Grunnlegger og markedsdirektør innen markedsføringsteknologi understreker betydningen av kontekst før AI integreres

Jean Bonnenfant har lang erfaring med å lede vekst og markedsføring i B2B-teknologiselskaper, og er for tiden medgründer og CMO i oppstartsbedriften Tinct.ai. Som eneste person i markedsavdelingen er AI den eneste måten han kan konkurrere på. Og han bruker teknologien til å produsere mer enn de fleste små team.

Vi satte oss ned med ham for å finne ut hvordan han gjør det. Han sa at alt handler om kontekstutvikling.

Én markedsfører med AI kan prestere bedre enn et team 

Jeg har jobbet med markedsføring i nesten ti år. Jeg begynte som markedssjef, med hovedfokus på innhold og noe vekstarbeid. Det førte til at jeg begynte i Growth Tribe, Europas første akademi for veksthacking og AI, og forholdet mitt til AI begynte der, lenge før dagens gjennombrudd for LLM-er.

I Growth Tribe gjennomførte vi eksperimenter med maskinlæringsverktøy. Vi jobbet med selskaper som Dataiku, et fransk selskap innen maskinlæring, og integrerte AI i kundeprosjekter når datamengdene gjorde det hensiktsmessig. Dette omfattet klyngedannelse, prediktiv modellering og mønstergjenkjenning. Det var ikke prangende, men det fungerte, og det ga meg et solid grunnlag for å forstå hva AI kan gjøre, sammenlignet med hva teknologien lover.

Etter det jobbet jeg innen finansteknologi og krypto, to bransjer der data og hastighet har stor betydning. Deretter, rett før jeg grunnla Tinct AI, jobbet jeg i Lleverage, en plattform for AI-automatisering, der jeg brukte AI-verktøy i stor skala. Denne erfaringen var den siste brikken som ga meg selvtillit til å bygge noe eget.

I dag er jeg medgründer og CMO i Tinct AI. Vi utvikler AI-drevet personalisering for landingssider innen B2B, spesielt for ABM-kampanjer. Alle selskaper du retter deg mot, ser en versjon av landingssiden din som er tilpasset dem, identifisert ved hjelp av IP-gjenkjenning. Det er et produkt jeg skulle ønske hadde eksistert da jeg kjørte kampanjer tidligere i karrieren.

Målet vårt er å skalere uten å øke antall ansatte, noe som bare er mulig fordi jeg jobber med AI. Derfor ser det jeg gjør nå, svært annerledes ut enn tradisjonelle markedsavdelinger. Jeg driver alle kanaler daglig og samarbeider med AI-arbeidsflyter. Definering av ICP, budskap, CRM-integrasjon og berikelse, utgående sekvenser, innholdsproduksjon – alt er det meg, men det er aldri bare meg. Jeg satser på at én person som arbeider med riktig AI-infrastruktur, kan prestere bedre enn et team på fem som arbeider uten den.

Hvordan kontekstutvikling er en avgjørende markedsføringsferdighet

Da LLM-er først slo gjennom, brukte de fleste dem reaktivt. Brukerne hadde en oppgave, åpnet en chat og fikk produsert noe. «Skriv en e-postsekvens» eller «Lag et utkast til en artikkel». Denne tilnærmingen var sporadisk, transaksjonell og til syvende og sist begrenset.

Jeg sluttet å se på AI som en oppgaveutfører og begynte å se på det som et infrastrukturlag. Kontekst danner grunnlaget for denne infrastrukturen.

Kontekstutvikling er nå en av de viktigste ferdighetene innen markedsføring. Dette omfatter verktøy som Claude Projects, systeminstrukser, ferdigheter og minnelag – alt som gir en AI dyp og strukturert kontekst om ICP-en din, posisjoneringen din, USP-ene dine, konkurranselandskapet og tonen din. Når konteksten er riktig, er også alt som bygges på den, riktig. Kvaliteten på resultatene forsterkes. Hvis dette laget er vagt, generisk eller utdatert, vil også alt AI produserer oppå det, være det.

Alle markedsføringsledere som begynner på AI-reisen sin, bør først konsentrere seg fullt og helt om dette kontekstlaget. Gjør det spesifikt. Gjør det nøyaktig. Gjør det til ditt. Og sørg deretter for at hvert verktøy, hver arbeidsflyt og hvert automatiserte resultat kobles til det.

Hvis jeg hadde visst at jeg burde investere i kontekstlaget først, ville jeg ha unngått flere uker med inkonsekvente resultater og omarbeiding.

Den største endringen jeg har gjort det siste året, er derfor å investere betydelig tid på forhånd i å bygge dette kontekstlaget på tvers av alle systemene, arbeidsflytene og plattformene mine. Hver gang posisjoneringen vår utvikler seg, eller vi lærer noe nytt om den ideelle kunden vår, oppdaterer jeg konteksten overalt.

Som et resultat kan jeg produsere og distribuere ressurser med en hastighet og konsistens som vanligvis ville krevd et helt team. Grunnlaget gjør det tunge arbeidet. Det jeg bygger oppå det, ordner seg nesten av seg selv.

Slik utnytter du AI i utgående arbeidsflyter

Slik gjennomfører jeg utgående arbeid nå.

Prosessen starter med listebygging og berikelse. Jeg henter en liste over målbedrifter fra definisjonen vår av ICP og bruker AI-drevet berikelse for å legge til firmografiske data, signaler fra teknologistakken og relevant kontekst om hvert selskap. Disse dataene sendes direkte inn i lemlist for å gjennomføre utgående arbeid, mens Attio automatisk beriker og oppdaterer informasjonen når nye signaler kommer inn.

Deretter går jeg over til budskapsarbeidet. Ved hjelp av et Claude-prosjekt som er lastet med hele konteksten vår for ICP, posisjonering og retningslinjer for tone, genererer jeg personaliserte utgående sekvenser for hvert segment. Dette innebærer ikke bare å bytte ut fornavnet, men faktisk å variere budskapet basert på selskapets profil, deres sannsynlige utfordringer og hvor de befinner seg i listen vår over målbedrifter.

Når potensielle kunder klikker seg videre til landingssiden vår, blir den automatisk personalisert for selskapet deres, som identifiseres gjennom IP-gjenkjenning. Budskapet, de sosiale bevisene og vinklingen tilpasses hvem de er. Personaliseringen som startet i den utgående e-posten, stopper ikke ved klikket; den fortsetter gjennom hele opplevelsen.

Svar og intensjonssignaler flyter tilbake til Attio, og deretter trer jeg personlig inn. Alt før det øyeblikket er AI. Alt fra det tidspunktet er meg.

Jeg er en del av arbeidsflyten på to tidspunkter: i oppsettet og i samtalen.

Hvorfor strategier for kundebevaring trenger en AI-fornyelse

Toppen av trakten får all AI-oppmerksomheten fordi det er den mest synlige delen av jobben. Annonser, innhold, kampanjer. Det er enkelt å peke på og enkelt å måle. Og AI har allerede begynt å endre den betydelig.

Men kundebevaring er der de fleste selskaper fortsatt arbeider som om det var for ti år siden. Manuelle kontaktpunkter, bred segmentering og generiske modningssekvenser som behandler alle eksisterende kunder likt, uavhengig av hvordan de oppfører seg eller hva de trenger.

Det er dette stadiet som trenger mest redesign, fordi AI gjør noe mulig der som ikke var mulig før: å behandle hver eneste kunde som et individ, i stor skala, uten et team på ti personer til å håndtere det. Personaliserte livssyklusmeldinger, dynamisk innhold basert på bruksmønstre, proaktiv oppfølging utløst av reelle signaler i stedet for vilkårlige tidslinjer.

Ironisk nok er det i kundebevaringen pengene ligger. Det koster fem til ti ganger mer å skaffe en ny kunde enn å beholde en eksisterende. Likevel retter de fleste markedsføringsorganisasjoner fortsatt AI-investeringene og den kreative energien sin først og fremst mot toppen av trakten.

Det er muligheten for redesign. Og de fleste selskaper har ennå ikke tatt tak i den.

Jeans tanker

Kundebevaring er der de fleste selskaper fortsatt arbeider som om det var for ti år siden. Manuelle kontaktpunkter, bred segmentering og generiske modningssekvenser som behandler alle eksisterende kunder likt, uavhengig av hvordan de oppfører seg eller hva de trenger.

Hvordan AI-fordelen også er den største risikoen

De siste to månedene har jeg levert det som et tradisjonelt oppsett realistisk sett ville ha brukt et år på å fullføre. Komplett infrastruktur for utgående arbeid, CRM-berikelse, innholdsproduksjon på tvers av kanaler, onboarding av designsamarbeidspartnere og rammeverk for budskap. Jeg fullførte alt alene, med AI som min andrepilot.

Det finnes en fortelling om at du kan jobbe en halvtime om dagen hvis du bruker AI. Det var ikke det som skjedde med meg. I stedet ble taket for hva jeg kunne oppnå, flyttet dramatisk. Jeg gjorde ikke mindre arbeid; vi gjorde eksponentielt mer.

Utover volumet sank også feilraten på enkelte oppgaver merkbart. Dataregistrering, undersøkelser, strukturerte resultater. AI er mer konsekvent enn et slitent menneske på slutten av en lang dag.

Når det er sagt, er kvalitetskontroll i høyt tempo en utfordring. Når du beveger deg raskt og produserer mye, er det fare for at ting slipper gjennom som en langsommere, mer manuell prosess ville ha fanget opp. Du må være disiplinert og forhindre at volum blir en unnskyldning for lavere standarder.

Men totalt sett? Produktivitetsforskjellen er reell og betydelig. AI ga meg ikke mer fritid; den ga meg større gjennomslagskraft.

Jeans tanker

Du må være disiplinert og forhindre at volum blir en unnskyldning for lavere standarder.

Slik endrer AI tekstforfatting

Jeg er tekstforfatter av natur. Skriving har alltid vært min greie, og lenge trodde jeg at det var den siste ferdigheten AI noen gang ville klare å gjenskape på en troverdig måte. Du kan automatisere data, automatisere distribusjon og automatisere målretting. Men stemme? Nyansene? Evnen til å få noen til å føle noe med én setning? Jeg var overbevist om at dette var menneskenes område.

Og jeg mener fortsatt at det stemmer for litteratur. Jeg har ikke sett en roman eller bok skrevet av AI som beveger meg. Den grensen tilhører fortsatt mennesker.

Men når det gjelder forretningsskriving? Måned etter måned ser jeg at den blir bedre. Og med kontekstutvikling har avstanden blitt mindre raskere enn jeg noen gang hadde forventet. Gi en AI en strukturert ICP, en detaljert stilguide, ekte merkevareeksempler og nok kontekst å arbeide ut fra, så kan resultatet faktisk formidle merkevarens stemme. Ikke bare brukbart. Godt.

I et tidligere selskap bygget jeg en hel blogg ved hjelp av et Claude Project, som jeg trente med en svært spesifikk systeminstruksjon og et langt, detaljert stil­dokument. Dette var ikke noen få punkt om tone, men et faktisk dokument på flere sider, bygget rundt tekster jeg oppriktig likte å lese og ønsket å etterligne.

Resultatet var ikke generisk AI-innhold. Det hadde en ekte og konsekvent stemme. Hvis du kan skrive, ville du ikke forvekslet det med noe annet. Det hadde en rytme, et perspektiv og en måte å ramme inn ideer på som føltes bevisst.

Antakelsen jeg hadde i årevis, om at AI alltid ville slite med skrivekunsten – den er borte. Og det er vakkert å se. Selv når den endrer noe jeg trodde var mitt.

Slik kombineres AI og menneskelige roller i markedsføringsbeslutninger

I praksis finnes det ikke et tydelig skille mellom det mennesker bør gjøre, og det AI bør gjøre. Det er aldri enten–eller. Det er et spekter.

AI informerer eller driver nesten alle beslutningene våre. Utgående sekvenser, innhold, berikelse av CRM-data, forbedring av ICP og budskap. AI er involvert i alle faser. Men mennesker er ikke ute av bildet.

Tenk på det slik: AI håndterer volumet, hastigheten og førsteutkastet til alt. Et menneske er alltid med i sløyfen for å fange opp spesielle tilfeller, utøve skjønn og sikre at det som sendes ut, gir mening i konteksten. Dette menneskelige laget er ikke en bestemt rolle eller oppgave. Det er vevd inn i hver arbeidsflyt.

Skjønn forblir menneskelig. Å vite når noe er teknisk korrekt, men strategisk feil. Å merke når et budskap vil treffe eller falle flatt. Å se når en trend er verdt å kaste seg på, kontra når den vil eldes dårlig om to uker. Å forstå nyansene i en samtale med en potensiell partner som ingen instruksjon fullt ut kan fange opp. Det er i disse øyeblikkene jeg griper inn, og de oppstår hele tiden.

Det handler altså mindre om AI kontra menneskelige aktiviteter, og mer om å sikre at en menneskelig hånd alltid styrer retningen, selv når AI gjør det meste av arbeidet.

Hvorfor bruk av AI er viktigere enn verktøyene

Verktøyene er allerede utrolige. Faktisk ligger de foran vår samlede evne til å bruke dem godt. Og dette gapet mellom hva kunstig intelligens kan gjøre, og hva de fleste får ut av det, er ikke et verktøyproblem. Det er et menneskeproblem.

Det som gjør dette spesielt interessant, er at selv de som aktivt bruker kunstig intelligens hver dag, føler seg på etterskudd. Jeg føler meg på etterskudd. En ny modell, funksjonalitet eller arbeidsmåte dukker alltid opp, ofte så sent som forrige uke, og jeg har ennå ikke tatt det inn over meg. Det er min virkelighet, og jeg er dypt nysgjerrig og investerer bevisst tid i å holde meg tett på dette feltet.

Når jeg tenker på noen som er mindre nysgjerrig, mindre oppdatert og mindre motivert for å eksperimentere, er gapet enormt. Ikke fordi verktøyene er vanskelige å bruke, men fordi innføringen krever et tankesett som ingen programvareoppdatering kan levere.

Den største forbedringen i enhver markedsføringsorganisasjon handler ikke om å finne et bedre verktøy. Det handler om å videreutvikle kompetansen til medarbeiderne dine, slik at de tenker annerledes om hvordan de jobber. Hvilke oppgaver de delegerer til kunstig intelligens, hvordan de strukturerer instruksjonene sine, og hvordan de bygger opp og vedlikeholder kontekst. Det er denne kapasiteten som forsterkes over tid, og de fleste organisasjoner investerer for lite i den.

Hvorfor markedsføringsledere bør tørre å ødelegge ting

Rådet mitt er enkelt: Eksperimenter. Mer enn du tror du trenger å gjøre.

Dette er ikke tiden for å delegere nysgjerrigheten din på kunstig intelligens til noen på teamet ditt og vente på en rapport. Du må selv ta i et tak. Bygg ting. Ødelegg ting. Prøv arbeidsflyter som kanskje ikke fungerer. Den eneste måten å utvikle en ekte vurderingsevne for hva kunstig intelligens kan og ikke kan gjøre, er gjennom direkte erfaring, ikke observasjon.

Ledere holder seg ofte på det strategiske nivået og lar andre gjøre det operative arbeidet. Den instinkten må bort nå. Gapet mellom ledere som aktivt bygger med kunstig intelligens, og de som bare snakker om det, øker raskt. Det vises i kvaliteten på beslutningene deres.

Å være leder fritar deg ikke fra å gå ned i detaljene. Om noe krever dette øyeblikket det motsatte. Jo mer du eksperimenterer selv, desto bedre blir instinktene dine, teamet ditt blir bedre, og strategien din blir bedre.

Så eksperimenter. Bygg. Vær nysgjerrig. Og ikke vent til du føler deg klar, for det øyeblikket kommer ikke. Den eneste veien gjennom det er å gå gjennom det.

Følg med

Du kan følge Jean Bonnenfants reise på LinkedIn mens han på egen hånd utvikler Tinct.ai.

Det kommer flere intervjuer med eksperter, så opprett en gratis konto for å følge med i The CMO Club!