Gli esperti di marketing utilizzano l’intelligenza artificiale in modo sbagliato: ecco come!

Lascia che ti dica cosa vedo accadere nei team di marketing in questo momento.

Qualcuno ha accesso a un nuovo strumento di intelligenza artificiale. Il risultato è impressionante. I contenuti che prima richiedevano giorni richiedono ore. Copy, campagne, brief, post sui social: tutto più veloce ed economico di prima.

La squadra è emozionata. Lo strumento viene distribuito in tutta la funzione.

Tre mesi dopo, i numeri sembrano più o meno gli stessi.

Questo non è un problema dello strumento. Gli strumenti sono buoni. È un problema di esecuzione ed è più comune di quanto la maggior parte dei leader di marketing voglia ammettere.

La trappola che deriva dal rendere le cose più facili

Ecco cosa succede quando la produzione diventa economica: il volume aumenta e l’attenzione diminuisce.

Ho visto questo modello manifestarsi in dozzine di team di marketing. Nel momento in cui i contenuti smettono di rappresentare un collo di bottiglia, l'istinto è quello di riempire ogni canale, testare ogni formato, eseguire ogni campagna rimasta in arretrato

Sembra produttivo. Sembra produttivo. Ma produttività e progresso non sono la stessa cosa.

Quando fai tutto, non ottimizzi nulla.

I team che ho visto crescere costantemente non sono quelli con il maggior rendimento. Sono quelli che rimangono spietatamente concentrati su un numero limitato di cose che contano davvero e usano i loro strumenti per approfondire quelle cose, non in modo più ampio.

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Cosa mostrano effettivamente i dati?

Ricerca diStrumento OKRho trovato qualcosa che dovrebbe far riflettere ogni team di marketing. Le aziende che hanno raggiunto i traguardi di crescita non sono state le più grandi produttrici di contenuti. Erano i più concentrati.

Lo schema era coerente:i team ad alte prestazioni hanno definito un numero limitato di risultati prima di iniziare il lavoro, hanno esaminato i progressi settimanalmente e hanno eliminato tutto ciò che non spostava direttamente una metrica chiave. I team senza quella struttura si trovavano in fase di stallo, anche quando la loro produzione era elevata e i loro strumenti erano buoni.

Pensa a cosa ciò significa per il funzionamento della maggior parte delle funzioni di marketing. Campagne eseguite in parallelo su sei canali. Un calendario di contenuti costruito sulla frequenza di pubblicazione piuttosto che sui risultati aziendali. Reporting che misura l’attività – post pubblicati, e-mail inviate, annunci pubblicati – piuttosto che se qualcosa di tutto ciò funziona.

Il vincolo non è mai stato contenuto. È stato sempre chiaro.

Dove l’intelligenza artificiale peggiora il problema prima di migliorarlo!

Gli strumenti di intelligenza artificiale non risolvono strategie poco chiare. Lo ridimensionano.

Se un team non sa quale metrica sta cercando di spostare, fornire loro uno strumento che produce dieci volte più contenuti significa semplicemente che stanno producendo dieci volte più contenuti indirizzati in dieci direzioni diverse. Il rumore aumenta. Il segnale no.

Questa è la parte di cui la maggior parte dei fornitori di strumenti non parla. Il ROI dell’intelligenza artificiale nel marketing non è automatico: dipende interamente dal fatto che il team che la utilizza abbia definito l’aspetto del successo prima di iniziare a creare.

Gli esperti di marketing che ottengono risultati concreti da questi strumenti non li utilizzano per fare di più. Li stanno usando per iterare più velocemente su un piccolo numero di cose che hanno già deciso siano importanti.

La soluzione non è complicata, ma richiede onestà

La maggior parte dei team di marketing non ha obiettivi reali. Hanno indicazioni.

“Aumentare la notorietà del marchio.” "Attira più contatti." “Migliorare il coinvolgimento”. Questi non sono obiettivi: sono orientamenti.

Non puoi misurare i progressi rispetto a loro, il che significa che non puoi migliorare, il che significa che finisci per eseguire lo stesso programma trimestre dopo trimestre e chiederti perché i risultati si stabilizzano.

Ciò che realmente funziona è forzare la specificità prima di ogniil contenuto viene creato. Un obiettivo. Due o tre risultati misurabili. Un arco temporale definito. Qualcosa del tipo:

Obiettivo: migliorare la conversione all'inizio della canalizzazione dal contenuto

● Aumentare il traffico organico verso le principali pagine di destinazione da 8.000 a 14.000 visite mensili

● Migliorare il tasso di conversione da contenuto a lead dall'1,8% al 3%

● Ridurre il tempo medio per la prima conversione da 12 giorni a 8 giorni

Ora ogni contenuto ha un lavoro. Ogni campagna ha un numero che dovrebbe spostare. E quando ti siedi con il tuo strumento di intelligenza artificiale, non ti stai chiedendo “cosa dovremmo creare?” – stai chiedendo “cosa sposterà questa metrica?”

Questa è una relazione completamente diversa con la tecnologia.

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L'abitudine settimanale che la maggior parte delle squadre salta

Stabilire obiettivi all’inizio del trimestre e verificarli alla fine è praticamente inutile. Quando scopri che qualcosa non funziona, hai perso tre mesi.

La stessa ricerca che ha identificato i team focalizzati come quelli con le performance più elevate ha scoperto che la cadenza delle revisioni era importante tanto quanto la stessa definizione degli obiettivi. I team che hanno verificato i progressi settimanalmente hanno completato il 43% in più dei loro obiettivi rispetto ai team che li hanno verificati mensilmente o sporadicamente.

In un contesto di marketing ciò significa una breve revisione settimanale: cosa si è mosso, cosa no, cosa ottiene più risorse, cosa viene tagliato. Non è stato un grande incontro. Non è un rapporto lungo. Visibilità appena sufficiente per prendere una decisione prima che passi un'altra settimana.

Le squadre che sviluppano questa abitudine smettono di sorprendersi alla fine del quarto. Sanno già cosa funziona perché lo guardano in tempo reale.

Meno priorità, non di più

L'ultima cosa che vale la pena dire, perché va contro ogni istinto dei professionisti del marketing.

La ricerca ha rilevato che i team concentrati su una o due priorità per ciclo avevano il doppio delle probabilità di raggiungere i propri obiettivi rispetto ai team che ne gestivano tre o più in parallelo. Due volte più probabile. Non è una differenza marginale.

Più cose stai ottimizzando, meno progressi farai su ognuno di essi.Strumenti di intelligenza artificialerendono forte la tentazione di diffondersi ampiamente perché il costo di produzione è diminuito.

Ma il costo dell’attenzione no. La capacità del tuo team di apprendere, ripetere e migliorare è ancora limitata e suddividerla in troppe cose è dannosa più che mai.

Scegli meno cose. Approfondiscili. Utilizza lo strumento per eseguire un'iterazione più rapida, non più ampia.

Il riassunto onesto

L'intelligenza artificiale è davvero utile per i team di marketing. Ma è utile nello stesso modo in cui è utile un’auto veloce: ti porta a destinazione più velocemente, ma solo se sai dove stai andando.

La maggior parte delle squadre non sa dove sta andando. Hanno un vago senso dell’orientamento, un calendario di contenuti fitto e una quantità crescente di output che non è chiaramente collegata ad alcun risultato aziendale.

La correzione non è uno strumento migliore. Significa decidere – in modo specifico, misurabile, prima di creare qualsiasi cosa – cosa stai effettivamente cercando di ottenere. Quindi utilizza lo strumento per arrivarci più velocemente.

Questo è tutto. Da ciò consegue tutto il resto.