CMO deler, hvilke tiltag marketingfolk skal tage

Kelly Cheng er CMO hos Goldcast, hvor hun leder den globale marketingorganisation.

Vi satte os ned med hende for at høre alt om, hvordan hun har gentænkt sin strategi for indholdsmarkedsføring med AI. Her er, hvad hun fortalte os.

AI redefinerer grundlæggende CMO'ernes rolle

Jeg hedder Kelly Cheng og er CMO hos Goldcast, hvor jeg leder en global marketingorganisation, der dækker hele B2B-GTM-indsatsen, herunder brand og indhold, produktmarketing, vækst og efterspørgselsgenerering, marketingdrift og community.

Teamet arbejder på tværs af USA, Storbritannien og Indien og understøtter både Goldcast som et selvstændigt produkt og vores integration i Cvents bredere event cloud-portefølje efter opkøbet.

Min rejse frem til dette øjeblik er blevet formet af at lede marketingteams gennem hvert større platforms­skifte i det seneste årti – fra indholdsmarkedsføring til ABM og produktledet vækst og nu AI.

Jeg har lært, at de marketingledere, der vinder, ikke er dem, der jagter enhver ny trend. Tilpasningsdygtige ledere bruger disse skift til grundlæggende at gentænke, hvordan deres teams arbejder, hvad de måler, og hvor de skaber værdi.

AI er den største drivkraft, vi nogensinde har stået over for, og den tvinger CMO'er til at redefinere selve rollen. Arbejdet handler mindre om at administrere kanaler og kampagner og mere om at opbygge lærende organisationer, der kan bevæge sig i markedets tempo.​​​​​​​​​​​​​​​​

Sådan muliggør AI et skift fra kampagneledet til indholdsdrevet arbejde

Den største ændring, vi har foretaget med AI, var at gå fra en kampagneledet driftsmodel til en indholdsdrevet model drevet af AI.

Historisk set planlagde vores team i kvartalsvise kampagnecyklusser, hvor hvert program havde en separat brief, en liste over materialer og en tidsplan. I løbet af det seneste år har vi omstruktureret vores arbejdsgange omkring en kontinuerlig indholdsmotor. AI håndterer nu genanvendelse, oprettelse af første udkast og forberedelse af distribution, hvilket flytter teamets energi opstrøms til idéer, synspunkter og kvalitetskontrol.

Det resulterede i et markant løft i produktion og hastighed, hvor vi producerer fire til fem gange så mange materialer pr. kildestykke. Men den vigtigere ændring er kulturel: Teamet tænker nu i målgrupper og fortællinger snarere end kampagner og leverancer, hvilket har gjort arbejdet både bedre og mere strategisk.

Ud over stigningen i mængden af indhold har AI-understøttet kontoscor­ring og personalisering også øget engagementet i vores ABM-programmer. Og vi har reduceret omkostningen pr. kvalificeret mulighed i betalte kanaler markant ved at bruge AI til at teste kreative variationer i en skala, vi ikke kunne tidligere.

Sådan gennemgribende ændrer du arbejdsgange for indholdsmarkedsføring

Her er et eksempel på, hvordan et enkelt webinar eller arrangement på en time bliver til en komplet indholdspakke til flere kanaler på dage i stedet for uger.

Arbejdsgangen begynder med det live-arrangement, hvor vi automatisk optager videoen og den fulde transskription. Herfra genererer AI den første bølge af afledte materialer, herunder et opsummerende blogindlæg, en ledelsesopsummering, kort med vigtige citater, klip til sociale medier, en e-mailopsummering og salgsunderstøttende tekstbidder, der er tilpasset specifikke målgruppeprofiler.

Vores team tilføjer synspunkter, redaktionel finish og brandets stemme baseret på menneskelig dømmekraft.

Derefter håndterer AI forberedelsen af distributionen ved at udarbejde LinkedIn-opslag for hver taler og vores ledelsesteam, generere variationer af emnelinjer til e-mails, skabe korte videoredigeringer med undertekster til organisk aktivitet på sociale medier og skrive personlige udgående beskeder, som salgsteamet kan dele med målrettede konti.

Resultatdata strømmer tilbage til et kontrolpanel, hvor AI opsummerer, hvad der fungerer på tværs af formater og målgrupper. Denne indsigt indgår derefter i briefen for det næste program.

Resultatet er, at indhold, der tidligere kun levede i en uge, nu skaber engagement og pipeline i 60 til 90 dage, og at teamet bruger sin tid på idéer og strategi i stedet for produktion.​​​​​​​​​​​​​​​​

Sådan kan AI skade differentieringen

Kelly deler

Tidligt lænede vi os for kraftigt op ad AI til indhold i første udkast, og resultatet begyndte at føles generisk, hvilket svækkede branddifferentieringen.

AI har ikke leveret inden for pipeline og efterspørgselsgenerering.

Det har hjulpet os med at arbejde hurtigere og producere mere, men det har ikke ændret vores evne til meningsfuldt at skabe efterspørgsel i konti, der ikke allerede kender os. Generativt indhold, AI-personaliserede e-mails og automatiseret outbound giver hurtigt aftagende udbytte, fordi alle konkurrenter har adgang til de samme værktøjer. Derfor er barren for at trænge igennem højere end før, ikke lavere.

Tidligt lænede vi os for kraftigt op ad AI til indhold i første udkast, og resultatet begyndte at føles generisk, hvilket svækkede branddifferentieringen. Vi måtte genindføre stærkere redaktionelle standarder og lag af synspunkter oven på alt AI-genereret arbejde.

Det er også værd at bemærke, at når 95 % af køberne på et givent tidspunkt ikke er på markedet, er indfangning et lille spil. Det større spil er at skabe efterspørgsel ved at forme den måde, folk tænker på kategorien, længe før de er klar til at købe. Det kræver færre, bedre indholdsstykker med et reelt synspunkt, ikke mere af det samme.

Sådan bør indholdsstrategier omlægges

Vi har foretaget tre store ændringer i vores indhold.

1. Vi forankrer alt i originale synspunkter og proprietære data: undersøgelser fra vores fællesskab, kundeindsigter og benchmarks, som ingen andre har. AI kan remixe eksisterende indhold, men kan ikke skabe et nyt perspektiv eller førstepartsdata, så det er her, voldgraven ligger.
2. Vi satser massivt på formater, som AI ikke kan efterligne godt, især livevideo, podcasts, historiefortælling fra ledere og fysiske arrangementer, hvor den menneskelige stemme og tilstedeværelse er selve produktet.
3. Vi er gået fra bred distribution af indhold til at opbygge ejede fællesskaber og målgrupper, hvor vi har en direkte relation til marketingfolk uden en algoritme imellem os.

Den mentale model er enkel: På et AI-mættet marked følger opmærksomheden tillid, og tillid følger et genkendeligt synspunkt, et ægte menneske og et fællesskab, der værdsætter det, du siger.

Hvorfor mennesker håndterer synspunkter, dømmekraft og relationer

AI driver altså nu det meste af vores eksekvering og analyse: genanvendelse af indhold og første udkast, målgruppesegmentering og kontoscore, variationer af annoncekreativer, resultatrapportering, konkurrentovervågning og endda tidlige udkast til briefings og e-mails. Det omformer også research, hvor vi bruger AI til at sammenfatte kundesamtaler, win/loss-data og samtaler i fællesskabet til indsigter, som teamet kan handle på inden for timer i stedet for uger.

Det, der udtrykkeligt forbliver menneskeligt, er alt, der er knyttet til synspunkter, dømmekraft og relationer. Strategi og positionering, udvikling af narrativer, historiefortælling fra ledere, relationer til kunder og influenter samt udvikling af kreative koncepter forbliver alt sammen hos mennesker.

Årsagen er enkel: AI er fremragende til mønstergenkendelse baseret på det, der allerede findes, men marketingledelse handler om at beslutte, hvad dit brand står for, og hvor markedet bevæger sig hen, og det kræver overbevisning, sans for kvalitet og ansvarlighed, som du ikke kan outsource.

De teams, der vinder, bliver dem, der bruger AI til at frigøre mere tid til netop dette menneskelige arbejde, ikke mindre.

Sådan muliggør AI en model for løbende planlægning

Det system, de fleste ledere bør redesigne, er kadencen for marketingplanlægning og -evaluering. De fleste teams arbejder stadig efter en kvartalsvis planlægningscyklus for kampagner, gennemfører månedlige evalueringer og er stærkt afhængige af forsinkede målepunkter som MQLs og pipeline. Den rytme passede til en verden, hvor det tog seks til otte uger at producere og lancere en kampagne. Men i et AI-udvidet miljø, hvor et team kan producere, teste og iterere på indhold og kreative elementer på få dage, bliver kvartalsplanlægning flaskehalsen. Teams sidder på AI-kapacitet og venter på den næste planlægningscyklus for at tage den i brug.

Vi redesignede dette ved at gå over til en model for løbende planlægning: en klar årlig fortælling, kvartalsvise temaer og ugentlige redaktionelle cyklusser samt programgennemgange, hvor teamet næsten i realtid beslutter, hvad der skal styrkes, droppes eller remixes baseret på engagementssignaler.

AI håndterer datasammenfatningen og fremhæver, hvad der fungerer, mens teamet træffer hurtigere og mindre beslutninger i stedet for færre og større. Det resulterede i en markant højere træfsikkerhed for indhold og kampagner, fordi vi lærer og tilpasser os ugentligt i stedet for kvartalsvist.

Hvorfor marketingteamets strukturer skal ændres med AI

De fleste marketingorganisationer er stadig bygget op omkring kanalspecialister. Der er en tekstforfatter, en e-mailmarketer, en manager for betalt annoncering og en ansvarlig for sociale medier, hvor hver person ejer sit område og sine leverancer.

Denne struktur gav mening, da hver kanal krævede dybtgående, specialiseret håndværk og en masse manuel produktion. I en AI-understøttet verden falder produktionsarbejdet i hver af disse områder drastisk i omkostning og tidsforbrug, hvilket betyder, at et organisationsdiagram med fokus på produktion optimerer for det forkerte.

Redesignet går fra kanalbaserede roller til målgruppe- og resultatbaserede teams. I stedet for et indholdsteam, et efterspørgselsteam og et socialt medieteam opbygger man små tværfunktionelle teams, der ejer en specifik målgruppe eller indsats fra ende til anden, mens AI håndterer det meste af produktionslaget nedenunder.

Rollerne i disse teams ændrer sig også: Du har brug for færre rene udførere og flere mennesker, der kan arbejde med strategi, redaktionel dømmekraft, promptudvikling og kreativ retning på tværs af flere formater.

Ledere, der ikke redesigner deres organisationer på denne måde, ender med oppustede teams opdelt i siloer, som forsøger at konkurrere med mere slanke, hurtigere og AI-baserede teams. Og det gab vil hurtigt blive større.

Hvorfor implementering af AI er et forandringsledelsesproblem forklædt som et teknologiproblem

Implementering af AI er et forandringsledelsesproblem forklædt som et teknologiproblem, og hvis du behandler det omvendt, koster det dig tid og troværdighed.​​​​​​​​​​​​​​​​

Vores første AI-pilotprojekter fokuserede på oplagte gevinster som indholdsgenerering og personalisering af e-mails, og vi behandlede dem som lanceringer af værktøjer. Vi overså, at AI grundlæggende ændrer, hvem der gør hvad, hvordan arbejdet bliver gennemgået, og hvad der definerer “godt”, og vi redesignede ikke arbejdsgangen eller rollerne, så de passede.

Det resulterede i hurtigere resultater, men ujævn kvalitet, hvor teammedlemmer enten blev for afhængige af AI eller nægtede at bruge det, uden en klar standard for nogen af delene.

Hvis jeg havde vidst det på forhånd, ville jeg være begyndt med driftsmodellen: omdefineret roller, fastsat kvalitetsstandarder, opbygget redaktionelle retningslinjer og trænet teamet i dømmekraft og arbejde med prompts, før jeg slap værktøjerne løs. Vi ville have undgået omkring seks måneder med ujævne resultater, intern frustration og et par stykker indhold, som ærligt talt aldrig burde være blevet offentliggjort.

Hvorfor CMO'er ikke må forveksle aktivitet med fremskridt

Kelly deler

Forveksl ikke aktivitet med fremskridt. Alle marketingteams skynder sig lige nu med at tage AI-værktøjer i brug, men de ledere, der kommer bedst ud af det [er] dem, der bruger dette øjeblik til at skærpe deres strategi, deres POV og kvaliteten af deres teams tænkning.

Forveksl ikke aktivitet med fremskridt. Alle marketingteams skynder sig lige nu med at tage AI-værktøjer i brug. Men de ledere, der kommer bedst ud af det, bruger dette øjeblik til at skærpe deres strategi, deres POV og kvaliteten af deres teams tænkning. Faktisk kan en større teknologistak afspore din indsats, hvis den ikke administreres effektivt og reelt skaber værdi for dit team.

Mit råd vil være tre ting:

1. Bliv skarp på, hvad kun dit brand kan sige, og forstærk det, fordi AI kommer til at oversvømme markedet med generisk indhold, og det eneste forsvar er overbevisning.
2. Investér i dit teams dømmekraft og sans for kvalitet, ikke kun deres fortrolighed med værktøjer, fordi flaskehalsen flytter sig fra produktion til skelneevne.
3. Beskyt det menneskelige arbejde: fællesskab, relationer, original research og fortælling. Det er her, andelen af opmærksomheden opbygges, og andelen af opmærksomheden vokser kumulativt, når alt andet bliver standardiseret.​​​​​​​​​​​​​​​​

Følg med

Du kan følge Kelly Chengs arbejde på LinkedIn.

Der kommer flere ekspertinterviews på The CMO Club!