В мире продаж и маркетинга нормально жить в состоянии притворного понимания словарного запаса. Новые аббревиатуры создаются быстрее, чем расширяется вселенная, а неправильных названий больше, чем возмущений в Твиттере.
Примером, когда это стало досадно ясным, является термин «персонализация».
Основа этой путаницы нигде так очевидна, как непосредственно в Википедии. Определение личного означает «относящийся к конкретному лицу, влияющий на него или принадлежащий ему». Добавьте суффикс, и персонализация будет определена как «состоит из адаптации услуги или продукта для конкретных людей, иногда привязанных к группам или сегментам людей». Таким образом, это может означать конкретного человека или группу. Единственное или множественное число? Нет, и то, и другое. Это примерно так же ясно, как угольная зубная паста.
Когда «персонализация» впервые начала появляться, она была связана с динамической заменой явных данных, таких как имя, адрес электронной почты и т. д. Это было известно как динамические поля или настраиваемые поля. Идея проявилась в таких ситуациях, как если бы я собирался отправить 100 электронных писем/сообщений и хотел бы обращаться к каждому получателю по имени, мне нужен способ автоматического обновления поля имени с фактическим именем получателя. В результате получилось сообщение, которое было слегка адаптировано или, скажем так, «персонализировано» для конкретного получателя. Теперь это, казалось бы, соответствует счету «личное» или, по крайней мере, конкретное.
Хотя я не тратил много времени на поиски происхождения вышеупомянутой терминологической путаницы, у меня есть подозрение, что она возникла с появлением машинного обучения и рекомендательных систем. Для тех, кто не знает, слишком упрощенная идея рекомендательной системы состоит в том, чтобы найти закономерности в данных, связанных с тем, что понравилось потребителю, чтобы предсказать, что может понравиться такому же потребителю. Ключевое слово здесь «похожие». Подобное далеко не синоним конкретного, однако термин «персонализация» используется для многих продуктов, выполняющих именно эту функцию.
Хотя динамические поля доказали свою эффективность, рекомендательные системы стоят за многими из лучших разработок нашего времени. Еще в 2013 году были заявления о том, что почти 35% дохода Amazon было получено за счет их системы рекомендаций. Рекомендательные системы выявляют закономерности и сходства, которые люди никогда не могли понять.
Последние 384 слова могут показаться тривиальным аргументом, но мы постоянно сталкиваемся с этой проблемой в Bellwethr. Эти два понятия часто рассматриваются как синонимы, хотя это не так. Что еще хуже, один из них чудовищно прост, а другой включает в себя развивающуюся и гораздо более мощную технологию, обеспечивающую совершенно иное измерение результатов.
Менее известная проблема, которую следует решить здесь, заключается в том, что в эпоху заботы о конфиденциальности «персонализация» усиливает ощущение, что мы милостиво участвуем в агрессивной новой форме колдовства (например, «они наблюдают за мной»). Это совершенно нелогично, поскольку на модели машинного обучения и/или рекомендательные системы негативно влияют уникальные или специфические данные. Модель машинного обучения ни в малейшей степени не выиграет от уникального идентификатора (например, имени или идентификатора клиента). На самом деле уникальные идентификаторы обычно вредны для модели машинного обучения. Как следует из его этикетки, он уникален или единственен, поэтому нет никакого сходства или информации, которую можно получить.
По большому счету это все еще может показаться легкомысленным использованием битов, однако в ходе недавней беседы с директором по маркетингу компании из списка Fortune 500 мне стало необходимо развеять это заблуждение. Это наводит меня на мысль, что заблуждение распространено шире, чем можно предположить, и, вероятно, приводит к потере стоимости, которая намного превышает цену нескольких коробок шоколадного тако.
Хотя ярлык «рекомендация» не обязательно идеален для всех сценариев, в которых используется технология, на самом деле он более тесно связан с тем, что на самом деле происходит за кулисами. Мы пришли к выводу здесь, в Bellwethr, что, хотя персонализация действительно приятнее для слуха, и этот термин все чаще используется в отрасли, она просто бесполезна и даже вредна для тех, кто хочет извлечь из нее выгоду. Хотя мы использовали его в прошлом, мы надеемся, что он выдержит быструю смерть, оставив после себя прекрасный случай ясности.
Первоначально опубликовано на https://www.bellwethr.com.
