數位分析+行銷職涯規劃:現在、下一步、未來(三)

數位分析+行銷職涯規劃:現在、下一步、未來(三)

前言

Avinash Kaushik 的文章是啟蒙我對數位分析的導師,其著作 Web Analytics 2.0 更是網路分析的經典名著,任何對網路分析有興趣的人,都值得收藏!
這個專欄是經寄信詢問 Kaushik 先生同意翻譯的。為了翻譯上的便利,有些用語或案例會使用台灣人比較能理解的用法。如果想要閱讀原文,可以前往:Digital Analytics + Marketing Career Advice: Your Now, Next, Long Plan。(原文僅一篇,為方便閱讀所以分三篇翻譯)

導讀

在未來篇,Kaushik 正式提到他的思想實驗。這個實驗的主要目的,其實就是直接的誘使我們思考:「如果我們的工作終究會被機器取代,那麼被取代後,我們還能在這個領域創造什麼樣的價值?」如果你是對於自己工作的領域有熱忱,希望繼續在所屬的產業裡繼續深耕的話,這種「破釜沉舟」的思考,反而有助於讓自己在做職涯規劃時,不會再把自動化當成是潛在的威脅,而是機會。


未來篇:自動化與你之於公司的價值

人們都很害怕自動化。
這其實是很合邏輯的,伴隨人工革命而來的,是許多即將消滅現有白領工作的自動化機制。
但是,在這個思想實驗的最後,你會了解,放眼未來 25 到 30 年,我們將能夠駕馭自動化(以及我們那些被消滅的現職)。
這個思想實驗是專門給行銷人與分析師的。
到一面白板前,畫一個大方框。
今天,你大多數的工作都在這個方框裡。
對數位行銷人來說,這包含了尋找關鍵字與網站、設定參數、建立廣告、調整競價、加入規則、架設 Landing page 等等等。
對數位分析師來說,這是建立資料蒐集的機制、寫寫查詢、出報表、建立區隔、建立規則、根據數據尋找商業焦點領域等等等。
想想看:如果你現在在做的每一件在這框框裡的事情,明天都被自動化了,那你的價值是什麼?
暫停一下。
就個人的影響而言,好好思考一下。
最勇敢的你,想想看你所屬代理商、公司的價值是什麼。
如果你跟我差不多,你會超害怕。當然有些人也可能超級興奮。
不要怕,要行動。
預期自己完全被自動化取代這件事並不瘋狂,某種程度來說,這已經發生了。
媒體的例子:加強 app 下載的行銷活動,在建立、鎖定受眾跟傳達成效上,幾乎已經完全自動化了。
分析的例子:在你的分析工具中,已經有些按鈕可以幫助你,自動幫你找到那些你的上司最需要注意到的數據異常。同時消除了對於已知的已知的需求、提供了已知的未知未知的未知。(註 1)
一個更完美結合這兩種情境的例子:透過智慧素材、智慧競價與智慧鎖定,在 AdWords 甚至是大多數的橫幅廣告上,你已經不需要太多的人為操作。以數據為本的歸因模型結果(Data Driven Attribution model,註 2),已經可以直接在 AdWords 上使用了,它可以運用「所有」數位廣告活動中的數據,也代表著這個平台不需要透過任何報表、分析,就可以自動為你的事業獲益做到最佳化-完全不需要人類。這不是外來式,這正是 2017 年 11 月。
回到我們的白板。
在列舉了你所做的事情的方框上方,寫下「自動化」。
想想看你現在的價值是什麼。
你會看見有兩個地方你可以增加你的價值:在方框之前、在方框之後。
如果你是個行銷人:
你可以轉型取得更多對於輸入端(那些已經自動化的東西)的所有權、你可以轉型到需要從「人」的層面去深度了解消費者、提供深度觀點的職務。由於現在有了這些美好的知識,去主導整個找出最佳創意資產的流程,這些資產是任何偉大行銷活動不可或缺的。然後,我們走向方框的另一端,去掌控那些理解人類的大規模機器學習服務的使用與布署,以利創造出橫跨所有數位接點(digital touch-points)的、最簡單也最有意義的經驗。然後,(我正在試圖把你拉離原本的方框)盡可能擴展你跟客戶的關係,從僅僅交易關係到經年累月的「超友誼」。
然後呢…
你會開始討厭你現在身為行銷人的這個小框框。你希望讓你的職務擴張到可以擁有這些更有意義的東西,而這是機器學習與深度神經網絡暫時還碰觸不到的領域。你想感受在做有意義的事時的喜悅,譬如了解如何建立關係或發揮全力在神奇的創造力(對於廣告、app、網站、產品),以及其他更適合你、更刺激的事物。
現在,你已經不會害怕自動化了。你恨不得現在的這份工作快點被自動化。:)
上述的情境、完美的可能性也適用於分析師。當你在進行這個白板練習時,你也會發現這有多令人興奮。
我完全理解你的所有工作不會在明天瞬間被自動化,但是我猜你會很訝異這些事多快就會發生。護理師、卡車司機、咖啡師、所有人!找找你身邊最聰明的人們,在白板上畫個框框,一起討論吧。
這個思想實驗只是思考我們前方有什麼樣影響的方法之一。在我的部落格文章人工智慧的機會中,你可以看到我對這個議題的另外一種思考方式。
相比之下,前面提到的框架則有更高位階的精神。
我蠻推薦這個思想實驗的。一、有計畫;二、執行;三、享受;四、遵循著現在篇與下一步篇的建議,並開始為了前往這些更有意義、更有樂趣的工作,好好投資自我。
你的志業掌握在自己手上,而我深信它是充滿光明的。把握這個 moment!一如既往,接下來輪到你了。
關於現在,你有沒有任何秘訣去深化你的分析思維能力?你要如何為下一步做準備、你在讀誰的書、你有聽誰的廣播嗎?想到未來的25個年頭,你覺得這個世界的自動化會何去何從?當你抱著未來的視野時,現在的你如何朝著個人進化努力?你所在的公司呢?
歡迎在迴響區分享你獨到的見解、你遇到的挑戰、以及屬於你的最佳解。
P.S. 針對職涯規畫這個主題,我也有其他文章。這裡有幾篇文章你可能會覺得不錯:

  1. Analytics Career Advice: Job Titles, Salaries, Technical & Business Roles
  2. Web Analytics Career Guide: From Zero To Hero In Five Steps!

(全文完)

註解

  1. 典故出自2002年美國國防部長倫斯斐(Donald Henry Rumsfeld):「據我們所知,有『已知的已知』,有些事,我們知道我們知道;我們也知道,有 『已知的未知』,也就是說,有些事,我們現在知道我們不知道。但是,同樣存在『不知的不知』——有些事,我們不知道我們不知道。」以分析師的情境而言,已知的未知代表我們需要推論的,也就是分析師的洞見(insights);未知的未知則是系統先於我們一步發現的洞見。
  2. Data-driven attribution model,是 Google AdWords 歸因模型的一種,透過 Google 各管道的數據,去評估每個歸因階段具有的影響力。

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Eric Chuang

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