Marketer ili analitičar podataka koji prikuplja cijene konkurenata, u biti radi tri stvari: traži cijene i ponude, stavlja ih jedne pored drugih po utvrđenom kriteriju, i pretvara rezultat u nešto upotrebljivo za odluku o vlastitom određivanju cijena. To je zadatak koji se velikim dijelom sastoji od dohvaćanja i uređivanja podataka, a to je upravo vrsta posla koji AI danas već može velikim dijelom preuzeti, pod uvjetom da je nekoliko preduvjeta zadovoljeno.
Tri osi ovdje su presudne: strukturiranost, obujam i prostor za prosudbu. Cijene su brojevi, ponude se nalaze na web-stranicama s prepoznatljivom strukturom, a sama usporedba slijedi kriterij koji je unaprijed utvrđen: ista kategorija proizvoda, ista jedinica, isto razdoblje. To zadatak čini dovoljno strukturiranim da se automatizira. Obujam također pomaže: deset konkurenata, sto proizvoda, ponavljano tjedno, upravo je vrsta ponavljajućeg posla prikupljanja podataka kod kojeg sustav ne osjeća umor, a čovjek osjeća. A prostor za prosudbu je svjesno ograničen: agent primjenjuje utvrđenu logiku usporedbe, ne osmišljava novu strategiju.
Ostale osi potvrđuju tu sliku. Nema kontakta s klijentima, nema fizičke radnje, a osjetljivost na usklađenost s propisima je niska: radi se o javno dostupnim informacijama koje svatko može provjeriti. Trošak pogreške je umjeren — pogrešno uspoređena cijena dovodi do iskrivljene slike, a ne do prekršenog ugovora ili nezadovoljnog klijenta. Kreativnost igra ulogu pri tumačenju neobičnih ponuda (paket-popust, privremena akcija, drugačija veličina pakiranja), ali to je prije iznimka nego pravilo.
Ovo je zadatak za agenta: sustav koji samostalno pretražuje stranice s cijenama, izvlači podatke iz teksta i strukture, razvrstava ih prema utvrđenim kriterijima usporedbe i isporučuje rezultat kao pregled. To funkcionira pod dva uvjeta. Prvo: pristup javno dostupnim podacima o cijenama, što znači da informacije moraju biti dostupne i čitljive — nema prijave putem lozinke, nema cijene koja se daje samo telefonski. Drugo: kriteriji usporedbe koji su unaprijed utvrđeni. Bez tog dogovora — što je 'usporedivo', koja jedinica, koje razdoblje — agent isporučuje skup brojeva bez da bilo tko zna smiju li se staviti jedni pored drugih.
Upravo tu se slika nijansira. Prikupljanje i uređivanje podataka posao je za AI. Prevođenje te usporedbe u odluku o cijeni — povećanje, sniženje, pokretanje akcije — ostaje ljudski posao, s prosudbom o marži, pozicioniranju i odnosu s klijentima. Zadatak u ovom pregledu odnosi se na izradu usporedbe, a ne na odluku koja slijedi.
Internetska trgovina koja tjedno pratite cijene petnaest konkurenata za sto kategorija proizvoda, može taj proces velikim dijelom prepustiti agentu: on prikuplja podatke, prepoznaje ponude i sve stavlja u utvrđeni pregled. Marketer zatim procjenjuje rezultat — je li usporedba točna, ima li nešto neobično s konkurentom koji je iznenada trećinu jeftiniji — i odobrava ili vraća uz razlog. To je druga kategorija iz taksonomije: AI radi posao, čovjek nadzire uz prosudbu.
Kod B2B pružatelja usluga gdje su cijene dostupne samo na upit, ponude su prilagođene naručitelju i 'usporedivo' nema jednoznačno značenje, slika se mijenja. Strukturiranost pada, prostor za prosudbu raste, a posao se više oslanja na analitičara koji telefonski ili putem mreže prikuplja informacije i sam procjenjuje što je usporedivo. To je tada manje zadatak za agenta i više zadatak kod kojeg AI podupire — na primjer strukturiranjem bilješki — dok prosudba ostaje kod čovjeka.
Ovaj pomak utječe na više mjesta u poduzeću nego samo na praćenje cijena. Onaj koji želi prilagoditi oglasni proračun na temelju rezultata vidi sličan uzorak: strukturirani podaci, velik obujam, ograničen prostor za prosudbu, i agent koji može preuzeti većinu posla sve dok su kriteriji utvrđeni. I onaj koji promatra kako se analiziraju statistike web-stranice vidi istu kombinaciju prikupljanja, uređivanja i tek zatim tumačenja. Gdje je uključeno više kreativnog rada, kao kod pisanja objave za društvene mreže, odnos između automatizacije i nadzora ponovno je drugačiji. Uzorak je uvijek isti: što je ulaz strukturiraniji i obujam veći, agent ranije može preuzeti najveći dio posla, a čovjek ocjenjuje rezultat umjesto da sam obavlja posao.
Ovo nije izjava o funkciji marketera ili analitičara podataka, ni temelj za donošenje kadrovskih odluka. Za odluke o radnim mjestima i formaciji vrijede posebni zakonski zahtjevi, odvojeni od onoga što pokazuje analiza zadataka kao ova. Ova stranica opisuje zadatak, a ne ulogu, a uloga se u pravilu sastoji od mnogo više od jednog zadatka.
Da biste vidjeli kako se ovo odnosi na vaše poduzeće, besplatni quickscan prvi je korak: dvanaest pitanja, bez potrebe za registracijom, s ishodom koji pokazuje indikaciju kojeg dijela sati u ovakvom poslu AI danas može preuzeti. Potpuni radni pregled, koji posao vašeg poduzeća raščlanjuje na zadatke kroz ovih osam osi, još je u izradi i bit će ponuđen ovdje kasnije.
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.