Однако смею выдвинуть предположение, что только очень малая часть пользователей применила эту опцию. Если я прав, то подписчики только выиграли от этого (они могут отказаться от участия в экспериментах, если у них возникли сомнения), а низкий уровень отказа практически не влияет на результаты тестирования и на компанию в целом. В этой ситуации компания Netflix заработала себе хорошую репутацию и почти ничего не потеряла. В этом с нее можно брать пример.
Качество данных
Один из основных принципов защиты персональных данных Федеральной комиссии по торговле — доступ/участие, то есть возможность для пользователя видеть, какая информация о нем хранится в базе данных организации, и возможность подтвердить ее или исправить.
На мой взгляд, это, вероятно, один из наименее проработанных из пяти принципов. Большинство онлайн-сервисов обеспечивают пользователям возможность редактировать информацию профиля и обновлять данные об адресе пользователя, адресе его электронной почты и другую идентифицирующую пользователя информацию. Некоторые организации, особенно социальные сети, позволяют экспортировать архивы данных (например, Twitter и Facebook). Что в большинстве случаев сделать невозможно, так это отредактировать все предшествующие данные, например предыдущие заказы, или просмотреть все «сопутствующие» данные, которые организация о вас собрала (например, из переписи населения США, единой базы недвижимости, от компаний, торгующих данными, из социальных сетей и так далее). Откровенно говоря, это сложно обеспечить. Кроме того, пользователям было бы сложно понять разрозненные записи баз данных. Это могло бы нарушить соглашения относительно данных, приобретенных у других организаций, и, возможно, выдало бы некоторые секреты внутренней кухни компании. Так что я не наблюдаю значительного прогресса в этой области.
Хотя компании с управлением на основе данных, конечно, должны сделать максимально простым процесс обзора и исправления основной информации о пользователях. Это отвечает интересам как пользователей, так и компаний. При наличии данных из разных внутренних источников, например из заявки на кредит и информации по текущему счету в том же банке, есть вероятность привязать одного клиента к идентифицирующей информации другого клиента или внести небольшие изменения в данные на разных этапах ввода (например, «улица» вместо «ул.» или «кв. 6» вместо «№ 6»). Чем проще будет исправить и стандартизировать данные о пользователях, тем эффективнее окажется работа компании на основе данных.
Если бы вы увидели мою учетную запись в Netflix, то получили бы крайне приблизительное представление о моих предпочтениях. Вы увидели бы рекомендации относительно очень разных телесериалов, таких как The Magic School Bus, Gilmore Girls и M*A*S*H[261]. Это создает не совсем верное представление о том, что смотрю лично я. Все дело в том, что этой учетной записью пользуются все члены моей семьи, а потому просмотры и последующие рекомендации фактически сделаны для нас четверых, а не для меня одного. И если у компании Netflix есть концепция профиля, которая помогает выделить таких множественных пользователей, эта функция недоступна на устройстве, с которого я пользуюсь этим сервисом.