夜の静かな時間帯に CMO を悩ませる普遍的な質問がいくつかあります。それは、より少ないリソースでより多くのことを行うにはどうすればよいでしょうか?そして、チームを疲弊させることなく、より大きな影響を与えるにはどうすればよいでしょうか?



セレブライト社の最高マーケティング責任者であるリサ・コールが昨年その職に就いたとき、彼女の頭の中に常にこれらの質問がありました。彼女は、従業員の成果を促進し、ワークライフ バランスを改善するマーケティング部門の能力を説明したいと考えていました。



両方の課題を解決する原動力となるのは、人工知能 (AI) です。

コールが連れてきた ニコール・レファー CMO AI アドバイザーである、この新たなフロンティアのナビゲートを支援します。私はマーケティング リーダーがチーム全体に AI を効果的に組み込む方法を学ぶために彼らと話をしました。彼らのパートナーシップは、ブランドがどのように活用しているかを示す一例にすぎません マーケティングにおけるAI 信じられないほどの結果を達成するために。

「テクノロジーと戦うのではなく、テクノロジーによって破壊されるのではなく、テクノロジーを活用して会社に大きな影響を与えることができるように、次世代のマーケターをどのようにトレーニングし、育成するのでしょうか?コントロールした方が良いと感じます」とコールは言います。

ポケットの中のマーケティング ストラテジストをタップする

コール氏もレフファー氏も、AI に関しては興味深い哲学を持っています。コールにとって、AI は常に一緒にブレインストーミングを行ったり、アイデアを出したりするためのパートナーです。

「チームに迷惑をかけたくない夜や週末に最高のアイデアを思いつくことがよくあります。でも、スピードを緩めたくもありません。そのため、アイデアを具体化したいとき、世界で最も賢いマーケティング戦略家がいつでも私のポケットの中にいます」と彼女は言います。



セレブライト はミッション主導の組織であり、そのテクノロジーは命を救い、守るために使用されているため、運動を動員したいと考えていました。コールは、新しい出版コミットメント キャンペーンのブレーンストーミングをしていたとき、キャンペーンのプレッシャー テストとアンカーを支援するために ChatGPT に注目しました。彼女によると、この重要なブレインストーミングは雨の土曜日の午後、自宅で行われたという。彼女は、犯罪との戦いの解決策から世界の安全を高める方法まで、さまざまな質問をしました。

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「ウェブサイトやデータポイントを調査しようとしていましたが、十分な速度で到達できませんでした。 [AI] のおかげで、自分で行うよりも早く点と点を結びつけることができました。そのやりとりからいくつかの本当のテーマが生まれました。そしてそれを使って、世界的なキャンペーンの枠組みとなるものを具体化しました」と彼女は言います。

コールの個人的な実験が非常に成功したため、彼女はチーム全体でこのツールの威力を説明するために Leffer を参加させたいと考えました。



課題と闘い、探求心を育む

Leffer 氏は、学習曲線との闘いからより良いプロンプトの作成まで、AI の実装に伴う多くの課題を克服するために、実験的な考え方を採用するようクライアントに勧めています。

マーケティング チームがテクノロジーを導入し始めると、共通のパターンが現れます。多くの人が AI の実験を始めるのは、誇大広告について聞いたことがあるから、または懐疑的でもっと知りたいからです。場合によっては、ユーザーが幻覚や不具合などの問題を発見し始めると、良い第一印象が消えてしまいます。

「生成 AI は問題点をすべて解決したわけではありません。それは時々物事を忘れます。そのため、初心者はエラーに遭遇したり、特にプロンプ​​トを正しく行う方法を知らない場合、本当に望む結果が得られなくなったりします」と彼女は言います。

彼女は、エラーに遭遇すると離れてしまうグループもいるが、より実験的な考え方を持つ少数のユーザーもいると説明します。

「実験を始めると、それらの制限を克服する方法が見え始めます。実験をすればするほど、より多くのことを学ぶことができます。あなたも私や私のクライアントの多くと同じように、AI を常に使用している状態になります。私は常に何が可能なのかを模索しているんです。」

実験の文化を構築する

Leffers 氏は、CMO をトレーニングした経験の中で、最も一般的な課題はチームに新しいテクノロジーを受け入れて使用させることであると述べています。結局のところ、それは模範を示して導くことになります。 経営幹部は文化を形成する必要がある AIの使用と学習について。

「人々にツールを一度与えただけで、その後はそれが採用されることを期待することはできません。とても興奮して、一緒に走り出す人もいます。しかし、他の人たちにも思い出してもらう必要があります。彼らが人生やプロとしてのキャリアを通して身に付けてきた習慣を変えることになるのです」と彼女は言います。

レファー氏は、世代間の課題もあるだろうと指摘する。彼女によると、若い従業員はすぐに AI を導入し、古い世代はもっと時間がかかると多くの人が考えているが、実際はその逆であることが多いという。

「任天堂のカートリッジを修理するために吹き飛ばした人は、それを機能させるためにテクノロジーをいじくり回して育った。このテクノロジーはまだ準備が整っていませんでした。あなたはガイドなしでこれらのテクノロジーをナビゲートする方法を学びました。そういう人たちはAIを導入しやすいと思います。若い世代は人生のほとんどを iPhone で過ごしてきました。準備ができていたので、それを理解する必要はありませんでした。したがって、AI のような制限のないものを採用するのはより困難です」と彼女は言います。

からのデータ Sprout Social Index™ デジタル ネイティブはソーシャル メディアでのやり取りにおける AI の出現を最も懸念しているため、この現象はさらに強まります。 18～24歳の約46％がAI利用の増加に不安を感じており、57～75歳の消費者に次いで2番目となっている。

AI の能力をリアルタイムで証明する

さまざまなチームや世代にわたって AI を導入する際の課題を克服するためのコールのアドバイスは何ですか?自分が説いていることを実践し、テクノロジーに取り組む最善の方法を他の人に示してください。

「私のチームにとってうまくいったのは、出力が入力の質を反映していることを実際の証拠を使って証明することです。[彼らに見せる] これは、AI を促して初期応答を使用するのではなく、反復的なプロセスであることを目的としています。」あなたの最終製品です」と彼女は言います。

Leffer と協力する際に​​これらの証拠を示すことで、コールのチームは AI の力を理解することができました。コールはレッファーに、最も一般的なワークフロー、ペルソナ、メッセージング フレームワーク、そしてブランドの声とトーンのガイドを与えました。 Leffer 氏は、これらの基本的なインプットを使用して、チームが AI をどのように使用できるかを示す実際の例を作成しました。たとえば、Leffer は、作品やその他の配布資産を宣伝するためのブログ記事と一連の電子メールを作成しました。

「彼女はそこに至るまでの過程をリアルタイムで説明しました。私たちは彼らに、出力が非常に強力になる可能性があることを証明しました。それから私たちは、最終結果を強化するために、プロンプトと、それを疑問視するための反復プロセスに関するトレーニングを提供しました」とコール氏は言います。

適切なプロンプトを作成する技術

Leffer 氏は、AI の学習曲線の一部がプロンプトの出し方を知らないことに起因していることを強調します。彼女は、チャットを行ったり来たりして単に質問したり答えたりするのではなく、最初のクエリを開始し、ChatGPT のプロンプト編集ボタンを使用して、必要な出力の違いを反映することを推奨しています。

「どの情報が必要か、何が無関係か、何が出力を変えるかが直接わかるため、非常に速くプロンプトを表示する方法を学びました。初期の頃は、希望する内容を得るまでに 6 ～ 8 回の編集が必要だったかもしれませんが、今では 1 ～ 2 回で編集できるようになりました」と彼女は言います。 ChatGPT は忘れ始めました。編集ボタンを使用して調整している場合は、そのような問題は発生しません。」

コール氏は、視点やメッセージを洗練し差別化するには、この反復的なアプローチが必要であることに同意します。彼女は、ChatGPT を使用するとき、明確化、代替案、または簡潔にするための編集を求めて出力を調整すると説明します。

「それは会話です。まさに作曲家に近いですね。彼らは同じコードを聞いているかもしれませんが、彼らがコードを組み立てる方法や音楽自体は、あなたと私が冗談を言ったりブレインストーミングしたりすることを反映しています」と彼女は言います。

11番の後ろの意味

マーケティング組織全体に AI を導入するための 5 つのステップ

コールとレフファーのアドバイスに基づいて、AI をチームに組み込むための 5 つのステップを次に示します。

1. 失敗を奨励する

レファー氏は、失敗を許容する文化を育むようアドバイスします。彼女は、チームがまったく挑戦しないよりも、実験して失敗することを望んでいます。彼女は、人々が AI を使用したことを祝い、それらのテストをチーム全体で共有することを推奨しています。

「チームのメンバーはさまざまな背景や快適さのレベルを持っていることを認識してください。これは、全員を平等な競争の場に引き上げる機会です。しかし、ここは人々が隙間をすり抜けないようにする必要があるもう一つの場所でもあります」と彼女は言います。

Leffer 氏は、「AI をどこで使用できるか、AI を使用して何ができるか?」という一般的なアプローチを超えて検討することを推奨しています。代わりに、彼女はこの哲学を逆転させ、「これに AI を使用できますか?」と尋ねることを推奨しています。どうやって？'

彼女は、学習プロセスを加速するために、できるだけ頻繁に AI を使用するようアドバイスしています。 AI を 1 つや 2 つのことに使用する方法を知らなくても、より広範な導入への扉を開くことができます。

2. 現在のプロジェクトで AI を使用する機会を特定する

Leffer 氏は、チームのディスカッションで AI について質問し、この新しいリソースが日常業務にどのように結びついているかをチームが理解できるようにするようリーダーにアドバイスしています。

「 チームにこのテクノロジーを導入してもらう際に非常に役立った点の 1 つは、プロジェクトについて話し合うときは必ず、すぐに「このために AI ツールをどのように使用するつもりですか?」と尋ねることでした」と Leffer 氏は言います。

また、内部コミュニケーション チャネルでプロンプトやベスト プラクティスを共有して、全員が AI を使って遊ぶことが期待される文化を構築することもできます。

3. ワークフローを段階的に分解する

ワークフローの改善に関して、Leffer 氏はチームに対し、まず既存のプロセスの個々のステップをすべて監査するようアドバイスしています。 AI によってワークフローが迅速化される場所、または最終出力の品質が向上する場所を特定します。

「ツールによって 10 分から 3 時間かかる作業が拡張されると確信できない限り、AI を組み込むようにしてください。 AI が大きな変化をもたらすとは思っていなかったかもしれません。しかし、1 日 20 回で 15 分節約できれば、かなりの時間を節約したことになります」と彼女は言います。

彼女は、内容の概要、調査、草案、レビューを含むブログを書く例に言及しました。内容の概要を読んだ後、筆者は調査を開始します。そこから、筆者は独自の調査から得たコンテンツを ChatGPT にフィードして、おそらく重要な箇条書きを整理することができます。その後、引き続き AI を活用してアウトラインを作成したり、最初の草稿に取り組むのに役立ちます。

生成 AI ツールを使用して研究を行う場合は注意が必要です。場合によっては、説明目的で情報を提示したり、実際には事実ではないのに幻覚を見せて事実であると主張したりすることがあります。幻覚は、AI が入力を別のアイデアに誤って結び付けることから発生する可能性があります。 AI をソーシャル コピー、ビデオ スクリプティング、イベント資料のいずれに使用する場合でも、事実確認は不可欠です。 AI は研究や創造的な代替品ではありません。これらのツールから得られるものはすべて人間がレビューし、それに基づいて構築する必要があります。

たとえば、Cellebrite が自社製品の 1 つを名前変更しなければならなかったとき、部門横断的なチームがブレーンストーミングを開始し、選択肢を守る方法を徹底的に検討しました。各人はアイデアのために個別に ChatGPT を使用しました。チームが最も優れた名前で一致すると、法的審査に入る前に、グループは ChatGPT に、なぜ最有力候補が他のチームより優れているのかを尋ねました。コール氏は、チームが創造的な休憩を取ることができてどれほど興奮していたか、そしてなぜその名前が正しい選択だったのかを明確にできたため、その決定に自信を持ったと回想しています。

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「AI はチームのコラボレーションを強化し、数回の会議よりも早く解決策を導き出しました。 AI を導入することで得られる最大のメリットは、市場投入までのスピードの向上とコラボレーションの向上です」とコール氏は言います。

4. AI の用途を明確にする

AI を探索する際に恐怖を邪魔しないでください。 CMO は、ビジネス全体のリーダーと提携し、法律顧問と相談して、 AI利用ポリシー 。

「何をしていいのか、何をしてはいけないのかが分からず、使用をためらっているマーケターをたくさん見かけます。」とレファー氏は言います。間違っている。何が許可され、何が歓迎され、何が奨励されるのかを明確にしてください。」

コールは AI の活用を続けるにつれて、特に企業の機密データの保護に関して、プロンプトにどのような情報が含まれるかについて懸念を抱いています。

「データ入力をどのように管理し、機密性の高いものを相手側に置かないようにするかについて考えています。使用しているものを検証し、出典を明示し、最終的な出力が魅力的で差別化されたものであることを確認することが重要です」と彼女は言います。

リーダーとチームは、成果を検証するとともに、進化する成果を注意深く監視する必要があります。 AIの倫理 。

「AI のおかげで、おそらくやるべきではないことを行うことができますし、私たちはそれをすべきではないことを知っています。たとえば、誰かが（競合他社の）Web サイトやソーシャル メディア チャネルをスクレイピングして、特定の情報を使用して競合他社を攻撃する可能性があります。あなたの直感がチェックする危険信号は、依然として当てはまるはずです」と彼女は言います。

5. 継続的なスキルトレーニングとリソースを提供する

人々が自分でそれを理解するとは思わないでください。マーケティング チームの特定の役割と分野に合わせた開発リソースを提供します。

「彼らがソーシャル メディア ライターである場合は、ソーシャル メディア コンテンツに AI を使用する方法に関するリソースを提供してください。最も関連性の高いユースケースについて話し合い、それを適用する方法を理解できるようにします」と Leffer 氏は言います。

などのマーケティング コミュニティを活用する 樹木園 これにより、専門家と同僚がリアルタイムでつながり、特に AI を日常のプロセスに組み込む方法を見つける際に、一緒に学び、探索できるようになります。

次世代のマーケターの育成

AI がマーケティング チームにもたらす価値については、まだ初期段階にあり、コールやレフファーのようなリーダーがその道を切り開いています。

現在、Leffer 氏は、AI の最大の利点は効率の向上であると述べています。 「これにより、より多くのプロジェクトに挑戦したり、時間がなかったかもしれないことを実行したり、他のより高いレベルの戦略的作業に自分の思考を活用したりする可能性が開かれます。効率が向上すると、より多くのことができるようになり、最終的には収益の増加につながります」と彼女は言います。

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