Какие бывают данные и как их собирают
Крупные ритейлеры и банки знают про нас все на основе нашей активности в приложениях, посещений сайтов (те самые cookies), истории покупок, заполненных анкет и форм. Кстати, программы лояльности, которые дают приятные бонусы и скидки постоянным покупателям, тоже являются источником информации о пользовательском поведении и предпочтениях. К информации, которую собирают компании, относятся:
- Персональные данные: имя, адрес, номер телефона, email, дата рождения — все то, что помогает идентифицировать клиента.
- Демографические данные: возраст, пол, образование, семейное положение, доход.
- Поведенческие данные: это данные о действиях пользователя на сайте или в приложении. Например, история покупок, время, проведенное на сайте, клики и просмотры страниц.
- Информация о покупках и платежах, история транзакций, суммы и даты покупок.
- Данные о предпочтениях, интересах, мнениях и ценностях пользователей.
Важно сказать, что компания должна иметь разрешение человека на получение его персональных данных — именно поэтому в салонах красоты, поликлиниках или банках вас просят заполнить анкету и подписать форму согласия сбора и хранения ваших персональных данных.
Кроме того, компании могут обмениваться данными с партнерами для получения более полной картины о клиентах.
Как компании используют данные
Сбор данных помогает соблюдать законы и обеспечивать безопасность клиентов и их денежных средств. Финтех-компании обязаны идентифицировать пользователей, источники денежных средств, чтобы предотвратить отмывание денег и другие финансовые преступления, например, мошенничество. Так, зная, что клиент совершает покупки в Москве, и увидев покупку в Индонезии, банк может заподозрить неладное и проверить, действительно ли клиент улетел отдыхать или же это проделки мошенников.
Кроме того, анализ данных о поведении клиентов помогает не только оценивать их кредитоспособность и минимизировать риски неплатежей, но и предлагать клиентам подходящие кредитные продукты, улучшать обслуживание за счет более быстрого и точного реагирования на запросы и жалобы.
Хорошо зная своих клиентов, компании могут проводить более эффективные маркетинговые кампании: показывать рекламные объявления тем пользователям, которые с наибольшей вероятностью заинтересуются продуктом или услугой, что увеличивает эффективность рекламы.
Благодаря развитию искусственного интеллекта и машинному обучению, компании начинают анализировать данные о своих клиентах в режиме реального времени и находить к каждому из нас индивидуальный подход, создавать услуги и продукты, идеально подходящие для каждого клиента в конкретный момент. Такой подход часто называют «гиперперсонализацией», так как он фокусируется на построении взаимоотношений с каждым конкретным человеком, а не с группой обезличенных покупателей. Это стало возможно благодаря ряду технологических прорывов.
- Развитию искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения. Согласитесь, мы привыкли, что онлайн-кинотеатры предлагают посмотреть фильмы, которые, скорее всего, нам понравятся, а производитель кухонь — специальные условия именно тогда, когда мы купили квартиру и планируем в ней делать ремонт. От музыкальных приложений до онлайн-покупок — использование ML-моделей привело к тому, что еще в начале пользовательского пути мы получаем определенные рекомендации, основанные на данных, которые о нас собрала компания. По мере развития отношений между клиентом и бизнесом данных будет все больше, ML-алгоритмы будут лучше обучаться, а значит, любые изменения в поведении не останутся незамеченными. Компании понимают необходимость предлагать не просто продукт или услугу, а реальные отношения, при которых усилия клиента по поиску информации сводятся к минимуму.
- Накоплению огромных массивов данных. За счет большого количества безналичных операций, развитых мобильных банковских приложений, накоплено и продолжает увеличиваться огромное количество данных о нас с вами: на каких ресурсах проводим время, чем интересуемся, что чаще покупаем, что любим, на что тратим больше всего денег, куда предпочитаем ездить отдыхать и как часто — вся эта информация, при грамотном использовании, помогает компании повышать качество обслуживания и наше удовольствие от взаимодействия с компанией, а следовательно — и лояльность. Например, если клиент начинает искать информацию по сервисам для ремонта, ищет мебель, финтех-компания может предложить ему потребительский кредит либо кобрендинговую карту на специальных условиях, рекомендации по партнерским продуктам.
- Упрощению обмена данными между компаниями за счет технологии API. Если по простому, то API — это посредник, через которого компании автоматически обмениваются данными. Благодаря API финтех-компании могут объединять данные из разных источников, анализировать активности по банковским счетам, переводам, тратам, инвестициям, и предлагать подходящие под ситуацию и профиль клиента продукты. Например, при прохождении онлайн-идентификации финтех-сервис может почти мгновенно подтвердить личность и дать доступ к продуктам. Если вы часто тратите деньги на путешествия, приложение может предложить вам специальную карту с бонусами на поездки. Таким образом, API помогает приложениям и сервисам собирать и использовать информацию в реальном времени, чтобы лучше понимать потребности клиентов и предлагать им более точные и полезные услуги.
Как не допустить попадания своих данных в плохие руки
Мы очень много времени проводим в интернете и везде оставляем «цифровой след» — данные о себе. И порой делаем это беспечно, поэтому очень важно внимательно относиться к своим персональным данным. Одно дело, когда компании используют наши данные, чтобы упрощать нам жизнь: предлагать подходящие продукты и услуги, рекламу, которая нам подходит. Другое — когда эти данные становятся орудием злоумышленников, которые с помощью них могут получить доступ к вашим деньгам, оформить на вас кредит, совершать мошеннические действия от вашего лица и многие другие неприятные вещи.
Чтобы этого избежать, нужно следовать базовым гигиеническим правилам безопасности в сети:
- настороженно относитесь к новым сайтам и сервисам с точки зрения ввода своей личной информации;
- без надобности не вводите номера мобильных телефонов, чтобы не попасть под атаку спам-звонков;
- не сохраняйте данные банковских карт в интернет-магазинах, особенно незнакомых, так как часто компании сталкиваются с проблемой утечки данных. Если вы регулярно совершаете покупки, заведите отдельную карту, на которую будете переводить ровно ту сумму, которой надо оплатить покупки. Кстати, по этой же причине имеет смысл завести отдельную почту;
- внимательно относитесь к тому, что публикуете в социальных сетях: ваш контент — это ценная информация для мошенников о том, как вы и где вы живете, какие места чаще всего посещаете, а кличка любимого питомца может оказаться тем самым секретным словом при сбросе пароля. Чтобы защитить свой аккаунт получше, используйте двухфакторную аутентификацию. Так, при входе в аккаунт система попросит не только ваш логин и пароль, но и отправит на телефон или электронную почту проверочный код;
- переведите браузер в защищенный режим, чтобы он не сохранял и не копил у себя информацию, которую в случае взлома злоумышленники могут использовать (в том числе и против вас);
- ну и, конечно же, регулярно меняйте пароли и придумывайте сложные комбинации, которые не так-то просто подобрать.
Как это все улучшает нашу жизнь
Раньше для получения подходящего банковского продукта нужно было идти в офис и общаться с менеджером, где менеджер в диалоге пытался понять ваши потребности и предложить что-то интересное. Теперь же виртуальные помощники (на базе искусственного интеллекта) могут делать это автоматически. Используя информацию о предыдущих покупках, они могут подбирать идеальные предложения для вас. Например, если вы купили квартиру, AI может предложить вам кредит на мебель. Это делает жизнь пользователя более удобной, экономит время и позволяет принимать обоснованные решения.
Распространение смартфонов и интернета упрощает доступ к банковским услугам, особенно в отдаленных регионах. Например, сейчас можно отправить деньги своим родственникам в другой стране через мобильное приложение переводом с карты на карту. Кроме того, банки и финансовые сервисы могут предлагать индивидуальные продукты клиентам, переживающим радикальные изменения в жизни, которые оказывают прямое влияние на их финансы, играя, таким образом, прямую роль финансового консультанта и партнера.
Данные, которые мы позволяем собирать компаниям, помогают им все лучше и лучше взаимодействовать с нами, понимая наши предпочтения и предугадывая, что нам может понадобиться. Искусственный интеллект становится важным инструментом в этом процессе — он анализирует большие объемы данных и помогает компаниям предлагать нам то, что максимально отвечает нашим интересам. Благодаря этому AI-модели уже сегодня могут предсказывать наше поведение с удивительной точностью.
С развитием таких моделей способность прогнозировать пользовательское поведение будет превосходить наши ожидания. Новые AI-модели, основанные на данных, смогут принимать решения за нас. Кому-то уже сейчас может быть страшно от того, что алгоритмы слишком хорошо угадывают наши желания, но со временем мы все к этому привыкнем. К чему это приведет в будущем: отсутствию свободы воли за счет создания состояния очень искусственного выбора, когда мы будем выбирать из того, что предлагает нам алгоритм, или же к упрощению этого самого выбора за счет лучшего понимания себя и своих желаний — посмотрим.
