Teknologidirektør for markedsføring forklarer AI-markedsføringsarbeidsflytene som driver organisasjonen hennes

Kathleen Booth er markedsdirektør i Sequel.io, der 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 innebærer en risiko. Underveis brøt hun ned de mest nyttige arbeidsflytene sine for AI-markedsføring. Her er det hun sa.

Tillit, tydelighet og relevans vil alltid vinne

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

Jeg bygget opp og drev Quintain Marketing i over et tiår, og jobbet med selskaper i svært forskjellige bransjer. Den 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 grunnprinsippene gjør det ikke. Tillit, tydelighet og relevans vil alltid vinne.

Etter at jeg trakk meg ut av byrået, gikk jeg inn i lederroller i selskaper, blant annet Pavilion, der jeg på nært hold fikk se hvordan tusenvis av go-to-market-ledere navigerte i endring. Det var da jeg innså at de gamle oppskriftene ikke lenger fungerte. Traktene ble mer støyende, kanalene ble mettet, og kjøperne ble vanskeligere å nå — og enda vanskeligere å overbevise.

Nå, i Sequel.io, står jeg midt i en ny omstilling. Jeg kom inn med et oppdrag 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 sterk produkt-marked-tilpasning med et svært differensiert produkt. Så jeg er heldig, og vinden blåser i riktig retning for markedsføringen min.

I Sequel er AI ikke bare et annet verktøy eller en annen kanal. Det endrer hvordan vi utfører 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 produktversjoner i et vanvittig tempo. Men AI oversvømmer også markedet med mer støy enn noen gang, noe som skaper et paradoks.

Jo mer innhold vi kan produsere, desto mer verdifulle blir smakssans, dømmekraft 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 ivaretar merkevare, kreativitet og etikk i en tid som belønner hastighet 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 transformasjonen. Jeg tror vi fortsatt er svært tidlig i prosessen, 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 venturefinansiert selskap i serie A-fasen, så organisasjonen er ikke stor. Den består av en håndfull heltidsansatte markedsførere, to BDR-er og en blanding av deltidsressurser og byråstøtte. Omfanget vårt er imidlertid bredt. Vi har ansvar for merkevare, etterspørsel, produktmarkedsføring, felt- og partner markedsføring samt utgående markedsføring. 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 pipeline for oss: arrangementer, middager for ledere, utgående markedsføring, partnerskap og organisk sosiale medier. Søk er i utvikling for oss, særlig ettersom AI endrer hvordan folk oppdager ting. Vi investerer også tungt i å gjøre vårt eget produkt til en kanal ved å bruke engasjementsdata til å styre go-to-market-arbeidet vårt.

Kompleksiteten ligger ikke i størrelsen, men i ambisjonene. Vi posisjonerer selskapet på nytt, fra å være en webinarplattform til å bli 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 smakssans sammen med automatisering.

Det vi bygger, er et uttrykk for hvor markedsføringsorganisasjoner er på vei. Vi ser at pipeline 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 før, særlig ARR per heltidsansatt. 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 måten vi jobber på, på mange måter. Her er de tre største eksemplene som dukker opp:

En ny definisjon av prosessen for innholdsmarkedsføring

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 stresstester et menneske det.

Dette endret raskt markedsførerens rolle. Mindre tid brukt på å stirre på en blank 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.

Avdekking av problemer med ICP-er og budskap

En annen stor endring handlet om å strukturere selskapets overbevisninger. Vi opprettet opplæringsdokumenter som fungerer som én felles sannhetskilde 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 de tidligere var. Hvis inndataene dine ikke er tydelige, faller resultatene fra hverandre.

Nå oppnår dette felles grunnlaget flere ting samtidig. Det sikrer konsekvens i alt vi markedsfører. Det gjør opplæringen av nye medarbeidere raskere fordi de har et tydelig utgangspunkt. Og det gjør at hele teamet kan jobbe raskere med AI fordi vi alle tar utgangspunkt i de samme definisjonene.

En ny vurdering av kapasiteten

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

Vi begynte å se på alle arbeidsflyter gjennom et oppgaveperspektiv. Hva er de avgrensede trinnene, og hvilke krever faktisk menneskelig dømmekraft, sammenlignet med 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 aggressivt.

Hvordan AI kan styrke dynamisk konkurranseinnsikt

Vi bygget en av de mest nyttige arbeidsflytene våre rundt konkurranseinnsikt. Tidligere var den manuell og inkonsekvent. 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. Den 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.

Derfra sammenfatter AI det som er viktig. 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 seg i en ny kategori? Ansetter de personer med en kompetanse som signaliserer en endring i veikartet?

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

Men den viktigste delen skjer bak kulissene. 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 bevegelser. Tillit, tydelighet og relevans vil alltid vinne.

Disse filene driver deretter alt annet, blant annet selvoppdaterende salgsargumenter, 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 bestemmer hva det skal handles på.

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

Kathleens tanker

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

Hvorfor markedsførere må gå over til systemer

Gjennomføringen av kampanjer egner seg godt for en nytenkning basert på AI fra første stund.

De fleste team gjennomfører fortsatt kampanjer slik de gjorde for noen år siden: lineært, kanalspesifikt og tregt å lansere og tilpasse.

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 grunnleggende ståsted, men derfra hjelper AI oss med å generere et komplett sett med ressurser på tvers av kanaler nesten umiddelbart. E-post, utgående sekvenser, landingssider, sosiale variasjoner, 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 aktiv og vente på resultater, mater 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, skjer nå på dager. For det andre: læringshastighet. Vi gjennomfører flere tester, får raskere tilbakemeldinger og itererer mens kampanjen fortsatt er aktiv, i stedet for å gjennomføre en etteranalyse når 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 tankegang – du lanserer ikke lenger kampanjer; du forvalter levende systemer som blir bedre over tid.

Når AI informerer med data, står mennesker for vurderingene

Ikke tenk på det som hva AI gjør kontra hva mennesker gjør. Det handler mer om hvor vurderinger er viktige, og hvor de 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 på tvers av webinarene og nettstedet vårt, avdekke signaler på konto- og kontaktnivå og bidra til å prioritere hvor salgsavdelingen bør fokusere. Det støtter undersøkelser, konkurranseanalyse, SEO-struktur, kampanjeplanlegging og generering av førsteutkast på tvers av innhold og utgående kommunikasjon.

Det former også i økende grad tilnærmingen vår til tidspunkt og relevans: hvilke temaer som får gjennomslag, hvilke kontoer som blir mer aktive, og hvor vi bør satse mer. Denne typen signalbehandling pleide å ta dager. Nå skjer den nesten i sanntid.

Men beslutningene som betyr noe, forblir menneskelige. Dette inkluderer posisjonering, narrativ 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 teft.

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 informere disse beslutningene, men bør ikke ta dem.

Alt som involverer tillit, forblir også menneskelig. Relasjoner med kunder, samtaler med ledere, bygging av fellesskap – nyansene i disse interaksjonene betyr noe. Du kan ikke sette bort dette 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 vurderinger, teft eller tillit, forblir det menneskelig.

Ulempene 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 dekningen av salgstrakten med relativt uendrede kostnader. De nøyaktige tallene er fortsatt under utvikling, men vi har sett en økning som gjør det mulig å doble salgstrakten før vi føler behov for å doble teamet. Det var ikke mulig tidligere.

AI forbedrer også syklustidene. Oppgaver som tidligere tok dager, tar nå timer. Kampanjer kommer raskere ut i markedet. Salgsoppfølgingen er 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 mandager og starter umiddelbart med utgående arbeid. Det er en effektivitetsgevinst på 20 %, noe som er betydelig.

Men det finnes avveininger.

Den største avveiningen er at kvalitetskravene blir høyere. Når alle kan produsere mer, synker gjennomsnittskvaliteten. Vi ser mer generisk innhold og mer likhet. Hvis vi ikke er forsiktige, kan vi skalere middelmådighet svært raskt.

AI flytter også flaskehalsene. Produksjon er ikke lenger begrensningen; det er vurderingene. Redigering, teft og beslutningstaking legger nå uforholdsmessig stort beslag på tiden. Ikke alle tilpasser seg naturlig til dette skiftet.

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

Nettoeffekten 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. I mesteparten av karrieren min trodde jeg implisitt 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 slo raskt hull på 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 endret seg. Det handler ikke lenger om hvem som kan skape mest. Det handler om hvem som kan skape noe som er verdt å vie oppmerksomhet.

Dette tvang frem en endring i hvordan vi jobber. Vi bruker mindre tid på å spørre: «Hvordan produserer vi mer?» og mer tid på å spørre: «Er dette særpreget? Gjenspeiler det et ekte ståsted? 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 sliter 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 konvergere. Du får innhold som er teknisk korrekt, men tamt. 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 ikke 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 trengtes for å lage noe sterkt. Og resultatet var … bra.

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

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

Vi endte opp med å bruke deler av det som et utgangspunkt, men den endelige versjonen krevde betydelig menneskelig innblanding. Vi skrev om overskrifter, spisset fortellingen, introduserte tydeligere 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 særlig 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.

Slik former AI markedsføringsteamenes fremtidige retning

AI har ikke endret teamets sammensetning like mye som det har endret retningen. For ett eller to år siden, da målene for salgspipeline økte, ville vi ha økt bemanningen: en produktmarkedsfører, en livssyklusmarkedsfører og en ansvarlig for fysiske arrangementer. Markedsføringsteam har historisk sett blitt skalert på denne måten.

Det gjorde vi ikke. I stedet har vi supplert dagens team med AI og presset 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 markedsfører med ansvar for ett fagområde. Det vil trolig være en markedsføringsingeniør for hele veien fra marked til salg — en person som kan jobbe på tvers av hele markedsføringsorganisasjonen for å identifisere muligheter for at AI kan 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, slik at vi senere kan hente inn spesialister på områder der AI faktisk ikke kan erstatte menneskelig ekspertise.

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

Hvorfor én egenskap er viktigere enn 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 følger trådene til noe fungerer. Denne egenskapen betyr mer i en AI-verden enn et hvilket som helst 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 handlingsrom og forhindrer den største risikoen jeg ser akkurat nå: mangel på fantasi. Organisasjonene som vinner, blir ikke de som har de beste verktøyene. Det blir de som har de mest nysgjerrige menneskene.

Kathleens tanker

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

Hvorfor markedsføringsledere må fokusere på grunnlaget først

Her er mitt råd:

For det første må du få grunnlaget på plass før du begynner å jakte på verktøyene. Det er fristende å starte med bruksområder og eksperimenter, nye plattformer, nye ledetekster eller nye arbeidsflyter. Men hvis ICP-en din er uklar, posisjoneringen din er utydelig, eller teamet ditt ikke har en felles forståelse av merkevaren, vil AI bare forsterke denne inkonsekvensen.

Begynn der.

For det andre må du ansette og belønne nysgjerrighet. Folk som skaper større handlingsrom med AI, venter ikke på oppskrifter. De tester, bryter ting og finner ut av dem på egen hånd. Den innstillingen gir raskere og større effekt over tid enn noe enkeltstående verktøy.

For det tredje må du beskytte det som ikke bør automatiseres. Vi risikerer å optimalisere for hastighet og miste det som får markedsføring til å fungere. Dette omfatter original tenkning, sans for kvalitet og menneskelig kontakt. AI kan skalere produksjonen, men kan ikke erstatte dømmekraft eller tillit. Hvis du ikke aktivt forsvarer disse verdiene, vil de gradvis svekkes. Bruk derfor AI offensivt der det skaper større handlingsrom, men vær disiplinert med hensyn til hvor det ikke hører hjemme.

Og til slutt må du akseptere at dette ikke er en engangsforandring. 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 videre

Du kan komme i kontakt med Kathleen Booth på LinkedIn og følge arbeidet hennes på Sequel.io. Du kan også ta en titt på Substack-nyhetsbrevet hennes og hjemmesiden hennes.

Det kommer flere ekspertintervjuer på The CMO Club!