Markkinoija tai data-analyytikko, joka kerää kilpailijoiden hintoja, tekee itse asiassa kolme asiaa: hakee hintoja ja tarjouksia, asettaa ne rinnakkain kiinteän kriteerin mukaan, ja tekee lopputuloksesta käyttökelpoisen oman hinnoittelupäätöksen tueksi. Tämä on tehtävä, joka koostuu suurelta osin tietojen hakemisesta ja järjestämisestä, ja juuri sellaista työtä tekoäly voi jo tänään suurelta osin ottaa hoitaakseen, kunhan tietyt edellytykset ovat kunnossa.
Kolme akselia ratkaisee tässä: rakenteisuus, volyymi ja harkintatila. Hinnat ovat lukuja, tarjoukset ovat verkkosivuilla, joilla on tunnistettava rakenne, ja itse vertailu noudattaa ennalta määriteltyä kriteeriä: sama tuotekategoria, sama yksikkö, sama ajanjakso. Tämä tekee tehtävästä riittävän rakenteisen automatisoitavaksi. Volyymi auttaa myös: kymmenen kilpailijaa, sata tuotetta, viikoittain toistettuna, on juuri sellaista toistuvaa keräystyötä, josta järjestelmä ei väsy mutta ihminen väsyy. Ja harkintatila on tietoisesti rajattu: agentti soveltaa kiinteää vertailulogiikkaa, se ei keksi uutta strategiaa.
Muut akselit vahvistavat tätä kuvaa. Asiakaskontaktia ei ole, ei fyysistä toimintaa, ja compliance-herkkyys on alhainen: kyse on julkisesta tiedosta, jota kuka tahansa voi tarkastella. Virhekustannukset ovat kohtuulliset — väärin vertailtu hinta johtaa vääristyneeseen kuvaan, ei rikottuun sopimukseen tai vihaiseen asiakkaaseen. Luovuudella on rooli epätavallisten tarjousten tulkinnassa (pakettialennus, tilapäinen kampanja, eri pakkauskoko), mutta se on pikemminkin poikkeus kuin sääntö.
Tämä on tehtävä agentille: järjestelmälle, joka itsenäisesti käy läpi hintasivuja, poimii tietoja tekstistä ja rakenteesta, sijoittaa ne vahvistettuihin vertailukriteereihin ja toimittaa tuloksen yhteenvetona. Tämä toimii kahdella edellytyksellä. Ensinnäkin: pääsy julkiseen hintadataan, mikä tarkoittaa, että tiedon on oltava löydettävissä ja luettavissa — ei kirjautumismuuria, ei hintaa, joka annetaan vain puhelimitse. Toiseksi: vertailukriteerit, jotka ovat ennalta vahvistettuja. Ilman tätä sopimusta — mikä on 'vertailukelpoista', mikä yksikkö, mikä ajanjakso — agentti tuottaa joukon lukuja, joiden vertailukelpoisuudesta kukaan ei ole varma.
Juuri tässä kuva täsmentyy. Kerääminen ja järjestäminen kuuluu tekoälylle. Vertailun kääntäminen hinnoittelupäätökseksi — korottaminen, alentaminen, kampanjan käynnistäminen — pysyy ihmistyönä, joka vaatii harkintaa katteesta, positioinnista ja asiakassuhteesta. Tämän skannauksen tehtävä koskee vertailun laatimista, ei sitä seuraavaa päätöstä.
Verkkokauppa, joka seuraa viikoittain viidentoista kilpailijan hintoja sadassa tuotekategoriassa, voi jättää tämän prosessin suurelta osin agentin hoidettavaksi: se kerää tiedot, tunnistaa tarjoukset ja kokoaa kaiken kiinteään yhteenvetoon. Markkinoija arvioi sitten lopputuloksen — täsmääkö vertailu, onko jotain outoa käynnissä kilpailijan kanssa, joka on yhtäkkiä kolmanneksen halvempi — ja hyväksyy tai palauttaa sen perusteluineen. Tämä on taksonomian toinen kategoria: tekoäly tekee työn, ihminen valvoo harkinnan kanssa.
B2B-palveluntarjoajalla, jossa hinnat ovat saatavilla vain pyynnöstä, tarjoukset ovat räätälöityjä ja 'vertailukelpoinen' ei tarkoita yksiselitteisesti mitään, kuva muuttuu. Rakenteisuus laskee, harkintatila kasvaa, ja työ nojaa enemmän analyytikkoon, joka kerää tietoa puhelimitse tai verkoston kautta ja arvioi itse, mikä on vertailukelpoista. Tämä on tällöin vähemmän agentille sopiva tehtävä ja enemmän tehtävä, jossa tekoäly tukee — esimerkiksi jäsentämällä muistiinpanoja — kun taas harkinta pysyy ihmisellä.
Tämä muutos koskee useampaa yrityksen osa-aluetta kuin pelkkää hintaseurantaa. Se, joka haluaa antaa mainosbudjetin ohjautua tulosten perusteella, näkee samankaltaisen kuvion: rakenteista dataa, suuri volyymi, rajattu harkintatila, ja agentti, joka hoitaa suurimman osan työstä niin kauan kuin kriteerit ovat kiinteät. Myös se, joka tarkastelee miten verkkosivustotilastoja analysoidaan, näkee saman yhdistelmän: kerääminen, järjestäminen ja vasta sitten tulkinta. Siellä missä luovaa työtä on enemmän mukana, kuten somepäivityksen kirjoittamisessa, automatisoinnin ja valvonnan suhde on taas erilainen. Kuvio on aina sama: mitä rakenteisempaa syöte on ja mitä suurempi volyymi, sitä enemmän agentti voi hoitaa työstä, ja ihminen arvioi lopputuloksen sen sijaan, että tekisi itse työn.
Tämä ei ole kannanotto markkinoijan tai data-analyytikon toimenkuvaan, eikä perusta henkilöstöpäätösten tekemiselle. Toimenkuviin ja henkilöstömäärään liittyviin päätöksiin sovelletaan omia lakisääteisiä vaatimuksia, riippumatta siitä, mitä tämänkaltainen tehtäväanalyysi osoittaa. Tämä sivu kuvaa tehtävää, ei roolia, ja rooli koostuu yleensä paljon useammasta kuin yhdestä tehtävästä.
Nähdäksenne, miten tämä koskee omaa yritystänne, vapaaehtoinen pikatesti on ensimmäinen askel: kaksitoista kysymystä, ilman tiliä, ja tuloksena arvio siitä, kuinka suuri osa tämäntyyppisen työn tunneista on tekoälyn otettavissa hoidettavakseen jo tänään. Täydellinen työskannaus, joka erittelee yrityksenne työn tehtäviksi näiden kahdeksan akselin mukaan, on vielä rakenteilla ja tarjotaan täällä myöhemmin.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.