Существуют компании—торговцы данными, вроде Infini-Graph, которые «прослушивают» интерактивные разговоры на форумах и досках объявлений и отслеживают названия товаров, о которых пользователи отзываются положительно. Фирма Rapleaf продает информацию о политических симпатиях и читательских привычках покупателей, их участии в благотворительности, количестве машин в собственности, а также о том, что они предпочитают — новости на религиозные темы или о продаже сигарет. Другие организации анализируют фотографии, которые потребители размещают в Сети, и регистрируют в базе, толстые они или худые, высокие или низкие, с пышной шевелюрой или лысые и какие в итоге товары могут захотеть приобрести. (В официальном отчете Target отказалась назвать демографические компании, с которыми сотрудничает, и какие данные обрабатывает.)

«Раньше компании знали только ту информацию, которую хотели им сообщить клиенты, — сказал Том Дэвенпорт, один из ведущих исследователей методов использования компаниями данных и аналитической информации. — Мир ушел далеко вперед. Поразительно, как много в нем информации, и каждая компания покупает ее, ибо это единственный способ выжить».

Если вы пользуетесь кредитной картой Target для покупки раз в неделю коробки фруктового мороженого «Попсикл» примерно в 18:30 в будний день, и больших мешков для мусора в июле и октябре, то статистики и компьютерные программы компании определят, что у вас в доме есть дети, вы привыкли останавливаться у бакалейных магазинов по дороге с работы и у вас есть газон, который нужно подстригать летом, и деревья, которые осенью сбрасывают листья. Они посмотрят на ваши покупательские модели и отметят, что иногда вы покупаете хлопья для завтрака, но никогда не берете молоко — значит, его вы покупаете где-то в другом месте. В итоге Target отправит вам купоны на 2%-ной жирности молоко, а также на шоколадную крошку, школьные товары, садовую мебель, грабли и пиво — ибо вы наверняка захотите расслабиться после длинного рабочего дня. Компания догадается, что вы обычно покупаете, и попытается убедить вас приобрести это в Target. Фирма имеет возможность рассылать персонифицированную рекламу и купоны каждому клиенту, хотя вы, возможно, никогда не обращали внимания, что в вашем конверте не такой же флаерс, как у соседа.

«Благодаря гостевому ID-номеру у нас есть ваши имя и адрес. Кроме того, мы знаем, что у вас есть дебетовая карта Target Visa, и можем связать эту информацию с вашими покупками в наших магазинах», — рассказывал Поул статистикам розничной торговли на конференции в 2010 году. Около половины своих розничных продаж, почти все интернет-продажи и примерно четверть посещений интернет-сайта компания может привязать к конкретным клиентам.

На конференции в 2010 году Поул показывал слайд о том, как Target собирает данные, — диаграмму, которая, только возникнув на экране, вызвала удивленные восклицания среди слушателей.

Однако со всеми этими данными есть одна проблема — без статистической обработки от них никакой пользы. Неспециалисту два покупателя, приобретающие апельсиновый сок, кажутся совершенно одинаковыми. Только математик может выяснить, что один из них — женщина 34 лет, которая покупает сок своим детям (и поэтому ей пригодился бы купон на DVD «Паровозик Томас»), а другой — 28-летний холостяк, который пьет сок после пробежки (и, соответственно, может воспользоваться скидками на кроссовки). Поул и 50 сотрудников отделения аналитики и данных о покупателях Target как раз и занимались тем, что искали скрытые в фактах привычки.

«Мы называем это „портрет гостя“, — рассказывал мне Поул. — Чем больше я знаю о человеке, тем точнее могу выяснить его покупательские модели. Я не собираюсь выяснять о вас все и всегда, но мои догадки чаще верны и лишь иногда ошибочны».

К тому моменту, когда в 2002 году Поул пришел работать в Target, аналитическое отделение уже разработало компьютерные программы для определения семей с детьми. После чего каждый ноябрь родителям отправляли каталоги велосипедов и самокатов, которые будут отлично смотреться под рождественской елкой, а также купоны на школьные товары в сентябре и рекламные брошюры на игрушки для бассейна в июне. Компьютеры выискивали клиентов, которые покупали бикини в апреле, и отправляли им в июле купоны на солнцезащитные средства, а в декабре — на книги о похудении. При желании Target могла отправлять каждому покупателю книжку с купонами, полную скидок на товары, которые клиенты наверняка купят, поскольку то же самое уже покупали прежде.

Target не одинока в своем желании прогнозировать привычки потребителей. Практически каждая крупная компания розничной торговли, в том числе Amazon.com, Best Buy, Kroger supermarkets, 1-800-Flowers, Olive Garden, Anheuser-Busch, the U.S. Postal Service, Fidelity Investments, Hewlett-Packard, Bank of America, Capital One и сотни других имеют отделение «аналитических прогнозов», которое занимается тем, что выясняет предпочтения покупателей. «Однако у Target это получалось лучше всех, — сказал Эрик Сигел на конференции „Мир анализа и прогнозирования“. — Сами по себе данные ничего не значат. Target же умеет находить умные вопросы».

Не нужно быть гением, чтобы сообразить, что купившему хлопья, скорее всего, потребуется молоко. Однако были и другие, более трудные — и прибыльные — вопросы, на которые нужно было искать ответ.

Вот почему через несколько недель после появления Поула в Target коллеги спросили его, возможно ли определить беременных покупательниц, даже если сама женщина не хочет, чтобы кто-нибудь знал о ее положении.

• • •

В 1984 году Алан Андресон, приглашенный профессор в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе, опубликовал статью, которая отвечала на основной вопрос: почему некоторые люди внезапно меняют свои покупательские привычки?

Весь предшествующий год команда Андресона проводила телефонные исследования потребителей пригородов Лос-Анджелеса, спрашивая их о последних поездках в магазин за покупками. Как только респондент снимал трубку, ученые буквально закидывали его вопросами о марках зубной пасты и мыла, которые он купил, и изменились ли его предпочтения. Всего было опрошено почти 300 человек. Подобно другим исследователям, команда Андресона обнаружила, что изо дня в день люди покупают одни и те же марки хлопьев и дезодорантов. Привычки правили жизнью.

Но не всегда.

Например, 10,5 процента опрошенных Андресоном людей за последние шесть месяцев сменили марку зубной пасты. Более 15 процентов начали покупать новый вид средства для стирки.

Андресон хотел узнать, почему эти люди отклонились от привычных моделей поведения. Полученный им ответ лег в основу современной теории маркетинга: покупательские привычки меняются быстрее, если в этот момент происходит важное жизненное событие. Например, когда человек женится, он с большей вероятностью начнет покупать новую марку кофе. Переехав в новый дом, семья скорее склонна начать покупать другой вид хлопьев для завтрака. Велика вероятность, что после развода мужчина будет покупать другие марки пива[50]. Потребители, в жизни которых происходят важные события, не замечают или не обращают внимания на изменение своих покупательских привычек. Однако это замечают розничные продавцы, и им-то как раз это очень важно.