Мифология «тотальной слежки». Почему это не работает

Мифология «тотальной слежки». Почему это не работает
Колоссальные, титанические массивы тщательно собираемых данных — на поверку оказываются чистым мусором.

1. Как известно со времен Сократа, невежество — корень всех бед.

Мифология «тотальной слежки» — тому ярчайшее подтверждение.

А объем т.н. рынка персональных данных — того невежества денежное измерение.

Ибо совокупная ценность этих данных — с точки зрения коммерческой монетизации, здравого смысла и математики, — равна приблизительно нулю.
 

2. Почему фетишизация сбора информации о клиентах является ерундой в строго математическом смысле, мы писали ранее.

Попытки сбора же и систематизации клиентской информации в глобальных масштабах — та же глупость, но миллионнократно усиленная.

Почему?
 

3. Кому лень читать ссылки выше, поясним древним статистическим анекдотом:

«Один съел курицу, другой ничего, а в среднем — неплохо пообедали».

Вот ответ.

В анекдоте описывается замкнутый рынок из двух человек. Первый обожрался до тошноты, второй голоден как волк.

Ясен пень, что первый не съест вообще уже ничего, потому что не влезет.

Второй — сожрет что угодно. Только — «кто ж ему даст».

А теперь — вопрос.

Какому типу продуктов питания обещает максимальный спрос статистическая модель, в которой типичный потребитель рынка — хорошо поел?

То есть — не объелся, но и не голоден.

Очевидно: что то такое десертообразное (потребитель то не голоден!).

Логично?

Железобетонно.

Однако.

Какой сбыт мы получим на практике, предложив качественные яблоки/ананасами/профитроли/мороженое на рынок из двух потребителей, один из которых обожрался до тошноты, а у второго — и на хлеб нет денег?

Именно.

Объем сбыта будет идеально соответствовать реальной ценности данных, усредненных в статистической модели.
 

4. Суть в том, что портреты потребителей, получаемые через усреднение данных (а все без исключения хайтек-магии на тему Big Data в итоге к усреднению и сводятся) множества реальных потребителей, железно гарантируют лишь одно:

Ни одного потребителя, совпадающего с вашим усредненным «портретом», не существует.

Вот как в примере из анекдота выше: есть обожравшийся потребитель, и есть голодный. А съевшего половину курицы — не наблюдается.

Более того, легко показать математически (здесь избегнем), что: чем больше численность усредняемых в «портрет» потребительских масс — тем меньше полезной (интерпретируемой) информации остается в синтезируемом «портрете».

И напротив — чем уже коллектив изучаемых потребителей, тем «портрет» ближе к реальности.

Максимальная полезность\достоверность достигается, когда «портрет» рисуется для индивидуального (одного) потребителя.
 

5. На самом деле, все еще хуже.

Итоговый синтезированный вышеописанными средствами «портрет потребителя» — является сущностью, строго говоря, вероятностной природы.

Говорить, что «наш типичный потребитель имеет двоих детей» — математически неверно.

Правильно (если, допустим, 53% потребителей «нашего продукта» имеют двоих детей, 4% бездетны, 32% имеют одного ребенка, остальные трех и более), то: наш «типичный потребитель», с вероятностью 53% двудетен, с вероятностью 32% — однодетен, ну и так далее.

Причем — одновременно, один и тот же.

Потребитель Шредингера — по аналогии с известным одноименным котом.

А вместо арифметического усреднения свойств — как бы не квантовая механика.

Детские же интенции использовать в арифметических рекламных манипуляциях высокоабстрактные сущности вероятностной природы — не понимая даже приблизительно! о чем идет речь — и приводят к неизменным провалам привычного маркетинга a la Котлер.

Колоссальные, титанические массивы тщательно собираемых данных — на поверку оказываются чистым цифровым мусором.
 

6. Таким образом, рынок «торговли пользовательскими данными» вполне гомеоморфен рынку астрологических прогнозов, технического анализа, лозоходства, и гаданий по руке.

Все то же самое — либо некомпетентность, либо мошенничество.

Как правило — смесь.

Скажете, а как же там примеры в статьях про дикий рост всего? В результате, мол, хитро-магических бигдатно-машинлерненных святой водой окроплённых денежных жертвоприношений бигдатным духам?

Системный ответ находится в статье «Первый закон PR. Трафарет-технология, или Секрет майнинга смысла из заказных материалов»

В двух словах — а) врут, б) «после того — не значит вследствие того», в) микс
 

7. Рассмотрим детальнее.

а) «Врут»: как мы можем проверить декларируемые цифры успехов? Да никак.

У продавцов этой хиромантии есть все стимулы рассказывать о Нью-Васюках, и нет ни малейшего риска попасться. Вывод очевиден.

У бизнес-пользователей хайтек-магистериума, кстати, тоже немного стимулов честно рассказывать про результаты. Что, рекламщики заказчика признают, что зря спустили несколько миллионов?

Чем они, по правде говоря, и занимаются на самом деле.

б) «после того — не значит вследствие того».

Если ваша кофейня открылась у метро «Север», то логично ожидать, что подавляющее большинство постоянных клиентов будут либо рядом живущими, либо работающими.

Причем именно рядом с вашим северным метро. А не, допустим, метро «Южное» — в 15 км на другом конце города.

И если вы открылись в июле, в августе сделали рассылку, а в декабре вышли «в ноль» — это не значит, что «сработала» рассылка.

Может, и наоборот: многие уважающие себя люди (= максимальный средний чек) из принципа не пойдут в заведение, которое гадит спамом в их телефон.
 

8. А что же делать с «портретами потребителей» в целом? Решаема ли задача в принципе?

Да. Но — по другому.

Теория меметического маркетинга предлагает тотально противоположный подход: визуализация целевой аудитории.

Развернуто освещенная в серии более ранних материалов:

Ее Величество Целевая Аудитория: почему в 99,9% она выбирается неверно

Целевая аудитория. Разбираем типичные ошибки выбора

Целевая аудитория. Мастер-класс от Эдди Мёрфи

Визуализируем целевую аудиторию, проектируем месседж-иглы

March 23, 2018 by John Galt