Как не слить карьеру в унитаз маркетологам и бухгалтерам с приходом искусственного интеллекта

Один из главных трендов за последние 5 лет — замена низко-производительных сотрудников. Например, только в 2019 Uber уволил из отдела маркетинга 400 человек. Каждого третьего. И схожие решения принимаются во многих крупных компаниях. На примере профессий маркетологов и бухгалтеров разбираемся в том, почему так происходит, и в том, что нужно делать, чтобы не попасть под сокращение.

Ничто не ново под луной: повторяется «кризис бухгалтерии в 90е»

Основная причина, по которой компании сокращают своих специалистов по маркетингу, проста и банальна: эти люди больше не нужны бизнесу. Точнее, нужны, но не в таком количестве — и не в таком качестве.

Чтобы понять это, достаточно взглянуть на обычный список должностных обязанностей маркетолога. В него часто могут входить:

изучение рынка и рыночных тенденций: сбор информации, её структурирование, анализ;
изучение поведения потребителей, формирование прогнозов их действий;
выбор целевого рынка;
анализ конкурентных предложений и разработка конкурентных преимуществ;
планирование и утверждение стратегии развития товара;
тактическое управление товаром компании: контроль над уровнем продаж, позиционированием продукта на рынке и т. д.;
управление отношениями с клиентами.

При этом, хотя перечисленными задачами занимаются практически все маркетологи, специалисты разных уровней выполняют разную работу. Рядовые сотрудники собирают информацию, сводят её воедино и передают ведущим специалистам, которые и занимаются «настоящим маркетингом»: проводят анализ, принимают стратегические решения и т. д.

Такое положение вещей сохранялось очень долго, но потом началась цифровая революция. Искусственный интеллект, машинное обучение — появление нейросетей и специализированных решений (BI, CRM, ERP и т. д.) привело к тому, что потребность в «обычных маркетологах» просто начала пропадать.

Если раньше все задачи из списка выше выполнялись людьми, то сейчас типовое распределение того же самого перечня по исполнителям выглядит следующим образом:

AI (искусственный интеллект)	Рядовые сотрудники	Ведущие специалисты
Сбор всей необходимой информации: данных о клиентах, продажах, спросе на товар и т. д.	Перевод принятых руководством решений на понятный программе язык (создание сценариев).	Стратегическая аналитика
Формирование отчетов, графиков и сводок по всем ключевым показателям.	Контроль над работой AI, проверка данных на ошибки и неточности.	Принятие ключевых решений
Упрощение любых рутинных, повторяющихся операций.	Первичная аналитика, подготовка предложений по маркетинговым кампаниям.	Формирование стратегии

Чётко видно, что положение ведущих специалистов практически не изменилось, тогда как большая часть функций рядовых сотрудников передана ИИ. Те задачи, на решение которых раньше уходили десятки трудовых часов, сегодня выполняются в два клика мыши одним человеком, и это неизбежно приводит к сокращению лишних сотрудников.

Точно такую же ситуацию мы наблюдали в сфере бухгалтерии в конце 90-х и начале 00-х: тетрадь и калькулятор уступили место компьютеру и 1С, поэтому множество выполнявших рутинные расчёты людей потеряли работу. То же самое происходит и сейчас: если вас можно заменить алгоритмом, вас заменят.

Что означает приход AI в профессии

Впрочем, есть и хорошие новости: те, кому удалось удержаться в профессии, резко повысили эффективность своей работы, причем именно при помощи искусственного интеллекта и новых технологий. Согласно отчёту The Sage Practice от ноября 2019, 66% бухгалтеров рассматривают использование ИИ в качестве одного из основных направлений своего профессионального развития — и 58% бухгалтеров надеются автоматизировать большое количество своих рабочих задач в ближайшие 3 года.

Одновременно с этим в секторе бухгалтерского учета растёт спрос на специалистов по работе с данными, Machine Learning и AI. Всё выше востребованность аналитиков данных, которые помогают компании собирать ценную финансовую информацию, определять неэффективные бизнес-процессы и разрабатывать точные модели прогнозирования. То есть, развитие технологий приводит к сокращениям, но, одновременно с этим, оно создает новые рабочие места и новые возможности для профессионального развития. Используйте это.

Как стать человеком, которого невозможно заменить машиной?

Вывод напрашивается сам собой: чтобы сохранить рабочее место во время сокращений, нужно обладать навыками и компетенциями, недоступными компьютеру. Машины традиционно хороши в следующих пяти ситуациях:

Нужно выполнить много однообразных операций — например, найти данные по активности клиентов за период в большой базе данных о продажах.
Можно работать по четкому алгоритму, шаг за шагом, не отступая от него.
Имеют большое значение внимательность и точность — у компьютера не замыливается глаз, он не устаёт и не ошибается.
Необходимо предусмотреть масштабируемость — к примеру, сейчас мы работаем с компанией на два магазина, а в будущем понадобится сделать то же самое для федеральной сети на тысячи торговых точек.
Приходится учитывать колоссальные объемы данных — например, делать расчёты по формулам с десятками аргументов.

В этих областях соревноваться с компьютером не имеет смысла, поэтому остаётся только использовать главное преимущество человека: способность к творческому мышлению. Вам не нужен алгоритм для того, чтобы выполнять какие-то задачи, поэтому вы можете:

решать нестандартные задачи — и находить новые пути продвижения товара. Компьютер может проанализировать предложения конкурентов, может определить их УТП и может предложить наиболее подходящее УТП для вашего товара, выбрав его из списка. Придумать что-то новое машина не способна;
общаться с людьми. Взаимодействуя с другими сотрудниками — обсуждая гипотезы, устраивая брейн-штормы и т. д. — вы усиливаете свои творческие способности, повышая общую эффективность труда.

Для машины выполнение этих функций пока что остаётся недостижимой задачей.

Кроме того, с цифровизацией в маркетинге появился спрос на новую роль: сотрудник, который может быстро и правильно поставить задачу AI. По сути, вы становитесь «программистом со знанием маркетинга»: специалистом, способным разобраться в смысле того или иного решения и перевести его на понятный машине язык.

Хорошие новости: учить язык программирования для этого совершенно не обязательно. Вместо того, чтобы заканчивать модные курсы Python, достаточно научиться обращаться с описанными далее инструментами, и 80% задач вы сможете решать без программиста.

Итак, если хотите остаться ценным специалистом, у вас есть три пути собственного развития:

Прокачка soft skills: умения взаимодействовать с коллективом и клиентами, организовывать работу, мыслить нестандартно и быстро вникать в новые бизнес-процессы;
Повышение профессиональных навыков: ведущих специалистов не увольняют — сможете стать таким, и проблема решена;
Освоение работы с аналитическими пакетами. Чем лучше вы обращаетесь с инструментами AI, тем полезнее вы для компании.

Главное — осознать, что основную часть времени маркетолога теперь занимает не рутина и сбор данных, а реальная аналитика и поиск новых решений, направленных на повышение продаж. Этим и нужно заниматься.

Какими аналитическими инструментами должны уметь пользоваться маркетологи и бухгалтеры в 2021?

Современные программные пакеты — мощные инструменты, которые позволяют автоматизировать множество расчетов и повторяющихся действий. Например, с помощью Excel можно:

оценить перспективы финансовой отдачи от проведения рекламных кампаний;
проверить эффективность работы менеджеров;
рассчитать LTV клиентов;
оптимизировать затраты предприятия.

Чем больше программ будет в вашем арсенале, тем лучше. Основные решения представлены в таблице ниже:

Excel. Сбор данных, фильтрация, их совмещение, визуализация: Excel — мощнейший инструмент, но большинство маркетологов не используют и 5% его возможностей. Научитесь работать со сводными таблицами, формулами и надстройками (Power Pivot, Поиск решения, Анализ данных), это повысит вашу профессиональную ценность и увеличит эффективность труда, при этом макросы учить уже совершенно необязательно.
Google Sheets. Альтернатива Excel с онлайн доступом, актуальна для многих компаний, предпочитающих облачные решения, легко интегрируется с продуктами Google.
Google Data Studio. Отличный инструмент для сквозной аналитики c удобными средствами визуализации, привычными пользователям Google Analytics, большой галереей готовых отчетов по маркетингу для старта работ: достаточно добавить свои данные и первый отчет готов!
Power BI. Масштабная платформа для бизнес-анализа от Microsoft, используется многими компаниями в качестве фундамента для построения цифровой среды в компании. Также имеет галерею готовых отчетов. Для небольших кампаний может быть полноценным средством аналитики: и базой данных, и дашбордом сразу. Относительно легко интегрируется с 1С, Google Analytics, разными базами данных. По функционалу значительно превышает возможности предыдущих инструментов.

На примере следующего отчета для финансового директора приведена структура расходов, рентабельность по типам клиентов и разным магазинам. Соответственно, на практике здесь могут любые метрики компании и их сравнительный анализ. Ее продолжением для руководителя служат отчеты по товарной аналитике — ценнейший инструмент повышения прибыли. Ее также часть проводят по выручке, объему продаж, рентабельности и по товарным группам.

Выбирая BI инструмент, в котором работать, обращайте внимание на следующие моменты:

поддерживает ли программа необходимые вам форматы входных данных;
требуется ли автоматическое обновление отчетов в зависимости от источника (в таблице это пункт «Извлечение данных»);
какие обычно действия требуются для анализа ваших данных;
насколько красиво должны выглядеть отчёты;
требуется ли вам возможность онлайн-доступа к отчётам.

И, главное, чем бы вы ни занимались, постоянно отслеживайте изменения рынка и появление новых решений. С каждым годом темпы цифровизации всё растут: стоит немного замешкаться, и вы уже без работы. Только постоянное развитие себя как профессионала может дать определенную уверенность в собственном будущем.

Займитесь Power BI и не прогадаете

Power BI — это новый Excel для работы. Новый стандарт управленческой аналитики и отчетов. Вспомните, когда вы начали работать с таблицами. Может быть в университете? Было легко схватить азы и начать решать прикладные задачи. Такой же путь вам нужно пройти снова с Power BI.

Рекомендуем посмотреть следующие курсы для начинающих. Объединяйтесь вместе с коллегами и проходите их, поддерживая друг друга.

Для более сложных запросов мы в нашей компании проводим корпоративные программы обучения Power BI, SQL, Bigquery и другим технологиям прямо на данных Заказчика. Например, команда машиностроительного завода будет учиться полностью контенте ежедневных задач предприятия и знакомых типов данных. Как следствие, и программа обучения будет спроектирована с повышением уровня сложности и защиты финального проекта всеми слушателями.

Такой подход обучения вместе с коллегами на актуальных задачах дает максимальный эффект и все участники полностью достигают своих поставленных целей. Их отзывы — лучшее тому доказательство.

Ваша карьера в ваших руках. Успехов!