Источник: Markham Cronin, партнер-основатель и главный креативный директор Markham & Stein Unlimited. | Campaign US.

Не так быстро, мистер Робот

Машины идут по нашу душу, но хорошая новость в том, что они пока так и не научились рассказывать анекдоты.

Каждая рекламная публикация изобилует страшилками, какую опасность для нашей индустрии представляют Big Data. Данные о профиле потребителя подтверждают, что мы как никогда раньше знаем больше о тех, к кому обращаемся, о том, как они реагируют на наше общение и что будут делать дальше. Внезапно ящик Пандоры под названием ROI разбился, и на нас обрушился ливень из KPI. И сейчас те клиенты, которые празднуют триумф, могут, наконец-то, пойти к своему начальству и сообщить, что потратили маркетинговые доллары во имя эффективности.

Высоколобые эксперты и кликуши вечно кружили над рекламной индустрией, рассказывая, что дни нашего креативного существования сочтены.

Помедленнее, мистер Робот.

Хотя это и верно, что цифровая революция породила беспрецедентный уровень доступности потребительских данных, и эти данные можно по-всякому формовать и использовать для оптимизации определенных аспектов маркетинга, я бы, с другой стороны, поспорил на тему того, что именно нужно оптимизировать.

Что-то, что привлекает внимание людей. Воображение. Интерес. И хотя данные могут предсказывать, что бы это могло быть (на основе существующих вариантов выбора), они не могут создавать новые варианты выбора с нуля.

Все потому, что Big Data управляется с помощью двух простых, эффективных и прибыльных концепций: просчитываемостью и предсказуемостью. Big Data может просчитать наше поведение и предсказать наш следующий шаг.

Зомби-апокалипсис уже начался. (Плохая новость: мы все зомби.)

Основываясь не только на моих личных данных, но и на данных миллиона других людей, мой Spotify подбирает музыку, которая мне могла бы понравиться. Amazon гадает, что бы я купил в следующий раз. Big Data делает возможной утопическую реальность, в которой нам диктуют, что любить, покупать, слушать и носить, и внушают, что мы сами все это выбрали. Это хороший бизнес. Эффективный. Подконтрольный. И он нас отупляет.

Отстойно, что все сводится к алгоритму. Отстойно быть предсказуемым. Потому что предсказуемость скучна.

Хотя они могут с точностью предсказать, что бы мы сделали, послушали, или купили, они понятия не имеют, что вызывает в нас интерес. Это тот самый парадокс, который в глазах рекламной индустрии являет собой Big Data.

 

Предсказуемость эффективна. Реклама разрушительна. (Это может стать проблемой.)

 

Управляемый данными маркетинг является аналогом езды, при которой используются только зеркала заднего вида. Это здорово, пока дорога идет прямо. Но жизнь не так интересна, если в ней нет кривых тропинок.

К счастью для нас, и я имею в виду всех тех, кто сделан из плоти и крови, есть один элемент, который Big Data никогда не сможет эффективно воспроизвести.

И это – человеческая природа.

Естественная природа нашей человечности – единственное, что нельзя свести к алгоритму. Ее нельзя перевести на аутсорс или механизировать. И вот тут, друзья, настает наш час. Способность создавать непредсказуемые вещи, чтобы удивлять, восхищать, вдохновлять, мотивировать – все эти таланты гарантируют нам работу в мире, где ее для нас не так уж и много. Когда реклама интересная – она лучше работает. И уже много раз было так, что все дело заключалось в неожиданности.

 

Big Data несовместима с неожиданностью

 

Ни один компьютер не в состоянии придумать Джорджа Гамилтона, играющего полковника Сандерса . Ни один бот не снимет ролик «Самый интересный человек в мире» . Никакой микрочип не разродится инсталляцией «Бесстрашная девочка» . (Правда, у робота всегда может найтись прекрасный встречный аргумент, как в сцене допроса робота Санни в фильме «Я, Робот»).

Есть точки, в которых реклама пересекает границу науки и становится искусством. Наука обеспечивает поставку сырья для строительства площадки и ракеты. Искусство – это сырое ракетное топливо. И хотя данные могут помочь в определении вашей траектории, заработает ли двигатель ракеты, зависит только от качества топлива.

У цифровой революции есть и хорошая сторона. Нас не сводят к количественным или поведенческим моделям, а облегчают распространение множества разнообразных идей. Чтобы неожиданно подвести нас к чему-то, что иначе мы бы никогда не нашли.

В скорости и глубине творения был квантовый сдвиг, просто потому, что у нас появилось множество возможностей для работы. И тут данные поставляют нам сырые ингредиенты, которые мы можем сделать привлекательными, вдохновляющими, а не просто просчитываемыми критериями.

С большими данными приходит большая ответственность. То, что нам с ними делать, зависит от нас.