La CMO afferma che la maggior parte dei team di marketing produce più rapidamente lavori mediocri con l’IA

Samantha Leal è la CMO di Aliwell, dove sta implementando flussi di lavoro basati sull'IA, alcuni con maggiore 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 10+ anni ho aiutato startup a passare da zero alla scalabilità, intervenendo di solito quando la crescita appare positiva in superficie, ma crolla sotto pressione.

Lavoro sull'intero sistema di crescita, dal posizionamento e la messaggistica all'acquisizione, alla conversione e al percorso del cliente. Collaboro a stretto contatto con i fondatori per dare struttura al processo decisionale e al modo in cui la crescita si accumula.

Attualmente sono CMO di Aliwell, dove guido il reparto marketing all'interno di un motore di crescita multicanale focalizzato sull'acquisizione e sull'attivazione degli ortodontisti. Operiamo attraverso media a pagamento, formazione, eventi, contenuti e supporto alle vendite, ma ci concentriamo principalmente sull'attivazione e sui ricavi.

Ci rivolgiamo a un pubblico clinico, quindi la sfida non riguarda solo l'attenzione: riguarda la fiducia, la formazione e il cambiamento dei comportamenti. Questo rende il sistema più complesso. È fondamentale un coordinamento più stretto con vendite, prodotto ed esperienza del cliente.

Spostare l'attenzione sull'IA

Ciò che è cambiato recentemente per me è il modo in cui affronto tutto questo con l'IA.

Ho smesso di ragionare in termini di ruoli di marketing e ho iniziato a pensare in termini di flussi di lavoro. Gran parte di ciò che guida la crescita — test, iterazione creativa, resoconti, qualificazione dei potenziali clienti, ecc. — è ripetibile, ma ancora manuale e frammentato.

L'IA è lo strumento per riprogettare questi flussi di lavoro, accelerare i cicli di riscontro e prendere decisioni migliori con maggiore chiarezza. È questo il cambiamento su cui mi sto concentrando ora.

Come l'IA cambia ciò che i leader del marketing con risorse limitate possono creare

Nell'ultimo anno ho utilizzato l'IA per attività impegnative:

• Ho progettato un'intera migrazione del CRM che normalmente avrebbe richiesto il coinvolgimento di una società di consulenza.
• Ho creato da zero un programma formativo articolato su più livelli.
• Ho costruito un sistema di attivazione dei clienti basato sulla ricerca qualitativa — interviste, sondaggi, dati comportamentali — che ha rivelato perché alcuni clienti si bloccano dopo il primo acquisto.

Non si tratta di attività che ho semplicemente velocizzato; sono sistemi strategici che un team di piccole dimensioni normalmente non riuscirebbe a realizzare. L'IA ha cambiato ciò che un leader del marketing con risorse limitate può creare.

Come utilizzare l'IA per i resoconti destinati alle parti interessate

Utilizzo l'IA per generare un resoconto settimanale — un documento che guida le decisioni aziendali della settimana.

Gli input includono le trascrizioni delle riunioni della settimana precedente (estratte da Granola), i file CSV delle prestazioni di Meta Ads, i dati di produzione dell'ERP, le analisi dei social media e gli aggiornamenti della pipeline del CRM. Queste cinque fonti non comunicano tra loro.

Ecco il flusso di lavoro:

1. Inserisco le trascrizioni grezze in Claude ed estraggo decisioni, ostacoli ed elementi di azione per i vari reparti.
2. Carico i dati sulle prestazioni degli annunci e chiedo un'analisi settimana su settimana e mese su mese, segnalando le anomalie.
3. Analizzo i dati di produzione — i casi realizzati per regione, confrontati con gli obiettivi mensili, evidenziando gli scostamenti.
4. Riunisco tutto in un unico resoconto strutturato con una sezione per ogni funzione, metriche chiave corredate di contesto e, soprattutto, una sezione iniziale «decisioni necessarie».

Il risultato è un documento formattato che il team dirigenziale può esaminare in cinque minuti e utilizzare immediatamente per agire. Non contiene dati grezzi né un semplice «ecco cosa è successo». Ogni numero ha un parametro di riferimento, un contesto pertinente e una raccomandazione.

Dove gli esseri umani devono mantenere il controllo

Quindi, mi affido all’IA per tutto ciò che trae vantaggio dalla velocità, dal riconoscimento dei modelli e dalla sintesi di grandi quantità di dati.

Questo include l’analisi dei dati dei clienti provenienti da diverse fonti, il raggruppamento dei feedback derivanti dalle chiamate commerciali e dalle interviste, la generazione e l’iterazione di spunti creativi e l’identificazione dei modelli nelle prestazioni delle campagne più rapidamente di quanto potrebbe fare un essere umano.

È diventata anche una parte fondamentale del modo in cui strutturo i flussi di lavoro, dalla qualificazione dei lead ai follow-up fino alla reportistica. L’IA aiuta a ridurre il lavoro manuale e porta alla luce prima gli insight, così non operiamo basandoci su informazioni obsolete.

Non mi affido all’IA per definire la strategia, il posizionamento e ciò che conta davvero.

Decisioni come cosa dire, a chi rivolgerci, quali compromessi accettare e su cosa concentrarci restano umane. Richiedono contesto, sensibilità e capacità di giudizio, soprattutto nei mercati complessi in cui la risposta giusta non è evidente.

L’IA può offrirti delle opzioni, ma non può dirti quali vale la pena mettere in pratica.

Samantha condivide

L’IA può offrirti delle opzioni, ma non può dirti quali vale la pena mettere in pratica.

Perché l’IA sposta il collo di bottiglia dall’esecuzione al giudizio

Il vantaggio maggiore è stato la velocità e l’ampiezza. Abbiamo ridotto di circa il 60–70% il tempo dedicato all’analisi e alla sintesi. Attività come raggruppare i feedback dei clienti, estrarre insight dalle chiamate e generare spunti creativi verificabili — tutte attività che prima richiedevano settimane — ora vengono completate in pochi giorni.

Questo si è tradotto in un volume maggiore di test e in cicli di feedback più rapidi. Siamo in grado di iterare molto più velocemente sui messaggi e sulle campagne, il che ha migliorato il processo decisionale e ridotto la spesa sprecata per idee che non funzionano.

Dal punto di vista operativo, siamo inoltre riusciti a creare sistemi come flussi di lavoro per il CRM, percorsi di onboarding e livelli di reportistica, che normalmente richiederebbero un team più numeroso o un supporto esterno.

Ma esistono anche svantaggi concreti. Per esempio, l’IA può creare una falsa sensazione di sicurezza. È molto brava a produrre risultati che sembrano corretti, ma che non sono fondati sulla realtà. Se non la si ancora ai dati reali dei clienti, si finisce per ottenere messaggi generici e decisioni sbagliate, solo più velocemente.

Richiede anche più capacità di giudizio, non meno. Il collo di bottiglia si sposta dall’esecuzione alla decisione di ciò che vale la pena fare. I team che non hanno questa chiarezza possono finire per generare molto rumore.

Perché i contenuti creativi generati dall’IA rappresentano 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 — per esempio, annunci, post sui social e materiali per il brand. Non è successo. Neanche lontanamente.

Ogni immagine generata dall’IA sembra ancora un’immagine generata dall’IA. Per un brand che vende a specialisti — nel nostro caso, ortodontisti altamente istruiti e profondamente scettici — qualsiasi elemento che sembri generico o artificiale distrugge immediatamente la fiducia.

Abbiamo testato immagini generate dall’IA per gli annunci e i contenuti social. Le prestazioni sono calate immediatamente. Il nostro pubblico ha notato il divario qualitativo tra quelle immagini e ciò che un designer umano produce con fotografie cliniche reali.

Perché la complessità del flusso di lavoro dei contenuti deve essere commisurata alle capacità

All’inizio ho usato l’IA per progettare un sistema operativo per i contenuti: calendari editoriali, flussi di approvazione e brief sui contenuti con framework dettagliati.

Il sistema era strategicamente solido e strutturato magnificamente, ma aveva un problema.

Ho affidato un sistema sofisticato a una persona del team che non lavorava a quel livello. Invece di aumentare la sua produttività, il sistema ha creato un divario. Non riusciva a metterlo in pratica.

Ho sprecato settimane a gestire il divario tra le richieste del sistema e le capacità della persona.

Ora mi chiedo: «Chi lo gestirà lunedì?» prima di costruire qualsiasi cosa.

Come assicurarsi che la messaggistica con l’AI non sia un ostacolo

L’AI non risolve i sistemi inefficaci: li amplifica. Più risultati, gli stessi problemi. L’AI funziona al meglio con input solidi, una chiara comprensione dei clienti, dati reali e un pensiero lucido.

Quindi la domanda non è “come utilizziamo l’AI?”, ma “In quale sistema la stiamo inserendo?”

Un buon esempio è la messaggistica. Nel mio primo progetto pilota ci siamo mossi rapidamente, ma non lo abbiamo basato a sufficienza su dati reali dei clienti. Il risultato sembrava valido, ma era generico. Non generava conversioni.

Quindi, correggi gli input prima di usare l’AI. Ciò significa consolidare i dati provenienti dal CRM, dalle vendite e dalle interazioni con i clienti — comprese le chiamate commerciali, le obiezioni e le interviste — per identificare con precisione i problemi, il linguaggio e i momenti che guidano le decisioni.

Poi definisco angolazioni chiare e il nostro messaggio principale. Quando questo è solido, aggiungo l’AI. Mi aiuta ad ampliare, testare e perfezionare rapidamente queste angolazioni.

Da lì, dovrebbe diventare un ciclo continuo. Raccogli costantemente input dalle vendite, dai feedback dei clienti e dai risultati, e perfeziona tutto in tempo reale.

Perché i flussi di lavoro devono essere scomposti e potenziati

Se fatto correttamente, il gusto non è più qualcosa che o possiedi o per cui devi assumere qualcuno.

Può essere sviluppato attraverso un processo. Con gli input, i vincoli e le iterazioni giusti, puoi migliorare sistematicamente la qualità del pensiero e dei risultati.

Messaggistica, creatività, ricerca, persino strategia. Sono tutti flussi di lavoro che possono essere scomposti. Ogni passaggio può poi essere potenziato.

Samantha condivide

Correggi gli input prima di usare l’AI… Quando questo è solido, aggiungo l’AI. Mi aiuta ad ampliare, testare e perfezionare rapidamente queste angolazioni. Se fatto correttamente, il gusto non è più qualcosa che o possiedi o per cui devi assumere qualcuno.

Perché Claude è indispensabile per chi si occupa di marketing

Claude è senza dubbio il mio strumento di riferimento. È un livello che collega tutto e agisce come un eccellente partner di pensiero e confronto.

Mi entusiasmano soprattutto Claude Code e Claude Cowork perché vanno oltre la chat, entrando in ambienti di lavoro come la programmazione, la gestione dei file e l’automazione delle attività.

Non ho ancora provato Claude Code con Cursor, ma sarà il prossimo passo!

Come l’AI sta cambiando i team

Per quanto riguarda la struttura dei team, facciamo meno affidamento su specialisti molto focalizzati e più su persone capaci di ragionare attraverso l’intero sistema. Persone che comprendono il cliente, sanno definire bene i problemi e sanno usare l’AI per passare all’esecuzione.

Il lavoro esecutivo — produzione, analisi e iterazione — non è più il collo di bottiglia, quindi il valore si sposta. Ora cerco capacità di giudizio, gusto e abilità nel progettare flussi di lavoro. Persone capaci di passare rapidamente dall’intuizione all’azione, non semplicemente di occuparsi di una funzione.

È cambiato anche il nostro modo di collaborare. I confini tra i ruoli sono meno rigidi. Marketing, vendite ed esperienza del 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’AI produce più rapidamente lavori mediocri.

Quindi, ecco il mio consiglio: concentrati sugli input dei dati e sulla chiarezza strategica.

Quando l’AI viene usata nel marketing senza input di dati solidi e chiarezza strategica, è solo una macchina per l’inquinamento dei contenuti.

Segui il percorso

Puoi seguire il percorso di Samantha su LinkedIn!

Resta sintonizzato per altre interviste con esperti su The CMO Club!