Il Vicepresidente Marketing di una Fintech: il vero potere dell’IA è nell’analisi dei dati, non nei contenuti

Ho trascorso circa un decennio nel marketing B2B, più recentemente come VP Marketing in Cognism, una piattaforma di sales intelligence, prima di unirmi ad Alt21.

Alt21 è un'azienda relativamente giovane. Il nostro focus è sul Regno Unito e l’Europa, e inizialmente siamo prevalentemente digitali. Ricerca a pagamento, social a pagamento e SEO organica sono i canali principali su cui stiamo lavorando.

In questa fase si tratta meno di gestire la complessità e più di gettare le basi giuste e capire cosa funziona prima di crescere in scala.

Perché le Maggiori Opportunità di Marketing dell’IA sono Analisi e Reporting dei Dati

Il mio rapporto con l’IA è iniziato quando sono arrivato qui. Ero un team marketing di una sola persona e, senza l’IA, sarei stato troppo lento. Questa era la realtà. Ora siamo in tre, io, un growth marketer e un content marketer. Quindi, ancora piccoli, ma stiamo iniziando a strutturarci.

Partire da zero è un’opportunità rara. I team già avviati hanno sistemi, processi e abitudini consolidate, e aggiungere l’IA sopra di essi è difficile. Costruire da zero mi permette di rendere la funzione intera AI-first fin dal primo giorno. Sembra davvero un vantaggio, e volevo sfruttarlo al massimo.

Per imparare cosa potesse fare l’IA, ho semplicemente iniziato a creare cose. Ho caricato i nostri dati clienti e ricavi in Claude per identificare i nostri clienti migliori, basandomi sulle prove, non sulle ipotesi. Avrebbe dovuto richiedere settimane, ma con l’IA lo abbiamo fatto in un pomeriggio. Poi, ho collegato il nostro CRM così da poter interrogare la pipeline e ottenere report affidabili in pochi minuti invece che ore. E ho collegato il nostro data warehouse, CRM e sito web per avere piena visibilità sul funnel dalla fonte di traffico fino all’apertura di nuovi account.

Come il Collegamento dei Dati Ottimizza i Canali di Marketing

Da quello che sto vedendo, la più grande opportunità per i marketer non è la generazione di contenuti o testi: è nell’analisi e nella reportistica dei dati.

La maggior parte dei team marketing impiega ancora molto tempo per prendere decisioni. Estraggono dati da diversi strumenti, riconciliano numeri che non coincidono, e creano presentazioni che sono già superate prima che qualcuno le legga. Ho visto team passare una settimana al mese su questa attività, ottenendo pochissime informazioni utili.

Quel tempo ora può essere recuperato. Collegando CRM, analytics del sito e dati delle campagne a pagamento in un luogo centralizzato e interrogando tutto con l’IA si elimina, in gran parte, il lavoro manuale di reporting. Quello che resta è ciò che conta davvero: il commento, la decisione, l’azione.

Molti responsabili marketing vedono ancora l’IA soltanto come uno strumento di content creation e si perdono tutto questo. L’opportunità più grande è usarla per diventare finalmente quella funzione guidata dai dati che molti di noi hanno sempre dichiarato di voler essere, ma che raramente avevamo l’infrastruttura per realizzare davvero.

Quindi questo è il mio focus adesso, collegare tutti i dati. Al momento, search e social a pagamento sono su piattaforme separate, con metriche distinte. Il comportamento sul sito, i dati organici e SEO, e i dati del CRM su pipeline e ricavi sono anch’essi separati. Sto quindi costruendo un reporting automatizzato che sintetizza tutti questi dati in un unico posto. Questo mi permetterà di vedere come interagiscono paid e organic, quali campagne generano ricavi invece che solo clic, e dove aumentare o diminuire la spesa avendo davvero fiducia nella decisione presa.

L’IA rende davvero possibile questo tipo di sintesi cross-canale come non era mai stato prima. E per un team piccolo come il nostro questo è fondamentale. Un piccolo team non può permettersi di fare mesi di test attendendo di vedere cosa funziona. È necessario prendere decisioni più veloci e più informate sull’allocazione del budget.

Com’è l’Analisi e il Reporting dei Dati con l’IA nella Pratica

Ecco come appare nella pratica. Ho creato una connessione tra Attio, il nostro CRM, il nostro data warehouse e le analytics del sito, e interrogo tutto tramite Claude. Prima, per capire il nostro funnel, dovevamo estrarre manualmente i dati da molteplici fonti. Speravamo che i dati fossero coerenti e spendevamo molto tempo per prepararli, prima ancora di poterli analizzare.

Ora posso interrogare direttamente la pipeline di Attio e ottenere report di cui mi fido. Ho anche creato un report settimanale del sito collegato a Microsoft Clarity, Google Search Console e il nostro CMS, che fornisce una lista di azioni rosse, ambre o verdi sulla base del reale comportamento degli utenti. La prima settimana in cui è stato attivo ha segnalato un problema di "dead click" nella pagina di registrazione mobile, che abbiamo risolto immediatamente. Individuare manualmente quel problema avrebbe richiesto mesi.

Ecco altri esempi:

• Per i nuovi account, il report full-funnel che collega Attio al nostro data warehouse e sito web ha mostrato che, nonostante un aumento del 157% del traffico web a marzo, i nuovi account sono rimasti praticamente invariati e il tasso di conversione è sceso dal 7,2% al 2,8%. La crescita del traffico era in gran parte di bassa qualità. Questo segnale è facile da perdere quando i dati risiedono in luoghi separati.
• Mi servivano case study, testimonianze, cose di questo tipo, così ho chiesto a Claude di valutare l’intera nostra base clienti (tramite Attio) sui segnali di engagement per individuare i migliori candidati. Avevo già alcuni segnali in mente, come l’attività di trading, l’anzianità, l’utilizzo del prodotto e la reattività storica. Ho anche chiesto a Claude di suggerire altri fattori rilevanti. Insieme, abbiamo sviluppato un framework di scoring che rappresentava accuratamente come si presenta un buon advocate. Claude ha quindi applicato questa valutazione sull’intero CRM e prodotto una lista classificata. Ho ricevuto i risultati nel pomeriggio, e il risultato era ottimo.

Collegare i nostri dati ha anche portato a un cambiamento culturale interno, centralizzando i dati in Claude per l’analisi, invece che tutti lavorassero in compartimenti stagni su strumenti diversi. Questo cambiamento è stato probabilmente tanto significativo quanto quello tecnico.

È ancora un lavoro in corso, ma vedo già che le mie decisioni sono più solide di quanto sarebbero state altrimenti, e sto risparmiando tempo nell’estrazione e nella gestione dei dati, reinvestendolo nell’effettivo utilizzo degli stessi.

Perché la qualità dei dati è importante

D’altra parte, la qualità dei dati del CRM deve essere alta perché tutto funzioni, e la nostra non è ancora del tutto adeguata.

I report di prima stesura richiedono una significativa revisione umana prima di poter essere utilizzati. È facile sottovalutare il lavoro necessario per creare basi dati affidabili prima che gli output diventino a loro volta affidabili.

Come scegliere tra AI e intervento umano

Quando decido su cosa usare l’AI, seguo alcuni principi guida.

L’AI guida la maggior parte delle attività analitiche e di ricerca. Reportistica sulle pipeline, comportamento web, analisi ICP, integrazione di dati da strumenti diversi per evidenziare cosa sta succedendo. Mi affido molto in questi ambiti, perché fa risparmiare più tempo e, onestamente, offre prestazioni migliori di quanto potrei fare manualmente.

La parte legata a contenuti e creatività è più sfumata. Uso l’AI anche qui, ma in modo diverso. L’AI non fa tutto il lavoro, piuttosto mi porta all’80 o 90 percento del risultato. Questo mi permette di concentrare le energie sull’elemento unico che conta davvero.

L’impatto dell’AI sul marketing è simile a quello delle macchine di fabbrica sulla produzione. Quando produrre 10.000 barrette di cioccolato identiche è diventato semplice, la produzione stessa ha smesso di essere il fattore differenziante. Il brand è diventato il differenziatore. Ciò che rendeva una barretta diversa da un’altra è diventato ciò che conta.

L’AI fa qualcosa di simile per i contenuti. Ora tutti possono scrivere un post sul blog. Tutti possono produrre a volume. Quindi gli elementi di valore diventano opinioni esperte, commenti autentici e intuizioni derivanti dalla conoscenza che altri non hanno. Quella parte deve restare umana. Non perché l’AI non possa produrre parole, ma perché la prospettiva e l’esperienza dietro a quelle parole le rendono degne di essere lette. L’AI mi aiuta a fare tutto il resto più velocemente, così posso concentrarmi su questo aspetto.

Perché l’AI delude nei progetti di design e sito web

L’AI si è rivelata deludente nel design e nello sviluppo del sito.

Molti sostengono che l’AI possa sostituire designer, montatori video e sviluppatori web. L’ho provato io stesso e ho visto altri farlo. Come per la creazione di contenuti, può portarti all’80 o 90 percento del risultato. Ma quel 10 o 20 percento finale è dove vive il tuo brand. È ciò che rende il tuo creativo riconoscibile, diverso da chiunque abbia dato lo stesso prompt all’AI.

Se ti accontenti di qualcosa di generico, probabilmente funziona bene. Ma per una fintech che vuole costruire fiducia con le aziende, il design ha un ruolo fondamentale. Comunica affidabilità prima ancora che qualcuno legga una parola. Un sito con moduli che non funzionano del tutto o un’identità visiva generata dall’AI mina quell’efficacia, anche se non sempre le persone sanno esprimere il perché.

Per questo tipo di lavoro, continuo ad affidarmi alle persone: un designer, un video editor, uno sviluppatore web. Questo non è cambiato.

L’hype sull’AI nel settore creativo non corrisponde ancora alla realtà, almeno non se mantieni uno standard ragionevole per il tuo brand. È uno strumento utile, ma non è una sostituzione, e molti lo scopriranno a loro spese.

Come l’AI crea team marketing più snelli

Non servono più enormi team marketing. Sarà interessante vedere quanto riusciremo a mantenere snello il team.

Un team nativo AI sarà in grado di eseguire molto di più, e con maggiore precisione già dal primo tentativo, guidato da insight immediati.

Un piccolo team non può permettersi di aspettare mesi perché gli esperimenti diano risultati. Hanno bisogno di decisioni più rapide e meglio informate sull’allocazione del budget.

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Liam BartholemewOpens new window

VP of Marketing

In futuro, una persona con una mentalità operativa (cioè AI Ops, MarOps) e un marketer della crescita avanzato diverranno essenziali — assicurando che tu costruisca correttamente e colleghi tutti i sistemi man mano che procedi.

Perché i leader del marketing devono mettere in discussione i processi consolidati

Ecco il mio consiglio.

1. Sii sperimentale e non essere troppo affezionato ai processi. Ho costruito alcune delle cose migliori essendo disposto a chiedermi: “E se cominciassimo tutto da zero in modo nuovo?” Questo può creare disagio nei team strutturati dove i processi hanno una storia e qualcuno li gestisce. Ma se qualcosa può essere riprogettato mettendo l’AI al centro, probabilmente vale la pena chiedersi se sia il caso di farlo.
2. Coinvolgi la persona giusta. Non serve che tu costruisca tutto da solo, ma ti serve qualcuno vicino che abbia davvero voglia di capire come funziona. Qualcuno curioso, che ci gioca anche a casa, che arriva con idee proprie. Quell’energia è difficile da produrre artificialmente e conta più di qualsiasi strumento o budget.
3. Condividi subito e spesso ciò che sta funzionando. Coinvolgere il nostro CEO ci ha aperto le porte del CTO, permettendoci di collegare una fetta maggiore della nostra infrastruttura dati, rendendo il tutto più potente. Non è accaduto perché avevo preparato una grande presentazione. È successo perché ho mostrato qualcosa di utile, che ha generato voglia di saperne di più. Il momentum parte da piccole vittorie visibili.
4. Non aspettarti che l’automazione sostituisca il valore delle persone. I team che vinceranno non sono quelli che riducono il personale tramite l’AI, ma quelli in cui le persone svolgono compiti di maggior valore perché l’AI gestisce la base. È un’ambizione diversa, che porta a risultati migliori.
5. Infine, non aspettare di avere un piano perfetto. Il modo migliore per capire cosa può fare l’AI per il tuo caso specifico è iniziare a costruire qualcosa, anche se piccolo e imperfetto. Tutto quello che so l’ho imparato facendo — non leggendone.

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Puoi seguire il percorso di Liam mentre costruisce la funzione marketing di Alt21 su LinkedIn.

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