С 1990-х годов интернет и цифровизация привели к технологическим прорывам. Новая экономическая парадигма «умной экономики» закладывает основу для онлайф-розницы.

Сегодня мы видим зарождение новых технологий – своего рода «новую промышленную революцию» или «эпоху». Новая умная экономика оказывает беспрецедентное влияние – это интересно и сложно одновременно.

В данной главе я рассмотрю семь новых технологий. В совокупности они вызовут настоящий обвал в розничной торговле. Что данные технологии могут предложить рознице и что они значат для человека и общества в целом? У них всех есть одна общая черта: они основаны на общедоступных больших данных. Незаметно они делают жизнь людей легче, проще и приятнее. С другой стороны, мы становимся все более зависимыми от технологий. Наша частная жизнь является одной из ключевых областей воздействия. Именно по этой причине я завершаю главу рассказом о влиянии умной экономики на частную онлайф-жизнь потребителей.

Но начну я с фундамента всех новых технологий: больших данных (Big Data).

Большие данные – это не просто собранные огромные объемы данных; главное, что они ценны и релевантны. Ученый Виктор Майер-Шенбергер и журналист Кеннет Кукье, эксперт по данным журнала The Economist, утверждают, что большие данные «соответствуют нашей растущей способности сжимать огромное количество информации, мгновенно анализировать и извлекать порой совершенно удивительные выводы» [45] . Они сравнивают данный процесс с фотографированием. Когда вы делаете снимок и фокусируетесь на чем-то одном, это напоминает взятие образца случайной информации. С другой стороны, цифровая фотография, где все в фокусе, позволяет вам впоследствии решить, какую часть выдвинуть вперед или скрыть, в чем она схожа с большими данными.

Есть гуру, считающие, что большие данные – это абсолютное благо для человечества: они помогут бороться с мошенничеством, выслеживать террористов, ликвидировать распространение детской порнографии и даже предсказывать и предотвращать эпидемии. Сектор розничной торговли также сумеет извлечь огромную пользу из больших данных. Производители могут применить их для анализа своих методов производства, а ритейлеры используют преимущества лучших способов обслуживания клиентов.

Другие считают, что большие данные представляют угрозу нашему образу жизни и что мы должны бороться за сохранение своей новоиспеченной свободы. Большие данные включают в себя наши цифровые профили, дающие, в свою очередь, лучшее понимание нашего текущего и будущего поведения. «Sie wissen alles» – они знают все, как написала немецкий предприниматель Ивонн Хофстеттер в своем бестселлере, имея в виду правительства и бизнес-модели крупных технологических компаний [46] . Критики больших данных опасаются, что большие данные в конечном итоге могут быть использованы для покровительства и манипулирования людьми, бизнес-моделями и целыми обществами. Отец-основатель США и президент Томас Джефферсон когда-то сказал: «Информация – это валюта демократии». Проблема сегодня заключается в том, что огромное количество данных, новый капитал, находится в руках узкого круга людей.

По данным Gartner, сейчас мы достигли той стадии, когда большие данные широко применяются на практике [47] . В сетевой розничной торговле, страховании, туризме и банковском деле все чаще используются интеллектуальные алгоритмы поведения потребителей, основанные на больших данных, позволяющие учесть индивидуальные предпочтения клиентов при производстве товаров и услуг. Черты личности и особенности недавних покупок могут предсказать, что в следующий раз заинтересует потребителя. Это уже происходит с использованием методов машинного обучения и глубокого обучения, смоделированных по образцу человеческого мозга. Google использует данную технику, чтобы представить свою рекламу там, где она будет максимально эффективна. Amazon применяет такого рода алгоритм, показывая своим клиентам соответствующие товары; Booking.com делает то же самое, чтобы рекомендовать гостиничные номера, а Spotify таким же образом предлагает музыку. Даже международный сайт знакомств eHarmony использует эти алгоритмы для сопоставления людей при подборе пар. Именно The Economist превратил большие данные в «цифровую нефть», заявив, что «данные в наш век – то же, что нефть в век предыдущий: движущая сила роста и изменений» [48] .

В будущем такого рода технологии улучшат качество анализа и интерпретации даже самых сложных проблем. Методики, основанные на больших данных, помогут ответить на вопрос: планирует ли человек погасить свой кредит? Потребители также смогут получать выгоду от больших данных. Предоставление их персональной информации ритейлерам не так ново, как можно подумать – ведь и в прошлом магазины собирали личную информацию о своих клиентах (имя, адрес и т. д.), чтобы подстроить под них предложения товаров. Теперь они используют информацию для корректировки своего предложения (в магазине) на основе фактических характеристик совершенной покупки. Конечная сила больших данных в розничной торговле заключается в возможности использовать анализ потребительских данных для извлечения выгоды непосредственно для отдельного клиента.

В течение следующих нескольких лет многие города станут умными. Интеллектуальные технологии уже сделали жизнь в городе более здоровой, чистой и безопасной. По данным Gartner, количество подключенных устройств в умных городах должно было увеличиться с более чем 2,7 млрд в 2017 году до 9,7 млрд к 2020 году [49] . В городах будущего все, кто вовлечен в розничную торговлю, будут работать вместе, чтобы сделать покупки в центре города и в торговых центрах более интересными и актуальными. Местные органы власти, ритейлеры, поставщики услуг и рестораторы инвестируют в создание динамичной городской инфраструктуры и обеспечение лучшего обслуживания потребителей. Им помогут инновационные технологии.

Тем не менее воодушевление по поводу умных городов не универсально. Эти технологии могут быть легко взломаны, что выведет алгоритмы, управляющие городом, из-под контроля. Некоторые исследователи считают, что существует вполне реальный риск того, что умный город больше не будет относиться к своему населению как к гражданам, считая их всего лишь простыми потребителями. Еще предстоит выяснить, смогут ли ограниченные в финансах города противостоять стремлению продавать данные о покупках потребителей крупным технологическим компаниям.

Шопинг в умном городе основан на одном простом условии: маячки на торговых улицах – это датчики, использующие Bluetooth для подключения к смартфонам покупателей. Именно так осуществляется мониторинг их поведения. Если люди хотят получить личный опыт покупок, то просто загружают приложение (они созданы для каждой улицы, торгового центра или магазина). Далее умная торговая улица может попытаться повлиять на их поведение [50] .

Лондонская Риджент-стрит – одна из первых улиц в мире, где более 130 магазинов могут напрямую «общаться» с прохожими. Магазины используют приложения, чтобы попытаться заманить клиентов внутрь. В приложении люди заранее выбрали, какую информацию они хотели бы (не) получать [51] . Нет необходимости переживать о том, что вас побеспокоят всевозможные предложения, так как только вы сами сможете решить, загружать ли приложение. Даже сделав это, люди выбирают, какие части приложения им использовать [52] .