क्या आप एक रोबोट को अपनी मार्केटिंग नौकरी खो देंगे?
यह उन पोस्टों में से एक है जिन्हें आप भूल जाते हैं ... और फिर जाने के लिए बोर्बोन का एक शॉट मिलता है। पहली नज़र में, यह एक हास्यास्पद सवाल लगता है। दुनिया में आप एक मार्केटिंग मैनेजर की जगह कैसे ले सकते हैं? इसके लिए उपभोक्ता व्यवहार का पूरी तरह से अध्ययन करने, जटिल डेटा और रुझानों का विश्लेषण करने की क्षमता की आवश्यकता होती है, और रचनात्मक रूप से उन समाधानों के साथ आना चाहिए जो काम करते हैं।
प्रश्न पर हमें चर्चा करने की आवश्यकता है कि हम वास्तव में दैनिक आधार पर विपणक के रूप में क्या कार्य करते हैं? अधिकांश विपणक डेटा को सिस्टम से सिस्टम तक ले जा रहे हैं, रिपोर्ट विकसित करने और विश्लेषण करने के लिए सबूत प्रदान करते हैं कि उनके प्रयोग वैध, अमान्य थे, या उन्हें अनुकूलित किया जा सकता है, और फिर व्यावसायिक परिणामों को चलाने के लिए अपनी रचनात्मकता का उपयोग कर सकते हैं।
रचनात्मकता के साथ ड्राइविंग व्यवसाय के परिणाम हर बाजार की नींव प्रतीत होते हैं, हालांकि कई विपणक को वास्तव में ऐसा करने के लिए पर्याप्त समय नहीं मिलता है। सिस्टम आउटडेटेड हैं, सिस्टम संचार नहीं करते हैं, बाजार शिफ्ट होते हैं, और हमें केवल बनाए रखने के लिए भी चुस्त तरीके की आवश्यकता होती है। परिणामस्वरूप, हमारा अधिकांश प्रयास हमारे वास्तविक मूल्य से बाहर खर्च होता है - रचनात्मकता। और रचनात्मकता रोबोट द्वारा प्रतिस्थापित किए जाने के लिए सबसे कठिन बाधा हो सकती है। कहा कि ... जिन कार्यों पर हम अपना अधिकांश समय बिताते हैं, वे आपके विचार से जल्द ही प्रतिस्थापित हो सकते हैं।
प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में उन्नति विपणक के लिए रोमांचक है क्योंकि वे सांसारिक, दोहराव और विश्लेषणात्मक कार्यों को हटा देंगे और हमें अपने प्रयासों में अधिक ध्यान केंद्रित करने में सक्षम करेंगे जहां हमारी प्रतिभा सही मायने में है - रचनात्मकता.
- मशीन लर्निंग - अधिक से अधिक एकीकृत डेटा बिंदुओं के साथ बाजार डेटा, प्रतिस्पर्धी डेटा और उपभोक्ता डेटा खिलाते हैं, मशीन लर्निंग का वादा है कि सिस्टम विभिन्न परीक्षणों का सुझाव दे सकते हैं, निष्पादित कर सकते हैं और यहां तक कि अनुकूलन भी कर सकते हैं। इस बारे में सोचें कि आपको कितना समय मिलेगा जब आपको डेटा की मालिश नहीं करनी होगी।
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता - जबकि विलक्षणता कुछ और दशकों तक हो सकती है, विपणन क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक पेचीदा उन्नति है। AI को आज भी मानव के रचनात्मक स्तर तक पहुंचने के लिए अनंत मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है, इसलिए यह संदिग्ध है कि प्रबंधक को जल्द ही किसी भी समय बदल दिया जाएगा।
इसका मतलब यह नहीं है कि एआई रचनात्मकता को दोहराएगा, हालांकि। एक प्रणाली की कल्पना करें जो विज्ञापनों पर क्लिक-थ्रू डेटा का विश्लेषण करती है - फिर प्रतिस्पर्धी विज्ञापनों का विश्लेषण करती है। शायद ए.आई. सीखना क्लिक-थ्रू और रूपांतरणों को अनुकूलित करने के लिए अपनी सुर्खियों और दृश्यों में तार्किक विविधताएँ कैसे बनाएँ। हम उससे दूर नहीं हैं - ये सिस्टम यहाँ हैं।
मानव रचनात्मकता आसानी से नकल की जाती है, लेकिन इसे दोहराने में मुश्किल होने वाली है। मुझे इस बात का बहुत भरोसा नहीं है कि मैं एक रोबोट को रचनात्मक अभियान के रूप में विकसित करूँगा क्योंकि आराम करने वाले ने इस इन्फोग्राफिक के साथ किसी भी समय जल्द ही किया। लेकिन मुझे यकीन है कि कुछ वर्षों में यह इससे सीख लेगा और इसकी नकल कर सकेगा!
मानव कार्यबल के 47% को 2035 तक रोबोट द्वारा बदल दिया जाएगा, आपको बदले जाने की संभावना क्या है?
