La VP del Marketing di Prodotto di un’azienda tecnologica sanitaria condivide come ha rivoluzionato le operazioni di content senza aumentare i rischi
Scopri come una leader nel marketing sanitario utilizza l’IA per semplificare le operazioni di content, migliorare l’allineamento tra i team e aumentare la produzione mantenendo accuratezza e fiducia.
Natalie Schibell
VP del Marketing di Prodotto presso Reveleer
Influenza militare: Il background militare di Natalie Schibell indirizza la sua leadership nella gestione di cambiamenti organizzativi complessi.
Marketing sanitario: Reveleer necessita di una comunicazione rigorosa e precisa a causa del suo coinvolgimento nella tecnologia sanitaria altamente regolamentata.
Integrazione dell’IA: L’IA ha trasformato le operazioni di marketing offrendo una gestione delle informazioni più veloce e una creazione di contenuti costante.
Cambiamenti operativi: Le operazioni di content guidate dall’IA hanno ridotto le frammentazioni e migliorato la coordinazione tra i team.
IA con barriere di sicurezza: Un’implementazione strategica dell’IA aumenta l’efficienza ma richiede supervisione umana per garantire accuratezza e originalità.
Natalie Schibell è Vicepresidente del Product Marketing presso Reveleer, un'azienda di tecnologia sanitaria. Insieme ad altre iniziative di intelligenza artificiale, ha rinnovato le operazioni di contenuto, un'attività tanto importante quanto rischiosa in un settore ad alta regolamentazione e discernimento.
L'abbiamo incontrata per capire come riesce a mitigare il rischio migliorando al contempo l'efficienza. Ecco cosa ci ha raccontato.
Leadership nel Marketing Plasmata dal Servizio Militare
Sono Natalie Schibell. La mia carriera spazia dalla leadership militare, salute pubblica, ricerca sanitaria, tecnologia in ambito sanitario e attività di consulenza strategica, ma il filo conduttore è aiutare le organizzazioni a navigare la complessità durante cambiamenti significativi.
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Ho iniziato la mia carriera nel U.S. Navy Medical Service Corps, guidando strategie di inserimento di ufficiali e iniziative di salute pubblica nei comandi della Marina e dei Marines. Il servizio militare ha plasmato il mio approccio alla leadership. Comunicazione, responsabilità ed esecuzione diventano concetti molto concreti quando le decisioni incidono direttamente su operazioni e persone. Durante la pandemia di COVID-19, sono stata inviata in missione con il CDC, supportando la modernizzazione digitale del National Wastewater Surveillance System mentre il paese rispondeva a una crisi sanitaria pubblica in rapida evoluzione.
Da lì, sono passata alla tecnologia sanitaria e consulenza. Da allora, ho guidato strategia di mercato e organizzazioni di product marketing presso Zyter | TruCare, Aetion, una società Datavant, e ora Reveleer, dove supervisiono marketing di prodotto e posizionamento della piattaforma per una tecnologia di assistenza basata sul valore a supporto di piani sanitari e fornitori.
Dopo la mia esperienza in Aetion, ho anche lavorato come consulente indipendente, offrendo supporto strategico a organizzazioni su strategia di mercato, posizionamento, comunicazione esecutiva e iniziative di crescita nei settori sanitario e tecnologico. Gran parte del mio lavoro si concentra sull'aiutare le organizzazioni a comunicare tecnologie complesse in linea con priorità operative e obiettivi aziendali misurabili.
Parallelamente all'attività aziendale, ho fondato Mission to Commission, una no-profit che sostiene militari, veterani, coniugi e famiglie delle forze armate lungo l'intero percorso militare, dalla selezione al reinserimento e avanzamento di carriera.
La Tecnologia Sanitaria Richiede Maggiore Rigore nel Marketing
Reveleer opera in un contesto estremamente complesso, poiché il lavoro interessa allo stesso tempo operazioni cliniche, conformità normativa, accuratezza dei pagamenti e strategia dati aziendale. I nostri interlocutori vanno dai dirigenti C-suite e leader clinici, ai team qualitativi, stakeholder della conformità e utenti operativi direttamente coinvolti in questi processi ogni giorno.
Le mie responsabilità comprendono il posizionamento della piattaforma, la strategia go-to-market, l'abilitazione alle vendite, comunicazione esecutiva, relazione con gli analisti, lanci di prodotto, strategia conferenze e allineamento tra prodotto, vendite, customer success e generazione domanda. Il ruolo richiede ampia collaborazione tra team poiché le decisioni di acquisto nel settore sanitario raramente vengono prese da un unico stakeholder.
I canali di marketing sono altrettanto diversificati. Sosteniamo processi di vendita enterprise, leadership di pensiero esecutiva, coinvolgimento degli analisti, conferenze, webinar, campagne digitali, podcast, strategia media e storytelling con i clienti.
La tecnologia sanitaria richiede un livello di rigore diverso rispetto a molti altri settori. I messaggi devono essere accurati, radicati nelle operazioni e credibili per interlocutori che gestiscono programmi altamente regolamentati legati a performance, rimborsi e risultati dei pazienti.
Come l'AI Aiuta i Team di Marketing a Creare Contenuti Coerenti
Nell'ultimo anno, abbiamo integrato l'AI aziendale per come il marketing sviluppa, struttura e distribuisce i messaggi in tutta l'organizzazione.
Nella tecnologia sanitaria, le informazioni spaziano tra specifiche di prodotto, documenti di implementazione, linee guida regolatorie, ricerche degli analisti, materiali di vendita, conversazioni con i clienti e competenze interne. I team marketing impiegano molto tempo per sintetizzare questi input nei messaggi utili al business.
Così, mi sono concentrata sulla costruzione di workflow strutturati di AI allineati con framework di messaggistica approvati, standard di posizionamento, richieste SEO, linee guida editoriali e narrative di prodotto. Ho anche redatto una guida interna di stile per la scrittura con i LLM dopo aver osservato che i team in tutta l'organizzazione usavano l'AI in modo incoerente. I risultati variavano notevolmente in termini di terminologia, tono, fonti e posizionamento. Le campagne, i lanci, le comunicazioni esecutive e i materiali di supporto alle vendite spesso riflettevano interpretazioni differenti della storia del prodotto.
La guida di stile ha stabilito standard condivisi per la qualità editoriale, il posizionamento, la struttura, la citazione delle fonti e le aspettative del pubblico. I flussi di lavoro basati sull’IA ora sintetizzano le specifiche dei prodotti, organizzano la documentazione tecnica, strutturano le prime bozze e accelerano l’inserimento delle informazioni in campagne, materiali per il lancio, report per analisti e contenuti rivolti ai clienti.
Ora i team dedicano meno tempo ad assemblare manualmente le informazioni di background e più tempo ad affinare i messaggi per il pubblico, il canale e l’obiettivo di business giusti. Marketing di prodotto, demand generation, abilitazione delle vendite e comunicazione aziendale utilizzano anche un linguaggio più coerente nella descrizione dei prodotti, dei flussi di lavoro e delle funzionalità della piattaforma su tutto il mercato.
L’IA aiuta i team a comunicare in modo chiaro, a restare più vicini al posizionamento approvato e a muoversi più rapidamente senza perdere contenuto o accuratezza.
Ora i team dedicano meno tempo ad assemblare manualmente le informazioni di background e più tempo ad affinare i messaggi per il pubblico, il canale e l’obiettivo di business giusti…L’IA aiuta i team a comunicare in modo chiaro, a restare più vicini al posizionamento approvato e a muoversi più rapidamente senza perdere contenuto o accuratezza.
Come la riorganizzazione delle operazioni di content con l’IA influisce sulle organizzazioni
Come risultato della riorganizzazione delle nostre operazioni di content, abbiamo riscontrato:
- Una riduzione evidente della frammentazione tra i flussi di lavoro di marketing e comunicazione.
- Cicli di revisione e correzione più gestibili. Invece di dedicare molto tempo a ristrutturare contenuti di base o a rispiegare ripetutamente il posizionamento principale tra i diversi team, ora dedichiamo più tempo a perfezionare le strategie rivolte al pubblico, validare l’accuratezza e migliorare la qualità del risultato finale.
- Miglioramenti nel coordinamento interfunzionale. Il marketing di prodotto, l’abilitazione delle vendite, la demand generation, le comunicazioni dell’esecutivo e i team rivolti ai clienti lavorano su una base di messaggi più unificata, riducendo linguaggi in conflitto e posizionamenti incoerenti nei diversi punti di contatto con il cliente.
- Maggiore visibilità. Una volta che i framework di messaggistica, la terminologia approvata e la documentazione di riferimento sono diventati più strutturati, è stato più facile individuare lacune, narrazioni incongruenti, posizionamenti superati o affermazioni non supportate già nelle prime fasi del processo, invece che accorgersene tardi nell’esecuzione.
- Un cambiamento significativo nel ritmo operativo.
Perché è necessaria cautela nell’uso dell’IA nel marketing sanitario
L’IA è ormai profondamente integrata nella ricerca, nella sintesi, nei flussi operativi e nello sviluppo dei contenuti in ambito marketing. La utilizzo per analizzare rapidamente grandi quantità di informazioni, sintetizzare documentazione di prodotto e tecnica, individuare pattern tra le ricerche degli analisti e il feedback dei clienti, accelerare la raccolta di informazioni competitive, supportare il SEO e aiutare a strutturare le prime bozze per messaggi e contenuti.
È diventata anche estremamente preziosa per la scala operativa. Le organizzazioni di marketing gestiscono enormi volumi di informazioni tra prodotti, campagne, segmenti di clienti, cambiamenti normativi, abilitazione alle vendite e dinamiche di mercato. L’IA aiuta a ridurre l’onere manuale di organizzazione e lavorazione di queste informazioni, così da permettere ai team di dedicare più tempo a strategia, giudizio ed esecuzione.
Allo stesso tempo, però, le decisioni di marketing più importanti restano profondamente umane. Le scelte di posizionamento, la comunicazione dell’executive, la fiducia nel brand, il momento giusto sul mercato, l’empatia verso il cliente, il giudizio organizzativo e i compromessi strategici richiedono tuttora esperienza di leadership e comprensione del contesto.
Il settore sanitario, in particolare, richiede grande discernimento. La comunicazione dei messaggi può influire sulla fiducia del cliente, sull’interpretazione normativa, sulla fiducia nell’organizzazione e sulla reputazione sul mercato. L’IA può aiutare a strutturare le informazioni e velocizzare i processi, ma non coglie le sfumature come operatori, marketer, clinici o dirigenti esperti.
Come un’IA con linee guida può migliorare l’efficienza del 400%
Un risultato molto chiaro è l’aumento della produttività operativa. La mia capacità di produzione personale probabilmente è cresciuta del 400% circa nell’ultimo anno perché l’IA riduce il tempo che dedico a organizzare le informazioni, a sintetizzare la ricerca, a strutturare bozze e a passare tra diversi progetti.
Il lavoro non scompare. Se mai, le aspettative aumentano con la velocità. Le organizzazioni di marketing hanno sempre più lavoro che tempo a disposizione. L’IA cambia il ritmo con cui i team elaborano informazioni ed eseguono, liberando spazio per lavori strategici più profondi, ulteriori rifiniture, più test e cicli di risposta più veloci in tutta l’azienda.
La qualità e l’efficienza della collaborazione sono migliorate anche in alcune aree. I team possono passare dalla documentazione di base ai materiali per il lancio, all’abilitazione alle vendite, ai briefing con gli analisti, alla comunicazione verso gli executive e alle campagne digitali molto più rapidamente perché possono organizzare e accedere alle informazioni fondamentali con maggiore facilità. In organizzazioni molto complesse, questa efficienza operativa è fondamentale.
Come l’IA supporta la preparazione alle conferenze
La preparazione alle conferenze è un ottimo esempio di come l’IA abbia modificato le operazioni di marketing quotidiane per il mio team. Nel settore della tecnologia sanitaria, un grande evento può comprendere incontri con i dirigenti, briefing con gli analisti, conversazioni con i clienti, abilitazione alle vendite, sessioni di presentazione, posizionamento competitivo, coinvolgimento dei media ed esecuzione di campagne, il tutto simultaneamente nell’arco di pochi giorni.
Prima dell’IA, i team spendevano un’enorme quantità di tempo a raccogliere manualmente informazioni da agende di conferenze, report di analisti, aggiornamenti CMS, documentazione di prodotto, priorità dei clienti, dati di pipeline e analisi della concorrenza. Gran parte di questo lavoro era distribuito tra vari team, fogli di calcolo, presentazioni, appunti e documenti interni.
Ora l’IA consolida e organizza queste informazioni molto più velocemente. Utilizzo prompt strutturati legati a framework di messaggistica approvati e standard di posizionamento per generare da subito briefing per eventi, documenti di preparazione per dirigenti, punti di discussione per il team vendite, sintesi competitive, insight sui clienti e messaggi social.
Uno degli aspetti più preziosi del processo è la rapidità con cui emergono i pattern. Se lo stesso problema operativo o preoccupazione normativa si ripresenta tra i commenti degli analisti, le discussioni con i clienti, le sessioni in conferenza e le conversazioni commerciali, il team può identificarlo tempestivamente e affinare la narrazione prima che l’evento abbia inizio.
Dove l’IA fallisce nei flussi di lavoro di marketing
L’IA richiede un elevato livello di disciplina. Può generare allucinazioni, citare fonti sbagliate, segnalare link non funzionanti, semplificare eccessivamente le sfumature o produrre linguaggio che sembra credibile ma non è accurato. I marketer devono comunque verificare ogni singola frase. Nel settore della tecnologia sanitaria, un’affermazione disattenta può causare confusione tra i clienti, indebolire la credibilità, causare la perdita di un affare o danneggiare la reputazione dell’azienda.
Inoltre, i contenuti di marketing generati dall’IA iniziano rapidamente ad assomigliarsi tutti. Questo è evidente su LinkedIn, siti web, blog, campagne e-mail e anche nelle comunicazioni dei dirigenti. Il linguaggio diventa eccessivamente levigato, ripetitivo e generico. In mercati saturi, specialmente nella tecnologia sanitaria, questo rappresenta un vero problema perché i clienti sono già sommersi da messaggi intercambiabili.
Coerenza e governance rappresentano un’ulteriore sfida. Senza standard chiari, i team possono involontariamente produrre narrazioni conflittuali, affermazioni inesatte o messaggi che si discostano dal posizionamento approvato. È per questo che ho investito tempo nella costruzione di flussi di lavoro strutturati e linee guida editoriali per l’utilizzo dell’IA nelle operazioni di marketing.
E infine, dirò questo: l’IA fallisce nell’originalità strategica. Fatica a produrre idee davvero differenziate, radicate nell’esperienza vissuta, nell’intuizione di mercato, nel tempismo e in una profonda comprensione del cliente.
Perché l’impostazione dei prompt e il contesto sono importanti
Avrei voluto capire prima quanto l’output dipenda dalla formulazione delle istruzioni. All’inizio, molte persone pensavano che l’IA avrebbe intuito le intenzioni naturalmente, come farebbe un essere umano. Non è così che funzionano questi sistemi.
Gli LLM rispondono in modo molto letterale a struttura, contesto, sequenza, esempi e istruzioni. Se le direttive sono vaghe, incoerenti o incomplete, di solito l’output ne rispecchia la qualità. Avrei potuto evitare molte revisioni e cicli di correzione ripetuti se avessi investito più tempo all’inizio per imparare a strutturare correttamente i prompt e comunicare chiaramente le aspettative al sistema.
Ho anche capito che la creazione di prompt non è una competenza da acquisire una volta per tutte. Richiede un affinamento continuo. Il modo in cui viene fornito il feedback è importante. L’ordine delle istruzioni conta. Il livello di dettaglio conta. Anche piccoli cambiamenti nella formulazione possono modificare notevolmente il risultato.
Considerare la generazione dei prompt come una comunicazione strategica, piuttosto che una semplice delega di compiti, ha migliorato drasticamente la qualità dei risultati. Gli output sono diventati più coerenti, sono diminuite le revisioni e i flussi di lavoro sono diventati molto più efficienti.
Perché è necessario chiarire gli obiettivi prima di adottare l’IA
I responsabili marketing dovrebbero sapere quali risultati desiderano ottenere prima di adottare l’IA.
Molte organizzazioni partono dalla tecnologia stessa invece che dal problema operativo che intendono risolvere. Questo comporta spesso sperimentazioni frammentarie, workflow incoerenti e aspettative poco chiare.
L’IA può sostenere molte aree del marketing, tra cui ricerca, operazioni sui contenuti, esecuzione di campagne, abilitazione delle vendite, intelligence competitiva, automazione dei processi e gestione delle conoscenze. Il suo valore dipende molto dalla comprensione dei punti di attrito esistenti nell’organizzazione e dalla capacità di individuare dove l’IA possa migliorare velocità, coerenza, organizzazione o supportare il processo decisionale.
Obiettivi chiari influenzano anche governance, formazione, flussi di lavoro e sistemi di misurazione. Un team che punta a migliorare l’efficienza operativa necessita di un approccio diverso rispetto a chi si focalizza sulla personalizzazione, sull’intelligence di mercato o sulla scala dei contenuti.
Io per prima investirei nell’infrastruttura operativa, nella gestione della conoscenza e nei sistemi di abilitazione prima di aggiungere altre soluzioni specifiche o scalare le campagne. Molte organizzazioni marketing possiedono enormi quantità di informazioni preziose, ma esse sono disperse su piattaforme scollegate, documentazione parziale, conoscenze informali, fogli di calcolo, drive condivisi, sistemi CRM, thread su Slack, presentazioni e nei singoli componenti del team.
Senza basi operative solide, l’adozione dell’IA si frammenta rapidamente. I team finiscono per generare messaggi incoerenti, duplicare le attività, avere difficoltà con il controllo delle versioni o perdere tempo a cercare informazioni che già esistono all’interno dell’organizzazione.
Perché i CMO devono investire prima nell’infrastruttura di abilitazione
Se dovessi ricominciare da capo, investirei subito in framework centralizzati di messaggistica, governance dei contenuti, infrastruttura per l’abilitazione delle vendite e formazione. I team marketing hanno bisogno di sistemi che consentano l’accesso immediato a posizionamenti approvati, prove dei clienti, racconti di prodotto, intelligence competitiva e messaggi specifici per ciascun pubblico in tempo reale.
L’abilitazione delle vendite sarebbe una priorità fondamentale. Un messaggio efficace ha pochissimo valore se le persone a contatto con il cliente non riescono a trovarlo, personalizzarlo e applicarlo facilmente durante le trattative commerciali in corso. Le organizzazioni più performanti riducono l’attrito tra la strategia marketing e l’esecuzione sul campo.
Anche la formazione richiederebbe investimenti significativi. L’adozione dell’IA non si limita a una scelta di strumenti. I team hanno bisogno di linee guida su prompt, standard editoriali, governance, fonti, sicurezza e integrazione dei flussi di lavoro. Le aziende che ottengono i risultati migliori investono nella maturità operativa insieme alla tecnologia stessa.
La maggior parte delle organizzazioni non ha un problema di campagne. Hanno invece problemi di sistemi, coordinamento e chiarezza operativa. L’IA amplifica sia i punti di forza che le debolezze già presenti in azienda.
Perché i CMO devono creare spazio per la sperimentazione
L’IA non sta per sparire, e i responsabili marketing che la ignorano completamente rimarranno rapidamente indietro. Un approccio migliore consiste nell’imparare a collaborare con essa in modo consapevole, costruire la governance e formare i team per utilizzarla in modo efficace e responsabile.
Questa tecnologia si evolve troppo rapidamente perché i leader rimangano fermi o eccessivamente rigidi nell’approccio. I team hanno bisogno di spazio per sperimentare, iterare e perfezionare continuamente dove l’IA aggiunge valore e dove il giudizio umano resta indispensabile.
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