McDonald’s tworzy dossier każdego klienta

Dziennikarz WIRED poprosił McDonald’s o kopię swoich danych osobowych i otrzymał dokument, który okazał się znacznie obszerniejszy niż zwykła historia zamówień. Oprócz informacji o zakupach firma stworzyła profil behawioralny klienta i za pomocą algorytmów przewidziała, kiedy wróci, ile wyda i co najprawdopodobniej zamówi następnym razem.

Zgodnie z otrzymanym przez dziennikarza raportem liczącym 515 stron McDonald’s prognozował 2,16 wizyty w ciągu kolejnych sześciu tygodni, średni rachunek w wysokości około 13,49 USD oraz łączne wydatki na poziomie około 29,15 USD. System określił również najbardziej prawdopodobny następny ulubiony produkt — dużą Diet Coke. Prawdopodobieństwo odejścia klienta z sieci otrzymało natomiast wartość 0. Innymi słowy, algorytm praktycznie nie zakładał, że ten człowiek przestanie chodzić do McDonald’s.

Szczególnie wymowne jest to, że system analizował nie tylko same zakupy. Klient został sklasyfikowany według kategorii behawioralnych, takich jak «przekąska w drugiej połowie dnia» i «obiad w biegu, w pośpiechu». W osobnym systemie rankingowym McDonald’s stworzył listę produktów, które z największym prawdopodobieństwem zainteresują właśnie tego klienta: oprócz dużej Diet Coke znalazły się na niej Snack Wrap, frytki, cheeseburger i McNuggets.

To nie jest «śledzenie każdego burgera», lecz znacznie ciekawsza technologia

Z punktu widzenia marketingu mamy tu do czynienia z klasycznym przejściem od analizy przeszłych zachowań do przewidywania przyszłości. Firma wie, co dana osoba kupowała wcześniej, jak często przychodziła, jakie oferty otwierała lub wykorzystywała, gdzie robiła zakupy i jak korzystała z aplikacji. Następnie dane te są przekształcane w model probabilistyczny: czego klient może chcieć dalej i jak duże jest prawdopodobieństwo jego powrotu.

Właśnie dlatego program lojalnościowy to dziś nie tylko mechanizm «zbierasz punkty → dostajesz darmowego burgera». W praktyce jest to narzędzie personalizacji, które pozwala firmie lepiej rozumieć nawyki konkretnego klienta.

Sam McDonald’s wyraźnie wskazuje zresztą w swojej aktualnej polityce prywatności, że gromadzi dane o uczestnikach MyMcDonald’s Rewards, w tym historię zakupów, działania w aplikacji, interakcje z technologiami cyfrowymi w restauracjach oraz, przy włączonych ustawieniach urządzenia, dane o lokalizacji. Firma pisze również, że może na podstawie tych danych tworzyć profile i wnioski dotyczące preferencji, cech i zachowania danej osoby, a także wykorzystywać informacje do personalizowania ofert oraz trenowania algorytmów i modeli AI.

Najważniejsze nie jest tu 515 stron

Objętość raportu może wyglądać niepokojąco, ale sama liczba 515 stron nie oznacza, że McDonald’s napisał 515 stron tekstu o konkretnej osobie. Dokument zawiera duży zbiór zapisów: transakcje, interakcje z aplikacją, bonusy, oferty i inne dane.

Znacznie ciekawsze jest co innego: firma nie tylko przechowuje fakty, lecz także wyciąga na ich podstawie wnioski.

Pojedynczy zakup dużego napoju praktycznie nic nie mówi o człowieku. Jeśli jednak dodać do niego dziesiątki wcześniejszych zamówień, godziny wizyt, częstotliwość zakupów, średnią wartość rachunku, reakcje na promocje i geograficzne rozmieszczenie wizyt, algorytm może już zbudować dość dokładny model zachowania.

Właśnie ten moment specjaliści zajmujący się prywatnością uznają za najważniejszy. Zdaniem ekspertów problem niekoniecznie tkwi w każdym pojedynczym elemencie informacji, lecz w tym, że ich połączenie pozwala wyciągać znacznie bardziej szczegółowe wnioski na temat człowieka.

Dlaczego jest to opłacalne dla biznesu

Dla McDonald’s taki system ma oczywistą wartość komercyjną. Jeśli algorytm rozumie, że konkretny klient zwykle przychodzi po obiedzie i niemal zawsze wybiera określony napój, można wyświetlić mu odpowiednią promocję dokładnie w odpowiednim momencie.

Zamiast uniwersalnego komunikatu «Spróbuj naszego nowego produktu» klient może otrzymać ofertę dopasowaną właśnie do jego nawyków.

Zwiększa to prawdopodobieństwo zakupu, a jednocześnie pomaga firmie zatrzymać klienta. Dlatego wskaźnik «prawdopodobieństwa odejścia» z raportu dziennikarza jest szczególnie interesujący: firma próbuje ocenić nie tylko to, co człowiek kupuje, lecz także to, jak prawdopodobne jest, że w ogóle przestanie kupować.

Klient również ma prawa

McDonald’s deklaruje, że zapewnia użytkownikom możliwość zarządzania ich danymi osobowymi. W Stanach Zjednoczonych uczestnicy programu Rewards mogą z niego zrezygnować, a w przypadku żądania usunięcia danych osobowych powiązane z kontem punkty i nagrody również przestają być dostępne.

Historia WIRED dość wyraźnie pokazuje paradoks gospodarki cyfrowej: im wygodniejsza jest aplikacja i program lojalnościowy, tym więcej danych firma uzyskuje na temat twojego zachowania.

Użytkownik widzi zniżkę, punkty bonusowe i możliwość szybkiego złożenia zamówienia. Firma widzi sekwencję działań, częstotliwość zakupów, preferencje i prawdopodobieństwo kolejnego zakupu.

A kiedy człowiek zastanawia się, którego burgera zamówić dzisiaj, algorytm może już obliczać, co najprawdopodobniej zamówi za kilka tygodni.

W przypadku dziennikarza prognoza okazała się szczególnie zabawna: system był praktycznie pewien, że nigdzie się nie wybiera. Aby przetestować algorytm, po otrzymaniu raportu zażądał usunięcia swoich danych i postanowił przestać chodzić do McDonald’s — wyłącznie po to, by udowodnić systemowi, że jednak może się mylić