La Marketer che Costruisce la Macchina
Trasformazione: La ristrutturazione del marketing di Lusha enfatizza il pensiero sistemico, collegando l'esecuzione creativa a un processo decisionale efficace.
Focus sul Costruttore: Yael Abukasis sostiene che i marketer debbano agire come "costruttori", creando sistemi automatizzati e non solo campagne.
Cohort GTM: L'espansione della base utenti 'costruttori GTM' ha portato ad un aumento dei ricavi, spingendo a una revisione del team e della strategia in Lusha.
Integrazione dell’AI: Un uso efficace dell’AI dipende da un sistema coeso; dati frammentati determinano un'applicazione inefficiente dell’intelligenza artificiale.
Insight sull’Assunzione: Abukasis valorizza la curiosità e l’adattabilità, privilegiando costruttori che automatizzano le attività ripetitive ed esplorano nuovi strumenti.
Cosa faresti per ottenere un LTV migliore e una fidelizzazione più forte? Per un team, tutto è stato possibile grazie a un cambiamento nel modo in cui il marketing doveva funzionare. Yael Abukasis, CMO e Head of Revenue Growth di Lusha, una piattaforma di dati e intelligence per il go-to-market, ha affrontato il marketing con un nuovo modo di pensare. Questo ha permesso al suo team di costruttori GTM di aumentare il fatturato aziendale del 21% in circa un trimestre.
Quindi, se il divario tra ciò che il tuo team produce e ciò che i concorrenti nativi nell'IA stanno lanciando continua a crescere, continua a leggere.
Quando è entrata in azienda, l'organizzazione marketing stava ottenendo ottimi risultati secondo i parametri tradizionali. Ma poi ha notato qualcosa.
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"Man mano che aumentavamo le campagne, l'efficienza iniziava a diminuire anche se il team operava a livelli elevati," mi ha detto. Il problema non erano né l'impegno né la competenza. Era l'architettura. Il team era strutturato per gestire campagne. Ma nessuno l'aveva costruito per progettare i sistemi che fanno funzionare le campagne, che si adattano e si potenziano nel tempo.
Ne è seguita una ristrutturazione di nove mesi che ha cambiato la composizione del suo team, insieme a una crescita dell'ICP del 16% anno su anno e una riduzione della spesa in media a pagamento del 50%. Questi numeri non sono solo il frutto di una strategia creativa efficace, sono il risultato di aver costruito macchine migliori.
Plasmare il Sistema
Lusha è nata come prodotto dati centrale che offre dati B2B accurati, verificati e conformi su contatti e aziende per i team di vendita, tramite una piattaforma e un'estensione di Chrome.
Secondo lei, il prodotto era eccellente. Ma poi è arrivata l'IA, la loro buyer persona si è evoluta e così anche loro.
Oggi Lusha è il layer di intelligenza dati profondo per i costruttori go-to-market, basato su machine learning, aiutandoli a raggiungere il 5% dei clienti realmente in target per la loro soluzione in base al contesto e ai segnali di acquisto in tempo reale, disponibile ovunque i costruttori lavorino—che sia Clay, Claude, ChatGPT, oppure tramite la loro API e MCP.
Questo è ciò che mi fa alzare dal letto la mattina. Costruire l’infrastruttura che rende possibile il GTM moderno, gestendo allo stesso tempo un team che deve mettere in pratica ciò che predichiamo. Usiamo il nostro stesso prodotto per gestire il nostro marketing ogni giorno.
Abukasis ricorda il momento in cui si è resa conto che il suo team stava lavorando ad alto livello e comunque perdeva terreno.
E man mano che Lusha cresceva, l’efficienza continuava a calare, e non era per mancanza di impegno o talento. Lei stessa ammette che "il marketing è passato da una disciplina puramente creativa a una disciplina incentrata sulle decisioni."
Tutto puntava alle radici nascoste, così Abukasis ha deciso di fare un passo indietro per rivalutare.
Le domande che ha posto al suo team erano semplici. Sai chi stai prendendo di mira? Quando raggiungi il tuo pubblico? E, come vengono prese le decisioni?
Quella che Abukasis chiama "cultura builder-first" non è solo un rebranding delle stesse vecchie funzioni. È un'idea fondamentalmente diversa su come i marketer dovrebbero operare.
Gestire una Campagna vs. Costruire la Macchina
Questa presa di coscienza ha portato a una riorganizzazione del suo team durata nove mesi, non solo un esercizio di modifica degli organigrammi, ma un vero e proprio ripensamento su che tipo di persone serva oggi al marketing.
La risposta a cui è arrivata è stata chiedere al suo team di diventare costruttori. Abukasis sottolinea la differenza tra chi conduce una campagna e chi progetta il sistema che la fa funzionare. "Un builder è un architetto di sistemi che si trova, per caso, nel marketing," afferma.
In una struttura tradizionale hai specialisti che restano nel loro perimetro — i copywriter scrivono, i performance manager gestiscono le campagne e chi si occupa di ops sistema l'instradamento dei lead. Un builder colma questa distanza.
Un builder fa domande diverse. Al posto di "qual è il messaggio?" chiede "qual è il trigger?"
Piuttosto che chiedersi "chi è il pubblico?", la domanda diventa "qual è la logica di arricchimento dei dati e come il feedback loop migliora la prossima campagna?". Poi, osservano cosa il loro team fa manualmente ogni settimana e si chiedono come automatizzarlo.
Abukasis racconta di aver dato indicazioni del tipo: "Non voglio che tu lavori su un brief. Voglio che costruisca una macchina che renda il marketing 10 volte più veloce."
Alcuni degli esempi più concreti di questo approccio in Lusha non sono affatto campagne. Il suo team ha sviluppato un sistema che monitora i siti web dei concorrenti e del settore per rilevare cambiamenti di UI, aggiornamenti delle pagine prezzi e test A/B che non vengono mai annunciati pubblicamente. Hanno automatizzato il monitoraggio del brand. Ora stanno sviluppando un sistema di automazione end-to-end per le campagne, che prende input umani e produce una campagna completamente implementabile, completa di copy, creatività, asset pubblicitari formattati per ogni piattaforma, tutto in un unico workflow.
Ammette che, "quello che prima richiedeva giorni di scambi tra i team ora avviene in un solo flusso di lavoro. Le persone di talento nel mio team non stanno facendo meno a causa di questo."
Fanno di più di ciò che solo gli esseri umani possono fare: usare il loro gusto e giudizio, aggiungere un tocco umano, monitorare le macchine, capire quando qualcosa non va e decidere cosa scalare.
Il Segnale che Guida le sue Decisioni
Il cambiamento strutturale non è arrivato da un mandato dall'alto. È arrivato osservando un nuovo tipo di utente che si presentava all'interno della stessa piattaforma di Lusha.
A fine 2025, quelli che Abukasis e il suo team chiamano "costruttori GTM", responsabili RevOps, professionisti del marketing ops, fondatori impegnati nella creazione di revenue agent da zero, costituivano circa l'1% della loro base utenti.
Alla fine del primo trimestre del 2026, quella coorte rappresentava oltre il 10% delle nuove iscrizioni e rappresentava il 21% del fatturato aziendale. Mostravano un retention netta superiore, un valore di vita del cliente più alto e una retention significativamente più forte rispetto a qualsiasi altro segmento utente.
Una volta visto quel pattern, abbiamo dovuto chiederci se la nostra struttura di team fosse costruita per servirli. Non lo era. Così l'abbiamo ricostruita.
Il secondo segnale era più personale. Abukasis ha iniziato a notare che i membri del suo team costruivano piccole automazioni in autonomia, risolvendo i propri punti di frizione con strumenti che avevano imparato a usare da soli.
"Ho costruito la mia automazione. È stato così facile che in un giorno ho creato due cose che mi hanno risolto dei problemi enormi e mi sono sentita come se avessi dei superpoteri." Quell'energia spontanea le ha indicato dove l'ambizione stava rimanendo inutilizzata all'interno dell'organizzazione.
Quindi, sia che si guardi la questione da una prospettiva di prodotto, sia che si valuti l'assunzione di nuovo personale, vale la pena rifletterci sopra.
La conseguenza è che le persone che aiutano a progettare e definire i sistemi possono produrre ritorni composti.
Come è Avvenuta la Ristrutturazione
Il passaggio ha richiesto nove mesi e ha comportato una riorganizzazione che separava i contenuti, la crescita dei ricavi e le operazioni di marketing gli uni dagli altri.
Oggi Abukasis guida insieme marketing e crescita dei ricavi. Il suo team ha costruito un motore operativo dedicato sotto il loro direttore delle operazioni di marketing, specificamente progettato per gestire il tech stack e i flussi di dati.
La crescita dei ricavi è stata integrata direttamente nel marketing anziché essere un'area a parte. Inoltre, ogni membro del team riceve accesso alle versioni pro degli strumenti di AI, ed è incoraggiato a costruire le proprie automazioni e agenti.
"I primi tre mesi hanno richiesto un forte adattamento. Entro il sesto mese, è emersa la coerenza. Dopo nove mesi, il modello era completamente integrato."
Ammette che l'aspetto umano di questa tempistica è più complesso.
La cosa che nessuno ti dice sul change management è quanto sia tutto emotivo. Puoi avere un piano perfettamente logico e comunque perdere delle persone al secondo mese perché non vedono dove si inseriranno nel nuovo scenario.
La sua soluzione è stata assicurarsi che ogni persona del team potesse rispondere a una domanda semplice: cosa significa questo per me e per il mio lavoro?
Ha anche ricostruito quasi interamente il mix dei canali. La persona del costruttore GTM non risponde alle campagne creative generiche. "Vivono in comunità professionali, in gruppi Slack, nelle newsletter e negli ecosistemi dei partner." Così Lusha ha aumentato il budget per partnership e affiliati e ha lanciato Lusha Campus, un ambiente di apprendimento dove i costruttori imparano come ottenere vero valore dai dati prima ancora di diventare clienti paganti. Il suo team ha scoperto che, una volta completato il percorso su Campus, gli utenti si attivavano più velocemente, rimanevano maggiormente e crescevano più facilmente.
Dove la Maggior Parte dei Leader Sbaglia
La modalità di fallimento che Abukasis osserva più spesso è che i leader marketing aggiungono l'AI sopra una base già difettosa. È un elemento comune tra i leader con cui ho parlato.
Certo, "l'AI riflette la qualità del sistema in cui viene inserita", dice lei. "Quando i dati sono frammentati e il targeting è troppo ampio, l'AI ti aiuta solo a muoverti più velocemente nella direzione sbagliata." Lusha ne ha fatto esperienza diretta, sottolineando il rischio di brand che affrontano i CMO quando danno priorità all’ottimizzazione anziché alle fondamenta strategiche. I risultati migliori sono arrivati solo una volta che input e logiche erano pienamente allineati.
Per i leader che lavorano con dei vincoli — un team esistente, un numero fisso di persone, un budget bloccato — bisogna semplicemente iniziare da qualche parte.
Scegli un flusso di lavoro davvero importante e ricostruiscilo dall'inizio alla fine. Tra instradamento dei Lead, targeting ICP, arricchimento dati: basta scegliere uno di questi, dice lei. Metti marketing, RevOps e dati nella stessa stanza.
Definisci la logica, pulisci gli input, automatizza totalmente il processo. "Quando un sistema funziona in modo pulito, la conversazione su come espandere l’automazione si sostiene da sola."
I suoi dati confermano questo approccio. Dopo aver ricostruito la logica di targeting attorno a un ICP più preciso, basato su segnali, Lusha ha registrato una crescita ICP del 16% anno su anno, riducendo al contempo la spesa sui media a pagamento del 50%.
La storia dietro quel numero è iniziata con una domanda posta da un membro del suo team durante una sessione di pianificazione: "Sappiamo davvero quale profilo aziendale chiude più velocemente?" Non avevano una risposta chiara. Così ne hanno trovata una, mappando le opportunità chiuse rispetto a caratteristiche firmografiche e segnali fino a trovare un profilo molto più efficiente rispetto all’ICP larghissimo che miravano in precedenza. Poi hanno ricostruito tutto attorno a quel profilo.
Il team che ha realizzato quell’analisi è lo stesso che oggi gestisce costantemente la nostra logica di targeting – non come un esercizio trimestrale. Il vero cambiamento è il passaggio dal pensiero per campagne al pensiero per sistemi.
A Cosa la Maggior Parte dei Leader Non è Pronta
Anche mentre Abukasis parla del lavoro svolto dal suo team, è già concentrata sul prossimo problema. Ed è una questione con cui la maggior parte delle organizzazioni marketing non si è ancora confrontata.
Gli agenti AI si stanno diffondendo nei processi d’acquisto delle aziende. IDC prevede che ce ne saranno un miliardo in funzione all’interno delle aziende entro il 2029. In molti workflow di acquisto, la prima "entità" a valutare il tuo brand non sarà affatto una persona. Sarà un sistema a determinare l'idoneità ancora prima che qualcuno veda la tua creatività.
"La prima entità a vagliare il tuo brand in molti processi d’acquisto è già un sistema che non legge il tuo blog per trarre ispirazione, ma interroga il tuo schema dati per verificare che tu sia affidabile, strutturato e compatibile," ha detto Abukasis. "Se i tuoi dati sono frammentati e la tua documentazione API è un disastro, un acquirente umano potrebbe non vedere mai le tue creatività perché un agente ti avrà già escluso."
Costruire per lo strato delle macchine permette al suo team di potersi concentrare anche sullo strato umano. Le due cose non sono in competizione, ma sono tappe una dopo l’altra.
Siamo molto lontani dal preoccuparci del copy degli annunci. È per questo che i marketer che capiscono i sistemi e pensano come dei costruttori sono quelli che avranno ancora lavoro che non potrà essere automatizzato.
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