Revenue Operations van Stephen Giorio en Chris Hummel (soort van de Bijbel van het mooie concept RevOps dat, zoals wel meer Heilige Boeken, vaak nogal wollig en lang van stof is, maar desondanks mag gelden als een Bron van Oneindige Wijsheid) vat in een kader bij het hoofdstuk over klantdata uiterst scherp de uitdagingen samen waar je tegenaan loopt als je marketing- en salescontent probeert op te schalen.
(let even op: het maken, publiceren en promoten van content wordt hier dus gepresenteerd als databron en dus als een investering en niet als een kostenpost. Volgens mij een hele belangrijke nuance die iets zegt over de functie van creatie en publicatie in het commercieel proces - ga ik verder over nadenken, blog post incoming)
Ik vertaal, ont-Amerikaans en ont-wollig het verhaal even voor je. En ik geef je mijn eigen gedachten.
Content ROI revisited
Rondom content is het nog steeds niet standaard om daadwerkelijk bij te houden wat het oplevert. Ken je nog de uitspraak 'de helft van mijn reclamebudget is weggegooid geld, alleen weet ik niet welke helft'? Sinds John Wanamaker die uitspraak deed in het begin van de 20e eeuw (je weet wel, die van de Ford Model T en die 2 wereldoorlogen), hebben onze B2C-collega's als gekken gebouwd aan allerlei frameworks, rekenmethoden en machine learning-modellen om reclame-uitgaven te koppelen aan omzet. Frameworks waar serieus geld voor betaald wordt, omdat serieus geld betalen voor een framework nog altijd goedkoper is dan content als halfgare spaghetti tegen de muur gooien en hopen dat er iets van blijft plakken.
Gefrustreerd constateren Giorio en Hummel dat die motivatie bij digitale content ontbreekt en dat er zelfs nauwelijks bedrijven zijn die kapitale belangen als hun contentvoorraad en hun owned media als een samenhangend iets op de balans hebben staan. In plaats daarvan zijn er duizenden kostenplaatsjes, verdeeld over de silo's van Marketing, Sales, IT, Operations en Delivery.
En dat terwijl we steeds meer content nodig hebben, het maken en publiceren van content steeds complexer wordt (onder andere door het grote aantal kanalen) en we steeds hogere eisen stellen aan snelheid, timing, personalisatie en kwaliteit van digitale content.
(de auteurs halen hier Publish or Perish aan, een studie van Forbes uit 2015, die constateert dat de kosten die we maken voor het publiceren, aanpassen en hergebruiken van content 20x hoger zijn dan de kosten voor het maken ervan)
Maar gelukkig: het Boek geeft ook het antwoord. Of eigenlijk: de antwoorden. Want er zijn 2 antwoorden. Het tweede antwoord is (uiteraard) AI.
1 Simpele stelregel
Maar het eerste antwoord is belangrijker, omdat het geen tool is, geen proces, geen methode, maar een Hele Simpele Stelregel: focus je contentcreatie niet op vorm of medium, maar op het Beantwoorden van Klantvragen. That's right. Domweg je leads, prospects en klanten vertellen wat ze graag willen weten.
Oh, je dacht dat je iets nieuws ging leren in dit stuk? Malheureusement, beurre de cacahuète. Als je iedere week een nieuw, revolutionair concept wilde leren had je niet in Marketing moeten gaan werken. Want in ons mooie vak kom je er na een paar jaar achter dat je alles wat je moet weten wel zo'n beetje weet en dat het het er vervolgens om gaat te weten wat je doet.
Centrale database
Maar ik dwaal af.
Waar het dus op neerkomt volgens Diorio en Hummel (en volgens mij hebben ze 100% gelijk), is dat de basis van al je contentproductie een database moet zijn van alle relevante vragen van leads, prospects en klanten (plus de antwoorden, uiteraard). Als je dit hebt als basis, is het bedenken en maken van content ineens een stuk minder complex. Want je hoeft dan alleen nog maar na te denken over een specifieke angle en vorm voor het kanaal waar je op dat moment aan werkt.
Omdat deze database een centrale asset is, heb je dus veel meer grip op de kosten van het bouwen en onderhouden ervan. Hoe het dan verder moet met het in kaart krijgen van je investeringen in owned media vertelt het verhaal niet (zoals gezegd: de auteurs blinken niet bepaald uit in structuur), maar we kunnen wel constateren dat het lostrekken van klantkennis (in de vorm van vragen) en kanaalproductie (in de vorm van content en IT-middelen) ons mogelijkheden geeft om specifieker te kijken welke informatie (en dus niet: welke content) in welk kanaal en bij welke doelgroep het beste werkt.
Daarnaast kan ik me zomaar voorstellen dat we, als we onze organisaties op deze manier gaan ombouwen naar content-first, vanzelf ook andere silo's gaan doorbreken en ook meer grip krijgen op kosten en opbrengsten van onze creatie-inspanningen.
Maar ook dit moet nog maar eens een apart blog worden.
Hoe vind je de juiste vragen?
Wil dit allemaal werken, though, dan moet je die klantvragen wel hebben. De meeste marketeers waar ik mee werk lossen dat op door aan de ene kant zo veel mogelijk met echte leads en klanten te praten (of met mensen die veel klanten spreken: verkopers, consultants en servicemedewerkers) en aan de andere kant data te verzamelen uit externe bronnen en met kleine contentexperimenten.
Maar hell, we hebben AI tegenwoordig! Wat zou je je nog uitputten met ouderwets legwork?
Nee, serieus: echt praten met echte klanten wordt nooit ouderwets, omdat het nou eenmaal de beste manier is om uit te vinden hoe iemand er echt over denkt. Dat neemt niet weg dat AI ook op dit terrein best eens onze Nieuwe Beste Vriend zou kunnen zijn. Ik had ooit een sessie met een klant waarin we anderhalf uur lang spraken over de vragen en uitdagingen van een bepaalde doelgroep. Tijdens het uitwerken van mijn 20+ pagina's aantekeningen nam ik de proef op de som: ChatGPT gaf nagenoeg dezelfde informatie, maar dan in 10 seconden.
'Conversation intelligence'
Maar daar houdt het niet op met AI. Want tegenwoordig heb je tools als FireFlies.ai, die niet alleen gesprekken kunnen opnemen (online én in-person), maar uit die gesprekken ook kennis kunnen halen: conversation intelligence. Voor het analyseren van tekstgesprekken op social media en in e-mail was natuurlijk al veel tooling, maar ook deze wordt dankzij de enorme AI-golf steeds beter en toegankelijker.
Er is dus eigenlijk nauwelijks meer een excuus om de gesprekken die je met (potentiële) klanten voert niet te analyseren. Want ze zijn een fantastische bron van actuele data over wat je klanten bezighoudt. Omdat het je klanten zijn. Die vertellen. Wat ze bezighoudt.
Oh, en last but not least: maak de antwoorden ook vooral via AI beschikbaar. Want als je een goede database hebt met alle relevante klantvragen en bijbehorende antwoorden, hoef je in feite al geen content meer te maken. Gebruik je deze database als input voor een bot, dan kan je klant vragen gewoon aan die bot stellen. Of je BDR's en salesmensen kunnen in hun mailprogramma automatisch antwoorden op bepaalde veelvoorkomende vragen in de juiste tone of voice laten genereren.
Het is 2024. Dit is geen science fiction meer. Ook niet als je een relatief kleine B2B-toko bent.
Het is niet erg als je dit allemaal nog niet up and running hebt. Het is wél erg als je er nog niet over aan het nadenken bent.
