Лет десять тому назад Target начала строительство большого хранилища данных, где каждому покупателю присваивался идентификационный код (известный внутри компании как «гостевой ID-номер»). С помощью этого кода компания вела учет покупок каждого клиента. Каждый раз, когда покупатель пользовался выпущенной Target кредитной картой, предъявлял на кассе карточку постоянного покупателя, приносил купон, отправленный ему по электронной почте, звонил на линию поддержки клиентов, открывал электронное сообщение от Target, просматривал сайт target.com или покупал что-то онлайн, компьютеры компании регистрировали его действие. Запись о каждой покупке привязывалась к гостевому ID-номеру покупателя вместе с информацией обо всех его покупках.

К тому же гостевому ID-номеру привязывалась демографическая информация, которую Target собирала или покупала у других фирм, в том числе: возраст покупателя, женат (замужем) ли он(а) и есть ли у него (нее) дети, в каком районе города проживает, сколько времени занимает дорога до магазина, сколько примерно зарабатывает, переехал ли недавно, какие веб-сайты посещал, какие кредитные карты носит с собой в кошельке, а также номер домашнего и мобильного телефонов. Target может покупать данные об этнической принадлежности покупателя, его рабочей истории, о журналах, которые он читает, был ли он когда-либо объявлен некредитоспособным, в каком году приобрел (или лишился) дома, учился ли в колледже или магистратуре, какие марки кофе, туалетной бумаги, хлопьев для завтрака или яблочного пюре предпочитает.

Существуют компании—торговцы данными, вроде Infini-Graph, которые «прослушивают» интерактивные разговоры на форумах и досках объявлений и отслеживают названия товаров, о которых пользователи отзываются положительно. Фирма Rapleaf продает информацию о политических симпатиях и читательских привычках покупателей, их участии в благотворительности, количестве машин в собственности, а также о том, что они предпочитают — новости на религиозные темы или о продаже сигарет. Другие организации анализируют фотографии, которые потребители размещают в Сети, и регистрируют в базе, толстые они или худые, высокие или низкие, с пышной шевелюрой или лысые и какие в итоге товары могут захотеть приобрести. (В официальном отчете Target отказалась назвать демографические компании, с которыми сотрудничает, и какие данные обрабатывает.)

«Раньше компании знали только ту информацию, которую хотели им сообщить клиенты, — сказал Том Дэвенпорт, один из ведущих исследователей методов использования компаниями данных и аналитической информации. — Мир ушел далеко вперед. Поразительно, как много в нем информации, и каждая компания покупает ее, ибо это единственный способ выжить».

Если вы пользуетесь кредитной картой Target для покупки раз в неделю коробки фруктового мороженого «Попсикл» примерно в 18:30 в будний день, и больших мешков для мусора в июле и октябре, то статистики и компьютерные программы компании определят, что у вас в доме есть дети, вы привыкли останавливаться у бакалейных магазинов по дороге с работы и у вас есть газон, который нужно подстригать летом, и деревья, которые осенью сбрасывают листья. Они посмотрят на ваши покупательские модели и отметят, что иногда вы покупаете хлопья для завтрака, но никогда не берете молоко — значит, его вы покупаете где-то в другом месте. В итоге Target отправит вам купоны на 2%-ной жирности молоко, а также на шоколадную крошку, школьные товары, садовую мебель, грабли и пиво — ибо вы наверняка захотите расслабиться после длинного рабочего дня. Компания догадается, что вы обычно покупаете, и попытается убедить вас приобрести это в Target. Фирма имеет возможность рассылать персонифицированную рекламу и купоны каждому клиенту, хотя вы, возможно, никогда не обращали внимания, что в вашем конверте не такой же флаерс, как у соседа.

«Благодаря гостевому ID-номеру у нас есть ваши имя и адрес. Кроме того, мы знаем, что у вас есть дебетовая карта Target Visa, и можем связать эту информацию с вашими покупками в наших магазинах», — рассказывал Поул статистикам розничной торговли на конференции в 2010 году. Около половины своих розничных продаж, почти все интернет-продажи и примерно четверть посещений интернет-сайта компания может привязать к конкретным клиентам.

На конференции в 2010 году Поул показывал слайд о том, как Target собирает данные, — диаграмму, которая, только возникнув на экране, вызвала удивленные восклицания среди слушателей.

Однако со всеми этими данными есть одна проблема — без статистической обработки от них никакой пользы. Неспециалисту два покупателя, приобретающие апельсиновый сок, кажутся совершенно одинаковыми. Только математик может выяснить, что один из них — женщина 34 лет, которая покупает сок своим детям (и поэтому ей пригодился бы купон на DVD «Паровозик Томас»), а другой — 28-летний холостяк, который пьет сок после пробежки (и, соответственно, может воспользоваться скидками на кроссовки). Поул и 50 сотрудников отделения аналитики и данных о покупателях Target как раз и занимались тем, что искали скрытые в фактах привычки.