Hoe succesvolle SaaS-partijen zelf AI gebruiken voor B2B-marketing

AI transformeert het marketingvak, zo is de belofte. Maar welke progressie boeken succesvolle scale-ups om op schaal persoonlijke relaties te ontwikkelen tegen beperkte kosten? Lukt het om via voorspellende analyses taken te automatiseren en diepgaande klantinzichten te verkrijgen, resulterend in hogere efficiëntie en conversieratio’s? En om kwalitatief hoogwaardige content te creëren zonder dat de plank hier en daar flink wordt misgeslagen?

In aanloop van het SaaS scale-up event B2Brocks vroeg ik een aantal sprekers over AI. Ik ben benieuwd hoe zij AI toepassen en wat hun ervaringen zijn in de praktijk.

Van contentplannen tot vertalingen

Als eerste spreek ik Julia Goelles, VP Marketing van Parloa. Parloa is een toonaangevend SaaS-platform voor Conversational AI dat bedrijven in staat stelt betere gesprekken met klanten te voeren.

Bij zo’n bedrijf zal het geen verrassing zijn dat alle teamleden – van het contentteam tot fieldmarketing en de performance marketeers – gebruikenmaken van AI om contentcreatie te ondersteunen. Daarvoor wordt zoals bij veel bedrijven gebruikgemaakt van ChatGPT en Open AI. Dit begint met het genereren van ideeën voor contentplannen tot het optimaliseren van teksten of het controleren van vertalingen met behulp van AI.

Grote impact op content

Bij Parloa wordt het IT-team ingezet om de generatieve AI veilig en betrouwbaar te gebruiken voor contentcreatie. Dit door ervoor te zorgen dat het niet wordt gebruikt voor het trainen van data. Hoewel het voor de hand ligt, ziet Julia content als een van de gebieden waar AI een grote impact heeft in marketing: content voedt immers elke marketingfunctie en -project.

Waar ChatGPT en OpenAI worden gebruik voor tekstuele content, worden ElevenLabs en RaskAI getest om video’s te vertalen en voor het maken van ondertitelingen. Julia geeft aan: “We hebben ook de nasynchronisatiemogelijkheden van deze tools onderzocht. Daarbij is nog veel handmatig werk nodig, maar ik ben er zeker van dat deze functies in slechts enkele maanden tijd aanzienlijk zullen verbeteren en het leven van marketeers veel gemakkelijker zullen maken.”

Voor het efficiënter maken van marketingworkshops en campagneplanningsvergaderingen wordt veel gebruikgemaakt van Miro. Een handige AI-gebaseerde tool waarmee je ieders input kan clusteren en de gedachten van teamleden in uitvoerbare categorieën kunt plaatsen. “Dit is enorm nuttig gebleken”, aldus Julia.

Valkuilen bij AI

Als ik Julia vraag om 3 mogelijke valkuilen bij het gebruik van AI noemt ze de volgende aandachtspunten:

• Formulaïsche content
  Steeds meer bedrijven zetten AI in voor het genereren van content. Hierdoor overspoelt gelijksoortige, repetitieve content de marketingkanalen.
• Gegevensprivacy en -beveiliging
  Helaas worden nog wel eens gevoelige gegevens gebruikt voor het trainen van modellen. Een valkuil waar Parloa zelf heel scherp op is.
• Vooringenomenheid en gebrek aan diversiteit 
  Julia ziet dit als een van de grote risico’s van generatieve AI, omdat het bestaande stereotypen versterkt door de afhankelijkheid van trainingsgegevens. “Als marketeers zijn wij verantwoordelijk voor de publieke communicatie van ons bedrijf, en daarom is het cruciaal dat we diverse perspectieven aanspreken en pluralistische meningen bevorderen”. Om dit probleem aan te pakken, heeft Parloa verschillende initiatieven genomen, waaronder een zeer betrokken Responsible AI Board, waarin Julia actief participeert.

Voorspellende analyses

Aansluitend spreek ik Antoinet van Dalen, van origine Nederlandse, maar sinds 2007 werkzaam in Parijs. De afgelopen 6 jaar was dat bij Cegid, een groot SaaS-bedrijf dat verschillende oplossingen biedt. Waar de focus van Julia meer ligt op new business, kijkt Antoinet vooral naar bestaande relaties.

Customer Success Management (CSM) omvat het proactief begeleiden en ondersteunen van klanten om ervoor te zorgen dat zij maximale waarde halen uit een product of dienst, wat resulteert in een hogere klanttevredenheid en retentie. De primaire toepassing van AI die Antoinet inzet voor CSM is het gebruik van voorspellende analyses.

“Via AI kun je inzicht krijgen in kenmerken die leiden tot bepaalde functionele toepassingen van onze SaaS-diensten. Door gelijksoortige kenmerken te vinden bij klanten die deze toepassingen nog niet gebruiken, heb je een krachtig aanknopingspunt om die klanten meer te laten doen met hun SaaS-product”. Dat kan betrekking hebben op het productiever inzetten van de huidige tooling, maar het kan ook een mooie kans op up-selling of cross-selling zijn.

Betere inzichten in churn

Hetzelfde geldt voor het verkrijgen van betere inzichten in churn. Wat kenmerkt klanten die stoppen met de Saas-diensten? Gebruiken ze bijvoorbeeld bepaalde functionaliteit niet? Ontbreekt het aan bepaalde integraties? Zitten er grote verschillen in het gebruik van de oplossing tussen afdelingen? Het zijn allemaal hypotheses die door AI getoetst kunnen worden en waarmee je churn mogelijk kunt verlagen.

Antoinet geeft aan de huidige functionaliteit in tools als Salesforce te gebruiken voor het maken van dergelijke analyses. “Maar we staan nog in de kinderschoenen, de tools zijn nog volop in ontwikkeling en bieden steeds meer mogelijkheden”. Een voorbeeld van een tool met AI analysemogelijkheden voor CSM is Staircase AI van Gainsight.

Als aandachtspunt geeft Antoinet, evenals Julia, aan dat de resultaten uit een voorspellende analyse geen 100% zekerheid bieden. Het blijft een voorspelling, en daarmee een aanknopingspunt om het gesprek met een klant aan te gaan. “AI vervangt zeker niet het persoonlijke contact met klanten dat bij customer success hoort. Dit is en blijft een vakgebied dat draait om persoonlijke relaties”.

Data combineren met een verhaal

Als derde spreek ik met Heather McDaniel, ze is onder meer gespecialiseerd in data storytelling. Bij data storytelling combineer je data met een verhaal en visualisaties om inzichten duidelijk en boeiend over te brengen. Daarbij gaat het om meer dan alleen cijfers tonen. Door een narratief toe te voegen, worden de data begrijpelijker en relevanter.

Een mooi voorbeeld van data storytelling is het Goalkeepers Report van de Gates Foundation, waar de levensloop van Bill en Melinda wordt afgezet tegen de levensloop van een meisje dat in de Sahel wordt geboren.

Je zou verwachten dat data storytellers razend enthousiast zijn over AI. Maar in de aanvang van het gesprek deelt Heather gelijk haar reserveringen rondom de mogelijkheden van AI. Het is een belangrijke nieuwe technologie, maar het gaat de essentie van het marketingvak niet van vandaag op morgen veranderen. “Wat dat betreft zitten we in de hypefase, zoals we eerder eind jaren 90 bij de opkomst van Internet hebben gezien”.

Ik vraag Heather hoe AI kan helpen bij data storytelling. “Bij data storytelling heb je van nature te maken met een grote hoeveelheid data. AI kan daarbij heel praktisch en behulpzaam zijn, bijvoorbeeld bij het interpreteren van data, het opschonen van data en het maken van voorspellende analyses. Maar voor het toevoegen van het narratief moet je heel voorzichtig zijn met AI”.

Optekenen van verhalen blijft mensenwerk

Het optekenen van de persoonlijke verhalen achter de data die passen bij je audience blijft echt mensenwerk. Want hoewel AI kan helpen bij het vergelijken van karakteristieken en kenmerken van een grote steekproef aan profielen, via diepte-interviews krijg je veel meer context en het persoonlijk verhaal. En dat is essentieel voor het maken van het verhaal dat past bij het narratief.

Heb je het narratief en de persoonlijke verhalen opgetekend, dan kun je AI wel weer inzetten om te kijken hoe je dit met data kunt verrijken. AI kun je immers in de data laten zoeken vanuit een bepaalde invalshoek.

Aandachtspunten

In de verschillende gesprekken is de centrale bevinding dat AI complementair is, en geen vervanging van bepaalde marketingfuncties. Marketing moet eerst een duidelijk doel hebben en dan kijken hoe AI bij dat specifieke doel hoort.

“Als je beperkte middelen hebt, zou ik startups vooral aanraden AI te gebruiken om efficiëntie te creëren en repetitief werk te verminderen”, zeg Julia. Denk daarbij aan automatiseringen, het personaliseren van uitgaande e-mails, het samenvatten van alle soorten gesprekken of het maken van documentatie. Een tip om hiermee te beginnen is het verkennen van de AI-functies in de bestaande tools die je al gebruikt, zoals Notion, Slack of Google.

Uit de verschillende gesprekken komt ook steeds naar voren dat gebruikers zich bewust moeten zijn van de valkuilen rond de betrouwbaarheid van informatie en het maken van authentieke en creatieve communicatie. Daarnaast is het van belang goed stil te staan bij de ethische en maatschappelijke implicaties, zoals de reproductie van vooroordelen, die hun gebruik van AI kan hebben.

AI is geen marketeer

Uit de gesprekken concludeer ik dat AI het leven van een marketeer echt kan verrijken, maar dat je AI zelf niet moet zien als een mede-marketeer. Marketing blijft mensenwerk, communicatie draait immers om het ontwikkelen van persoonlijke relaties. En AI is weliswaar intelligent, maar blijft kunstmatig.