Скажи мне, какой у тебя Excel, и я отвечу, какой из тебя data scientist (по итогам мероприятия «Новые реалии в маркетинге»).
13 ноября 2018 г. в Высшей школе маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭ состоялась дискуссия «Сможет ли маркетолог сегодняшнего дня ставить задачи data scientist?»».
Тему обсуждения задавали:
- Алексей Незнанов, к.т.н, член IEEE, доцент департамента анализа данных и искусственного интеллекта НИУ ВШЭ, старший научный сотрудник международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа НИУ ВШЭ;
- Сергей Шумский, директор Научно-координационного совета Центра науки и технологий искусственного интеллекта МФТИ, президент Российской Ассоциации Нейроинформатики, руководитель направления Нейроассистенты дорожной карты «Нейронет» Национальной Технологической Инициативы
- Александра Кузнецова, руководитель службы разработки инновационных аналитических продуктов в компании «Билайн».
Провела дискуссию Татьяна Комиссарова, MBA, Ph.D (psychology), профессор, декан Школы и Член Совета Европейской конфедерации маркетинга.
Татьяна Комиссарова: «В рамках проекта Маркетинг 2020 мы в Школе ведем обсуждения новых направлений в маркетинговой функции компаний.
Сегодня мы затронем вполне практическую тему - поймем возможности взаимодействия маркетологов с дата сайнтистами и определимся с ответом на вопрос, вынесенный в тему нашей сегодняшней дискуссии. Начнем с того, что по предварительным опросам половина специалистов не знает, кто это такие.
Мы также надеемся, что сегодня мы получим понимание в трендах искусственного интеллекта и ответим на вопросы: какие функции будут уходить из деятельности маркетинга по причине их автоматизации? чего не хватает маркетологам, чтобы не выпадать из тренда развития прhttps://marketing.hse.ruофессии?».
Алексей Незнанов: «Сейчас удивительная ситуация, когда часть людей живет в прошлом, а технологии уже переносят нас в будущее. Искусственный интеллект (ИИ) облагораживает всё, до чего только дотянется. Основные области, где идет развитие применения компьютера, — это восприятие, обучение, предоставление знаний, рассуждения, механизмы выбора и действий. С каждым годом ИИ точнее и точнее может определять различия между двумя объектами по различным признакам, которые не всегда различимы для человека. Сегодня компьютер знает больше любого из нас, но пока иногда ошибается в простых вещах.
Но почему мы стремимся заменить хороших специалистов искусственным интеллектом? Ответ прост: можно решать большее количество задач, эффективнее, чем с помощью человека. Более того, разработки идут в направлении, когда ИИ будет рассказывать нам о нас самих то, что мы не знаем, как и почему мы что-то выбираем и принимаем решения. Упрощение поиска запрашиваемой информации, рекомендательные системы, автоматизированные площадки продажи/покупки рекламных материалов, анализ данных, интеллектуальная визуализация — это уже то, что применяется в области маркетинга. За человеком всегда будет оставаться контроль исполнения решения».
Сергей Шумский: «ИИ всё больше используется в качестве генератора решений. С точки зрения взаимодействия бизнеса с потребителем компьютер становится посредником, который в условиях избытка рекламной информации фильтрует потоки и принимает решение о надобности того или иного для человека.
ИИ ориентируется на ценности человека. То, что потребитель не может выразить явно даже себе, будет обрабатываться машиной и соответственно формировать ценностный портрет своего владельца. В будущем мир будет наполнен магией, где ваши желания будут исполняться с подачи компьютера, даже если вы их явно не выражали.
Этот принцип будет работать в обе стороны, так как данный индивидуальный ИИ помощник будет находить применение вашим способностям, т.е. станет возможно среди большой массы людей находить тех, кто нуждается в результатах вашей деятельности. Это уже послужило основой для развития крафтовой экономики, где каждый «ремесленник» будет находить потребителя на производимый продукт, что было невозможно в эпоху массового производства. Маркетинг перейдет в другую фазу — в глубокое понимание индивидуумов и формирование индивидуальных предложений».
Александра Кузнецова: «Дата сайнтист — это интроверт, глубоко погруженный в анализ. Он концентрируются на процессе, пытаясь математическими моделями сделать что-то невозможное. В этом плане маркетолог в роли продакт-менеджера должен уделять внимание работе дата сайнтиста и контролировать промежуточные результаты. Вовремя останавливать и направлять - важный навык для общения с данными специалистами, так как задача современного маркетолога делать пусть не совершенный, но обладающий ценностью продукт в кратчайшие сроки и затем уже совершенствовать его качества. Для этого у специалистов по маркетингу должны быть знания статистики, теории вероятности, хранилищ и витрины данных, (он также должен) владеть метриками качества».
В заключение дискуссии был проведен интерактивный экспресс-опрос, в котором аудитории предложили высказать свой вердикт по итогам обсуждения.
По результатам мероприятия аудитория выразила оптимизм: 67% верят, что маркетолог сегодняшнего дня может ставить задачи data scientist.
Участников мероприятия также попросили предположить, каких компетенций сегодня не хватает маркетологу, чтобы принять этот вызов от специалистов по Big Data.
В результате опроса лидерские позиции поделили между собой компетенции: «статистика, математическое моделирование и теория вероятности» (63%) и «нейросемантический маркетинг» (61%).
Половина (51%) респондентов назвали «Программирование, как работает Big Data и почему машина может сама обучаться (machine learning)».
Почти каждый второй (47%) согласился с необходимостью знаний в Поведенческом маркетинге, профайлинге и data-driven маркетинге.
И лишь 14% назвали digital маркетинг.
