Мне жаль, но это инстинкт. Как животная природа управляет нами и что с этим делать

Плохой сбор данных

Исследование, проведённое компанией Experian Data, показало, что 88 % всех американских компаний по-прежнему полагается на неточные данные, которые напрямую влияют на результаты их работы. Неточные данные отличаются по типам, но обычно речь идёт об информации ошибочной, вводящей в заблуждение или отсутствующей из-за некачественных методов сбора.

В отчёте Gartner Research за 2018 год говорится, что «среднее финансовое воздействие низкого качества данных на организации приводит к убытку в 9,7 миллиона долларов в год». IBM утверждает, что ежегодные убытки американских компаний гораздо выше – 3,1 триллиона долларов. По иронии судьбы, даже данные о финансовых последствиях использования неверных данных остаются крайне неточными и открытыми для интерпретации.

При практически бесконечном количестве источников мы с лёгкостью находим новые данные, увеличивая размер выборки и увязывая их между собой. В результате получается множество нерелевантных данных, которые мешают заметить ту информацию, которая правда могла бы быть полезной.

В интервью Harvard Business Review бывший генеральный директор General Electric Джек Уэлч однажды сказал: «Неуверенные в себе менеджеры порождают проблемы. Напуганные, нервные люди используют толстые, запутанные книги по планированию и слайды, наполненные буквально всем, что они знали с детства. Настоящие лидеры не мирятся с таким беспорядком». Тем не менее, наша жизнь наполнена хаосом из-за постоянного увеличения количества личных и профессиональных данных: звонящие телефоны, трекеры здоровья, шесть различных социальных сетей с отчётами о вовлечённости, новостями в ленте и так далее. Мы невероятно быстро собираем фрагменты информации и остаёмся в замкнутом цикле погони за данными, а не управления ими. Когда мы позволяем данным доминировать над нами, легко упустить из виду изначальную цель.

Поиск ответа на каждый вопрос, безусловно, важен и служил нам на пользу в эволюционном процессе. Но в современном мире информационной перегрузки найти чёткие, недвусмысленные ответы практически невозможно – если, конечно, вы не решите действовать именно так.

Многие исследования показывали, что, в частности, алгоритмы социальных сетей показывают нам те данные, которые уже согласуются с нашими мнениями, усиливая поляризацию и увеличивая нашу склонность отвергать противоречивую информацию. Мы анализируем первые попавшиеся данные, которые имеют смысл, исходя из нашей текущей позиции, а затем собираем больше данных, чтобы поддержать свою точку зрения. Когда я была профессором, то часто видела, как мои студенты неосознанно вели себя именно так, когда проводили исследования с использованием поисковых систем. Вместо того чтобы вводить вопрос, на который они хотели бы узнать ответ, они запрашивали позицию, которую поддерживали. Например, когда я предлагала своим студентам ответить на вопрос «Опасны ли вакцины?», они начинали свой поисковый запрос с «вакцины опасны» или «вакцины не опасны» и собирали данные только из выпавших ответов.

С точки зрения упрощения данных, фильтр чёрного/белого, правильного/неправильного, правды/вымысла, новостей/фейковых новостей значительно облегчает процесс обработки. Как только мы переходим в один из лагерей, мы обращаем внимание только на данные, подтверждающие нашу позицию. Но работа только с одним мнением во время сбора данных уводит нас ещё дальше от истины.

История Tesco, розничной сети продуктовых магазинов с более чем 3500 магазинов только в Великобритании, служит хорошей иллюстрацией того, что происходит, когда мы ищем данные, только чтобы подтвердить нашу позицию. На самом деле Tesco во многом обязана своим успехом тому, что была одной из первых, кто внедрил использование больших баз данных. Tesco отслеживала активность клиентов и использовала таргетированную рекламу, изучая привычки покупателей с помощью карт лояльности. В 2010 году, через 20 лет после того, как Tesco начала анализировать данные карт, они добились семикратного увеличения прибыли. Впечатляющее достижение! Но затем компания успокоилась. Их отдел информационных технологий начал собирать и оценивать данные неправильного типа, упуская из виду общую картину потребностей своих клиентов и в конечном счете их прибыль пошла вниз.

Чтобы понять, как изменилась судьба Tesco, вернёмся в 1995 год. Именно тогда Tesco анонсировала современную маркетинговую схему в виде карт лояльности для клиентов. Клубная карта давала покупателям стимул тратить больше, потому что они получали баллы за каждую покупку. Баллы можно было обменять на ваучеры, чтобы потратить на товары, которые посетители регулярно покупали в магазине или в организациях-партнёрах. Чтобы записаться в клуб, клиенты должны были предоставить некоторые личные данные: домашний адрес, номер телефона и какие-то предпочтения в товарах. Затем при совершении каждой покупки они предъявляли клубную карту, чтобы заработать баллы.

Tesco собирала мучительно подробные данные о предпочтениях каждого покупателя, его покупках и моделях поведения. Как сказала газете The Guardian в 2003 году Эдвина Данн, генеральный директор Dunnhumby, работавшая аналитиком данных в Tesco: «Вы можете увидеть тех, кто предпочитает готовить дома, и тех, кто делает покупки, ориентируясь на особые предпочтения, или тех, для кого главное – удобство. Мы пытаемся отслеживать образ жизни покупателя с точки зрения того, что находится в его корзине». Tesco также создавала персонализированные онлайн- и офлайн-скидки на основе данных клиентов, собирая еще больше данных, когда клиенты пользовались этими скидками.

Система сбора данных Tesco имела огромный успех поначалу. Всего через год после введения клубной карты участники потратили на 28 % больше денег в Tesco и на 16 % меньше в магазинах их основных конкурентов. Кроме того, Tesco начала получать коммерческий доход в виде платежей от поставщиков каждый раз, когда её рекламные акции имели успех у потребителей.

Но к 2013 году что-то изменилось. Так высоко ценимые Tesco данные показали, что клиенты устали от того, что сеть отслеживает их привычки, устали от сувениров и купонов. Они переключались на другие магазины с акциями, которые не отслеживали их данные, например Aldi и Lidl. Опрос более 11 000 потребителей в Великобритании, проведённый группой исследователей-наблюдателей Which? охарактеризовал Tesco как худший супермаркет, объяснив это плохим обслуживанием клиентов и завышенными ценами.

По мере того как прибыль падала, Tesco делала крупные рекламные компании, пытались увеличить выручку за счёт своих поставщиков и доходов от рекламы, а также предприняла отчаянную попытку найти путь обратно в сердца клиентов с помощью анализа данных. Однако они упустили из виду кое-что крайне важное: данные, которые указывали на то, чего на самом деле хотели клиенты – меньше слежки и низкие цены.

Иногда Tesco допускала серьёзные промахи. В случае, описанном доцентом Лондонского университетского колледжа Ханной Фрай на OneZero, покупательница Tesco рассказала, что была шокирована, обнаружив презервативы в избранном своего онлайн-списка покупок. Уверенная в том, что её муж никогда ими не пользовался, она написала жалобу в отдел аналитики: данные, которые они получали с её карты лояльности, должно быть, были ошибочны. Аналитики принесли извинения, но объяснили, что ошибки в данных не было. Её муж покупал презервативы. Он просто не пользовался ими дома! Даже списки покупок могут очень многое выдать о нашей личной жизни.

В 2015 году Tesco понесла убытки в размере 9,6 миллиарда долларов, и её акции резко упали. В интервью BBC в это неспокойное время бывший генеральный директор Tesco сэр Терри Лихи описал компанию как не сумевшую сохранить доверие клиентов. «Что [клиентам] действительно было нужно, так это более низкие цены. Им нужен был прайс-лист, которому они могли бы доверять», – сказал он.

Tesco добилась противоположного. В компании настолько хотели доказать достоверность данных, что забыли, зачем изначально собирали информацию – чтобы лучше обслуживать клиентов. Tesco слишком увлеклась погоней за данными, пытаясь манипулировать клиентами, вместо того чтобы обслуживать их.

К счастью для Tesco, новое руководство и новое направление помогли гиганту розничной торговли переориентироваться обратно на покупателей. Данные за 2019 год показали, что удовлетворённость клиентов была самой высокой за последние годы.

Будь то многомиллиардная компания, небольшой бизнес в родном городе или любознательный человек, ищущий ответы, – когда мы не останавливаемся, чтобы подумать о лучшем методе сбора данных, мы очень сильно рискуем.

Мы часто верим, что большее количество информации приводит к лучшим результатам. Это – опасное сочетание наших инстинктов к разнообразию и поиску информации. Но инстинкт сбора информации может завести нас в ловушку, потому что мы запрограммированы внимательно прислушиваться к последним данным – особенно когда эти данные касаются людей.

Информация когда-то была для нас жизненно важной, она помогала распознавать и поддерживать статус в первобытных общинах: кто бродит поблизости? Что они потребляют? Кто их ведёт? Кто владеет ресурсами? Какие ресурсы ценятся другими? И так далее. Сбор подобной информации помогал нам восполнить пропущенные сигналы. Но, когда эти инстинкты включаются в цифровом мире, в котором степень детализации данных постоянно увеличивается – настолько, что мы ежедневно, ежечасно или даже поминутно измеряем свою позицию в наших «племенах», – в этом шуме легко потеряться и упустить из виду общую картину. Чтобы справиться с этим, наш мозг упрощает данные, выбирая фильтр и заставляя нас принять какую-то позицию. Исходя из этого, мы и создаём понятную историю, соответствующую нашим внутренним требованиям.