Почему предсказания синоптиков верны лишь на 96% и как маркетологи управляют нами с помощью осадков

Когда-то в древнем Вавилоне погоду предсказывали, опираясь на собственные наблюдения за облаками, планетами и оптическими иллюзиями. Позже люди начали верить в приметы: «низкий полет ласточек говорит о дожде» и все в этом духе. Многие так предугадывают возможные осадки до сих пор, однако, по данным «Яндекс. Погоды», только 20% научно необоснованных предсказаний оказываются достоверными. Современное прогнозирование выглядит иначе — помимо стандартных радаров, метеостанций и спутников в ход идут суперкомпьютеры. Но почему с развитием технологий просчеты в прогнозах все же случаются? И как погода управляет нами — нашим настроением, покупками и предпочтениями? Расскажут Александр Кобозев, директор направления Data Fusion Лиги Цифровой Экономики, и Варвара Тюрина, аналитик направления Data Fusion Лиги Цифровой Экономики.

При подготовке прогноза метеорологи опираются на информацию со спутников, метеостанций, радаров и зондов. Причина неточностей — нехватка метеоданных. По нормам Всемирной метеорологической организации в России должно быть установлено примерно 7000 метеостанций — это на 56% больше, чем функционирует сегодня. Проблему частично решает информация, поступающая от обычных пользователей через опросы в популярных сервисах или домашние метеостанции, а также открытые данные из ведомственных центров. Однако для совершенствования прогнозов понадобится помощь государства в увеличении количества пунктов погодных наблюдений. Например, в Китае находится около 15 000 метеостанций, хотя площадь этого государства примерно в 1,8 раз меньше, чем территория России.

Популярные отечественные сервисы применяют разные подходы. Gismeteo получает информацию от Всемирной метеорологической организации, а также с различных радаров, спутников и станций. Впоследствии данные обрабатываются в математических моделях и корректируются синоптиками. В «Яндекс. Погоде» используют свою методику «Метеум», которая опирается на четыре иностранных прогноза и на один собственный, основанный на модели WRF (Weather Research and Forecasting). При создании самых краткосрочных прогнозов (от 2 до 6 часов) синоптики применяют технологию Nowcasting.

Помимо этого, в прогнозировании используют суперкомпьютеры. Вся информация со спутников, метеостанций, радаров и зондов поступает в метеорологические центры и после обрабатывается с помощью производительных машин. Первое подобное устройство — ЭНИАК — в середине XX века запустил венгерско-американский математик Джон фон Нейман. Оно обладало совсем небольшой мощностью (357 операций умножения в секунду) и формировало прогноз в течение 24 часов.

В 60-х появился термин «суперкомпьютер», а несколькими годами позднее компания Cray Research выпустила первую модель — Cray-1. Такие машины востребованы по сей день: одна из них располагается в Гидрометцентре, состоит из 976 вычислительных узлов и обеспечивает производительность в 1,2 петафлопс.

Периодически прогнозы бывают ошибочными. Если суперкомпьютер делает краткосрочные модельные вычисления, а в начальных метеоданных оказывается небольшая ошибка, то в перспективе более длительного срока она может обернуться огромной неточностью. Чтобы «обхитрить» машину, можно использовать метод ансамблевых прогнозов, совершая несколько операций и с помощью генератора чисел подставляя в модель искусственные ошибочные значения с погрешностью в 1–2 градуса. Спустя несколько прогнозов метеоролог получит график на определенный период. Если в результате один из них указывает на похолодание, а остальные на потепление, такой вердикт ошибочен.

Даже краткосрочный прогноз (до 12 часов) верен только на 96% — так происходит из-за стихийности погоды и огромного количества постоянно изменяющихся факторов. Поэтому не стоит верить долгосрочным предсказаниям синоптиков — они правдивы всего на 65%.

Погода задает настроение, что напрямую влияет на поведение потребителей. Согласно исследованию ВЦИОМ, около 57% респондентов периодически совершают импульсивные покупки. По данным «Росгосстрах Жизнь» и банка «Открытия», чаще всего люди спонтанно приобретают продукты питания (34%) и одежду (28%), а также посещают рестораны или кафе (25%). В связи с этим маркетологи стараются выявлять закономерности изменения уровня продаж в зависимости от погоды с помощью Big Data и других инструментов.

Когда на улице идет дождь, многие грустят и чувствуют себя подавленно. Маркетологи умело пользуются этим. Например, если в телефоне человека включено отслеживание геолокации, его внимание можно привлечь с помощью пуш-уведомлений. Вероятно, что практически каждому откликнется сообщение от ближайшей кофейни в формате: «Заходи к нам на горячий кофе, пока на улице такой ливень».

Туристическое агентство TUI в свое время увеличило продажи в два раза, демонстрируя рекламу горящих путевок в жаркие страны только в холодное или дождливое время. А американская сеть аптек Walgreens вместе с Pantene увеличили продажи на 10% за счет рекламы средства для кудрявых волос во время высокой влажности воздуха. Эта методика косвенно повлияла и на другие бренды — совокупная выручка в сегменте выросла на 4%.

На потребительское поведение может повлиять всего один градус. В жаркое время с ростом температуры заметно увеличивается спрос на мороженое, газировку, пиво и др. Так, маркетологи из компании Stella Artois смогли увеличить продажи сидра на 65,5%, активно рекламируя продукт в жаркое время года, когда температура воздуха поднималась на два градуса выше нормы.

Разберемся на конкретном примере, как это работает. Американская сеть отелей Red Roof решила отследить, в каких регионах полеты часто отменяют или переносят из-за погодных условий. С помощью Apache Kafka аналитики собирали информацию с метеостанций, мобильных устройств и самолетов, а также сопоставляли их с актуальным расписанием рейсов. На основе этих данных далее строились предиктивные модели Machine Learning с помощью компонента Spark MLlib, а результаты передавались в BI-системы и витрины данных (дашборды). Аналитическая обработка помогла выяснить, в каких регионах чаще всего отменяют рейсы. Маркетологи компании подготовили предложения и рекомендации по выгодному бронированию гостиниц вблизи аэропортов в формате email-рассылки — такой подход позволил увеличить выручку на 10%.