Пост-человеческий маркетинг
Или почему можно перестать беспокоиться о персональных данных и начать жить
Утечка пользовательских данных Facebook доводит Цукерберга до покаянного выступления в Конгрессе США. Всё более жёсткие законы о персональных данных принимаются в России и Европе. Особое беспокойство вызывает использование данных преступниками. Шантаж, манипуляция чувствительными медицинскими данными, прямая кража денег с помощью социального инжиниринга…
Но почему-то многих людей в первую очередь пугает аспект «заработка на личных данных» со стороны корпораций. Дескать, они всё будут о нас знать, и поэтому смогут нами манипулировать.
Я посвящаю статью именно этому страху. Хорошая новость — поезд уже ушёл. Мир уже захватили зомби. Тихоокеанский разлом разломался.
Апокалипсис случился, но никто этого не заметил. Корпорациям больше не нужны личности. Больше нет данных, которые «принадлежат вам».
Чтобы понять, что я имею в виду, придётся погрузиться в несложную маркетинговую теорию.
Потребности
Допустим, моя компания хочет продать вам прекрасное средство для выведения пятен «Мистер Чист». Во всех классических учебниках (я рекомендую «Поведение потребителей») модели процесса принятия решения потребителем начинаются с «Осознания потребности».
У вас должна сложиться ситуация, в которой вы осознаёте потребность в пятновыведении любым способом. Если вы всю жизнь живёте с заляпанными скатертями, одеждой, стенами и диванами, то такая потребность может не возникнуть вовсе.
Важно, я подчеркну это ещё раз. У вас в голове должна возникнуть идея о проблеме, связанной с ситуацией, наличествующей в вашей субъективной реальности.
Это происходит, когда человек ощущает разницу между тем, что он воспринимает как идеал, в сравнении с реальным положением дел. Потребитель покупает товар, когда считает, что способность продукта решить его проблему ценнее затрат на его приобретение. Таким образом, осознание неудовлетворённой потребности является первым шагом в продаже продукта.
Таким образом, целевой аудиторией «Мистера Чиста» являются не все люди с заляпанными диванами. Целевая аудитория — все люди, у которых может сформироваться или уже сформирована идея о том, чтобы избавиться от пятен. И вот эту потребность корпорация в принципе сможет создать и/или удовлетворить.
Коммуникация
Одна из ряда задач, которые решает корпорация, это задача эффективной коммуникации с целевой аудиторией продукта. Современные маркетологи решают её в обоих направлениях, передавая сигналы от бизнеса к потребителю и принимая сигналы от потребителя к бизнесу.
Во-первых, корпорации стремятся узнать об идеях-о-потребностях, включая новые, чтобы удовлетворить их с помощью своих продуктов.
Кстати, поэтому любая человеческая потребность — и низменная, и высокоэтичная — в итоге будет пережёвана капиталом и маркетологами, оформлена ими и выплюнута на полки супермаркетов: от разрушения системы эксплуатации бразильских фермеров до дестигматизации месячных, от защиты вымирающих животных до страха перед биотехнологиями.
Во-вторых, корпорации стремятся сформировать идеи-о-потребностях среди тех, кто этому потенциально подвержен, а также выстроить цепочку промежуточных идей, шаг за шагом приводящих к удовлетворению этой потребности.
Так называемые «охватные инструменты» формируют идеи-о-потребности. Например, телевизионная реклама или брендирование главной страницы посещаемого онлайн-СМИ используют внимание человека, чтобы вкинуть ему идею «диван можно почистить». Это «ковровая бомбардировка». Лишь некоторая доля телезрителей имеет диваны, из них лишь некоторая доля имеет пятна на диванах, а из них лишь некоторая доля готова считать это проблемой. В таком случае «Мистер Чист» может драматизировать ситуацию, изображая противных (но мультяшных) 3D-микробов на пятне. (Как будто весь остальной диван стерилен!)
Как только идея «диван можно почистить» подселена к потребителю, дальнейшая коммуникация корпорации строится таким образом, чтобы при любом способе удовлетворения своей потребности, при любой цепочке промежуточных шагов в принятии решения, потребитель приобрёл «Мистер Чист» с большей вероятностью. По сути, маркетологи выстраивают последовательности сигналов, цепляющиеся за первую идею и подводящие человека к покупке.
Сигналы могут быть не только прямыми сообщениями, но и аналогиями, метафорами, интерфейсами взаимодействия и так далее.
Контексты
Некоторое время назад маркетологи «били» по крупным аудиториям, часто по «демографической сегментации». Например, «мужчины, возраст 35—44, доход средний и ниже среднего». Так были устроены массовые широковещательные СМИ —в частности, газеты и ТВ.
Выбор более узких аудиторий, например по жизненным ролям или интересам, был доступны только на тематических радиостанциях (например, про бизнес) или в тематических изданиях (например, про кулинарию). Выражаясь маркетинговым языком, маркетологам был доступен только очень широкий контекст коммуникации. Поэтому весомая часть бюджетов расходовалась впустую — на коммуникацию с теми людьми, кому товар вообще не нужен.
Компании Google и Яндекс стали гигантами благодаря единственному инструменту — «контекстной рекламе». В данном случае слово «контекст» используется в узком смысле как «контекст поискового запроса». Поисковики научились показывать рекламу тем, кто уже находится в поиске удовлетворения своей потребности. Общение с такими людьми, очевидно, позволяет тот же самый бюджет расходовать с большей эффективностью.
Компания Facebook стала гигантом благодаря единственному инструменту — «таргетированной рекламе». В данном случае слово «таргетированный» также используется в узком смысле как «контекст личности или поведения конкретного человека». Маркетологи получили возможность нацеливаться на человека, у которого нет идеи-о-потребности прямо сейчас, но который потенциально подходит на роль потребителя, если судить по его/её жизненной ситуации.
Казалось бы, Facebook ориентируется на личность, уникальную и неповторимую? Мечтая узнать всё о личности и подороже продать информацию?
Шагнём чуть глубже.
Всё есть контекст, и «личность» тоже контекстозависима. Одной и той же Екатерине нужно продавать лекарства, когда она ищет «способы лечения насморка» или физически находится в здании поликлиники, но финансовые услуги, когда она получает зарплату или находится в отделении банка.
Facebook не интересует совокупность характеристик Екатерины сама о себе, эта информация не позволяет решать основную задачу конечному бизнесу.
Бизнесу нужна точечная коммуникация ровно с той частью конкретного человека, которая хочет купить товар или услугу прямо сейчас, или на которую можно повлиять здесь и сейчас для продвижения к следующему шагу на пути к покупке.
Бизнесу плевать на вашу личность. Ему нужна ваша контекстная субличность «покупателя конкретного товара».
Бизнес может вас даже не увидеть никогда, если он осуществляет продажу в онлайне. «Вы» были для него цифрами в трафике, стали переводом средств на счёт, будете оставаться записью в системе почтовых рассылок.
Личность предсказанная
И вот, мы приближаемся к переломной точке, когда мы проскочили в эпоху пост-человеческого маркетинга, а мир этого не заметил.
Это произошло в 2012—2014 годах, с почти одновременным развитием экосистемы Data Management Platforms, подходов Big Data и глубокого обучения нейросетей.
Усложнение структуры рынка
В упомянутых 2012—2014 годах на отраслевых конференциях по digital-маркетингу активно обсуждалась проблематика так называемой Real-Time Bidding рекламы. Это подход к размещению медийной рекламы (например, баннеров на посещаемых ресурсах), когда стоимость показа конкретной рекламы конкретному пользователю на конкретном сайте определяется в ходе автоматизированных торгов в режиме реального времени. Обычный пользователь об этом не думает, но за ваше внимание каждый раз разворачивается целая скрытая алгоритмическая борьба.
Так вот, проблематика заключалась в том, что мы не могли определять одного и того же пользователя на разных не связанных между собой сайтах, а также на разных устройствах. «Вы» на своём смартфоне, домашнем ноутбуке и рабочем компьютере были тремя разными людьми для рекламных систем. И в 2012 году профессиональное сообщество вообще не знало, что с этим делать.
В 2015 году проблема была решена полностью засчёт усложнения ландшафта рынка. Появилось большое количество специализированных компаний, занимающихся покупкой, обработкой и синхронизацией, очисткой и последующей перепродажей пользовательских данных. Вы залогинились на один сервис с трёх разных устройств, сервис связал эти три устройства в один пользовательский профиль, который потом продал посреднику, который обобщил данные от многих сайтов, и продал рекламодателю.
Не вдаваясь в технические подробности, теперь при «обычном пользовательском поведении», когда вы ведёте себя в сети безопасно, но не запарены насчёт конфиденциальности, почти все, кому надо, знают про ваш профиль (при необходимости, вплоть до ФИО) почти всё. Но, ещё раз подчеркну, маркетологу конкретной компании вообще не нужно и не интересно знать о вас ничего, кроме точки наиболее эффективной доставки своего сообщения.
Big Data
Вторая проблема, через которую настойчиво пробивается человечество, это неполнота собираемых о самом себе данных. Даже с учётом того, что все игроки рынка будут обмениваться данными со всеми, сами люди — чертовски неудобные объекты. Мы обладаем слишком большим количеством переменных, влияющих на наше поведение, и потому плохо предсказуемы по отдельности. А новые идеи-о-потребностях и новые товары появляются непрерывно.
Как понять, что человек, который никогда не покупал этот товар, вероятнее будет готов его в принципе купить?
Крупные игроки стали двигаться в двух направлениях: тупой цифровой мощи и умного обучения нейросетей.
Тупое и мощное направление — это автоматическая генерация миллионов описаний товаров в расчёте на «длинный хвост»: вдруг кто-нибудь, да будет искать что-то подходящее. Примеров уйма — от Elsagate до менее маргинальных автопубликаций несуществующих товаров на Amazon и AliExpress.
Умное направление — это обучение нейросетей, которые пытаются находить сходства между разными группами профилей, и по прошлой покупательской активности одних предсказывать будущую активность других. У маркетологов это называется «look-a-like»: ты заливаешь в Facebook или ВКонтакте перечень email-адресов или телефонных номеров своих клиентов, а умные нейросетки подбирают наиболее похожих на них пользователей с точки зрения поведения.
Всё было бы здорово, если бы Нассим Талеб не объяснил нам ещё в 2013 году, что предсказание человеческих характеристик по большим данным работает крайне неточно. Чем больше переменных и чем меньше точек в выборке, тем больше вероятность ошибочного предсказания сходства.
Глубокое обучение
Это приводит нас к третьей проблеме бизнеса, очарованности глубоким обучением нейросетей. На наших глазах творятся чудеса. DeepMind обыгрывает сильнейших людей в Го, точность распознавания предметов на фотографиях стремительно растёт, машинный перевод становится вполне литературным.
В чём проблема? В том, что нейросети учатся распознавать паттерны или делать какие-то обобщения по сигналам, которые мы подаём к ним на вход. Сама эта деятельность by design невозможна без когнитивных искажений — в частности, ошибочного «распознавания» несуществующих паттернов.
Ни одна нейросеть не свободна от когнитивных искажений, и это свойство невозможно нейтрализовать.
И это вроде не очень страшно, если нейросеть Instagram просто поставит на твою фотографию неверный хештег. А если это нейросеть полицейского управления, распознающая потенциальных преступников?
Не говоря уже о том, что если у любой нейросети есть когнитивное искажение, его можно найти и хакнуть. Например, остановить или сбить с дороги беспилотный автомобиль, показав ему специально подготовленный и распечатанный стикер.
Безусловно, нейросети могут быть статистически более точными, менее искажёнными и предвзятыми, чем люди. Но люди хотя бы предсказуемо предвзяты.
Нейросети настолько разнообразны внутри, что имеют абсолютно непредсказуемые когнитивные искажения.
Поэтому к какой именно когорте или аудитории отнесёт ваш цифровой профиль фейсбучная нейросетка, невозможно ни предсказать, ни проконтролировать заранее.
Инженеры Facebook деланы совсем не пальцем. На конференции для разработчиков F8 прозвучало, что они работают над AI Ethics. Они обучают специальную отдельную нейросеть, которая учится определять метрики когнитивных искажений других нейросетей и нейтрализовывать их (Fairness Flow + FBLearner Flow). Но и тут не всё слава богу. Сам этот движок имеет свои собственные когнитивные искажения, как мы выяснили ранее. И, нейтрализуя одни искажения, он по сути создаёт другие, уже непредсказуемые для человека.
Например, инженеры Facebook делают так, чтобы показ вакансий не был предвзят по полу, возрасту, цвету кожи соискателя и так далее. И это само по себе прекрасно. Вопрос, а какую другую предвзятость это выпустит наружу?
Кроме того, десяток разработчиков в Facebook провозглашает этику от лица всего человечества, по сути, минуя этап договорённости между людьми. Теперь конкретные резюме будут показываться конкретным людям не потому что сам владелец бизнеса так решил, а потому что так решил этичный AI. Какой будет системная динамика взаимоотношений между обычными пользователями и таким AI? Постепенное принятие людьми предлагаемой им этики, или протест против неё?
Осознают ли инженеры Facebook, что из лучших побуждений они пользуются авторитарной властью?
Дивный новый мир
Мы уже безвозвратно перешагнули в новый мир, который состоит из единственной материи и движется на единственном топливе.
Материя нового мира — цифровые следы.
Человек как таковой находится за пределами, вне этой материи, и никому не интересен. Важны только наши отдельные цифровые срезы, обобщаемые, предсказуемые, нарезаемые на контекстозависимые дольки и передаваемые от одних игроков рынка другим.
Причём если сейчас основную часть таких следов генерируют Homo Sapiens, то очень скоро наступит день, когда лидерство по объёмам и ценности данных перейдёт к машинам и вещам (пресловутый Internet of Things). Зачем следить за человеком, если можно следить за вещами, которыми он пользуется?
Более того, этот процесс, прошедший точку невозврата, ускоряется самими маркетологами, которые ненавидят общаться с живыми клиентами. Они отгораживаются от людей цифрами, отчётами, таблицами и графиками.
Топливо нового мира остаётся прежним — деньги.
Если кремниевая жизнь сотрёт с лица Земли всё человечество, что она сохранит из нашей культуры, кроме технологий собственного производства? Я бы поставил на деньги.
Деньги — чисто культурная конструкция, предмет договорённости об универсальном средстве обмена и темпоральной синхронизации долга (подробнее в одноимённой книге Дэвида Гребера). Причём фиатность, криптовость или ракушечность денег не имеет никакого значения. Деньгами кремниевой жизни, может быть, вообще будет электроэнергия.
Новый мир из гуманистичного стал цифровым по единственной причине — его создали мы сами, будучи ориентированными на стяжательство денег ради будущей безопасности и комфорта. Каждый из нас, включая производителей товаров и наёмных маркетологов. Всё то, о чём я написал выше, было сделано деньгами, за деньги и ради денег.
И какой вывод?
Маркетологам
Наша работа — ремесло, а не наука или искусство. Поэтому с усилением автоматизации смысл маркетологов снижается так же, как водителей автомобилей с появлением беспилотного транспорта.
Технологии пока слабы только в одном — в переводе с языка бизнеса на язык потребительских коммуникаций, и, как следствие, в нарративе, в создании цепочки человекопонятных смыслов. Почему на таком сегменте нужно сфокусироваться? Почему именно такие пользователи в такой точке касания захотят воспринять сообщение об этом продукте?
Поэтому наша ценность остаётся только и исключительно в этом человеческо-диджитальном посредничестве. Если собственники бизнеса массово изучат язык взаимодействия с покупателями (что вполне вероятно), и этой ценности не станет.
- Если вы до сих пор строите воронки продаж, вы неандерталец.
- Если вы считаете, что маркетинг нацелен на коммуникацию с конкретными сегментами аудитории или даже конкретным человеком, вы средневековый пейзанин.
- Сегодняшняя коммуникация нацелена на субличности людей, на конкретного человека в определённой роли и в определённом контексте.
Пользователям
Снявши голову, по волосам не плачут.
- У вас больше нет приватности, даже в теории.
- Вы не защищены от когнитивных искажений нейросетей, классифицирующих вас и принимающих решения относительно вас.
- Вы как «человек» пока что важны только для вашей семьи и друзей. Для всех остальных вы — лишь цифровые следы и источник финансовых транзакций. Скоро вас можно будет заменить несколькими мегабайтами нулей и единиц, и никто не заметит разницы.
- Инициативы отдельных стран и Евросоюза по поводу безопасности пользовательских данных (152-ФЗ в России и GDPR в Европе) — попытка накрасить труп старого мира. Символ тотального непонимания, что поезд уже ушёл.
Некоторых такое «расчеловечивание» пугает, но с гуманистической точки зрения ничего выдающегося не происходит. 2500 лет назад Будда Гаутама осознал, что личность иллюзорна. За прошедшие 25 лет этот факт массово осознали нейробиологи. В ближайшие 25 лет этот факт массово осознают маркетологи, а их сильно больше, чем нейробиологов.
С моей точки зрения, это великолепные новости.
Когда вы целиком никому не нужны, вы наконец по-настоящему свободны.
