Журналист Wired запросил у McDonald's все данные, собранные о нём через программу лояльности, и получил файл на 515 страниц. В нём — история каждого заказа, время и место каждого посещения ресторана, а также данные о призах, выигранных в локальной акции «Монополия».

На основе этих данных компания строит прогностическую модель поведения клиента: она рассчитывает вероятность визита, средний чек и даже наиболее вероятный заказ. Кейс показывает, насколько детально ритейлеры и сети быстрого питания профилируют покупателей через лояльность-программы — и что происходит, когда клиент решает посмотреть на это со стороны.

• Журналиста зовут Рис Роджерс (в одном из источников — «Рис Рождерс»)
• Система McDonald's спрогнозировала, что за следующие шесть недель он посетит рестораны сети 2,16 раза
• Средний прогнозируемый чек — $13,49 за визит, итоговая сумма трат — $29,15
• Алгоритм присвоил журналисту тег «склонен к перекусам после обеда»
• Наиболее вероятный заказ, составленный системой: большая диетическая кола, куриный ролл и большая картошка фри
• Вероятность того, что Роджерс перестанет ходить в McDonald's, система оценила как нулевую — и в этом единственном пункте ошиблась: журналист решил больше не появляться в ресторанах сети