Текст книги "Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть"

Автор книги: Димитри Маекс

сообщить о нарушении

Текущая страница: 1 (всего у книги 15 страниц) [доступный отрывок для чтения: 4 страниц]

Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть

Димитри Маекс

Пол Б. Браун

Только представьте, как много вы могли бы сделать, если бы в ваших силах было выявить самых прибыльных клиентов своей компании, создать более качественную маркетинговую стратегию для общения с ними и вдохновлять их на то, чтобы покупать у вас еще больше.

Теперь все это вам по силам. И самое приятное заключается в том, что вы можете сделать все это с помощью данных, которые у вас уже есть. Ведь в наши дни все, что мы делаем, создает информацию, и ее объем невероятно велик. Каждый раз, когда кто-то просматривает веб-страницу, вводит поисковый запрос в Google или просто блуждает по Сети с помощью своего смартфона, он добавляет крошечный кусочек к огромному хранилищу данных, помогающих нам лучше понять и предсказать поведение потребителей.

В «Ключевых цифрах» автор в ясной и легкодоступной манере объясняет, как превратить эти данные в практически применимые стратегии, обеспечивающие рост и доходы. Более того, он показывает, каким образом можно проделать все это без дополнительных затрат.

Книга обязательна к прочтению:

– специалистам по маркетингу, стремящимся получить максимальный возврат на каждый доллар рекламного бюджета;

– владельцам небольших бизнесов, желающих быстрее расти;

– исследователям, старающимся лучше понимать потребителей, для которых создаются новые продукты или услуги;

– финансистам, отвечающим за увеличение прибыли компании;

– творческим работникам, пытающимся понять, как выглядит обратная связь и как можно ее улучшить.

Димитри Маекс, Пол Браун

Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть

Эту книгу хорошо дополняют:

Клиенты на всю жизнь

Карл Сьюэлл

Искренняя лояльность

Фред Райхельд и Роб Марки

Партизанские маркетинговые исследования

Роберт Каден

Посвящается

Кэтрин, Рэю и животику

Предисловие

Чем так привлекательны цифры?

Рекламные объявления, которые мы запускаем вслед человеку в его путешествиях по сайтам, уже не только преследуют, но и обгоняют нашего покупателя…

Точные показатели, которые мы получаем в режиме реального времени, указывают на эффективность наших маркетинговых кампаний…

Умение точно определить нужную цель и безошибочно выделить наиболее прибыльных покупателей среди нашей самой выгодной клиентуры…

Здесь перечислены всего лишь три феномена из множества наших действий, возможных сегодня, – они стали доступны благодаря аналитике, то есть искусству и науке описывать странными условными значками все имеющиеся в нашем распоряжении данные.

Только не надо думать, будто лишь в наши дни маленькие значки приобрели столь неожиданную привлекательность. Это далеко не так. Справедливо предположить, что в делах торговли и освоения рынка цифры стали вожделенными после одной рекламной кампании, впервые предполагавшей прямой отклик со стороны клиента. Первый почтовый каталог был разработан Аароном Монтгомери Уордом в 1872 году, а уже в 1886-м его идею позаимствовали Ричард Сирз и Алва Робак. У нас нет точных сведений, каким образом первопроходцы прямого маркетинга отыскивали оптимальные решения и измеряли успех своей деятельности, но совершенно очевидно, что бизнесмены отлично с этим справлялись, о чем говорит сам факт благополучного существования их созданий более сотни лет. Оба торговых каталога процветали бы и далее, но на их пути встали онлайновые аналоги.

Достойно внимания, что Клод Хопкинс начинает свою «Научную рекламу» (Scientific Advertising) – книгу, увидевшую свет в далеком 1923 году, – следующими словами: «Пришло время, когда реклама в хороших руках становится наукой. Как и всякая наука, она основана на законах и точных величинах. Как и во всякой науке, причины и следствия в рекламе изучаются вплоть до полного их понимания. Правильные приемы испытаны и прошли проверку жизнью. Нам известны наиболее действенные из них, и мы строим свою работу по нескольким основным законам»[1 – Хопкинс К. Научная реклама / Пер. с англ. М.: Эксмо, 2007. С. 3. – Здесь и далее, если это не оговорено особо, даются примечания переводчика.].

Через десять лет, в 1932 году, вышла книга «Проверенные методы рекламы»[2 – Кейплз Дж. Проверенные методы рекламы / Пер. с англ. М.: Карьера Пресс, 2011.] (Tested Advertising Methods), и ее автор Джона Кейплз вслед за Хопкинсом тоже говорил в основном о рекламе, предполагающей прямой отклик клиентов, в частности – о заказе товаров с доставкой по почте. Подобная система заказа в те годы выглядела довольно несложно. Маркетологам и рекламистам, напрямую отправлявшим каталоги и рекламные листки и хорошо знавшим своих адресатов, всего лишь требовалось проследить результаты – сделаны ли покупки. И все у них шло отлично, пока на сцене рекламы не появилось радио, а затем телевидение. А с ними исчезли простые и удобные способы безошибочно узнавать о реакции своих клиентов, поскольку стало практически невозможным отслеживать, кто и когда слушает или смотрит ту или иную передачу. Новые средства распространения информации потребовали от маркетологов искать пути совершенно иного порядка, но которые могли бы поддерживать прежний уровень их ответственности перед клиентами.

В маркетинговую деятельность передовые математические методы вошли в 1950-е годы, когда и на производстве, и в управлении, и прежде всего в практике сбыта все чаще стали использовать операционный анализ и применять новые организационные модели, ставшие особенно востребованными после Второй мировой войны. Конечно, те методы выглядят крайне примитивными с позиций нынешнего дня, когда мы уже в точности знаем, сколь долго человек смотрит на мелькающее в Интернете рекламное объявление, по каким ссылкам он идет дальше и что все-таки решает (или не решает) приобрести. Однако отдадим должное: именно методы 1950-х годов позволили специалистам оценить слияние интересов маркетинга и массмедиа; понять силу их воздействия на осведомленность потребителя о бренде и внимание к нему, а в итоге – на объемы продаж и прибыль.

Третья эра эволюции в мире аналитики наступила в 1990-е годы, когда существующие системы управления взаимодействием с клиентами стали для многих маркетологов настоящим наваждением. Возможности, предлагавшиеся новыми мощными базами данных, до неузнаваемости изменили отрасль прямого маркетинга, а вместе с ней – и наши привлекательные маленькие цифры. Не трудно догадаться почему. Фредерик Райхельд в своей книге «Эффект лояльности»[3 – Райхельд Ф. Эффект лояльности: движущие силы роста, прибыли и непреходящей ценности / Пер. с англ. М.: Вильямс, 2005.] (The Loyalty Effect), вышедшей в 1996 году, доказывает, что, удерживая лояльность своих клиентов даже на уровне 5 %, вы, как правило, добиваетесь повышения прибыли на 25–100 %. Чуть раньше появилась книга Гарта Холлберга All Consumers Are Not Created Equal («Не все потребители созданы одинаковыми»), в которой он объясняет, почему даже довольно небольшая часть клиентов обычно приносит компании непропорционально большую долю дохода (мы будем говорить об этом во второй главе). Многие компании, усвоив столь необходимые сведения, торжественно поклялись активно выявлять своих самых ценных клиентов. Были разработаны так называемые программы лояльности; в них входили: карты клиента, или поощрительные карты, позволявшие учитывать каждую сделку, – для чего компаниям пришлось вложить огромные суммы в создание единых баз данных, хранивших всю информацию о клиенте; модель, названная «пожизненная ценность клиента», позволявшая определять, какие клиенты окажутся наиболее постоянными и перспективными; модель потерь, по которой прогнозировалась вероятность того, кто из клиентов перестанет быть активным потребителем. Революция в области управления взаимодействием с клиентами сделала механизмы маркетинга гораздо эффективнее, а технические приемы намного изощреннее, что дало возможность перерабатывать огромные массивы информации. Вскоре – с появлением цифровых мультимедиа – сама жизнь проверила на прочность маркетологов-аналитиков: может ли их деятельность быть полностью ориентированной на клиента.

С приходом в мир цифровой связи, а тем более с появлением возможности передавать любые данные по Интернету, – измеряемым стало практически все. Информация поступает отовсюду, и объем ее невероятен. Цифровая база данных компании Google (думаю, на сегодня самая большая) производит в день свыше одного миллиарда поисковых запросов по всему миру. Столь гигантский объем информации предоставляет современным компаниям беспрецедентный обзор рыночных тенденций, благодаря чему они знают, как уровень вовлеченности клиентов в их бренды влияет на их доходы.

Среда электронной коммерции обеспечивает нас системой, получившей название «замкнутой обратной связи», что способно ввести в нирвану любого, кто занимается вопросами эффективности маркетинга. Мы знаем о своих клиентах все: к каким средствам информации они обращаются; какими путями приходят на тот или иной сайт; что в точности делают, попав туда. Мы отслеживаем всю фактическую конверсию[4 – Конверсия (conversion) – термин интернет-маркетинга, означающий отношение к общему числу посетителей сайта числа тех посетителей, которые выполняют на нем все прямые или скрытые указания рекламодателей или продавцов – регистрация, переход по рекламной ссылке, посещение определенной страницы и, наконец, покупка.], поведение каждого человека, совершающего определенную покупку.

Цифровые данные доступны в режиме реального времени. Нам больше не надо неделями и месяцами ожидать нужных сведений, по которым мы только и могли судить о степени влияния своей маркетинговой деятельности. Поскольку теперь мы получаем их почти мгновенно, то приступаем к принятию оптимальных решений тоже безотлагательно. Цифровые технологии – подобно стероидам в мире спорта – способны произвести настоящую революцию в математических моделях и маркетинговых исследованиях.

Сэм Палмизано, выступая в Совете по международным отношениям в 2008 году (в то время он занимал пост СЕО IBM), лучше всех остальных объяснил суть наступившего нового мира: «Умной становится чуть ли не любая вещь – современные модели вычислений способны превратить в компьютеры все пользовательские устройства, снабдив их сенсорами, приводами и подключив к серверным системам. Вкупе с продвинутой аналитикой эти суперкомпьютеры способны превратить горы данных в опыт и знания, что придает нашим методам, процессам и инфраструктуре бо́льшую производительность. Мы становимся более продуктивными и восприимчивыми – иными словами, более толковыми и развитыми».

Возьмем марку Zara, основной бренд международной группы Inditex S.A., гигантской испанской корпорации, занимающейся розничной торговлей одеждой. За счет внедрения методов математического анализа на уровне каждой бизнес-единицы компания смогла совершить практически невозможное для индустрии модной одежды – сократить до нескольких недель весь производственный процесс, который начинается с эскиза модельера и заканчивается в магазинах готовой одежды. И это в отрасли, где чаще всего над рождественскими коллекциями одежды начинают работать за девять или даже двенадцать месяцев.

Насколько все это важно лично для вас и для меня? Чтобы понять, к чему могут привести аналитические методы и взаимосвязанность человеческого разума и умных устройств, о чем говорил Палмизано, представьте собственный холодильник в ближайшем будущем. Он не только будет в состоянии сообщить, мол, у тебя заканчивается молоко и масло, но и, составив список покупок, разместить заказ в местном супермаркете, откуда вам и доставят продукты на дом.

Как поступать с неприкосновенностью личной жизни?

Новый мир прекрасен, но за все нужно платить свою цену. Кто-то из вас весьма обеспокоен, что маркетологи получают доступ к вашим данным и собирают сведения, какие покупки вы делаете и какие сайты предпочитаете.

Я собираюсь подробно говорить о неприкосновенности личной жизни в последней главе, но позвольте мне сказать пару слов прямо сейчас, и думаю, моя позиция вас удивит. Полагаю, у людей есть все причины протестовать против широкомасштабного сбора информации ради коммерческих целей. Действительно, процесс сбора данных, с одной стороны, тщательно завуалирован, а с другой – ведется крайне беспорядочно. И то и другое неправильно.

Но жизнь не стоит на месте. При отсутствии соответствующих нормативов индустрия рекламы и маркетинга начинает заниматься саморегулированием. И это хорошо, ведь потребители довольно четко дают нам понять, что они весьма озабочены нашими действиями. Мы уже приняли на себя обязательство не собирать без согласия потребителя никакой информации, которая может идентифицировать его личность. Мы обязательно сразу ставим клиента в известность, для чего нам нужны сведения о нем, и при этом даем ему возможность выбора: он может отказаться или нет от предоставления тех или иных личных данных.

И еще об одном. Кстати, очень надеюсь, что мое дальнейшее объяснение поможет многим людям разобраться в нашей проблеме. Реклама, о которой вы говорите, будто она вторгается в личную жизнь, в первую очередь делается в ваших интересах – интересах потребителей. Понимаю, мое заявление звучит несколько в духе героев Оруэлла, но примите во внимание следующую вещь: слишком мало людей, не связанных напрямую с маркетинговой деятельностью, понимают, что реклама необходима, поскольку она является источником финансирования для производства любого контента. И особенно важной становится она в наше время, когда люди желают получать как можно больше качественного контента, и заметьте – не приобретать, а получать бесплатно. Потребители без устали демонстрируют, что не собираются платить большие деньги даже за собственное удовольствие смотреть любимые телепередачи или регулярно посещать понравившиеся веб-сайты. Однако без рекламы ни один человек не имел бы свободного доступа к контенту – ведь тогда большинству сайтов пришлось бы ввести собственную систему подписки, а каждому телеканалу – абонентскую плату.

Контент должен оставаться бесплатным и свободным, соответственно, и реклама в качестве инструмента финансовой поддержки никуда не исчезнет. Однако теперь у нас появилась возможность сделать ее и не столь навязчивой, и менее неприятной. Давайте пофантазируем: вам двадцать пять лет, вы заядлый геймер и заодно любитель одного классного сериала. Дабы обеспечить вам еженедельный тридцатиминутный просмотр очередной серии, компания-производитель должна показывать рекламу, причем не менее шести минут. Что было бы для вас более приемлемым – общая реклама или рассказ о новейших играх? Конечно, вы, как и большинство компьютерных игроков, предпочли бы второй вариант, но для этого вам нужно ввести маркетологов в курс дела о своих привычках, вкусах и предпочтениях, чтобы они знали, какую именно рекламу вы считаете уместной.

Если вы сообщите информацию о себе, то это поможет нам избавить вас от надоевшей рекламы. Персонифицированное обращение к клиенту обеспечивает рекламодателям огромную отдачу, соответственно, они готовы платить намного больше за персонализированный тридцатисекундный ролик или баннер, чем за шестиминутную рекламу «для всех». Это означает, что вы будете реже сталкиваться с рекламой, а поставщики контента будут получать за ее показ больше денег. Похоже, идея очень неплохая, а главное – устраивает всех участников сделки.

В этом я вижу еще одну потенциальную выгоду от маленьких привлекательных цифр, о которых, собственно, и пойдет речь.

А теперь, если мы закончили с введением в тему, давайте приступим к делу.

Глава 1

Каким образом эта книга поможет вам расширить бизнес?

Отрасль, в которой я работаю, славится своим умением сводить сложные идеи к одной ключевой мысли, выраженной несколькими словами. Слоганы Bullish on America; Finger Lickin’ Good и Don’t Leave Home Without It созданы моими коллегами из Ogilvy & Mather[5 – Bullish on America («Играем на повышение Америки») – слоган с начала 1970-х гг. инвестиционного банка Merrill Lynch; Finger Lickin’ Good («Пальчики оближешь») – полувековой слоган сети ресторанов быстрого питания KFC (Kentucky Fried Chicken), Don’t Leave Home without It («Не покидайте дом без нее») – слоган с 1970-х гг. финансовой компании American Express.].

На любом месте, которое мне довелось занимать в нашем рекламном агентстве, – и когда до недавнего времени возглавлял группу аналитиков Ogilvy, и когда сейчас руковожу нью-йоркским отделением подразделения OgilvyOne, занимаясь проблемами интернет-маркетинга, – я всегда придерживался этого принципа: самое сложное передавать простыми словами. В своей работе я вместе со своей командой руководствуюсь одним довольно бесхитростным постулатом: сегодня самыми успешными станут компании, способные не только овладеть информационным «всемирным потопом» – в нем всем приходится захлебываться, – но и преобразовать его в полную аналитическую картину, без которой невозможен реальный рост.

Наша работа состоит в том, чтобы помогать своим клиентам выявлять ценную информацию и учиться ее анализировать. Объяснять людям, о чем могут поведать их данные, следует простым, очень доступным языком. Скажем, любой финансовый директор не моргнув глазом выслушает мои рассуждения о логистической регрессии, тогда как у слабо разбирающегося в математической терминологии руководителя (и СЕО, и даже коммерческого директора, озабоченного вопросами маркетинга) обычно через десять секунд такой беседы ясный взор начинает тускнеть[6 – Не так давно один парень из моей команды с восхищением рассказывал мне о недавно увиденной презентации: «Все было невероятно круто. Ребята использовали триста переменных, взятых у стороннего агрегатора данных, сопоставили их с кукисами на рекламном сервере, затем, чтобы оценить потенциал для конвертации, вырастили дерево кси-квадрата, а после всего этого еще и скормили рекламным серверам алгоритмы оценки в формате языка запросов, чтобы получить возможность нацеливаться на индивидуальные кукисы в системах обмена рекламой». Он был совершенно прав, на самом деле все звучало убойно. Но подозреваю, мало кто из читателей продерется сквозь этот захватывающий рассказ. Подобным стилем нельзя объяснять людям сложные вещи. Прим. авт.].

Поэтому я всегда учился «творчески» подходить к рассказу о своих идеях, преобразовывая их в простые и внятные образы – смею надеяться, чем-то напоминающие такое: «При скорости 60 миль в час самый сильный шум, который производит новый “роллс-ройс”, – от установленных в его салоне электрических часов» (кстати, этот рекламный ход тоже придуман одним из нас[7 – Придуман одним из нас – речь идет об основателе рекламных агентств Ogilvy Дэвиде Огилви (1911–1999), который создал эту рекламу, сразу ставшую классической, в 1958 г.; не менее знаменитым стал ответ механика компании Rolls-Royce: «Я всегда говорил, что с этими часами что-то не так».]). Я сделаю все возможное, чтобы максимально пользоваться именно таким языком в своей книге.

Еще один весьма существенный фактор, требующий от меня доступного языка изложения: ведь мне придется донести до вас апробированный нами метод, как при помощи данных, которыми вы уже владеете, но не имеете ни малейшего представления, что с ними делать, ваша компания сможет резко и одновременно увеличить объем продаж и улучшить показатель возврата инвестиции (return on investment; далее по тексту – ROI).

Каким образом?

Отлично, сейчас объясню, если вас действительно беспокоит этот вопрос. На самом деле любой бизнес имеет всего лишь две стороны – предложение и спрос.

Когда речь идет о предложении, иными словами, когда выполняются все заказы и таким образом удовлетворяются потребности клиентов, то всеми деловыми процессами полностью управляет сама компания. Например, руководители компаний отлично знают, насколько вырастет производительность в случае покупки нового оборудования.

В таких ситуациях наиболее уютно себя чувствуют люди с левополушарным типом мышления, то есть дружащие с логическими и финансовыми моделями бизнеса. Десятилетиями они занимались повышением эффективности цепочек поставок, модернизацией производственных процессов и развитием системы показателей, оценивающих рост бизнеса.

Когда речь заходит о спросе, то положение резко меняется: компания не имеет никакой возможности управлять данной стороной бизнеса – это прерогатива потребителей. Разумеется, вы можете перебрать массу способов влияния на них и на рынок, но в итоге только за клиентом-потребителем-пользователем остается последнее право решать, заинтересован ли он в том, что вы предлагаете. Спрос – очень загадочная область, в которой не всегда можно установить связи между причиной и следствием. Почему клиенты покупают ваш продукт? – он идеально удовлетворял их потребности? понравилась ваша реклама? ваша цена оказалась наиболее привлекательной? им кто-то посоветовал? Не исключено, что решение было принято благодаря целой комбинации перечисленных и сотни других факторов.

Я как раз занимаюсь этой совершенно неупорядоченной стороной бизнеса: выясняю, что происходит, когда клиенты нажимают на ту или иную кнопку или идут по той или иной ссылке. Предположим, человек что-то приобрел сразу, как только прочитал ваше рекламное объявление в Интернете, но можем ли мы считать, что именно оно послужило причиной покупки? Как вы увидите ниже, я использую качественные, апробированные на практике инструменты, взятые из мира предложения и перенесенные в хаотичный мир спроса.

С помощью предложенных мной инструментов вы сможете – как я и обещал вам еще в названии книги – развить свой бизнес таким образом, чтобы одновременно повысить объем продаж и прибыль.

В первую очередь это важно усвоить первым лицам компаний, поскольку именно им придется держать ответ перед акционерами, насколько эффективно расходуются деньги. Однако и другим сотрудникам, стоящим на разных уровнях иерархии, необходимо владеть такими знаниями. Маркетологи и руководители подразделений должны знать, кто является самым ценным клиентом. Исследователи, разрабатывающие новые продукты и услуги, обязаны думать об интересах прибыльных для компании потребителей. Работникам сервисного обслуживания клиентов также следует уделять больше внимания самым ценным покупателям. Сотрудникам финансовых отделов часто требуется понять, получит ли компания доход от своих последних разработок. Благодаря идеям, о которых мы собираемся говорить в книге, прибыль на ваши инвестиции может быть очень большой.

Насколько большой? Позвольте привести вам пару простых примеров.

• Компания Ceasars повысила прибыльность своей интернет-рекламы на 15–30 % за счет проведенного анализа всех отзывов клиентов об отелях, в которых те жили. Компания использовала программу, которая не только находила каждый комментарий клиента, размещенный в Интернете, но и автоматически сортировала отзывы по огромному множеству категорий. Это позволило руководству изменить и содержание, и язык рекламной продукции. В частности, выяснив, что клиенты просто бредят видом из окна, в рекламных материалах моментально появились соответствующие картинки, а вопрос цены номера был отодвинут на задний план.

• Брокерская компания TD Ameritrade повысила долю новых клиентских счетов, открывавшихся через сайт, на 14 % – и все за счет крайне незначительных изменений в тексте, дизайне и изображениях на сайте. Для этого команда Ogilvy провела невероятно тщательное исследование домашней страницы Ameritrade. Мы протестировали каждое слово, цвет и элемент дизайна, чтобы понять, где и что можно улучшить. Всего лишь потребовалось заменить на кнопке фразу «Открыть онлайновый счет» на слова «Для старта» и заодно поменять цвет этой кнопки с оранжевого на зеленый – и пошел стремительный приток людей, желавших открыть счета.

Примеры показывают, что вам не надо относиться к прочитанному в этой книге как к исключительно теоретическим выкладкам. Наши наработки уже используются компаниями для повышения спроса на их продукцию. Я покажу, каким образом вы сможете проделать то же самое и в своем бизнесе.

С помощью нового взгляда на уже имеющиеся у вас данные о клиентах вы можете многое улучшить, и прежде всего свою стратегию, тактику и сбыт.

– Стратегия. Вы научитесь точно регулировать свои отношения с клиентами и конкурентами и сможете выделять доминирующие направления – и все это благодаря анализу тех цифр, которые накопились в ваших базах данных. Например, вы начнете понимать, кто является вашими самыми прибыльными клиентами, что каждый из них предпочитает приобретать в вашей компании, а также каким потребительским сегментам можно не уделять никакого внимания.

– Тактика, используемая для реализации стратегии. При тщательном изучении своих данных вы поймете, каким образом обращаться с самыми прибыльными клиентами; цифры научат вас правильному подходу к клиентам, которые с наибольшей вероятностью будут покупать ваши продукты.

– Реализация тактики. Данные помогут вам понять, какие действия способны принести наибольшую отдачу, а также в какое время лучше всего заняться реализацией той или иной тактики.

Существуют две причины, по которым должны произойти улучшения в вашем бизнесе. Прежде всего современный уровень развития технологий позволяет нам отсортировать все имеющиеся данные о поведении клиентов, а затем понять (и предсказать), что и как они делают или будут делать. Подобная информация всегда имелась в нашем распоряжении. Но до недавних пор компании могли пользоваться лишь незначительной ее частью. Помимо этого, к появлению новых данных приводит практически каждое наше действие. Иными словами, мы может получить куда более полную картину поведения людей, с которыми имеем дело, – и об этом следующая моя история, в которой рекомендую обратить внимание на данные, позволяющие нам четко оценить сумму недополучаемого компаниями дохода.

Недавно, находясь по делам в Лондоне, я проживал в гостинице «Хилтон» – это в деловом районе Кэнэри-Уорф. Утром, когда пришло время уезжать, я выписался из отеля и поехал на метро до станции «Паддингтон»; приехав на Паддингтонский вокзал, я взял билет на экспресс-поезд, идущий без остановок в аэропорт Хитроу. «Хитроу-экспресс» – это чуть ли не самый дорогой поезд в мире, хотя он и дешевле и быстрее такси, а самое главное – меня в нем не подташнивает.

Я зарегистрировался на рейс компании British Airways до аэропорта имени Джона Кеннеди, а перед посадкой зашел в магазин Boots (крупнейшая аптечная сеть Великобритании), где купил несколько пачек влажных салфеток с запахом огурца. Моя жена, англичанка, уверяет меня, что это лучшие салфетки в мире, однако она не может найти их в Америке, как и два других странных и типично английских продукта: пищевую пасту «Мармайт» и шоколадное яйцо «Кэдбери» с кремовой начинкой, – по которым британцы почему-то испытывают постоянную ностальгию. Я также прошелся по парфюмерному отделу и купил новейшие духи «Флора», выпущенные Gucci. Итак, через три часа после пробуждения я уже находился в самолете и летел домой.

За очень короткое время мной оставлен настоящий шлейф информации. Если люди из «Хилтона» знали бы, где искать «следы», то легко бы поняли, что за последние шесть месяцев я уже в третий раз останавливался в их отеле. Они без проблем могли бы узнать, что я люблю перед сном выпить бокал вина и что предпочитаю легкий «континентальный» завтрак, невзирая на рекламу их плотного «английского» завтрака. Транспортное ведомство Лондона при желании могло бы заметить, что я провел в городе целых семь дней (мой недельный проездной) и что каждый день после всех своих путешествий возвращаюсь в Кэнэри-Уорф; кроме того, там могли бы обратить внимание, что семь лет назад, когда я жил в Лондоне, то делал все то же самое, причем каждый день. Сотрудники компании Heathrow Express из своих записей могли бы выяснить, что за последние шесть месяцев я пользовался их услугами три раза. То же самое могли бы заметить и служащие авиакомпании British Airways. Аптека Boots могла бы предположить, что я британец, живущий за границей (на самом деле я бельгиец с женой-британкой) и истосковавшийся по родным салфеткам с огуречным запахом. Если бы сотрудники Gucci были повнимательнее, то заметили бы, что духи «Флора» куплены мною в магазине, где по огромным телевизорам постоянно транслировали рекламные ролики этого бренда.

Информация обо всех моих передвижениях, привычках, пристрастиях и покупках уже существовала без каких-либо усилий с чьей-либо стороны. Ни мне не потребовалось выходить в Интернет, ни интернет-компаниям не надо было отслеживать каждый мой шаг, фиксируя любое, даже случайное нажатие на кнопку.

Я не собирался рассказывать вам, как часто езжу по делам в другие страны. На самом деле эта небольшая история приведена мною затем, чтобы вы поняли, какое огромное количество данных можно было бы собрать и насколько легкомысленно к ним относятся даже довольно крупные компании. Разумеется, Hilton знает, что я являюсь членом их программы лояльности, в которую включены постоянные гости отеля (Hilton HHonors), но пока я не получил от них ни одного письма со словами: «В следующий раз, мистер Маекс, когда вы посетите Лондон, мы хотели бы предложить Вам…» (некоторые отели уже начали рассылать подобные письма). Компания Boots ни разу не прислала свой каталог на наш почтовый адрес в Бруклине, и я никогда не получал предложений от Gucci (что, возможно, и к лучшему, ведь моя жена обожает их продукцию).

В тот самый день, о котором я рассказываю, миллионы других людей оставляли за собой примерно такие же информационные «шлейфы». Они делали это, посещая веб-сайты, социальные сети, включая свои мобильные устройства и оплачивая свои покупки наличными в магазинах, что всегда фиксируется кассовыми аппаратами.

Мне крайне досадно, когда компании не используют в собственных интересах гигантскую часть создаваемой нами информации, причем не делается этого по одной причине: они (по крайней мере до недавних пор) просто не знали, как с этим справиться должным образом. Объемы данных растут с каждым днем. Чтобы понять, о чем идет речь, представьте базу данных из всех слов, когда-либо произнесенных людьми за все время существования человечества на земле; а потом умножьте все это количество на 200 – и вы получите примерный объем информации, имеющейся в нашем распоряжении (на конец 2012 года). Естественно, в будущие годы горы данных будут расти намного быстрее.