La VP del marketing spiega come sta passando a un sistema operativo nativo per l’IA

Emilia Korczynska è la VP del Marketing di Userpilot, una piattaforma per la crescita dei prodotti. È anche la fondatrice di ZenABM.

Abbiamo incontrato Emilia per scoprire come sta trasformando un'infrastruttura di marketing standard in un sistema operativo nativo dell'IA. Ecco cosa ci ha raccontato.

Creare un motore di ricavi misurabile

Sono Emilia Korczynska, VP del Marketing di Userpilot, dove mi concentro sul trasformare il marketing da centro di costo in un motore di ricavi misurabile.

Guido un'organizzazione di marketing relativamente snella, strutturata intorno alle principali funzioni di crescita anziché ai tradizionali silos di canale. Il team comprende marketing di prodotto, generazione della domanda, contenuti e SEO, operazioni di marketing, creatività e supporto alle attività di contatto proattivo. Supporta sia la crescita guidata dal prodotto sia l'account-based marketing, coprendo così l'intero percorso, dall'acquisizione autonoma alla conversione ad alta intenzione assistita dalle vendite.

Per quanto riguarda i canali, l'ABM è il nostro principale motore di acquisizione. Abbiamo costruito il team e i sistemi per generare coinvolgimento e opportunità commerciali a livello di account attraverso campagne altamente mirate, in particolare su LinkedIn. L'organico integra questo approccio come seconda leva principale: i contenuti svolgono un ruolo fondamentale nel catturare e coltivare l'intenzione, seguiti da Google Ads per intercettare la domanda ad alta intenzione e chiudere il ciclo dell'acquisizione.

Poiché il team è volutamente snello, operiamo in modo fortemente interfunzionale. I contenuti alimentano direttamente la generazione della domanda e l'ABM, le operazioni di marketing collegano tutti i dati e l'attribuzione, e misuriamo ogni attività in base alle opportunità commerciali e ai ricavi, anziché a metriche specifiche dei singoli canali.

Sebbene il team sia piccolo, la strategia è piuttosto sofisticata.

Cambiare radicalmente il modo in cui opera il marketing

Emilia crede

Se non genera pipeline, non conta.

Il mio percorso verso la leadership nel marketing è stato pratico e profondamente legato alla sperimentazione. Non ho seguito il percorso tradizionale del marketing di marca: sono cresciuta nella crescita guidata dal prodotto, nel marketing delle performance e nell'ABM, dove l'aspettativa è semplice: se non genera opportunità commerciali, non conta. In Userpilot, ho guidato il passaggio dalla generazione della domanda su larga scala a strategie altamente mirate e basate sugli account, soprattutto su LinkedIn, dove abbiamo dovuto ripensare ogni aspetto, dalla costruzione del pubblico all'attribuzione.

Una parte fondamentale di questo percorso ha comportato la messa in discussione di modelli di misurazione inadeguati. Ho dedicato molto tempo a dimostrare che una parte enorme dei ricavi B2B — spesso più della metà — rimane invisibile se ci si affida all'attribuzione a livello di contatto. Questo mi ha portato anche a fondare ZenABM, una startup in cui monitoriamo l'impatto del marketing sulle opportunità commerciali a livello di account e colleghiamo direttamente il coinvolgimento pubblicitario alle opportunità commerciali e ai ricavi.

Questa è dunque la base, che mi ha condotta naturalmente verso l'IA.

Il cambiamento a cui stiamo assistendo non riguarda solo la generazione più rapida di contenuti: consiste nel cambiare radicalmente il modo in cui opera il marketing. Stiamo passando da cruscotti e analisi manuali a sistemi in cui è possibile interrogare i dati, automatizzare le informazioni e attivare azioni istantaneamente.

Per me, questo momento di trasformazione guidata dall'IA riguarda meno l'entusiasmo e più la leva. Mi concentro su queste domande:

• "Come possiamo usare l'IA per rendere il marketing più preciso, più responsabile e più collegato ai ricavi di quanto non sia mai stato prima?"
• "E come possiamo costruire sistemi in cui dati, informazioni ed esecuzione non siano più fasi separate, ma parte di un unico ciclo continuo?"

Questo è il percorso che sto seguendo in questo momento.

Come un'infrastruttura di marketing può diventare un sistema operativo nativo dell'IA

Uno dei cambiamenti più importanti che abbiamo apportato è stato trasformare la nostra infrastruttura di marketing standard in un sistema operativo più personalizzato e nativo dell'IA, con GitHub come "cervello del marketing" centrale e Claude Code come interfaccia del team.

Invece di affidarci a strumenti disconnessi e flussi di lavoro manuali, abbiamo spostato l'esecuzione in flussi di lavoro strutturati e ripetibili basati sull'IA. Abbiamo creato processi riutilizzabili per la generazione di contenuti per LinkedIn, la creazione di landing page e la raccolta di informazioni sulla concorrenza, orchestrati tramite agenti e competenze basati sul cloud.

Di conseguenza, abbiamo ridotto significativamente il tempo che intercorre tra l'individuazione di un segnale e l'azione. Ora il marketing è molto più sistematico e scalabile, e il team dedica meno tempo all'esecuzione e più tempo alla strategia, agli input e all'ottimizzazione degli output.

Come l'IA può trasformare le attività di marketing in uscita

Il cambiamento più significativo ha riguardato le attività di marketing in uscita. Abbiamo creato un sistema di marketing in uscita basato sull'intento, che identifica gli account coinvolti nei nostri programmi ABM utilizzando l'API di ZenABM, inserisce i dati in un database cloud personalizzato, li arricchisce e quindi individua potenziali clienti tra questi account applicando i nostri criteri ICP tramite Prospeo.

Da lì, attiviamo il contatto attraverso strumenti come Smartlead e HeyReach, che ci consentono di gestire campagne altamente mirate e personalizzate su larga scala, basate su segnali reali di coinvolgimento.

Quello che prima era un processo manuale e frammentato distribuito su più strumenti è ora un sistema connesso e guidato dai segnali.

Come l'IA orienta le decisioni di marketing e la creatività umana

In generale, ci affidiamo molto all'IA per decisioni basate su dati e ripetibili, che traggono vantaggio dal riconoscimento di schemi su larga scala.

Ad esempio, l'IA orienta sempre più l'allocazione del budget utilizzando i dati sulle prestazioni e sull'attribuzione dei ricavi. Invece di spostare manualmente gli investimenti sulla base di indicatori ritardati, utilizziamo sistemi che analizzano quali campagne e account generano opportunità nella pipeline e ricavi, adeguando di conseguenza gli investimenti.

Lo stesso vale per la SEO. Utilizziamo l'IA per stabilire la priorità dei contenuti sulla base di segnali come la percentuale di clic, il volume di ricerca e il traffico e il coinvolgimento previsti. Questo ci consente di concentrarci sulle opportunità con il rendimento atteso più elevato, invece di affidarci all'intuizione o a elenchi statici di parole chiave.

Tuttavia, manteniamo deliberatamente il coinvolgimento umano nelle aree che richiedono gusto, contesto e originalità.

Le decisioni di design ne sono un buon esempio: ciò che "sembra giusto" per un pubblico, un brand o un momento specifico dipende ancora fortemente dal giudizio umano. Lo stesso vale per gli eventi e la strategia relativa alle conferenze, dove comprendere le sfumature, le relazioni e la percezione del brand è più importante dei semplici dati.

Per quanto riguarda i contenuti, si tratta di un approccio ibrido. L'IA genera efficacemente varianti, strutture e persino idee per gli annunci, ma i principali angoli creativi per la generazione della domanda derivano ancora dalla ricerca creativa e da una profonda comprensione del pubblico. È lì che nasce la differenziazione.

Perché le automazioni devono dimostrare il proprio valore

Gli impatti positivi più significativi sono evidenti: efficienza e scalabilità.

L'automazione dei flussi di lavoro manuali ha fatto risparmiare molto tempo al team, dalla produzione dei contenuti all'esecuzione delle attività di marketing in uscita. Questo si traduce direttamente in una maggiore produzione: possiamo eseguire più esperimenti, lanciare più rapidamente e operare con un team più piccolo rispetto a prima.

L'IA ha inoltre velocizzato il processo decisionale. Grazie all'analisi dei dati sulle prestazioni e sull'attribuzione da parte dell'IA, possiamo passare molto più rapidamente dall'intuizione all'azione, soprattutto in ambiti come l'allocazione del budget o l'ottimizzazione delle campagne.

Tuttavia, automatizzare eccessivamente rappresenta un rischio significativo.

È facile dedicare tempo alla creazione e all'ottimizzazione di flussi di lavoro interessanti dal punto di vista operativo, ma che non producono risultati aziendali significativi. In alcuni casi, gli output del sistema non sono abbastanza validi da giustificare lo sforzo, soprattutto se privi delle necessarie sfumature o della qualità richiesta.

Questo è quindi il mio consiglio: non automatizzate solo per il gusto di farlo. Mantenete un approccio rigoroso nel valutare dove l'IA crea un reale effetto leva e dove invece aggiunge soltanto complessità.

Il consiglio di Emilia

Non automatizzare tanto per automatizzare. Mantieni un approccio disciplinato nel valutare dove l’IA crea un reale vantaggio e dove invece aggiunge soltanto complessità.

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