Laura Beussman, CMO dan CRO di CallRail – Seri Wawancara

Laura Beussman, Chief Marketing Officer (CMO) dan Chief Revenue Officer (CRO) di CallRail, adalah seorang pemimpin pendapatan berpengalaman yang mengawasi pemasaran, penjualan, kemitraan, dan manajemen proyek strategis di perusahaan PLG yang tumbuh pesat. Ia memimpin organisasi go-to-market yang luas, setelah membangun dan mengelola tim yang mengidentifikasi peluang pertumbuhan, mendukung peluncuran produk baru, dan menghasilkan pendapatan di berbagai segmen. Pendekatannya berfokus pada mengembangkan pemimpin yang berbasis data dan mendorong budaya kolaboratif, lintas fungsional yang berdedikasi pada peningkatan kinerja bisnis.

CallRail adalah platform pelacakan panggilan dan konversi yang membantu bisnis menghubungkan kampanye pemasaran, percakapan, dan pelanggan untuk ROI yang lebih baik. Ini memungkinkan pengguna untuk melacak panggilan, teks, formulir, dan obrolan dengan cara yang sama mereka melacak klik, memungkinkan pengeluaran yang lebih cerdas di seluruh saluran, pengalaman lead yang dipersonalisasi melalui otomatisasi, dan kualifikasi lead yang ditingkatkan melalui kecerdasan percakapan. Perusahaan ini terintegrasi dengan lebih dari 700 alat pemasaran dan mendukung bisnis semua ukuran dalam mengoptimalkan kinerja kampanye dan keterlibatan lead.

Anda telah membangun karir yang luar biasa yang meliputi Dell, Blackbaud, Social Solutions, dan sekarang CallRail. Bagaimana perjalanan Anda melalui organisasi-organisasi ini membentuk perspektif Anda tentang kepemimpinan pemasaran di sektor teknologi, dan bagaimana pendekatan Anda telah berkembang selama 15 tahun terakhir?

Setiap pengalaman yang saya miliki sepanjang karir saya telah membantu membentuk filosofi kepemimpinan saya dengan cara yang bermakna – memungkinkan saya untuk menggabungkan disiplin operasional dengan kecepatan dan fleksibilitas.

Perjalanan itu juga membentuk obsesi saya dengan nilai pelanggan. Awal dalam karir saya, saya menghabiskan waktu sebagai pemasar vertikal di industri di mana saya memiliki keahlian yang mendalam dengan pembeli. Ketika cakupan saya tumbuh, saya belajar untuk menerapkan mentalitas itu ke lebih banyak fungsi dan berbagai industri, fokus pada memecahkan masalah nyata untuk segmen pelanggan tertentu, bukan memikirkan pemasaran sebagai program dan kampanye. Semakin dekat tim dengan pelanggannya, semakin efektif dan efisien pengambilan keputusan mereka menjadi.

Satu evolusi besar lainnya adalah mengakui bahwa dampak kepemimpinan berskala melalui orang, bukan output pribadi. Ketika peran saya menjadi lebih senior, saya belajar untuk merekrut keahlian komplementer dan memprioritaskan orang yang berlari ke api, yang mencari tahu, dan yang tumbuh dalam ketidakpastian. Ketika Anda membangun reputasi sebagai pemimpin yang orang benar-benar ingin bekerja untuk, mengumpulkan tim yang berkinerja tinggi menjadi salah satu keunggulan terkuat Anda.

Akhirnya, munculnya AI dan analisis data yang diotomatisasi telah membentuk kembali pendekatan saya. Hari ini, AI memungkinkan kita untuk mengakses wawasan prediktif waktu nyata yang mengarah pada pertumbuhan yang lebih presisi dan dapat diskalakan. Tim yang berkinerja tinggi adalah mereka yang mengadopsi alat-alat ini lebih awal dan membangun proses yang dapat mengikuti kecepatan otomatisasi cerdas. Semua pengalaman ini telah berkontribusi pada pendekatan kepemimpinan pemasaran yang terobsesi dengan pelanggan, berorientasi pada orang, dan didukung oleh data dan AI.

Bagaimana AI mengubah operasi pemasaran saat ini, terutama dalam pengambilan keputusan yang didorong data dan keterlibatan pelanggan?

AI mengubah operasi pemasaran dengan menyampaikan wawasan pada skala dan kecepatan yang sebelumnya tidak mungkin. Pemasar telah selalu didorong oleh data, tetapi AI telah membuka kemampuan untuk melampaui analisis sederhana ke dalam inteligensi prediktif waktu nyata untuk memicu strategi proaktif yang didorong oleh wawasan waktu nyata.

Pemasar saat ini memiliki akses ke arus data di seluruh formulir pengajuan, panggilan, teks, dan lain-lain. Sebelumnya, mensintesis data ini adalah terisolasi, memerlukan pemasar untuk menganalisis wawasan secara manual di seluruh titik kontak. AI telah membantu menghubungkan pemisahan ini, memungkinkan pemasar untuk menganalisis seluruh perjalanan pelanggan secara waktu nyata, memberikan pandangan holistik tentang saluran, kampanye, dan kata kunci yang mengarah pada lead yang berkualitas.

Alat AI seperti Conversation Intelligence CallRail dapat secara otomatis merangkum percakapan, menandai dan memenuhi syarat lead dengan akurat, dan mengungkap wawasan kritis seperti sentimen pemanggil dan kata kunci umum. Kemampuan ini tidak hanya menghemat waktu; mereka menyediakan intelijen yang dapat ditindaklanjuti secara instan yang memungkinkan pemasar untuk mengoreksi kampanye segera, memaksimalkan ROI pada saat itu, bukan minggu kemudian.

Wawasan AI memungkinkan pemasar untuk meningkatkan pengalaman pelanggan melalui personalisasi pada skala. Setelah panggilan, solusi AI, seperti yang disediakan oleh CallRail, dapat menarik wawasan dari transkripsi panggilan untuk merekomendasikan tindakan lanjut yang dipersonalisasi berdasarkan interaksi pemanggil, menawarkan langkah-langkah berikutnya yang tepat untuk setiap panggilan berdasarkan skenario unik mereka.

Suara AI juga menawarkan pemasar kemampuan keterlibatan baru dengan asisten seperti Voice Assist, memungkinkan bisnis untuk berinteraksi dengan pelanggan 24/7 dan menyediakan dukungan yang berarti seperti menjawab pertanyaan dan menjadwalkan janji temu bahkan ketika kantor tutup, menghilangkan panggilan yang terlewat dan memaksimalkan penangkapan lead sepanjang waktu.

CallRail dikenal karena produk kecerdasan suara dan percakapan. Bagaimana suara AI mengubah lanskap pengalaman pelanggan?

Suara AI mengubah lanskap pengalaman pelanggan dengan menjembatani kesenjangan antara harapan pelanggan dan kapasitas operasional bisnis. Kami hidup di dunia di mana harapan pelanggan meningkat pada tingkat yang bisnis berjuang untuk mengikuti, membuat kesan awal sangat penting dan panggilan yang terlewat sangat merugikan bisnis. Faktanya, penelitian CallRail menemukan bahwa 78% konsumen telah meninggalkan bisnis setelah panggilan yang tidak dijawab.

Dengan permintaan interaksi yang segera dan dipersonalisasi meningkat, suara AI memungkinkan bisnis untuk menawarkan komunikasi sepanjang waktu yang dicari pelanggan sambil juga mengurangi biaya keuangan yang terkait dengan panggilan yang terlewat.

Agen suara AI yang ditenagai, seperti Voice Assist, memungkinkan bisnis untuk melampaui kemampuan CX tradisional. Voice Assist bukan hanya sekedar resepsionis AI yang menjawab panggilan; ia bertindak sebagai perpanjangan bisnis dengan menarik dari konten yang ada dan transkrip panggilan sebelumnya untuk menjawab pertanyaan dengan akurat dan menyediakan layanan berkualitas tinggi. Kemampuan suara AI yang cerdas memungkinkan Voice Assist untuk memahami dan menyesuaikan dengan nada pemanggil, memungkinkan untuk menyesuaikan respons dari profesional ke empatik dan memahami kapan panggilan perlu dipindahkan ke agen manusia.

Manfaat suara AI juga meluas di luar interaksi panggilan awal. Transkripsi dan ringkasan otomatis menyoroti wawasan berharga dari setiap panggilan untuk memungkinkan serah terima yang lancar ke karyawan manusia dan memandu pesan lanjutan yang dipersonalisasi untuk setiap pemanggil.

Suara AI tidak hanya mengubah lanskap CX; itu membantu mendefinisikan kembali CX untuk memenuhi pelanggan di mana mereka berada.

Apa beberapa cara paling menarik yang tim Anda gunakan untuk menerapkan analitik yang ditenagai AI untuk memahami niat dan perilaku pelanggan?

Solusi CallRail memungkinkan pengguna kami, termasuk kami sendiri, untuk mendapatkan pandangan yang lebih dalam tentang niat dan perilaku pelanggan. Tim kami menggunakan pelacakan panggilan dan kecerdasan percakapan untuk mengungkap sumber, kata kunci, dan kampanye yang mengarah pada lead berkualitas.

Kemampuan AI kami memungkinkan kami untuk mendapatkan intelijen di luar metrik tradisional. Wawasan dari percakapan pelanggan yang sebelumnya tersembunyi dalam data yang tidak terstruktur, seperti panggilan, sekarang kami dapat mengungkap wawasan tersebut dan menerapkannya pada program pemasaran, penjualan, dan CX kami.

Wawasan ini membantu membentuk bagaimana kami meningkatkan CX dan penawaran produk kami secara terus-menerus. Dengan pandangan waktu nyata tentang tren yang dipedulikan pelanggan dan kekhawatiran atau tantangan yang mereka hadapi, kami dapat dengan cepat mengatasi dan menyesuaikan untuk memenuhi kebutuhan mereka dengan cepat. Umpan balik langsung ini memungkinkan kami untuk memprioritaskan perubahan peta produk dan memecahkan tantangan CX lebih cepat dari sebelumnya.

Banyak tim pemasaran bereksperimen dengan AI generatif untuk pembuatan konten. Bagaimana Anda melihat AI memasuki strategi konten tanpa mengorbankan keaslian atau suara merek?

Menggunakan AI untuk membantu membentuk strategi konten adalah perubahan besar, terutama untuk tim pemasaran UKM yang menghadapi keterbatasan anggaran. Kami melihat GenAI bukan sebagai pengganti, tetapi sebagai akselerator konten. Ini menyederhanakan bagian yang paling mahal dan memakan waktu dari proses, memungkinkan bisnis untuk memaksimalkan investasi pemasaran mereka. Kunci adalah menetapkan kerangka yang jelas di mana AI mendukung proses sementara manusia memiliki merek.

Sebelum menggunakan alat AI, sangat penting bagi pemasar untuk menetapkan tata kelola dan rencana alur kerja. Misalnya, alat AI sangat berguna untuk dimasukkan ke dalam tahap awal pengembangan konten, seperti membantu dengan penelitian kata kunci, menghasilkan garis besar, dan menggambar versi awal konten. Ini juga sangat bermanfaat dalam siklus penyempurnaan untuk tugas seperti pemeriksaan nada, dan mengidentifikasi masalah tata bahasa atau kejelasan.

Pemasar yang menggunakan alat AI dalam strategi konten mereka juga perlu memiliki pemahaman yang kuat tentang keterbatasan AI. Keluaran konten AI hanya sebaik data yang dilatih, yang berarti keterbatasan data dapat menghasilkan ketidakakuratan dan bahkan bias opini. Pengawasan manusia adalah suatu keharusan untuk memastikan data diperiksa, pedoman merek dipenuhi, dan keluaran akhir menyediakan perspektif yang hanya dapat disediakan oleh penulis manusia.

Pemasar yang memprioritaskan strategi konten yang menggabungkan pengetahuan AI dengan keahlian pemasaran dan kemampuan unik untuk membuat koneksi emosional dengan pembaca akan keluar sebagai pemenang.

Anda telah menekankan budaya tim dan pengembangan kepemimpinan sepanjang karir Anda. Bagaimana Anda membangun tim pemasaran yang berkinerja tinggi dan melek AI yang dapat beradaptasi dengan perubahan teknologi yang cepat?

Membangun tim pemasaran yang melek AI dimulai dengan prinsip-prinsip inti yang sama yang membantu membangun tim yang berkinerja tinggi: membangun kepercayaan dan mendorong mentalitas yang ingin tahu dalam tim Anda.

Karyawan dapat skeptis tentang apa yang dimaksud dengan penggunaan AI untuk peran mereka sendiri serta kurva belajar yang datang dengan teknologi. Kami secara jelas menguraikan di mana AI mengotomatisasi tugas yang membosankan dan berulang, membebaskan karyawan untuk fokus pada area yang lebih strategis. Ini membantu membangun fondasi kepercayaan. Menghilangkan kekhawatiran dan pertanyaan sebelum memperkenalkan alat AI membantu karyawan melihatnya sebagai sumber daya bukan sebagai pengganti.

Ketika Anda memiliki tim yang mempercayai AI, mereka lebih cenderung ingin menggunakan teknologi tersebut. Rasa ingin tahu ini, dipasangkan dengan pelatihan AI yang sering, membantu tim sukses menggunakan alat AI sambil juga memungkinkan mereka untuk mengikuti kemajuan pesatnya.

Di samping penawaran pelatihan, pemimpin pemasaran harus mendorong tim mereka untuk secara teratur menguji alat AI baru untuk mendapatkan pengalaman tangan. Salah satu cara ini dapat dilakukan adalah dengan memimpin dengan contoh, dengan pemimpin pemasaran berbagi kemenangan dan pembelajaran mereka sendiri dengan penerapan AI.

Membangun tim yang melek AI tidak hanya tentang menangani aspek teknis; itu juga tentang menciptakan lingkungan yang memicu rasa ingin tahu dan memberdayakan tim Anda untuk terus mengembangkan pengetahuan dan keterampilan mereka.

Produk yang dipimpin pertumbuhan (PLG) telah menjadi pusat keberhasilan CallRail. Bagaimana AI dapat lebih meningkatkan otomatisasi pemasaran dan akuisisi pengguna dalam model PLG?

AI membawa strategi PLG ke tingkat berikutnya, membuatnya lebih cerdas dan dinamis. AI dapat menarik wawasan kritis di seluruh perjalanan pengguna – dari onboarding hingga konversi – mengungkap pola berharga tentang perilaku pengguna, poin sakit, dan lain-lain.

Wawasan ini memungkinkan tim untuk menyempurnakan pendekatan mereka. Pemasar dapat mengungkap jenis interaksi yang paling disukai pengguna, seperti email atau pesan dalam aplikasi, serta jenis pesan yang akan paling beresonansi dengan mereka.

Akhirnya, mengintegrasikan AI ke dalam PLG memastikan sumber daya pemasaran dikerahkan dengan presisi maksimum. Ini memindahkan fokus kita dari kegiatan pemasaran yang luas ke tindakan pertumbuhan yang sangat target dan dapat diprediksi yang mengubah pengguna lebih cepat dan lebih efisien.

Menurut Anda, apa kesalahpahaman terbesar tentang AI dalam pemasaran saat ini, dan bagaimana CMO dapat mendekatinya dengan lebih strategis?

Kesalahpahaman terbesar adalah keyakinan bahwa AI adalah peluru ajaib atau sistem ‘set-it-and-forget-it’. CMO sering berpikir bahwa berinvestasi dalam alat secara otomatis menyelesaikan masalah kompleks, mengurangi kebutuhan akan pengawasan strategis manusia. Namun, kenyataannya, AI memerlukan lebih banyak tata kelola, bukan kurang.

Kesalahpahaman ini segera terlihat dalam peralihan ke AI Pencarian. Pencarian yang didorong AI menggantikan kueri kata kunci tradisional dengan hasil bahasa alami dan wawasan yang diringkas. Lingkungan tanpa klik ini sepenuhnya mengacaukan atribusi tradisional. Jika AI menyediakan jawaban tanpa kunjungan situs, bagaimana kita membuktikan pengaruh merek dan mengukur ROI? Perjalanan pengguna dikondensasi, dan atribusi klik terakhir, yang banyak digunakan, menjadi usang. Ini bukan hanya taktik SEO baru; ini adalah transformasi mendasar tentang bagaimana pelanggan menemukan dan menyelidiki merek.

Bagi CMO, jalur ke depan melibatkan tiga strategi: Pertama, terima atribusi yang didorong AI. Pindahkan investasi dari model berbasis klik yang kaku ke model algoritma multi-sentuh yang lebih canggih yang dapat mengassign nilai pada interaksi non-klik. Kedua, prioritaskan otoritas merek. Karena AI dilatih pada sumber otoritas tinggi, strategi konten harus fokus pada kepemimpinan pemikiran yang dipimpin oleh ahli yang AI merujuk. Ketiga, lembagakan tata kelola. Implementasikan pengawasan manusia dan alur kerja yang jelas untuk memastikan keluaran AI diperiksa dan strategis selaras, mengakui bahwa peran pemasar manusia telah bergeser dari eksekusi ke tata kelola.

Menghadap ke depan, bagaimana Anda membayangkan AI mengubah hubungan antara merek dan pelanggan dalam lima tahun ke depan?

AI sudah sangat mempengaruhi hubungan antara merek dan pelanggan. Masa depan yang segera akan ditentukan oleh pergeseran kritis: Personalisasi pada skala akan menjadi standar, bukan pembeda. Ketika harapan pelanggan untuk layanan segera dan dipersonalisasi meningkat, merek akan semakin berpaling ke AI untuk memenuhi permintaan tersebut.

Semakin otomatis dan dipersonalisasi layanan menjadi, semakin dalam pelanggan akan menginginkan koneksi manusia yang autentik. Membangun hubungan antar orang akan menjadi lebih berharga dan akan membedakan merek. Merek tidak akan berhenti menggunakan AI dalam CX, tetapi kita akan melihat strategi mereka berkembang.

Merek akan terus menggunakan AI untuk menskalakan proses CX, tetapi mereka akan mengadopsi pendekatan hibrida. AI akan menangani sebagian besar tugas yang berfokus pada transaksi, dan nilai strategis utamanya akan menjadi mengidentifikasi momen friksi tinggi atau peluang bernilai tinggi di mana intervensi manusia diperlukan. Ini akan mengambil kembali kapasitas manusia, memungkinkan karyawan untuk menghabiskan waktu mereka untuk menciptakan interaksi berkualitas tinggi dan tak terlupakan dengan lead dan prospek teratas.

Sebagai seseorang yang sebelumnya telah berpartisipasi dalam Chief, jaringan untuk eksekutif wanita, apa saran Anda untuk wanita yang bercita-cita menjadi pemimpin di organisasi pemasaran yang dipimpin AI?

Bagi wanita yang bercita-cita menjadi pemimpin di organisasi pemasaran yang dipimpin AI, saran saya pertama adalah menemukan seorang advokat dan bukan hanya mentor. Mentor menawarkan bimbingan, tetapi advokat secara aktif menciptakan peluang, menyebutkan nama Anda di ruangan yang tidak Anda hadiri, dan mendorong Anda menuju pertumbuhan yang berarti. Dukungan seperti itu dapat mendefinisikan karir. Sama pentingnya adalah menjadi pemimpin yang orang ingin mengikuti. Pemimpin terbaik berinvestasi dalam tim mereka, dan ketika Anda secara konsisten mendukung, mengembangkan, dan memimpin orang-orang di sekitar Anda, Anda membangun roda positif: bakat terbaik mencari Anda, yang memperkuat kinerja tim Anda dan pengaruh Anda sebagai pemimpin.

Juga sangat penting untuk menjadi arsitek AI bukan hanya konsumen. Dalam lingkungan di mana AI membentuk strategi dan eksekusi pemasaran, pemimpin harus proaktif mencari kesempatan untuk menerapkan AI, memperdalam literasi, menguasai desain prompt, dan mengambil kepemilikan keluaran yang ditenagai AI. Pada saat yang sama, sangat penting untuk memperkuat kecerdasan emosional. Ketika AI mengotomatisasi lebih banyak alur kerja, keterampilan manusia yang unik (seperti empati, komunikasi, negosiasi, dan kemampuan membangun kepercayaan) hanya menjadi lebih berharga.

Wanita yang menggabungkan kefasihan teknis dalam AI dengan advokasi yang kuat, kepemimpinan yang berorientasi pada orang, dan kecerdasan emosional yang tinggi akan sangat siap untuk memimpin generasi berikutnya dari organisasi pemasaran.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut harus mengunjungi CallRail.