Выжить во время потопа. Кирилл Анатольевич Лобецкий. Читать онлайн. Newlib. NEWLIB.NET

Автор: Кирилл Анатольевич Лобецкий
Издательство: Eksmo Digital
Серия:
Жанр произведения: Прочая образовательная литература
Год издания: 0
isbn:
Скачать книгу
любого материала – книги, видео, музыки и т.п. – неизбежно падает. Как же получить доступ к потребительским эмоциям? Гиперперсонализировать и гиперперсонализироваться. Radiohead почувствовали это первыми.

      Существует первобытная потребность делать комфортной и безопасной собственную «пещеру». Онлайн-пространство подчинилось этому принципу, дав возможность систематизировать и хранить любимые песни, любимые видео, любимые книги, список важных контактов, совершать популярные денежные переводы или заказывать государственные услуги. Купив в 2007 году на последние деньги iPod Classic с 80 гигабайтами встроенной памяти, я полагал, что этого пространства мне хватит на десятилетия прослушивания музыки. Сегодня суммарный объем всех песен из моих плейлистов в разы превышает те «смешные» 80 гигабайт, и они не располагаются на моем устройстве. Доступ к ним я могу получить с любого устройства с интернет-браузером и доступом к Сети вне зависимости от моего местонахождения. Мобильное приложение банка хранит шаблоны моих наиболее частых денежных переводов и присылает персонализированные уведомления о новых продуктах и услугах с учетом всех моих операций. Было бы странно, если бы в мире, где пример компании Target с определением беременности девушки стал хрестоматийным7*, отсутствовало стремление к тотальному анализу стремлений потребителей. Сеть универмагов Macy’s использует систему, которая коммуницирует со смартфоном покупателя, чтобы иметь возможность делать уникальные товарные предложения8. Бренд одежды Rebecca Minkoff и eBay модернизировали кабинки для примерки одежды. Сенсоры определяют, какие вещи примеряет покупатель, и с помощью сенсорного экрана внутри кабинки можно в один клик заказать другой цвет, размер или модель товара9.

      Следующий шаг – распознавание покупателей в лицо. И в этом деле магазины Amazon Go стали настоящими пионерами. За каждым покупателем наблюдает несколько сотен камер, фиксирующих покупки, чтобы при выходе из магазина списать нужную сумму с его счета. К сожалению, мне не известно, сколь сложным и многогранным является наблюдающий за покупателями алгоритм Amazon Go. Но представьте, сколько полезной для производителя информации может дать анализ эмоциональной реакции человека на тот или иной товар. Что ощутил покупатель, когда увидел товар? Между чем и чем он делал выбор? Что он стал или не стал делать с упаковкой? Прочел ли состав? Или попросту не глядя бросил покупку себе в корзину?

      Большие данные

      3 сентября 2008 года редактор журнала Nature Клиффорд Линч подготовил спецвыпуск с темой: «Как могут повлиять на будущее науки технологии, открывающие возможности работы с большими объёмами данных?»10. В нем публиковались материалы об увеличении объема и разновидностей обрабатываемых данных. Сегодня статью плотно связывают с термином «Большие данные» («Big Data»), который многим по-прежнему неизвестен.

      Сперва методология и технологические приемы «Больших данных» относились к академической среде, а широкое распространение они получили благодаря бизнесу, увидевшему немыслимое пространство