Laura Beussman, CMO och CRO på CallRail – Intervjuserie

Laura Beussman, Chief Marketing Officer (CMO) och Chief Revenue Officer (CRO) på CallRail, är en erfaren revenue-ledare som ansvarar för marknadsföring, försäljning, partnerskap och strategisk projektledning på det högt växande PLG-företaget. Hon leder en omfattande go-to-market-organisation, som byggt och lett team som identifierar tillväxtmöjligheter, stöder nya produktlanseringar och driver intäkter över flera segment. Hennes tillvägagångssätt fokuserar på att utveckla data-driven ledare och främja en samarbetsvillig, tvärfunktionell kultur som är dedikerad till att skala affärsprestation.

CallRail är en call-spårnings- och lead-konverteringsplattform som hjälper företag att koppla marknadsföringskampanjer, samtal och kunder för bättre ROI. Den tillåter användare att spåra samtal, texter, formulär och chattar på samma sätt som de spårar klick, vilket möjliggör smartare utgifter över kanaler, personliga lead-upplevelser genom automatisering och förbättrad lead-kvalificering via konversationsintelligens. Företaget integrerar med över 700 marknadsverktyg och stöder företag av alla storlekar för att optimera kampanjprestanda och lead-engagemang.

Du har byggt en anmärkningsvärd karriär som omfattar Dell, Blackbaud, Social Solutions och nu CallRail. Hur har din resa genom dessa organisationer format din syn på marknadsledarskap inom tech-sektorn, och hur har din tillvägagångssätt utvecklats under de senaste 15 åren?

Var och en av de erfarenheter jag har haft under min karriär har hjälpt till att forma min ledarskapsfilosofi på meningsfulla sätt – och låtit mig kombinera operativ stramhet med hastighet och smidighet.

Den resan har också format min besatthet av kundvärde. Tidigt i min karriär tillbringade jag tid som en vertikal marknadsförare i en bransch där jag hade djup expertis med köparen. När min omfattning växte, lärde jag mig att applicera den mentaliteten på fler funktioner och en bredare uppsättning branscher, med fokus på att lösa verkliga problem för specifika kundsegment, snarare än att tänka på marknadsföring som program och kampanjer. Ju närmare ett team är sina kunder, desto mer effektivt och effektivt blir deras beslutsfattande.

En annan stor utveckling har varit att erkänna att ledningspåverkan skalar genom människor, inte personlig utmatning. När mina roller blev mer seniora, lärde jag mig att anställa för kompletterande expertis och prioritera människor som springer in i elden, som figurerar ut saker och som trivs i tvetydighet. När du bygger ett rykte som en ledare som människor genuint vill arbeta för, blir att samla ihop högpresterande team en av dina starkaste fördelar.

Slutligen har uppkomsten av AI och automatiserad dataanalys fundamentalt omformat min tillvägagångssätt. Idag möjliggör AI för oss att få tillgång till realtids-, prediktiva insikter som driver mer precisa och skalbara tillväxt. De team som presterar bättre är de som tidigt omfamnar dessa verktyg och bygger processer som kan hålla jämna steg med hastigheten i intelligent automatisering. Alla dessa erfarenheter har bidragit till en tillvägagångssätt för marknadsledarskap som är kund-obsedd, människoförst och driven av data och AI.

Hur förändrar AI marknadsoperationer idag, särskilt i data-driven beslutsfattning och kundengagemang?

AI förändrar marknadsoperationer genom att leverera insikter i en skala och hastighet som tidigare var omöjlig. Marknadsförare har alltid varit data-driven, men AI har låst upp förmågan att gå bortom enkel analys till omedelbar och prediktiv intelligens för att driva proaktiva strategier driven av realtidsinsikter.

Idag har marknadsförare tillgång till en tillströmning av data över kundformulär, samtal, texter och mer. Tidigare var syntesen av denna data siloed, vilket krävde att marknadsförare manuellt analyserade insikter över varje beröringspunkt. AI har hjälpt till att brottas med denna separation, vilket möjliggör för marknadsförare att analysera hela kundresan i realtid, vilket ger en helhetsbild av vilka kanaler, kampanjer och nyckelord som driver kvalificerade leads.

AI-drivna verktyg som CallRails Conversation Intelligence kan automatiskt sammanfatta samtal, korrekt märka och kvalificera leads och avslöja kritiska insikter som anropssentiment och vanliga nyckelord. Dessa funktioner sparar inte bara tid, utan ger också omedelbar, agerbar intelligens som tillåter marknadsförare att korrigera kampanjer omedelbart, vilket maximerar ROI i ögonblicket, inte veckor senare.

AI-insikter möjliggör för marknadsförare att snabbt förbättra kundupplevelsen genom personligisering i skala. Efter ett samtal kan AI-lösningar, som de som tillhandahålls av CallRail, dra insikter från samtalstranskriptioner för att automatiskt rekommendera personliga uppföljningar baserat på en anropares interaktion, vilket erbjuder tidsbestämda nästa steg för varje samtal baserat på deras unika scenario.

Röst-AI erbjuder också marknadsförare nya engagemangsmöjligheter med assistenter som Voice Assist, som tillåter företag att interagera med kunder 24/7 och tillhandahålla meningsfullt stöd som att svara på frågor och schemalägga möten, även när kontoren är stängda, vilket eliminerar missade samtal och maximerar lead-insamling dygnet runt.

CallRail är välkänt för sina röst- och konversationsintelligensprodukter. Hur förändrar röst-AI kundupplevelse-landskapet?

Röst-AI förändrar kundupplevelse-landskapet genom att brottas med gapet mellan kundförväntningar och ett företags operativa kapacitet. Vi lever i en värld där kundförväntningar ökar i en takt som företag kämpar för att hålla jämna steg med, vilket gör initiala intryck avgörande och missade samtal skadliga för företag. Faktum är att CallRail-forskning avslöjade att 78% av konsumenterna har övergett ett företag efter ett obesvarat samtal.

Med ökande krav på omedelbara och personliga interaktioner, tillåter röst-AI företag att erbjuda dygnet-runt-kommunikation som kunder söker, samtidigt som de också lindrar den finansiella kostnaden som missade samtal har på ett företag.

AI-drivna röstagenter, som Voice Assist, tillåter företag att gå bortom traditionella CX-funktioner. Voice Assist är inte bara en AI-receptionist som svarar på samtal, utan fungerar som en förlängning av ett företag genom att dra från befintligt innehåll och tidigare samtalstranskriptioner för att korrekt svara på frågor och tillhandahålla högkvalitativt stöd. Intelligenta röst-AI-funktioner möjliggör för Voice Assist att förstå och anpassa sig till anroparens ton, vilket tillåter den att justera svar från professionellt till empatiskt och avgöra när samtal behöver överföras till en mänsklig agent.

Röst-AI:s fördelar sträcker sig också bortom de initiala samtalinteraktionerna. Automatiska transkriptioner och sammanfattningar belyser värdefulla insikter från varje samtal för att möjliggöra smidiga överföringar till mänskliga anställda och vägleda automatiserade uppföljningsmeddelanden som är personliga för varje anropare.

Röst-AI förändrar inte bara CX-landskapet, utan hjälper också till att omdefiniera CX för att möta dagens kunder där de är.

Vilka är några av de mest spännande sätten ditt team använder AI-drivna analyser för att förstå kundavsikt och beteende?

CallRails lösning tillåter våra användare, inklusive oss själva, att få en djupare vy av kundavsikt och beteende. Vårt team använder call spårning och konversationsintelligens för att avslöja källorna, nyckelorden och kampanjerna som driver högkvalitativa leads.

Våra AI-funktioner tillåter oss att få insikt bortom traditionella mått. Insikter från kundkonversationer var tidigare dolda i ostrukturerad data, som telefonsamtal, men nu kan vi automatiskt avslöja dessa insikter och tillämpa dem på våra marknadsförings-, försäljnings- och CX-program.

Dessa insikter hjälper till att forma hur vi förbättrar vår CX och produktutbud pågående. Med en realtidsvy av trenderna som våra kunder bryr sig om och eventuella problem eller utmaningar de står inför, kan vi snabbt hantera och anpassa oss för att möta deras behov. Denna direkt återkopplingsloop tillåter oss att prioritera produktvägkartaändringar och lösa CX-utmaningar snabbare än någonsin tidigare.

Många marknadsföringsteam experimenterar med generativ AI för innehållsskapande. Hur ser du att AI passar in i innehållsstrategi utan att offra äkthet eller varumärkesröst?

Att använda AI för att informera innehållsstrategier är en game-changer, särskilt för små till medelstora företags marknadsföringsteam som möter budgetbegränsningar. Vi ser GenAI inte som en ersättning, utan som en innehållsaccelerator. Den strömlinjeformar de dyra, tidskrävande delarna av processen, vilket tillåter företag att maximera sin marknadsföringsinvestering. Nyckeln är att etablera en tydlig ram där AI stöder processen medan människor äger varumärket.

Innan du använder AI-verktyg är det avgörande för marknadsförare att etablera tydlig styrning och arbetsflödesplan. Till exempel är AI-verktyg utmärkta resurser att lägga till i de tidiga stadierna av innehållsutveckling, som att assistera med nyckelordsforskning, generera konturer och skapa första versioner av innehåll. Det är också oerhört fördelaktigt i förfiningscykeln för uppgifter som tonkontroller och identifiering av grammatik- eller tydligshetsproblem.

Marknadsförare som använder AI-verktyg i sina innehållsstrategier behöver också en fast förståelse för AI:s begränsningar. AI:s innehållsproduktion är bara så bra som de data den tränas på, vilket innebär att databegränsningar kan resultera i fel och till och med åsiktsbias. Mänsklig tillsyn är ett krav för att säkerställa att data kontrolleras, varumärkesriktlinjer uppfylls och den slutliga produktionen tillhandahåller den perspektiv som bara en mänsklig författare kan ge.

Marknadsförare som prioriterar innehållsstrategier som kombinerar AI-kunskap med mänskliga anställdas marknadsföringsexpertis och unika förmåga att skapa emotionella anslutningar med läsare kommer att vara exceptionellt väl positionerade för att leda nästa generations marknadsföringsorganisationer.

Du har betonat teamkultur och ledarskapsutveckling under hela din karriär. Hur bygger du ett högpresterande, AI-litterat marknadsföringsteam som kan anpassa sig till snabb teknisk förändring?

Att bygga ett marknadsföringsteam som är AI-fluent börjar med samma grundläggande principer som hjälper till att bygga vilket högpresterande team som helst: etablera förtroende och uppmuntra en nyfikenhetsmentaltitet inom ditt team.

Anställda kan vara skeptiska till vad användningen av AI innebär för deras egna roller, samt den inlärningskurva som följer med tekniken. Vi tydliggör var AI automatiserar tråkiga, upprepande uppgifter, vilket frigör anställda att fokusera på mer strategiska områden. Detta hjälper till att bygga en grund av förtroende. Att lindra bekymmer och frågor innan man introducerar AI-verktyg hjälper anställda att se dem som en resurs, snarare än att se dem som en ersättning.

När du har ett team som litar på AI är de mer benägna att vilja använda tekniken. Denna nyfikenhet, i kombination med frekventa AI-utbildningar, hjälper team att framgångsrikt använda AI-verktyg, samtidigt som de också håller jämna steg med dess snabba framsteg.

Utöver utbildningserbjudanden bör marknadsföringsledare uppmuntra sina team att regelbundet testa nya AI-verktyg för att få hands-on-erfarenhet. Ett sätt att göra detta är genom att leda med exempel, där marknadsföringsledare delar sina egna vinster och lärdomar med AI-distribution.

Att etablera ett AI-litterat team är inte bara en fråga om att bemästra de tekniska aspekterna, utan också om att skapa en miljö som väcker nyfikenhet och ger ditt team möjlighet att kontinuerligt utveckla sin kunskap och färdigheter.

Produkt-ledd tillväxt (PLG) har varit central för CallRails framgång. Hur kan AI ytterligare förbättra marknadsautomatisering och användaranskaffning inom en PLG-modell?

AI tar PLG-strategier till nästa nivå, gör dem mer intelligenta och dynamiska. AI kan dra kritiska insikter över hela användarresan – från onboarding till konvertering – och avslöja värdefulla mönster om allt från användarbetende till smärtstillstånd.

Dessa insikter tillåter team att finslipa sin tillvägagångssätt. Marknadsförare kan avslöja de typer av interaktioner som användare är mest mottagliga för, som e-post eller in-app-meddelanden, samt den typ av budskap som kommer att resonera bäst med dem.

I slutändan säkerställer integrationen av AI i PLG att marknadsföringsresursernas resurser används med maximal precision. Det skiftar vår fokus från breda marknadsföringsaktiviteter till högt målinriktade, förutsägbara tillväxtåtgärder som konverterar användare snabbare och mer effektivt.

I din åsikt, vad är den största missuppfattningen om AI i marknadsföring idag, och hur kan CMOer närma sig den mer strategiskt?

Den största missuppfattningen är att AI är en magisk kula eller en “sätt-det-och-glöm-det”-system. CMOer tror ofta att att investera i ett verktyg omedelbart löser komplexa problem, vilket minskar behovet av strategisk mänsklig tillsyn. I verkligheten kräver AI mer styrning, inte mindre.

Denna missuppfattning är omedelbart uppenbar i skiftet till AI-sökning. AI-drivna sökningar ersätter traditionella nyckelordsbaserade frågor med naturligt språkresultat och sammanfattade insikter. Denna nollklicksmiljö förvirrar helt traditionell attribuering. Om AI tillhandahåller ett svar utan en webbplatsbesök, hur bevisar vi varumärkespåverkan och mäter ROI? Användarresan är kondenserad, och sista-klick-attribuering, som många förlitar sig på, blir föråldrad. Detta är inte bara en ny SEO-taktik, utan en grundläggande omvandling av hur kunder upptäcker och forskar varumärken.

För CMOer är vägen framåt att omfamna AI-driven attribuering. Flytta investeringar bort från rigida, klickbaserade modeller och mot sofistikerade, multi-touch-algoritmiska modeller som kan tilldela värde till icke-klick-interaktioner. Prioritera varumärkesmyndighet. Eftersom AI tränas på högmyndighetskällor, måste innehållsstrategi fokusera på expertledd tankledarskap som AI är tvungen att hänvisa till. Institutionaliserar styrning. Implementera mänsklig tillsyn och tydliga arbetsflöden för att säkerställa att AI-utdata är faktakontrollerad och strategiskt anpassad, med erkännande av att den mänskliga marknadsförarens roll har skiftat från exekvering till styrning.

Att titta framåt, hur ser du att AI omformar relationen mellan varumärken och kunder under de kommande fem åren?

AI förändrar redan betydligt relationen mellan varumärken och kunder. Den omedelbara framtiden kommer att definieras av en avgörande skift: Personligisering i skala kommer att bli en standard, inte en differentierare. När kundernas baslinje förväntningar på omedelbar, anpassad service ökar, kommer varumärken att alltmer vända sig till AI för att möta den efterfrågan.

Ju mer automatiserad och personlig servicen blir, desto djupare kommer kunder att längta efter äkta, mänskliga anslutningar. Person-till-person-relationsskapande kommer att bli ännu mer värdefullt och kommer att vara vad som särskiljer varumärken. Varumärken kommer inte att flytta bort från att använda AI i CX, men vi kommer att se deras strategier utvecklas.

Varumärken kommer att fortsätta att använda AI för att skala CX-processer, men kommer att anta en hybridtillvägagångssätt. AI kommer att hantera den stora delen av transaktionsfokuserade, rutinmässiga uppgifter, och dess primära strategiska värde kommer att vara att identifiera de ögonblick av höga spänningar eller högvärdesmöjligheter där mänskligt ingripande krävs. Detta återerövrar mänsklig kapacitet, vilket tillåter anställda att tillbringa sin tid med att skapa högkvalitativa, minnesvärda interaktioner med toppleads och prospekt.

Som någon som tidigare har deltagit i Chief, ett nätverk för kvinnliga chefer, vad är ditt råd till kvinnor som strävar efter ledande roller i AI-drivna marknadsföringsorganisationer?

För kvinnor som strävar efter ledande roller i AI-drivna marknadsföringsorganisationer är mitt första råd att hitta en förespråkare och inte bara en mentor. Mentorer erbjuder vägledning, men förespråkare skapar aktivt möjligheter, säger ditt namn i rummen du inte är i, och trycker dig mot meningsfull tillväxt. Den typen av stöd kan vara karriärdefinierande. Lika viktigt är att bli den ledare som människor vill följa. De bästa ledarna investerar djupt i sina team, och när du konsekvent stöder, utvecklar och förespråkar människor runt omkring dig, bygger du en positiv flywheel: topp-talang söker dig, vilket stärker ditt teams prestation och din påverkan som ledare.

Det är också avgörande att bli en AI-arkitekt snarare än bara en AI-konsument. I en miljö där AI omformar både marknadsföringsstrategi och exekvering, måste ledare proaktivt söka efter möjligheter att implementera AI, fördjupa sin AI-litteracitet, bemästra promptdesign och ta ägandeskap av AI-drivna utdata. Samtidigt är det avgörande att skärpa emotionell intelligens. När AI automatiserar fler arbetsflöden, blir de unikt mänskliga färdigheterna (såsom empati, kommunikation, förhandling och förmåga att bygga förtroende) ännu mer värdefulla.

Kvinnor som kombinerar teknisk kompetens i AI med starkt förespråkande, människoförst ledarskap och hög emotionell intelligens kommer att vara exceptionellt väl positionerade för att leda nästa generationens marknadsföringsorganisationer.

Tack för den underbara intervjun, läsare som vill lära sig mer bör besöka CallRail.