人工智能时代营销人员客户导向培养方式探讨

章璇（嘉兴学院商学院）

■引言

人工智能一般是指利用机器（含计算机程序）模拟人类感知、学习、认知、推理、决策、交互等过程的技术。人工智能浪潮势不可挡，在全球范围内重构经济活动各环节，对所有的行业和岗位都有极大的影响。在人工智能时代营销人员的客户导向特征也呈现出新的特点，人工智能导致营销有关岗位产生了更替，因此对于营销人员客户导向胜任特征的要求也随之变化。

■人工智能时代营销人员客户导向胜任特征要求

在电子商务行业中，AI技术的高效率将使电子商务某些初级工作岗位需求减少。这其中与营销有关的岗位为运营管理、营销推广、客户运营甚至电商美工等等。比如智能客服可以代替人工客服对大量重复的基础问题进行及时回复，大大减少人工客服坐席需求并提升客户响应速度，极大的节省了客服服务的成本。数据显示，86.5%的电商商家已采用平台提供的人工智能工具，其中智能化工具使用前三的是智能客服、店面设计以及生意参谋。在这些传统营销初级岗位被不同程度替代的同时，人工智能技术的应用也带来了新岗位。比如电子商务新的业态创造了诸如网络主播、新媒体运营、社群运营等岗位。此外，上述被人工智能所替代初级岗位的部门也还会产生相关的新岗位，例如智能客服如果希望达到较好的服务响应效果需要人工的智能客服训练师帮助训练客服机器人。而用来训练机器人的客户服务记录数据则需要通过人工的数据标注专员对记录中的不同元素根据训练需要进行不同方式的标注。其他岗位上的智能机器人也同样需要这样的数据标注和机器学习的训练过程才能达到岗位要求，因此这两种岗位的需求比较广泛。

岗位变化对营销人员的客户导向胜任特征也提出了新的要求。虽然带有人工智能的机器人可以做大量的基础营销工作并且有比人工岗位更高的效率。但是如果遇到客户提出的问题是没有训练过的，或者解决问题的场景过于复杂时，客服机器人解决这些问题的回答则往往不如熟练的人工客服更能让客户满意。机器人客服可以替代大量的初级人工客服的工作，但是无法完全替代优秀的人工客服熟练工的。

胜任力是心理学家戴维·麦克利兰(David· McClelland)1973年提出的用以区分高绩效员工的行为方式特征。这些特征被区分为基准胜任力和鉴别性胜任力，前者是从事岗位工作所必需的知识、技能等行为特征，后者才是将绩效优异者区分出来的关键因素。对于营销人员来说客户导向正是鉴别性胜任力特征之一，其本质上属于思维方式、态度甚至是个性这种内在心理素质的培养。因此传统营销中强调的客户导向的胜任特征的核心理念仍是适用于人工智能时代的，具备了客户导向态度和素质特征的优秀营销人员在人工智能时代也依然会是高绩效的人才。在企业的实际操作中未来的人工客服要同时承担服务客户以及训练机器人客服的工作，这就对该类岗位营销人员提出了更高的复合型人才的综合素质要求。

■人工智能时代营销人员客户导向的培养方式探讨

（一）强调客户导向软实力培养，强化人工智能实践环境

优秀营销人员所具备的客户导向特征同时综合了社交协商能力、同情心及创意这三种不易被人工智能取代的技能。因此在人工智能时代营销专业教育的培养体系中应该强化对这些核心素质的培养和考核。同时这种培养方案上的变化还应与强化人工智能实践环境结合起来。这些软实力要求因为是综合素质的体现，不能够通过单一的知识点或者课程讲授以及某个实践技能培训来短期习得，而需要通过系统设计的培养方案贯穿整个专业学位教育的若干年的培养来形成。因此客户导向的强化培养应该通过完整的营销专业人才培养方案来体现。

传统的营销专业培养方案中也有对这些软实力培养的要求，但是通常是在传统营销课程体系和理论体系的框架下来设计课程内容和考核方式，对于人工智能时代的营销环境和就业环境不能完全适应。一方面人工智能时代下营销环境发生了变化，营销方式和消费方式都有了很大变化，传统营销理论体系也正处于变革当中。另一方面随着人工智能时代营销岗位需求发生变化，对营销人员的基本技能要求也有了变化。比如对网络营销运营的基本技能，新零售手段的应用技能，社交营销的内容策划和媒介传播技能，基本的数据库运行和数据分析技能等等，同时一些新岗位因为是需要与人工智能机器人相互适配或者辅助来工作的，比如上文提到的客服训练师和数据标注员等岗位，因此要求从业人员具备对于人工智能系统运作方式、技术要有整体上的认知以及一定的操作经验。这些技能的训练是可以通过一些新的知识类课程设置和实践实训环节的训练来实现的，比如机器学习、计算机视觉、自然语言处理 NLP、语音识别 ASR、语音合成 TTS 等人工智能技术基本原理的了解等。但由于相应课程和技能训练师资和资源的缺少，传统的营销专业的人才培养方案中也就难以体现这些技能训练的有关设计内容。最后一方面就是上述提到的新的技能要求的实践实训环节，如果完全采用传统的营销专业人才培养的实验实训方式难以达到新技能的实践要求，从而影响最终的人才培养效果。上文提到的那些应用技能因为是新时代的实践要求，因此很少有成体系的理论知识，即便是教材也主要是现有做法或者案例的经验和操作方面的知识，因此很多这些技能的训练要依赖大量的实验操作最好是真实项目训练来实现。综上所述，在人工智能时代培养营销人才的客户导向，需要通过完整的体系化的人才培养方案的设计来实现。

（二）校企合作培养，扬长避短取得双赢

上述方案设计的思路容易理解，但其在真实的实施中有较大难度。如前所述，人工智能环境的实践项目开发，岗位模拟工作的训练条件有较高要求，学校方面在各种软硬件设施，数据资源，专业技术师资条件上较难匹配。反而一些大型的企业既有这方面的岗位需求也有这方面的条件。事实上目前很多企业的做法就是对招收的应届毕业生还是要有一个短期的技能培训以使其能适应人工智能相应各岗位技能要求的，因此企业在设施条件和培训人员上是有这些条件的。但是这种短期的训练只能训练技能，对于客户导向的软实力训练则很难达到效果。这方面恰恰是学校教育的强项，因此校企双方应该更加深入的合作，在学生还在校学习时就介入到客户导向以及其他鉴别性胜任力特征的培养中来。一方面通过企业提供的实践环境和技能培训锻炼学生的技能和岗位适应能力，另一方面校企双方要深度合作开发更适合的模拟训练素材和场景充实到已有的理论教学体系中，对于学生软实力培训和考核探讨更多样更多元更贴合真实岗位要求的方式能嵌入到学生实践和实习环节中。学生在校期间这样一个比较长的时期内，通过这种体系化的设置，可以使得学生对人工智能时代岗位要求的技能比较熟练，软性实力得到提升并不断的有所反馈，校方的培养效果更好学生满意度提高。而企业在这个长期的跟踪培养过程中也能够通过不间断的胜任力特征反馈信息很容易能够鉴别出优秀的营销人才为其所用，能够为企业节省时间成本和机会成本，形成源源不断为企业输送优质人才的良性循环。

■结束语

以客服训练师和数据标注员岗位优秀人才的选拔和培养现状中面临的问题来看，笔者认为恰恰可以通过企业与学校的深入合作来解决这些问题，提高人才输送和使用的效率。如前所述，企业可以与学校合作提供操作环境和培训师资力量将人工智能技能有关培训和训练任务在学生在校期间就进行培养，同时与学校合作打造更有针对性和真实场景的理论和实训项目，并且适度提供初级人工客服岗位供学生实践以及积累客户接触和服务经验。在此过程中双方要设计出合适的考核和反馈机制，使得学生在理论学习，技能培训，上岗服务中的表现和绩效能够体现出客户导向等胜任力特征以供学生自查和企业挑选合适定向培养对象。这样在学生在校几年中的学习和岗位实践对其客户导向的形成和素质评估能够起到有效的合力作用，从而同时提高企业用人效率，学校培养质量和学生满意度。因此在上文中提及的培养方案如何综合软实力提升和人工智能实践环境归根结底还是要依靠学校和企业深度的合作才能实现。