Кто может лучше расказать о Пятифакторной модели личности, или Большой Пятерке, как не человек, применивший ее для победы Дональда Трампа на президенстких выборах и выведший Великобританию из Евросоюза. Знакомьтесь с докладом Александра Никса, генеральным директором испарившейся фирмы Cambridge Analytica. 

Александр рассказывает о психометрической методологии OCEAN (она же – Пятифакторная модель личности, она же - Большая Пятерка), о Больших Данных (Big Data), и как их используют для прогнозирования поведения людей. Убедительная сила психометрики была доказана Никсом в компании о выходе Великобритании из Евросоюза (известной как БРЕКСИТ), и во время президенстких выборов в США в 2016 году.

Оригинал его доклада на фестивале Online Marketing Rockstars Festival 2017 на английском - ниже.

Здесь же мы приводим переведенный протокол. В конце мы раскажем, чем закончилась история с Cabridge Analytica, и чем ограничена модель Большой Пятерки как теории.

«Сегодня я хотел бы поговорить о трех технологиях, трех методологиях, которые определяют способ проведения политических кампаний, продвижения брендов и рекламных кампаний:

1. о науке изучения поведения
2. о Больших данных, Big Data, и 
3. о технологии дигитального маркетинга

Поведенческая наука

Первая из них — это наука о поведении.

И, вероятно, самый простой способ объяснить ее — с помощью иллюстрации. Если вам посчастливилось заработать на частный пляж, и вы хотели бы, чтобы люди не купались в вашем кусочке океана, вы можете повесить рекламу слева на картинке. Это информационное сообщение, и оно направлено на информирование о ситуации.

И наоборот, вы можете попытаться использовать часть сообщения справа. Это поведенческое сообщение, и оно адресовано к более глубинной мотивации. Понятно, что угроза быть съеденным акулой — очень веский аргумент, чтобы прекратить плавание в море.

Тем не менее, это чрезвычайно сложно сделать, и большинство рекламных и коммуникационных агентств сегодня по-прежнему сегментируют и ориентируются на демографические и географические данные, признаки потребителей и образ их жизни, а также на статистику потребления медиапродукции.

Но если вы остановитесь на мгновение и задумаетесь об этом, идея сегментации аудитории, скажем, по половому признаку выглядит очень нелепо. Идея о том, что все женщины должны получить одно и то же сообщение просто из-за их пола, или все афроамериканцы — из-за близости, или все старики, или богатые люди, или молодые люди из-за их демографии, просто бессмысленна.

Очевидно, что ваша демография, ваше местоположение, ваше потребление информационной продукции, ваши потребительские качества и образ жизни будут влиять на то, как вы видите мир.

Но не менее важным, а возможно, и более важным является личность или психографика. Понимание личности является ключевым, потому что именно личность влияет на принятие решений, и очевидно, что ваши решения будут определять то, как вы голосуете, или какие продукты и услуги вы покупаете.

Пятифакторная модель личности

Итак, в Кембридже мы разработали очень подробный квантитативный инструмент для исследования основных черт, составляющих вашу личность.

Мы используем экспериментальную психологию. Это пятифакторная модель личности под названием OCEAN. OCEAN является аббревиатурой:

• Openness, Открытость. Насколько вы открыты для новых впечатлений?
• Concientiousness, Сознательность. Насколько вы заботитесь о порядке, привычках и планировании в своей жизни?
• Extraversion, Экстраверсия. Насколько вы социально ориентированы?
• Agreeableness, Приятность. Склонны ли вы ставить свои потребности выше потребностей общества или наоборот.
• И, наконец , Neuroticism, Невротизм, мера того, насколько вы склонны волноваться.

Почему это важно? Это важно, потому что, если вы ориентируетесь на аудиторию исключительно по демографии, вы можете в конечном итоге отправить одно и то же сообщение людям, которые действительно имеют очень разные взгляды на мир. В примере ниже вы видите два человека одного пола, одинакового дохода, одинакового образа жизни.

Но мы видим, что джентльмен слева имеет очень добросовестный и приятный характер, в то время как джентльмен справа очень экстравертен. Так что, если бы мы знали, что оба эти человека отслеживают рынок автомобилей, мы могли бы использовать психографику, чтобы нацеливаться на них и сообщать им разные сообщения. В частности, "добросовестный" человек может быть более заинтересован в продукте, обладающем качествами, более актуальными в современном обществе, например, в электронном двигателе. Совестливого человека можно убедить рациональным, основанным на фактах аргументом, подобным тому, который изложен в креативе ниже.

Этот креатив контрастирует с экстравертом, которому мы можем захотеть продать спортивный автомобиль и использовать язык и образы, которые пробуждают эмоции и опыт покупки такого автомобиля, который мы предоставляем.

Big Data, Большие данные

Вторая технология, о которой я хочу рассказать, — это аналитика данных. Большие данные коренным образом меняют способы коммуникации. Еще в 1950-х годах, эпохе безумцев, креатив был подавался аудитории сверху вниз. То есть блестящие умы придумывали креативные концепции и продвигали их перед аудиторией в надежде, что они найдут отклик.

Но сегодня мы можем использовать Большие Данные, чтобы точно понять, какие сообщения должна услышать каждая конкретная группа целевой аудитории, задолго до того, как начнется творческий процесс.

Так что же такое Большие Данные? Это на самом деле сумма и агрегация как можно большего количества точек данных, до которых вы можете дотянуться. Сюда входят:

• Фактические данные: демографические данные, такие как возраст, пол, этническая принадлежность и т. д.
• Данные о настроениях: на какой машине вы ездите, какие журналы читаете, в каких социальных сетях общаетесь, какую церковь посещаете, к какому гольф-клубу принадлежите и так далее.
• И, конечно же, поведенческие или личностные данные, понимание вашего мировоззрения.

Таким образом, мы можем взять все эти данные и упорядочить их в одну базу данных и использовать ее для построения сложных, но очень мощных моделей аудитории, с которой мы хотим взаимодействовать, а затем использовать эти модели для гораздо более индивидуального взаимодействия через коммуникацию.

Позвольте мне проиллюстрировать это на довольно простом примере стоматологического продукта — зубной пасты. Ниже вы видите панель данных:

Методы коммуникации здесь разделены между двумя аудиториями:

1. теми людьми, на которых с большей вероятностью повлияют экономические аргументы, чувствительность к цене, и
2. с другой правой стороны мы видим аудиторию, с большей вероятностью реагирующую на предпочитаемый ими брэнд, марку.

Таким образом, очевидно, что люди, выделенные синим цветом справа, могут лучше отреагировать на предложение о скидке. Это может быть положительным способом привлечь их. И наоборот, людям, которые скорее предпочитают любимый брэнд, потребуются убедительные аргументы, основанные на характеристиках продукта, таких как перечисленные здесь: удаление пятен, отбеливание зубов, неприятный запах изо рта, здоровье десен и так далее. Эта информационная панель также информирует нас о том, с какими медиаканалами вероятнее всего взаимодействует различная аудитория, и возможности заработка, следовательно, возможности расходов и основные демографические данные. На это накладывается понимание личности, или психографика.

Итак, как проявляется «я» в творчестве? Если аудитория, с которой мы стремимся взаимодействовать, в основном состоит из женщин в возрасте от 25 до 30 лет, одиноких, со средним доходом и так далее, это должно быть отражено в творчестве как в образах, так и в языке, который мы используем.

Мы видим, что этот человек или эта группа активны на Facebook, так что это может быть нашим каналом связи. Самое главное, мы знаем, что нам нужно убеждающее сообщение, основанное на том факте, что эта зубная паста удаляет пятна. И, наконец, личность этой группы невротична, поэтому нам нужен эмоциональный посыл. Так что тот факт, что пятна могут исчезнуть до того, как они испортят вашу улыбку, является действительно очень сильным сигналом.

Технология адаптивной рекламы

Последним этапом этого инструмента является добавление тагетированных технологий. Я твердо убежден в том, что массовая реклама мертва. Мысль о том, что миллионы людей получат одно сообщение, — это то, чего наши дети никогда не поймут.

Общение становится все более индивидуализированным. Мы движемся к эпохе, когда у нас будут личные отношения с брендами. Таким образом, независимо от того, общаемся ли мы с вами по почте, электронной почте, текстовым сообщениям, это будут индивидуальные письма для вас лично, как отдельных лиц, так что муж или жена в одном и том же домашнем хозяйстве могут получать разные сообщения, даже если они исходят от одной и той же компании и на тот же продукт.

Билл Харви сказал: «увеличение плотности целевой аудитории на 10% приводит к 7-процентному увеличению продаж».

Мы можем использовать цифровой маркетинг для загрузки целевых сегментов с помощью файлов cookie, чтобы идентифицировать и привлекать как можно более плотную аудиторию для конкретных сообщений.

В Америке мы также можем считывать данные о привычках просмотра передач с телевизионных приставок. Мы можем сопоставить эти привычки с целевыми сегментами для рекламы и предлагать товары только в тех телепередачах, которые имеющих наибольшую плотность целевой аудитории.

Если вы сомневаетесь в том, что я говорю, посмотрите, куда инвестируются деньги. Посмотрите, куда инвестируют крупные бренды, крупные рекламные агентства. Wall Mart и Ford за последние пару лет вложили сотни миллионов долларов в создание аналитических систем или их приобретение.

Ogilvy, рекламный гигант, запустил Центр поведенческих наук, пытаясь понять влияние психологии на маркетинг. Kroger, гигант розничной торговли, приобрел Dunnhumby, британскую аналитическую фирму. Мартин Соррел, гуру рекламы, как минимум четыре года назад говорил о переходе от творчества к науке и данным. И снова в том же направлении движется французский конгломерат Havas.