La CMO partage les initiatives indispensables pour les marketeurs

Kelly Cheng est directrice marketing (CMO) chez Goldcast, où elle dirige l'organisation marketing mondiale.

Nous nous sommes entretenus avec elle pour comprendre comment elle a repensé sa stratégie de marketing de contenu avec l’IA. Voici ce qu'elle nous a partagé.

L’IA redéfinit fondamentalement le rôle des CMO

Je suis Kelly Cheng, directrice marketing chez Goldcast, où je dirige une organisation marketing mondiale couvrant l’ensemble de la stratégie B2B GTM, incluant la marque et le contenu, le marketing produit, la croissance et la génération de demande, les opérations marketing et la communauté.

L’équipe opère aux États-Unis, au Royaume-Uni et en Inde, soutenant à la fois Goldcast en tant que produit indépendant et notre intégration dans le portefeuille plus large de solutions cloud événementielles de Cvent, suite à l’acquisition.

Mon parcours jusqu’ici a été façonné par la direction d’équipes marketing à travers chaque grand bouleversement de plateforme de la dernière décennie, du marketing de contenu à l’ABM puis à la croissance dirigée par le produit, et maintenant l’IA.

J’ai appris que les leaders marketing qui réussissent ne sont pas ceux qui courent derrière chaque nouveauté. Les leaders adaptatifs utilisent ces changements pour repenser fondamentalement la manière dont leurs équipes opèrent, ce qu’ils mesurent, et où ils créent de la valeur.

L’IA est le plus grand catalyseur que nous ayons jamais affronté, et elle pousse les CMO à redéfinir le rôle lui-même. Le travail ne consiste plus à gérer des canaux et des campagnes, mais à bâtir des organisations apprenantes capables d’évoluer au rythme du marché.​​​​​​​​​​​​​​​​

Comment l’IA permet le passage des campagnes aux contenus

Le plus grand changement que nous avons opéré avec l’IA a été de passer d’un modèle opérationnel centré sur la campagne à un modèle centré sur le contenu, dynamisé par l’IA.

Historiquement, notre équipe planifiait des cycles de campagne trimestriels, chaque programme disposant d’un brief spécifique, d’une liste de supports et d’un planning précis. Au cours de l’année écoulée, nous avons restructuré nos opérations autour d’un moteur de contenu continu. Désormais, l’IA gère la réutilisation, la création des premiers jets et la préparation à la distribution, ce qui permet à l’équipe de concentrer son énergie en amont sur les idées, les points de vue et la qualité.

Cela a entraîné une augmentation significative de notre productivité et de notre rapidité : nous produisons désormais quatre à cinq fois plus de ressources à partir d’un seul contenu source. Mais le changement le plus important est culturel : l’équipe pense désormais en termes d’audience et de narration plutôt qu’en termes de campagnes et de livrables, ce qui rend le travail à la fois meilleur et plus stratégique.

Au-delà de l’augmentation de production de contenu, le scoring de comptes et la personnalisation assistés par l’IA ont aussi renforcé l’engagement sur nos programmes ABM. Nous avons également réduit de manière significative le coût par opportunité qualifiée sur nos canaux payants en utilisant l’IA pour tester des variations créatives à une échelle que nous n’aurions pas pu atteindre auparavant.

Comment réinventer les workflows de marketing de contenu

Voici un exemple de transformation : un simple webinaire ou événement d'une heure se convertit en quelques jours en un ensemble de contenus multi-canaux, au lieu de plusieurs semaines auparavant.

Le workflow démarre avec l’événement en direct, où la vidéo et la transcription complète sont capturées automatiquement. Ensuite, l’IA génère une première vague de contenus dérivés, notamment un billet de blog récapitulatif, un résumé exécutif, des cartes de citations clés, des extraits pour les réseaux sociaux, un email récapitulatif et des supports personnalisés d’aide à la vente pour différents profils.

Notre équipe ajoute ensuite son point de vue, une touche éditoriale et la voix de la marque, en utilisant son discernement humain.

Puis, l’IA prend en charge la préparation à la diffusion : rédaction des publications LinkedIn pour chaque intervenant et pour notre équipe dirigeante, génération de variantes d’objets pour les emails, création de montages vidéo courts avec sous-titres pour les réseaux sociaux organiques, et rédaction de messages personnalisés pour la prospection commerciale auprès de comptes cibles.

Les données de performance alimentent un tableau de bord, où l’IA résume ce qui fonctionne le mieux selon les formats et les audiences. Ces informations servent ensuite de base au briefing du programme suivant.

Le résultat, c’est que des contenus qui ne vivaient qu’une semaine auparavant génèrent désormais de l’engagement et de l’opportunité commerciale pendant 60 à 90 jours, et l’équipe consacre son temps aux idées et à la stratégie plutôt qu’à la production.​​​​​​​​​​​​​​​​

Comment l’IA peut nuire à la différenciation

Kelly partage ses réflexions

Au début, nous avons trop compté sur l’IA pour la rédaction des premiers jets, et le résultat a commencé à sembler générique, ce qui a nui à la différenciation de la marque.

L’IA n’a pas apporté de résultats en matière de création de pipeline et de génération de la demande.

Elle nous a permis d’aller plus vite et de produire davantage, mais elle n’a pas fondamentalement modifié notre capacité à créer de la demande auprès des comptes qui ne nous connaissaient pas déjà. Les contenus génératifs, les emails personnalisés par IA et l’outbound automatisé montrent vite leurs limites, car chaque concurrent a accès aux mêmes outils, ce qui fait que le niveau pour se démarquer est aujourd’hui plus élevé qu’auparavant, pas plus bas.

Au début, nous avons trop insisté sur l’IA pour les premiers jets de contenu, et le résultat est vite devenu générique, au détriment de la différenciation de la marque. Nous avons dû réinstaurer un niveau éditorial plus exigeant et ajouter des couches de point de vue sur tous les contenus générés par l’IA.

Il faut aussi noter qu’avec 95 % des acheteurs hors marché à tout moment, la captation n’est qu’une petite partie du jeu. L’enjeu principal réside dans la création de la demande en influençant la manière dont les gens perçoivent la catégorie bien avant qu’ils soient prêts à acheter. Cela nécessite moins de contenus, mais de meilleure qualité, avec une vraie vision, au lieu de toujours produire plus du même genre.

Comment les stratégies de contenu doivent être repensées

Nous avons procédé à trois grands changements dans notre contenu.

1. Nous ancrons tout dans une perspective originale et des données propriétaires : recherche menée auprès de notre communauté, retours clients et benchmarks exclusifs. L’IA peut réutiliser du contenu existant, mais elle n’est pas capable d’apporter une vision neuve ou des données de première main, c’est là que se trouve la barrière.
2. Nous appuyons fortement sur les formats que l’IA ne sait pas bien imiter, en particulier la vidéo en direct, les podcasts, les récits d’exécutifs et les événements physiques, où la voix et la présence humaines font tout l’intérêt.
3. Nous sommes passés d’une distribution de contenu large à la construction de communautés et d’audiences qui nous appartiennent, où nous avons une relation directe avec les marketeurs, sans intermédiaire algorithmique.

Le modèle mental est simple : dans un marché saturé par l’IA, l’attention suit la confiance, et la confiance se construit avec une opinion affirmée, de vrais humains, et une communauté qui valorise ce que vous dites.

Pourquoi les humains gèrent la vision, le jugement et les relations

Ainsi, l’IA pilote aujourd’hui la majeure partie de notre exécution et de notre analyse : réutilisation de contenu et premiers jets, segmentation d’audience et scoring des comptes, variantes créatives d’annonces, reporting de performance, veille concurrentielle, et même premiers brouillons de briefs et d’emails. Elle transforme aussi la recherche, puisque nous l’utilisons pour synthétiser les appels clients, les analyses win/loss et les conversations communautaires en informations exploitables en quelques heures plutôt qu’en semaines.

Ce qui reste strictement humain touche à la perspective, au jugement et aux relations. La stratégie et le positionnement, la construction du récit, les histoires d’exécutifs, les relations avec les clients et les influenceurs, la conception créative – tout cela demeure entre les mains des personnes.

La raison est simple : l’IA excelle à retrouver des schémas dans ce qui existe déjà, mais la direction marketing consiste à définir ce que représente votre marque et à anticiper les évolutions du marché, ce qui nécessite conviction, sens du goût et responsabilité – que l’on ne peut pas déléguer à une machine.

Les équipes gagnantes seront celles qui emploieront l’IA pour libérer plus de temps pour justement ce travail humain, pas moins.

Comment l’IA permet un modèle de planification continue

Le système que la plupart des dirigeants devraient repenser, c’est le rythme de planification et de revue marketing. La majorité des équipes fonctionne encore sur un cycle de planification trimestriel, organise des revues mensuelles et s’appuie beaucoup sur des indicateurs retardés comme les MQLs et le pipeline. Ce rythme convenait quand créer et lancer une campagne prenait six à huit semaines. Mais dans un environnement enrichi par l’IA, où l’équipe peut produire, tester et affiner contenus et créatifs en quelques jours, la planification trimestrielle devient un frein. On se retrouve à attendre le prochain cycle pour exploiter la capacité offerte par l’IA.

Nous avons changé cela en passant à un modèle de planification continue : un récit annuel clair, des thèmes trimestriels, et des cycles hebdomadaires de revue éditoriale et programmatique où l’équipe décide quasiment en temps réel sur quoi insister, quoi arrêter ou retravailler, selon les signaux d’engagement.

L’IA s’occupe de la synthèse des données et fait remonter ce qui fonctionne, tandis que l’équipe fait des paris plus rapides et plus petits au lieu de parier gros mais moins souvent. Cela nous a permis d’augmenter sensiblement le taux de succès des contenus et des campagnes, car l’apprentissage et l’ajustement sont hebdomadaires et non plus trimestriels.

Pourquoi les structures des équipes marketing doivent évoluer avec l’IA

La plupart des organisations marketing sont encore structurées autour de spécialistes des canaux. Il y a un rédacteur de contenus, un spécialiste de l’emailing, un responsable du média payant, un responsable des réseaux sociaux, chacun maîtrisant son domaine et ses livrables.

Cette structure avait du sens lorsque chaque canal exigeait un savoir-faire poussé et beaucoup de production manuelle. Dans un monde augmenté par l’IA, le coût et le temps de production dans chacun de ces domaines s’effondrent, ce qui signifie que l’organigramme axé sur la production optimise désormais pour de mauvaises priorités.

La refonte consiste à passer de rôles basés sur les canaux à des équipes motivées par le public et les résultats. Au lieu d'une équipe contenus, une équipe acquisition et une équipe social, vous formez de petites équipes transverses qui gèrent un public ou une dynamique spécifique de bout en bout, l’IA s’occupant de la plupart de la production sous-jacente.

Les rôles au sein de ces équipes évoluent également : vous avez besoin de moins d’exécutants purs et de plus de personnes capables de faire de la stratégie, du jugement éditorial, de l’ingénierie de prompts et de la direction créative sur plusieurs formats.

Les leaders qui ne revoient pas ainsi la structure de leur organisation se retrouveront avec des équipes hypertrophiées et en silos qui tenteront de rivaliser avec des équipes plus agiles, plus rapides, nativement axées sur l’IA. Et cet écart se creusera rapidement.

Pourquoi l’adoption de l’IA est un problème de conduite du changement déguisé en problème technologique

L'adoption de l’IA est un problème de conduite du changement déguisé en problème technologique, et la traiter dans l’autre sens vous fait perdre du temps et de la crédibilité.​​​​​​​​​​​​​​​​

Nos premiers pilotes IA se sont concentrés sur des victoires évidentes, telles que la génération de contenu et la personnalisation des emails, et nous les avons considérés comme des déploiements d’outils. Nous n'avons pas vu que l’IA modifie fondamentalement qui fait quoi, comment le travail est relu, et ce à quoi « bon » ressemble, et nous n’avons pas redessiné les workflows ni les rôles en conséquence.

Résultat : des productions plus rapides mais une qualité irrégulière, avec des membres d’équipe qui soit s’appuyaient trop sur l’IA, soit refusaient de l’utiliser, sans aucun standard clair dans un sens ou dans l’autre.

Si j’avais su cela dès le départ, j’aurais d’abord revu le modèle opérationnel : redéfini les rôles, fixé des niveaux de qualité, construit des garde-fous éditoriaux, et formé l’équipe au jugement et à l’utilisation des prompts avant de généraliser les outils. Nous aurions évité environ six mois de production incohérente, de frustration interne, et quelques contenus qui, franchement, n’auraient jamais dû sortir.

Pourquoi les CMO ne doivent pas confondre activité et progression

Kelly partage ses conseils

Ne confondez pas l’activité avec le progrès. Toutes les équipes marketing se précipitent actuellement pour adopter des outils d’IA, mais les leaders qui prendront l’avantage sont ceux qui profitent de ce moment pour affûter leur stratégie, leur angle de vue et la qualité de la réflexion de leur équipe.

Ne confondez pas l’activité avec le progrès. Toutes les équipes marketing se ruent actuellement sur les outils d’IA. Mais ceux qui prendront l’avantage sont les leaders qui mettent ce moment à profit pour clarifier leur stratégie, leur point de vue et la qualité de la réflexion de leur équipe. En fait, une pile technologique élargie pourrait même handicaper vos efforts, si elle n’est pas gérée efficacement et ne présente pas une véritable valeur pour votre équipe.

Mon conseil tiendrait en trois points :

1. Clarifiez ce que seule votre marque peut affirmer et renforcez cet aspect, car l’IA va inonder le marché de contenus génériques, et la seule défense est la conviction.
2. Investissez dans le jugement et le goût de votre équipe, pas seulement dans la maîtrise des outils, car le goulot d’étranglement passe désormais de la production au discernement.
3. Protégez le travail humain : la communauté, les relations, la recherche originale et le storytelling. C’est ainsi que l’on construit la notoriété, et celle-ci prend de la valeur lorsque tout le reste devient une commodité.​​​​​​​​​​​​​​​​

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