Совместно с рекламными партнерами Tacoda, Mediavest и FICO Coca-Cola составляла карты поведенческого таргетинга, позволявшие добраться до максимального количества людей, которые могли бы заинтересоваться наградами My Coke. В результате программа предлагала почти 1500 вариантов, основанных на предпочтениях потребителей. Например, потребитель, который предпочитает Sprite и любит готовить, получал купоны на «Спрайт» и рекламу кулинарных программ. Тому, что пьет Diet Coke и любит кино, предлагали рекламу фильмов и скидки на его любимый напиток.

Критерием успеха кампании может служить то, что «в среднем чуть меньше 4 человек узнавали о брендах фирмы и о программе награждения My Coke Rewards от трети ее участников»[288].

По словам вице-президента Coca-Cola по глобальному интерактивному маркетингу Кэрол Круз, к 2008 году программа награждения стала крупнейшей из тех, что «торговая марка Coca-Cola запускала за всю свою историю. Это многолетняя, работающая онлайн программа с огромным количеством наград, которая позволяет потребителям выбрать свою из множества вариантов»[289].

Внедряя в подсознание бренды или сигналы, которые инструктируют людей в отношении конкретного бренда в развлекательном контексте (например, использование Cadbury фиолетового цвета, о чем я писал в главе 6), можно заставить их ощущать полностью осознанную потребность. Персонифицируя коммерческое послание так, чтобы оно прямо обращалось к интересам, желаниям, установкам и мотивации потребителя, организация может создать глубокую эмоциональную связь потребителей с брендом. Эта связь действует на таком глубоком уровне мозга, что потребитель не понимает, что она внедрена туда коммерческим посланием: ему представляется, что он всегда воспринимал мир именно так.

Как вы отреагируете, если в следующий раз, включив мобильный телефон или компьютер, увидите на экране заботливое замечание: «Что-то ты сегодня грустный. Хочешь, я включу твой любимый фильм?» или «Ты устал? Может, выпьешь кофе?»

Идея о том, что цифровое устройство может вам сочувствовать, не говоря уже о выражении собственных эмоций, кажется странной и даже безумной. Но через несколько лет эмфатические компьютеры могут стать частью повседневного опыта. Профессор компьютерных технологий Кембриджского университета Питер Робинсон объясняет:

Выражение лица – это ключ к нашим чувствам, поэтому большая часть усилий вкладывается в разработку программного обеспечения, которое сможет считывать эмоции пользователя с помощью встроенной камеры. Робинсон и его команда разработали программу, которая использует камеру для определения и отслеживания более чем двадцати характерных точек, в том числе кончика носа и уголков рта, а также ключевых движений: кивка или качания головой, подъема бровей. Затем сочетание движений используется, чтобы определить основные эмоции.

Ученые также работают над системой, которая проводит анализ выражений и жестов, чтобы делать выводы об эмоциях. С точностью около 65 % – почти так же часто, как человек, – эта программа правильно определяет эмоции. Другие разрабатываемые системы прогнозируют эмоции с помощью анализа речевой информации. Так, в плохом настроении человек говорит с одной интонацией, в хорошем – с другой, скорость речи в этих случаях также различна.

Однако понимания эмоций недостаточно. Робинсон хочет, чтобы компьютеры, будь это анимация в мультфильмах или настоящие роботы, сами выражали эмоции. В Японии инженеры уже далеко продвинулись в создании роботов с чувствами. Одного из них зовут Нао. В плохом настроении он сутулится, у него удрученный вид; когда испуган, съеживается и не двигается, пока вы не успокоите его, мягко погладив по голове. Робинсон говорит:

Представьте себе 22-летнюю модницу, которая каждый день по дороге на работу проходит мимо некого плаката. Иногда она бросает на него взгляд, но чаще всего просто спешит мимо. Теперь представьте себе, что произойдет, если, подойди она поближе, на плакате высветится сообщение с обращением к ней по имени: «Привет, Мишель. Я знаю, как тебе нравятся туфли от Джимми Чу. Кстати, сейчас распродажа в магазине Jane Doe через дорогу. Скажи, что это я тебя послал, и тебе дадут дополнительную скидку 20 %».

Если следующим мимо пройдет молодой мужчина, на плакате появится другое сообщение: ему предложат тренажер или новую видеоигру – в зависимости от его интересов. Используя распознавание лиц и информацию, собранную в интернете, плакат обратится к прохожему по имени и сделает ему предложение, от которого ему будет очень сложно отказаться.

Подобная персонифицированная реклама впервые была показана Стивеном Спилбергом в его фильме 2002 года «Особое мнение». Сегодня реальность догнала фантастику, и подобные устройства проходят апробацию в нескольких крупных городах. Интерактивные билборды умеют определять возраст и пол людей – до имен и другой персональной информации пока не дошло, – когда те идут мимо, ждут на остановке автобус или поезд. Нью-йоркская компания Immersive Labs разработала систему с использованием программного обеспечения для распознавания лиц, которая реагирует на людей в реальном времени. «Да, мы хотим создать искусственный интеллект, чтобы реклама могла постепенно учиться и совершенствоваться, – говорит генеральный директор Immersive Labs Джейсон Соса. – Программа сможет понять, что в это время дня и при такой погоде стоит запустить рекламу Coca-Cola»[292].

Ту же систему можно использовать, чтобы больше узнать о поведении потребителей во время шопинга: сколько времени они смотрят на рекламу, как идут по магазину, надолго ли останавливаются. Можно определить пиковые периоды в магазине или то, как потребители реагируют на торговые автоматы и торцевые рекламные стенды. Другие компании исследуют возможность идентифицировать потребителей по фотографиям, которые они вывешивают в социальных сетях, и анализируют их предпочтения и антипатии, чтобы делать им наиболее убедительные предложения.

Генеральный директор международной сети рекламных агентств Havas and Euro RSCG Worldwide Дэвид Джонс рассказал телеканалу CNN:

Ее потенциальные возможности и в самом деле поразительны, особенно если учесть, что возможно и взаимодействие с другими системами. Например, система распознавания лиц на рекламных плакатах может быть связана с платежными системами, так что, расплачиваясь за покупку, вы будете автоматически получать рекламируемую скидку.

В нашей лаборатории мы исследовали, как полученную в социальных сетях информацию можно использовать в новых формах телевизионной рекламы. Если этот метод будет использован, он поможет укоротить рекламные паузы, которые так раздражают зрителей и которых они стремятся избежать. Он предполагает то, что называют разрешенным маркетингом, то есть подписку потребителей на получение рекламы на интересующую их тему. Эта технология, которую в настоящее время разрабатывают несколько компаний, позволяет маркетинговым посланиям на несколько секунд появляться на экране внутри телевизионной программы. Это будет реклама продуктов, которые в этот момент показывают в рамках передачи. Задачей моей лаборатории было выяснить, как зрители будут реагировать на эти послания. Покажется ли им предложенная информация полезной и интересной, или она будет раздражать их и мешать смотреть передачу?