Цифровое слежение как инструмент формирования индивидуального взаимодействия в социальных сетях

В современном мире способы взаимодействия с потенциальными потребителями сильно изменились – по сравнению с тем, что было еще несколько лет назад. Это произошло ввиду переосмысления организациями того, как происходит выстраивание отношений и взаимодействий с клиентами. В интернет-эпоху все больше и больше компаний стремится к продвижению именно через интернет-ресурсы. Поэтому большинство организаций начало разрабатывать новые виды взаимодействий с потребителем с целью улучшения понимания потребностей пользователей с использованием существующих технологий.

К числу таких видов взаимодействий стоит отнести персональное взаимодействие через социальные сети [1]. Этот вид стал востребованным по причине того, что предприятиям гораздо удобнее собирать данные о предпочтениях пользователей, персональных интересах, а также наиболее часто совершаемых действиях потребителями как в жизни, так и в интернет-пространстве. На основе собираемой информации компания может выстраивать дальнейшее взаимодействие с потребителями, добиваясь целей по достижению различных групп потребителей [2].

Используя социальные сети, организация способна получить информацию об интересах их потенциального покупателя. Так, мессенджеры, повсеместно задействованные компаниями, давно перестали быть исключительно средствами коммуникации и выполнять однотипную функцию обмена информацией между сторонами. Например, в приложении «ВКонтакте», зайдя на страницу пользователя, можно узнать данные, начиная от даты и места рождения человека и заканчивая его любимыми фильмами и исполнителями, на основе которых начинается процесс формирования индивидуального предложения. Тем самым вышеперечисленные данные помогают компании получить эксплицитные знания о пользователе. Эксплицитные знания представляют собой ту часть информации, которую пользователь заявил о себе добровольно.

При этом стоит отметить, что для компании доступны также разнообразные инструменты, которые фиксируют действия пользователя в социальной сети при использовании различных сервисов приложения, тем самым собирая и обрабатывая информацию, которая впоследствии станет основой формирования уникального предложения, отвечающего требованиям пользователя и его запросам [3]. Впоследствии это позволяет сформировать имплицитные знания о пользователе. Последние предоставляют компаниям возможность узнать о предпочтениях пользователей путем анализа их действий в цифровом пространстве, в частности, в социальных сетях. Информация об алгоритмах поиска самой сети, как правило, неизвестна, и рекламодатель не всегда может прогнозировать результат рекламного воздействия, а процесс достижения его целей в какой-то степени пущен на самотек. Все эти аспекты связаны воедино в вопросе оценки возможностей соцсетей обеспечивать персонализированный характер коммуникации между рекламодателем и потребителем в соцсетях.

Представленное исследование является частью проекта по изучению взаимодействия компаний с потребителями в сети интернет санкционированными и несанкционированными способами, а цель проекта состоит в выявлении, описании и систематизации возможностей и способов взаимодействия с помощью современного цифрового инструментария для формирования индивидуального взаимодействия с потребителем. Объектом изучения в данной части проекта являлась социальная сеть «ВКонтакте». Представленное исследование как часть этого проекта призвано способствовать развитию концепции индивидуального маркетинга путем адаптации его постулатов к реалиям цифровой среды, в которых они могут быть использованы. С прикладной точки зрения, достигнутые результаты исследования могут способствовать и направлены на выявление соответствующих механизмов и алгоритмов взаимодействия в соцсетях и связанных с ними ошибок; их лучшее понимание на этапе проектирования коммуникационного воздействия призвано повысить точность воздействия и создать таким образом предпосылки для более эффективного взаимодействия в процессе коммуникаций с потребителем.

Теоретическая база исследования основана на работах в области анализа потребительского поведения в цифровой среде, или «цифрового слежения» [4], и в области поведения компании в процессе слежения за своим потребителем -как зарубежных [5], так и российских авторов [4; 6; 7]. В частности, важными явились исследования инструментов слежения, с одной стороны, и поведения компаний в области слежения [4], - с другой, а также восприятия такого слежения потребителями, в том числе их реагирование на факт слежения за ними и возможности реагирования (саботажа и т.п.) со стороны потребителей.

Считается, что цифровые инструменты способны обеспечить прорыв для формирования персонализированного взаимодействия [4]. Стоит обратить внимание на следующий аспект как результат изучения теоретического аппарата исследования. Маркетинг в социальных сетях, или SMM-маркетинг, как правило, рассматривается в одном из двух аспектов: или с управленческой, или с технической точки зрения. При знакомстве с научной и методической литературой в области управления у авторов сложилось впечатление некой «управленческой абстрактности» при описании отдельных инструментов и технических возможностей SMM-маркетинга. В изученных научных и методических источниках выделяются два типа подходов: с гипертрофированным акцентом на управленческие аспекты и одновременно недостаточным вниманием к соответствующим техническим функциям или же наоборот. В результате этого как бы происходит отрыв от сути и специфики социальных сетей как самостоятельного инструмента со своими специфическими технологиями, и связь между технической характеристикой и управленческой возможностью стоит оценить как достаточно слабую. В представленной работе авторы стремились проследить и продемонстрировать технические и технологические аспекты как платформу для управленческого действия (т.е. стремились не просто вести речь о технических возможностях соцсети для целей маркетинга, а раскрыть их суть в конкретном управленческом контексте).

В работе использован массив вторичных данных, отражающих возможности «ВКонтакте» для рекламодателя, а также первичные данные, полученные из наблюдения и серии имитационных экспериментов, суть которых сводилась к имитации разных типов поведения и отслеживанию реакции (алгоритмов) этой соцсети с точки зрения выявления ее возможностей идентифицировать «подмену пользователя» и исследования содержания коммуникаций, направляемых «разным» типам пользователей. На различных этапах исследования использовалась экспертная оценка авторов, основанная на нашем опыте управления соцсетями.

Для проведения имитационного эксперимента была выбрана одна из наиболее распространенных социальных сетей в России – «ВКонтакте». Выбор был обусловлен наличием большого количества сервисов, собирающих данные о пользователях, которые впоследствии служат основой для выстраивания персонального взаимодействия между пользователем и организацией. Более того, рекламодатели в этой сети могут практически беспрепятственно получать как эксплицитные, так и имплицитные знания о пользователях. «ВКонтакте» давно перестал быть только социальной сетью ввиду слияния данной организации с другими компаниями. Одним из таких слияний стало соединение «ВКонтакте» и Mail.ru Group. Результатом этого объединения стала своеобразная VK-экосистема, в которую вошли все сервисы компании Mail.ru. Существующие проекты компании связаны едиными сервисами, которые призваны делать жизнь удобнее – VK ID, VK Pay, VK Combo [8]. Таким образом, это привело к увеличению программ и приложений, интегрированных в экосистему VK. Одним из таких примеров является сервис объявлений Юла. Он был переименован во «VK Объявления» в 2022 году. Сервис представлен не только в виде отдельного приложения и сайта, но и в качестве раздела внутри приложения «ВКонтакте». Это позволило расширить аудиторию Юлы, а также полноценно интегрировать социальную коммерцию в продукт. В то же время новые продукты компании будут сразу создаваться под брендом VK. Таким образом, текущее расширение компании позволяет собирать и обрабатывать существенно больший массив данных, связанных с поведением пользователей в самых разных сервисах социальной сети, более точно идентифицировать поведенческий профиль пользователя и на основе получаемых о человеке знаний формировать уникальное предложение и выстраивать индивидуальное взаимодействие с потенциальным покупателем [9].

В результате проведенной работы авторами были выявлены категории тех данных, которые прямо или косвенно собираются приложением «ВКонтакте» и другими аффилированными сервисами данной социальной сети. С точки зрения объема собираемых данных о пользователях, «ВКонтакте» является лидирующим сервисом.

Рис. 1. Топ сервисов по сбору данных о пользователях за 2021 год [10]

В процессе сбора данных имеет место ряд факторов, влияющих на качество как самого процесса данных, так и на достоверность этих данных. В частности, важен культурный и политический контекст [11], в котором происходит сбор данных, осведомленность пользователей о сборе данных компаниями, социальнодемографические характеристики пользователя [7]. Важно обратить внимание на маркетинговую стратегию компании и ее политику в отношении данных пользователей, которая также определяется моральными рамками и законодательной базой государства. В силу высокого технологического прогресса и не поспевающей за ним правовой базой [4] зачастую не до конца классифицирует виды данных, которые собирают компании. В большинстве своем это обусловлено невозможностью точно отнести данные к определенному виду для построения единой нормативно-правовой базы, определяющей и классифицирующей данные. Например, на текущей момент отсутствует точное представление о том, к какому типу персональных данных относится информация о передвижении человека, сохраненных данных об услугах и товарах (например, добавление любимых или наиболее часто посещаемых мест в «избранное»), а также сохранение информации о недавно сделанных запросах, позволяющих отследить потребительское поведение. Более того, отсутствует четкая регламентация использования тех или иных методов и техник сбора данных, тем самым стирается грань между разрешенными и запрещенными способами обработки и получения персональной информации. Впоследствии решение об использовании ряда маркетинговых инструментов в большинстве случаев ограничивается только политикой компании.

Помимо вышеперечисленных факторов, важно обратить внимание на политику государства, регламентирующую деятельность организаций по сбору данных о пользователях, а также выгоды для пользователей от предоставления данных. Так, к выгодам можно отнести увеличенный кэшбэк за покупки на сайте или в приложении компании, прямо пропорциональный количеству введенных данных, приветственные бонусы, частоту и размер скидок. Безусловно, наличие данных является необходимым элементом функционирования и адаптации компании к турбулентной рыночной среде. Например, представительство российской ритейл-компании OZON делает акцент на том, что собираемые данные необходимы для успешного осуществления совершения заказов и их последующей доставки, а их обработка, в том числе отслеживание смены номера телефона, адреса доставки, почты и других связанных с пользователем данных, делает компанию более клиенто-ориентированной.

Также стоит подчеркнуть отношение самих пользователей к сбору персональных данных. Наряду с нейтральной или положительной реакцией пользователей, выражен и другой тип поведения – отторжение [12]. Этот вывод подтвержден в исследовании поколения миллениалов [13]. Одним из его проявлений является искажение данных о себе или предоставление неверных данных. Считается [7], что возможности пользователя лгать ограничены в соцсетях, и алгоритмы в состоянии выявить этот обман, и роль потребителя в этом процессе сводится до минимума. Некоторые авторы [7] ведут речь об «объективизации» потребителя, когда потребитель в процессе коммуникаций становится скорее объектом воздействия, нежели равноправным субъектом взаимодействия. Однако, как показывают результаты нашего эксперимента, несмотря на возможности алгоритмов в процессе сбора данных о потребителях, известно, что пользователь имеет возможность и право скрыть или исказить часть персональной информации. Но так ли это? Насколько соцсеть и алгоритмы способны раскрыть обман? Может ли алгоритм зафиксировать обман и как будет классифицироваться этот пользователь в рекламном воздействии на него? Проведенный имитационный эксперимент, где псевдопользователь с одного и того же аккаунта осознанно принимал разные поведенческие паттерны, был призван прояснить этот вопрос.

Кроме факторов, определяющих контекст и процесс сбора данных, важно и другое измерение, определяющее надежность полученных данных о пользователе. Речь идет о двух типах процесса сбора данных, с точки зрения его легитимности. Процесс сбора может быть легитимным (или санкционированным; он же – Permission-based marketing) и нелегитимным (или несанкционированным; он же – Non-permission based marketing) [14]. В первом случае потребители сами выбирают конкретный и предпочитаемый способ взаимодействия с компанией и точки касания с ней, то есть у человека в данном случае есть право выбора способа взаимодействия, давая таким образом свое согласие на получение уникальных персонализированных предложений, уведомлений об акциях или скидках. Ожидается, что пользователь в этом случае в обмен на получаемую им ценность предоставляет верные данные о себе. Что касается несанкционированного вида маркетинга, то стоит отметить, что в данном случае речь идет о маркетинговых предложения, отправленных получателю без его согла- сия. При этом стоит отметить, что деятельность компаний в связи с несанкционированным маркетингом может быть как в рамках правого поля, так и за его пределами. [6]. Важно отметить, что нередки случаи, когда пользователи получают «нежданные» предложения от компаний ввиду одобрения условий пользовательского соглашения перед началом использования приложения компании, аффилированной с источником рассылки предложения. Обусловлено это тем, что около 86 % людей не читают полностью условия пользовательского соглашения и автоматически принимают его, согласно данным независимого исследования ProPrivacy в 2021 году [15].

Считается, что сбор данных о пользователе компанией «ВКонтакте» является санкционированным, так как, согласно заявлениям самой компании, именно пользователь сам дает свое согласие на использование и обработку данных. При этом важно обратить внимание на стимулы к предоставлению данных. Во-первых, это возможность пользоваться мессенджером и его функционалом. Во-вторых, предоставляя данные, пользователь ожидает получить ряд выгод от использования приложения, в том числе персонализированные предложения от компаний, интегрированных с сервисом «ВКонтакте», и именно те услуги, в которых он заинтересован в определенный момент времени. Таким образом, с учётом интересов пользователей сервисов социальной сети, «ВКонтакте» предлагает более персональные рекомендации контента. Разработчики подчеркивают, что они могут раскрыть бизнес-партнёрам и рекламодателям исключительно обобщённую и анонимизированную информацию, не содержащую персональные данные о пользователе, что, впрочем, полностью соответствует действующим сегодня морально-правовым нормам.

К числу данных, собираемых санкционированным способом, можно отнести фамилию и имя пользователя, его семейное положение, уровень образования, возраст, день рождения, список групп, на которые подписан пользователь, а также интересы и другую информацию, которая находится в публичном доступе. Новостная лента приложения таргетированной рекламы основана исключительно на данных о пользователе, собранных санкционированным способом. Например, это именные текстовые обращения, указывающие на определенную особенность, отмеченную в профиле пользователя. Также в случае, если человек проходит обучение в вузе, который указан в профиле, то велика вероятность, что встречающаяся реклама будет адресована пользователю по месту его обучения и в соответствии с наиболее часто посещаемыми группами в приложении «ВКонтакте». Таким образом, чтобы перейти от точек касания с пользователем к таргетированию - взаимодействию с ним, организация может использовать информацию, находящуюся в публичном доступе. Данные, основанные на изучении потребительского поведения в соцсети, относятся к этой же группе данных.

При этом данные, размещенные на странице пользователя, не всегда являются актуальными и достоверными, что не может не влиять на эффективность коммуникаций с этим пользователем. Поэтому компании, интегрированные с «ВКонтакте», помимо использования общедоступной информации, также могут прибегать к несанкционированным методам сбора данных, благодаря которым организациям удается получить полные знания о пользователе. «ВКон- такте» обладает рядом дополнительных функций и мини-приложений, начиная с образовательных программ (в частности, по изучению иностранных языков, по подготовке к ЕГЭ, курсов по программированию и т. д.) и заканчивая приложениями, позволяющими оплачивать штрафы, транспорт, заказывать такси, делать покупки онлайн («Лента», «Boxberry»). В рамках несанкционированного способа можно выделить завуалированный метод сбора данных, подразумевающий легитимный сбор данных из различных мини-приложений, например «Шаги ВКонтакте» или «Афиша», но при этом с целью их дальнейшего использования и обработки фактически без прямого уведомления об этом пользователя. Использование мини-приложений позволяет сервису «ВКонтакте» получать комплексную информацию о деятельности пользователя, его маршрутах, заказах и других активностях, которые впоследствии могут стать основой для формирования таргетированного продукта или услуги. Нельзя оставить без внимания возможный сбор данных приложением на основе «мэтчинга» [4], предполагающего использование баз данных других приложений и их соотнесение с имеющейся информацией. Это позволяет восполнить недостающую информацию о пользователе, которую он предпочел скрыть или вовсе не публиковать. Учитывая тот факт, что приложение «ВКонтакте» давно перестало быть программой только для общения, а стало многофункциональным сервисом, включающим в себя разные подпрограммы, можно выдвинуть гипотезу о том, что аффилированные с «ВКонтакте» организации, к услугам которых «ВКонтакте» предоставляет доступ в разделе «сервисы», фактически являясь посредником между пользователем и другими компаниями, имеют доступ к базе данных пользователей «ВКонтакте». При этом данные организации также предоставляют мессенджеру информацию, которую внесли пользователи в отдельных приложениях этих организаций. Например, в случае совершения покупок онлайн и упоминании финального адреса доставки в приложении организации, компания может передать данные о месте проживания пользователя сервису «ВКонтакте» в обмен на получение данных о наиболее часто посещаемых местах, досуге или другой информации, недоступной организации.

К тому же существует ряд других инструментов, позволяющих собирать данные несанкционированным способом, основываясь непосредственно на действиях пользователя, а не на базе данных компаний. Представленные ниже инструменты могут быть отнесены к средствам, с помощью которых формируются имплицитные знания о пользователях.

• 1.    Прослушивание телефонных разговоров. Под данным инструментом подразумевается незаконный доступ к информации входящих или исходящих сигналах соединения между абонентами. Это может производиться за счет договоренности с компаниями-провайдерами, которые предоставляют доступ к содержанию диалога, при помощи договоренности с приложениями, которые также дают доступ к прослушиванию разговоров, произведенных с помощью этого приложения. Более того, зная номер «жертвы», компании могут прослушать телефон, подключившись к сети оператора сотовой сети через уязвимости в протоколе сигнализации SS7 (Signaling System №7).

• 2.    Получение доступа к содержанию переписки. К этому способу относятся технологии, указанные в предыдущих пунктах, а также источники утечек, которыми могут стать VPN и другие сервисы. Впоследствии последние могут осуществлять передачу данных третьим лицам, включая сторонние сервисы аналитики.

• 3.    Мобильные приложения, которым при установке пользователь дает доступ к геоданным и контактам. Такое приложение может, например, отправить в свою базу магазины, которые посещал человек, тем самым отслеживая потребительское поведение и результаты покупок в различных точках продаж (например, с помощью в.у. технологии мэт-чинга и соотнесения данных из разных источников).

• 4.    Голосовые ассистенты. Их отнесение в данный список обусловлено тем, что основная функция аудиостанций и голосовых помощников заключается в фиксировании аудиокоманд от пользователя. Голосовые ассистенты постоянно прослушивают окружающее пространство и фиксируют наиболее часто встречающиеся слова или команды, что впоследствии служит основой для формирования персонального предложения. Зачастую аудиозаписи, которые ведет смартфон или «умная колонка», отправляются на сервера компании-производителя для оценки качества и последующего улучшения функционала.

• 5.    Технология фингерпринта (fingerprinting – цифровой отпечаток устройства). Технология фиксирует важные свойства устройства и браузера – временную зону, язык, разрешение экрана, установленные шрифты. В отличие от файлов cookies, которые можно удалить, инструменты технологии fingerprinting фиксируются автоматически.

• 6.    Однопиксельные прозрачные изображения (tracking pixels). Изображения размещаются на сайтах и следят за историей браузера. С их помощью собирают данные о самом устройстве пользователя, в частности, об установленной операционной системе, настройках браузера и IP-адреса.

• 7.    Технология clickstream, которая формирует портрет пользователя и создает виртуальный маршрут человека в Сети: когда и какие сайты он посещал, какие действия там совершал, какие письма и от кого получал.

Изучение выше представленных технологий явилось своего рода подготовкой к экспериментальной части исследования. С помощью имитационного эксперимента авторы стремились выявить, как и по каким параметрам «ВКонтакте» выдает рекламу пользователю: на основе эксплицитных знаний – данных, которые указаны на странице (возраст, пол, имя, вуз и т. д.), или на основе имплицитных знаний о пользователе – данных, получаем о пользователе благодаря его действиям в цифровом пространстве, в частности о том, что просматривает пользователь, на какие сообщества подписывается, какие посты и видео лайкает, комментирует и так далее? Впоследствии это помогло оценить и подтвердить вышеописанные способы сбора данных и прийти к выводу о том, на основе каких данных все-таки формируются предложения в социальных сетях. Описание и результаты эксперимента представлены далее.

Основой для проведения данного эксперимента, который длился три недели, послужило намерение проверить, как будет формироваться взаимодействие компаний с конкретным пользователем в зависимости от информации, указанной в профиле пользователя, и поведения и действий пользователя, являющихся полной противоположностью информации, указанной в аккаунте вымышленного студента московского вуза (МФТИ) Ильи Фоменко 2000 года рождения. В начале первой недели пользователь не совершал никаких действий в социальной сети, за исключением периодического обновления ленты во «ВКонтакте». Результатом такового «бездействия» в цифровом пространстве стал ряд предложений и рекламных объявлений, сформированных на основе эксплицитных данных о пользователе. Так, неожиданно начали появляться предложения, связанные с указанным городом проживания пользователя. Например, это предстоящие фестивали в Москве, интересные события в городе и праздничные ярмарки именно в городе Москве. К тому же изначально в рекомендациях (плашка «для вас») высвечивались популярные блогеры, певцы, советы и различные сайты для студентов, а также наиболее распространенные сообщества по футболу.

Следующим этапом наблюдений стали активные действия пользователя в социальной сети. При этом деятельность пользователя не соответствовала заявленной информации в профиле. Так, пользователем был «проявлен» интерес к таким вещам, как массажеры для спины, отдых в санаториях и сообщества с рецептами для домохозяек, а также была произведена переписка с «внуком», с которым обсуждались те самые массажеры для лечения спины. Более того, пользователь вел активную деятельность в сообществах, в которых обсуждались дома отдыха, пансионаты, санатории, кулинарные рецепты и средства для лечения болей в спине. Так, пользователь оставлял лайки и комментарии, а также сохранял темы обсуждений. Иными словами, был создан образ пенсионерки, которая хочет вылечить спину и хорошо провести время в санатории, несмотря на то, что вся деятельность велась от имени молодого студента из города Москвы. Это было сделано для того, чтобы проверить нашу гипотезу о том, что в социальной сети «ВКонтакте» используются различные инструменты таргетинга и несанкционированного сбора персональных данных, которые были упомянуты выше.

Результатом подобных действий спустя несколько часов таких запросов, подписок и лайков, а также переписок с сообществами, которые предлагают необходимые нам услуги, лента полностью преобразилась. Реклама и предложения, связанные с интересными местами в Москве, футболом, музыкантами, наиболее распространенными среди молодежи, сменились на рекомендации по тому, как сохранить спину здоровой, куда съездить на выходные, группы для пенсионеров, подборки со множеством различных домашних рецептов и сообщества для садовников и огородников. Таким образом, лента перестала быть «молодежной» в то время, как параметры, первоначально указанные в профиле пользователя, перестали быть значимыми данными для формирования соответствующего предложения. Более того, даже по прошествии двух недель соответствующая действиям пользователя реклама продолжала высвечиваться в рекомендациях и новостной ленте.

После этого было проверено предположение о том, что «ВКонтакте» также может просматривать и анализировать содержание переписок по ключевым словам. Для этого в переписке был использован образ, соответствующий заявленной о пользователе информации. В переписке был создан образ подростка возраста около 20 лет, который после учебы, на выходных, хочет сходить с друзьями в клуб. В самой «переписке с другом» обсуждался непосредственно поход в клуб, а также напитки и развлекательная программа, которая там может быть представлена. Для этого были использованы слова-маркеры, которые неоднократно упоминались в диалоге. Например, были названы различные клубы города Москвы, а также были отправлены и открыты ссылки на эти самые клубы. Кроме того, использовались релевантные слова наподобие «музыка», «коктейли», «DJ-сеты», «ночь», «бар», «веселье», «танцпол» и т. д. После недели переписок никаких изменений в ленте Ильи Фоменко не было обнаружено. В предложениях и рекламных записях все так же были рецепты для домохозяек, санатории и массажеры для спины. Исходя из этого, мы сделали вывод о том, что приложение «ВКонтакте», возможно, и анализирует переписку пользователей, но только одного эффекта от слов-маркеров может быть недостаточно в краткосрочной перспективе для формирования соответствующих реклам или предложений.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что приложение «ВКонтакте» основывается как на эксплицитных, так и на имплицитных знаниях о пользователях. Однако эффект от имплицитных знаний о пользователе более существенен и является основой для формирования предложения, соответствующего поведению пользователя в социальной сети. Другими словами, подтверждается гипотеза о том, что предложения в соцсетях преимущественно формируются на основе реальных запросов и интересов, а не только на данных, указанных на странице пользователя. Но при этом важно упомянуть, что могут прослеживаться и содержания переписок, но подтверждения этому в ходе нашего эксперимента получить не удалось.

Подводя итоги данной части исследования, стоит обратить внимание на следующее.

Ожидание того, что современные алгоритмы и технологии способны, как повсеместно заявляется, точно идентифицировать пользователя, описать потребительское поведение и выявить предпочтения для более индивидуального взаимодействия, вероятно, преждевременно. Нередко такие заявления напоминают хайп и, очевидно, призваны конвертировать спрос рекламодателей из других рекламных каналов на соцсети. Подобные оценки используемых технологий, очевидно, являются завышенными, а сам вывод применим только к конкретным продуктам, кейсам и ситуациям (как, например, к нашумевшей программе от Cambridge Analytica, задействованной во время президентских выборов в США в 2016 г., и в связи с подходом микро- (или гипер-) таргетирования). Не стоит отдельные случаи переносить на всю категорию соцсетей и формировать завышенные, но не достижимые ожидания в процессе коммуникаций с потребителем. Используемые не всегда санкционированные инструменты и подходы для проведения имплицитных исследований пользователя способствуют, несомненно, получению более глубоких инсайтов о нем и создают предпосылки для более точного, потому более эффективного использования рекламного бюджета в соцсетях, но подчеркнуть здесь стоит именно слово «предпосылки». Вести же речь о коммуникациях в соцсетях, позволяющих точно идентифицировать поведение и потребности каждого пользователя для последующего формирования персонального воздействия пока преждевременно. По всей видимости, ожидания того, что именно цифровые инструменты явятся неким катализатором внедрения индивидуального маркетинга [16] и взаимодействия, основанного на знании индивидуальных потребностей, пока преждевременны или применимы лишь к определенным инструментам [17].

Предстоит изучить, описать и систематизировать отдельные эффекты, возникающие во взаимодействии алгоритмов соцсети и пользователя и искажающие, по аналогии с описанными ранее эффектами [18], точность данных о потребителе. По-прежнему у потребителя есть возможность исказить информацию о себе, и алгоритмы не всесильны и не всезнающи. Это по-прежнему влияет на эффективность взаимодействия с потребителем. Очевидно, вести речь о возможностях современных интернет-технологий (на примере соцсетей) сделать рывок во внедрении постулатов индивидуального маркетинга [16] преждевременно.