Журналист запросил данные у McDonald’s и получил отчет на 515 страниц

Крупные компании собирают огромные массивы данных о своих клиентах — от истории покупок и местоположения до привычек, предпочтений и предполагаемого поведения. Эти сведения используются для персонализации сервисов, рекламы и прогнозирования будущих действий пользователей.

Насколько далеко может заходить такой сбор информации, решил проверить журналист Wired Рис Роджерс, проживающий в Калифорнии.

На протяжении многих лет он пользовался приложением McDonald’s и программой лояльности, главным образом ради скидок. Роджерс понимал, что компания собирает определенные сведения о его активности, но, по собственному признанию, не представлял реальных масштабов накопленной информации.

Воспользовавшись правом, предусмотренным законодательством Калифорнии, журналист запросил у McDonald’s копию всех персональных данных, которыми располагает компания.

Через несколько дней ему прислали электронный документ объемом 515 страниц.

Компания знала не только прошлые покупки

В отчете содержалась подробная история взаимодействия клиента с McDonald’s. Однако наибольшее удивление у журналиста вызвали не сведения о предыдущих заказах, а прогнозы, которые алгоритмы компании строили на их основе.

McDonald’s, в частности, подсчитал предполагаемую частоту будущих посещений.

Согласно отчету, в течение следующих шести недель Роджерс должен был зайти в рестораны сети в среднем 2,16 раза. Алгоритм также спрогнозировал, что средняя стоимость одного заказа составит $13,49, а общие расходы за этот период — около $29,15.

Система оценила вероятность того, что клиент перестанет пользоваться услугами сети, как нулевую.

Алгоритм определил привычные сценарии поведения

Отчет содержал и более детальные характеристики поведения пользователя.

Компания отнесла журналиста к таким сценариям, как «послеобеденный перекус» и «обед на ходу в спешке».

Также алгоритмы выделили его наиболее типичные предпочтения. Чаще всего он заказывал большую диетическую колу, а среди категорий меню особенно высокую вероятность покупки система присвоила куриным роллам.

Отдельно взятые данные могут показаться вполне безобидными. Однако при накоплении в течение нескольких лет они позволяют составить достаточно подробный профиль человека — определить, когда он обычно делает покупки, сколько тратит и какие товары выбирает.

Эксперты назвали объем данных тревожным сигналом

Специалисты, с которыми поговорил Wired, отмечают, что подобные методы анализа широко используются крупными американскими компаниями, особенно в рамках программ лояльности.

Тем не менее сам объем собранной информации вызывает вопросы.

Профессор Карнеги-Меллонского университета Лорри Кранор назвала отчет на 500 с лишним страницах поводом задуматься о масштабах корпоративного сбора данных.

По ее словам, проблема заключается не только в количестве информации, но и в том, что обычному пользователю крайне сложно разобраться в подобном отчете и понять, какие выводы компания делает на основе его цифрового следа.

Журналист попросил удалить все данные

После изучения документа Роджерс воспользовался еще одним правом, доступным жителям Калифорнии, и потребовал удалить собранные о нем персональные данные.

Журналист также решил проверить, насколько точно работает прогноз компании. Он задумался о том, чтобы полностью отказаться от посещения McDonald’s и таким образом изменить модель поведения, которую алгоритм считал практически предсказуемой.

История показывает, что программы лояльности могут собирать значительно больше информации, чем предполагает пользователь, а обычные сведения о заказах со временем превращаются в подробный поведенческий профиль клиента.

Источник: Wired