Il Fondatore e CMO di Marketing Tech Sottolinea l’Importanza del Contesto Prima di Integrare l’IA
Scopri come un marketer solitario utilizza l'IA e l'ingegneria del contesto per ampliare le campagne, automatizzare i flussi di lavoro e competere con team più grandi, con approfondimenti pratici su adozione ed esecuzione.
Sfruttare l'IA: Jean Bonnenfant utilizza l'IA per amplificare il suo lavoro di marketing come unica persona nello startup Tinct.ai.
Ingegneria del contesto: Costruire un solido livello di contesto è fondamentale per strategie di marketing efficaci guidate dall'IA.
Automazione outbound: L'IA potenzia il marketing outbound con sequenze personalizzate ed esperienze dinamiche sulle landing page.
Ridefinire la retention: L'IA può rivoluzionare la fidelizzazione del cliente rendendo possibile una comunicazione personalizzata e un contatto proattivo.
Equilibrio umano-IA: Un marketing di successo integra l'efficienza dell'IA con la supervisione umana per mantenere la rilevanza strategica.
Jean Bonnenfant vanta una storia di leadership nella crescita e nel marketing presso aziende tech B2B, ed è attualmente cofondatore e CMO della startup early-stage Tinct.ai. Essendo un reparto marketing di una sola persona, l’IA è l’unico modo in cui può competere. E la sta sfruttando per produrre più di quanto riescano a fare la maggior parte dei piccoli team.
Ci siamo seduti con lui per capire come ci riesce. Ci ha detto che tutto ruota attorno all’ingegneria del contesto.
Un marketer dotato di IA può superare un intero team
Mi occupo di marketing da quasi 10 anni. Ho iniziato come marketing manager, concentrandomi soprattutto sui contenuti e facendo un po’ di lavoro sulla crescita. Questo mi ha portato a entrare in Growth Tribe, la prima academy europea per il growth hacking e l’IA, e proprio lì è iniziato il mio rapporto con l’IA, molto prima del boom odierno degli LLM.
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In Growth Tribe abbiamo fatto esperimenti con strumenti di machine learning. Abbiamo lavorato con aziende come Dataiku, un’azienda francese di ML, integrando l’IA nei progetti dei clienti quando i volumi di dati lo giustificavano. Questo includeva clustering, modelli predittivi e riconoscimento di pattern. Non era appariscente, ma funzionava, e mi ha dato una solida base su ciò che l’IA può davvero fare rispetto a ciò che promette.
Dopo di ciò, ho lavorato nel settore FinTech e nel settore crypto, due industrie dove i dati e la velocità sono fondamentali. Poi, poco prima di fondare Tinct AI, ho lavorato in Lleverage, una piattaforma di automazione basata su IA, operando su scala reale con strumenti IA. Quell’esperienza è stata il tassello finale che mi ha dato la fiducia per costruire qualcosa di mio.
Oggi sono cofondatore e CMO di Tinct AI. Costruiamo personalizzazione supportata da IA per landing page B2B, in modo specifico per campagne ABM. Ogni azienda target vede una versione della landing page adattata a sé, identificata tramite riconoscimento IP. È il tipo di prodotto che avrei voluto quando gestivo campagne all’inizio della mia carriera.
Il nostro obiettivo è scalare senza aumentare il numero di persone, cosa possibile solo perché lavoro con l’IA. Perciò, quello che faccio oggi è molto diverso dalle classiche strutture organizzative di marketing. Gestisco tutti i canali ogni giorno, collaborando con workflow basati su IA. Definizione ICP, messaggi, integrazione ed enrichment CRM, sequenze outbound, produzione di contenuti: sono sempre io, ma in realtà non sono mai solo. Scommetto che una persona con l’infrastruttura IA giusta possa superare un team di cinque senza.
Perché l’ingegneria del contesto è una competenza chiave nel marketing
Quando gli LLM sono esplosi, la maggior parte li usava in modo reattivo. Gli utenti avevano un compito, aprivano una chat e ottenevano qualcosa. "Scrivimi una sequenza di email" oppure "Bozzami un articolo". Questo approccio era puntuale, transazionale e, in fin dei conti, limitato.
Ho smesso di pensare all’IA come semplice esecutore di compiti e ho iniziato a vederla come uno strato infrastrutturale. Il contesto è la base di questa infrastruttura.
Oggi l’ingegneria del contesto è una delle skill più importanti nel marketing. Include strumenti come Claude Projects, prompt di sistema, competenze, livelli di memoria — tutto ciò che conferisce all’IA un contesto profondo e strutturato sul tuo ICP, il tuo posizionamento, USPs, scenario competitivo e tono di voce. Quando il contesto è corretto, tutto ciò che vi si basa lo è altrettanto. La qualità dell’output cresce esponenzialmente. Se questo strato è vago, generico o obsoleto, tutto ciò che l’IA produrrà sopra sarà uguale.
Ogni leader marketing che inizia un percorso di IA dovrebbe prima ossessionarsi per quello strato di contesto. Rendilo specifico. Rendilo accurato. Fai che sia davvero tuo. E assicurati che ogni tool, workflow e output automatizzato vi si colleghi.
Se avessi saputo investire subito nel layer contestuale, avrei evitato settimane di output incoerenti e rifacimenti.
Così, la più grande novità dell’ultimo anno è stata dedicare molto tempo all’inizio per costruire quello strato di contesto in tutti i miei sistemi, flussi e piattaforme. Ogni volta che il nostro posizionamento evolve o scopriamo qualcosa di nuovo sul nostro cliente ideale, aggiorno il contesto ovunque.
Il risultato? Riesco a produrre e distribuire asset a una velocità e con una coerenza che normalmente richiederebbe un team intero. È la base che fa il lavoro pesante. Quello che costruisco sopra si gestisce quasi da sé.
Quando il contesto è quello giusto, tutto ciò che vi si costruisce sopra sarà altrettanto corretto. La qualità del risultato si moltiplica. Se quello strato è vago, generico o obsoleto, tutto ciò che l’AI produrrà sopra sarà lo stesso.
Come sfruttare l’AI nei workflow outbound
Ecco come gestisco ora le attività outbound.
Il processo inizia con la creazione e l’arricchimento delle liste. Estraggo una lista di account target dalla nostra definizione di ICP e uso l’arricchimento basato su AI per aggiungere dati firmografici, segnali relativi allo stack tecnologico e contesto rilevante su ciascuna azienda. Questi dati alimentano direttamente le campagne outbound su lemlist, mentre Attio aggiorna e arricchisce automaticamente i dati man mano che arrivano nuovi segnali.
Poi passo alla messaggistica. Attraverso un progetto Claude caricato con tutto il nostro contesto ICP, posizionamento e linee guida di tono, genero sequenze outbound personalizzate per ogni segmento. Non si tratta solo di cambiare il nome proprio, ma di reali variazioni nei messaggi in base al profilo dell’azienda, ai loro possibili pain point e alla loro posizione nella lista degli account target.
Quando i prospect cliccano sulla landing page, questa viene automaticamente personalizzata per la loro azienda, riconosciuta tramite identificazione IP. Messaggi, social proof e inquadramento si adattano a chi sono. La personalizzazione iniziata nell’email outbound non si ferma al click: prosegue lungo tutta l’esperienza.
Le risposte e i segnali di intenzione confluiscono su Attio, e solo in quel momento intervengo personalmente. Tutto ciò che avviene prima di quel momento è AI. Da lì in avanti sono io.
Faccio parte del workflow in due punti: la preparazione e la conversazione.
Perché le strategie di retention hanno bisogno di una svolta AI
La parte alta del funnel riceve tutta l’attenzione dell’AI perché è la sezione più visibile del lavoro. Adv, contenuti, campagne. È facile da indicare e facile da misurare. E l’AI l’ha già trasformata in modo significativo.
Ma la retention è il campo dove la maggior parte delle aziende agisce ancora come dieci anni fa. Touchpoint manuali, segmentazione ampia e sequenze di nurturing generiche che trattano ogni cliente esistente allo stesso modo, indipendentemente da come si comporta o da ciò di cui ha bisogno.
È proprio questa la fase che necessita di una profonda revisione, perché l’AI oggi permette qualcosa che prima non era possibile: trattare ogni singolo cliente come un individuo, su larga scala, senza dover impiegare un team di dieci persone. Comunicazione personalizzata durante l’intero ciclo di vita, contenuti dinamici basati su pattern di utilizzo, azioni proattive attivate da segnali reali invece che da tempistiche arbitrarie.
L’ironia è che nella retention si trova il vero valore. Acquisire un nuovo cliente costa da cinque a dieci volte di più che mantenerne uno. Eppure la gran parte dei team marketing indirizza ancora energia creativa e investimenti AI prevalentemente nella parte alta del funnel.
Questa è l'opportunità di riprogettazione. E la maggior parte delle aziende non l’ha ancora colta.
Perché il grande vantaggio dell’AI è anche il suo rischio maggiore
Negli ultimi due mesi, ho portato a termine quello che, con una struttura tradizionale, avrebbe realisticamente richiesto un anno. L’intera infrastruttura outbound, l’arricchimento del CRM, la produzione di contenuti multi-canale, l’onboarding dei partner di design e i framework di messaggistica. Ho fatto tutto da solo, con l’AI al mio fianco come copilota.
Si racconta spesso che, grazie all’AI, si possa lavorare mezz’ora al giorno. Per me non è stato così. In realtà, si è alzato drasticamente il limite di ciò che era possibile portare a termine. Non ho lavorato meno; insieme abbiamo lavorato molto di più, in modo esponenziale.
Oltre al volume, anche il tasso di errore su determinati compiti è diminuito in modo evidente. Inserimento dati, ricerca, output strutturati. L’IA è più coerente di un essere umano stanco alla fine di una lunga giornata.
Detto questo, il controllo qualità alla velocità è una sfida. Quando ti muovi velocemente e produci molto, c’è il rischio che ti sfugga qualcosa che un processo più lento e manuale avrebbe intercettato. Devi restare disciplinato, evitando che il volume diventi una scusa per abbassare gli standard.
Ma tirando le somme? Il divario di produttività è reale e significativo. L’IA non mi ha regalato tempo libero; mi ha dato leva.
Come l’IA sta rivoluzionando il copywriting
Io sono un copywriter nell’anima. Scrivere è sempre stato il mio forte, e per tanto tempo ho creduto che fosse l’ultima abilità che l’IA potesse replicare in modo credibile. Puoi automatizzare i dati, la distribuzione, il targeting. Ma la voce? La sfumatura? La capacità di far provare qualcosa con una frase? Ero convinto che quello fosse territorio umano.
E lo penso ancora per la letteratura. Non ho mai visto un romanzo o un libro scritto da un’IA che mi abbia commosso. Quel confine appartiene ancora agli umani.
Ma per la scrittura business? Mese dopo mese, la vedo migliorare. E con l’ingegneria del contesto, il divario si è chiuso più velocemente di quanto avessi mai previsto. Dai a un’IA un ICP strutturato, una guida di stile dettagliata, veri esempi di brand e abbastanza contesto da cui partire: l’output può davvero veicolare la voce di un marchio. Non solo accettabile. Buono.
In un’azienda precedente, ho costruito un intero blog utilizzando un progetto Claude, che ho addestrato con un prompt di sistema molto specifico e un documento di stile lungo e dettagliato. Non erano pochi punti sul tono, ma un vero documento di più pagine basato su una scrittura che adoravo leggere e che volevo emulare.
L’output non era il classico contenuto generico prodotto dall’IA. Aveva una voce reale e coerente. Se conosci la scrittura, non lo confonderesti con altro. Aveva un suo ritmo, una propria prospettiva e un modo di presentare le idee che sembrava intenzionale.
Quindi, la convinzione che ho avuto per anni, che l’IA avrebbe sempre faticato con il mestiere della scrittura — non c’è più. E vederlo è affascinante. Anche quando rivoluziona qualcosa che ritenevo mio.
Come IA e ruoli umani si mescolano nelle decisioni di marketing
In pratica, non esiste una divisione netta tra ciò che dovrebbero fare gli umani e ciò che dovrebbe fare l’IA. Non è mai binario. È uno spettro.
L’IA informa o alimenta quasi tutte le nostre decisioni. Sequenze outbound, contenuti, arricchimento CRM, raffinamento ICP, messaggistica. L’IA è coinvolta in ogni fase. Ma gli umani non sono fuori dal quadro.
Pensala così: l’IA gestisce il volume, la velocità e la prima bozza di tutto. Un umano è sempre coinvolto per cogliere i casi limite, applicare il proprio giudizio e assicurarsi che ciò che viene prodotto abbia senso nel contesto. Questo livello umano non è un ruolo o un compito specifico. È intrecciato in ogni flusso di lavoro.
Il discernimento resta umano. Sapere quando qualcosa è tecnicamente corretto ma sbagliato da un punto di vista strategico. Percepire quando un messaggio funzionerà o fallirà. Saper riconoscere se una tendenza vale la pena seguirla oppure invecchierà male nel giro di due settimane. Comprendere la sfumatura di una conversazione con un potenziale partner che nessun prompt può cogliere appieno. Quelli sono i momenti in cui intervengo, e capitano costantemente.
Quindi, non si tratta tanto delle attività dell’IA contro quelle umane, ma di assicurarsi che una mano umana guidi sempre la direzione, anche quando l’IA fa la maggior parte del lavoro.
Il discernimento resta umano. Sapere quando qualcosa è tecnicamente corretto ma sbagliato da un punto di vista strategico. Percepire quando un messaggio funzionerà o fallirà. Saper riconoscere se una tendenza vale la pena seguirla oppure invecchierà male nel giro di due settimane.
Perché adottare l’IA è più importante degli strumenti
Gli strumenti sono già incredibili. In effetti, sono più avanti della nostra capacità collettiva di usarli bene. E quel divario tra ciò che l’IA può fare e ciò che la maggior parte delle persone ne ricava non è un problema di strumenti. È un problema umano.
Ciò che lo rende particolarmente interessante è che anche le persone che utilizzano attivamente l’IA ogni giorno si sentono indietro. Io mi sento indietro. Un nuovo modello, una nuova funzione o un nuovo modo di lavorare emerge sempre, spesso solo la settimana scorsa, e non l’ho ancora assimilato. Questa è la mia realtà, e sono profondamente curioso e investo deliberatamente tempo per restare vicino a questo mondo.
Quando penso a qualcuno meno curioso, meno connesso, meno motivato a sperimentare, il divario è enorme. Non perché gli strumenti siano difficili da usare, ma perché l’adozione richiede un cambio di mentalità che nessun aggiornamento software può offrire.
Il maggiore fattore abilitante in qualsiasi organizzazione di marketing non è trovare uno strumento migliore. È rafforzare le competenze delle persone affinché pensino diversamente al proprio modo di lavorare. A quali compiti delegano all’IA, come strutturano i loro prompt e come costruiscono e mantengono il contesto. Questa è la capacità che cresce con il tempo, e la maggior parte delle organizzazioni investe troppo poco in essa.
Perché i Leader del Marketing Devono Rompere Gli Schemi
Il mio consiglio è semplice: sperimentate. Più di quanto pensiate sia necessario.
Questo non è il momento di delegare la vostra curiosità sull’IA a qualcuno del team e aspettare un rapporto. Avete bisogno di sporcarvi le mani personalmente. Costruite cose. Rompete cose. Provate flussi di lavoro che potrebbero anche non funzionare. L’unico modo per sviluppare un giudizio autentico su ciò che l’IA può o non può fare è l’esperienza diretta, non l’osservazione.
I leader tendono a restare a un livello strategico, lasciando le operazioni agli altri. Questo istinto, ora, va superato. Il divario tra leader che costruiscono attivamente con l’IA e quelli che ne parlano soltanto si sta allargando rapidamente. E si riflette nella qualità delle loro decisioni.
Essere un leader non vi esenta dallo scendere nei dettagli. Anzi, questo è il momento in cui è necessario fare il contrario. Più sperimentate in prima persona, migliori saranno i vostri istinti, il vostro team e la vostra strategia.
Quindi sperimentate. Costruite. Restate curiosi. E non aspettate di sentirvi pronti, perché quel momento non arriverà. L’unico modo per attraversare questa fase è passarci dentro.
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