За допомогою алгоритмів компанія не лише фіксує історію покупок, але й з високою точністю прогнозує майбутню поведінку, фінансові витрати та ймовірність відтоку клієнта.
За допомогою алгоритмів компанія не лише фіксує історію покупок, але й з високою точністю прогнозує майбутню поведінку, фінансові витрати та ймовірність відтоку клієнта.
Про масштаби корпоративного збору інформації повідомив журналіст видання Wired Ріс Роджерс, який скористався своїм законним правом на доступ до персональних даних і отримав від компанії звіт на 515 сторінок.
За словами Роджерса, він завантажив застосунок заради знижок з розумінням базового рівня трекінгу його даних. Проте отриманий документ виявився набагато глибшим. Звіт містив не лише історію транзакцій із зазначенням часу та геолокації (наприклад, 61 візит у Сан-Франциско), але й результати роботи предиктивних алгоритмів.
Аналізуючи дані, система McDonald’s вирахувала, що протягом наступних шести тижнів користувач відвідає заклад рівно 2,16 раза і витратить $29,15. Алгоритм також визначив улюблений продукт клієнта велику дієтичну колу та присвоїв йому поведінкові патерни, такі як «обід на ходу в поспіху» та «післяобідній перекус». Особливу увагу привернув показник імовірності втрати клієнта (attrition likelihood), який алгоритм оцінив у нуль, фактично визначивши Роджерса як довічного споживача бренду.
Опитані виданням експерти з конфіденційності зазначають, що такий рівень деталізації є стандартним для великих корпорацій у США. Виконавчий директор Центру цифрової демократії Джефф Честер прямо назвав цю практику «комерційним стеженням».
Своєю чергою професор Вашингтонського університету Раян Кало звернув увагу на технологічний дисбаланс між споживачем і корпорацією. За його словами, клієнт перебуває в екосистемі компанії, де цілі команди фахівців проєктують алгоритми для максимального збільшення прибутку, перетворюючи програми лояльності на інструмент довгострокового нагляду.
Представники McDonald’s у відповідь на запит журналістів заявили, що серйозно ставляться до конфіденційності та використовують історію покупок виключно для забезпечення більш персоналізованого клієнтського досвіду, зокрема для надання релевантних пропозицій. Після ознайомлення з документом журналіст надіслав запит на повне видалення своїх даних із системи компанії.
