Rinkodaros specialistas ar duomenų analitikas, kuris renka konkurentų kainas, iš tikrųjų daro tris dalykus: ieško kainų ir pasiūlymų, sudeda jas vieną prie kitos pagal nustatytą kriterijų, ir paverčia rezultatą naudingu sprendimui apie savo kainodarą. Tai užduotis, kuri didžia dalimi susideda iš duomenų gavimo ir tvarkymo, ir tai yra tiksliai tokio pobūdžio darbas, kurio didelę dalį AI šiandien jau gali perimti, jei tenkinamos kelios sąlygos.
Tris ašys čia yra lemiamos: struktūruotumas, apimtis ir sprendimo laisvė. Kainos yra skaičiai, pasiūlymai pateikiami tinklalapiuose su pažįstama struktūra, ir patį palyginimą lemia iš anksto nustatytas kriterijus: ta pati produktų kategorija, ta pati vienetų sistema, tas pats laikotarpis. Tai daro užduotį pakankamai struktūruotą, kad ją būtų galima automatizuoti. Apimtis taip pat padeda: dešimt konkurentų, šimtas produktų, kartojama kas savaitę – tai tiksliai tokio pobūdžio pasikartojantis rinkimo darbas, kuriame sistema nepatiria nuovargio, o žmogus – patiria. Ir sprendimo laisvė yra sąmoningai apribota: agentas taiko fiksuotą palyginimo logiką, jis nekuria naujos strategijos.
Likusios ašys šį vaizdą patvirtina. Nėra kliento kontakto, nėra fizinio veiksmo, o atitikties jautrumas yra žemas: kalbama apie viešą informaciją, kurią gali pasiekti kiekvienas. Klaidų kaina yra vidutinė – neteisingai palyginta kaina lemia iškreiptą vaizdą, o ne pažeistą sutartį ar susierzinusį klientą. Kūrybiškumas turi reikšmės interpretuojant nestandartinius pasiūlymus (paketo nuolaida, laikina akcija, kitokia matmenų sistema), tačiau tai yra išimtis, o ne taisyklė.
Tai yra užduotis agentui: sistemai, kuri savarankiškai naršo kainų puslapiuose, ištraukia duomenis iš teksto ir struktūros, priskiria juos nustatytiems palyginimo kriterijams ir pateikia rezultatą kaip suvestinę. Tai veikia dviem sąlygomis. Pirma: prieiga prie viešų kainų duomenų, o tai reiškia, kad informacija turi būti randama ir skaitoma – jokios prisijungimo sienos, jokios kainos, kuri suteikiama tik telefonu. Antra: iš anksto nustatyti palyginimo kriterijai. Be šio susitarimo – kas yra „palyginama“, koks matavimo vienetas, koks laikotarpis – agentas pateikia rinkinį skaičių, apie kuriuos niekas nežino, ar juos galima gretinti.
Tai kartu yra ir vieta, kur vaizdas tampa detalesnis. Rinkimas ir tvarkymas yra AI darbas. Šio palyginimo pavertimas kainos sprendimu – didinti, mažinti, pradėti akciją – išlieka žmogaus darbu, su sprendimu dėl marginalumo, pozicionavimo ir kliento ryšio. Šiame skanuoti aprašomas darbas yra susijęs su palyginimo sudarymu, o ne su tolesniu sprendimu.
Internetinė parduotuvė, kuri kas savaitę seka penkiolikos konkurentų kainas šimtui produktų kategorijų, gali šį procesą didžia dalimi patikėti agentui: jis renka duomenis, atpažįsta pasiūlymus ir sudeda visą informaciją į fiksuotą suvestinę. Rinkodaros specialistas tuomet įvertina rezultatą – ar palyginimas tikslus, ar kažkas neįprasto vyksta su konkurentu, kuris staiga tapo trečdaliu pigesnis – ir patvirtina arba grąžina su nurodyta priežastimi. Tai antra kategorija iš taksonomijos: AI atlieka darbą, žmogus prižiūri su savo sprendimu.
B2B paslaugų teikėjo atveju, kai kainos pateikiamos tik pagal užklausą, pasiūlymai yra individualūs, ir „palyginama“ neturi vienareikšmės reikšmės, vaizdas pasikeičia. Struktūruotumas mažėja, sprendimo laisvė didėja, ir darbas labiau priklauso nuo analitiko, kuris renka informaciją telefonu ar per tinklą ir pats nustato, kas yra palyginama. Tai tada mažiau darbas agentui, o labiau darbas, kuriame AI padeda – pavyzdžiui, struktūruojant užrašus – tačiau sprendimas išlieka žmogaus rankose.
Šis pokytis palieka pėdsaką daugiau vietų įmonėje nei vien kainų stebėjime. Kas norėtų, kad reklamos biudžetas būtų koreguojamas pagal rezultatus, pastebi panašų modelį: struktūruoti duomenys, didelė apimtis, ribota sprendimo laisvė, ir agentas, kuris atlieka didžiąją dalį darbo, kol kriterijai yra nustatyti. Taip pat tas, kas žiūri, kaip analizuojama svetainės statistika, pastebi tą pačią rinkimo, tvarkymo ir vėliau interpretavimo kombinaciją. Kur į žaidimą įsijungia daugiau kūrybinio darbo, kaip rašant socialinių tinklų įrašą, santykis tarp automatizavimo ir priežiūros vėl skiriasi. Modelis visada tas pats: kuo struktūruotesnė įvestis ir kuo didesnė apimtis, tuo greičiau agentas gali atlikti didžiąją dalį darbo, o žmogus įvertina rezultatą, vietoje to, kad patį darbą darytų.
Tai nėra pareiškimas apie rinkodaros specialisto ar duomenų analitiko pareigas, ir nėra pagrindas priimti sprendimus dėl personalo. Sprendimams dėl pareigų ir etatų taikomi savi teisiniai reikalavimai, nepriklausomai nuo to, ką parodo tokia užduočių analizė. Šis puslapis aprašo užduotį, ne pareigybę, o pareigybę paprastai sudaro daug daugiau nei viena užduotis.
Kad pamatytumėte, kaip tai atrodo jūsų pačių įmonėje, neįpareigojanti greita apžvalga yra pirmas žingsnis: dvylika klausimų, be paskyros, o rezultatas – nuoroda, kokią dalį valandų tokiame darbe šiandien gali perimti AI. Visa darbo apžvalga, kuri išskaido jūsų įmonės darbą į užduotis pagal šias aštuonias ašis, dar kuriama ir bus pasiūlyta čia vėliau.
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.