Markedsdirektøren deler hvilke grep markedsførere må ta

Kelly Cheng er markedsdirektør i Goldcast, der hun leder den globale markedsføringsorganisasjonen.

Vi satte oss ned med henne for å høre alt om hvordan hun har fornyet strategien for innholdsmarkedsføring med AI. Her er det hun delte med oss.

AI redefinerer fundamentalt rollen til markedsdirektører

Jeg heter Kelly Cheng og er markedsdirektør i Goldcast, der jeg leder en global markedsføringsorganisasjon som dekker hele B2B-arbeidsflyten fra markedsintroduksjon, inkludert merkevare og innhold, produktmarkedsføring, vekst og etterspørselsgenerering, markedsføringsoperasjoner og fellesskap.

Teamet arbeider på tvers av USA, Storbritannia og India, og støtter både Goldcast som et frittstående produkt og integreringen vår i Cvents bredere portefølje av skyløsninger for arrangementer etter oppkjøpet.

Veien min frem til dette øyeblikket har vært formet av at jeg har ledet markedsføringsteam gjennom alle de store plattformskiftene det siste tiåret, fra innholdsmarkedsføring til ABM, produktstyrt vekst og nå AI.

Jeg har lært at markedsføringslederne som lykkes, ikke er de som jager etter hvert nye verktøy. Tilpasningsdyktige ledere bruker disse skiftene til å tenke fundamentalt nytt om hvordan teamene deres arbeider, hva de måler, og hvor de skaper verdi.

AI er den største drivkraften vi noen gang har stått overfor, og den presser markedsdirektører til å redefinere selve rollen. Arbeidet handler i mindre grad om å administrere kanaler og kampanjer, og i større grad om å bygge lærende organisasjoner som kan bevege seg i takt med markedet.​​​​​​​​​​​​​​​​

Hvordan AI muliggjør et skifte fra kampanjestyrt til innholdsstyrt

Den største endringen vi gjorde med AI, var å gå fra en kampanjestyrt driftsmodell til en innholdsstyrt modell, drevet av AI.

Historisk sett planla teamet vårt i kvartalsvise kampanjesykluser, der hvert program hadde en avgrenset beskrivelse, en liste over ressurser og en tidsplan. Det siste året har vi omstrukturert driften rundt en kontinuerlig innholdsmotor. AI håndterer nå gjenbruk, utarbeidelse av førsteutkast og klargjøring for distribusjon, noe som flytter teamets energi oppstrøms til ideer, synspunkter og kvalitetskontroll.

Dette førte til en betydelig økning i produksjonsmengde og hastighet, og vi produserer nå fire til fem ganger så mange ressurser per originalinnhold. Men den viktigste endringen er kulturell: Teamet tenker nå på målgrupper og fortellinger i stedet for kampanjer og leveranser, noe som har gjort arbeidet både bedre og mer strategisk.

I tillegg til økningen i innholdsproduksjonen har AI-assistert kontovurdering og personalisering også økt engasjementet i ABM-programmene våre. Og vi har redusert kostnaden per kvalifiserte salgsmulighet i betalte kanaler betydelig ved å bruke AI til å teste kreative variasjoner i en skala vi ikke kunne oppnå tidligere.

Slik gjennomfører du en fullstendig overhaling av arbeidsflyter for innholdsmarkedsføring

Her er et eksempel på hvordan et enkelt én time langt webinar eller arrangement blir til en komplett innholdspakke for flere kanaler på dager i stedet for uker.

Arbeidsflyten starter med direktesendingen, der vi automatisk tar opp videoen og lager en fullstendig transkripsjon. Deretter genererer AI den første bølgen med avledede ressurser, inkludert et sammendragsinnlegg på bloggen, et sammendrag for ledelsen, kort med viktige sitater, klipp til sosiale medier, et sammendrag på e-post og utdrag til salgsstøtte tilpasset bestemte målpersoner.

Teamet vårt legger til synspunkter, redaksjonell finpuss og merkevarens stemme ved å bruke menneskelig dømmekraft.

Deretter håndterer AI klargjøringen for distribusjon, fra å utarbeide LinkedIn-innlegg for hver foredragsholder og ledergruppen vår, til å generere variasjoner av emnelinjer for e-post, lage korte videoredigeringer med teksting for organisk publisering i sosiale medier og skrive personlige meldinger som salgsavdelingen kan dele med målrettede kontoer.

Resultatdata går tilbake til et dashbord, der AI oppsummerer hva som fungerer på tvers av formater og målgrupper. Denne innsikten brukes deretter til å utforme beskrivelsen for det neste programmet.

Resultatet er at innhold som tidligere levde i én uke, nå skaper engasjement og salgsmuligheter i 60 til 90 dager, og teamet bruker tiden sin på ideer og strategi i stedet for produksjon.​​​​​​​​​​​​​​​​

Hvordan AI kan svekke differensieringen

Kelly deler

Tidlig lente vi oss for tungt på KI til førstegangsutkast av innhold, og resultatet begynte å føles generisk, noe som svekket merkevarens differensiering.

KI har ikke levert innen pipeline og etterspørselsgenerering.

Det har hjulpet oss med å jobbe raskere og produsere mer, men det har ikke i vesentlig grad endret evnen vår til å skape etterspørsel i kontoer som ikke allerede kjenner oss. Generativt innhold, KI-personaliserte e-poster og automatisert utgående kommunikasjon gir raskt avtakende avkastning fordi alle konkurrentene har tilgang til de samme verktøyene. Derfor er terskelen for å trenge gjennom høyere enn før, ikke lavere.

Tidlig lente vi oss for tungt på KI til førstegangsutkast av innhold, og resultatet begynte å føles generisk, noe som svekket merkevarens differensiering. Vi måtte gjeninnføre strengere redaksjonelle standarder og lag med tydelige standpunkter oppå alt KI-generert arbeid.

Det er også verdt å merke seg at når 95 % av kjøperne til enhver tid er utenfor markedet, er det å fange opp eksisterende etterspørsel et lite spill. Det større spillet er å skape etterspørsel ved å forme hvordan folk tenker om kategorien lenge før de er klare til å kjøpe. Det krever færre og bedre innholdselementer med et reelt standpunkt, ikke mer av det samme.

Slik bør innholdsstrategier legges om

Vi har gjort tre store endringer i innholdet vårt.

1. Vi forankrer alt i originale standpunkter og proprietære data: undersøkelser fra fellesskapet vårt, kundeinnsikt og referansetall ingen andre har. KI kan sette sammen eksisterende innhold på nye måter, men kan ikke skape et nytt perspektiv eller førstepartsdata. Det er her konkurransefortrinnet ligger.
2. Vi satser sterkt på formater KI ikke kan gjenskape godt, særlig direktesendt video, podkaster, historiefortelling fra ledere og fysiske arrangementer, der den menneskelige stemmen og tilstedeværelsen er selve produktet.
3. Vi gikk fra bred innholdsdistribusjon til å bygge egne fellesskap og målgrupper der vi har en direkte relasjon til markedsførere, uten en algoritme imellom.

Tankemodellen er enkel: I et KI-mettet marked følger oppmerksomheten tillit, og tillit følger et gjenkjennelig standpunkt, et ekte menneske og et fellesskap som verdsetter det du sier.

Hvorfor mennesker håndterer standpunkter, vurderinger og relasjoner

KI driver nå det meste av gjennomføringen og analysen vår: gjenbruk av innhold og førstegangsutkast, målgruppesegmentering og kontovurdering, variasjoner i annonsemateriell, resultatrapportering, konkurrentovervåking og til og med tidlige utkast til briefer og e-poster. Det endrer også hvordan vi arbeider med undersøkelser, der vi bruker KI til å sammenfatte kundesamtaler, data om vunne og tapte avtaler og samtaler i fellesskapet til innsikt teamet kan handle på i løpet av timer i stedet for uker.

Det som fortsatt er uttrykkelig menneskelig, er alt som er knyttet til standpunkt, vurderinger og relasjoner. Strategi og posisjonering, utvikling av fortellinger, historiefortelling fra ledere, relasjoner til kunder og påvirkere samt utvikling av kreative konsepter forblir menneskers ansvar.

Grunnen er enkel: KI er svært god på mønstergjenkjenning basert på det som allerede finnes, men markedsføringsledelse handler om å avgjøre hva merkevaren din står for, og hvor markedet beveger seg videre. Det krever overbevisning, teft og ansvarlighet som du ikke kan sette bort.

Teamene som vinner, blir de som bruker KI til å frigjøre mer tid til nettopp dette menneskelige arbeidet, ikke mindre.

Slik muliggjør KI en kontinuerlig planleggingsmodell

Systemet de fleste ledere bør redesigne, er rytmen for markedsføringsplanlegging og gjennomgang. De fleste team arbeider fortsatt etter en kvartalsvis syklus for kampanjeplanlegging, gjennomfører månedlige gjennomganger og støtter seg tungt på etterslepende måltall som MQL-er og pipeline. Denne rytmen passet i en verden der det tok seks til åtte uker å produsere og lansere en kampanje. Men i et KI-forsterket miljø, der et team kan produsere, teste og videreutvikle innhold og kreativt materiell på noen dager, blir kvartalsvis planlegging flaskehalsen. Teamene har ubrukt KI-kapasitet mens de venter på neste planleggingssyklus for å ta den i bruk.

Vi redesignet dette ved å gå over til en kontinuerlig planleggingsmodell: en tydelig årlig fortelling, kvartalsvise temaer og ukentlige sykluser for redaksjonell gjennomgang og programgjennomgang, der teamet nesten i sanntid avgjør hva de skal satse mer på, avslutte eller sette sammen på nytt basert på signaler fra engasjementet.

KI håndterer sammenfatningen av dataene og synliggjør hva som fungerer, mens teamet gjør raskere og mindre satsinger i stedet for færre og større. Dette ga en betydelig høyere treffrate for innhold og kampanjer fordi vi lærer og justerer ukentlig i stedet for kvartalsvis.

Hvorfor markedsføringsteamets strukturer må endres med KI

De fleste markedsføringsorganisasjoner er fortsatt bygget rundt kanalspesialister. Det finnes en innholdsforfatter, en e-postmarkedsfører, en ansvarlig for betalte medier og en ansvarlig for sosiale medier, der hver person eier sitt område og sine leveranser.

Denne strukturen ga mening da hver kanal krevde dyptgående, spesialisert håndverk og mye manuell produksjon. I en AI-utvidet verden kollapser kostnadene og tidsbruken for produksjonsarbeidet i alle disse områdene, noe som betyr at en organisasjonskartmodell med fokus på produksjon optimaliserer for feil ting.

Redesignet går fra kanalbaserte roller til målgruppe- og resultatbaserte team. I stedet for et innholdsteam, et etterspørselsteam og et team for sosiale medier bygger du små tverrfunksjonelle team som eier en spesifikk målgruppe eller aktivitet fra ende til annen, mens AI håndterer det meste av produksjonslaget under dette.

Rollene i disse teamene endres også: Du trenger færre rene utførere og flere personer som kan arbeide med strategi, redaksjonelle vurderinger, instruksjonsutforming og kreativ ledelse på tvers av flere formater.

Ledere som ikke redesigner organisasjonene sine på denne måten, vil ende opp med oppblåste, silobaserte team som prøver å konkurrere med slankere, raskere og AI-fødte team. Og dette gapet vil raskt bli større.

Hvorfor innføring av AI er et endringsledelsesproblem forkledd som et teknologiproblem

Innføring av AI er et endringsledelsesproblem forkledd som et teknologiproblem, og hvis du behandler det som det motsatte, koster det deg tid og troverdighet.​​​​​​​​​​​​​​​​

De første AI-pilotprosjektene våre fokuserte på åpenbare gevinster, som innholdsproduksjon og personlig tilpasning av e-post, og vi behandlet dem som utrullinger av verktøy. Vi overså at AI fundamentalt endrer hvem som gjør hva, hvordan arbeidet blir gjennomgått, og hva som regnes som «bra», og vi redesignet ikke arbeidsflyten eller rollene slik at de passet.

Resultatet ble raskere leveranser, men ujevn kvalitet, der teammedlemmer enten stolte for mye på AI eller nektet å bruke det, uten noen tydelig standard for noen av delene.

Hvis jeg hadde visst dette på forhånd, ville jeg ha startet med driftsmodellen: redefinert roller, satt kvalitetskrav, etablert redaksjonelle rammer og lært opp teamet i vurderingsevne og instruksjonsutforming før jeg slapp verktøyene løs. Vi ville ha unngått omtrent seks måneder med ujevne leveranser, intern frustrasjon og noen få innholdselementer som, helt ærlig, ikke burde ha blitt publisert.

Hvorfor CMO-er ikke må forveksle aktivitet med fremgang

Kelly deler

\u003cstrong\u003eIkke forveksle aktivitet med fremgang. Alle markedsføringsteam skynder seg akkurat nå med å ta i bruk AI-verktøy, men lederne som vil komme best ut av dette [er] de som bruker dette øyeblikket til å skjerpe strategien sin, sitt POV og kvaliteten på teamets tenkning.\u003c/strong\u003e

Ikke forveksle aktivitet med fremgang. Alle markedsføringsteam skynder seg akkurat nå med å ta i bruk AI-verktøy. Men lederne som vil komme best ut av dette, bruker dette øyeblikket til å skjerpe strategien sin, sitt POV og kvaliteten på teamets tenkning. Faktisk kan en større teknologistakk føre innsatsen din på avveie hvis den ikke forvaltes effektivt og virkelig er verdifull for teamet ditt.

Mitt råd er tre ting:

1. Finn ut hva bare merkevaren din kan si, og sats fullt og helt på det, fordi AI kommer til å oversvømme markedet med generisk innhold, og det eneste forsvaret er overbevisning.
2. Invester i teamets vurderingsevne og smak, ikke bare i deres fortrolighet med verktøyene, fordi flaskehalsen flyttes fra produksjon til skjønn.
3. Beskytt det menneskelige arbeidet: fellesskap, relasjoner, original forskning og historiefortelling. Det er der oppmerksomhet bygges, og oppmerksomhet vokser kumulativt når alt annet blir standardisert.​​​​​​​​​​​​​​​​

Følg med

Du kan følge Kelly Chengs arbeid på LinkedIn.

Flere ekspertintervjuer kommer på The CMO Club!