Что бы сделал Эштон — и важно ли это на
самом деле?

На своих лекциях я всегда провожу простой опыт: прошу поднять руку тех, кто следит на Твиттере за постами актера Эштона Катчера. Обычно вверх взмывает лес рук, ведь этот актер уже много лет целенаправленно набирает поклонников и даже призывает следить за своими твитами (ник aplusk) на рекламных щитах. В 2009 году он стал первым, кто набрал 10 млн последователей, а в начале этого года их было уже 13,7 млн. Казалось бы, перед нами настоящий авторитет соцсети. Но я задаю аудитории другой вопрос: кто из вас хоть раз на деле последовал совету Катчера? И чаще всего не вижу ни одной руки. Это заставляет задуматься: если Катчер — один из самых влиятельных персонажей в сети и при этом никто не думает делать того, что он предлагает, то в чем же его влияние?

С тех пор, как благодаря книге Малкольма Гладуэлла «Переломный момент» (русский перевод 2010 год) идея использовать влиятельных людей для продвижения товаров и услуг овладела умами, компании только и делают, что ищут тех самых «затусованных» потребителей в надежде на то, что дальше все пойдет само собой по принципу вирусной рекламы. Они тратят миллионы, чтобы выработать стратегии для социальных медиа, собирают последователей и взвешивают каждого по системе «баллов влиятельности», предложенной такими компаниями, как Klout и PeerIndex. Они надеются отказаться от обычной дорогостоящей и малоэффективной рекламы в пользу «сарафанного радио». Адепты этой теории есть не только в бизнесе. На «авторитетов» уповают и те, кто стремится распространить полезные привычки: будь то борьба с лишним весом или использование презервативов.

Но в реальности все непросто. Даже специалистам по «большим данным», вооруженным современными статистическими методами, не удается отделить фактор влияния от прочих. Но если расчеты неверны, мы потратим усилия на тех, кто и так собирается купить наш товар. Ученые начинают сомневаться в том, что стратегия Гладуэлла так уж эффективна. В своей книге «Здравый смысл врет» Дункан Уотс утверждает, что зачинателем тренда может стать и «авторитет» типа Катчера, и самый обычный человек. Чтобы разрешить этот спор, нам нужны научные данные, в том числе экспериментальные. Я изучил проблему, работая с Facebook, Yahoo и The New York Times. Кроме того, мы провели несколько экспериментов в социальных сетях. И хотя пока не все результаты обработаны, мы уже можем поделиться некоторыми выводами, которые должны помочь организациям определить, кто самый влиятельный конкретно для них и на кого им самим проще влиять.

Рыбак рыбака…

Главная трудность в определении влиятельности лежит в смешении корреляции и причинности. Бесчисленные исследования показывают, что в кругу друзей в определенные периоды времени наблюдаются схожие действия: они смотрят одну и ту же телеигру или пьют пиво в баре примерно в одно время. Однако связано ли это с их влиянием друг на друга или с чем-то еще?

Одно из объяснений социологов — склонность людей иметь дело с себе подобными. Поэтому наши привычки и интересы схожи с привычками и интересами наших друзей. Мы покупаем те же товары в то же время, смотрим те же передачи и посещаем те же сайты, а соответственно, видим одну и ту же рекламу. Мы ходим в те же рестораны и клубы, а на работу ездим обычно тем же транспортом приблизительно в то же время. Все эти примеры, казалось бы, указывают на присутствие взаимного влияния, однако на деле это не так. Ученые называют это «смешивающимися факторами». Чтобы точнее определить степень влиятельности, нам необходимо вычленить эти «смешивающиеся факторы» и провести границу между поведенческими тенденциями группы и истинными изменениями. Чтобы понять, насколько вы повлияли на мое решение, нужно понять, насколько именно ваше действие или рекомендация увеличила вероятность моей покупки. В реальной жизни сделать это сложно, однако есть неплохая площадка для эксперимента — социальные сети.

Мы проанализировали подключение одного мобильного сервиса среди 27 млн пользователей, используя статистические методы, чтобы отделить случаи влияния от «подобия» и других смешивающихся факторов. Как оказалось, обычные методики переоценивают фактор влияния во много раз: на деле в половине случаев мы имеем дело с  подобием или другим смешением. Мы также выяснили, что более всего влияние переоценивают на ранних стадиях жизненного цикла товара. Объясняется это тем, что первые пользователи больше похожи друг на друга, чем те, кто приобретает новый товар позднее. Чтобы своими глазами увидеть, как это происходит, загляните в фирменный магазин Apple в первый день продажи новой модели iPhone — трудно не заметить, сколь много общего у тех, кто стоит в первых рядах.

Все это очень важно для выбора маркетинговой стратегии. Допустим, данные ваших маркетинговых исследований говорят, что когда какой-то человек купит ваш товар, многие его друзья последуют его примеру. И если, по мнению ваших статистиков, на 90% это будет зависеть от такого фактора, как влиятельность, вы, скорее всего, выделите немалые деньги на продвижение через рекомендации, к примеру, на различные акции «для друзей и членов семьи», когда пользователи сообщают друг другу специальный промокод. Однако если данные будут говорить о том, что в 90% случаев вы имеете дело с эффектом подобия, вы скорее потратите свои деньги на тщательное сегментирование рынка по демографическим признакам и направите усилия на привлечение наиболее вероятных покупателей (вне зависимости от того, кто ходит у них в друзьях) традиционными средствами рекламы.

В другом эксперименте мы на аудитории пользователей Facebook изучали фактор влияния при загрузке коммерческого приложения для просмотра фильмов. Мы разделили тех, кто приобрел это приложение, на три случайные группы. Когда кто-то из первой группы загружал новый сервис, у него появлялась возможность лично предложить друзьям последовать его примеру. Во второй группе друзья нового пользователя получали автоматическое извещение о том, что он начал пользоваться этим приложением. В третьей группе никаких сообщений друзьям не высылалось. И вот результаты: 6% получивших личное приглашение загрузили приложение — в три раза больше, чем среди тех, кто получил автоматическое извещение. Кроме того, оказалось, что те, чьи друзья загрузили этот сервис после личного приглашения, пользовались им на 17% больше, чем те, чьи друзья купили его, получив автоматическую рассылку. Таким образом, использование простых методов вирусной рекламы (которое обошлось нам в какие-то $600) способствовало не только устойчивому повышению частоты использования товара, но и значительному росту продаж.

Мы захотели выявить характерные черты «авторитетов» и тех, кто наиболее подвержен влиянию. Оказалось, что мужчины более влиятельны, чем женщины, а также что женщины влияют на мужчин больше, чем на других женщин. Люди старше 30 в целом более влиятельны и меньше поддаются чужому влиянию, чем более молодые люди, а женатые и замужние менее внушаемы, чем одинокие. И вообще ярко выявилась закономерность: чем более влиятелен человек, тем менее он внушаем и наоборот. Может, в случае с другими продуктами ситуация не совсем такая, но наши эксперименты показывают общие принципы определения влиятельности и внушаемости. Воспользовавшись ими, компания сможет выявить главные точки приложения усилий.

Еще мы хотели выяснить, как компания может подтолкнуть пользователей порекомендовать ее товар. Мы взяли интернет-доставку цветов и придумали три акции. Одной группе пользователей предложили $10 за приглашение друзей воспользоваться этой услугой. Во второй группе — предоставили возможность предложить друзьям скидку $10 на первый заказ, причем тот, кто рекомендовал услугу, сам ничего не получал. Третьей группе мы предложили «честную игру» — рекомендующий получал $5, а его друзья — скидку того же размера. Результаты эксперимента оказались неожиданными: наибольшее количество рекомендаций дали представители второй и третьей групп. Это говорит о том, что люди не любят рассылать друзьям рекламу, если только те не получат от этого прямую выгоду. Это вполне укладывается в социологическую модель «экономики дарения», в которой проявление щедрости свидетельствует о более высоком статусе человека.

Полученные результаты важны не только для маркетинга потребительских товаров. К примеру, в настоящее время мы проводим пилотный проект в ЮАР: на основе нашего «цветочного эксперимента» пытаемся понять, как можно заставить людей сдавать анализ на СПИД. Будущее маркетинга, основанного на влиянии, зависит от науки. Ошибочная трактовка какого-либо из огромного числа «смешивающихся факторов» в качестве фактора влияния может стоить очень дорого как в маркетинге, так и в социальной сфере.

* деятельность на территории РФ запрещена