огромную анонимную базу данных о покупках. Идея заключалась в том, чтобы рассмотреть эти данные и изучить закупочные привычки каждого потребителя, а затем поместить покупателей в сотни разных потребительских групп. В их число входили импульсивные покупатели, которые в последний момент у кассы бросают в корзину шоколадку, а также люди, помешанные на здоровом питании, которые были готовы переплатить втрое за органическую капусту. Это были очевидные категории. Но были и неожиданные. Команда Гани, например, смогла выделить группу покупателей, которые упорно сохраняли верность одним и тем же брендам, и тех, кто легко переключался на новые марки даже ради крошечной скидки. Такие «нелояльные», в свою очередь, были поделены на еще более мелкие группы. Конечной целью было придумать отдельный план для каждого покупателя – и затем провести его по супермаркету по такой траектории, чтобы он увидел именно те продукты, которые он, скорее всего, захочет купить.
К несчастью для клиентов Accenture, эта идея требовала применения компьютеризированных тележек, которые пока что не получили широкого распространения – а возможно, никогда и не получат. Но, несмотря на непригодность для супермаркетов, идеи Гани отлично пригодились в политике. Переменчивые покупатели, которые готовы были «изменить» любимому бренду ради нескольких центов, вели себя очень похоже на неопределившихся избирателей. В супермаркете было несложно подсчитать, за какую сумму можно переключить покупателя с кетчупа или кофе одной марки на другой бренд, более выгодный в настоящий момент. Супермаркет мог выделить, допустим, 15 % тех, кто с большей вероятностью готов был поменять бренд, и снабдить их скидочными купонами. Самое главное здесь – точная адресация. Супермаркеты определенно не хотели бы раздавать купоны тем, кто и так был готов заплатить полную цену. Это же все равно что сжигать деньги[20].
Смогут ли подобные подсчеты сработать, если применить их к неопределившимся избирателям? Вооруженные огромным количеством данных по потребителям, избирателям и демографии, Гани и его команда решили это выяснить. Однако они столкнулись с одним серьезным отличием. В проекте, посвященном супермаркетам, вся доступная информация относилась точно к области покупок. Они изучали покупательские привычки, чтобы предсказать, что люди будут покупать (и повлиять на это). Но в политике у них имелось очень мало релевантной информации. Нужны были прокси – а это потребовало исследований.
