Interviste
Laura Beussman, CMO e CRO di CallRail – Serie di interviste
Laura Beussman, Chief Marketing Officer (CMO) e Chief Revenue Officer (CRO) di CallRail, è un leader di revenue esperto che sovrintende al marketing, alle vendite, alle partnership e alla gestione strategica dei progetti nella società di crescita rapida PLG. Guida un’organizzazione di go-to-market estesa, avendo costruito e gestito team che identificano opportunità di crescita, supportano il lancio di nuovi prodotti e guidano il fatturato in più segmenti. Il suo approccio si concentra sullo sviluppo di leader basati sui dati e sulla promozione di una cultura collaborativa e cross-funzionale dedicata al miglioramento delle prestazioni aziendali.
CallRail è una piattaforma di tracciamento delle chiamate e di conversione dei lead che aiuta le aziende a collegare le campagne di marketing, le conversazioni e i clienti per un miglior ROI. Consente agli utenti di tracciare chiamate, testi, moduli e chat nello stesso modo in cui tracciano i clic, abilitando una spesa più intelligente attraverso i canali, esperienze di lead personalizzate attraverso l’automazione e una migliore qualificazione dei lead attraverso l’intelligenza delle conversazioni. La società si integra con oltre 700 strumenti di marketing e supporta aziende di tutte le dimensioni nell’ottimizzare le prestazioni delle campagne e l’engagement dei lead.
Ha costruito una carriera notevole che comprende Dell, Blackbaud, Social Solutions e ora CallRail. Come ha plasmato il suo percorso attraverso queste organizzazioni la sua prospettiva sulla leadership di marketing nel settore tecnologico, e come è evoluta la sua approccio negli ultimi 15 anni?
Ognuna delle esperienze che ho avuto durante la mia carriera ha aiutato a plasmare la mia filosofia di leadership in modi significativi – permettendomi di combinare la rigidezza operativa con velocità e agilità.
Quel percorso ha anche plasmato la mia ossessione per il valore del cliente. All’inizio della mia carriera, ho trascorso del tempo come marketer verticale in un’industria in cui avevo una profonda competenza con l’acquirente. Man mano che il mio ambito di azione cresceva, ho imparato ad applicare quella mentalità a più funzioni e a una più ampia gamma di settori, concentrandomi sul risolvere problemi reali per segmenti di clienti specifici, invece di pensare al marketing come programmi e campagne. Più un team è vicino ai suoi clienti, più la sua presa di decisioni diventa efficace ed efficiente.
Un’altra grande evoluzione è stata il riconoscimento che l’impatto della leadership si estende attraverso le persone, non attraverso la produzione personale. Man mano che i miei ruoli diventavano più senior, ho imparato a assumere personale con competenze complementari e a dare priorità alle persone che corrono verso il fuoco, che risolvono le cose e che prosperano nell’ambiguità. Quando si costruisce una reputazione di leader per cui le persone vogliono lavorare, assemblare team ad alte prestazioni diventa uno dei tuoi più grandi vantaggi.
Infine, l’ascesa dell’AI e dell’analisi dei dati automatizzata ha fondamentalmente trasformato la mia approccio. Oggi, l’AI ci consente di accedere a insight in tempo reale e predittivi che guidano una crescita più precisa e scalabile. I team che si esibiscono sono quelli che adottano questi strumenti precocemente e costruiscono processi che possono stare al passo con la velocità dell’automazione intelligente. Tutte queste esperienze hanno contribuito a un approccio alla leadership di marketing che è ossessionato dal cliente, dalle persone e alimentato dai dati e dall’AI.
Come sta trasformando l’AI le operazioni di marketing oggi, in particolare nella presa di decisioni basate sui dati e nell’engagement dei clienti?
L’AI sta trasformando le operazioni di marketing fornendo insight a una scala e a una velocità che era precedentemente impossibile. I marketer sono sempre stati guidati dai dati, ma l’AI ha sbloccato la capacità di andare oltre l’analisi semplice e di accedere a un’intelligenza predittiva e istantanea per alimentare strategie proattive guidate da insight in tempo reale.
I marketer di oggi hanno accesso a un flusso di dati attraverso le submission dei moduli dei clienti, le chiamate, i testi e altro ancora. In precedenza, sintetizzare questi dati era frammentato, richiedendo ai marketer di analizzare manualmente gli insight in ogni punto di contatto. L’AI ha aiutato a colmare questa separazione, permettendo ai marketer di analizzare l’intero percorso del cliente in tempo reale, fornendo una visione olistica di quali canali, campagne e parole chiave stanno guidando lead qualificati.
Gli strumenti alimentati da AI come l’Intelligenza delle Conversazioni di CallRail possono riassumere automaticamente le conversazioni, etichettare e qualificare i lead in modo accurato e scoprire insight critici come il sentimento del chiamante e le parole chiave comuni. Queste capacità non solo risparmiano tempo, ma forniscono anche un’intelligenza azionabile istantanea che consente ai marketer di correggere immediatamente le campagne, massimizzando il ROI nel momento, non settimane dopo.
Gli insight dell’AI consentono ai marketer di migliorare rapidamente l’esperienza del cliente attraverso la personalizzazione su larga scala. Dopo una chiamata, le soluzioni AI, come quelle fornite da CallRail, possono estrarre insight dalle trascrizioni delle chiamate per raccomandare automaticamente follow-up personalizzati in base all’interazione del chiamante, offrendo passaggi successivi tempestivi per ogni chiamata in base alla loro scenario unico.
L’AI vocale offre anche ai marketer nuove capacità di engagement con assistenti come Voice Assist, consentendo alle aziende di interagire con i clienti 24 ore su 24 e fornire un supporto significativo come rispondere alle domande e pianificare appuntamenti anche quando gli uffici sono chiusi, eliminando le chiamate perse e massimizzando la cattura dei lead tutto il giorno.
CallRail è ben nota per i suoi prodotti di intelligenza vocale e conversazionale. Come sta cambiando l’AI vocale il paesaggio dell’esperienza del cliente?
L’AI vocale sta cambiando il paesaggio dell’esperienza del cliente colmando il divario tra le aspettative del cliente e la capacità operativa di un’azienda. Viviamo in un mondo in cui le aspettative del cliente stanno aumentando a un ritmo che le aziende stanno faticando a tenere il passo, rendendo le impressioni iniziali cruciali e le chiamate perse dannose per le aziende. In effetti, le ricerche di CallRail hanno scoperto che il 78% dei consumatori ha abbandonato un’azienda dopo una chiamata non risposta.
Con la domanda di interazioni immediate e personalizzate in aumento, l’AI vocale consente alle aziende di offrire una comunicazione 24 ore su 24 che i clienti stanno cercando, alleviando al tempo stesso il costo finanziario che le chiamate perse hanno su un’azienda.
Gli agenti vocali alimentati da AI, come Voice Assist, consentono alle aziende di andare oltre le capacità tradizionali di CX. Voice Assist non è solo un receptionist AI che risponde alle chiamate; agisce come un’estensione di un’azienda attingendo da contenuti esistenti e trascrizioni di chiamate precedenti per rispondere in modo accurato e fornire un servizio di alta qualità. Le capacità di intelligenza vocale intelligente consentono a Voice Assist di comprendere e adattarsi al tono del chiamante, permettendogli di regolare le risposte da professionali a empatiche e di capire quando le chiamate devono essere passate a un agente umano.
I benefici dell’AI vocale si estendono anche oltre le interazioni iniziali delle chiamate. Le trascrizioni e i riassunti automatizzati mettono in evidenza insight preziosi da ogni chiamata per consentire passaggi fluidi agli impiegati umani e guidare messaggi di follow-up automatizzati personalizzati per ogni chiamante.
L’AI vocale non sta solo cambiando il paesaggio di CX; sta aiutando a ridefinire CX per soddisfare i clienti di oggi dove si trovano.
Quali sono alcuni dei modi più emozionanti in cui il suo team sta sfruttando l’analisi alimentata da AI per comprendere l’intento e il comportamento del cliente?
La soluzione di CallRail consente ai nostri utenti, compresi noi stessi, di ottenere una visione più approfondita dell’intento e del comportamento del cliente. Il nostro team sta sfruttando il tracciamento delle chiamate e l’intelligenza delle conversazioni per scoprire le fonti, le parole chiave e le campagne che guidano lead di alta qualità.
Le nostre capacità AI ci consentono di ottenere informazioni oltre i metriche tradizionali. Gli insight dalle conversazioni dei clienti erano una volta nascosti nei dati non strutturati, come le chiamate telefoniche, ma ora siamo in grado di scoprire automaticamente questi insight e applicarli ai nostri programmi di marketing, vendite e CX.
Questi insight aiutano a plasmare come miglioriamo la nostra CX e le offerte di prodotti in modo continuo. Con una visione in tempo reale delle tendenze di cui si preoccupano i nostri clienti e delle sfide che stanno affrontando, siamo in grado di affrontare e adattarci rapidamente per soddisfare le loro esigenze. Questo ciclo di feedback diretto ci consente di dare priorità ai cambiamenti della roadmap del prodotto e di risolvere le sfide di CX più velocemente che mai.
Molti team di marketing stanno sperimentando l’AI generativa per la creazione di contenuti. Come vede l’AI che si adatta alla strategia di contenuto senza sacrificare l’autenticità o la voce del marchio?
Utilizzare l’AI per aiutare a informare le strategie di contenuto è un gioco-changer, soprattutto per i team di marketing delle piccole e medie imprese (SMB) che affrontano vincoli di budget. Consideriamo la GenAI non come un sostituto, ma come un acceleratore di contenuto. Semplifica le parti costose e lunghe del processo, consentendo alle aziende di massimizzare il loro investimento in marketing. La chiave è stabilire un quadro chiaro in cui l’AI supporta il processo mentre gli esseri umani possiedono il marchio.
Prima di utilizzare gli strumenti AI, è cruciale per i marketer stabilire un piano di governance e di flusso di lavoro chiaro. Ad esempio, gli strumenti AI sono risorse grandi per essere aggiunti alle prime fasi dello sviluppo del contenuto, come l’assistenza nella ricerca delle parole chiave, la generazione di outline e la stesura di versioni iniziali del contenuto. È anche incredibilmente benefico nel ciclo di raffinamento per attività come il controllo del tono e l’identificazione di problemi di grammatica o chiarezza.
I marketer che utilizzano strumenti AI nelle loro strategie di contenuto devono anche avere una comprensione ferma dei limiti dell’AI. L’output del contenuto dell’AI è solo buono come i dati su cui è stato addestrato, il che significa che le limitazioni dei dati possono risultare in inesattezze e persino pregiudizi di opinione. La supervisione umana è un requisito non negoziabile per assicurarsi che i dati siano verificati, le linee guida del marchio siano soddisfatte e l’output finale fornisca la prospettiva che solo un autore umano può fornire.
I marketer che danno priorità alle strategie di contenuto che combinano la conoscenza dell’AI con l’esperienza di marketing e la capacità unica di creare connessioni emotive con i lettori saranno eccezionalmente ben posizionati per guidare la prossima generazione di organizzazioni di marketing.
Ha sottolineato la cultura del team e lo sviluppo della leadership in tutta la sua carriera. Come costruisce un team di marketing ad alte prestazioni e alfabetizzato all’AI che possa adattarsi al rapido cambiamento tecnologico?
Costruire un team di marketing che sia alfabetizzato all’AI inizia con gli stessi principi fondamentali che aiutano a costruire qualsiasi team ad alte prestazioni: stabilire la fiducia e incoraggiare una mentalità curiosa all’interno del team.
I dipendenti possono essere scettici su cosa significhi l’uso dell’AI per i loro ruoli e la curva di apprendimento che accompagna la tecnologia. Chiariamo dove l’AI automatizza i compiti ripetitivi e monotoni, liberando gli impiegati per concentrarsi su aree più strategiche. Ciò aiuta a costruire una base di fiducia. Mitigare le preoccupazioni e le domande prima di introdurre gli strumenti AI aiuta gli impiegati a vederli come una risorsa e non come un sostituto.
Quando si ha un team che si fida dell’AI, sono più inclini a voler utilizzare effettivamente la tecnologia. Questa curiosità, abbinata a frequenti formazioni AI, aiuta i team a utilizzare con successo gli strumenti AI e a stare al passo con i suoi rapidi progressi.
Oltre alle offerte di formazione, i leader di marketing dovrebbero incoraggiare i loro team a testare regolarmente nuovi strumenti AI per ottenere esperienza pratica. Un modo per farlo è guidare per esempio, con i leader di marketing che condividono le loro stesse vittorie e apprendimenti con il deploy di AI.
Stabilire un team alfabetizzato all’AI non è solo questione di padroneggiare gli aspetti tecnici; è anche creare un ambiente che accenda la curiosità e autorizzi il team a continuare a evolvere la loro conoscenza e le loro competenze.
La crescita guidata dal prodotto (PLG) è stata centrale per il successo di CallRail. Come può l’AI ulteriormente migliorare l’automazione del marketing e l’acquisizione degli utenti all’interno di un modello PLG?
L’AI porta le strategie PLG a un livello superiore, rendendole più intelligenti e dinamiche. L’AI può estrarre insight critici in tutta la journey dell’utente – dall’onboarding alla conversione – scoprendo modelli preziosi su tutto, dal comportamento dell’utente ai punti deboli.
Questi insight consentono ai team di raffinare il loro approccio. I marketer possono scoprire i tipi di interazioni che gli utenti sono più recettivi, come email o messaggi in-app, e il tipo di messaggistica che risuonerà meglio con loro.
In ultima analisi, integrare l’AI nel PLG assicura che le risorse di marketing siano schierate con la massima precisione. Sposta la nostra attenzione dalle attività di marketing generali ad azioni di crescita mirate e prevedibili che convertano gli utenti più velocemente e in modo più efficiente.
A suo parere, quale è il più grande malinteso sull’AI nel marketing oggi, e come possono i CMO approcciarlo in modo più strategico?
Il più grande malinteso è la convinzione che l’AI sia una soluzione magica o un sistema ‘impostato e dimenticato’. I CMO spesso pensano che investire in uno strumento risolva istantaneamente problemi complessi, riducendo la necessità di una supervisione strategica umana. In realtà, l’AI richiede più governance, non meno.
Questo malinteso è immediatamente evidente nel passaggio alla Ricerca AI. Le ricerche guidate da AI stanno sostituendo le query basate su parole chiave tradizionali con risultati di linguaggio naturale e insight riassunti. Questo ambiente zero-click scompiglia completamente l’attribuzione tradizionale. Se l’AI fornisce una risposta senza una visita al sito, come proviamo l’influenza del marchio e misuriamo il ROI? Il percorso dell’utente è condensato, e l’attribuzione dell’ultimo clic, su cui molti fanno affidamento, diventa obsoleta. Ciò non è solo una nuova tattica SEO; è una trasformazione fondamentale di come i clienti scoprono e ricercano i marchi.
Per i CMO, la strada in avanti coinvolge tre strategie: Primo, abbracciare l’attribuzione guidata da AI. Spostare l’investimento lontano da modelli rigidi e basati sui clic e verso modelli algoritmici sofisticati e multi-touch che possano assegnare valore alle interazioni non clic. Secondo, dare priorità all’autorità del marchio. Poiché l’AI è addestrata su fonti ad alta autorità, la strategia di contenuto deve concentrarsi sul pensiero leader esperto che l’AI è costretta a citare. Terzo, istituzionalizzare la governance. Implementare la supervisione umana e i flussi di lavoro chiari per assicurarsi che l’output dell’AI sia verificato e strategicamente allineato, riconoscendo che il ruolo del marketer umano è passato dall’esecuzione alla governance.
Guardando avanti, come immagina che l’AI ridisegnerà la relazione tra i marchi e i clienti nei prossimi cinque anni?
L’AI sta già avendo un impatto significativo sulla relazione tra i marchi e i clienti. Il futuro immediato sarà definito da un cambiamento cruciale: la personalizzazione su larga scala diventerà un requisito fondamentale, non un differenziatore. Man mano che le aspettative basilari dei clienti per un servizio immediato e personalizzato aumentano, i marchi si rivolgeranno sempre più all’AI per soddisfare quella domanda.
La personalizzazione più automatizzata e personalizzata diventa, più i clienti aneleranno una connessione umana autentica. La costruzione di relazioni persona-per-persona diventerà ancora più preziosa e sarà ciò che distinguerà i marchi.
I marchi non si allontaneranno dall’uso dell’AI nella CX, ma vedremo le loro strategie evolversi. Le aziende continueranno a utilizzare l’AI per scalare i processi di CX, ma adotteranno un approccio ibrido. L’AI gestirà la maggior parte dei compiti di routine e transazionali, e il suo valore strategico principale sarà identificare i momenti di alta tensione o di grande opportunità in cui è richiesta l’intervento umano. Ciò riporta la capacità umana, permettendo agli impiegati di trascorrere il loro tempo creando interazioni di alta qualità e memorabili con i lead e i prospect di alto livello.
Essendo qualcuno che ha partecipato in precedenza a Chief, una rete per dirigenti donna, quali consigli ha per le donne che aspirano a ruoli di leadership in organizzazioni di marketing guidate da AI?
Per le donne che aspirano a ruoli di leadership in organizzazioni di marketing guidate da AI, il mio primo consiglio è quello di trovare un sostenitore e non solo un mentore. I mentori offrono orientamento, ma i sostenitori creano attivamente opportunità, dicono il tuo nome nelle stanze in cui non sei presente e ti spingono verso una crescita significativa. Quel tipo di supporto può essere determinante per la carriera. Altrettanto importante è diventare il leader che le persone vogliono seguire. I migliori leader investono profondamente nei loro team, e quando si sostengono, si sviluppano e si sostengono costantemente le persone intorno a loro, si costruisce una ruota positiva: i migliori talenti li cercano, il che rafforza le prestazioni del team e la loro influenza come leader.
È anche cruciale diventare un architetto di AI piuttosto che solo un consumatore di AI. In un ambiente in cui l’AI sta ridefinendo sia la strategia di marketing che l’esecuzione, i leader devono proattivamente cercare opportunità per implementare l’AI, approfondire la loro alfabetizzazione e padroneggiare la progettazione delle promozioni e prendere possesso degli output alimentati da AI. Allo stesso tempo, è essenziale affinare l’intelligenza emotiva. Man mano che l’AI automatizza più flussi di lavoro, le abilità umane uniche (come l’empatia, la comunicazione, la negoziazione e la capacità di costruire fiducia) diventano ancora più preziose.
Le donne che combinano la fluency tecnica in AI con una forte advocacy, una leadership orientata alle persone e un’elevata intelligenza emotiva saranno eccezionalmente ben posizionate per guidare la prossima generazione di organizzazioni di marketing.
Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare CallRail.
