Читать книгу "BIG DATA. Вся технология в одной книге - Андреас Вайгенд"

Итак, как же рассчитывается доходность информационных активов? Сначала нужно понять, оказывает ли предоставление личной информации какое-то влияние на результаты деятельности инфопереработчика. Если нет, то доходность этой информации равна нулю. Но в подавляющем большинстве случаев влияние прослеживается, и с этого момента все становится сложнее.

Начнем с рассмотрения расчета знаменателя – информационных инвестиций пользователя в инфопереработчика. Обычно доходность инвестиций считают в деньгах: сколько вы получите на каждый доллар, вложенный в проект, портфель активов или компанию? Однако, как мы знаем из главы 1, просто повесить ценник на какую-то отдельно взятую цепочку данных, предоставленную инфопереработчику, невозможно. Информационные инвестиции не поддаются простому арифметическому подсчету ни в долларах и центах, ни в битах и байтах.

Вместе с тем для оценки информационных инвестиций можно воспользоваться показателями затраченных усилий или внимания пользователя. Измерить внимание сложнее, чем просто зафиксировать время, потраченное на инфопереработчика. Например, открытая в браузере страница не означает, что ее действительно изучают, если этому не сопутствуют какие-то действия: клики, свайпы, поиски, комментарии, загрузки и скачивания (кроме ситуаций, когда на устройстве активирована камера, отправляющая потоковое видео инфопереработчику). Некоторые инфопереработчики требуют от новых пользователей заполнения небольших анкет и только после этого предоставляют доступ к своим услугам. Если это действительно нужная информация, например адрес доставки товаров, то вы получите на нее некий доход. Но иногда информацию собирают просто потому, что маркетологи привыкли считать необходимой демографическую информацию о потребителях. Заполнение анкет, не влияющих на результат, не создает добавочной стоимости для пользователей.

Кроме того, для оценки затраченных усилий стоит посмотреть на то, как создается и распространяется информация. Создание данных специально для инфопереработчика, например заполнение анкеты или загрузка фотографии, требует больше труда, чем клики, свайпы и поиски. Чтобы специально зачекиниться в каком-то месте на Facebook, понадобится больше усилий, чем на подключение опции автоматической передачи своих геолокационных данных. Однако тот факт, что вы зачекинились, более четко сообщает Facebook, что вы хотите получать рекомендации исходя из своего местоположения. В общем, для расчета инвестиций пользователя предоставляемая им специальная информация должна считаться более ценной.

В подобном механизме сравнительной оценки должно учитываться и то обстоятельство, что вход на какой-то другой сайт или приложение через логин Facebook или аналогичных сервисов снижает объем затрат, необходимых для получения персональных рекомендаций при обращении к услугам нового инфопереработчика[390]. Facebook отправляет соответствующие данные приложениям (так, в случае сервисов такси типа Uber и Lyft это может быть ваше фото, позволяющее водителю узнать вас, а в случае Spotify – музыкальные рекомендации ваших друзей, позволяющие оперативно создать для вас плей-лист), и это избавляет от необходимости каждый раз воспроизводить единожды переданную информацию.

В некоторых случаях, например на сервисе краткосрочной аренды Airbnb, вас могут попросить привязать свой аккаунт на сайте или в приложении к профайлу в социальной сети. Более того, Airbnb заверяет клиентов, что с целью верификации личностей пользователей и создания атмосферы общего доверия компания использует широкий ассортимент персональных данных, в том числе официальные удостоверения личности, сетевые удостоверения, фото из профайлов, адреса электронной почты и телефонные номера. Для Airbnb сетевым удостоверением является сеть знакомств: фальсифицировать несколько сот взаимно подтвержденных контактов на Facebook намного труднее, чем создать липовый профайл в соцсети. В данном случае минимальный объем информации о социальном графе, необходимый для акцепта гостя или хозяина, достаточно высок, но тем не менее все же не означает необходимость предоставлять все сведения о себе «с нуля». Дополнительные данные из профайла в соцсети могут быть использованы для повышения уровня сервиса Airbnb. Любите животных? Делаете зарядку по утрам? Возможно, Airbnb проанализирует ваше общение с друзьями в Facebook и поищет вам подходящих хозяев или гостей. Но этот поиск по косвенным признакам не столь эффективен, как явным образом выраженные критерии согласия на прием гостя или аренду помещения.

Теперь посмотрим на числитель – ценность, которую пользователь получает от инфопереработчика. Это может быть улучшение информационного взаимодействия, расширение возможности выбора и обретение удачных контактов. Количественное измерение таких выгод может представлять трудности. Время, проведенное на сайте, не всегда приносит пользу, не говоря уже о радости, например можно долго и безуспешно пытаться найти номер телефона службы поддержки клиентов. А экономия времени не обязательно означает, что пользователь доволен результатом или получил то, что хотел. Другим подходом к измерению полезности инфопереработчика является помесячная динамика числа активных пользователей. Но изменения статистики посетителей сайта или приложения могут быть всего лишь следствием рекламных кампаний.

Более обоснованный расчет, который уже сейчас активно используется инфопереработчиками в анализе и оценке своей деятельности, учитывает несколько параметров, свидетельствующих об активности пользователей: регулярность использования, частота использования и диапазон использования. Сколько времени прошло с последнего посещения сайта этим пользователем? Какова средняя частота его посещений? Сколько у него видов занятий на сайте? Регулярность зависит от типа услуг, предлагаемых инфопереработчиком. Если среднестатистический пользователь заходит на Google каждые шесть часов, то это не означает, что вы получаете от поисковика значительно больше, поскольку гуглите уже шесть минут подряд. Это говорит о пиковых периодах поиска в сравнении со всеми остальными занятиями, в том числе и временем сна. Этот показатель становится полезным, только будучи сопоставленным с аналогичными показателями других поисковых сайтов. В то же время если человек воспользовался приложением для знакомств накануне, то у него больше шансов оказаться вверху списка рекомендуемых контактов, чем если бы он последний раз сделал это месяц или год назад. Возрастание активности может принести ему больше пользы. Частота пользования, то есть количество обращений человека к сайту или приложению за какой-то период – день, неделю или месяц, также может сопоставляться во времени. Если среднесуточное количество посещений снизилось по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, это может свидетельствовать о снижении доходности информационных активов. Наконец, диапазон использования – это ассортимент продуктов и сервисов, предлагаемых инфопереработчиком на основе собираемых и анализируемых данных. В идеальном варианте оценка доходности информационных активов должна сопоставляться с индивидуальными показателями регулярности, частоты и диапазона, что даст понимание того, как изменения значимости каждого из факторов могут влиять на итоговую цифру.