Teknologidirektøren for markedsføring bryter ned KI-markedsføringsarbeidsflytene som driver organisasjonen hennes

Kathleen Booth er markedsdirektør i Sequel.io, hvor hun fokuserer på AI-først- og merkevareorientert markedsføring. Hun er også skaperen av nyhetsbrevet Code Meets Creed, der hun utforsker hvordan man kan bli AI-først uten å bli AI-eneste.

Vi satte oss ned med Kathleen for å få en forståelse av hvor AI er en ressurs for markedsføringsteam — og hvor det utgjør en risiko. Underveis brøt hun ned de mest nyttige arbeidsflytene sine for AI-markedsføring. Dette er hva hun sa.

Tillit, tydelighet og relevans vil alltid vinne

Jeg startet ikke karrieren min med markedsføring slik vi definerer det i dag i tankene. Jeg startet som gründer.

Jeg bygget opp og drev Quintain Marketing i over et tiår, og jobbet med selskaper på tvers av svært ulike bransjer. Denne erfaringen formet hvordan jeg tenker på vekst mer enn noe annet. Når du er så tett på arbeidet, ser du hva som skaper resultater, og jeg observerte konsekvent dette mønsteret: Markedsføringsmekanismer endrer seg hele tiden, men det grunnleggende gjør det ikke. Tillit, tydelighet og relevans vil alltid vinne.

Etter at jeg solgte byrået, gikk jeg inn i lederroller i selskaper, blant annet Pavilion, hvor jeg fikk se på nært hold hvordan tusenvis av ledere innen go-to-market håndterte endringer. Det var da jeg innså at de gamle oppskriftene ikke lenger fungerte. Salgstraktene ble mer overfylte, kanalene ble mettet, og det ble vanskeligere å nå kjøpere — og enda vanskeligere å overbevise dem.

Nå, i Sequel.io, er jeg midt i en ny omstilling. Jeg kom inn med et mandat om å bygge markedsføring på en AI-først- og merkevareorientert måte, fra grunnen av. Selskapet vokser raskt — vi tredoblet inntektene i fjor — og vi har god produkt-marked-tilpasning med et svært differensiert produkt. Så jeg er heldig, og vinden fyller markedsføringsseilene mine.

I Sequel er AI ikke bare et annet verktøy eller en annen kanal. Det endrer hvordan vi gjør arbeidet vårt, hvordan vi skaper innhold, og hvordan kjøpere vurderer oss. Det forkorter salgssyklusen, reduserer kostnadene ved produktutvikling og hjelper oss med å lansere nye produktoppdateringer i et vanvittig tempo. Men AI fyller også markedet med mer støy enn noen gang, noe som skaper et paradoks.

Jo mer innhold vi kan produsere, desto mer verdifulle blir dømmekraft, vurderingsevne og menneskelig kontakt. Jeg har utforsket dette temaet i Substack-nyhetsbrevet mitt, Code Meets Creed. Ikke bare hvordan man bruker AI, men hvordan man leder gjennom det. Hvordan man bygger team som er AI-først uten å bli AI-eneste. Hvordan man holder fast ved merkevare, kreativitet og etikk i en tid som belønner hurtighet og skala.

Hvis det finnes en rød tråd i karrieren min, er det denne: Jeg har gått fra å utføre markedsføring til å lede den, og videre til å tenke nytt om hva den betyr i en AI-drevet verden. Jeg tror ikke vi er ved slutten av denne omstillingen. Jeg tror vi fortsatt er helt i begynnelsen, og at vi alle finner ut av det i sanntid.

Et slankt markedsføringsteam med høy gjennomslagskraft

Jeg leder markedsføring og forretningsutvikling i Sequel.io, og det er et bevisst slankt team med høy gjennomslagskraft.

Vi er et risikokapitalfinansiert selskap på serie A-stadiet, så organisasjonen er ikke stor. Den består av en håndfull heltidsansatte markedsførere, to BDR-er og en blanding av deltidsressurser og støtte fra byråer. Omfanget vårt er imidlertid bredt. Vi har ansvar for merkevare, etterspørsel, produktmarkedsføring, felt- og partnermarkedsføring samt utgående salg. Funksjonene er ikke tydelig adskilt; det er ett system som genererer 100 % av selskapets salgspipeline.

Vi har bevisst beveget oss bort fra betalte kanaler og mot det som for tiden bygger tillit og salgspipeline for oss: arrangementer, middager for ledere, utgående salg, partnerskap og organiske sosiale medier. Søk er i utvikling for oss, særlig etter hvert som AI endrer hvordan man oppdager ting. Vi investerer også tungt i å gjøre vårt eget produkt til en kanal ved å bruke engasjementsdata til å styre vår markedsstrategi.

Kompleksiteten ligger ikke i skalaen, men i ambisjonene. Vi reposisjonerer selskapet fra en webinarplattform til et AI-drevet engasjementslag for nettstedet. Samtidig bygger vi en AI-først-markedsføringsorganisasjon. Det betyr at vi må tenke nytt om hvordan arbeidet utføres, hvor mennesker tilfører mest verdi, og hvordan vi kan operasjonalisere dømmekraft og vurderingsevne sammen med automatisering.

Det vi bygger, er et uttrykk for hvor markedsføringsorganisasjoner er på vei. Vi ser at salgspipelinen dobles, til og med tredobles, uten en tilsvarende økning i kostnader eller antall ansatte. AI gir denne gjennomslagskraften, ikke som en erstatning for mennesker, men som en kraftforsterker. Dette kommer til uttrykk i måltall som ikke var like viktige tidligere, særlig ARR per FTE. For meg er dette i ferd med å bli et av de tydeligste signalene på markedsføringseffektivitet i denne nye epoken.

Hvordan AI fører til tre store endringer i markedsføringen

AI har endret hvordan vi arbeider på mange måter. Her er de tre største eksemplene jeg kommer på:

Å redefinere innholdsmarkedsføringsprosessen

Det største skiftet var ikke å ta i bruk AI-verktøy, men å endre hvordan arbeidet flyter. Vi gikk over til en «bokstøtte»-modell for innhold. AI befinner seg i midten, men mennesker har ansvaret for ytterpunktene. Alt innhold starter med et synspunkt fra en virkelig person. Deretter sammenfatter AI denne tankegangen og lager et førsteutkast. Før noe publiseres, former, finpusser og kvalitetstester et menneske det.

Dette endret raskt markedsførerens rolle. Mindre tid brukt på å stirre på en tom side, mer tid på å tenke, redigere og ta vurderinger. Resultatet kommer raskere, men føles også mer gjennomtenkt fordi det fra starten av er forankret i et ekte perspektiv.

Å avdekke problemer i ICP-er og budskap

En annen stor endring handlet om å strukturere virksomhetens overbevisninger. Vi opprettet opplæringsdokumenter som fungerer som felles sannhetskilder for personaene våre, ICP, budskapet vårt og merkevarens stemme. Det høres grunnleggende ut, men det har vært noe av det mest effektive vi har gjort.

AI avdekket hvor uklare disse tingene hadde vært tidligere. Hvis inndataene dine ikke er tydelige, faller resultatene fra hverandre.

Nå oppnår dette felles fundamentet flere ting samtidig. Det sikrer konsistens i alt vi markedsfører. Det gjør opplæringen raskere fordi nyansatte har et tydelig utgangspunkt. Og det gjør det mulig for hele teamet å arbeide raskere med AI fordi vi alle tar utgangspunkt i de samme definisjonene.

Å tenke nytt om kapasitet

Det tredje skiftet handler om hvordan vi tenker på kapasitet. Markedsføring har alltid vært begrenset. Det finnes aldri nok tid eller folk, men standardsvaret pleide å være å prioritere mindre eller be om flere ansatte. Nå er det første spørsmålet annerledes: «Kan dette automatiseres?»

Vi begynte å se på alle arbeidsflyter gjennom et perspektiv basert på hva som må gjøres. Hva er de enkelte trinnene, og hvilke krever faktisk menneskelig vurdering, i motsetning til mønstergjenkjenning eller sammenfatning? AI erstatter ikke arbeidet, men endrer hvor mennesker bruker tiden sin.

Dette skiftet er subtilt, men det endrer mye. Det får oss til å beskytte delene av jobben som krever smak, kontekst og kreativitet, og automatisere resten så aggressivt som mulig.

Hvordan AI kan drive dynamisk konkurranseinnsikt

Vi bygde en av våre mest nyttige arbeidsflyter rundt konkurranseinnsikt. Tidligere var den manuell og ujevn. Noen sjekket konkurrentenes nettsteder med jevne mellomrom, skummet gjennom pressemeldinger og oppdaterte kanskje én eller to lysbilder. Da informasjonen nådde salgssamtalene, var den allerede utdatert.

Nå er det et ukentlig, AI-drevet system som kjører fra ende til annen.

Først overvåker AI kontinuerlig. Det henter inn oppdateringer fra konkurrentenes nettsteder, produktsider, prisendringer, stillingsannonser, finansieringsnyheter, kundemeldinger og innhold. I stedet for at noen leter etter signaler, bringer AI signalene til oss.

Deretter sammenfatter AI det som betyr noe. Ikke bare hva som har endret seg, men hvorfor det er viktig. Beveger en konkurrent seg opp i markedet? Endrer de posisjoneringen sin? Lanserer de i en ny kategori? Ansetter de til en kapasitet som signaliserer en endring i veikartet?

Dette blir til en ukentlig rapport om konkurranseinnsikt for hele virksomheten. Den er lett å lese, tydelig og fokusert på konsekvenser, ikke bare informasjon.

Men den viktigste delen skjer i bakgrunnen. Det samme resultatet fyller strukturerte kunnskapsfiler om konkurrentene. Hver konkurrent har en levende profil som oppdateres ukentlig. Posisjonering, styrker og svakheter, produktfunksjoner, prissignaler, målpersonaer og nylige endringer. Tillit, tydelighet og relevans vil alltid vinne.

Disse filene driver deretter alt annet, inkludert selvoppdaterende salgskort, salgspresentasjoner som holder seg oppdaterte uten manuelt merarbeid, og rammeverk for håndtering av innvendinger som gjenspeiler det som skjer i markedet, ikke det som var sant for seks måneder siden. Selv arbeidet med budskap og posisjonering på markedsføringssiden henter fra den samme kilden.

Dermed blir konkurranseinnsikt et dynamisk system i stedet for et statisk dokument. AI håndterer overvåkingen og sammenfatningen i stor skala. Mennesker gjennomgår, finpusser og avgjør hva det skal handles på.

Resultatet er at hele virksomheten arbeider med en mer aktuell og felles forståelse av markedet. Salgsavdelingen går inn i samtaler bedre forberedt, uten å trenge et eget opplæringsløft hver gang noe endrer seg.

Kathleens tanker

AI håndterer overvåkingen og sammenfatningen i stor skala. Mennesker gjennomgår, finpusser og avgjør hva det skal handles på. 

Hvorfor markedsførere må gå over til systemer

Gjennomføringen av kampanjer egner seg godt for nytenkning på en AI-først-måte.

De fleste team gjennomfører fortsatt kampanjer slik de gjorde for noen år siden: lineært, kanalspesifikt og med lang tid til lansering og tilpasning.

Den modellen bryter sammen i en AI-forsterket verden.

Vi begynte å redesigne kampanjer som systemer i stedet for enkeltstående lanseringer. Hver kampanje begynner med et kjerneperspektiv, men derfra hjelper AI oss med å generere et komplett sett med ressurser på tvers av kanaler nesten umiddelbart. E-post, utgående sekvenser, landingssider, variasjoner for sosiale medier, koblinger til arrangementer. Ikke perfekt, men tilstrekkelig til å komme raskt ut i markedet.

Det største skiftet skjer etter lanseringen. I stedet for å sette en kampanje live og vente på resultater, fører vi kontinuerlig resultatdata tilbake inn i systemet. AI hjelper oss med å sammenfatte dette og foreslår hvor vi bør justere – fra budskap og målretting til sekvensering og tidspunkt – slik at kampanjen utvikler seg nesten i sanntid.

Vi har sett to tydelige resultater. For det første: hastighet. Kampanjer som tidligere tok uker å planlegge og lansere, gjennomføres nå på dager. For det andre: læringshastighet. Vi kjører flere tester, får tilbakemeldinger raskere og gjentar mens kampanjen fortsatt er aktiv, i stedet for å gjennomføre en etteranalyse etter at den er over.

Det er ikke fullt ut autonomt. Mennesker bestemmer fortsatt hva som skal testes og endres, men systemet er tettere. Og det tvinger frem en annen tankemåte – du lanserer ikke lenger kampanjer; du forvalter levende systemer som blir bedre over tid.

Når AI tolker data, står mennesker for vurderingene

Ikke tenk på det som hva AI gjør versus hva mennesker gjør. Det handler mer om hvor vurderingsevne er viktig, og hvor den ikke er det.

AI er nå en integrert del av alt som drar nytte av sammenfatning, mønstergjenkjenning eller hastighet. Vi bruker det til å analysere engasjementsdata fra webinarene og nettstedet vårt, avdekke signaler på konto- og kontaktnivå og bidra til å prioritere hvor salgsarbeidet bør fokuseres. Det støtter research, konkurranseanalyse, SEO-struktur, kampanjeplanlegging og generering av førsteutkast på tvers av innhold og utgående kommunikasjon.

Det former også i økende grad tilnærmingen vår til timing og relevans: hvilke temaer som treffer, hvilke kontoer som begynner å vise interesse, og hvor vi bør satse mer. Denne typen signalbehandling tok tidligere flere dager. Nå skjer den nesten i sanntid.

Men de viktige beslutningene forblir hos mennesker. Dette omfatter posisjonering, fortelling og merkevarens stemme: hva vi velger å si, og like viktig, hva vi velger å ikke si. Dette krever kontekst som ikke finnes i et datasett. Det krever dømmekraft.

Det samme gjelder prioritering på høyeste nivå: hvor vi satser, hvilke markeder vi går etter, og hvordan vi balanserer kortsiktig salgspipeline med langsiktig merkevarebygging. AI kan gi grunnlag for disse beslutningene, men bør ikke ta dem.

Alt som innebærer tillit, forblir også menneskelig. Relasjoner med kunder, samtaler med ledere og bygging av fellesskap – nyansene i disse interaksjonene betyr noe. Du kan ikke sette dette ut uten å svekke selve det du prøver å bygge.

Grensen er altså ikke fast, men prinsippet er konsekvent. Hvis arbeidet innebærer å behandle informasjon, skalere produksjon eller identifisere mønstre, bør AI gjøre det meste. Hvis arbeidet innebærer vurderingsevne, dømmekraft eller tillit, forblir det menneskelig.

Fordelene ved å bruke AI i markedsføring

Den mest åpenbare fordelen med AI er produksjon og effektivitet.

Vi gjennomfører flere kampanjer, produserer mer innhold, lanserer flere produkter og støtter salgsarbeidet raskere uten å øke bemanningen. Dette gir seg utslag i en betydelig økning i salgspipeline-dekningen med relativt uendrede kostnader. De nøyaktige tallene er fortsatt under utvikling, men vi har sett en økning som gjør det mulig å doble salgspipelinen før vi føler press for å doble teamet. Det var ikke mulig tidligere.

AI forbedrer også gjennomføringstidene. Oppgaver som tidligere tok dager, tar nå timer. Kampanjer kommer raskere ut i markedet. Oppfølgingen fra salg blir tettere. Vi reagerer på markedsendringer nesten i sanntid i stedet for å basere oss på innsikten fra forrige måned. BDR-teamet vårt er et godt eksempel; tidligere brukte de hver mandag på å forberede utgående kommunikasjon. Dette var en hel dag hver uke. Nå kommer de inn på mandag og begynner med utgående arbeid med en gang. Det er en effektivitetsøkning på 20 %, noe som er betydelig.

Men det finnes avveininger.

Den største avveiningen er at kvalitetskravene øker. Når alle kan produsere mer, synker den gjennomsnittlige kvaliteten. Vi ser mer generisk innhold og mer ensartethet. Hvis vi ikke er forsiktige, kan vi skalere middelmådighet svært raskt.

AI flytter også flaskehalsene. Produksjon er ikke lenger begrensningen; vurderingsevne er det. Redigering, dømmekraft og beslutningstaking tar nå uforholdsmessig mye tid. Ikke alle tilpasser seg naturlig til denne endringen.

Vi risikerer også falsk trygghet. AI kan få noe til å høres riktig ut selv når det ikke er det. Uten sterk fagkunnskap eller tydelige perspektiver kan vi lett publisere arbeid som virker gjennomarbeidet, men mangler substans.

Den samlede effekten er positiv, men den byr på utfordringer. Vi får større gjennomslagskraft, høyere hastighet og større skala, men vi påtar oss også ansvaret for å være mer bevisste på hva som kjennetegner noe godt, og mer disiplinerte når det gjelder å beskytte det.

Hvorfor AI utfordrer den nåværende tankegangen

AI tvang meg til å gi slipp på forestillingen om at mer innhold gir bedre resultater. Mesteparten av karrieren min har jeg implisitt trodd at hvis jeg produserte nok, ville noe slå gjennom. Volum var en indikator på fremdrift på tvers av blogger, e-poster, kampanjer og så videre. Men denne tilnærmingen gjenspeiler ødelagte beslutningsrammeverk som mange markedsføringsteam fortsatt baserer seg på.

AI knuste raskt denne antakelsen. Nå kan hvem som helst produsere i stor skala. Den marginale verdien av enda et innholdsstykke har falt til nær null hvis det ikke sier noe originalt eller meningsfullt.

Fordelen har skiftet. Det handler ikke lenger om hvem som kan skape mest. Det handler om hvem som kan skape noe det er verdt å legge merke til.

Dette tvang frem en endring i hvordan vi arbeider. Vi bruker mindre tid på å spørre «Hvordan produserer vi mer?» og mer tid på å spørre «Er dette særpreget? Gjenspeiler det et reelt perspektiv? Ville noen bry seg hvis dette ikke fantes?»

AI tok ikke livet av innhold som kanal; det fjernet bare illusjonen om at volum var svaret.

AI kommer til kort der det betyr mest

AI har kommet til kort på områdene som kjennetegner god markedsføring. Jeg forventet at AI skulle hjelpe mer med differensiering. Det har den ikke gjort. Om noe har den gjort det motsatte. Når alle bruker lignende verktøy som er trent på lignende data, begynner resultatene å nærme seg hverandre. Du får innhold som er teknisk korrekt, men kjedelig. Det svarer på spørsmålet, men får deg ikke til å bry deg.

Så har vi merkevaren. AI kan etterligne en stemme hvis du trener den godt nok, men den skaper ikke en egen stemme. Den har ingen smak eller overbevisning. Slike ting kommer fra levd erfaring, fra å ta beslutninger og leve med konsekvensene.

Et godt eksempel er da vi prøvde å bruke AI til å skrive om hjemmesiden vår. Vi ga den alt. Posisjoneringen vår, produktdetaljer, ICP, konkurrentkontekst og til og med eksempler på budskap vi likte. På papiret hadde den alle ingrediensene som skulle til for å produsere noe sterkt. Og resultatet var … bra.

Den sa de riktige tingene om produktet og kategorien vår, og den ville holdt seg helt fint sammenlignet med mange konkurrenter.

Men det var nettopp problemet – den hørtes ut som hjemmesidene til mange av konkurrentene våre. Den hadde ingen brodd. Ingen spenning. Ingen synsvinkel som fikk deg til å stoppe opp og tenke «Dette er annerledes.» Den forklarte hva vi gjør, men fikk deg ikke til å føle hvorfor det betydde noe, eller skapte et meningsfullt skille fra konkurrentene.

Vi endte opp med å bruke deler av den som et utgangspunkt, men den endelige versjonen krevde betydelig menneskelig innblanding. Vi skrev om overskrifter, spisset fortellingen, introduserte sterkere meninger og ble langt mer bevisste på hva vi fremhevet og hva vi utelot.

Den erfaringen endret hvordan jeg tenker på AI i merkevarearbeid. AI er svært god til å oppnå kompetanse. Den er ikke like god til å oppnå særpreg. Og i et marked der alle har tilgang til de samme verktøyene, er «godt nok» nettopp det som gjør deg usynlig.

Hvordan AI former markedsføringsteamenes fremtidige utvikling

AI har ikke endret formen på teamet vårt like mye som utviklingen det følger. For ett eller to år siden, da målene for salgspipeline økte, ville vi ha ansatt flere: en produktmarkedsfører, en markedsfører for kundelivssyklusen og en ansvarlig for fysiske arrangementer. Markedsføringsteam har historisk blitt skalert på denne måten.

Det gjorde vi ikke. I stedet har vi supplert det nåværende teamet vårt med AI og flyttet grensene for hva vi kan oppnå uten å ansette flere. Dette har tvunget oss til å bli mer disiplinerte når det gjelder hva som faktisk krever et menneske, og hvor AI kan utvide teamets kapasitet.

Resultatet er et mindre team som opererer på et nivå som tidligere krevde betydelig flere ansatte.

Den fremtidige retningen er enda mer interessant. Den neste vi ansetter, vil sannsynligvis ikke være en tradisjonell funksjonell markedsfører. Det blir trolig en ingeniør for markedsinngang – en person som kan arbeide på tvers av hele markedsføringsorganisasjonen for å identifisere muligheter for AI til å automatisere, integrere og skape større gjennomslagskraft. Det er en helt annen profil.

Dette er en ansettelse med langt større gjennomslagskraft enn å legge til enda en individuell bidragsyter i én enkelt kanal eller funksjon. Hvis rollen utføres godt, frigjør den effektivitet på tvers av alt. Den skaper kapasitet og gjør det mulig for oss å hente inn spesialister senere, på områder der AI virkelig ikke kan erstatte menneskelig ekspertise.

Teamet blir altså ikke nødvendigvis større først; det blir mer automatisert og AI-drevet.

Hvorfor én egenskap trumfer teknisk kunnskap når AI tas i bruk

Markedsføringsteam trenger flere personer med det jeg alltid har kalt en høy «finn-ut-av-det»-faktor. Disse menneskene møter en hindring og stopper ikke der. De går dypere, tester og ødelegger ting, og trekker i trådene til noe fungerer. Denne egenskapen betyr mer i en AI-verden enn et spesifikt ferdighetssett, fordi verktøyene endrer seg for raskt til at man kan mestre dem.

Det som betyr noe, er nysgjerrighet – et ekte ønske om å forstå hvordan noe fungerer, og hva det kan bli. Personene på teamet vårt som lykkes med AI, er ikke nødvendigvis de mest tekniske. Det er de som åpner et nytt verktøy og umiddelbart begynner å eksperimentere. De venter ikke på tillatelse eller et perfekt bruksområde; de prøver bare.

Det skaper større gjennomslagskraft og forhindrer den største risikoen jeg ser akkurat nå: mangel på fantasi. Organisasjonene som vinner, vil ikke være de som har de beste verktøyene. Det vil være de som har de mest nysgjerrige menneskene.

Kathleens tanker

Verktøy endrer seg for raskt til at man kan mestre dem. Det som betyr noe, er nysgjerrighet.

Hvorfor markedsføringsledere først må fokusere på grunnlaget

Her er mitt råd:

For det første må du få grunnlaget på plass før du kaster deg over verktøyene. Det er fristende å begynne med bruksområder og eksperimenter, nye plattformer, nye instruksjoner eller nye arbeidsflyter. Men hvis din ideelle kundeprofil er uklar, posisjoneringen din er utydelig, eller teamet ditt ikke har en felles forståelse av merkevaren, vil kunstig intelligens bare forsterke denne mangelen på samsvar.

Begynn der.

For det andre må du ansette og belønne nysgjerrighet. Folk som skaper større gjennomslagskraft med kunstig intelligens, venter ikke på veiledninger. De tester, feiler og finner ut av ting på egen hånd. Den innstillingen gir raskere kumulativ effekt enn noe enkeltstående verktøy.

For det tredje må du beskytte det som ikke bør automatiseres. Vi risikerer å optimalisere for hurtighet og miste det som får markedsføring til å fungere. Dette omfatter original tenkning, teft og menneskelig kontakt. Kunstig intelligens kan skalere produksjonen, men kan ikke erstatte dømmekraft eller tillit. Hvis du ikke aktivt beskytter disse tingene, vil de gradvis forsvinne. Bruk derfor kunstig intelligens offensivt der det skaper større gjennomslagskraft, men vær disiplinert når det gjelder hvor det ikke hører hjemme.

Og til slutt må du akseptere at dette ikke er en engangsendring. Det er en kontinuerlig omskriving av hvordan markedsføring fungerer. Ledere som lykkes, vil ikke få alt perfekt. De vil fortsette å tilpasse seg uten å miste sitt eget perspektiv.

Følg med

Du kan komme i kontakt med Kathleen Booth på LinkedIn og følge arbeidet hennes på Sequel.io. Du kan også se nærmere på Substack-nyhetsbrevet hennes og personlige nettsted.

Det kommer flere ekspertintervjuer på The CMO Club!