Il CMO Afferma che la Maggior Parte dei Team di Marketing Produce Lavori Mediocri Più Velocemente con l’AI
Scopri come una CMO utilizza l’AI per riprogettare i flussi di lavoro di marketing, accelerare il processo decisionale e costruire sistemi di crescita scalabili senza sacrificare il pensiero strategico o la creatività.
Samantha Leal
CMO di Aliwell
Flussi di lavoro con l’AI: Samantha Leal implementa l’AI nel marketing, riprogettando i flussi di lavoro per la crescita, ma affronta successi variabili.
Vincoli di risorse: L’AI permette ai leader di marketing di costruire sistemi strategici che piccoli team normalmente non potrebbero gestire.
Limiti Creativi: L’AI fatica a produrre contenuti visivi di alta qualità, influenzando le prestazioni in mercati specializzati come l’ortodonzia.
Collo di Bottiglia nell’Esecuzione: L’AI sposta i colli di bottiglia nel marketing dall’esecuzione al giudizio strategico, richiedendo un maggiore intervento umano nelle decisioni.
Chiarezza Strategica: Un uso efficace dell’AI nel marketing richiede solidi dati in ingresso e una direzione strategica chiara per evitare la mediocrità.
Samantha Leal è la CMO di Aliwell, dove sta implementando flussi di lavoro basati sull’IA, alcuni con più successo di altri.
Abbiamo intervistato Samantha per scoprire cosa ha funzionato, cosa no e perché. Ecco cosa ci ha raccontato.
Passare da zero alla scalabilità
Ciao! Sono Samantha Leal. Negli ultimi oltre 10 anni ho aiutato startup a passare da zero alla scalabilità, di solito intervenendo quando la crescita sembra promettente in apparenza ma crolla sotto pressione.
Vuoi di più da The CMO?
Iscriviti gratuitamente per terminare la lettura di questo articolo:
Have an account? Log In
Lavoro su tutto il sistema di crescita, dal posizionamento e messaggio all’acquisizione, conversione e percorso cliente. Collaboro strettamente con i fondatori per strutturare il modo in cui vengono prese le decisioni e come la crescita si accumula nel tempo.
Attualmente, sono CMO in Aliwell, dove guido il reparto marketing attraverso un motore di crescita multicanale focalizzato su acquisizione e attivazione di ortodontisti. Operiamo tra media a pagamento, formazione, eventi, contenuti ed enablement della forza vendita, ma ci concentriamo principalmente su attivazione e ricavi.
Vendiamo a un pubblico clinico, quindi la sfida non è solo ottenere attenzione; è fiducia, formazione e cambiamento comportamentale. Ciò rende il sistema più complesso. Un allineamento più stretto tra vendite, prodotto ed esperienza cliente è fondamentale.
Spostare il focus sull’IA
Quello che è cambiato per me di recente è come affronto tutto questo con l’IA.
Ho smesso di ragionare in ruoli di marketing e ho iniziato a pensare per flussi di lavoro. Gran parte di ciò che guida la crescita — test, iterazione creativa, report, qualificazione dei lead, ecc. — è ripetibile, ma ancora manuale e frammentato.
L’IA è la leva per riprogettare quei flussi, velocizzare i cicli di feedback e prendere decisioni migliori con maggiore chiarezza. Questo è il cambiamento su cui mi sto concentrando ora.
Come l’IA cambia ciò che i leader marketing con poche risorse possono costruire
Nell’ultimo anno ho usato l’IA per alcune grandi sfide:
- Ho progettato una migrazione CRM completa che normalmente richiederebbe un servizio di consulenza.
- Ho creato da zero un programma di formazione su più livelli.
- Ho costruito un sistema di attivazione clienti basato su ricerca qualitativa — interviste, sondaggi, dati comportamentali — che ha permesso di scoprire perché alcuni clienti si bloccano dopo il primo acquisto.
Non sono attività che ho solo velocizzato; sono sistemi strategici che un piccolo team normalmente non sarebbe in grado di realizzare. L’IA ha cambiato ciò che è possibile costruire per chi guida il marketing contando su risorse limitate.
L’IA ha cambiato ciò che è possibile costruire per chi guida il marketing contando su risorse limitate.
Come l’IA può essere usata per i report agli stakeholder
Uso l’IA per generare un report settimanale — un deliverable che guida le decisioni aziendali della settimana.
Tra gli input ci sono trascrizioni di riunioni della settimana precedente (estratte da Granola), file CSV delle performance Meta Ads, dati di produzione ERP, analytics dei social media e aggiornamenti del pipeline CRM. Queste cinque fonti non comunicano tra loro.
Ecco il workflow:
- Inserisco le trascrizioni grezze su Claude ed estraggo decisioni, blocchi e azioni da assegnare ai dipartimenti.
- Carico i dati delle performance delle campagne e chiedo l’analisi settimana su settimana e mese su mese, mettendo in evidenza eventuali anomalie.
- Analizzo i numeri di produzione — casi realizzati per regione, confrontando con gli obiettivi mensili ed evidenziando le variazioni.
- Sintetizzo tutto in un unico report strutturato, con una sezione per ogni funzione, metriche chiave con contesto e — cosa più importante — una sezione “decisioni necessarie” in cima.
Il risultato è un documento formattato che il team di leadership può scorrere in cinque minuti e su cui può agire immediatamente. Non contiene dati grezzi o “ecco cosa è successo”. Ogni numero ha un benchmark, il contesto rilevante e una raccomandazione.
Dove gli esseri umani devono mantenere la responsabilità
Quindi, mi affido all’IA per tutto ciò che trae vantaggio dalla velocità, dal riconoscimento di schemi e dalla sintesi su grandi quantità di dati.
Questo include l’analisi dei dati dei clienti provenienti da più fonti, la raccolta dei feedback da chiamate di vendita e interviste, la generazione e iterazione di angolazioni creative, e l’identificazione di schemi nelle performance delle campagne più rapidamente di quanto potrebbe fare una persona.
È anche diventata una parte fondamentale di come strutturo i flussi di lavoro, dalla qualificazione dei lead ai follow-up fino al reporting. L’IA aiuta a ridurre il lavoro manuale e a mettere in evidenza gli insight in anticipo, così da non operare su informazioni datate.
Dove non mi affido all’IA è nel definire la strategia, il posizionamento e ciò che conta davvero.
Decisioni come cosa dire, a chi rivolgersi, quali compromessi accettare e su cosa concentrarsi sono ancora umane. Richiedono contesto, gusto e giudizio, soprattutto in mercati complessi dove la risposta giusta non è evidente.
L’IA può offrire delle opzioni, ma non può dirti cosa vale davvero la pena fare.
Perché l’IA sposta il collo di bottiglia dall’esecuzione al giudizio
Il maggiore vantaggio è stato velocità e portata. Abbiamo ridotto il tempo per analisi e sintesi di circa il 60–70%. Attività come raggruppare feedback dei clienti, estrarre insight dalle chiamate e generare spunti creativi testabili — che prima richiedevano settimane — ora avvengono in pochi giorni.
Questo si è tradotto in un più alto volume di test e cicli di feedback più rapidi. Possiamo iterare su messaggi e campagne molto più velocemente, il che ha migliorato il processo decisionale e ridotto gli sprechi di budget su idee che non funzionano.
Dal punto di vista operativo, siamo stati anche in grado di costruire sistemi, come flussi di lavoro CRM, percorsi di onboarding e livelli di reporting, che normalmente richiederebbero un team più grande o supporto esterno.
Ma ci sono anche veri svantaggi. Ad esempio, l’IA può creare una falsa sensazione di fiducia. È molto brava a produrre risultati che sembrano corretti ma che in realtà non sono basati sui dati reali. Se non la colleghi ai dati veri dei clienti, ottieni messaggi generici e decisioni sbagliate, solo più rapidamente.
Richiede anche più giudizio, non meno. Il collo di bottiglia si sposta dall’esecuzione al decidere cosa vale la pena fare. I team che non hanno questa chiarezza rischiano di generare molto rumore.
Perché la creatività dell’IA è un rischio nei mercati specializzati
Sono rimasta delusa dall’impatto dell’IA sulla creatività. Mi aspettavo che l’IA trasformasse il modo in cui produciamo contenuti visivi — ad esempio annunci, post social, materiali di brand. Non è successo. Nemmeno lontanamente.
Ogni immagine generata dall’IA sembra ancora un’immagine generata dall’IA. Per un brand che si rivolge a specialisti — nel nostro caso, ortodontisti altamente qualificati e molto scettici — qualsiasi cosa appaia generica o artificiale distrugge immediatamente la fiducia.
Abbiamo testato visual realizzati dall’IA per annunci e contenuti social. Le performance sono calate subito. Il nostro pubblico ha notato la differenza di qualità tra quelle immagini e ciò che produce un designer umano con vera fotografia clinica.
Perché la sofisticazione del workflow dei contenuti deve corrispondere alle capacità
All’inizio ho usato l’IA per progettare un sistema di gestione dei contenuti — calendari editoriali, workflow di approvazione e brief strutturati con framework dettagliati.
Il sistema era strategicamente solido e ben strutturato, ma aveva un problema.
Ho affidato un sistema sofisticato a una collaboratrice che non era a quel livello. Invece di aiutarla a migliorare, il sistema ha creato un divario. Non riusciva a portare avanti le attività richieste.
Ho sprecato settimane a gestire il divario tra le richieste del sistema e le capacità della persona.
Ora mi chiedo, “Chi lo farà partire lunedì?” prima di costruire qualsiasi cosa.
Il sistema era strategicamente valido e splendidamente strutturato, ma aveva un problema. Ho affidato un sistema sofisticato a un membro del team che non era al suo livello. Invece di aumentare la sua produttività, il sistema ha creato un divario.
Come assicurarsi che la messaggistica dell’IA non sia un ostacolo
L’IA non risolve i sistemi scadenti; li amplifica. Più output, stessi problemi. L’IA funziona al meglio con input solidi, comprensione chiara del cliente, dati reali e pensiero acuto.
Quindi la domanda non è “come usiamo l’IA?” Ma “In che sistema la inseriamo?”
Un buon esempio è la messaggistica. Nel mio primo progetto pilota ci siamo mossi in fretta, ma senza basarci abbastanza su dati reali dei clienti. L’output sembrava efficace, ma era generico. Non convertiva.
Quindi, bisogna sistemare gli input prima di usare l’IA. Questo significa consolidare i dati da CRM, vendite e interazioni con i clienti — incluse chiamate di vendita, obiezioni e interviste — per identificare i veri punti dolenti, il linguaggio e i momenti che guidano le decisioni.
Successivamente, definisco angoli chiari e il nostro messaggio principale. Una volta solidi, applico l’IA sopra questi. Aiuta ad ampliare, testare e iterare su questi angoli rapidamente.
Da qui, dovrebbe essere un ciclo continuo. Si raccolgono costantemente input da vendite, feedback dei clienti e performance, e si itera in tempo reale.
Perché i flussi di lavoro devono essere scomposti e potenziati
Se fatto bene, il gusto non è più qualcosa che si possiede o si assume.
Può essere modellato attraverso il processo. Con i giusti input, vincoli e iterazioni, puoi migliorare sistematicamente la qualità del pensiero e dell’output.
Messaggistica, creatività, ricerca, perfino strategia. Sono tutti flussi di lavoro scomponibili. Ogni fase può essere potenziata.
Perché Claude è indispensabile per i marketer
Claude è il mio strumento di riferimento, senza dubbio. È uno strato che collega tutto e si comporta come un ottimo partner di riflessione e confronto.
Mi entusiasmano soprattutto Claude Code e Claude Cowork perché vanno oltre la semplice chat e si integrano in ambienti di lavoro come coding, gestione di file e automazione dei task.
Non ho ancora provato Claude Code con Cursor, ma è la prossima cosa che farò!
Come l’IA sta cambiando i team
Per quanto riguarda la struttura del team, ci affidiamo meno agli specialisti di nicchia e di più a persone che sanno pensare in modo sistemico. Persone che comprendono il cliente, sanno inquadrare bene i problemi e utilizzano l’IA per eseguire.
Il lavoro esecutivo — produzione, analisi e iterazione — non è più il collo di bottiglia, quindi il valore si sposta. Ora cerco discernimento, gusto e capacità di progettare flussi di lavoro. Persone in grado di passare tempestivamente dall’insight all’azione, non solo di gestire una funzione.
È cambiato anche il modo in cui collaboriamo. Le linee tra ruoli sono meno rigide. Marketing, vendite ed esperienza cliente sono più connessi perché condividono i flussi di lavoro.
Perché i CMO devono concentrarsi sulla chiarezza
La maggior parte dei team di marketing che usano l’IA produce più lavoro mediocre, ma più velocemente.
Ecco il mio consiglio: concentratevi sugli input di dati e sulla chiarezza strategica.
Quando l’IA viene usata nel marketing senza dati solidi e chiarezza strategica, è soltanto una macchina che genera inquinamento di contenuti.
Segui il percorso
Puoi seguire il percorso di Samantha su LinkedIn!
Resta aggiornato per altre interviste con esperti su The CMO Club!
