Mail.ru научилась определять психотипы пользователей

Интернет-компании владеют огромным объемом информации о поведении пользователей. Они могут многое рассказать о пользователе, но не так уж просто спрогнозировать потребительское поведение, например предсказать, вернет ли человек кредит, купит ли новый iPhone, поменяет ли машину в ближайший год. Нейросеть ищет в данных корреляции и аномалии, сопоставляет их с уже известными потребительскими паттернами, пытается построить закономерности. Mail.ru Group попробовала использовать более «человеческий» подход, проанализировать данные с помощью классических психологических инструментов и теперь предлагает компаниям воспользоваться своим решением для выбора более успешных бизнес-стратегий.

Интернет-корпорации собирают сведения о каждом действии пользователя в сети: какие сайты посещает, что покупает, какие фильмы смотрит, как часто пишет письма и какой у него словарный запас, в каких местах бывает, по каким маршрутам перемещается, куда ездит отдыхать и т. д. Уже несколько лет крупные компании используют инструменты анализа этих больших данных для выявления корреляций и предсказания будущего поведения потребителя. В Mail.ru решили пойти дальше и включить в анализ влияние психологического типа потребителя на его финансовое поведение. В сентябре 2017 года Mail.Ru Group и Frank RG начали исследовательский проект. В основу классификации потребителей легла методика типологии Майерса-Бриггса (Myers–Briggs Type Indicator, MBTI), согласно которой существует 16 типов личности. Она широко применяется в бизнес-среде. Так, в США 70% выпускников средних школ типируются по этой методике для помощи в выборе профессии.

В проекте Mail.ru для построения модели определения психотипа использовались методы машинного обучения. Исследование охватило 20 миллионов пользователей Интернета. С помощью методов машинного обучения был разработан математический алгоритм (модель), позволяющий автоматически, без проведения анкетирования или интервью специалиста, с высокой вероятностью предсказывать признаки, составляющие психологический тип потребителя. Аудитория была разделена на 16 групп по психотипам. Для каждой были выявлены характерные особенности выбора и потребления финансовых продуктов и услуг.

Так, выяснилось, что активнее всего берут кредиты пользователи, которые относятся к психотипам Администратор и Политик. Средняя сумма кредита наличными составляет для каждого типа 160 и 130 тыс. руб. соответственно, автокредита — 300 и 260 тыс. руб. соответственно. Самые консервативные клиенты — Наставник, Гуманист и Лирик. Наставник в целом интересуется банковскими продуктами неактивно. Гуманист и Лирик активно потребляют только ипотечные продукты: 2,2 млн руб. и 2,4 млн руб. соответственно.

«Проведенное исследование продемонстрировало наличие зависимостей между типом личности и потребительским поведением на рынке банковских услуг. Мы довольны полученным результатом и планируем продолжить исследования — как в части применения алгоритмов для других методов типирования, так и в части анализа корреляций в прочих отраслях экономики. Разработанная технология уже сейчас может быть применена в практике финансовых организаций. Это поможет изменить представление о маркетинге и рекламе в банковском секторе, сделав их более ориентированными на глубокое понимание предпочтений клиентов», — заявил Роман Стятюгин, директор по развитию бизнеса направления Predictive Analytic Solutions Mail.Ru Group.

Результаты этого исследования могут быть полезны целому ряду компаний, которые работают на массовом рынке: финансовым и страховым организациям, ритейлерам, представителям индустрии гостевых услуг и т. д. Первые клиенты не заставили себя ждать: компания уже продает эти данные другим организациям. Но Mail.ru Group отказалась назвать хотя бы один банк, который воспользовался результатами этих исследований, ссылаясь на договоренности о конфиденциальности с клиентами.

Теперь компания решила распространить данный подход на рекламную индустрию и попробовать сделать маркетинговые кампании более эффективными. В феврале 2018 года MRG предложила рекламодателям новый тип таргетирования — по психотипам. Компания определяет профиль личности пользователя по истории его действий в Интернете и показывает ему соответствующую рекламу, разработанную именно для его категории.

Для формирования обучающей выборки департамент Big Data Mail.Ru Group и проект Research.Mail.Ru опросили несколько сотен тысяч пользователей социальных сетей. На основании результатов опроса были определены психотипы пользователей из обучающей выборки: респондентов разделили на сегменты по уровню выраженности пяти черт по модели BIG5/OCEAN (открытость опыту, сознательность, экстраверсия, доброжелательность и нейротизм). С помощью методов машинного обучения были построены модели для определения психотипов пользователей на основании корреляции их интересов и поведения в Интернете с данными пользователей из обучающей выборки.

Исследования помогли определить, какие психотипы ярко выражены у тех или иных категорий пользователей: например, у геймеров уровень импульсивности выше, а уровень экстравертности ниже, чем у пользователей в среднем. Это увлекающиеся личности, которые могут действовать спонтанно. У тех, кто интересуется статьями про автомобили и их фотографиями, низкий уровень открытости опыту — зачастую это прагматики, которые ориентируются на данные при принятии решений.

Первым рекламодателем, использовавшим новый инструмент, стала компания Unilever. При поддержке агентства Initiative она протестировала таргетирование по психотипам в продвижении бренда Dove. «Мы адаптировали материалы рекламной кампании, разработав для каждого сегмента аудитории варианты в соответствии с новыми знаниями об особенностях психотипов. Статистика по итогам кампании подтвердила, что этот инструмент позволяет добиться высоких показателей эффективности. Мы довольны достигнутыми результатами и планируем в дальнейшем использовать этот вид таргетирования и для других брендов Unilever», — сообщил Антон Афанасьев, старший Digital Media Manager Unilever. Mail.ru Group не сообщает имена других клиентов, которые воспользовались ее решением, но очевидно, что данное направление может в будущем принести интернет-корпорации существенную прибыль.