Un marketer o un data analyst che raccoglie i prezzi della concorrenza fa in pratica tre cose: cerca prezzi e offerte, li confronta secondo un criterio fisso e rende il risultato utilizzabile per una decisione sul proprio posizionamento di prezzo. Si tratta di un compito che consiste in gran parte nel recuperare e ordinare dati, ed è esattamente il tipo di lavoro di cui l'IA può già oggi occuparsi in gran parte, a condizione che alcuni requisiti siano soddisfatti.
Tre assi sono qui decisivi: strutturazione, volume e margine di giudizio. I prezzi sono numeri, le offerte si trovano su pagine web con una struttura riconoscibile, e il confronto stesso segue un criterio stabilito in anticipo: stessa categoria di prodotto, stessa unità, stesso periodo. Ciò rende il compito sufficientemente strutturato da poter essere automatizzato. Anche il volume aiuta: dieci concorrenti, cento prodotti, ripetuto ogni settimana, è esattamente il tipo di lavoro di raccolta ripetitivo in cui un sistema non si stanca, mentre una persona sì. E il margine di giudizio è deliberatamente limitato: un agente applica una logica di confronto fissa, non elabora una nuova strategia.
Gli altri assi confermano questo quadro. Non c'è contatto con il cliente, nessuna azione fisica, e la sensibilità in termini di compliance è bassa: si tratta di informazioni pubbliche che chiunque può consultare. I costi di errore sono moderati — un prezzo confrontato in modo errato porta a un'immagine distorta, non a un contratto violato o a un cliente arrabbiato. La creatività gioca un ruolo nell'interpretazione di offerte insolite (uno sconto su un pacchetto, una promozione temporanea, una misura diversa), ma questo è più un'eccezione che una regola.
È un compito adatto a un agente: un sistema che consulta autonomamente le pagine dei prezzi, estrae dati da testo e struttura, li inserisce nei criteri di confronto stabiliti e fornisce il risultato come panoramica. Ciò funziona a due condizioni. Primo: accesso a dati di prezzo pubblici, il che significa che l'informazione deve essere reperibile e leggibile — nessun muro di accesso, nessun prezzo comunicato solo per telefono. Secondo: criteri di confronto stabiliti in anticipo. Senza quell'accordo — cosa è 'comparabile', quale unità, quale periodo — un agente produce una raccolta di numeri senza che nessuno sappia se possono essere messi a confronto.
È proprio qui che il quadro si fa più sfumato. Raccogliere e ordinare è compito dell'IA. La traduzione di quel confronto in una decisione sul prezzo — aumentare, diminuire, avviare una promozione — resta lavoro umano, con giudizio su margine, posizionamento e relazione con il cliente. Il compito descritto in questa scan riguarda la creazione del confronto, non la decisione che ne segue.
Un negozio online che monitora settimanalmente i prezzi di quindici concorrenti per cento categorie di prodotto può affidare gran parte di questo processo a un agente: che raccoglie i dati, riconosce le offerte e organizza tutto in una panoramica fissa. Un marketer valuta quindi il risultato — il confronto è corretto, c'è qualcosa di strano in un concorrente che improvvisamente è un terzo più economico — e approva oppure rimanda con una motivazione. È la seconda categoria della taxonomy: l'IA svolge il lavoro, una persona supervisiona esprimendo un giudizio.
Per un fornitore di servizi B2B in cui i prezzi sono disponibili solo su richiesta, i preventivi sono personalizzati e 'comparabile' non ha un significato univoco, il quadro cambia. La strutturazione diminuisce, il margine di giudizio aumenta, e il lavoro si basa maggiormente su un analista che raccoglie informazioni per telefono o tramite una rete e valuta autonomamente cosa sia comparabile. In questo caso si tratta meno di un compito per un agente e più di un compito in cui l'IA offre supporto — ad esempio strutturando appunti — mentre il giudizio resta in mano alla persona.
Questo spostamento riguarda più aspetti di un'azienda oltre al semplice monitoraggio dei prezzi. Chi vuole far correggere il budget pubblicitario in base ai risultati osserva un pattern simile: dati strutturati, volume elevato, margine di giudizio limitato, e un agente in grado di gestire la maggior parte del lavoro purché i criteri siano stabiliti. Anche chi guarda a come vengono analizzate le statistiche del sito web vede la stessa combinazione di raccolta, ordinamento e solo successiva interpretazione. Dove è in gioco più lavoro creativo, come nella scrittura di un post per i social media, il rapporto tra automazione e supervisione è di nuovo diverso. Il pattern è sempre lo stesso: quanto più strutturato è l'input e quanto più alto è il volume, tanto prima un agente può svolgere la maggior parte del lavoro, con una persona che valuta il risultato invece di svolgere il lavoro stesso.
Questa non è un'affermazione sulla funzione di marketer o data analyst, né una base su cui costruire decisioni relative al personale. Per le decisioni su funzioni e organico valgono requisiti legali propri, indipendenti da ciò che mostra un'analisi dei compiti come questa. Questa pagina descrive un compito, non un ruolo, e un ruolo di norma consiste in molto più di un solo compito.
Per vedere come si presenta questo per la sua azienda, la quickscan senza impegno è un primo passo: dodici domande, senza account, con come risultato un'indicazione della quota di ore in questo tipo di lavoro che oggi può già essere affidata all'IA. La scan completa, che scompone il lavoro della sua azienda in compiti lungo questi otto assi, è ancora in fase di sviluppo e sarà proposta qui in seguito.
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