Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это, чтобы добиться успеха. Cет Cтивенс-Давидовиц
пишете текст своего выступления (это хорошо!). Репетируете его (хорошо!). Ночью как следует высыпаетесь (хорошо!). Съедаете основательный завтрак (хорошо!). Справляетесь с нервами и начинаете говорить (хорошо!).
И вот, произнося речь, которая призвана продать ваш товар, вы вспоминаете, что нужно передать аудитории свою уверенность в нем широкой белозубой улыбкой (а вот это, как ни странно… не хорошо).
В недавно проведенном исследовании сопоставляются проявление эмоций агентами по продажам и результаты их работы.
Массив данных – 99 451 выступление на розничной платформе с живым потоковым видео. (Сейчас люди все чаще приобретают товары и услуги на платформах типа Amazon Live, позволяющих продавцам рекламировать свой товар при помощи видео.) Исследовали получали видео каждого такого рекламного выступления и данные о последовавших продажах. (Они также располагали информацией о продаваемом товаре, его цене и наличии бесплатной доставки.)
Методы – искусственный интеллект и глубокое обучение. Исследователи преобразовали 62,32 миллиона видеокадров в цифровые данные. В частности, искусственный интеллект оказался способен закодировать эмоции, выражаемые продавцом в видео. Выглядел ли он раздраженным? Испытывающим отвращение? Испуганным? Удивленным? Грустным? Или довольным?
Результат: исследователи обнаружили, что эмоции продавца – важнейший фактор для предсказания количества проданного товара. Неудивительно, что, когда продавец выражал отрицательные эмоции, такие как раздражение или отвращение, он продавал меньше. Злость продается плохо. А вот что как раз удивительно, так это то, что, когда он показывал положительные эмоции, такие как довольство или удивление, он тоже продавал меньше! Радость тоже продается плохо. Если речь заходит об увеличении продаж, сдерживание эмоций продавцом – иными словами, когда на лице у него покерфейс вместо широкой улыбки, – сказывается на результатах продаж примерно вдвое лучше, чем бесплатная доставка[16].
Иногда, чтобы продать товар, не стоит слишком демонстрировать энтузиазм на его счет. Может быть, это кажется странным – но данные говорят, что дело обстоит именно так.
От «Все лгут» к «Не лги себе»
Дальше последует краткая пауза, на протяжении которой я попытаюсь оправдать свою вторую книгу в глазах читателей первой, «Все лгут»[17]. Некоторые из вас, возможно, обратили внимание на эту книгу, поскольку вам понравилась та. Если же вас к этой книге привели другие причины, может, следующие абзацы убедят вас купить и первую. Я постараюсь.
Книга «Все лгут» была посвящена моему исследованию того, как при помощи поисковых запросов Google определить действительные мысли и поступки людей. Я назвал Google «цифровой сывороткой правды», потому что люди честны с поисковой машиной.
Кроме того, я назвал поисковые запросы Google самым важным набором данных о внутреннем мире человека.
Я показал, что:
• Расистские запросы Google предсказывали, где именно Барак Обама покажет слабые результаты на
Neeraj Bharadwaj et al., “EXPRESS: A New Livestream Retail Analytics Framework to Assess the Sales Impact of Emotional Displays”, Journal of Marketing, September 30, 2021.
«Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас все». Москва: Бомбора, 2022.