Кроули считает, что в будущем люди будут куда меньше времени тратить на принятие решений, а сосредоточатся на том, чтобы получать удовольствие от их результата. Все раздумья можно оставить компьютерам, они с этим справятся лучше.
Чекин - это нечто большее, чем просто оповещение друзей о своем местонахождении. Он создает точку данных, которая содержит значительный объем информации о конкретном человеке и бизнесе, чьим клиентом он является.
Карта чекинов Foursquare
отражает физический мир - здания, магазины, кафе - вокруг нас очень часто даже точнее, чем карты Google. Данные 45 миллионов пользователей позволили компании создать "краудсорсинговую" карту или, как это называют в Foursquare - "полигоны мест".
Кстати, самыми быстрорастущими рынками компании являются Бразилия, Россия (что подтвердит любой мэр "Крошки Картошки") и Турция, и Кроули хочет перенести на них успешно зарекомендовавшие себя в США схемы монетизации (в том числе рекламные).
Компания не только собирает информацию о чекинах, но и о интересах людей, составляя их профили на основе того, где они едят, что покупают и как описывают свой опыт. Foursquare изучает ваши привычки - какие рестораны вы любите, когда в них ходите и что там заказываете. Используя разные тактики вроде анализа тональности сообщения и времени их публикации, Foursqaure может создать кэш персональных данных, который затем можно использовать для генерации рекомендаций о том, куда бы вам было хорошо сходить в будущем.
Идея того, что ваш смартфон будет советовать вам, что делать, все еще довольно нова. Foursquare продолжает эксперименты, чтобы нащупать лучший способ представления этих рекомендаций пользователям.
Смартфоны будут советовать, куда пойти
По мнению Кроули, посредством чекинов люди выражают свое отношение к окружающему миру. При этом, в отличие от Google, который узнает все о том, что происходит в вебе с помощью роботов, Foursquare обладает информацией о происходящем в реальном мире. Только роботы здесь не при чем - люди сами рассказывают все сами.
Карта чекинов Москвы
Foursquare знает о том, какие места интересны и в какое время суток или года. Компания может понять, как в последнее время идут дела у определенной кофейни, когда туда ходит больше народу - в субботу или в среду.
Кроули говорит, что задумался о том, как можно использовать чекины, применительно к тому, что пользователи будут делать в будущем, еще до Foursquare, когда занимался проектом Dodgeball (продан Google в 2005 году).
С самого начала, еще даже до Dodgeball, мы думали о том, что можно будет сделать, если эта штука (телефон) станет достаточно умной, чтобы понимать ваши предпочтения. В какие места вы хотели бы сходить, что вам интересно, а что нет.
Foursquare думает над тем, как подобный симбиоз человека и технологий будет развиваться дальше. Совсем необязательно он будет ограничен лишь телефоном, Кроули считает, что если машина будет знать, куда бы вы хотели поехать - то это тоже будет круто.
Для того, чтобы самые разные устройства могли с пользой применять знания Foursquare о предпочтениях людей, компания работает над своим API.
Данные
Все это звучит очень впечатляюще, но как конкретно приложение, помогающее за чекин получить бесплатный капучино в кафешке, планирует стать столь важной штукой в жизни миллионов людей? Какие данные для этого потребуются?
Прежде всего, конечно, ценную информацию к размышлению дает история чекинов конкретного пользователя. С ее помощью можно понять предпочтения человека в плане мест, районов, времени суток и его привычки (ходит ли часто в новые места или довольно традиционен?)
В случае новых пользователей, какую-то информацию о них можно почерпнуть из изучения профилей их друзей. Если вы не были, например, в Чикаго, но куча ваших друзей там постоянно тусуется - велика вероятность, что и вы окажетесь не прочь посетить какой-то местный ресторан.
Следующий этап погружения в данные пользователей, по словам Кроули, это получение понимания о том, что конкретно им нравится в определенном месте.
Ходят ли они в ресторан потому что им нравятся стейки и коктейли с бурбоном или, наоборот, им подавай дешевые хот-доги и пиво?
Чтобы понять это, ведется большая и кропотливая работа. В базу данных Foursquare попадает множество сигналов, каждый из которых помогает лучше понять предпочтения пользователя.
Например, если взять какой-то условный бар, и выделить пять вещей, о которых применительно к нему чаще всего говорят, то это, может быть широкий выбор сортов пива, коктейль «
Ирландская автомобильная бомба», чипсы и острая картошка карри. Далее оценивается тональность обсуждений - если все хвалят пиво, то его вполне можно порекомендовать тем пользователям, кто любит пропустить пинту-другую. Если же определенные блюда ругают, то это рекомендовать не стоит.
Push-рекомендации Foursquare
На практике это может работать так. Телефон с запущенным приложением перемещается в пространстве, а потом останавливается. Foursqaure анализирует координаты и понимает, что пользователь зашел в определенный бар. Далее, проанализировав отзывы других посетителей, смартфон может рассказать пользователю, что всем нравится местное нефильтрованное или острая картошка.
Кроули сравнивает Foursqaure с "Картой мародёров" из Гарри Поттера, которая показывала весь замок Хогвартс и местоположение всех его обитателей.
Не просто социальная сеть
Деннис Кроули уверен, что несмотря на социальные аспекты Foursquare, его главной фишкой является поиск.
[главное это то] как Foursquare берет все данные, что пользователи нам оставили за последние 5 лет, обрабатывает их и отдает обратно людям. Это вроде как "Эй, мы знаем что-то об этом районе, что вы никогда бы ни за что не узнали" и показываем изумительную рекомендацию классной кофейни, посещение которой украсит ваш день.
Одну из главных задач Кроули видит в том, чтобы каким-то образом дать пользователям доступ к рекомендациям без необходимости постоянно доставать свой смартфон.
При этом, нужно сохранять баланс и удерживаться от того, чтобы рекомендовать что-то в каждом кафе или магазине, которые попадутся пользователю по дороге до дома. Здесь вступает в действие более сложная логика, например приложение считает время, которое пользователь провел в определенном месте, и если оно превышает определенное число минут, то уже может начать что-то рекомендовать.
Будущее Foursquare
Кроули говорит, что сам является активным пользователем Fousquare и постоянно чекинится в разных местах, оставляя отзывы.
Недавно я был в клевом загородном ресторане, а еще ходил на балет - после этого похода я написал в отзыве отличный совет: "Не поскупитесь на программку, а то ничего не поймете".
У Google и Facebook есть огромные массивы информации о пользователях. По мнению Кроули, две эти компании, пожалуй, единственные, кто по-настоящему пытается извлечь пользу из данных.
Однако, в отличие от этих двух компаний, которые получают информацию из поиска или из социальных связей пользователей, данные Foursquare уникальны, считает Кроули.
[Наши данные это] связи людей с местами - это очень точная информация.
По мнению CEO компании, в будущем люди будут больше использовать телефоны в движении, а не находясь в состоянии покоя дома или на работе. При этом всем нравится, когда есть ясность в плане того, чем заняться. Именно в этом направлении - точных, полезных, индивидуальных и ненавязчивых рекомендаций и будет развиваться Foursquare.
Если любой из нас пойдет в Google Maps и попытается найти, куда пойти поесть, то мы все получим один и тот же результат. Это же кошмар! Результаты, конечно, должны быть для всех свои и основаны на том, что вы делали, куда ходили, вашем отношении к определенному месту, на том, чем вы занимались вчера, и что можете делать через три часа в будущем. Вся эта контекстная информация живет в телефоне [...]
Мало кто знает, как хорошо Foursquare решает подобные поисковые задачи. Я думаю, в 2014 году мы сделаем большой прогресс в этом направлении и начем менять представления людей.