Рейтинги
В издательстве «Эксмо» вышла книга «Зловещая долина. Что я увидела, попав в IT-индустрию» — автобиография писательницы и технического журналиста Анны Винер (перевод Евгения Мордашева).
В 25 лет Анна, выпускница филфака и бывшая сотрудница издательства, присоединилась к стартапу по чтению электронных книг по подписке. Так девушка оказалась в Кремниевой долине — месте, в котором все одержимы славой и прогрессом, а условия диктуют молодые предприниматели, нередко не закончившие даже колледж. В своей книге автор рассуждает о том, где грань между поддержкой и преклонением перед той или иной группой людей, как в погоне за деньгами не забыть о смысле своей работы и что для нас важнее: новые технологии или искусство.
Мы приводим отрывок из книги Анны Винер.
-87% Зловещая долина. Что я увидела, попав в IT-индустрию Твердый переплет 104 ₽ 799 ₽ -87% Добавить в корзину
***
Фетиш больших данных я поняла быстро. Наборы данных завораживали: поток оцифрованного поведения отвечал на прежде даже не приходившие мне в голову вопросы. И он ежесекундно нарастал. Эту неудержимую волну поглощали наши серверы и банковский счет.
Нашим хлебом с маслом была вовлеченность: действия, показывающие, как пользователи реагируют на продукт. Она не имела ничего общего с прочно утвердившимся отраслевым стандартом о приоритете количественных показателей вроде числа просмотров и времени на сайте — их гендиректор называл ерундой. Говорил, что, в отличие от ерунды, вовлеченность работает. Вовлеченность устанавливает между пользователями и компанией обратную связь. Пользовательское поведение подсказывает менеджерам по продукту дальнейшие решения. Эти решения реализуются в приложении или на сайте, чтобы лучше диктовать или предсказать дальнейшее поведение пользователей.
Программное обеспечение было гибким и с одинаковой легкостью встраивалось как в фитнес-трекеры, так и в платежные системы и приложения по обработке и публикации фотографий. Интегрировалось в онлайн-бутики, цифровые супермаркеты, банки, социальные сети, стриминговые и игровые сайты. Собирало данные для платформ бронирования авиабилетов, номеров в отелях, столиков в ресторанах или банкетных залов для свадеб, площадок продажи жилья или поиска уборщиц, доставки еды или сайтов знакомств. Инженеры, дата-сайентисты и менеджеры по продуктам вставляли фрагменты нашего кода в свои кодовые базы, задавали параметры поведения, которые хотели отслеживать и немедленно начинали собирать информацию. Все действия пользователя приложения или веб-сайта — нажал кнопку, сфотографировал, отправил платеж, провел по экрану пальцем в горизонтальном направлении, ввел текст — можно записать в режиме реального времени, сохранить, объединить и проанализировать в этих красивых панелях инструментов. Всякий раз, когда я объясняла это подругам, мой рассказ напоминал рекламный ролик.
В зависимости от метаданных, действия пользователей можно изучить подробнейшим образом, до самых косточек. Данные сегментируются по любым собранным приложением параметрам: возраст, пол, политические пристрастия, цвет волос, пищевые запреты, вес тела, уровень дохода, любимые фильмы, уровень образования, странности в поведении, склонности — плюс некоторые значения по умолчанию на основе IP-адреса, такие как страна, город, оператор сотовой связи, тип устройства и уникальный идентификационный код устройства. Программному обеспечению под силу узнать, что женщины в Бойсе пользовались приложением для занятий физическими упражнений преимущественно между 9 и 11 часами утра — всего раз в месяц, в основном в воскресенье, и в среднем по 29 минут. Программному обеспечению также под силу узнать, кто на сайте знакомств переписывается со всеми в нескольких минутах ходьбы, кто занимается йогой, кто делал интимную стрижку и какой обычно верный супруг искал секса втроем во время пребывания в Новом Орлеане. Всем клиентам надо было просто послать нам нужный запрос, а нам — узнать, что им нужно.
Предлагали мы и побочный продукт — инструмент пользовательской аналитики, за который некоторые клиенты доплачивали сверху. Инструмент аналитики пользователей сохранял индивидуальные профили пользователей платформы клиента. Они содержали потоки персонализированных метаданных, пригодных для поиска в них. Цель этого инструмента заключалась в облегчении охвата аудитории на базе анализа поведения и в стимулировании вовлеченности. Интернет-магазин может в собственной базе данных найти, кто из мужчин кладет в корзину бритвенные лезвия и масло для бороды, но никогда не оформляет покупку, и отправлять этим мужчинам электронные письма с предложением скидки или просто пассивно-агрессивное напоминание, что, возможно, пора побриться. Приложение доставки еды, зарегистрировав, что пользователь шесть вечеров подряд заказывал диету каменного века, может выдать всплывающее окно с предложением углеводов. Приложение для тренировок может определить, что пользователь выбрал силовые упражнения на все группы мышц сразу и автоматически послать пуш-уведомление типа: «Вы еще живы?»
До определенного порога инструмент бесплатный, затем данные оплачивались. Если наши клиенты завоевывали больше пользователей, объем данных увеличивался, соответственно росли и их ежемесячные счета. Поскольку каждая компания хочет расти, инструмент прибылен по своей сути. Основополагающий посыл был в том, что, если наш клиент привлечет в свой сервис больше пользователей, они принесут ему больше денег. Прямая связь использования и дохода.
Оказалось, модель приносит щедрые плоды. Далеко не все стартапы изначально прибыльны, и им приходится искать оптимальные пути внедрения на рынок. В таком случае отсутствие прибыли восполняет венчурный капитал: компания расширяет круг пользователей, но не приносит дохода и работает как своеобразный посредник между пользователями и банковскими счетами инвесторов. Наша структура оплаты была прямолинейна, проста, практична. Можно было бы назвать ее даже логичной, имей логика — или элементарная экономика — малейшую власть над поддерживаемой венчурным капиталом экосистемой.
