Gründer innen markedsføringsteknologi og CMO understreker betydningen av kontekst før integrering av KI

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

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

Én markedsfører med AI kan utkonkurrere et team 

Jeg har jobbet med markedsføring i nesten 10 år. Jeg startet som markedssjef, med hovedvekt på innhold og noe arbeid med vekst. 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 LLM-boom.

Hos Growth Tribe gjennomførte vi eksperimenter med maskinlæringsverktøy. Vi jobbet med selskaper som Dataiku, et fransk ML-selskap, og integrerte AI i kundeprosjekter når datamengdene forsvarte det. 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 det teknologien lover.

Etter det jobbet jeg innen FinTech og krypto, to bransjer der data og hastighet har stor betydning. Deretter, like før jeg grunnla Tinct AI, jobbet jeg i Lleverage, en plattform for AI-automatisering, der jeg arbeidet med AI-verktøy i stor skala. Den 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 bygger AI-drevet personalisering for landingssider for B2B, spesielt for ABM-kampanjer. Hvert selskap du retter deg mot, ser en versjon av landingssiden din som er tilpasset dem, identifisert ved hjelp av IP-gjenkjenning. Det er den typen produkt jeg skulle ønske hadde eksistert da jeg drev kampanjer tidligere i karrieren.

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

Hvorfor kontekstutvikling er en avgjørende ferdighet innen markedsføring

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 «Skriv et utkast til en artikkel». Denne tilnærmingen var punktvis, transaksjonell og til syvende og sist begrenset.

Jeg sluttet å tenke 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, systeminstruksjoner, ferdigheter og minnelag – alt som gir AI dyp, 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, bli slik.

Alle markedsføringsledere som starter AI-reisen sin, bør først konsentrere seg intenst om dette kontekstlaget. Gjør det spesifikt. Gjør det nøyaktig. Gjør det til ditt. Sørg deretter for at hvert verktøy, hver arbeidsflyt og hvert automatiserte resultat henter fra det.

Hvis jeg hadde visst at jeg burde investere i kontekstlaget først, ville jeg ha unngått uker med inkonsistente resultater og omarbeid.

Den største endringen jeg har gjort det siste året, har derfor vært 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 idealkunden vår, oppdaterer jeg konteksten overalt.

Som et resultat kan jeg produsere og distribuere materiell med en hastighet og konsistens som normalt ville krevd et helt team. Grunnlaget gjør det meste av det tunge arbeidet. Det jeg bygger oppå det, tar nesten vare på seg selv.

Slik utnytter jeg AI i utgående arbeidsflyter

Slik gjennomfører jeg utgående arbeid nå.

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

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

Når potensielle kunder klikker seg videre til landingssiden vår, blir den automatisk personalisert for selskapet deres, identifisert gjennom IP-gjenkjenning. Budskapet, den sosiale dokumentasjonen 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 trår 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 salgstrakten får all AI-oppmerksomheten fordi den er den mest synlige delen av arbeidet. Annonser, innhold, kampanjer. Det er lett å peke på og lett å måle. Og AI har allerede begynt å endre dette betydelig.

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

Det er dette stadiet som har størst behov for redesign, fordi AI gjør noe mulig her 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. Personalisert kommunikasjon gjennom hele kundelivssyklusen, dynamisk innhold basert på bruksmønstre, proaktiv oppfølging utløst av reelle signaler i stedet for vilkårlige tidslinjer.

Ironien er at det er på kundebevaringsområdet 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 i overveldende grad AI-investeringer og kreativ energi mot toppen av salgstrakten.

Det er redesignmuligheten. Og de fleste selskaper har ikke begynt å utnytte den ennå.

Jeans tanker

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

Hvordan AIs fordel også er den største risikoen

De siste to månedene har jeg levert det et tradisjonelt oppsett realistisk sett ville ha brukt et år på å fullføre. Full infrastruktur for utgående arbeid, CRM-berikelse, innholdsproduksjon på tvers av kanaler, onboarding av designpartnere 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. Slik var det ikke for meg. I stedet flyttet taket for hva jeg kunne oppnå, seg dramatisk. Jeg gjorde ikke mindre arbeid; vi gjorde eksponentielt mer.

Utover volumet sank også feilprosenten merkbart på enkelte oppgaver. Dataregistrering, research, strukturerte resultater. AI er mer konsistent 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 en risiko for at ting slipper gjennom som en langsommere, mer manuell prosess ville ha fanget opp. Du må holde deg disiplinert og forhindre at volum blir en unnskyldning for lavere standarder.

Men alt i alt? Produktivitetsforskjellen er reell og betydelig. AI ga meg ikke fritid; det ga meg større gjennomslagskraft.

Jeans tanker

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

Slik endrer AI tekstforfatterfaget

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 overbevisende 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 det var menneskenes domene.

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

Men når det gjelder forretningstekster? Måned etter måned ser jeg at det 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 videreføre merkevarens stemme. Ikke bare på et akseptabelt nivå. 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 kulepunkter om tone, men et faktisk dokument på flere sider, bygget rundt tekster jeg virkelig likte å lese og ønsket å etterligne.

Resultatet var ikke generisk AI-innhold. Det hadde en ekte, konsekvent stemme. Hvis du kan skrive, ville du ikke ha 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 – at AI alltid ville slite med skrivehåndverket – er altså borte. Og det er vakkert å se. Selv når det 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, forbedring av ICP og budskap. AI er involvert i alle ledd. 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 loopen for å fange opp spesielle tilfeller, bruke skjønn og sørge for at det som sendes ut, gir mening i konteksten. Dette menneskelige laget er ikke en bestemt rolle eller oppgave. Det er vevd inn i alle arbeidsflyter.

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 hoppe 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 slike øyeblikk jeg trår inn, og de oppstår hele tiden.

Så det handler mindre om AI kontra menneskelige aktiviteter, og mer om å sørge for at en menneskelig hånd alltid styrer retningen, selv når AI gjør mesteparten 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 på en god måte. Og dette gapet mellom hva kunstig intelligens kan gjøre, og hva de fleste får ut av den, 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 at de ligger etter. Jeg føler at jeg ligger etter. En ny modell, funksjon eller arbeidsmåte dukker alltid opp, ofte så sent som forrige uke, og jeg har ennå ikke rukket å sette meg inn i den. Det er min virkelighet, og jeg er dypt nysgjerrig og investerer bevisst tid i å holde meg tett på dette området.

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

Det største løftet i enhver markedsføringsorganisasjon handler ikke om å finne et bedre verktøy. Det handler om å videreutdanne 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 kompetansen som gir en kumulativ effekt, og de fleste organisasjoner investerer for lite i den.

Hvorfor markedsføringsledere bør bryte ting

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

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 få skitne hender. Bygg ting. Bryt ting. Prøv arbeidsflyter som kanskje ikke fungerer. Den eneste måten å utvikle en genuin vurderingsevne for hva kunstig intelligens kan og ikke kan gjøre, er gjennom direkte erfaring, ikke observasjon.

Ledere har en tendens til å holde seg på det strategiske nivået og la andre utføre det operative arbeidet. Det instinktet må bort akkurat nå. Gapet mellom ledere som aktivt bygger med kunstig intelligens, og dem som bare snakker om det, øker raskt. Det kommer til syne i kvaliteten på beslutningene deres.

Det at du er leder, fritar deg ikke fra å gå inn i detaljene. Om noe krever denne situasjonen 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 bygger opp Tinct.ai.

Flere ekspertintervjuer kommer, så registrer deg med en gratis konto for å følge med i The CMO Club!