Лора Бойсман, CMO и CRO в CallRail – Интервью

Лора Бойсман, главный маркетинговый директор (CMO) и главный директор по доходам (CRO) в CallRail, – опытный лидер в сфере доходов, который курирует маркетинг, продажи, партнерства и стратегическое управление проектами в компании с высокими темпами роста. Она руководит обширной организацией по выходу на рынок, имея опыт создания и управления командами, которые выявляют возможности роста, поддерживают новые выпуски продуктов и стимулируют доходы в нескольких сегментах. Ее подход заключается в развитии лидеров, основывающихся на данных, и создании сотрудничества, межфункциональной культуры, посвященной масштабированию бизнес-результатов.

CallRail – это платформа для отслеживания звонков и конверсий, которая помогает бизнесу связать маркетинговые кампании, разговоры и клиентов для лучшей отдачи от инвестиций. Она позволяет пользователям отслеживать звонки, тексты, формы и чаты так же, как они отслеживают клики, что позволяет тратить деньги умнее на каналы, создавать персонализированные впечатления от лидов с помощью автоматизации и улучшать квалификацию лидов с помощью разговорного интеллекта. Компания интегрируется с более чем 700 маркетинговыми инструментами и поддерживает бизнес любого размера в оптимизации результатов кампаний и вовлеченности лидов.

Вы построили замечательную карьеру, охватывающую Dell, Blackbaud, Social Solutions и теперь CallRail. Как ваш путь через эти организации сформировал ваше представление о лидерстве в маркетинге в технологической сфере, и как ваш подход эволюционировал за последние 15 лет?

Каждый из опытов, который я получила на протяжении своей карьеры, помог сформировать мою философию лидерства осмысленными способами – позволяя мне сочетать оперативную строгость с скоростью и гибкостью.

Этот путь также сформировал мою одержимость ценностью для клиентов. Ранее в своей карьере я провела время как вертикальный маркетолог в отрасли, где у меня был глубокий опыт с покупателем. Когда мой объем ответственности вырос, я научилась применять этот менталитет к более функциям и более широкому спектру отраслей, сосредоточившись на решении реальных проблем для конкретных сегментов клиентов, вместо того, чтобы думать о маркетинге как о программах и кампаниях. Чем ближе команда к своим клиентам, тем более эффективным и эффективным становится ее принятие решений.

Еще одним значительным эволюционным шагом стало признание того, что лидерское влияние масштабируется через людей, а не личную производительность. Когда мои роли стали более старшими, я научилась нанимать людей с дополнительной экспертизой и отдавать приоритет людям, которые бросаются в огонь, которые разбираются, и которые процветают в неопределенности. Когда вы строите репутацию лидера, за которым люди действительно хотят работать, сбор высокопроизводительных команд становится одним из ваших сильнейших преимуществ.

Наконец, рост ИИ и автоматического анализа данных фундаментально изменил мой подход. Сегодня ИИ позволяет нам получить доступ к реальным, предсказательным идеям, которые стимулируют гораздо более точный и масштабируемый рост. Команды, которые превосходят, – это те, которые принимают эти инструменты рано и строят процессы, которые могут идти в ногу со скоростью интеллектуальной автоматизации. Все эти опыт способствовали подходу к лидерству в маркетинге, который одержим клиентом, ориентирован на людей и питается данными и ИИ.

Как ИИ преобразует маркетинговые операции сегодня, особенно в принятии решений на основе данных и вовлечении клиентов?

ИИ преобразует маркетинговые операции, предоставляя идеи в масштабе и скорости, которые были ранее невозможны. Маркетологи всегда были ориентированы на данные, но ИИ разблокировал возможность выйти за рамки простого анализа в мгновенный и предсказательный интеллект, чтобы стимулировать проактивные стратегии, основанные на реальном времени.

Сегодня маркетологи имеют доступ к наплыву данных по формам заявок клиентов, звонкам, текстам и многому другому. Ранее синтез этих данных был разрознен, требуя от маркетологов вручную анализировать идеи по каждому точке контакта. ИИ помог мостить это разделение, позволяя маркетологам анализировать весь путь клиента в реальном времени, давая целостный вид на то, какие каналы, кампании и ключевые слова стимулируют квалифицированные лиды.

ИИ-инструменты, такие как Conversation Intelligence от CallRail, могут автоматически суммировать разговоры, точно标ать и квалифицировать лиды, и обнаружить критические идеи, такие как настроение звонящего и общие ключевые слова. Эти возможности не только экономят время, но и предоставляют мгновенный, действенный интеллект, который позволяет маркетологам корректировать кампании немедленно, максимизируя ROI в моменте, а не через недели.

Идеи ИИ позволяют маркетологам быстро улучшить опыт клиентов с помощью персонализации в масштабе. После звонка ИИ-решения, такие как те, которые предоставляются CallRail, могут извлечь идеи из транскрипций звонков, чтобы автоматически рекомендовать персонализированные последующие действия на основе взаимодействия звонящего, предлагая своевременные следующие шаги для каждого звонка на основе его уникальной ситуации.

Голосовой ИИ также предлагает маркетологам новые возможности для вовлечения с помощью ассистентов, таких как Voice Assist, позволяя бизнесу взаимодействовать с клиентами 24/7 и предоставлять значимую поддержку, такую как ответы на вопросы и планирование встреч, даже когда офисы закрыты, исключая пропущенные звонки и максимизируя захват лидов круглосуточно.

CallRail хорошо известен своими продуктами голоса и разговорного интеллекта. Как голосовой ИИ меняет ландшафт опыта клиентов?

Голосовой ИИ меняет ландшафт опыта клиентов, мостя разрыв между ожиданиями клиентов и оперативной способностью бизнеса. Мы живем в мире, где ожидания клиентов растут с такой скоростью, что бизнесу трудно идти в ногу, делая первые впечатления крайне важными и пропущенные звонки вредными для бизнеса. Фактически, исследование CallRail показало, что 78% потребителей отказались от бизнеса после непринятого звонка.

С ростом спроса на мгновенные и персонализированные взаимодействия голосовой ИИ позволяет бизнесу предлагать круглосуточную связь, которую ищут клиенты, а также снижает финансовую нагрузку, которую пропущенные звонки оказывают на бизнес.

ИИ-агенты, такие как Voice Assist, позволяют бизнесу выйти за рамки традиционных возможностей CX. Voice Assist не только ИИ-рецепционист, отвечающий на звонки, но и расширение бизнеса, которое извлекает информацию из существующего контента и предыдущих транскрипций звонков, чтобы точно ответить на вопросы и предоставить высококачественную службу. Интеллектуальные возможности голосового ИИ позволяют Voice Assist понимать и адаптироваться к тону звонящего, позволяя ему регулировать ответы от профессиональных до эмпатичных и определять, когда звонки нужно передать человеческому агенту.

Преимущества голосового ИИ распространяются за пределы первоначальных взаимодействий по звонку. Автоматические транскрипции и суммирования подчеркивают ценные идеи из каждого звонка, чтобы обеспечить плавную передачу человеческим сотрудникам и направлять автоматические последующие сообщения, персонализированные для каждого звонящего.

Голосовой ИИ не только меняет ландшафт CX, но и помогает переопределить CX, чтобы соответствовать современным клиентам.

Какие из наиболее интересных способов вашей команды использует ИИ-аналитику, чтобы понять намерения и поведение клиентов?

Решение CallRail позволяет нашим пользователям, включая нас самих, глубже понять намерения и поведение клиентов. Наша команда использует отслеживание звонков и разговорного интеллекта, чтобы обнаружить источники, ключевые слова и кампании, которые стимулируют высококачественные лиды.

Наши возможности ИИ позволяют нам получить интеллект за пределами традиционных метрик. Идеи из разговоров клиентов ранее были скрыты в неструктурированных данных, таких как телефонные звонки, но теперь мы можем автоматически обнаружить эти идеи и применить их к нашим маркетинговым, продажным и CX-программам.

Эти идеи помогают нам формировать, как мы улучшаем CX и предложения продуктов на постоянной основе. С реальным временем, чтобы увидеть тенденции, которые заботят наших клиентов, и любые проблемы или трудности, с которыми они сталкиваются, мы можем быстро решить и скорректировать, чтобы быстро удовлетворить их потребности. Этот прямой обратный петль позволяет нам расставить приоритеты изменений в дорожной карте продукта и решить проблемы CX быстрее, чем когда-либо прежде.

Многие маркетинговые команды экспериментируют с генеративным ИИ для создания контента. Как вы видите ИИ, вписывающийся в стратегию контента без жертвования аутентичностью или голосом бренда?

Использование ИИ для информирования стратегий контента – это прорыв, особенно для небольших и средних маркетинговых команд, которые сталкиваются с ограничениями бюджета. Мы рассматриваем GenAI не как замену, а как ускоритель контента. Он оптимизирует дорогостоящие и трудоемкие части процесса, позволяя бизнесу максимизировать свои маркетинговые инвестиции. Ключом является установление четкой структуры, где ИИ поддерживает процесс, а люди владеют брендом.

Прежде чем использовать инструменты ИИ, важно для маркетологов установить четкое управление и план рабочего процесса. Например, инструменты ИИ являются отличными ресурсами для добавления на ранних этапах разработки контента, таких как помощь в исследовании ключевых слов, генерации контура и создании первоначальных версий контента. Это также невероятно полезно в цикле уточнения для задач, таких как проверка тона, выявление проблем с грамматикой или ясностью.

Маркетологи, использующие инструменты ИИ в своих стратегиях контента, также должны иметь прочное понимание ограничений ИИ. Выход контента ИИ только так хорош, как данные, на которых он обучен, что означает, что ограничения данных могут привести к неточностям и даже предвзятым мнениям. Человеческий надзор является непременным, чтобы обеспечить проверку данных, соблюдение руководств по бренду и то, что окончательный выход предоставляет перспективу, которую только человеческий автор может предоставить.

Маркетологи, которые отдают приоритет стратегиям контента, которые сочетают знания ИИ с экспертизой человеческих маркетологов и уникальной способностью создавать эмоциональные связи с читателями, выйдут на первое место.

Вы подчеркивали культуру команды и развитие лидерства на протяжении всей своей карьеры. Как вы строите высокопроизводительную, ИИ-ограмотную маркетинговую команду, которая может адаптироваться к быстрым технологическим изменениям?

Строить маркетинговую команду, которая является ИИ-ограмотной, начинается с тех же основных принципов, которые помогают построить любую высокопроизводительную команду: установление доверия и поощрение любопытного мышления внутри вашей команды.

Сотрудники могут быть скептичными относительно того, что использование ИИ означает для их ролей, а также кривой обучения, которая приходит с технологией. Мы четко очерчиваем, где ИИ автоматизирует скучные, повторяющиеся задачи, освобождая сотрудников от сосредоточения внимания на более стратегических областях. Это помогает построить основу доверия. Устранение проблем и вопросов до введения инструментов ИИ помогает сотрудникам видеть их как ресурс, а не как замену.

Когда у вас есть команда, которая доверяет ИИ, они более склонны хотеть использовать технологию. Это любопытство, в сочетании с частыми обучениями ИИ, помогает командам успешно использовать инструменты ИИ, а также позволяет им идти в ногу с его быстрыми достижениями.

Помимо предложений обучения, маркетинговые лидеры должны поощрять свои команды регулярно тестирующие новые инструменты ИИ, чтобы получить практический опыт. Одним из способов сделать это является лидерство примером, когда маркетинговые лидеры делятся своими победами и уроками с развертыванием ИИ.

Установление ИИ-ограмотной команды не только о технических аспектах; это также о создании среды, которая вызывает любопытство и наделяет вашу команду непрерывно развивать свои знания и навыки.

Рост, возглавляемый продуктом (PLG), был центральным для успеха CallRail. Как ИИ может еще больше повысить маркетинговую автоматизацию и приобретение пользователей в модели PLG?

ИИ берет стратегии PLG на новый уровень, делая их более интеллектуальными и динамичными. ИИ может извлечь критические идеи по всему пути пользователя – от оboarding до конверсии – обнаруживая ценные закономерности по всему, от поведения пользователя до болевых точек.

Эти идеи позволяют командам уточнить свой подход. Маркетологи могут обнаружить типы взаимодействий, на которые пользователи наиболее восприимчивы, такие как электронные письма или сообщения в приложении, а также тип сообщений, который будет резонировать с ними лучше всего.

В конечном итоге интеграция ИИ в PLG обеспечивает маркетинговые ресурсы с максимальной точностью. Это смещает наш фокус от широких маркетинговых активностей к высокоцелевым, предсказуемым действиям роста, которые конвертируют пользователей быстрее и более эффективно.

В вашем мнении, какой самый большой заблуждение об ИИ в маркетинге сегодня, и как могут CMO подойти к этому более стратегически?

Самое большое заблуждение заключается в том, что ИИ является магической пулей или “установи и забудь” системой. CMO часто думают, что инвестиции в инструмент мгновенно решают сложные проблемы, снижая необходимость в стратегическом человеческом надзоре. На самом деле, ИИ требует больше управления, а не меньше.

Это заблуждение сразу же очевидно в сдвиге к ИИ-поиску. ИИ-ориентированные поиски заменяют традиционные ключевые запросы на естественные языковые результаты и суммированные идеи. Эта среда без кликов полностью меняет традиционную атрибуцию. Если ИИ предоставляет ответ без посещения сайта, как мы можем доказать влияние бренда и измерить ROI? Путь пользователя сжат, и атрибуция последнего клика, на которую многие полагаются, становится устаревшей. Это не просто новая тактика SEO; это фундаментальная трансформация того, как клиенты открывают и исследуют бренды.

Для CMO путь вперед включает три стратегии: Во-первых, принять ИИ-атрибуцию. Переместить инвестиции от жестких, основанных на кликах моделей к сложным, многоэтапным алгоритмическим моделям, которые могут присвоить значение неклик-интеракциям. Во-вторых, отдать приоритет авторитету бренда. Поскольку ИИ обучен на высокоавторитетных источниках, стратегия контента должна сосредоточиться на экспертном лидерстве мысли, на которое ИИ будет ссылаться. В-третьих, институционализировать управление. Реализовать человеческий надзор и четкие рабочие процессы, чтобы обеспечить, что выход ИИ проверен и стратегически выровнен, признавая, что роль человеческого маркетолога сместилась от выполнения к управлению.

Оглядываясь вперед, как вы представляете, что ИИ изменит отношения между брендами и клиентами в течение следующих пяти лет?

ИИ уже существенно влияет на отношения между брендами и клиентами. Ближайшее будущее будет определено важным сдвигом: персонализация в масштабе станет таблицами, а не дифференциатором. Когда базовые ожидания клиентов для мгновенной, адаптированной службы растут, бренды все чаще будут обращаться к ИИ, чтобы удовлетворить этот спрос.

Чем более автоматизированной и персонализированной становится служба, тем больше клиенты будут глубоко жаждать аутентичной, человеческой связи. Построение отношений между людьми станет еще более ценным и будет отличать бренды. Бренды не откажутся от использования ИИ в CX, но мы увидим, как их стратегии эволюционируют.

Бренды будут продолжать использовать ИИ для масштабирования процессов CX, но они примут гибридный подход. ИИ будет обрабатывать большинство транзакционно-ориентированных, рутинных задач, и его основная стратегическая ценность будет заключаться в выявлении моментов высоких ставок трения или высокоценных возможностей, где человеческое вмешательство требуется. Это вернет человеческую емкость, позволяя сотрудникам тратить свое время на создание высококачественных, запоминающихся взаимодействий с лучшими лидами и перспективами.

Как женщина, ранее участвовавшая в Chief, сети для женщин-исполнителей, какой совет вы дадите женщинам, стремящимся к лидерским ролям в ИИ-ориентированных маркетинговых организациях?

Для женщин, стремящихся к лидерским ролям в ИИ-ориентированных маркетинговых организациях, мой первый совет – найти адвоката, а не просто наставника. Наставники предлагают руководство, но адвокаты активно создают возможности, говорят ваше имя в комнатах, где вы не присутствуете, и толкают вас к значимому росту. Такая поддержка может быть определяющей для карьеры. Также важно стать лидером, за которым люди хотят следовать. Лучшие лидеры глубоко инвестируют в свои команды, и когда вы последовательно поддерживаете, развиваете и продвигаете людей вокруг вас, вы строите положительную связь: лучший талант ищет вас, что укрепляет производительность вашей команды и ваше влияние как лидера.

Также важно стать ИИ-архитектором, а не просто ИИ-потребителем. В среде, где ИИ меняет как маркетинговую стратегию, так и выполнение, лидеры должны активно искать возможности реализовать ИИ, углублять свою грамотность, осваивать дизайн подсказок и брать на себя ответственность за ИИ-ориентированные выходы. В то же время важно улучшить эмоциональный интеллект. Когда ИИ автоматизирует больше рабочих процессов, уникальные человеческие навыки (такие как эмпатия, общение, переговоры и способность строить доверие) становятся еще более ценными.

Женщины, которые сочетают техническую грамотность в ИИ с сильным адвокатством, ориентацией на людей и высоким эмоциональным интеллектом, будут исключительно хорошо подготовлены к лидерству в следующем поколении маркетинговых организаций.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить CallRail.