Как цель узнает о ваших желаниях прежде, чем вы начнете действовать. Как компании прогнозируют привычки и манипулируют ими

Как цель узнает о ваших желаниях прежде, чем вы начнете действовать. Как компании прогнозируют привычки и манипулируют ими

I

Эндрю Поул только что начал работать информационным экспертом на компанию Target, когда в один прекрасный день несколько коллег из маркетингового отдела остановились около его стола и задали вопрос, на который Полу было суждено ответить.

«Могут ли ваши компьютеры определить, беременна ли покупательница, даже если она не хочет сообщать об этом?»

Поул был статистиком. Вся его жизнь вертелась вокруг использования данных, чтобы понять людей. Он вырос в небольшом городке в Северной Дакоте, и, пока приятели занимались в «4-Н» (молодежная организация в США. — Прим. пер.) или строили модели ракет, Поул играл с компьютерами. После колледжа он получил степени по статистике и по экономике, и, когда большинство его однокурсников по экономической группе из университета Миссури направились в страховые компании или госучреждения, Поул пошел другой дорогой. Он страстно увлекся экономическими методами использования анализа паттернов для объяснения человеческого поведения. На самом деле Поул пытался участвовать в нескольких неофициальных экспериментах. Один раз устроил вечеринку с голосованием за самую любимую шутку, а потом попробовал создать математическую модель лучшей шутки. Он искал способы рассчитать точное количество пива, которое ему нужно выпить, чтобы обрести достаточно уверенности в себе для беседы с женщинами на вечеринках, но при этом не слишком много, чтобы не выглядеть идиотом в их глазах. (Именно это исследование никогда толком не удавалось.)

Однако он знал, что все эти эксперименты — детские игры по сравнению с тем, как корпоративная Америка использует данные для того, чтобы пристально разглядеть, как живут люди. Поул тоже хотел этим заниматься. Поэтому, закончив обучение и прослышав, что Hallmark — фирма по продаже поздравительных открыток — ищет статистиков в Канзас-Сити, подал заявление и вскоре целыми днями подсчитывал данные продаж, чтобы определить, что увеличивает продажи поздравительных открыток — изображения панд или слоников и в каком цвете — красном или синем — веселее смотрится надпись «В гостях у бабушки». Поул был на седьмом небе от счастья.

Спустя шесть лет, в 2002 году, Поул узнал, что Target ищет людей для обработки данных, и рискнул. Он знал, что в сборе данных Target практически не было равных. Каждый год миллионы покупателей приходили в 1147 магазинов Target и сообщали о себе горы информации. Они пользовались картами постоянного покупателя, купонами на скидку, полученными по электронной почте, или расплачивались кредитной картой, не подозревая, что Target может связать их покупки с индивидуальным демографическим профилем.

Для статистика эти данные были волшебным стеклышком к информации о предпочтениях клиентов. Target продавала все: от бакалеи до одежды, электроники и дачной мебели. Внимательно отслеживая покупательские привычки клиентов, аналитики компании могли предугадать, что происходит у них дома. Клиент покупает новые полотенца, простыни, столовые приборы, сковородки или замороженные обеды? Возможно, он только что купил новый дом или разводится. В тележку свалены аэрозоль от насекомых, детское белье, электрический фонарик, куча батареек, журнал Real Simple и бутылка шардоне? Приближается летний лагерь, и мама ждет этого не дождется.

Работа в Target позволила Поулу изучать самое сложное живое существо — американского покупателя — в его естественной среде обитания. Работа Поула заключалась в построении математических моделей, которые смогли бы обработать данные и определить, в каких домах есть дети, а где живут убежденные холостяки; какие покупатели любят проводить время на улице, а кому интереснее поесть мороженого и почитать новый роман. Поул должен был стать математическим чтецом мыслей, расшифровывающим привычки покупателей для того, чтобы заставить их потратить побольше денег.

Итак, в один прекрасный день несколько коллег Поула из маркетингового отделения остановились около его рабочего стола. По словам самих коллег, они пытались вычислить беременных покупателей Target, исходя из их покупательских привычек. Ведь беременные женщины и свежеиспеченные родители — настоящий клад для розничной торговли. Можно сказать, что это самая прибыльная, жадная до товаров и нечувствительная к ценам группа клиентов! Они покупают не только подгузники и влажные салфетки. Родители детей настолько устают, что покупают нужные им вещи — сок и туалетную бумагу, носки и журналы — в любом магазине, где есть бутылки и детская смесь. Кроме того, если свежеиспеченные родители начинали делать покупки в Target, то становились клиентами компании на долгие годы.

Другими словами, информация о беременных покупательницах могла принести Target миллионы долларов.

Поул был заинтригован. Что может быть лучше для статистика-предсказателя судьбы: изучать не только образ мыслей покупателей, но и их спальни?

К моменту окончания проекта Поул узнал нечто важное об охоте за самыми интимными человеческими привычками. К примеру, он выяснил, что скрывать свои знания порой так же важно, как иметь их, и что не все женщины в восторге от компьютерной программы, изучающей их планы деторождения.

Оказывается, не всем нравится математическое чтение мыслей.

«Думаю, неспециалисты сказали бы, что это нечто вроде „Большого Брата“, который следит за каждым твоим шагом, — рассказывал мне Поул. — Некоторым это неприятно».

• • •

В далекие времена компания вроде Target никогда бы не взяла на работу такого человека, как Эндрю Поул. Всего 20 лет назад фирмы розничной торговли не проводили глубокого анализа данных. Target, подобно бакалейным лавкам, торговым центрам, продавцам поздравительных открыток, одежды и прочих товаров попыталась бы проникнуть в головы покупателей старым добрым способом: наняв психологов, которые заявляли, что с помощью туманных научных методов смогут заставить клиентов тратить в магазине больше денег.

Некоторые из этих методов используются и по сей день. Придя в Walmart, Home Depot или местный торговый центр, присмотритесь, и вы увидите те же торговые уловки, что и десятки лет назад, призванные воздействовать на ваше подсознательное желание купить.

Посмотрим, к примеру, как вы покупаете продукты.

Вполне вероятно, что, войдя в бакалейный отдел, вы первым делом увидите красиво разложенные груды фруктов и овощей. Если рассуждать логически, размещать фрукты и овощи у входа в магазин нет смысла, потому что они легко подавятся на дне тележки. По этой причине их лучше всего разложить около касс, чтобы покупатели видели их в последнюю очередь. Однако маркетологи и психологи давным-давно выяснили, что если начать покупки со здоровой пищи, то потом покупатели с большей вероятностью положат в свою корзину «Доритос», «Ореос» и замороженную пиццу. Взрыв подсознательной добродетельности после покупки вначале ореховой пасты облегчает последующее приобретение пары пачек мороженого.

Или, например, почему большинство из нас, войдя в магазин, сразу сворачивают направо. (Как! Вы не знали, что сворачиваете направо? Почти наверняка вы именно так и поступаете. Тысячи часов видеозаписи демонстрируют, что покупатели поворачивают направо сразу после входа в магазин.) Именно по этой причине розничные продавцы размещают в правой стороне магазина самые прибыльные товары в надежде, что их сразу же купят. Или, например, хлопья или супы. Если они расставлены не в алфавитном порядке и как будто вразброс, мы инстинктивно задерживаемся около них немного дольше и смотрим товары вокруг. Редко когда вы увидите «Рейзин брэн» рядом с «Райс чекс». Наоборот, чтобы найти нужный вид хлопьев, придется поискать на полках, и, может быть, вы соблазнитесь взять еще коробочку-две другой марки.

Однако отрицательная сторона этой тактики состоит в том, что подход ко всем покупателям совершенный одинаковый. Это примитивное решение, одно на всех, которое призвано приводить в действие покупательские привычки.

Последние 20 лет конкуренция на рынке розничной торговли все усиливается, и торговые сети вроде Target начали понимать, что на одних и тех же старых приемах далеко не уедешь. Единственный способ увеличить прибыль — выяснить индивидуальные привычки каждого покупателя и продавать каждому в отдельности, с индивидуальными приемами, разработанными с учетом предпочтений каждого клиента.

Подобная мысль пришла в голову благодаря тому, что все больше людей стали понимать, насколько сильно влияют привычки на каждое решение о покупке. Ряд экспериментов убедил маркетологов, что, если суметь понять привычки отдельного покупателя, можно заставить его покупать практически все, что угодно. В одном из исследований записывали на пленку, как покупатели ходили по бакалейным магазинам. Исследователи хотели знать, как люди принимают решения о покупке. В особенности их интересовали покупатели, пришедшие со списком покупок — которые, теоретически, заранее решили, что хотят купить.

Исследователи выяснили, что несмотря на списки, более половины решений о покупке были приняты в тот момент, когда покупатель видел товар на полке, ибо, какими благими ни были его зафиксированные на бумажке намерения, привычки оказывались сильнее их. «Ну-ка посмотрим, — бормотал себе под нос один из покупателей, проходя по магазину. — Вот чипсы. Ну их. Погоди-ка. О! Картофельные чипсы „Лейс“ со скидкой!» — с этими словами он положил пакет в тележку. Некоторые покупатели изо дня в день покупают одни и те же марки, даже если признают, что товар им не очень нравится («Я, знаете ли, не в восторге от „Фолджерс“, но все равно его покупаю. А какие еще варианты?» — сказала одна женщина перед полкой с несколькими дюжинами марок кофе.) Покупатели каждый раз приобретают примерно одно и то же количество продуктов, даже если дали себе зарок купить меньше.

«Потребители иногда действуют как рабы привычки — автоматически повторяют прошлое поведение, мало обращая внимания на текущие цели», — писали в 2009 году психологи из Южнокалифорнийского университета.

В этих исследованиях удивлял тот факт, что, хотя при совершении покупок все действовали в силу привычки, у каждого человека эти привычки были разные. Любитель картофельных чипсов покупал их каждый раз, однако сторонница «Фолджерс» никогда не заглядывала в уголок с картофельными чипсами. Некоторые покупали молоко каждый раз, когда приходили в магазин, даже если дома его еще было много, были и те, которые всегда покупали десерты, хотя и утверждали, что пытаются сбросить вес. Однако покупатели молока и подсевшие на десерты обычно не пересекались.

У каждого человека свои привычки.

Target хотела воспользоваться этими индивидуальными причудами, но как? Каждый день к ним приходят миллионы людей, и как отследить предпочтения и покупательские модели каждого?

Собирать данные. Огромные, практически невероятные объемы данных.

Лет десять тому назад Target начала строительство большого хранилища данных, где каждому покупателю присваивался идентификационный код (известный внутри компании как «гостевой ID-номер»). С помощью этого кода компания вела учет покупок каждого клиента. Каждый раз, когда покупатель пользовался выпущенной Target кредитной картой, предъявлял на кассе карточку постоянного покупателя, приносил купон, отправленный ему по электронной почте, звонил на линию поддержки клиентов, открывал электронное сообщение от Target, просматривал сайт target.com или покупал что-то онлайн, компьютеры компании регистрировали его действие. Запись о каждой покупке привязывалась к гостевому ID-номеру покупателя вместе с информацией обо всех его покупках.

К тому же гостевому ID-номеру привязывалась демографическая информация, которую Target собирала или покупала у других фирм, в том числе: возраст покупателя, женат (замужем) ли он(а) и есть ли у него (нее) дети, в каком районе города проживает, сколько времени занимает дорога до магазина, сколько примерно зарабатывает, переехал ли недавно, какие веб-сайты посещал, какие кредитные карты носит с собой в кошельке, а также номер домашнего и мобильного телефонов. Target может покупать данные об этнической принадлежности покупателя, его рабочей истории, о журналах, которые он читает, был ли он когда-либо объявлен некредитоспособным, в каком году приобрел (или лишился) дома, учился ли в колледже или магистратуре, какие марки кофе, туалетной бумаги, хлопьев для завтрака или яблочного пюре предпочитает.

Существуют компании—торговцы данными, вроде Infini-Graph, которые «прослушивают» интерактивные разговоры на форумах и досках объявлений и отслеживают названия товаров, о которых пользователи отзываются положительно. Фирма Rapleaf продает информацию о политических симпатиях и читательских привычках покупателей, их участии в благотворительности, количестве машин в собственности, а также о том, что они предпочитают — новости на религиозные темы или о продаже сигарет. Другие организации анализируют фотографии, которые потребители размещают в Сети, и регистрируют в базе, толстые они или худые, высокие или низкие, с пышной шевелюрой или лысые и какие в итоге товары могут захотеть приобрести. (В официальном отчете Target отказалась назвать демографические компании, с которыми сотрудничает, и какие данные обрабатывает.)

«Раньше компании знали только ту информацию, которую хотели им сообщить клиенты, — сказал Том Дэвенпорт, один из ведущих исследователей методов использования компаниями данных и аналитической информации. — Мир ушел далеко вперед. Поразительно, как много в нем информации, и каждая компания покупает ее, ибо это единственный способ выжить».

Если вы пользуетесь кредитной картой Target для покупки раз в неделю коробки фруктового мороженого «Попсикл» примерно в 18:30 в будний день, и больших мешков для мусора в июле и октябре, то статистики и компьютерные программы компании определят, что у вас в доме есть дети, вы привыкли останавливаться у бакалейных магазинов по дороге с работы и у вас есть газон, который нужно подстригать летом, и деревья, которые осенью сбрасывают листья. Они посмотрят на ваши покупательские модели и отметят, что иногда вы покупаете хлопья для завтрака, но никогда не берете молоко — значит, его вы покупаете где-то в другом месте. В итоге Target отправит вам купоны на 2%-ной жирности молоко, а также на шоколадную крошку, школьные товары, садовую мебель, грабли и пиво — ибо вы наверняка захотите расслабиться после длинного рабочего дня. Компания догадается, что вы обычно покупаете, и попытается убедить вас приобрести это в Target. Фирма имеет возможность рассылать персонифицированную рекламу и купоны каждому клиенту, хотя вы, возможно, никогда не обращали внимания, что в вашем конверте не такой же флаерс, как у соседа.

«Благодаря гостевому ID-номеру у нас есть ваши имя и адрес. Кроме того, мы знаем, что у вас есть дебетовая карта Target Visa, и можем связать эту информацию с вашими покупками в наших магазинах», — рассказывал Поул статистикам розничной торговли на конференции в 2010 году. Около половины своих розничных продаж, почти все интернет-продажи и примерно четверть посещений интернет-сайта компания может привязать к конкретным клиентам.

На конференции в 2010 году Поул показывал слайд о том, как Target собирает данные, — диаграмму, которая, только возникнув на экране, вызвала удивленные восклицания среди слушателей.

Однако со всеми этими данными есть одна проблема — без статистической обработки от них никакой пользы. Неспециалисту два покупателя, приобретающие апельсиновый сок, кажутся совершенно одинаковыми. Только математик может выяснить, что один из них — женщина 34 лет, которая покупает сок своим детям (и поэтому ей пригодился бы купон на DVD «Паровозик Томас»), а другой — 28-летний холостяк, который пьет сок после пробежки (и, соответственно, может воспользоваться скидками на кроссовки). Поул и 50 сотрудников отделения аналитики и данных о покупателях Target как раз и занимались тем, что искали скрытые в фактах привычки.

«Мы называем это „портрет гостя“, — рассказывал мне Поул. — Чем больше я знаю о человеке, тем точнее могу выяснить его покупательские модели. Я не собираюсь выяснять о вас все и всегда, но мои догадки чаще верны и лишь иногда ошибочны».

К тому моменту, когда в 2002 году Поул пришел работать в Target, аналитическое отделение уже разработало компьютерные программы для определения семей с детьми. После чего каждый ноябрь родителям отправляли каталоги велосипедов и самокатов, которые будут отлично смотреться под рождественской елкой, а также купоны на школьные товары в сентябре и рекламные брошюры на игрушки для бассейна в июне. Компьютеры выискивали клиентов, которые покупали бикини в апреле, и отправляли им в июле купоны на солнцезащитные средства, а в декабре — на книги о похудении. При желании Target могла отправлять каждому покупателю книжку с купонами, полную скидок на товары, которые клиенты наверняка купят, поскольку то же самое уже покупали прежде.

Target не одинока в своем желании прогнозировать привычки потребителей. Практически каждая крупная компания розничной торговли, в том числе Amazon.com, Best Buy, Kroger supermarkets, 1-800-Flowers, Olive Garden, Anheuser-Busch, the U.S. Postal Service, Fidelity Investments, Hewlett-Packard, Bank of America, Capital One и сотни других имеют отделение «аналитических прогнозов», которое занимается тем, что выясняет предпочтения покупателей. «Однако у Target это получалось лучше всех, — сказал Эрик Сигел на конференции „Мир анализа и прогнозирования“. — Сами по себе данные ничего не значат. Target же умеет находить умные вопросы».

Не нужно быть гением, чтобы сообразить, что купившему хлопья, скорее всего, потребуется молоко. Однако были и другие, более трудные — и прибыльные — вопросы, на которые нужно было искать ответ.

Вот почему через несколько недель после появления Поула в Target коллеги спросили его, возможно ли определить беременных покупательниц, даже если сама женщина не хочет, чтобы кто-нибудь знал о ее положении.

• • •

В 1984 году Алан Андресон, приглашенный профессор в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе, опубликовал статью, которая отвечала на основной вопрос: почему некоторые люди внезапно меняют свои покупательские привычки?

Весь предшествующий год команда Андресона проводила телефонные исследования потребителей пригородов Лос-Анджелеса, спрашивая их о последних поездках в магазин за покупками. Как только респондент снимал трубку, ученые буквально закидывали его вопросами о марках зубной пасты и мыла, которые он купил, и изменились ли его предпочтения. Всего было опрошено почти 300 человек. Подобно другим исследователям, команда Андресона обнаружила, что изо дня в день люди покупают одни и те же марки хлопьев и дезодорантов. Привычки правили жизнью.

Но не всегда.

Например, 10,5 процента опрошенных Андресоном людей за последние шесть месяцев сменили марку зубной пасты. Более 15 процентов начали покупать новый вид средства для стирки.

Андресон хотел узнать, почему эти люди отклонились от привычных моделей поведения. Полученный им ответ лег в основу современной теории маркетинга: покупательские привычки меняются быстрее, если в этот момент происходит важное жизненное событие. Например, когда человек женится, он с большей вероятностью начнет покупать новую марку кофе. Переехав в новый дом, семья скорее склонна начать покупать другой вид хлопьев для завтрака. Велика вероятность, что после развода мужчина будет покупать другие марки пива⁵⁰. Потребители, в жизни которых происходят важные события, не замечают или не обращают внимания на изменение своих покупательских привычек. Однако это замечают розничные продавцы, и им-то как раз это очень важно.

«Смена места жительства, свадьба или развод, потеря работы или новая должность, новый член семьи, — писал Андресон, — все это меняет жизнь и делает потребителей „восприимчивее к вмешательству маркетологов“».

Какое событие в жизни людей самое важное? Что вызывает наибольшие разрушения и «восприимчивость к вмешательству маркетологов»? Рождение ребенка. Для большинства покупателей появление ребенка — огромный переворот в жизни. Именно поэтому привычки новоиспеченных родителей в этот момент более изменчивы, чем в любой другой период их жизни.

По этой же причине беременные женщины — настоящая «золотая жила» для компаний.

Свежеиспеченные родители покупают массу всего — подгузники и салфетки, детские кроватки и распашонки, одеяла и бутылки, — что продается в магазинах вроде Target и приносит продавцам значительную выгоду. По оценкам одного из исследований, проведенных в 2010 году, родители в среднем тратят 6800 долларов на покупки для ребенка до года.

Однако это лишь вершина покупательского айсберга. Первоначальные траты — лишь семечки по сравнению с прибылью, которую может получить магазин, воспользовавшись сменой покупательских привычек свежеиспеченного родителя. Измученные мамаши и уставшие от бессонницы отцы начнут покупать в Target молочную смесь и памперсы, бакалейные товары, чистящие средства, полотенца, нижнее белье — нет предела совершенству — тоже в Target. Потому что так проще. А для тех, кто недавно стал родителем, простота — самое важное.

«Как только они начнут покупать у нас памперсы, то начнут покупать и все другое, — объяснил мне Поул. — Если вы летите по магазину в поиске бутылок и пробегаете мимо апельсинового сока, то хватаете упаковку. О, а вот новый DVD, о котором я мечтал. Вскоре вы будете покупать у нас хлопья и туалетную бумагу и будете возвращаться снова и снова».

Новоиспеченные родители настолько ценны, что крупные розничные компании готовы практически на все, чтобы найти их, даже ходить в родильное отделение, хотя их товары могут не иметь к детям никакого отношения. Например, одна нью-йоркская больница выдавала каждой молодой матери подарочный пакет с образцами геля для волос, пенки для умывания лица, крема для бритья, а также питательный батончик, шампунь и мягкую хлопковую футболку. Внутри были также купоны на онлайн фотоуслуги, на мыло для рук и в местный гимнастический зал. Еще были образцы памперсов и детских лосьонов, однако их было не разглядеть среди недетских товаров. В 580 больницах на территории Соединенных Штатов молодые матери получают подарки от компании Walt Disney, которая организовала в 2010 году особое отделение для продвижения продукции компании среди родителей маленьких детей. Аналогичные программы раздачи товаров есть у Procter & Gamble, Fisher-Price и других фирм. Disney оценивает емкость рынка новорожденных в Северной Америке в 36,3 миллиарда долларов в год.

Однако для компаний вроде Target навещать молодых матерей в родильных отделениях в некотором смысле уже поздновато. К этому моменту мамочки уже у всех на виду. Target хотела не соревноваться с Disney и Procter & Gamble, а победить их. Целью Target был маркетинг среди родителей до появления ребенка — вот почему коллеги Эндрю Поула подошли к нему в тот день с вопросом о построении алгоритма выявления беременности. Если им удастся определять будущих матерей на втором триместре беременности, то они смогут первыми зацепить их.

Единственная проблема заключалась в том, что обнаружить беременных клиенток оказалось не так-то просто. У Target был реестр «предродительных вечеринок», который помогал найти некоторых беременных женщин. Кроме того, все эти будущие мамы охотно делились ценной информацией вроде ожидаемой даты рождения ребенка, что позволяло компании узнать, когда отправлять им купоны на подгузники и витамины для беременных. Однако реестром пользовалась только часть беременных покупательниц Target.

Были и другие покупатели, которые, по мнению руководства, могли быть беременными, ибо покупали одежду для беременных, мебель для новорожденных и коробки с подгузниками. Однако знать и подозревать — вовсе не одно и то же. Как узнать, что женщина покупает подгузники для своего будущего ребенка, а не в подарок беременной подруге? Кроме того, важны сроки. Купон, который очень пригодился бы за месяц до предполагаемого рождения ребенка, могут выкинуть в помойку через несколько недель после родов.

Поул начал работу над задачей с того, что тщательно просмотрел информацию в реестре «предродильных вечеринок» Target, и это помогло ему понять, как меняются покупательские привычки среднестатистической женщины по мере приближения родов. Реестр служил ему своего рода лабораторией для проверки предположений. Каждая будущая мать сообщала свое имя, имя супруга и предполагаемую дату родов. Банк данных Target мог привязать эту информацию к гостевому ID-номеру семьи. В результате каждый раз, когда эти женщины покупали что-то в магазине или онлайн, Поул с помощью предполагаемой даты родов, которую они назвали, мог определить триместр беременности, во время которого сделана покупка. Довольно скоро он понял модели.

Как выяснил Поул, будущие матери совершали покупки вполне предсказуемым образом. Возьмем, к примеру, лосьоны. Их покупают многие, однако аналитики Target обратили внимание, что женщины из реестра «предродильных вечеринок» закупали удивительно много лосьона без запаха примерно в начале второго триместра беременности. Другой аналитик заметил, что в первые 20 недель беременности многие женщины берут много витаминов вроде кальция, магния и цинка. Каждый месяц множество людей покупают мыло и ватные шарики, однако, если кто-то вдруг начинает приобретать кучу ватных шариков и мыла без отдушки, а также дезинфицирующих средств для рук и мягких мочалок и все это через несколько месяцев после закупки лосьонов и цинка с магнием, значит, у этой покупательницы приближается дата родов.

После того как компьютерная программа Поула разобралась с данными, он смог назвать около 25 товаров, которые в совокупности позволяли, образно говоря, «заглянуть во чрево» женщины. Самое главное, что он мог догадаться, на каком триместре находится беременность — а соответственно примерно определить дату родов, — чтобы Target могла отправлять купоны как раз в тот момент, когда женщина уже готова отправиться за новыми покупками. К тому моменту, когда Поул закончил работу над программой, она могла оценить практически любого постоянного покупателя по шкале «вероятности беременности».

Дженни Уорд, 23 года, из Атланты,⁵¹ купила лосьон с какао-маслом, сумочку, достаточно вместительную, чтобы туда влезла коробка с подгузниками, цинк, магний и яркий голубой коврик. С вероятностью 87 процентов она беременна и родит примерно в конце августа. Лиз Талер из Бруклина, 35 лет, купила пять упаковок мягких мочалок из ткани, бутыль средства для стирки «для чувствительной кожи», мешковатые джинсы, витамины с омега-3 кислотами и кучу увлажняющих средств. 96 процентов вероятности, что она беременна и, возможно, родит в начале мая. Кейтлин Пайк, 39 лет, из Сан-Франциско, купила только коляску-трость за 250 долларов и ничего больше? Возможно, это подарок подруге на «предродильную вечеринку». Кроме того, в ее демографических данных указан развод два года назад.

Программа Поула обработала данные каждого покупателя из базы данных Target. И он получил список сотен тысяч возможно беременных женщин, которых компания могла завалить рекламными проспектами подгузников, лосьонов, детских кроваток, салфеток и одежды для беременных в тот момент, когда их покупательские привычки особенно склонны к изменениям. Если хотя бы часть этих женщин или их мужья начнут совершать покупки в Таргет, компания получит миллионы долларов чистой прибыли.

Незадолго до начала этой массовой рекламной рассылки один из сотрудников отдела маркетинга спросил: «А как отреагируют женщины, когда поймут, что Target так много знает о них?»

«Мы отправляем женщине каталог со словами „Поздравляем с рождением первого ребенка!“, хотя она никогда не сообщала нам о своей беременности. Не всем это понравится, — пояснил мне Поул. — Мы очень строго соблюдаем все законы о неприкосновенности частной жизни. Однако, даже следуя закону, можно совершать поступки, от которых людям станет дурно».

Причина для беспокойства действительно есть. Примерно через год после создания Поулом модели выявления беременных в магазин Target в Миннесоте пришел мужчина и потребовал встречи с менеджером. Он был страшно зол и держал в руках объявление.

«Моя дочь получила это по почте! — воскликнул он. — Она еще учится в средней школе, а вы рассылаете ей купоны на детскую одежду и колыбели? Вы что, подталкиваете ее забеременеть?»

Менеджер никак не мог понять, о чем говорит мужчина. Затем посмотрел на конверт. Естественно, на нем значилось имя дочери разгневанного клиента, а внутри лежали рекламные проспекты на одежду для беременных, мебель для детских комнат и фотографии улыбающихся младенцев, которые счастливо глядели в глаза своим мамам.

Менеджер принес глубокие извинения, а спустя несколько дней позвонил и извинился еще раз.

Отец девочки был в замешательстве.

«Я поговорил с дочерью, — сказал он. — Оказывается, у нас дома много чего случилось, о чем я не имел ни малейшего понятия. — И он глубоко вздохнул. — В августе она должна родить. Я должен извиниться перед вами».

Target — не единственная компания, которая подняла волну беспокойства среди потребителей. Другие фирмы подвергались нападкам за куда менее назойливое использование данных. Например, в 2011 году житель Нью-Йорка подал в суд на McDonald’s, CBS, Mazda и Microsoft, утверждая, что рекламное агентство этих фирм следило за его интернет-серфингом, чтобы определить профиль его покупательских привычек. В настоящее время в Калифорнии идут процессы по групповым искам против сетей розничной торговли Target, Walmart, Victoria’s Secret и других. Компании обвиняют в том, что они просили покупателей сообщить свой почтовый индекс при оплате кредитной картой, а затем воспользовались этой информацией для поиска их почтового адреса.

Поул и его коллеги знали, что использование данных для прогнозирования беременности у женщин может привести к PR-скандалу. Как же вручить рекламные буклеты в руки будущим матерям, чтобы не подвергнуться обвинениям в слежке? Как воспользоваться чьими-то привычками и при этом суметь скрыть от человека, что изучаешь каждый его шаг?⁵²

II

Летом 2003 года менеджер по продвижению товара из Arista Records Стив Бартелс начал звонить радиодиджеям и рассказывать о новой песне, которая наверняка им понравится. Называлась песня «Хей-я!», а исполняла ее хип-хоп группа «OutKast».

«Хей-я» оказалась оптимистичной смесью фанка, рока и хип-хопа с добавкой джаз-оркестра в исполнении одной из самых популярных групп планеты. На радио она звучала просто потрясающе. «Когда я впервые услышал ее, то по рукам мурашки пошли, — рассказывал мне Бартелс. — Она звучала как хит, как песня, которую годами будут слушать во время бар-мицвы и на студенческих балах». Вокруг кабинетов Arista Records руководители пели друг другу хором «встряхни, как фотографии с поляроида» прямо в коридоре. Они единогласно заявили, что эта песня взлетит.

Эта уверенность основывалась не только на интуиции. В то время звукозаписывающий бизнес претерпевал трансформации, похожие на перемены в Target и прочих компаниях, вызванные появлением новых данных. В то время как в розничной торговле использовали компьютерные алгоритмы для прогнозирования покупательских привычек, музыкальные и радиоруководители применяли компьютерные программы для прогноза привычек слушателей. Компания Polyphonic HMI — испанская команда статистиков и экспертов по искусственному интеллекту — создала программу под названием Hit Song Science, которая анализировала математические характеристики мелодии и прогнозировала ее популярность. Сравнивая ритм, высоту звука, мелодику, сочетание аккордов и другие особенности конкретной песни с тысячами хитов из базы данных Polyphonic HMI, Hit Song Science могла рассчитать бал, который определял вероятность успеха мелодии.

Так, программа предсказала, что песня Норы Джонс «Пойдем со мной» станет хитом, после того как почти вся музыкальная братия забраковала альбом. (Его продажи достигли десяти миллионов экземпляров, а сама песня получила восемь премий «Грэмми».) Она предсказала популярность композиции «Почему мы не вместе» Карлоса Сантаны, несмотря на сомнения диджеев. (Песня заняла третье место в списке «Топ-40» журнала Billboard.)

Начальство на радио пропустило «Хей-я» через Hit Song Science и было в восторге. На самом деле, результаты оказались просто прекрасными: песня получила самый высокий балл за всю историю работы программы.

Если верить алгоритму, «Хей-я» должна была стать мегахитом.

4 сентября 2003 года в 19:15 — пиковое время — радиостанция WIOQ из «Топ-40» в Филадельфии начала крутить «Хей-я». Песня появилась за неделю еще семь раз, всего 37 раз за месяц.

В то время компания под названием Arbitron тестировала новую технологию, которая позволяла выяснить, сколько человек в данный момент слушают определенную радиостанцию и сколько переключаются на другие каналы во время проигрывания какой-нибудь песни. Станция WIOQ тоже участвовала в тестировании программы. Руководители станции были уверены, что «Хей-я» не даст слушателям отойти от приемников.

А потом поступили данные.

Слушателям не просто не понравилась «Хей-я». Данные утверждали, что они ее просто возненавидели. Причем настолько сильно, что почти треть переключалась на другую станцию в течение первых 30 секунд после начала песни. И такое происходило не только на WIOQ. По всей стране, как только на радиостанциях Чикаго, Лос-Анджелеса, Финикса и Сиэтла включали «Хей-я», огромное количество слушателей меняло канал.

«Когда я услышал эту песню в первый раз, она показалась мне отличной, — рассказывал Джон Геребидиэн, владелец объединенного радиошоу „Топ-40“, которое каждые выходные слушало более двух миллионов человек. — Но она не была похожа на другие песни, поэтому у многих просто мозги выкручивались, когда ее включали. Один парень сказал мне, что не слышал ничего хуже в жизни.

Люди слушают „Топ-40“, чтобы услышать свои любимые песни или песни, на них похожие. Когда появляется что-то совершенно другое, они раздражаются. Не хотят слушать ничего незнакомого».

Arista потратила кучу денег на продвижение «Хей-я». И музыкальной, и радиоиндустрии необходимо было, чтобы песня полюбилась. Песни-хиты стоят целое состояние — не только потому, что люди покупают саму песню, хит может убедить людей отказаться от видеоигр и интернета в пользу радио. Хит может продавать спортивные машины на телевидении и одежду в модных магазинах. Песни-хиты лежат в основе дюжин привычек тратить деньги, на которые опираются рекламщики, телерадиостанции, бары, танцевальные клубы и даже технологические компании вроде Apple.

Так провалилась одна из самых «предсказанных» песен — мелодия, которая, по расчетам, должна была стать песней года. Руководство радиостанций отчаянно искало способ сделать «Хей-я» хитом⁵³.

• • •

Этот вопрос — как сделать песню хитом — всегда занимал индустрию музыки, однако научные ответы на него начали искать только в последние несколько десятилетий. Одним из первых стал бывший директор радиостанции Рич Мейер, который в 1985 году вместе с женой Нэнси основал компанию Mediabase в подвале своего дома в Чикаго. Каждое утро они вставали, брали кучу кассет с радиостанций, записанных накануне в разных городах, подсчитывали и анализировали каждую проигрываемую песню. Затем Мейер публиковал еженедельный информационный бюллетень с данными о росте или падении популярности песен.

Первые несколько лет бюллетень имел всего около сотни подписчиков, и Мейер с женой прилагали все силы, чтобы удержать фирму на плаву. Однако со временем все больше радиостанций стали пользоваться статистикой Мейера для расширения аудитории своих слушателей, и в частности изучать формулы, которые он разработал для объяснения тенденций музыкальных предпочтений слушателей. Все больше компаний покупали информационный бюллетень и данные, продаваемые Mediabase, а затем и аналогичные услуги, поставляемые растущей отраслью консультантов-аналитиков, изучавших работу радиостанций.

Одной из любимых загадок Мейера было, почему во время некоторых песен слушатели никогда не переключают канал. Среди радиоведущих такие песни известны как «липучки». На протяжении многих лет Мейер наблюдал за сотнями «липучек», пытаясь отгадать принцип их популярности. Его кабинет был завален диаграммами и графиками с изображением характеристик самых разных «липучих» песен. Мейер всегда искал новые способы измерения уровня «липучести». К появлению «Хей-я» он уже начал экспериментировать с данными тестов, проведенных компанией Arbitron, в поисках новых идей.

Некоторые из самых «липучих» песен того времени привлекали внимание по очевидным причинам: например, только что вышли и сразу завоевали огромную популярность «Безумная любовь» Бейонсе и «Сеньорита» Джастина Тимберлейка. Но это все были отличные песни уже известных музыкантов, и в этом случае «липучесть» объяснялась просто. Другие песни привлекали слушателей по никому не понятным причинам. Так, когда летом 2003 года по радио звучала «Дышу» Блю Кэнтрелл, практически никто не переключал станцию. В интервью для музыкальных журналов ведущие говорили, что на самом деле это ничем не запоминающаяся мелодия с ударными. Многие из них сочли ее настолько слабой, что очень неохотно ставили в эфир. Однако по неизвестной причине ее слушали каждый раз, когда она звучала на радио, причем, по данным опросов общественного мнения, даже те, кому песня не очень нравилась. Или другой пример — «Здесь без тебя» группы «Фри дорс даун», или любая песня группы «Мерун файв». Оба коллектива настолько невыразительны, что для описания их блеклых песен критики и слушатели придумали новую музыкальную категорию — «ванный рок». Тем не менее, стоило поставить их песни в эфир, и люди не переключали приемники.

Еще были песни, которые, по словам слушателей, им совершенно не нравились, но все равно притягивали внимание. Возьмем, например, Кристину Агилеру или Селин Дион. Опросы мужской части слушателей неизменно показывали, что Селин Дион им ненавистна, а песни ее невыносимы. Однако каждый раз, когда по радио звучала мелодия Дион, мужчины не выключали ее и слушали до конца. В одном из магазинов Лос-Анджелеса радиостанции, регулярно ставившие Дион в конце каждого часа (когда измерялось количество слушателей), достоверно смогли увеличить свою аудиторию на целых 3 процента — огромный показатель для сферы радиовещания. Слушатели мужского пола считали, что им не нравится Дион, однако ее песни притягивали их внимание.

Как-то вечером Мейер стал одну за другой слушать по кругу «липкие» песни. По мере прослушивания он заметил в них нечто общее. Нет, все песни звучали по-разному: одни были балладами, другие — популярными мелодиями. Однако они казались похожими, ибо звучали именно так, как Мейер ждал от каждого конкретного жанра. Они звучали знакомо — как и все прочее на радио, — но были чуть изысканней, чуть ближе к «золотому стандарту» идеальной песни.

«Иногда радиостанции проводили исследования — обзванивали слушателей, ставили им прямо по телефону отрывок песни, и те отвечали: „Уже миллион раз это слышал. Надоело, сил нет“, — рассказывал мне Мейер. — Однако когда слушаешь радио, подсознание говорит: „Я знаю эту песню! Сто раз ее слышал! И теперь могу подпевать!“ Песни-„липучки“ — именно то, что вы ожидаете услышать на радио. Ваш мозг подсознательно хочет именно такую песню, потому что она знакома и похожа на все, что вы до сих пор слушали и любили. Она просто звучит как надо».

Как подтверждают исследования, предпочтение «знакомых» мелодий — результат работы нервной системы. Ученые исследовали мозг людей во время прослушивания музыки и отслеживали, какие участки мозга участвуют в понимании акустических раздражителей. Прослушивание музыки задействует различные участки мозга, в том числе слуховую зону коры мозга, таламус и переднюю часть теменной доли коры. Те же области отвечают за распознавание и помогают мозгу решить, на какие входящие раздражители обращать внимание, а какие игнорировать. Другими словами, области мозга, ответственные за обработку музыки, выискивают шаблоны и знакомые модели. В этом есть определенный смысл. В конце концов, музыка — вещь сложная. Разнообразные звуки, тональности, накладывающиеся друг на друга мелодии и обгоняющие друг друга звуки почти в любой песне — или беседе на людной улице — настолько переполняют и ошеломляют, что, если бы человеческий мозг не мог фокусироваться на некоторых звуках и игнорировать остальные, окружающий мир представлялся бы нам какофонией шума.

Наш мозг страстно жаждет найти в музыке нечто знакомое, ибо именно благодаря знакомому мы можем слышать, не отвлекаясь на все прочие звуки. Ученые из Массачусетского технологического института обнаружили, что поведенческие привычки позволяют нам не потонуть в бесконечных решениях, которые иначе пришлось бы принимать ежедневно. Слушательские привычки существуют потому, что без них было бы невозможно определить объект внимания: сосредоточиться ли во время субботнего футбольного матча на голосе своего ребенка, свистке тренера или шуме с многолюдной улицы. Слушательские привычки позволяют людям подсознательно отделять важные шумы от неважных.

Вот почему так притягивают песни со «знакомым» звучанием — даже если вы никогда прежде их не слышали. Наш мозг устроен таким образом, что предпочитает слуховые модели, похожие на те, что мы уже когда-то слышали. Когда Селин Дион выпускает новую песню, похожую на все ее предыдущие песни (а также на большинство мелодий, которые крутят на радио), наш мозг подсознательно жаждет этой узнаваемости и потому песня становится «липучкой». Возможно, вы никогда не были на концерте Селин Дион, но слушаете ее песни по радио, ибо именно это вы ожидаете услышать по дороге на работу. Эти песни полностью соответствуют вашим привычкам.

Эта мысль помогла объяснить провал «Хей-я» на радио, несмотря на пророчества Hit Song Science и музыкальных руководителей радиостанций. Дело не в том, что «Хей-я» — плохая песня. Нет, она просто незнакомая и непохожая. Радиослушатели не хотели принимать сознательное решение каждый раз, когда слышали новую песню. Их мозг предпочитал следовать привычке. Большую часть времени мы на самом деле не выбираем, нравится или не нравится нам какая-то конкретная песня. Это требует слишком много умственных усилий. Мы просто реагируем на знаки («Похоже на все песни, которые я до сих пор слышал») и награды («Забавно подпевать!») и, не думая, либо начинаем петь, либо тянемся к приемнику, чтобы переключить программу.

В известном смысле Arista и диджеи столкнулись с вариантом проблемы Эндрю Поула в Target. Слушатели с довольным видом слушают песню, которая, по их собственным словам, им не нравится, настолько долго, что она начинает казаться им знакомой. Беременные женщины с радостью пользуются купонами, полученными по почте, до тех пор пока не становится очевидно, что Target шпионит и заглядывает в их «утробу», а это уже незнакомо и вызывает страх. Получение купона, что само по себе говорит о том, что Target известно о беременности, расходится с ожиданиями покупателей. Все равно что сказать 42-летнему банкиру, что он подпевал Селин Дион. Что-то здесь не так.

Итак, каким же образом радиоведущие могут убедить слушателей слушать песни вроде «Хей-я» достаточно долго, чтобы они начали казаться знакомыми? Как Target убедила беременных женщин пользоваться купонами на подгузники и не напугала их при этом?

А вот как: одела новое в старую одежку и заставила незнакомое казаться знакомым.

III

В начале 1940-х правительство США начало поставлять большую часть выращенного в стране мяса в Европу и страны Тихоокеанского бассейна, чтобы поддержать армии стран — участниц Второй мировой войны. В самих США начали исчезать стейки и свиные отбивные. К концу 1941 года, когда США вступили в войну, в ресторанах Нью-Йорка подавали гамбургеры из конины, а в стране появился «черный рынок» домашней птицы. Государственные чиновники забеспокоились, что затянувшаяся война может оставить страну без белковой пищи. Война продолжалась, и эта «проблема в США только усугублялась, — писал американцам бывший президент Герберт Гувер в правительственном памфлете в 1943 году. — На наших фермах не хватает рабочей силы для ухода за скотом. Помимо всего прочего, мы должны поставлять продовольствие русским и англичанам. Мясо и жиры в этой войне — такое же снаряжение, как танки и самолеты».

Озабоченное возникшей проблемой министерство обороны обратилось к десяткам ведущих социологов, психологов и антропологов страны, в том числе к Маргарет Мид и Курту Левину, ставшим впоследствии знаменитыми учеными, с заданием: выяснить, каким образом убедить американцев есть потроха. Чтобы домохозяйки подавали на стол мужьям и детям богатые белком печень, сердце, почки, мозг, рубец и кишки, оставшиеся после отправки за границу вырезок и ростбифов.

В те времена потроха в Америке не пользовались популярностью. Женщина среднего класса в 1940 году предпочла бы голодать, чем осквернить свой стол говяжьим языком или рубцом. Поэтому ученые, назначенные в Комитет по пищевым привычкам, на первом совещании в 1941 году поставили перед собой цель методично определить все культурные ограничения, которые не позволяли американцам есть потроха. Всего было опубликовано более 200 исследований, в основе которых лежало одно и то же открытие: для изменения образа питания экзотические виды пищи должны стать знакомыми. А для этого их нужно подать под привычным соусом.