1.5.1.1. Отбор в клубы

1.5.1.1. Отбор в клубы

Первую из заявленных задач — вычисление потенциальных участников — интернет помогает решить уже сегодня. Однако в отсутствие прицельного запроса на это решение соответствующие приемы не доведены до ума. Они не заточены на клубный сервис, поэтому люди обходятся кто как умеет. И хотя в настоящее время возможно использовать пометки и следы, оставленные пользователями — объявления и приглашения в соцсетях, «лайки», френд-ленты, пользовательские статусы, данные из открытой части пользовательских профилей, — обработка всей этой информации требует «ручных» усилий. Представляете, сколько всего нужно перешерстить, а затем проанализировать, прежде чем выйдешь на нужных людей. Альтернатива — ничего этого не делать, а пассивно вывесить объявления о наборе в клуб и ждать отклика. Но тут есть свои очевидные проблемы.

Вне всякого сомнения, можно и нужно эксплицировать подходящих кандидатов на порядок лучше, чем это делается сейчас, — быстрее, полнее, с меньшими издержками поиска и отбора. Решение современного уровня, предполагающее высокую автоматизацию, основано на профайлинге — кодификации интернет-пользователей по определенным признакам, почерпнутым из их суждений и поведения в жизни. (Профиль — это набор данных о пользователе, о его статусе, предпочтениях, поведенческих и мировоззренческих характеристиках.) Требуемую информацию пользователи либо уже оставляют о себе в интернете, либо их можно побудить делать это, объяснив, что это им даст. Ее можно разбить на три группы данных, для работы с каждой из которых разработаны свои IT-решения.

Первым делом, можно сортировать людей по социально-демографическим данным, которые они сами указывают, включая пол, возраст, образование, место жительства. Для этого следует установить и настроить соответствующие фильтры. Второй принцип отбора — по заявленным интересам. Человек при желании сам указывает их на сайте (от астрологии до спорта). Третий — по вкусам, суждениям и предпочтениям. Суть этого метода состоит в том, что по ходу того, как пользователи оценивают и/или приобретают различные товары и услуги, включая тексты любого типа, компьютерная программа строит профили каждого из них. Потом она сравнивает их и выдает круги потенциальных единомышленников — это люди, которые во множестве ситуаций делали схожий выбор или публиковали близкие суждения и на этом основании могут быть интересны друг другу.

В случае необходимости могут быть применены фильтры имущественного ценза. Эта последняя возможность на данный момент не облечена в конкретные разработки, но в ней сильно заинтересован бизнес, так что она непременно будет реализована. Клубам это позволит отслеживать, к примеру, уровень запросов и платежеспособность потенциальных членов.

Следует заметить, что ничто из предложенного не относится к категории зыбких перспектив. Напротив, весь перечисленный технологический инструментарий создан и используется на практике в смежных областях. В его основу положены ясные здоровые идеи и приемы.

Наконец, здесь же нельзя не упомянуть об еще одном наиполезнейшем критерии — о репутации. Ее мы сейчас лишь коснемся, а подробно разберем в разделе, где это будет более уместно. С экономической точки зрения, репутация — это аналог предсказуемости поведения. Она основывается на прошлых действиях человека, оцененных другими людьми, и показывает, стоит ли иметь с ним дело. На данном этапе требуется одно — отследить репутацию, которую человек приобрел в других клубах, и, исходя из этого, брать его в свой клуб или нет.

Таким образом, компьютер способен сильно упростить предварительный сбор интересантов. Разумеется, одними автоматически составленными списками потенциальных участников довольствоваться не стоит. Вслед за их получением требуется ручная «редакционная» работа с членским составом. Но задача стопроцентной автоматизации и не ставится. На деле речь идет о существенном повышении КПД процесса преформирования коллектива.

Смущать может лишь одно скрытое противоречие: вообще-то многое в интернете ориентировано на то, чтобы поглощать свободное время, — на это завязана бизнес-модель большинства сайтов, кормящихся с рекламы. Лишь единицы сайтов готовы обслужить пользователя и отпустить с миром. Большинство же ставит превыше всего листаемость (количество просмотренных страниц), поскольку от нее зависит площадь рекламоносителей. И, надо сказать, в массе своей пользователи, в общем-то, не против. Помогать им быстро найти интересующую их информацию — все равно что пытаться осчастливить любительницу вязания на спицах, всучив ей вя-

зальную машину. Как бы то ни было, наше дело — предложить. В конце концов, и изобретателя стиральной машины можно упрекнуть в том, что по его вине женщины лишились психотерапевтической моторики, в ходе которой они приводили свои чувства в порядок, и в результате стали менее уравновешенными.