Vicepresidente del Marketing di Prodotto nel Settore Sanitario: Come Ha Rivoluzionato le Operazioni di Contenuto Senza Aumentare i Rischi
Scopri come una leader del marketing sanitario utilizza l'IA per snellire le operazioni di contenuto, migliorare l'allineamento tra i team e aumentare la produttività mantenendo accuratezza e fiducia.
Natalie Schibell
Vicepresidente del Marketing di Prodotto presso Reveleer
Influenza militare: Il background militare di Natalie Schibell plasma la sua leadership nell'affrontare cambiamenti organizzativi complessi.
Marketing sanitario: Reveleer richiede messaggi rigorosi e accurati a causa del suo coinvolgimento nella tecnologia sanitaria altamente regolamentata.
Integrazione IA: L'IA ha trasformato le operazioni di marketing, offrendo un'elaborazione delle informazioni più rapida e una creazione di contenuti coerente.
Cambiamenti operativi: Le operazioni di contenuto guidate dall'IA hanno ridotto le frammentazioni e migliorato il coordinamento trasversale tra i team.
IA con barriere di controllo: L'implementazione strategica dell'IA aumenta l'efficienza ma richiede supervisione umana per mantenere accuratezza e originalità.
Natalie Schibell è VP di Product Marketing presso Reveleer, un'azienda di tecnologia sanitaria. Insieme ad altre iniziative di intelligenza artificiale, ha rivoluzionato le operazioni di content, qualcosa di fondamentale ma anche rischioso in un settore ad alta regolamentazione e a forte discernimento.
L'abbiamo incontrata per capire come gestisce il rischio migliorando l'efficienza. Ecco cosa ci ha raccontato.
Leadership nel Marketing Plasmata dal Servizio Militare
Sono Natalie Schibell. La mia carriera comprende leadership militare, sanità pubblica, ricerca sanitaria, tecnologia per la salute e consulenza strategica, ma il filo conduttore è aiutare le organizzazioni a navigare nella complessità durante momenti di grande cambiamento.
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Ho iniziato la mia carriera nel U.S. Navy Medical Service Corps, guidando la strategia di accesso degli ufficiali e le iniziative di salute pubblica all'interno dei comandi della Marina e dei Marine Corps. Il servizio militare ha influenzato profondamente il mio modo di intendere la leadership. Comunicazione, responsabilità e capacità di esecuzione diventano estremamente concrete quando le decisioni influiscono direttamente su operazioni e persone. Durante la pandemia di COVID-19, sono stata inviata con il CDC e ho supportato la digitalizzazione del National Wastewater Surveillance System mentre il Paese rispondeva a una crisi di sanità pubblica in rapida evoluzione.
Da lì, sono passata alla tecnologia sanitaria e alla consulenza. Da allora, ho guidato le strategie di mercato e le organizzazioni di marketing di prodotto in Zyter | TruCare, Aetion, una società Datavant, e ora in Reveleer, dove supervisiono il marketing di prodotto e il posizionamento della piattaforma per una piattaforma tecnologica sulla sanità basata sul valore, a supporto di piani sanitari e fornitori.
Dopo l'esperienza in Aetion, ho anche lavorato come consulente indipendente affiancando organizzazioni su strategia di mercato, posizionamento, comunicazione per il top management 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 modo allineato con le priorità operative e risultati aziendali misurabili.
Parallelamente al mio ruolo aziendale, ho fondato Mission to Commission, un’organizzazione no-profit che sostiene membri delle forze armate, veterani, coniugi e famiglie militari durante tutto il percorso, dall’ingresso fino alla transizione e allo sviluppo della carriera.
La Tecnologia Sanitaria Richiede Maggiore Rigorosità nel Marketing
Reveleer opera in un ambiente estremamente complesso poiché il lavoro coinvolge simultaneamente operazioni cliniche, conformità normativa, accuratezza dei pagamenti e strategia dei dati aziendali. I nostri interlocutori spaziano da dirigenti C-suite e leader clinici a team di qualità, stakeholder della conformità e utenti operativi che lavorano quotidianamente all'interno di questi processi.
Le mie responsabilità coprono il posizionamento della piattaforma, strategia di go-to-market, abilitazione delle vendite, comunicazione executive, relazioni con gli analisti, lanci di prodotto, strategia per le conferenze e allineamento tra prodotto, vendite, customer success e demand generation. Il ruolo richiede una stretta collaborazione tra i team perché le decisioni di acquisto in ambito sanitario raramente sono prese da un solo interlocutore.
I canali di marketing sono altrettanto diversificati. Sosteniamo attività di vendita enterprise, leadership di pensiero per la direzione, coinvolgimento con analisti, conferenze, webinar, campagne digitali, podcast, strategia mediatica e storytelling dei clienti.
La tecnologia sanitaria richiede un livello di rigore superiore rispetto a molti altri settori. I messaggi devono essere accurati, ben radicati nell’operatività e credibili per un pubblico che gestisce programmi altamente regolamentati connessi a performance di qualità, rimborsi e risultati sui pazienti.
Come l’IA Aiuta i Team di Marketing a Creare Contenuti Coerenti
Nell’ultimo anno abbiamo integrato l’intelligenza artificiale a livello enterprise nel modo in cui il marketing sviluppa, struttura e distribuisce i messaggi in tutta l’organizzazione.
Nella tecnologia sanitaria, le informazioni spaziano da specifiche di prodotto a documenti di implementazione, linee guida regolatorie, ricerche di analisti, materiali di vendita, conversazioni con i clienti e competenze interne. I team di marketing investono molto tempo per sintetizzare questi input in messaggi utilizzabili dal business.
Perciò, mi sono concentrata sulla costruzione di workflow IA strutturati e allineati a framework di messaggistica approvati, standard di posizionamento, requisiti SEO, linee guida editoriali e narrazioni di prodotto. Ho anche redatto una guida stilistica interna per la scrittura tramite LLM dopo aver notato come le squadre dell'organizzazione utilizzassero l’IA in modo incoerente. I risultati variavano molto per terminologia, tono, fonti e posizionamento. Le campagne, i lanci, le comunicazioni executive 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, le fonti e le aspettative del pubblico. I flussi di lavoro AI ora riassumono le specifiche dei prodotti, organizzano la documentazione tecnica, strutturano le prime bozze e accelerano il flusso di informazioni in campagne, materiali di lancio, narrazioni per analisti e contenuti rivolti ai clienti.
Ora i team dedicano meno tempo ad assemblare manualmente informazioni di base e più tempo a perfezionare i messaggi per il pubblico giusto, il canale giusto e l'obiettivo di business appropriato. Product marketing, demand generation, supporto alle vendite e comunicazione esecutiva utilizzano anche un linguaggio più coerente quando descrivono prodotti, flussi di lavoro e capacità della piattaforma su tutto il mercato.
L'AI aiuta i team a comunicare in modo chiaro, a rimanere fedeli al posizionamento approvato e a muoversi più velocemente senza perdere sostanza o accuratezza.
Ora i team dedicano meno tempo ad assemblare manualmente informazioni di base e più tempo a perfezionare i messaggi per il pubblico giusto, il canale giusto e l’obiettivo di business appropriato… L’AI aiuta i team a comunicare chiaramente, a rimanere vicini al posizionamento approvato e a muoversi più velocemente senza perdere sostanza o accuratezza.
Come la riprogettazione delle operazioni sui contenuti con l'AI influenza le organizzazioni
Come risultato della riprogettazione delle nostre operazioni sui contenuti, abbiamo osservato:
- Una riduzione significativa della frammentazione nei flussi di lavoro di marketing e comunicazione.
- Cicli di revisione e modifica più gestibili. Invece di dedicare molto tempo a ristrutturare contenuti di base o a spiegare ripetutamente il posizionamento principale tra i team, ora dedichiamo più tempo a perfezionare la strategia rivolta al pubblico, a convalidare l'accuratezza e a migliorare la qualità del risultato finale.
- Miglioramenti nel coordinamento interfunzionale. Product marketing, supporto alle vendite, demand generation, comunicazione esecutiva e team rivolti ai clienti lavorano su una base di messaggi più unificata, il che riduce linguaggi in conflitto e posizionamenti incoerenti nei punti di contatto con il cliente.
- Aumentata visibilità. Una volta che i framework di messaggistica, la terminologia approvata e la documentazione di origine sono diventati più strutturati, è stato più facile individuare lacune, narrazioni in conflitto, posizionamenti obsoleti o affermazioni non supportate già nelle prime fasi del processo, invece di scoprirli in ritardo durante l’esecuzione.
- Un cambiamento significativo nel ritmo operativo.
Perché è necessaria cautela nell’uso dell'AI nel marketing sanitario
L’AI è ora ampiamente integrata nella ricerca, sintesi, flussi operativi e sviluppo dei contenuti all’interno del marketing. La uso per analizzare rapidamente grandi quantità di informazioni, riassumere documentazione di prodotto e tecnica, identificare schemi nell’analisi di ricerca e nel feedback dei clienti, accelerare la raccolta di intelligence competitiva, supportare l’ottimizzazione SEO e aiutare a strutturare le prime bozze di messaggi e contenuti.
È diventata anche estremamente preziosa per la scala operativa. Le organizzazioni di marketing gestiscono enormi quantità di informazioni tra prodotti, campagne, segmenti di clientela, cambiamenti normativi, supporto alle vendite e dinamiche di mercato. L'AI aiuta a ridurre il carico manuale di organizzazione e gestione di tali informazioni, consentendo ai team di dedicare più tempo a strategia, giudizio ed esecuzione.
Allo stesso tempo, le decisioni di marketing più importanti restano profondamente umane. Decisioni di posizionamento, comunicazione esecutiva, fiducia nel brand, tempismo di mercato, empatia verso il cliente, giudizio organizzativo e compromessi strategici richiedono ancora esperienza di leadership e comprensione del contesto.
La sanità, in particolare, richiede grande discernimento. I messaggi possono influenzare la fiducia dell’acquirente, l’interpretazione normativa, la fiducia del cliente e la reputazione aziendale. L’AI può aiutare a strutturare le informazioni e accelerare i flussi di lavoro, ma non comprende tutte le sfumature come fanno operatori esperti, marketer, clinici o dirigenti.
Come un’AI con paletti può migliorare l’efficienza del 400%
Un risultato evidente è l’aumento della produttività operativa. La mia stessa capacità produttiva è probabilmente aumentata di circa il 400% nell’ultimo anno perché l’AI riduce il tempo che trascorro a organizzare informazioni, sintetizzare ricerche, strutturare bozze e passare da un progetto all’altro.
Il lavoro non scompare. Se possibile, le aspettative aumentano con la velocità. I team di marketing hanno sempre più lavoro che tempo a disposizione. L’AI cambia il ritmo con cui i team elaborano informazioni e realizzano progetti, creando spazio per un lavoro strategico più approfondito, maggiore rifinitura, più test e cicli di risposta più rapidi all’interno dell’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'enablement delle vendite, alle presentazioni agli analisti, alle comunicazioni per i dirigenti e alle campagne digitali molto più rapidamente perché possono organizzare e accedere alle informazioni fondamentali più facilmente. In organizzazioni fortemente strutturate a matrice, questa efficienza operativa è fondamentale.
Come l’IA assiste nella preparazione delle conferenze
La preparazione alle conferenze è un buon esempio di come l’IA abbia cambiato le operazioni di marketing quotidiane per il mio team. Nel settore della tecnologia sanitaria, un grande evento può comprendere riunioni dei dirigenti, presentazioni agli analisti, conversazioni con i clienti, enablement delle vendite, sessioni come speaker, posizionamento competitivo, coinvolgimento dei media ed esecuzione di campagne, tutto contemporaneamente nell’arco di pochi giorni.
Prima dell’IA, i team dedicavano moltissimo tempo a raccogliere manualmente informazioni dagli ordini del giorno delle conferenze, dai rapporti degli analisti, dagli aggiornamenti dei CMS, dai documenti di prodotto, dalle priorità dei clienti, dai dati di pipeline e dalle intelligence sulla concorrenza. Gran parte di questo lavoro era archiviata tra più team, fogli di calcolo, presentazioni, appunti e documenti interni separati.
Ora l’IA consolida e organizza queste informazioni molto più rapidamente. Utilizzo prompt strutturati legati a framework di messaggistica approvati e standard di posizionamento per generare briefing preliminari sull’evento, documenti preparatori per i dirigenti, punti chiave per la forza vendita, sintesi della concorrenza, insight sui clienti e messaggi per i social.
Una delle parti più preziose del processo è la rapidità con cui emergono i pattern. Se lo stesso problema operativo o la stessa preoccupazione normativa si presenta nei commenti degli analisti, nelle discussioni con i clienti, nelle sessioni della conferenza e nelle conversazioni di vendita, il team può individuarlo subito e affinare la narrazione prima che l’evento inizi.
Dove l’IA fallisce nei flussi di lavoro di marketing
L’IA richiede un elevato livello di disciplina. Può allucinare, citare la fonte sbagliata, proporre link non funzionanti, appiattire le sfumature o generare linguaggio che suona credibile ma non è accurato. I marketer devono comunque verificare ogni singola riga. Nel settore della tecnologia sanitaria, un’affermazione superficiale può generare confusione nei clienti, indebolire la credibilità, far perdere una vendita o danneggiare la reputazione aziendale.
Inoltre, i contenuti di marketing generati dall’IA iniziano rapidamente a suonare allo stesso modo. Questo è evidente su LinkedIn, siti web, blog, campagne email e persino nelle comunicazioni dei dirigenti. Il linguaggio diventa troppo curato, ripetitivo e generico. In mercati saturi, soprattutto nella tecnologia sanitaria, questo rappresenta un vero problema perché i clienti sono già sopraffatti da messaggi intercambiabili.
Consistenza e governance rappresentano un’altra sfida. Senza standard chiari, i team possono inavvertitamente creare narrazioni contraddittorie, affermazioni inaccurate o messaggi che si discostano dal posizionamento approvato. Ecco perché ho dedicato tempo a sviluppare flussi di lavoro strutturati e linee guida editoriali per l’uso dell’IA nelle operazioni di marketing.
E infine, dico questo: l’IA fallisce nell’originalità strategica. Ha difficoltà a produrre una reale differenziazione nel pensiero che sia radicata nell’esperienza vissuta, nell’intuizione di mercato, nel tempismo e nella profonda comprensione del cliente.
Perché i prompt e il contesto sono importanti
Avrei voluto capire prima quanto l’output dipenda dalla formulazione dell’istruzione. All’inizio, molti pensavano che l’IA avrebbe interpretato naturalmente l’intento come un altro essere umano. Ma non è così che funzionano questi sistemi.
Gli LLM reagiscono in modo estremamente letterale alla struttura, al contesto, alla sequenza, agli esempi e alle istruzioni. Se le indicazioni sono vaghe, incoerenti o incomplete, l’output di solito lo riflette. Avrei potuto evitare molte revisioni e cicli di correzione se avessi dedicato più tempo all’inizio a imparare come strutturare i prompt in modo corretto e a comunicare le aspettative in modo chiaro al sistema.
Ho anche capito che la capacità di dare prompt non è una competenza da acquisire una sola volta. Richiede un perfezionamento continuo. Conta il modo in cui si danno i feedback. Conta l’ordine delle istruzioni. Conta il livello di dettaglio. Anche piccole variazioni nella formulazione possono avere un impatto significativo sul risultato finale.
Trattare i prompt più come una comunicazione strategica che come una semplice delega di compiti ha migliorato drasticamente la qualità. Gli output sono diventati più coerenti, le revisioni sono diminuite e i flussi di lavoro sono diventati molto più efficienti.
Perché bisogna chiarire gli obiettivi prima di adottare l’IA
I responsabili marketing dovrebbero sapere quali risultati desiderano ottenere prima di adottare l’IA.
Molte organizzazioni iniziano dalla tecnologia stessa invece che dal problema operativo che intendono risolvere. Questo porta spesso a sperimentazione frammentata, flussi di lavoro incoerenti e aspettative poco chiare.
L’IA può supportare molte aree del marketing, tra cui ricerca, operazioni sui contenuti, esecuzione di campagne, abilitazione delle vendite, intelligence competitiva, automazione dei flussi di lavoro e gestione della conoscenza. Il suo valore dipende fortemente dal fatto che l’organizzazione comprenda gli attriti esistenti e dove l’IA possa migliorare velocità, coerenza, organizzazione o processi decisionali.
Obiettivi chiari determinano anche governance, formazione, flussi di lavoro e misurazione. Un team che mira a migliorare l’efficienza operativa avrà bisogno di un approccio diverso rispetto a un team orientato alla personalizzazione, all’intelligence di mercato o alla scala dei contenuti.
Io investirei prima nell’infrastruttura operativa, nella gestione della conoscenza e nei sistemi di abilitazione, prima di adottare altre soluzioni puntuali o ampliare le campagne. Molte organizzazioni di marketing possiedono enormi quantità di informazioni preziose, ma queste sono distribuite su piattaforme scollegate, documentazioni sparse, conoscenze informali, fogli di calcolo, drive condivisi, sistemi CRM, thread su Slack, presentazioni e tra i singoli membri del team.
Senza solide basi operative, l’adozione dell’IA si frammenta rapidamente. I team generano messaggi incoerenti, duplicano il lavoro, faticano nella gestione delle versioni o sprecano tempo a cercare informazioni che esistono già all’interno dell’organizzazione.
Perché i CMO devono investire prima nell’infrastruttura di abilitazione
Se dovessi ricominciare da capo, investirei anche presto in framework centralizzati di messaggistica, governance dei contenuti, infrastruttura per l’abilitazione delle vendite e formazione. I team di marketing hanno bisogno di sistemi che permettano l’accesso semplice a posizionamenti approvati, testimonianze dei clienti, narrazioni di prodotto, dati competitivi e messaggi specifici per il pubblico in tempo reale.
L’abilitazione delle vendite sarebbe una priorità fondamentale. Una messaggistica forte ha poco valore se i team a contatto con il cliente non possono trovarla, personalizzarla e applicarla facilmente durante i cicli di vendita attivi. Le organizzazioni più performanti riducono l’attrito tra strategia di marketing ed esecuzione sul campo.
Anche la formazione richiederebbe un investimento significativo. L’adozione dell’IA non è semplicemente una decisione sugli strumenti. I team hanno bisogno di indicazioni su prompting, standard editoriali, governance, fonti, sicurezza e integrazione nei flussi di lavoro. Le aziende che ottengono i migliori risultati di solito investono nella maturità operativa insieme alla tecnologia stessa.
La maggior parte delle organizzazioni non ha un problema di campagne. Ha un problema 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 lasciare spazio alla sperimentazione
L’IA non scomparirà, e i leader marketing che la ignorano rischiano di restare rapidamente indietro. Un approccio migliore consiste nell’imparare a lavorare con essa in modo consapevole, costruendo governance e formando i team a utilizzarla in modo efficace e responsabile.
Questa tecnologia evolve troppo rapidamente perché i leader restino immobili o troppo rigidi nel loro approccio. I team devono avere spazio per sperimentare, iterare e affinare continuamente dove l’IA aggiunge valore e dove il giudizio umano resta fondamentale.
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