AI for markedsføring: Slutt å automatisere de morsomme delene av jobben din (med mal for AI-brukstilfelleoppdagelse)

Rekk opp hendene hvis du (og resten av markedsføringsteamet ditt) har vært her:

Et team samles, noen spør «hva skulle du ønske at en AI-agent skulle gjøre for deg?», og i løpet av få minutter er rommet fullt av ideer. Folk vil rope ut sin ideelle markedsføringsagent (og ofte også noen ikke-markedsføringsagenter) slik at verden kan høre det.

Og dette føles helt som en produktiv økt. Bortsett fra at ingenting endrer seg.

Entusiasme bak drømmeagenter har aldri vært et problem. Men når du begynner med agenter, må du tenke nytt om spørsmålet.

Når du spør folk hva de ønsker at AI skal gjøre, vil du få ønskelister; idealer eller løsninger på jakt etter problemer. Dette fører til at agenter bygges som demonstrerer vakkert, men som egentlig ikke leverer noe for teamet ditt. Men du bør starte med problembekjemperne først.

Her hos Optimizely har vi brukt de siste månedene på å kjøre workshops om oppdagelse av AI-agenter på tvers av markedsføringsorganisasjonen vår, og vi har lært dette på den harde måten. De mest verdifulle brukstilfellene er nesten aldri de folk melder seg frivillig til først.

Løsningsfellen: Drømmeagenter er ikke nødvendigvis agenter med høy effekt

Da teamet vårt satte seg ned med vår felt- og arrangementsfunksjon, var den første ideen som dukket opp en agent for å generere budskap til arrangementsboder og giveaway-ideer. Kreativt, nyttig og lett å demonstrere. Vi bygde det nesten.

...så fortsatte vi å stille spørsmål.

Det viste seg at etter hvert arrangement brukte teamet timer i Excel – manuelt sporet opp kundeemnekonversasjonsdata fra salg, beriket bedriftsinformasjon gjennom research, formaterte regneark på nytt og lastet opp alt til nedstrømssystemer. Hvert. Enkelt. Arrangement.

Ideen med budskapet til boden var kunsten og skrivingen. Excel-prosessen var klesvask og oppvask.

Det er løsningstenkning, og det er en av de vanligste grunnene til at AI-piloter stopper opp.

Introdusere AI-agenter i arbeidsflyten din: Det riktige spørsmålet å stille i stedet

I stedet for å spørre «hva skal AI gjøre for oss?», spør: «hvor bremses arbeidet, stopper det opp eller faller det på én persons skuldre?»

Denne omformuleringen forandrer alt. Den flytter deg fra mulighetsrommet til problemrommet – som er akkurat der brukstilfeller av høy verdi for AI befinner seg.

Rammeverket vi bruker for å komme dit har tre faser:

1. Kartlegg arbeidet nøytralt

   
   Velg én hyppig, repeterbar kampanje eller leveranse. Gå gjennom hvert trinn det tar for å få det fra idé til utførelse til måling. Ingen redaksjonell redigering ennå – bare kartlegg det. (Team forteller oss ofte at denne delen alene føles avslørende. De fleste av oss stopper sjelden opp for å se på våre egne arbeidsflyter fra ende til annen.)

2. Finn friksjonen

   
   Gå tilbake over kartet og identifiser hvor noe er for tidkrevende, for anstrengende eller konsekvent under kvalitetsstandarden. For hver enkelt, spør hvorfor. Spør deretter hvorfor igjen. Fortsett til du finner rotårsaken – det faktiske problemet, ikke symptomet.

3. Gjør rotårsaken til en briefing

   
   Denne problemformuleringen blir grunnlaget for agentbriefingen og produktkravdokumentet. En veldefinert brief hjelper ikke bare den som bygger agenten – hvis du bygger i Optimizely, kommer du halvveis før du har skrevet en eneste prompt.

Hva dette viser i praksis

Ved å kjøre denne prosessen på tvers av markedsføringsorganisasjonen vår, har vi nå bygget over 100 agenter som er aktivt i bruk – og en betydelig etterslep av validerte brukstilfeller vi jobber oss gjennom.

Her er et eksempel på hva som kom ut av våre agentoppdagelsessesjoner:

GA4-rapporteringsagent: Alle markedsførere har et komplisert forhold til Google Analytics 4. De fleste unngår det enten eller skaper en flaskehals ved å stole på at én person henter rapporter. Denne agenten henter viktige målinger, genererer sammendrag og anbefaler neste handling – inkludert en versjon som automatisk kjører 30 dager etter publisering for å flagge om en artikkel når målestokken og hva den skal gjøre hvis den ikke gjør det.

Agent for synlighet av AI-søk: Ledere spurte stadig hvordan merkevaren dukket opp i LLM-genererte svar. Informasjonen eksisterte, men den var spredt og tidkrevende før den dukket opp. Vi bygde en agent som kobler seg til Profound, reviderer sider og gir anbefalinger for å forbedre siteringssynligheten i AI-søk – etter en tidsplan, uten at noen trenger å forfølge den.

Agent for konkurranseintelligens: Et team på to personer som prøver å overvåke et overfylt konkurranselandskap. Ingen kapasitet til daglig research. Nå kjører en agent ukentlig, skanner konkurrenter, oppsummerer siste nytt og aktivitet, og leverer et sammendrag hver mandag morgen slik at teamet kan planlegge uken fra en posisjon med faktisk bevissthet.

Ingen av disse ville ha dukket opp fra spørsmålet «hva vil du at AI skal gjøre?» GA4-agenten kom fra å spørre hvorfor rapporteringen alltid var forsinket. Agenten for konkurranseinformasjon kom fra å spørre hvorfor teamet følte seg stadig bakpå. Excel-berikelsesagenten kom fra å spørre hva som skjedde etter at hendelsen var over.

Det virkelige «wow»-øyeblikket i vår agentoppdagelsesprosess

De beste AI-brukstilfellene i organisasjonen din er nesten helt sikkert allerede der – innebygd i det langsomme, manuelle, personavhengige arbeidet teamet ditt stille har normalisert. De gjemmer seg ikke. De er bare ikke det folk sikter etter først når du ber dem drømme.

Endre spørsmålet. Kartlegg arbeidet. Finn friksjonen. Det er der avkastningen ligger.

Du kan også gjøre det med vår mal for oppdagelse av brukstilfeller for AI (last den ned gratis).