Les spécialistes du marketing utilisent mal l’IA : voici comment !

Laissez-moi vous dire ce que je vois se passer actuellement dans les équipes marketing.

Quelqu'un a accès à un nouvel outil d'IA. Le résultat est impressionnant. Un contenu qui prenait des jours prend des heures. Copies, campagnes, briefs, publications sur les réseaux sociaux – tout cela plus rapidement et moins cher qu'auparavant.

L'équipe est excitée. L'outil est déployé sur l'ensemble de la fonction.

Trois mois plus tard, les chiffres sont à peu près les mêmes.

Ce n’est pas un problème d’outil. Les outils sont bons. Il s’agit d’un problème d’exécution – et il est plus courant que la plupart des responsables marketing ne veulent l’admettre.

Le piège du fait de rendre les choses plus faciles

Voici ce qui se passe lorsque la production devient bon marché : le volume augmente et la concentration diminue.

J'ai observé ce modèle se manifester dans des dizaines d'équipes marketing. Dès que le contenu cesse d’être un goulot d’étranglement, l’instinct est de remplir chaque canal, de tester chaque format, de lancer chaque campagne en retard

Cela semble productif. Cela a l'air productif. Mais productivité et progrès ne sont pas la même chose.

Quand vous faites tout, vous n’optimisez rien.

Les équipes que j’ai vues grandir de manière constante ne sont pas celles qui génèrent le plus de résultats. Ce sont eux qui restent impitoyablement concentrés sur un petit nombre de choses qui comptent réellement – ​​et utilisent leurs outils pour approfondir ces choses, pas pour les élargir.

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Que montrent réellement les données ?

Recherche parOutil OKRa trouvé quelque chose qui devrait faire réfléchir chaque équipe marketing. Les entreprises qui ont atteint leurs jalons de croissance n’étaient pas les plus gros producteurs de contenu. Ils étaient les plus concentrés.

Le modèle était cohérent :les équipes les plus performantes ont défini un petit nombre de résultats avant de commencer le travail, ont examiné les progrès chaque semaine et ont supprimé tout ce qui ne faisait pas directement évoluer un indicateur clé. Les équipes sans cette structure étaient au point mort – même lorsque leur rendement était élevé et leurs outils bons.

Pensez à ce que cela signifie sur le fonctionnement de la plupart des fonctions marketing. Campagnes diffusées en parallèle sur six canaux. Un calendrier de contenu construit autour de la fréquence de publication plutôt que des résultats commerciaux. Des rapports qui mesurent l'activité (posts publiés, e-mails envoyés, publicités diffusées) plutôt que de savoir si certaines d'entre elles fonctionnent.

La contrainte n'a jamais été contente. C'était toujours clair.

Là où l’IA aggrave le problème avant de l’améliorer !

Les outils d’IA ne corrigent pas les stratégies floues. Ils le mettent à l'échelle.

Si une équipe ne sait pas quelle métrique elle essaie de déplacer, lui donner un outil qui produit dix fois plus de contenu signifie simplement qu'elle produit dix fois plus de contenu orienté dans dix directions différentes. Le bruit monte. Ce n’est pas le cas du signal.

C’est la partie dont la plupart des fournisseurs d’outils ne parlent pas. Le retour sur investissement de l’IA dans le marketing n’est pas automatique : il dépend entièrement du fait que l’équipe qui l’utilise a défini à quoi ressemble le succès avant de commencer à créer.

Les spécialistes du marketing qui obtiennent de réels résultats grâce à ces outils ne les utilisent pas pour faire plus. Ils les utilisent pour itérer plus rapidement sur un petit nombre de choses dont ils ont déjà décidé qu’elles étaient importantes.

La solution n’est pas compliquée, mais elle demande de l’honnêteté

La plupart des équipes marketing n’ont pas de véritables objectifs. Ils ont des directions.

"Augmenter la notoriété de la marque." « Générez plus de prospects. » "Améliorer l'engagement." Ce ne sont pas des objectifs, ce sont des orientations.

Vous ne pouvez pas mesurer les progrès par rapport à eux, ce qui signifie que vous ne pouvez pas vous améliorer, ce qui signifie que vous finissez par exécuter le même manuel de jeu trimestre après trimestre et que vous vous demandez pourquoi les résultats stagnent.

Ce qui fonctionne réellement, c'est de forcer la spécificité avant toutle contenu est créé. Un objectif. Deux ou trois résultats mesurables. Un délai défini. Quelque chose comme :

Objectif : améliorer la conversion en haut de l'entonnoir à partir du contenu

● Augmenter le trafic organique vers les pages de destination clés de 8 000 à 14 000 visites mensuelles

● Améliorer le taux de conversion du contenu en leads de 1,8 % à 3 %

● Réduire le délai moyen de première conversion de 12 jours à 8 jours

Désormais, chaque élément de contenu a un travail. Chaque campagne a un numéro qu’elle est censée déplacer. Et lorsque vous vous asseyez avec votre outil d’IA, vous ne vous demandez pas « que devrions-nous créer ? – vous demandez « qu’est-ce qui va faire évoluer cette métrique ? »

C’est un rapport complètement différent avec la technologie.

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L'habitude hebdomadaire que la plupart des équipes sautent

Fixer des objectifs au début du trimestre et revenir à la fin est fondamentalement inutile. Au moment où vous découvrez que quelque chose ne fonctionne pas, vous avez perdu trois mois.

La même recherche qui a identifié les équipes ciblées comme étant les plus performantes a révélé que la cadence d'évaluation était tout aussi importante que la définition d'objectifs elle-même. Les équipes qui vérifiaient leurs progrès chaque semaine ont atteint 43 % de plus de leurs objectifs que les équipes qui les examinaient mensuellement ou sporadiquement.

Dans un contexte marketing, cela signifie un bref examen hebdomadaire : ce qui a bougé, ce qui n’a pas bougé, ce qui obtient plus de ressources, ce qui est supprimé. Pas une grande réunion. Pas un long rapport. Juste assez de visibilité pour prendre une décision avant qu’une autre semaine ne s’écoule.

Les équipes qui prennent cette habitude cessent d'être surprises en fin de quart-temps. Ils savent déjà ce qui fonctionne car ils le regardent en temps réel.

Moins de priorités, pas plus

Dernière chose à dire, car cela va à l’encontre de tous les instincts des spécialistes du marketing.

L'étude a révélé que les équipes qui se concentraient sur une ou deux priorités par cycle avaient deux fois plus de chances d'atteindre leurs objectifs que les équipes qui en dirigeaient trois ou plus en parallèle. Deux fois plus probable. Ce n’est pas une différence marginale.

Plus vous optimisez de choses, moins vous progressez sur chacune d’entre elles.Outils d'IAil est tentant de se propager à grande échelle parce que le coût de production a baissé.

Mais le coût de l’attention n’a pas changé. La capacité de votre équipe à apprendre, à itérer et à s’améliorer est encore limitée – et la diviser en trop de choses est tout aussi préjudiciable que jamais.

Choisissez moins de choses. Allez plus loin sur eux. Utilisez l'outil pour itérer plus rapidement, pas plus large.

Le résumé honnête

L’IA est véritablement utile aux équipes marketing. Mais c’est utile de la même manière qu’une voiture rapide est utile : elle vous amène à destination plus rapidement, mais seulement si vous savez où vous allez.

La plupart des équipes ne savent pas où elles vont. Ils ont un vague sens de l’orientation, un calendrier de contenu chargé et une quantité croissante de résultats qui ne sont clairement liés à aucun résultat commercial.

Le correctif n’est pas un meilleur outil. Il s’agit de décider – de manière spécifique et mesurable, avant de créer quoi que ce soit – ce que vous essayez réellement d’accomplir. Utilisez ensuite l’outil pour y arriver plus rapidement.

C'est ça. Tout le reste en découle.