McDonald’s ведёт досье на каждого покупателя

Журналист WIRED запросил у McDonald’s копию своих персональных данных и получил документ, который оказался куда масштабнее обычной истории заказов. Помимо информации о покупках, компания составила поведенческий профиль клиента и с помощью алгоритмов спрогнозировала, когда он вернётся, сколько потратит и что, скорее всего, закажет в следующий раз.

Согласно полученному журналистом отчёту на 515 страниц, McDonald’s прогнозировал 2,16 посещения за следующие шесть недель, средний чек около $13,49 и общие расходы примерно $29,15. Система также определила наиболее вероятный следующий любимый товар — большую Diet Coke. Вероятность ухода клиента из сети, напротив, получила значение 0. Иными словами, алгоритм практически не ожидал, что этот человек перестанет ходить в McDonald’s.

Особенно показательно, что система анализировала не только сами покупки. Клиента классифицировали по поведенческим категориям вроде «перекус во второй половине дня» и «обед на ходу в спешке». В отдельной рейтинговой системе McDonald’s составил список продуктов, которые с наибольшей вероятностью заинтересуют именно этого посетителя: кроме большой Diet Coke туда вошли Snack Wrap, картофель фри, чизбургер и McNuggets.

Это не «слежка за каждым бургером», а гораздо более интересная технология

С точки зрения маркетинга здесь происходит классический переход от анализа прошлого поведения к прогнозированию будущего. Компания знает, что человек покупал раньше, как часто он приходил, какие предложения открывал или использовал, где совершал покупки и как взаимодействовал с приложением. Затем эти данные превращаются в вероятностную модель: что клиент может захотеть дальше и насколько велика вероятность его возвращения.

Именно поэтому программа лояльности сегодня — это не просто механизм «накопил баллы → получил бесплатный бургер». Фактически это инструмент персонализации, который позволяет компании лучше понимать привычки конкретного покупателя.

Причём сам McDonald’s прямо указывает в своей актуальной политике конфиденциальности, что собирает данные об участниках MyMcDonald’s Rewards, включая историю покупок, действия в приложении, взаимодействие с цифровыми технологиями в ресторанах и, при включённых настройках устройства, данные о местоположении. Компания также пишет, что может создавать на основе этих данных профили и выводы о предпочтениях, характеристиках и поведении человека, а также использовать информацию для персонализации предложений и обучения алгоритмов и AI-моделей.

Самое важное здесь — не 515 страниц

Объём отчёта выглядит пугающе, но сама цифра 515 страниц не означает, что McDonald’s написал 515 страниц текста о конкретном человеке. В документе собрана большая совокупность записей: транзакции, взаимодействия с приложением, бонусы, предложения и другие данные.

Гораздо интереснее другое: компания не просто хранит факты, а делает выводы на их основе.

Отдельно взятая покупка большой колы практически ничего не говорит о человеке. Но если добавить к ней десятки предыдущих заказов, время посещений, частоту покупок, средний чек, реакцию на акции и географию посещений, алгоритм уже может построить достаточно точную модель поведения.

Именно этот момент специалисты по приватности считают наиболее важным. По словам экспертов, проблема заключается не обязательно в каждом отдельном элементе информации, а в том, что их объединение позволяет сделать гораздо более подробные выводы о человеке.

Почему бизнесу это выгодно

Для McDonald’s такая система имеет очевидную коммерческую ценность. Если алгоритм понимает, что конкретный клиент обычно приходит после обеда и почти всегда берёт определённый напиток, ему можно показать соответствующую акцию именно в подходящий момент.

Вместо универсального сообщения «Попробуйте наш новый продукт» клиент может получить предложение, рассчитанное именно на его привычки.

Это повышает вероятность покупки и одновременно помогает компании удерживать клиента. Поэтому показатель «вероятности ухода» из отчёта журналиста особенно интересен: бизнес пытается оценивать не только то, что человек покупает, но и то, насколько вероятно, что он вообще перестанет покупать.

У клиента тоже есть права

McDonald’s заявляет, что предоставляет пользователям возможности управления своими персональными данными. В США участники программы Rewards могут отказаться от участия, а при запросе на удаление персональной информации связанные с аккаунтом баллы и награды также перестают быть доступными.

История WIRED показывает довольно наглядный парадокс цифровой экономики: чем удобнее приложение и программа лояльности, тем больше данных компания получает о вашем поведении.

Пользователь видит скидку, бонусные баллы и возможность быстро оформить заказ. Компания видит последовательность действий, частоту покупок, предпочтения и вероятность следующей покупки.

И пока человек думает, какой бургер заказать сегодня, алгоритм уже может считать, что он, скорее всего, закажет через несколько недель.

В случае журналиста прогноз оказался особенно забавным: система практически была уверена, что он никуда не денется. Чтобы проверить алгоритм, после получения отчёта он запросил удаление своих данных и решил перестать ходить в McDonald’s — исключительно для того, чтобы доказать системе, что она всё-таки может ошибаться