбирая защиту данных по принципу проектирования, компании могут принять решение о процедурной защите конфиденциальности клиентов. Это, однако, требует от них с самого начала встроить защиту личных данных в свои услуги. Затем компания может открыто говорить о своей политике конфиденциальности, чтобы показать потребителям: у них в любом случае есть выбор[108].

      С другой стороны, потребители больше ожидают защиты данных от своего банка, чем от местного супермаркета, где у них есть карты лояльности. Любимый интернет-магазин должен делать их счастливыми, часто отправляя персональные предложения. Им должна быть предоставлена возможность решать, хотят ли они получать выгоду от персонализированных коммерческих услуг в (интернет-) магазинах, туристических агентствах, банках и страховых компаниях, и если да, то как часто.

      Target поражает цель

      Однажды в 2012 году разгневанный отец пришел в Target в пригороде Миннеаполиса, требуя поговорить с менеджером[109]. Почему, черт возьми, его дочь-подросток была выбрана для специальных предложений детских игрушек и колясок для малышей? Менеджер был в растерянности, и ему ничего не оставалось, кроме как извиниться.

      Target использует ряд данных для своего маркетинга, объединяя номер социального страхования, имя, адрес электронной почты и предыдущие покупки[110]. На основе этих данных система может делать определенные прогнозы. Если молодая женщина покупает в марте бутылку лосьона для тела размером больше средней, пакет, легко превращающийся в мешок для подгузников, и горсть биодобавок, включая кальций, магний и железо, шансы на то, что она родит ребенка в августе, близки к 90 %.

      Через несколько дней после инцидента менеджер снова обратился к семье, чтобы еще раз извиниться. Представьте себе его удивление, когда отец поделился с ним новостью, что его дочь призналась: она все-таки беременна.

      Интерпретация

      Алгоритмы иногда могут дедуктивно вывести о нас факты, о которых не имеют понятия даже члены наших семей (см. пример про Target выше). Однако скептики непреклонны в том, что большие данные всегда нужно интерпретировать, особенно в случае этических проблем. Они считают, что такого рода данные являются «инструментом, помогающим нам найти ответы, достаточно хорошие на данный момент, пока мы не найдем лучшие методы и даже лучшие ответы»[111]. Ученые и статистики настойчиво утверждают, что корреляции, подтвержденные большими данными, очень далеки от причинно-следственных связей. Они также снова и снова подчеркивают, что часто используемые и неточные данные имеют серьезные недостатки[112].

      Большие данные как явление не в состоянии избежать классического цикла шумихи. Их сторонники убеждены, что большие данные станут ответом практически на любую проблему

108

Interview with Susan Athey, economist, Michael Persson, de Volkskrant, June 13, 2014.

109

‘How Target Figured Out A Teenage Girl Was Pregnant Before Her Father Did’, Kashir Mill, Forbes, February 16, 2012.

110

‘How Companies Learn Your Secrets’, Charles Duhigg, The New York Times, February 16, 2012.

111

Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think, Viktor Mayer-Schonberger and Kenneth Cukier, Houghton Mifflin Harcourt, 2013, page 276.

112

‘Saving Big Data from Big Mouths’, Cesar A. Hildalgo, www.scientificamerican.com, April 29, 2014.