в прокат фильмов. Коллективный
разум аккумулирует идеи и знания
большого числа людей, но не в этом
его сила: его подлинная ценность —
в накопленной вашей компанией
информации.
День ото дня совершенствуются
инструменты обработки и анализа
клиентских данных. В основном это
происходит благодаря новым мето-
дам исследования, таким как регрес-
сионный анализ и рандомизация.
Кроме того, все дешевле и удобнее
становятся технологии хранения
и распространения клиентских дан-
ных, а также доступа к ним. С появле-
нием всех этих новшеств прогрессив-
ные компании наконец-то смогли
в полной мере использовать огром-
ные массивы накопленной ими
информации. Теперь бобины
с записями не пылятся в хранилищах:
благодаря своим архивам компании
находят новые способы заработать
и лучше узнают клиентов. И здесь
же они отыскивают замечательный
материал для точной сегментации
и грамотного обслуживания клиен-
тов Зто то самое «скрытое знание»
масс: факты, о которых люди не
имели ни малейшего представле-
ния. Например, служба знакомств
eHarmony не спрашивает, каким вы
видите своего идеального спутника
жизни (или что думают на сей
счет окружающие). Система сама
определяет предпочтения клиента,
опираясь на данные персональной
анкеты из 436 вопросов. Главная
задача — выявить характер, напри-
мер, определить, кто вы: человек
оригинальных суждений или люби-
тель всем угождать. Затем, опираясь
на данные о счастливых браках,
eHarmony подбирает потенциаль-
ных партнеров, причем поначалу
может показаться, что вам предлага-
ют совсем не подходящую пару.
Точно так же сайты наподобие
Pandora и Rhapsody могут доволь-
но точно предсказать, какую му-
зыку купит клиент. Они не только
оперируют информацией о про-
шлых приобретениях, но и изучают
выбранные композиции с помощью
специальных программ. Вы любите
группу Arcade Fire? Тогда вам пред-
ложат исполнителей, чья музыка по
ряду параметров похожа на Arcade
Fire, скажем рок в симфонической
аранжировке. Другой пример —
туристический сайт Farecast. Анали-
зируя терабайты информации, они,
исходя из динамики цен в прошлом,
советуют клиентам, когда выгоднее
покупать билеты на определенные
рейсы. Причем система оценивает
точность своих прогнозов в процен-
тах. Скажем, рекомендация с 85-про-
центной вероятностью означает,
что ценовая тенденция не вызывает
сомнений, а с 60-процентной —
что данные менее убедительны.
В 2007 году независимая внеш-
няя экспертиза подтвердила,
что в среднем ценовые прогнозы
Farecast верны в 75% случаев. Вряд
ли столь же высоких результатов
У недвижимости
новый знак!
777-33-77
www.miel.ru
Апрель 200S
19
предыдущая страница 18 Harvard Business Review Russian 2008.04 читать онлайн следующая страница 20 Harvard Business Review Russian 2008.04 читать онлайн Домой Выключить/включить текст