Персонализация стала неотъемлемой частью цифровой эпохи, открывая уникальные возможности, но одновременно ставя острые вопросы о приватности и этике. Грань между полезным сервисом и нарушением личных границ все чаще становится предметом дискуссий, особенно в контексте «пузырей фильтров», алгоритмической предвзятости и цифровой слежки. Поиск баланса требует соблюдения этических принципов, отмечает Джендубаева С.А., кандидат юридических наук, старший преподаватель кафедры маркетинга, младший научный сотрудник Института управленческих исследований и консалтинга Финансового университета.

Персонализация: за и против

«Главное преимущество персонализации — релевантность. Она отсекает информационный шум, предлагая пользователю именно то, что актуально, что критически важно в условиях перегруженности данными», –отмечает заведующий Кафедрой маркетинга и директор Института управленческих исследований и консалтинга Финансового университета профессор Карпова С.В.

Это выражается в значительной экономии времени: стриминговые платформы рекомендуют контент по вкусу, избавляя от долгих поисков. Эффективность рекламы также возрастает, поскольку таргетированные предложения, учитывающие реальные интересы, работают лучше массовых рассылок. Кастомизация интерфейсов, автозаполнение форм, быстрые покупки делают взаимодействие с сервисом интуитивным и предсказуемым. Для бизнеса это означает рост конверсии, увеличение среднего чека и укрепление лояльности клиентов. Пользователь же получает не только экономию времени, но и доступ к персонализированным скидкам и предложениям. «В конченом счете, персонализация должна приводить не только к росту удовлетворенности клиентов, но и к сокращению затрат и повышению эффективности бизнеса», – уточняет доцент кафедры маркетинга, ведущий научный сотрудник Института управленческих исследований и консалтинга Рожков И.В.

Однако у персонализации есть серьезная темная сторона, вызывающая обоснованную тревогу. Прежде всего, это непрозрачность сбора данных: технологии вроде куки и метаданных часто работают скрытно, оставляя пользователей в неведении относительно того, какие именно данные собираются и как используются. Слишком точные предсказания могут шокировать и вызывать психологический дискомфорт, как в известном случае с ритейлером Target, рассылавшим купоны на детские товары еще до объявления о беременности. Алгоритмы создают "пузыри фильтров", показывая только то, что соответствует прошлому поведению, что сужает кругозор, усиливает предубеждения, поляризует общество и лишает возможности увидеть альтернативу. Знание глубинных страхов и предпочтений создает риск манипуляции поведением, особенно уязвимых групп, через навязчивую рекламу или контент, эксплуатирующий тревожность. Системы могут воспроизводить и усиливать социальные стереотипы и дискриминацию, например, при одобрении кредитов или показе вакансий – это явление известно как алгоритмическая предвзятость. Гиперперсонализация лишает радости неожиданных открытий, создавая искусственно ограниченную цифровую среду. Кроме того, концентрация детализированных данных о пользователе представляет собой лакомый кусок для хакеров, а утечки таких данных могут иметь катастрофические последствия.

Правила «ответственной» персонализации

«Чтобы персонализация служила во благо, а не во вред, критически важно соблюдать этические принципы», – подчеркивает Джендубаева С.А. Основой является информированное согласие: пользователи должны ясно понимать, какие данные собираются и для чего, им необходимо предоставлять понятную информацию и реальную возможность выбора (опт-ин/опт-аут). Прозрачность и контроль также значимы: пользователям нужен доступ к настройкам и объяснение логики рекомендаций («Почему я вижу это?»), они должны чувствовать контроль над своими данными. Необходима справедливость алгоритмов, что требует регулярного тестирования систем на предмет скрытых предубеждений и дискриминации и устранения выявленных проблем. Безопасность данных должна быть превыше всего, что подразумевает инвестиции в защиту (шифрование, анонимизация, минимально необходимый сбор) и обеспечение строгого контроля доступа. Особо осторожно следует подходить к персонализации в деликатных сферах, таких как здоровье, финансы или личные трагедии; здесь требуется явное и осознанное согласие, чувствительность к контексту. Приоритет должен отдаваться реальной ценности для пользователя, а не просто повышению конверсии любой ценой; следует избегать манипулятивных практик. Рекомендуется поэтапный подход: начинать с минимально необходимых данных для базовой персонализации и переходить к более глубокой аналитике только при явном согласии и доверии пользователя.

«Персонализация остается мощным инструментом, но ее применение требует высокой ответственности. Ключ к успеху лежит не в сборе максимума данных, а в построении доверия через прозрачность, контроль и уважение к личным границам пользователя. Компании, ставящие этику во главу угла, смогут предложить по-настоящему ценное и безопасное персональное обслуживание, избежав обвинений в цифровом вторжении», –заключает профессор Карпова С.В.

Карпова С.В.,

д.э.н., профессор, заведующий кафедрой маркетинга, директор Института управленческих исследований и консалтинга Факультета «Высшая школа управления»

Финансового университета при Правительстве Российской Федерации

Джендубаева С.А.,

к.ю.н., старший преподаватель кафедры маркетинга, младший научный сотрудник Института управленческих исследований и консалтинга Факультета «Высшая школа управления»

Финансового университета при Правительстве Российской Федерации

Рожков И.В.,

к.э.н., доцент кафедры маркетинга, ведущий научный сотрудник Института управленческих исследований и консалтинга Факультета «Высшая школа управления»

Финансового университета при Правительстве Российской Федерации