Ahogy életünk egyre több tevékenységét végezzük online és szervezzük át digitális platformokra, radikálisan megnőtt az általunk generált adatok mennyisége. Nem véletlenül lett felkapott a mondás, mely szerint az adat lett napjaink olaja: azok a vállalatok képesek jelentőssé válni és hatalmas profitra szert tenni, melyek ezt az újfajta nyersanyagot képesek hatékonyan kibányászni és feldolgozni.

Hogy ez az átrendeződés hogyan vezetett hatalmas vállalatmonopóliumok létrejöttéhez, korábban részletesen is bemutattuk. De a felhasználók által generált rengeteg adatnak van még egy következménye, melynek jelentőségét csak mostanában kezdtük el igazán felmérni: a jövőben minden egyes emberről részletes, személyre szabott profilja lehet azoknak, akik az általa generált adatokhoz hozzáférnek.

Hogy ez milyen irányokba vezeti majd életünket, nagy kérdés. Kínában már készül a társadalmi értékelési rendszer prototípusa, mely egy totális megfigyelőállam talpazata lehet, de közben Európából is látni már példákat arra, hogy milyen felhasználási felületei adódnak a töménytelen adatmennyiségből születő személyes profiloknak a kormányok és hatóságok kezében.

Ugyanakkor a fejlett országok lakóiról először nem kormányzati vagy hatósági személyes értékelés fog készülni az általuk hátrahagyott online nyomok alapján, ugyanis a nagyvállalatok már rárepültek erre a területre.

Egy átlagos felhasználó erről nem sokat tud, de számos cég már akár több ezer adatdarabkát is felhasználva, részletes személyes profillal rendelkezhet róluk.

A rendszer háttérben a CLV, azaz a customer lifetime value nevű értékelési mechanizmus áll, amit leginkább a vásárló élethosszi értékére lehetne lefordítani: azaz hogy egy-egy vásárló vagy ügyfél hosszabb távon potenciálisan mennyire értékes a cég számára. Szó nincs arról, hogy ez egy új eszköz lenne, amióta létezik hirdetési piac, a vállalatok próbálnak ezzel kalkulálni, eszerint célozni fogyasztókat, és valószínűleg évtizedek óta a világ összes marketingkurzusának első alkalma azzal a megállapítással kezdődik, hogy nincs értékesebb a hűséges fogyasztónál.

Ami mára radikálisan megváltozott, az az, hogy a vállalatok mennyi információhoz férnek hozzá az ügyfélről, amik alapján megállapíthatják az értékességét. Míg korábban elsősorban általánosító modellek alapján tudtak ezzel kapcsolatban előrejelzéseket alkotni, mára a töméntelen rendelkezésre álló adat révén létrejöhettek a személyre szabott, egyéni értékelések. 

Persze korábban is akadtak egyszerűbb és szofisztikáltabb modellek, de olyan adatbőség sosem állt a profilalkotók rendelkezésére, mint manapság. Ez pedig nemcsak alaposabb ügyfélismeretet és célzottabb marketinglehetőségeket ad a vállalatok kezébe, hanem annak lehetőségét is, a megbízható, hűséges ügyfeleket jutalmazzák, míg a panaszkodó, terméket visszaküldő, nem eléggé ígéretes vagy más szolgáltatók felé kacsingató ügyfeleket büntessék. Mindezt persze az ügyfél tudta nélkül. 

Arról egy ideje lehetett tudni, hogy ezek a technológiák terjedni kezdtek a nagyvállalatoknál, de az már sokkal homályosabb, hogy hogyan és mire használják ezeket az értékeléseket. Legutóbb a Wall Street Journal próbálta meg komolyabban feltérképezni a CLV-technológiák alkalmazását, de nem meglepő módon a legtöbb vállalat üzletit titokra hivatkozva nem válaszolt a lap kérdéseire. 

Azt azért elég biztosan lehet tudni, hogy a fejlett országokban, ahol ezek a technológiák a leginkább jelen vannak, egy-egy felhasználónak több, egymástól független CLV-értékelése is lehet. Kap egyet a bankjától, kap egyet a mobilszolgáltatójától, ahogy jár minden egyes online kereskedőnél is, ahol rendelni szokott és így tovább. És önmagában nem a felhasználók vállalati értékelése jelenti a problémát, hiszen az ilyesmi eleve kivédhetetlen lenne, és érthető az is, hogy a vállalatok szeretnének pontosabb képet kapni a vásárlóikról. A probléma inkább az, hogy vásárlóknak fogalmuk sincs arról, mi alapján tartja számon őket a rendszer, és hogy emiatt azok közé tartoznak-e, akiket hátrányos megkülönböztetés ér-e. 

Ráadásul míg a sok szempontból hasonló eszközöket alkalmazó hitelminősítők értékelési rendszerét felügyelik hatóságok, addig a CLV-k esetében egyelőre nincs olyan kormányszerv, mely betekinthetne e gyakorlatba. Ez pedig ahhoz vezethet, hogy embereket tudtukon kívül sorolhat a csaló vagy a spórolós kategóriába egy vállalat értékelési rendszere, akár úgy is, hogy nincs mögötte valós tapasztalat. Emiatt pedig ezek az emberek csak rosszabb minőségű szolgáltatásokhoz férhetnek hozzá. 

Nem véletlen, hogy az állam és a cégek küzdelmében általában a vállalatok pártjára álló Wall Street Journal cikke is aggályokat fogalmazott meg a gyakorlat terjedésével szemben. Hiszen ha se az ügyfelek, se fogyasztóvédelmi szervek nem tudhatják, hogy egy vállalat mi alapján skatulyázza a vásárlóit, akkor könnyen előfordulhat olyan helyzet, hogy egy vásárlót 40 percen keresztül csuklóztatnak a telefonos ügyfélszolgálat felhívása után, csak azért, mert egyszer visszavitt egy számára nem bevált terméket, míg a problémamentes múlttal rendelkező ügyféltársa egy perc után már beszélhet az ügyfélszolgálatossal. 

Ugyanígy, tudni olyan modellekről is, ahol az ügyfél értékességének mérésébe beleszámít az irányítószáma, ami megint igazságtalan különbségtételekhez vezethet: valaki így csak azért kap jobb szolgáltatást, mert jobb környéken lakik, míg a rosszabb környékről jelentkező ügyfél esetleg így nem kap értesítést egyes ajánlatokról vagy nem lesz jogosult bizonyos kedvezményekre, mivel a cég kevésbé érzi úgy, hogy tenni kéne a megszerzéséért. 

A vállalatok részéről persze érthető az értékelési rendszerek alkalmazása: azzal, hogy le tudják szűrni a megbízható, hosszabb távon feltehetően többet költő felhasználóikat, célzottan kínálhatnak számukra olyan szolgáltatásokat és termékeket, melyek rövidtávon akár még ráfizetésesek is lehetnek a cég számára, de hosszabb távon behozhatják az árukat. 

A CLV-rendszerek kritikusai szerint viszont több veszélyforrás is lapul itt. Egyrészt a már említett titkosság: sokszor csak tippelni lehet arra, hogy az egyes vállalatok, illetve az általuk felbérelt elemzőcégek milyen algoritmusokat használnak. Az említett irányítószámok mellett elképzelhető modell, ahol egy idősebb vásárlónak nem ajánlanak el egy másoknak elérhető kedvezményes árat egy termékre, hiszen ő vélhetően már nem fog sokáig élni, azaz a cég hosszabb távon nem tudná behozni a kedvezmény értékét. Ugyanígy vet fel kérdéseket az is, amikor egy kereskedő azért viszi lejjebb egy vásárló pontszámát, mert az visszavitt egy terméket. És lehet tudni, hogy az USA-ban számos kereskedőcég él ezzel a módszerrel. 

Az értékelési rendszerek egyik amerikai prófétája egy marketingprofesszor, Peter Fader, aki most arról beszélt a Wall Street Journal-nak, hogy egyszerűen nem minden ügyfél érdemli meg egy vállalat legjobb erőfeszítéseit. 

Fader modelljében a korábbi vásárlások, a honlapon zajlott interakciók, az ügyfélszolgálattal zajló kommunikáció, a közösségi oldalakról elérhető adatok mellett külső adatelemző cégek által biztosított információk, így például az otthonuk mérete és a bankkártya típusa alapján állt össze egy-egy ügyfél értékelése. Az általa alapított elemzőcéget idén vásárolta fel a Nike. 

Egy másik ismert elemzőcég, a Zeta Global több mint 700 millió emberről tárol információkat, melyek alapján előrejelzéseket készít vállalatok számára. Egy-egy felhasználóról átlagosan 2500 darab adattal rendelkeznek, és többek között azt is beszámítják az értékelésbe, hogy a felhasználó hányszor hívta az ügyfélszolgálatot vagy hogy mondjuk az illető az utóbbi napokban böngészte-e a cég versenytársainak honlapját. A Zeta algoritmusa így például a telefontársaságok esetében jelezni tudja, ha egy ügyfél közel lehet a szolgáltatóváltáshoz, az előrejelzést megrendelő cég pedig különleges ajánlatokkal próbálhatja maradásra bírni az ügyfelet, ha az potenciálisan értékes a cég számára.

A bemutatott példákból az is kiderül, hogy a légitársaságoknak elemzést készítő vállalat például több mint ötezer adategységből állítja össze egy ügyfél profilját, és ebből aztán még a légiutaskísérők is személyre szabott tanácsokat kapnak is az egyes utasokról. 

Emellett gyakran visszatérő kritika, hogy egy ügyfél értékességének kiszámítása rendkívül összetett és nehéz kérdés, és nagyon könnyű elképzelni, hogy a modellek egyszerűen nem elég pontosak és megbízhatóak. És mivel az egész értékelés az ügyfél tudta nélkül, teljesen ellenőrizhetetlenül történik, ez könnyen vezethet igazságtalan értékelésekhez. 

Arról nem is beszélve, hogy milyen komoly adatkezelési aggályokat vet fel, hogy a vállalatok elemzőcégeket vonnak be harmadik félként a CLV-pontok kiszámításába, melyek aztán számos személyes adatunkat gyűjthetik egybe és dolgozhatják fel a tudtunk nélkül.