로봇에게 마케팅 일자리를 잃을 것입니까?
이것은 당신이 비웃는 그 포스트 중 하나입니다. 그리고 잊을 버번 한 잔을 받으십시오. 언뜻보기에 이것은 말도 안되는 질문처럼 보입니다. 어떻게 마케팅 관리자를 대체 할 수 있습니까? 이를 위해서는 소비자 행동을 철저히 연구하고, 복잡한 데이터와 트렌드를 객관적으로 분석하고, 효과적인 솔루션을 찾기 위해 창의적으로 생각할 수있는 능력이 필요합니다.
이 질문은 우리가 매일 마케터로서 실제로 수행하는 작업과 마케터가 매일 수행해야하는 작업에 대해 논의 할 것을 요구합니다. 대부분의 마케터는 데이터를 시스템에서 시스템으로 이동하고 보고서를 개발 및 분석하여 실험이 유효하거나 유효하지 않거나 최적화 될 수 있다는 증거를 제공 한 다음 창의성을 활용하여 비즈니스 결과를 이끌어냅니다.
많은 마케팅 담당자가 실제로 그렇게 할 충분한 시간을 얻지 못하더라도 창의력으로 비즈니스 결과를 이끌어내는 것이 모든 마케터의 기초 인 것 같습니다. 시스템은 구식이고, 시스템은 통신하지 않으며, 시장은 변화하며, 우리는 그저 따라 잡기 위해서도 민첩한 방법론이 필요합니다. 결과적으로 우리의 노력의 대부분은 우리의 실제 가치 밖에서 소비됩니다. 창의력. 그리고 창의성은 로봇으로 대체되는 가장 어려운 장벽 일 수 있습니다. 즉, 우리가 대부분의 시간을 보내는 작업은 생각보다 빨리 교체 될 수 있습니다.
기술의 발전은 평범하고 반복적이며 분석적인 작업을 제거하고 우리의 재능이 진정으로 존재하는 곳에 더 많은 노력을 집중할 수있게 해주기 때문에 마케팅 담당자에게 흥미 롭습니다. 창의력.
- 기계 학습 – 시장 데이터, 경쟁 데이터 및 소비자 데이터를 제공하는 점점 더 많은 통합 데이터 포인트를 통해 머신 러닝의 약속은 시스템이 다양한 테스트를 제안, 실행 및 최적화 할 수 있다는 것입니다. 데이터를 반복해서 마사지하고 쿼리 할 필요가 없을 때 얼마나 많은 시간을 되 찾을 지 생각해보십시오.
- 인공 지능 – 특이점은 수십 년이 더 걸릴 수 있지만 인공 지능은 마케팅 영역에서 흥미로운 발전입니다. AI는 오늘날 인간의 창의적인 수준에 도달하기 위해 여전히 무한한 양의 데이터를 필요로하기 때문에 관리자가 조만간 교체 될지는 의심 스럽습니다.
그렇다고 AI가 창의성을 복제하지 않는다는 의미는 아닙니다. 광고의 클릭-스루 데이터를 분석 한 다음 경쟁 광고를 분석하는 시스템을 상상해보십시오. 아마도 AI는 배움 클릭 연결 및 전환을 최적화하기 위해 헤드 라인과 시각적 요소에 논리적 변형을 만드는 방법 우리는 그로부터 몇 년 멀지 않았습니다. 이러한 시스템이 여기에 있습니다.
인간의 창의성은 쉽게 모방되지만 복제하기는 어려울 것입니다. Leisurejobs가 곧이 인포 그래픽으로했던 것처럼 로봇이 창의적인 캠페인으로 발전 할 것이라는 확신이별로 없습니다. 그러나 나는 몇 년 안에 그것으로부터 배우고 그것을 복사 할 수있을 것이라고 확신합니다!
인력의 47 %가 2035 년까지 로봇으로 대체 될 것입니다. 대체 될 가능성은 얼마나됩니까?