Daar bestaat geen twijfel over AI heeft het product versneld marketing. Uw tekst wordt sneller opgesteld, uw persona’s zijn overzichtelijker en uw positioneringskaders worden verzonden voordat uw koffie zelfs maar koud is.
Maar de snelheid heeft ervoor gezorgd dat veel teams minder gedisciplineerd en niet inzichtelijker zijn geworden.
Te veel AI-ondersteunde productmarketing klinkt gepolijst, maar mist een basis voor de realiteit. Het leent de taal van de strategie zonder het vereiste strategische werk te doen. Je krijgt nette berichtenframeworks, zelfverzekerde claims en teksten die op de slechtste manier bekend in de oren klinken: ‘gebouwd voor moderne teams’, ‘stroomlijn workflows’, ‘ontgrendel efficiëntie op schaal’. Het leest prima. Het betekent gewoon niet veel.
Dat is het risico van snelheid zonder discipline. Je krijgt een resultaat dat er afgewerkt uitziet, maar waar eigenlijk nooit over is nagedacht.
Als je het beu bent om dezelfde generieke AI-resultaten verkleed als strategie te zien, is het tijd om de lat hoger te leggen. Hier zijn drie manieren om ervoor te zorgen dat uw AI het bewijs levert waaruit blijkt dat u uw huiswerk hebt gedaan.
Ga er niet van uit dat AI UW ZAKEN KENT
Ontwikkelaars hebben grote taalmodellen gebouwd om taal te voorspellen, niet om uw product, uw koper of uw marktomstandigheden te begrijpen. Dus als marketeers AI vragen om positionering te schrijven zonder het bewijs te leveren, geeft het model je de meest statistisch plausibele versie van productmarketing. Niet jouw waarheid, maar de gemiddelde versie ervan.
Voordat u hierom vraagt, moet u uw koper en product verduidelijken. Waar worstelen ze mee? Waar kiezen ze tussen? Wat is er veranderd waardoor uw product er nu toe doet? Als u daar geen duidelijk antwoord op kunt geven, zal het model dat ook niet doen.
Daarom moeten productmarketeers veel veeleisender worden over wat er in deze systemen past. Synthetische doelgroepmodelleringstools zoals Mavera beginnen deze kloof te dichten door AI-ondersteunde beslissingen te baseren op live signalen in plaats van op generieke trainingsgegevens.
VOER HET BEWIJS, GEEN LEGE AANWIJZINGEN
Als je wilt dat AI helpt bij het versturen van berichten, geef het dan iets dat de moeite waard is om van te werken, zoals transcripties van verkoopgesprekken, winst-verliesgegevens, productgebruikspatronen, bezwaren van klanten, bewegingen van concurrenten en marktverschuivingen. De kwaliteit van de uitvoer hangt af van de kwaliteit van het signaal. Anders gebruik je AI niet om je denken aan te scherpen; je gebruikt het om giswerk te automatiseren.
Kwaliteitsoutput heeft context nodig. Haal een paar echte voorbeelden voordat je iets genereert. Ontvang directe offertes van klanten. Vat samen wat u in recente deals bent kwijtgeraakt. Noem de patronen die je ziet. Vraag AI dan om daarvan uit te gaan werken.
Dit is ook waar veel door AI gegenereerde marketing uiteenvalt. Het maakt beweringen zonder enig bewijs erachter. Teams werken beter samen. Zegt wie? Op basis van wat? Voor sterke productmarketing is altijd bewijs nodig geweest. De beste marketeers laten zien wat er is veranderd, voor wie het is veranderd en waarom dat er nu toe doet. AI mag die lat niet verlagen; het zou het opruimen gemakkelijker moeten maken.
WORD ONCOMFORTABEL SPECIFIEK
AI neigt van nature naar brede, veilige taal, tenzij iemand het dwingt om concreet te worden. Dat is nog steeds de taak van de marketeer.
Ga verder met uw aanwijzingen dan nodig lijkt. Voor wie is dit precies? Wat vervangen ze? Waar zijn ze sceptisch over? Wat zou ervoor zorgen dat ze nee zouden zeggen?
Een nuttige prompt is niet: “Schrijf de positionering voor ons product.” Het is een opdracht met context, beperkingen, spanning bij het publiek en input uit de markt. Als de uitvoer nog steeds generiek klinkt, is dat een signaal. Ga terug en verscherp de ingangen totdat deze niet meer generiek kunnen zijn. De meeste teams slaan deze stappen over omdat ze de zaken vertragen. Maar dit is het werk dat de uitvoer de moeite waard maakt om te gebruiken.
De sterkste productmarketeers mijden AI niet. Ze gebruiken het met meer nauwkeurigheid. Ze weten dat het concepten, synthese en verkenning kan versnellen. Ze weten ook dat het oordeel niet kan vervangen of kan beslissen wat belangrijk is. Het kan het verschil niet zien tussen een zuivere zin en een ware zin.
Als AI onderdeel gaat uitmaken van uw productmarketingworkflow, moet het het bewijs van zijn werk leveren. Als dat niet het geval is, heeft het geen zin om uw boodschap vorm te geven.
Lisa Larson-Kelley is de oprichter en CEO van Quantious.
