Grundlægger af marketingteknologi og marketingdirektør understreger vigtigheden af kontekst før integration af AI

Jean Bonnenfant har erfaring med at lede vækst og markedsføring hos B2B-teknologivirksomheder, og han er i øjeblikket medstifter og CMO hos den nystartede virksomhed Tinct.ai. Som eneansvarlig for markedsføringen er AI den eneste måde, han kan konkurrere på. Og han bruger det til at producere mere end de fleste små teams.

Vi satte os ned med ham for at finde ud af, hvordan han gør. Han sagde, at det hele handler om kontekstteknik.

Én markedsføringsmedarbejder med AI kan præstere bedre end et team 

Jeg har arbejdet med markedsføring i næsten 10 år. Jeg startede som markedsføringschef med primært fokus på indhold og noget vækstarbejde. Det førte til, at jeg kom med i Growth Tribe, Europas første akademi for væksthacking og AI, og det var dér, mit forhold til AI begyndte, længe før nutidens LLM-boom.

Hos Growth Tribe gennemførte vi eksperimenter med værktøjer til maskinlæring. Vi arbejdede med virksomheder som Dataiku, en fransk ML-virksomhed, hvor vi integrerede AI i kundeprojekter, når datamængderne berettigede det. Det omfattede klyngedannelse, prædiktiv modellering og mønstergenkendelse. Det var ikke prangende, men det virkede, og det gav mig et solidt grundlag for at forstå, hvad AI kan, sammenlignet med hvad det lover.

Derefter arbejdede jeg inden for FinTech og krypto, to brancher hvor data og hastighed har stor betydning. Så, lige før jeg grundlagde Tinct AI, arbejdede jeg hos Lleverage, en AI-automatiseringsplatform, hvor jeg arbejdede med AI-værktøjer i stor skala. Den erfaring var den sidste brik, der gav mig selvtilliden til at bygge noget selv.

I dag er jeg medstifter og CMO hos Tinct AI. Vi bygger AI-drevet personalisering til B2B-landingssider, specifikt til ABM-kampagner. Hver virksomhed, du målretter, ser en version af din landingsside, der er tilpasset den og identificeret via IP-genkendelse. Det er den slags produkt, jeg ville ønske havde eksisteret, da jeg tidligere i min karriere kørte kampagner.

Vores mål er at skalere uden at øge antallet af medarbejdere, hvilket kun er muligt, fordi jeg arbejder med AI. Derfor ser det, jeg laver nu, meget anderledes ud end traditionelle markedsføringsorganisationer. Jeg driver alle kanaler dagligt i samarbejde med AI-arbejdsgange. Definition af ICP, budskaber, CRM-integration og berigelse, udgående sekvenser, indholdsproduktion — det hele er mig, men det er aldrig kun mig. Jeg satser på, at én person, der arbejder med den rette AI-infrastruktur, kan præstere bedre end et team på fem, der arbejder uden den.

Hvorfor kontekstteknik er en afgørende markedsføringskompetence

Da LLM'er først fik deres gennembrud, brugte de fleste dem reaktivt. Brugerne havde en opgave, åbnede en chat og fik noget ud af det. "Skriv en e-mailsekvens til mig" eller "Lav et udkast til en artikel for mig." Denne tilgang var lejlighedsvis, transaktionel og i sidste ende begrænset.

Jeg holdt op med at betragte AI som en opgaveudfører og begyndte at se det som et infrastrukturlag. Kontekst danner grundlaget for denne infrastruktur.

Kontekstteknik er nu en af de vigtigste kompetencer inden for markedsføring. Det omfatter værktøjer som Claude Projects, systeminstruktioner, færdigheder og hukommelseslag — alt, der giver en AI dyb, struktureret kontekst om din ICP, positionering, USP'er, konkurrencesituation og tone. Når konteksten er korrekt, er alt, der bygges oven på den, også korrekt. Kvaliteten af resultatet forstærkes. Hvis dette lag er vagt, generisk eller forældet, vil alt det, AI producerer oven på det, også være det.

Enhver markedsføringsleder, der begynder sin AI-rejse, bør først fokusere intenst på dette kontekstlag. Gør det specifikt. Gør det præcist. Gør det til dit eget. Og sørg derefter for, at hvert værktøj, hver arbejdsgang og hvert automatiseret resultat tager udgangspunkt i det.

Hvis jeg havde vidst, at jeg først skulle investere i kontekstlaget, ville jeg have undgået uger med inkonsekvente resultater og omarbejde.

Den største ændring, jeg har foretaget det seneste år, har derfor været at investere betydelig tid i starten på at opbygge dette kontekstlag på tværs af alle mine systemer, arbejdsgange og platforme. Hver gang vores positionering udvikler sig, eller vi lærer noget nyt om vores ideelle kunde, opdaterer jeg konteksten overalt.

Som følge heraf kan jeg producere og distribuere materialer med en hastighed og ensartethed, der normalt ville kræve et helt team. Fundamentet gør det tunge arbejde. Det, jeg bygger oven på det, passer næsten sig selv.

Sådan udnytter jeg AI i udgående arbejdsgange

Sådan kører jeg udgående aktiviteter nu.

Processen begynder med opbygning og berigelse af lister. Jeg henter en liste over målvirksomheder fra vores ICP-definition og bruger AI-drevet berigelse til at tilføje firmografiske data, signaler om teknologistakken og relevant kontekst om hver virksomhed. Dataene sendes direkte til lemlist, som håndterer de udgående aktiviteter, mens Attio automatisk beriger og opdaterer dem, efterhånden som nye signaler kommer ind.

Derefter går jeg videre til budskaberne. Ved hjælp af et Claude Project, der er indlæst med hele vores ICP-kontekst, positionering og retningslinjer for tone, genererer jeg personaliserede udgående sekvenser for hvert segment. Det handler ikke blot om at udskifte et fornavn, men om reel variation i budskaberne baseret på virksomhedens profil, dens sandsynlige udfordringer og dens placering på vores liste over målvirksomheder.

Når potentielle kunder klikker videre til vores målside, bliver den automatisk personaliseret til deres virksomhed, som identificeres via IP-genkendelse. Budskaberne, de sociale beviser og vinklingen tilpasses alt sammen efter, hvem de er. Den personalisering, der begyndte i den udgående e-mail, stopper ikke ved kliket; den fortsætter gennem hele oplevelsen.

Svar og intent-signaler flyder tilbage til Attio, og derefter træder jeg personligt til. Alt før det øjeblik er AI. Alt fra det tidspunkt er mig.

Jeg indgår i arbejdsgangen på to tidspunkter: ved opsætningen og i samtalen.

Hvorfor fastholdelsesstrategier har brug for en AI-fornyelse

Toppen af salgstragten får al AI-opmærksomheden, fordi det er den mest synlige del af arbejdet. Annoncer, indhold, kampagner. Det er nemt at pege på og nemt at måle. Og AI er allerede begyndt at omforme den markant.

Men når det gælder fastholdelse, arbejder de fleste virksomheder stadig, som om det var for ti år siden. Manuelle kontaktpunkter, bred segmentering og generiske plejesekvenser, der behandler alle eksisterende kunder ens, uanset hvordan de opfører sig, eller hvad de har brug for.

Det er det stadie, der har størst behov for nytænkning, fordi AI gør noget muligt her, som ikke var muligt før: at behandle hver eneste kunde som et individ i stor skala uden et team på ti personer til at håndtere det. Personaliseret kommunikation gennem hele kundelivscyklussen, dynamisk indhold baseret på brugsmønstre og proaktiv kontakt udløst af reelle signaler i stedet for vilkårlige tidsplaner.

Ironien er, at det er inden for fastholdelse, pengene ligger. Det koster fem til ti gange mere at skaffe en ny kunde end at beholde en eksisterende. Alligevel retter de fleste marketingorganisationer stadig langt størstedelen af deres AI-investeringer og kreative energi mod toppen af salgstragten.

Det er muligheden for nytænkning. Og de fleste virksomheder har endnu ikke rørt ved den.

Jeans tanker

Når det gælder fastholdelse, arbejder de fleste virksomheder stadig, som om det var for ti år siden. Manuelle kontaktpunkter, bred segmentering og generiske plejesekvenser, der behandler alle eksisterende kunder ens, uanset hvordan de opfører sig, eller hvad de har brug for.

Hvordan AI's fordel også er dens største risiko

Inden for de seneste to måneder har jeg leveret det, som en traditionel opsætning realistisk set ville have taget et år at gennemføre. En komplet infrastruktur til udgående aktiviteter, berigelse af CRM, indholdsproduktion på tværs af kanaler, onboarding af designpartnere og budskabsrammer. Jeg gennemførte det hele alene med AI som min assistent.

Der findes en fortælling om, at man kan arbejde en halv time om dagen, hvis man bruger AI. Det var ikke det, der skete for mig. I stedet blev loftet for, hvad jeg kunne nå, hævet dramatisk. Jeg lavede ikke mindre arbejde; vi lavede eksponentielt mere.

Ud over mængden faldt fejlprocenten på visse opgaver også mærkbart. Dataindtastning, research, strukturerede output. AI er mere konsekvent end et træt menneske sidst på en lang dag.

Når det er sagt, er kvalitetskontrol i højt tempo en udfordring. Når man arbejder hurtigt og producerer meget, er der risiko for, at ting slipper igennem, som en langsommere og mere manuel proces ville have fanget. Man skal forblive disciplineret og forhindre, at mængden bliver en undskyldning for lavere standarder.

Men samlet set? Produktivitetsforskellen er reel og betydelig. AI gav mig ikke mere fritid; den gav mig større løftestangseffekt.

Jeans tanker

Man skal forblive disciplineret og forhindre, at mængden bliver en undskyldning for lavere standarder.

Sådan forandrer AI tekstforfatning

Jeg er tekstforfatter af natur. Skrivning har altid været min ting, og i lang tid troede jeg, at det var den sidste færdighed, AI nogensinde på troværdig vis ville kunne efterligne. Man kan automatisere data, automatisere distribution og automatisere målretning. Men stemme? Nuancer? Evnen til at få nogen til at føle noget med en sætning? Jeg var overbevist om, at det var menneskets område.

Og jeg mener stadig, at det er sandt for litteratur. Jeg har ikke set en roman eller en bog skrevet af AI, som har berørt mig. Den grænse tilhører stadig mennesker.

Men når det gælder forretningsskrivning? Måned efter måned ser jeg, hvordan den bliver bedre. Og med kontekstbaseret udvikling er afstanden blevet mindre hurtigere, end jeg nogensinde havde forventet. Giv en AI en struktureret ICP, en detaljeret stilguide, ægte brandeeksempler og tilstrækkelig kontekst at arbejde ud fra, så kan outputtet oprigtigt videreføre et brands stemme. Ikke bare acceptabelt. Godt.

Hos en tidligere virksomhed byggede jeg en hel blog ved hjælp af et Claude Project, som jeg trænede med en meget specifik systemprompt og et langt, detaljeret stil­dokument. Det var ikke blot nogle få punktopstillinger om tone, men et reelt dokument på flere sider, bygget op omkring tekster, som jeg oprigtigt elskede at læse og gerne ville efterligne.

Outputtet var ikke generisk AI-indhold. Det havde en ægte, konsekvent stemme. Hvis man kender til skrivning, ville man ikke forveksle det med noget andet. Det havde en rytme, et perspektiv og en måde at indramme idéer på, som føltes bevidst.

Så den antagelse, jeg havde holdt fast i i årevis – at AI altid ville have svært ved skrivehåndværket – er væk. Og det er smukt at se. Selv når det forandrer noget, jeg troede var mit.

Sådan smelter AI's og menneskers roller sammen i marketingbeslutninger

I praksis er der ikke en klar opdeling mellem, hvad mennesker bør gøre, og hvad AI bør gøre. Det er aldrig enten-eller. Det er et spektrum.

AI informerer eller driver næsten alle vores beslutninger. Udgående sekvenser, indhold, berigelse af CRM-data, forfinelse af ICP, budskaber. AI er involveret i alle faser. Men mennesker er ikke ude af billedet.

Tænk på det på denne måde: AI håndterer mængden, hastigheden og det første udkast til alting. Et menneske er altid med i processen for at fange særtilfælde, udøve dømmekraft og sikre, at det, der sendes ud, giver mening i konteksten. Dette menneskelige lag er ikke en specifik rolle eller opgave. Det er vævet ind i enhver arbejdsgang.

Dømmekraft forbliver menneskelig. At vide, hvornår noget er teknisk korrekt, men strategisk forkert. At mærke, hvornår et budskab vil ramme rigtigt eller falde til jorden. At se, hvornår en tendens er værd at hoppe med på, og hvornår den vil ældes dårligt på to uger. At forstå nuancerne i en samtale med en potentiel partner, som ingen prompt fuldt ud kan indfange. Det er i de øjeblikke, jeg træder til, og de opstår hele tiden.

Så det handler mindre om AI over for menneskelige aktiviteter og mere om at sikre, at en menneskehånd altid styrer retningen, selv når AI udfører det meste af arbejdet.

Hvorfor anvendelsen af AI er vigtigere end værktøjerne

Værktøjerne er allerede utrolige. Faktisk er de længere fremme end vores samlede evne til at bruge dem godt. Og forskellen mellem det, AI kan gøre, og det, de fleste får ud af det, skyldes ikke et problem med værktøjerne. Det er et menneskeligt problem.

Det, der gør det særligt interessant, er, at selv de mennesker, der aktivt bruger AI hver dag, føler sig bagud. Jeg føler mig bagud. Der kommer altid en ny model, funktion eller arbejdsmetode, ofte så sent som i sidste uge, som jeg endnu ikke har taget til mig. Det er min virkelighed, og jeg er dybt nysgerrig og investerer bevidst tid i at holde mig tæt på dette område.

Når jeg tænker på en person, der er mindre nysgerrig, mindre engageret og mindre motiveret for at eksperimentere, er forskellen enorm. Ikke fordi værktøjerne er svære at bruge, men fordi anvendelsen kræver et ændret tankesæt, som ingen softwareopdatering kan levere.

Den største gevinst i enhver marketingorganisation er ikke at finde et bedre værktøj. Det er at opkvalificere medarbejderne, så de tænker anderledes over, hvordan de arbejder. Hvilke opgaver de uddelegerer til AI, hvordan de strukturerer deres prompts, og hvordan de opbygger og vedligeholder kontekst. Det er den kompetence, der vokser over tid, og de fleste organisationer investerer for lidt i den.

Hvorfor marketingledere bør turde ødelægge ting

Mit råd er enkelt: Eksperimentér. Mere, end du tror, du behøver.

Det er ikke nu, du skal uddelegere din nysgerrighed over for AI til en på dit team og vente på en rapport. Du er nødt til selv at få fingrene i det. Byg ting. Ødelæg ting. Prøv arbejdsprocesser, der måske ikke fungerer. Den eneste måde at udvikle en ægte dømmekraft omkring, hvad AI kan og ikke kan, er gennem direkte erfaring, ikke observation.

Ledere har en tendens til at blive på det strategiske niveau og lade andre udføre det operationelle arbejde. Den instinktive tilgang skal væk lige nu. Forskellen mellem ledere, der aktivt bygger med AI, og dem, der bare taler om det, vokser hurtigt. Det kan ses på kvaliteten af deres beslutninger.

At være leder fritager dig ikke for at gå ned i detaljerne. Hvis noget, kræver dette øjeblik det modsatte. Jo mere du selv eksperimenterer, desto bedre bliver din intuition, desto bedre bliver dit team, og desto bedre bliver din strategi.

Så eksperimentér. Byg. Bliv ved med at være nysgerrig. Og vent ikke, til du føler dig klar, for det øjeblik kommer ikke. Den eneste vej igennem det er at gå igennem det.

Følg med

Du kan følge Jean Bonnenfants rejse på LinkedIn, mens han egenhændigt får Tinct.ai til at vokse.

Der kommer flere ekspertinterviews, så opret en gratis konto for at følge med i The CMO Club!