Нейромаркетинг в действии. Как проникнуть в мозг покупателя - Льюис Дэвид. Страница 56

Он вспоминает, как однажды, придя в офис, он увидел, что его секретарша разговаривает с «психоаналитиком». «Простите, профессор, – воскликнула она возмущенно, – не могли бы вы подождать снаружи, пока сеанс не закончится?»

Байрон Ривз и Клиффорд Насс из Стэнфордского университета замечают:

Во время одного из своих исследований эти ученые сообщили участникам, что их будут тестировать на ряд фактов, представленных на экране компьютера. Показав им информацию, компьютер спросил их, сколько они знают об этом предмете, и объяснил, что если они плохо разбираются в данной теме, он предоставит им дальнейшую информацию. На самом деле независимо от того, что испытуемые отвечали, всем давали одну и ту же информацию. Затем участники решали проверочный тест, и им сообщали о результатах. После этого компьютер оценивал свою работу как учителя. Независимо от того, каковы были результаты участника, компьютер говорил, что тот проделал прекрасную работу.

После этого участников делили на две группы и просили решить, насколько, по их мнению, хорошо поработал компьютер. Разница состояла в том, что одна группа делала свою оценку на том компьютере, которым она пользовалась до того, а вторая – на другом компьютере. Ривз и Насс рассказывают:

Похоже, студенты чувствовали более тесную связь с первым компьютером и не хотели обидеть его.

«Если пользователи наделяют рабочий компьютер человеческими качествами, то они считают его более компетентным, а взаимодействие с ним более приятным и полезным», – объясняет Фогг [275]. В одном из исследований две группы участников решали задачи, пользуясь двумя компьютерами. Первый назывался «Приятель», а второй был без названия. Ученые обнаружили, что участники эксперимента уверены: компьютер «с опознанной личностью», который они считают членом команды, «использует те же методы при решении задач, что и они, его предложения похожи на их, у него такой же стиль общения, он так же оценивает то, что необходимо для выживания» [276]. Кроме того, люди считали его умнее и дружелюбнее, думали, что он дает им более полезную информацию и качественнее работает.

Результаты многочисленных исследований отношений между человеком и умными машинами доказывают, что первые могут создать со вторыми тесную, даже высокоэмоциональную психологическую связь. Чем умнее кажется цифровое устройство, чем лучше оно реагирует, тем больше люди верят его «суждениям» и следуют его «рекомендациям» – и то и другое делает его на голову выше большинства специалистов по продажам, когда они стараются заключить вожделенную сделку.

Используя мощь суперкомпьютеров, которые «думают», почти как мозг человека, гораздо проще создавать и практически мгновенно распространять новые рекламные и маркетинговые послания. Однако чтобы реклама была эффективна, устройство должно иметь доступ к большим объемам данных о том, что любит и чего не любит каждый потребитель, что ему было бы интересно купить, и что, с помощью умного маркетинга, его можно убедить купить.

Другими словами, компьютер должен знать, что нужно, чтобы превратить потребность в желание-потребность. Это подводит нас ко второму условию, необходимому для успеха автоматизированной рекламы и маркетинга: точно знать, что именно и прямо сейчас хочет каждый отдельно взятый потребитель.

Сбор супермассивов данных

В своей антиутопии «1984» Джордж Оруэлл предупреждал: «Старший брат следит за вами». Более пятидесяти лет спустя Старший брат все еще следит – но с важным отличием.

Сегодня миллиарды интернет-пользователей с готовностью поддерживают слежку за самими собой. Добровольно и охотно они раскрывают самые личные подробности своей жизни перед совершенно незнакомыми людьми. И поэтому информация, которой располагают о потребителях такие крупнейшие компании, как Google, Amazon, Facebook и Twitter, никогда еще не была такой подробной и такой многообразной. На профессиональном языке ее называют супермассивами данных.

В социальных сетях Facebook, MySpace и LinkedIn собирают персональные данные о пользователях. Ценную коммерческую информацию находят в широком ряде других цифровых источников: например, анализируя покупки в онлайн-магазинах и то, какие интернет-сайты человек загружает, на какие заходит через мобильный телефон, в каких местах пользуется кредитными, дебетовыми и дисконтными картами. Так можно получить разнообразную информацию:

• имена членов семьи и их возраст;

• нынешний и прошлые адреса;

• финансовый статус и кредитный рейтинг;

• семейное положение;

• телефонные номера, стационарные и мобильные;

• IP-адреса компьютеров;

• социальная группа и этническая принадлежность;

• религиозные верования;

• образование;

• нынешнее и прошлые места работы, имеется ли криминальное прошлое;

• нынешнее местонахождение и то, где человек был в последние несколько недель;

• вкусы в музыке, фильмах, книгах, легких закусках, гаджетах, картинах, шутках, ароматах, моде, еде и напитках;

• политические взгляды;

• сексуальная ориентация и информация о сексуальных фантазиях, которые человек пытался удовлетворить через интернет.

Все эти и много других личных данных используются для разработки стратегий маркетинговых кампаний, которые должны пройти мимо сознания и доставить коммерческие послания прямо в подсознание потребителя. Сбор информации начинается с рождения человека и продолжается до тех пор, пока потребитель не сделает свой последний вздох.

Легальные организации – не единственные, кто интересуется личной жизнью людей. Всемирную паутину прочесывают разнообразные правонарушители – от подростков-хакеров до организованных преступных группировок и финансируемых государством кибершпионов. По словам председателя Института информационной безопасности Питера Уоррена, каждый месяц появляется два миллиона криминальных сайтов и каждый день – 60 тысяч новых вирусов. Он предупреждает:

Facebook’овские войны

«Спросите ребенка, для чего нужен Facebook, и он ответит: чтобы я нашел себе больше друзей», – говорит теоретик СМИ Дуглас Рашкофф, автор книги «Программировать или быть запрограммированным» (Program or Be Programmed). Он добавляет: