Несколько лет назад, скачав приложение McDonald's, житель Калифорнии зарегистрировался в программе лояльности в надежде на более выгодные предложения — почему бы не сэкономить на картошке фри. Было понятно, что это повлечёт за собой определённый сбор данных, но не было ясно, насколько глубоко эта информация будет использоваться для алгоритмического прогнозирования следующей покупки.
Как житель Калифорнии, он имеет законное право запросить у компании данные, которые она хранит о нём. Решив разобраться, что именно одна из крупнейших сетей фастфуда собирает о своих клиентах, он подал запрос через Центр защиты приватности McDonald's. Через несколько дней на почту пришёл файл на 515 страниц с золотыми арками на титульном листе.
Когда клиенты регистрируются в программах лояльности вроде той, что предлагает приложение McDonald's, они не всегда осознают, насколько масштабно их данные агрегируются и используются в предиктивных моделях.
«Секретный соус McDonald's — это, по сути, коммерческая слежка», — говорит Джефф Честер, исполнительный директор Center for Digital Democracy, организации, защищающей права потребителей. Опрошенные эксперты по приватности отмечают: такой уровень детализации может показаться навязчивым, но для крупных компаний в США это фактически стандартная практика ведения программ лояльности.
«Этот отчёт содержит конкретные фрагменты персональной информации о вас, найденные в системах McDonald's, где хранятся данные о наших клиентах», — говорилось во вступлении к отчёту. Документ оказался объёмным и трудным для понимания, поэтому для извлечения ключевой информации использовался инструмент генеративного ИИ — с последующей проверкой деталей по оригинальному документу и консультациями с экспертами по приватности.
| Как это называет McDonald's | Что показывают данные | Что это значит |
| Прогнозируемое число визитов за следующие 6 недель | 2.16 | Сколько раз McDonald's ожидает возвращения клиента до середины сентября |
| Прогнозируемый средний чек за следующие 6 недель | $13.49 | Сумма, которую McDonald's ожидает потратить за один заказ |
| Прогнозируемая общая сумма трат за 6 недель | $29.15 | Общая прогнозируемая ценность клиента для McDonald's за этот период |
| Вероятность оттока клиента | 0 | Шанс, что клиент перестанет пользоваться услугами компании |
| Группа клиента по историческим транзакциям | CV2 | McDonald's не раскрывает подробностей о значении этого внутреннего уровня ценности |
| Наиболее частый тип «повода» для покупки | Дневной перекус; Обед на бегу | Два поведенческих архетипа, выведенных на основе прошлых заказов |
| Самая посещаемая локация | Сан-Франциско, Санта-Барбара (61 визит) | Основной рынок, где клиент чаще всего ест в McDonald's |
| Топ-товар по recency-frequency-monetary модели | Большая Diet Coke | Позиция, которую алгоритм рекомендаций ставит на первое место |
| Топ-категория по recency-frequency-monetary модели | Роллы с курицей | Раздел меню, из которого McDonald's ожидает заказ |
«McDonald's серьёзно относится к конфиденциальности и безопасности данных и предпринимает надёжные меры для защиты информации о клиентах, — сообщил представитель компании изданию WIRED по электронной почте. — Как и многие цифровые программы лояльности, мы используем такую информацию, как история покупок, чтобы сделать взаимодействие с клиентом более персонализированным — например, предлагать наиболее релевантные скидки, акции и сообщения. У наших клиентов по-прежнему есть варианты управления приватностью, описанные в нашем заявлении о конфиденциальности».
Большая часть отчёта представляет собой подробную запись прошлых транзакций в McDonald's, а также предложений, которые компания отправляла клиенту, и количества накопленных баллов лояльности. По сути, каждый раз, когда открывалось приложение для заказа еды, создавалась детальная запись о том, когда, где и что было куплено. Журнал оказался даже подробнее, чем ожидалось: он включал запись каждого случая сканирования кода в рамках регулярной акции Monopoly вместе с полученным призом.
Сам по себе объём данных, накопленных McDonald's за годы, поначалу удивил, но куда больше вопросов вызвало то, как эти данные используются предиктивными алгоритмами компании. Система спрогнозировала, сколько раз клиент посетит McDonald's за следующие шесть недель (2.16 раза), сколько потратит в среднем ($13.49) и сколько потратит всего ($29.15). Один из журналистов WIRED пошутил, что McDonald's создал досье в стиле «Особого мнения», чтобы предсказать следующую покупку снек-ролла.
Помимо цифр, McDonald's также отследил большую Diet Coke как любимый повторяемый товар. Основные покупательские привычки система обозначила как «дневной перекус» или «обед на бегу». (Шутки про «дневной перекус» уже стали мемом в семье героя материала.) Примечательно, что показатель «оттока» в отчёте оказался равен нулю — это может означать, что компания видит в клиенте пожизненного покупателя, который никогда не перестанет заходить за картошкой фри и газировкой по дороге домой.
«Эти 500 страниц — своего рода сигнал тревоги, — говорит Лорри Кранор, профессор Университета Карнеги — Меллона и директор CyLab Security and Privacy Institute. — Но формат не такой, чтобы люди могли легко в нём разобраться». По её мнению, более полезным подходом для потребителей были бы подробные раскрытия информации уже на этапе регистрации — что именно будет храниться в «постоянном досье» и как эти данные будут использоваться для конкретных выводов о человеке.
| Место | 10 товаров, которые McDonald's считает наиболее релевантными для клиента |
| 1 | Большая Diet Coke |
| 2 | Острый снек-ролл |
| 3 | The Grinch McShaker Fry Large |
| 4 | Двойной чизбургер |
| 5 | Ramyeon McShaker Fries Large |
| 6 | Снек-ролл Buffalo Ranch |
| 7 | Снек-ролл Hot Honey |
| 8 | Quarter Pounder с сыром |
| 9 | Большая картошка фри |
| 10 | 20 наггетсов |
Когда речь заходит о подобном сборе данных, между отдельным потребителем и хорошо организованной компанией возникает серьёзный дисбаланс сил. «Вы взаимодействуете через технологию компании, — говорит Райан Кало, профессор Университета Вашингтона и соучредитель Tech Policy Lab. — Вы проезжаете через их drive-thru. Пользуетесь их киоском. Пользуетесь их приложением. Вы находитесь в их экосистеме, и на компанию работает целая команда людей со степенями, которые проектируют её так, чтобы максимизировать прибыль». Кало считает, что этот дисбаланс сил напрямую сказывается на пользователях: вместо выгодных предложений программы лояльности могут превращаться в инструмент долгосрочной слежки.
По отдельности многие пункты в отчёте выглядят безобидно, но накопленная за годы информация создаёт пугающе точную картину привычек человека. «Сам факт, что вы съели этот бургер или любите определённого музыканта, может и не быть приватным сам по себе, но агрегирование этой информации и её обработка с помощью ИИ способны создать весьма навязчивую и личную картину того, где вы будете находиться и чем будете заниматься в течение дня», — говорит Ари Эзра Уолдман, профессор права в Калифорнийском университете в Ирвайне.
Помимо права запросить доступ к собранным данным, у клиента есть возможность потребовать их удаления. Изучив документ, он снова обратился в Центр защиты приватности McDonald's и запросил полное удаление всей информации — чистый лист всегда приятен, и, возможно, это станет переломным моментом.
Кранор, узнав о частоте визитов в McDonald's, была поражена: «Этот парень действительно много ест в McDonald's». Начальник героя материала, также впечатлённый выбором фастфуда, заявил, что теперь придётся с этим завязать. Несмотря на любовь к холодной Diet Coke и жирной картошке фри, он согласился — не из чувства стыда и не ради более здорового питания, а просто чтобы доказать алгоритму, что тот ошибся.