Dlaczego orkiestracja marketingu jest nową supermocą

Jason Ing ma użyteczny sposób opisywania sytuacji, w której obecnie znajduje się większość zespołów marketingowych. „Kiedyś żartowałem, że AI jest jak mój stażysta” — mówi. „Ale teraz ten stażysta awansuje na członka zespołu”.

Jako CMO firmy Typeface Ing kieruje tym, co określa mianem mechanizmu orkiestracji marketingu klasy korporacyjnej. Przez niemal 20 lat pracy w firmach Microsoft, Amazon i Gusto obserwował, jak organizacje marketingowe przyswajają nowe technologie, a schemat wciąż się powtarza: zespoły wdrażają narzędzie, przyspieszają tworzenie pojedynczych materiałów, a następnie na tym poprzestają. Zauważa, że traktują AI jako akcelerator pracy, którą już wykonywały, zamiast jako powód do całkowitego przemyślenia sposobu jej realizacji.

Ta luka między wykorzystywaniem AI a prowadzeniem marketingu z pomocą AI — właśnie w niej kryje się prawdziwa szansa. Większość zespołów jeszcze jej nie przekroczyła.

Problem koordynacji, o którym nikt nie mówi

Zapytaj dowolnego starszego rangą marketera, gdzie kampanie zwalniają, a usłyszysz tę samą odpowiedź: nie podczas tworzenia, lecz we wszystkim, co następuje później. Chodzi o przełączanie się między przekazywaniem zadań, zatwierdzeniami, przeprojektowaniem przepływu pracy z treścią, a czasem nawet kontrolą prawną.

Ing precyzyjnie wskazuje, gdzie dochodzi do załamania w dużej skali. „Problem nie pojawia się na etapie tworzenia, lecz podczas koordynowania przekazywania zadań między zespołem marketingowym, kreatywnym i IT. To właśnie tam tracone są szybkość, spójność i jakość”.

AI jako asystent nie rozwiązuje tego problemu. Możesz użyć Claude’a, aby napisać lepszy e-mail w o połowę krótszym czasie, ale jeśli ten e-mail nadal musi przejść przez cztery działy, zanim zostanie wysłany, nie zmieniłeś szybkości działania marketingu. Orkiestracja marketingu to próba naprawienia warstwy koordynacji, a nie tylko warstwy tworzenia. W praktyce oznacza to budowanie systemów, w których jeden strategiczny brief staje się danymi wejściowymi dla agentów zajmujących się realizacją działań w poszczególnych kanałach, kontrolą zgodności z marką i testowaniem wariantów — przy czym ludzie podejmują decyzje mające rzeczywiste znaczenie strategiczne.

Rezultaty mogą być znaczące. Ing wskazuje konkretny przykład z własnego zespołu i wyjaśnia, że „wykorzystaliśmy naszego agenta poczty e-mail do personalizacji promocji webinaru dla różnych person, co przyniosło czterokrotnie wyższy współczynnik konwersji z wiadomości e-mail na rejestrację oraz dwukrotny wzrost współczynnika klikalności w porównaniu z ogólną wysyłką, a przygotowanie wielu wariantów zgodnych z marką zajęło minuty zamiast godzin”.

Dlaczego IT jest teraz przy stole

Przez większą część ostatniej dekady technologia marketingowa funkcjonowała w bezpiecznej odległości od IT. Marketerzy samodzielnie podejmowali decyzje dotyczące swojego stosu technologicznego i w dużej mierze działali po swojemu. Ten układ oraz swoboda, którą mieli marketerzy, szybko się zmieniają. Ing zauważa, że „zgodność z IT jest teraz warunkiem wstępnym, zanim jakakolwiek praca naprawdę się rozpocznie” — mówi Ing. „Gdy system AI analizuje takie kwestie jak zgodność z przepisami, prywatność, zarządzanie marką i dane kampanii, IT staje się kluczowe. Firmy, które odnoszą sukces dzięki AI, traktują ją jako wspólną infrastrukturę, a nie poboczny projekt”.

Ta zmiana sięga głębiej niż integracja techniczna. System orkiestracji, który korzysta z systemu CRM, biblioteki treści i analiz skuteczności, dotyka danych, których marketing nie posiada na wyłączność. Gdy AI zaczyna podejmować autonomiczne decyzje w ramach tych przepływów pracy, rośnie również ryzyko związane z błędną konfiguracją. Colleen Goepfert, tymczasowa CMO i doradczyni kadry kierowniczej, obserwowała pojawienie się powiązanego problemu: „liderzy oczekują transformacji bez zarządzania. AI generuje dla nich opcje, ale słabo radzi sobie z rozstrzyganiem kompromisów. Liderzy nadal muszą wiedzieć, co wybrać”.

Wniosek jest taki, że marketing nie może traktować orkiestracji jako projektu technologicznego przekazanego IT, podobnie jak nie może traktować jej jako projektu marketingowego realizowanego w izolacji. Trwałe systemy budują te zespoły, w których obie strony wspólnie odpowiadają za rezultat w ramach jednolitego modelu operacyjnego marketingu.

Najpierw klarowność, potem szybkość

Problemem większości wdrożeń AI w przedsiębiorstwach nie jest to, że AI działa źle. Chodzi o to, że zespoły przechodzą do automatyzacji, zanim rozstrzygną podstawowe kwestie: co reprezentuje marka, jakie twierdzenia można formułować, a jakich nie, oraz co właściwie powinien zawierać dobry brief.

Ing obserwował wystarczająco wiele nieudanych projektów pilotażowych, aby mówić o tym konkretnie. „Jeśli dane wejściowe są niejasne — na przykład brief jest nieprecyzyjny, pozycjonowanie niespójne, a dowodów brakuje — AI nie jest w stanie tego naprawić. Najszybsze sukcesy osiągaliśmy wtedy, gdy najpierw usprawnialiśmy pracę na wcześniejszych etapach, a dopiero potem wykorzystywaliśmy AI do skalowania tego, co już było właściwe pod względem kierunku”.

Jennifer Tomlinson, EVP ds. marketingu w QorusDocs, doszła do tego samego wniosku inną drogą. „Musieliśmy porzucić założenie, że wdrożenie AI automatycznie uczyni nasz marketing mądrzejszym. Okazało się natomiast, że AI wzmacnia każdą istniejącą klarowność lub dezorientację”. Z punktu widzenia operacyjnego budowanie agentowego systemu marketingowego zaczyna się od pracy dokumentacyjnej, która nie przypomina wdrażania AI. Chodzi na przykład o skodyfikowanie zasad marki, ścieżek zatwierdzania i logiki stojącej za decyzjami dotyczącymi komunikatów. To właśnie te podstawy dają agentom coś wiarygodnego, na czym mogą pracować.

Budowanie w ramach tego, co już masz

Jednym z trwałych źródeł trudności we wdrażaniu AI w przedsiębiorstwach jest istniejący stos technologiczny. Większość dużych organizacji przez lata budowała systemy, które działają — choć niedoskonale, kosztownie, ale niezawodnie — a wprowadzenie infrastruktury orkiestracji na ich bazie jest naprawdę skomplikowane.

Podejście Inga w Typeface polega na rozpoczęciu od integracji, a nie od zastępowania. Wyjaśnia: „uznajemy, że klienci, zwłaszcza duże firmy, mają długoterminowe umowy z dostawcą CRM lub platformy danych klientów. Nie wymagamy od was wyrzucenia wszystkiego. Dopasowujemy się do sposobu, w jaki już pracujecie”.

Andrea Tarrell, prezeska ds. usług technologicznych w Trilliad, podkreśla w tym przypadku znaczenie cierpliwości, sugerując, aby liderzy „dążyli do optymalizacji tego, co już macie, a następnie zastanowili się, czego brakuje. I bądźcie szczerzy co do tego, jakie zadania możecie realizować wewnętrznie, a w przypadku których skorzystalibyście ze wsparcia partnera. Wasz zespół miał pełny zakres obowiązków jeszcze przed rozpoczęciem migracji”. Zespoły, które najlepiej sobie z tym radzą, nie są tymi, które mają najbardziej ambitne plany działania. Wprowadzają mniejsze zmiany, dokumentują pracę na bieżąco i opierają się presji, by w kwartalnym harmonogramie pokazać spektakularną transformację.

Gdzie pozostają ludzie

Architektura każdego systemu orkiestracji jest tak dobra, jak decyzje dotyczące tego, co zautomatyzować, a co pozostawić ludziom. Zautomatyzujcie zbyt mało, a wydacie znaczące środki na niewielkie korzyści. Zautomatyzujcie zbyt dużo, a będziecie publikować treści, których nie sprawdziła żadna osoba dysponująca rzeczywistym osądem.

Ing precyzyjnie wyznacza tę granicę i mówi, że „kwestie, które pozostają bardzo ludzkie, to pozycjonowanie, narracja i kompromisy związane z marką, szczególnie jeśli chodzi o to, z czym chcemy być kojarzeni, co jesteśmy gotowi powiedzieć i czego nie powiemy. AI może przedstawiać opcje i dowody, ale decyzję powinni podejmować ludzie. Dzięki temu odpowiedzialność pozostaje jasna”.

Tomlinson jeszcze wyraźniej wskazuje, czego AI wciąż nie potrafi odtworzyć w tym obszarze, podkreślając: „AI ma trudności z powściągliwością. Bardzo dobrze wypełnia przestrzeń i bardzo źle rozpoznaje, kiedy mniej znaczy więcej. Wiedza o tym, co pominąć, kiedy się zatrzymać i jak coś zostanie odebrane, wciąż wymaga ludzkiego osądu”. Ten redakcyjny instynkt — kiedy coś skrócić, kiedy uprościć, kiedy odmówić zastosowania taktyki — wynika z doświadczenia, którego nie ma w zbiorze treningowym. Bierze się z obserwowania sytuacji, w których coś zostało źle odebrane, i rozumienia, dlaczego tak się stało.

Efekt kumulacji

Dla zespołów, które chcą przejść w kierunku orkiestracji bez angażowania się w pełną przebudowę platformy, praktyczny punkt wyjścia jest węższy, niż większość osób się spodziewa. Wybierzcie jeden typ kampanii, w którym trudności z koordynacją są największe. Zmapujcie obecny przepływ pracy, wskażcie miejsca, w których praca zwalnia, a następnie znajdźcie jedno przekazanie zadania, przy którym agent mógłby obsłużyć transfer bardziej niezawodnie niż człowiek. Zbudujcie to rozwiązanie. Sprawcie, by działało. Udokumentujcie, jak wygląda dobra realizacja.

Ta dokumentacja staje się fundamentem wszystkiego innego — umiejętności, bazy wiedzy, zasad zgodności i parametrów głosu marki. Wszystko to zasila system, który staje się bardziej użyteczny, im precyzyjniej zostaje poinstruowany.

Warto potraktować poważnie uwagę Inga dotyczącą kumulacji. „Jeśli dzięki AI poprawiacie się o jeden procent każdego dnia, pod koniec roku efekt naprawdę się kumuluje — i uświadamiacie sobie, o ile dalej jesteście, niż gdybyście nie zaczęli”.

Zespoły, które obecnie robią rzeczywiste postępy w zakresie orkiestracji, nie są tymi, które ogłosiły transformację AI. To zespoły, które wybrały konkretny problem z koordynacją, właściwie go rozwiązały i przeszły do następnego.

Co dalej

Gotowi na rozwój? Dołączcie do The CMO Club  i otrzymujcie bezpośrednio na swoją skrzynkę wiedzę, poradniki i materiały od liderów marketingu.