Я не сказал бы, что уже пришел к такому выводу. Но я вижу тренды, которые к этому ведут. Исследовать вопрос меня подтолкнул визит в офис iHeartRadio во время последней поездки в Сан-Франциско. iHeart — компания на 500 сотрудников, которая создала приложение для прослушивания радиостанций и стала конкурентом Pandora. Во время моего визита, часть сотрудников работала над разработкой нового рекламного кабинета. Я заметил, что дизайнеры, продуктовые менеджеры и маркетологи делают одно и то же. Они проводили интервью с рекламодателями, рисовали вайфреймы и обсуждали инсайты из данных, дублируя работу друг друга.
Я поднял эту тему в диалоге с маркетинг-директором Kickstarter. Мы вместе пришли к выводу, что эти тренды могут привести к появлению специалиста, который соберет в себе несколько профессий:
Думаю, уклона не будет. В долгосрочной перспективе человек, который будет отвечать за продукт в будущем, назовем его Product Expert, соберет в себе знания про бизнес, дизайн и маркетинг. Он будет использовать AI как основной инструмент и источник данных. AI будет подключена к сотням разных инструментов компании. Задачей специалиста будет глубоко знать продукт и задавать правильные вопросы. Например, «Какие 5 каналов приносят нам пользователей с низким retention rate?», «На какие мы тратим больше всего?», «Реинвестируй этот бюджет в 3 новых канала и сравни результат через два месяца».
На самом деле, в этом мало футуризма. Рутинно все это можно делать уже сейчас. Mixpanel умеет показывать, как пользователи из Нью-Йорка платят больше, но более короткий срок. Как в Чикаго платят меньше, но намного больший срок. Какие есть возможные сценарии и почему так происходит. В июле в Google Analytics появился голосовой интерфейс, у которого можно спрашивать инсайты про свои данные.
Важно понимать, что сценарий слияния навыков не произойдет за ночь или в ближайшее время. Маркетологи никогда не проснутся и не услышат по радио по дороге на работу, что они больше не нужны. Я сравнил бы это с навыком продажи рекламы по радио. Десять лет назад маркетологу или рекламному агентству, нужно было звонить в отделы продаж на радиостанции и обсуждать условия партнерства. Реклама на радио не умерла, как и само радио. Но благодаря programmatic advertising робот может сам торговаться за цену, узко таргетировать ролик под аудиторию, параллельно включать такие каналы как Spotify Audio Ads, собирать точные данные и даже потом продавать эти данные в качестве инсайтов другим. Да, многие до сих пор договариваются о рекламе по телефону, но 40% всей онлайн рекламы в мире уже запускается через programmatic. В результате, задача осталась той же – продавать аудио рекламу, но теперь у маркетолога требуют знания programmatic-инструментов, а не толстую телефонную книгу.
Я верю, что, прежде всего, нужно работать в продукте. Благодаря тому, что команда полностью отвечает за успех (или провал) продукта, вырабатывается правильное мышление: проблему нельзя «слить» на ошибку клиента. Продуктовые команды заинтересованы не иметь лишних людей в штате, потому что компания зарабатывает на продаже продукта, а не людей. Продуктовые компании становятся первыми адептами любого подхода в оптимизации расходов, особенно, если растет эффективность. Возьмем, к примеру, навык инжиниринга у дизайнера. Если дизайнер умеет верстать, он экономит время на переговоры и может быстро показать свое видение взаимодействия.
Мне нравится детальное исследование Юрия Ветрова про алгоритмический дизайн и будущее UI. Думаю, UI будет полностью автоматизирован, а experience навыки, которые дублирует и дизайнер, и маркетолог (интервью, анализ рынка, анализ продукта, флоу и воронка) могут слиться в одну профессию.
Если воспринимать дизайн влияние на то, как продукт работает, а не выглядит, то дизайнером. Но я перестал делить эти навыки. Работая с Netflix или Readdle я понял, что компании нужен product guy, который приносит результат, а не член команды, который не видит дальше своих узких обязанностей. Например, отправляя емейл на миллионы пользователей, каждая деталь важна. Чтобы правильно приоритизировать эти детали, желательно сделать исследование, собрать данные о том, кому мы отправляем письмо, на каком он этапе использования продукта и что хотел бы от нас узнать. Кто должен делать это исследование: дизайнер, продуктовый менеджер или маркетолог? Возможно, аналитик? Это не важно. Важно, чтобы product guy отправил миллионы писем, которые принесут пользу. Он может назвать себя, как хочет.
Согласно исследованию McKinsey, AI в ближайшее время заберет на себя рутинные задачи в работе. Это освободит время для более детального продумывания стратегии продукта и обучению. Такой тренд может разделить на тех, кто расширяет свои знания в других сферах и может взять на себя больше задач, и тех, кто не хочет учиться дальше своего навыка (я отвечаю только за фронтенд).
Причина, почему компании прямо сейчас не начнут объединять смежные профессии для оптимизации расходов — AI для этого еще недостаточно развит. Сегодня инструменты больше напоминают более удобный гаечный ключ, чем виртуального члена команды, но это изменится. Ситуация напоминает Uber и машины на автопилоте. Пока машины на автопилоте еще не могут массово возить людей, компания нанимает водителей. Но когда технология будет готова, людей придется уволить.
Зависит от того, как быстро AI массово придет в офисы. И насколько от его навыков показывать информацию и делать выводы эволюционирует возможность самостоятельно принимать решения. Harvard Business Review прогнозирует автоматизацию 47% всей человеческой работы до 2033 года.
Более детально послушать о перспективе слияния профессии маркетолога и дизайнера можно послушать на лекции Павла Кузнецова 29 октября на конференции SE-2017.
Користувацький досвід для всіх і кожного особисто
Ліки від нудних дзвінків
Неоморфізм: український внесок у світовий UI-дизайн
Як ставити цілі та досягати їх
Шпаргалка: перевірте, чи не використовуєте ви російські шрифти у своїй роботі
Киньте 10 гривень: як закривати збори з невеликою аудиторією в соцмережах