Category Archives: Complex Sales

Pitkien B2B-ostosyklien toimialojen keinot markkinointiin

Poimintoja MicroMedian ICT-markkinabarometrista

Posted in B2B, Complex Sales, Intent Data, Liidit, Ostoaietieto, sisältömarkkinointi by

ICT-markkinat ovat jatkuvassa muutoksessa, ja asiakkaiden odotukset sekä teknologiset trendit asettavat uusia haasteita markkinoinnille. MicroMedian ICT-markkinabarometri 2025 tarjoaa näkemyksiä näihin muutoksiin ja esittelee teknologiamarkkinoinnin tiekartan, joka auttaa yrityksiä navigoimaan tässä ympäristössä.

Keskeiset löydökset barometrista:

  • Päätöksenteon monimutkaisuus: Yli 80 % ICT-ostajista tekee päätöksiä ryhmissä, mikä korostaa tarvetta monitasoiselle ja kohdennetulle viestinnälle.
  • Tekoälyn alihyödyntäminen: Vaikka 61 % ICT-yrityksistä käyttää tekoälyä analytiikassa, vain 47 % hyödyntää sitä päätöksenteon automaatiossa, mikä osoittaa merkittävää kasvupotentiaalia.
  • Asiakaskokemuksen personointi: 74 % ICT-ostajista odottaa räätälöityä ja relevanttia viestintää, mikä tekee personoinnista kriittisen menestystekijän.

Poimintoja ICT-markkinoinnin tiekartasta 2025:

1. Ostajapersoonien syvällinen ymmärrys

Perinteinen ostajapersoonien määrittely ei enää riitä kompleksisissa myyntiprosesseissa. On tärkeää hyödyntää tekoälyä ja koneoppimista analysoimaan asiakasdataa syvällisemmin. Tämä mahdollistaa dynaamisten ostajapersoonien luomisen, jotka mukautuvat reaaliajassa asiakkaiden käyttäytymisen ja markkinatrendien mukaan. Näin markkinointistrategiat pysyvät relevantteina ja tehokkaina.

2. Ostoaietiedon hyödyntäminen

Pelkkä ostoaietiedon kerääminen ei riitä; sen analysointi ja hyödyntäminen on avainasemassa. Kehitä prediktiivisiä malleja AI-työkalun. Tämä mahdollistaa proaktiivisen lähestymistavan, jossa markkinointi voi tarjota ratkaisuja juuri oikeaan aikaan, lisäten konversiota ja asiakastyytyväisyyttä.

3. Ostoprosessien roolit

Ymmärrä syvällisesti eri sidosryhmien päätöksentekoprosessit ja -kriteerit. Hyödynnä data-analytiikkaa tunnistaaksesi roolit ja ja tarpeet ostoprosessin eri vaiheissa. Tämän tiedon avulla voit räätälöidä viestisi ja tarjouksesi vastaamaan kunkin päätöksentekijän odotuksia.

4. Markkinoinnin AI-automaatio

Automaatiojärjestelmien tulee olla älykkäitä ja mukautuvia. Integroi tekoälyä automaatioalustoihin, jotta ne voivat oppia ja mukautua asiakkaiden käyttäytymisen perusteella. Tämä mahdollistaa personoidut asiakaspolut, jotka reagoivat reaaliajassa asiakkaiden toimintaan, parantaen sitoutumista ja konversiota.

5. ESG-vaatimusten huomioiminen

ESG-vaatimusten integrointi markkinointistrategiaan on välttämätöntä. Kehitä läpinäkyviä mittareita ja raportointikäytäntöjä, jotka osoittavat yrityksesi sitoutumisen kestävyyteen. Viestitä aktiivisesti näistä toimista asiakkaille ja sidosryhmille, sillä vastuullisuus on yhä tärkeämpi tekijä ostopäätöksissä.

6. Erottuvan asiakaslupauksen rakentaminen

Asiakaslupauksen tulee perustua syvälliseen asiakasymmärrykseen ja arvolupauksen konkretisointiin. Hyödynnä asiakaspalautetta, data-analytiikkaa ja markkinatutkimusta luodaksesi lupauksen, joka resonoi asiakkaidesi tarpeiden ja toiveiden kanssa. Varmista, että tämä lupaus välittyy johdonmukaisesti kaikissa asiakaskohtaamisissa.

7. Revenue Operations (RevOps)

RevOps-ajattelussa on tärkeää yhdistää myynnin, markkinoinnin ja asiakaspalvelun toiminnot saumattomaksi kokonaisuudeksi. Käytä yhtenäisiä mittareita ja tavoitteita, jotka ohjaavat kaikkia tiimejä kohti yhteistä päämäärää. Tämä lisää läpinäkyvyyttä, parantaa asiakastyytyväisyyttä ja optimoi asiakkuuden elinkaarta.

8. Tekoälyn integrointi

Tekoäly ei ole vain työkalu, vaan strateginen kumppani. Integroi AI kaikkiin markkinoinnin ja myynnin prosesseihin, kuten asiakasdatan analysointiin, ennustavaan mallintamiseen ja personoitujen sisältöjen luomiseen.

Katso tallenne ICT-markkinabarometrin tuloksista ja lue raportti

Teksti: Kimmo Luoma, MicroMedia

B2B-asiakkaan iteratiivinen ostoprosessi – mitä se tarkoittaa 2025?

Posted in B2B, B2Bmarkkinointi, Complex Sales, Intent Data, Ostoaietieto by

B2B-ostoprosessi on muuttunut iteratiiviseksi. B2B-yritykset palaavat edellisiin vaiheisiin, tarkentavat vaatimuksiaan ja käyvät jatkuvaa sisäistä keskustelua ennen ratkaisun valintaa. Ostajat  keräävät tietoa itsenäisesti ja tarkentavat vaatimuksiaan. Miten tämän pitäisi muuttaa tarjoavien yritysten kaupallista prosessia?

Perinteisesti B2B-markkinointi on keskittynyt tuottamaan liidejä ja luomaan sisältöjä, kun taas myynti on hoitanut asiakaskontaktit ja neuvottelut. Vuonna 2025 tämä malli ei enää toimi. Ostajat odottavat myyjiltä ja markkinoijilta ajankohtaista, asiakaslähtöistä, henkilökohtaista ja ostopolun vaiheiden mukaista viestintää, mutta liian usein myynti ja markkinointi toimivat edelleen omissa siiloissaan. Tämä johtaa geneeriseen markkinointiviestintään ja pitkittyneisiin myyntisykleihin.

Ostoprosessi ei ole enää yksittäisen henkilön käsissä, vaan siihen osallistuu useita sidosryhmiä, kuten esimerkiksi IT, liiketoimintajohto ja taloushallinto.

  • Ostajat eivät etene loogisesti vaiheesta toiseen, vaan saattavat palata takaisin tutkimusvaiheeseen useita kertoja.
  • Päätöksiä tehdään dataan ja analytiikkaan pohjautuen, ei myyjien puheiden perusteella

“Markkinointi tuottaa sisältöjä ja myynti hoitaa kaupan – mutta jos nämä eivät tue toisiaan, ostajat eivät saa oikeaa viestiä oikeaan aikaan.” – ICT-myyjä, MM ICT-Markkinabarometri 2025

Jotta tarjoavat yritykset voivat vastata ostajien odotuksiin, myynnin ja markkinoinnin täytyy toimia yhtenä kaupallisena prosessina. Tämä tarkoittaa:

  • Yhteistä ostoaietiedon keräämistä ja hyödyntämistä: Markkinointi ja myynti yhdessä keräävät signaaleja ostajien käyttäytymisestä eri kanavissa ja varmistavat datan päätymisen CRM-työkaluun jatkotoimia varten
  • Ostoprosessin mukauttamista ostajan vaiheiden mukaan: Markkinointi tukee myyntiä tarjoamalla ostajalle oikeaa sisältöä, joka auttaa etenemään päätöksenteossa.
  • Sisältöstrategian ja myyntikeskustelujen synkronointia: Viestien täytyy olla yhtenäisiä kaikissa kanavissa, jotta ostajan ei tarvitse aloittaa keskustelua alusta jokaisessa kohtaamispisteessä.

Lisää aiheesta ja MicroMedian ICT-markkinabarometrista 13.2 webinaarissa. Tervetuloa mukaan! Ilmoittaudu tästä: https://micromedia.fi/webinaari-ict/

Teksti: Kimmo Luoma, MicroMedia

CRM-kirjauksesta markkinointisisällöksi: step-by-step

Posted in ABM, AI, B2Bmarkkinointi, Complex Sales, Intent Data, Liidit, Ostoaietieto by

CRM-järjestelmään tallennettu ostoaietieto on complex sales-yrityksen markkinointitiimille kullanarvoista dataa, joka mahdollistaa sisältöjen luomisen ja automaattisen jakelun. Markkinoinnin automatisointi ja AI:n hyödyntäminen (esimerkiksi agenttien käyttö) tehostavat viestinnän relevanssia ja ajoitusta, mikä parantaa asiakaskokemusta ja nostaa konversioita. Tässä blogauksessa keskitytään siihen, miten B2B-markkinointitiimi voi hyödyntää CRM-kirjattuja ostoaietietoja sisältömarkkinoinnissa.

1. Markkinoinnille olennainen ostoaietieto

CRM-kirjaukset sisältävät arvokasta tietoa asiakkaan tarpeista, mieltymyksistä ja ostoprosessin vaiheesta. Markkinointitiimi voi käyttää tätä tietoa räätälöidäkseen viestejä ja sisältöjä, jotka puhuttelevat asiakkaita henkilökohtaisella tasolla. Tieto, kuten asiakasprofiilit, ostajapersoonat, ostoprosessin vaiheet ja tunnistetut kipupisteet, voivat ohjata markkinointiviestintää ja tehdä siitä oikea-aikaista ja osuvaa.

Esimerkkejä hyödyllisistä CRM-kirjauksista markkinointitiimille:

  • Ostopersoonan määrittäminen: Kuka on asiakas? Onko se IT-päättäjä, talousjohtaja vai markkinointivastaava? Tämä määrittää, millaista kieltä ja sisältöä viesteissä käytetään.
  • Ostopolun vaihe: Onko asiakas vasta tiedonhankintavaiheessa, vai onko hän jo vertailemassa vaihtoehtoja? Tämän mukaan markkinointiviestit voidaan personoida esimerkiksi tarjoamalla alustavaa tietoa tai tarkempia tuotevertailuja.
  • Päätöksentekoprosessin aikaraja: Onko asiakkaan ostopäätös odotettavissa kolmannen neljänneksen aikana? Viestit voidaan aikatauluttaa automaattisesti niin, että ne tavoittavat asiakkaan juuri oikeaan aikaan ennen päätöksentekoa.
  • Haasteet ja kipupisteet: Tieto asiakasyrityksen liiketoimintahaasteista (esim. turvallisuus, skaalautuvuus) mahdollistaa sisältöjen räätälöinnin tarkasti asiakkaan huolia vastaaviksi.

2. AI-työkalujen käyttö personoitujen sisältöjen tuotannossa

Teknologiat ja LLM-työkalut: GPT-3/4 (OpenAI), Salesforce Einstein, HubSpot AI, Marketo, Zapier, AI-driven content generators (esim. Jasper).

Markkinointitiimi hyödyntää AI-pohjaisia työkaluja, jotka käyttävät CRM:ään tallennettua ostoaietietoa personoidun sisällön luomisessa. Tämä prosessi etenee seuraavasti:

  1. CRM-tiedon syöttö AI-järjestelmään: Kun asiakas on edennyt tiettyyn vaiheeseen ostoprosessissa (esim. tarjousvertailu, päätöksenteko), CRM-järjestelmä tai agentti lähettää tiedot automaattisesti AI-työkaluille. Tekoäly analysoi asiakastiedot, kuten ostopersoonan ja ostopolun vaiheen, ja luo sisällön sen mukaisesti.
  2. Sisällön luominen ja personointi:
    • Aiheen personointi: AI tunnistaa asiakkaan aiemmat vuorovaikutukset ja haasteet. Esimerkiksi, jos asiakas on maininnut IT-järjestelmän skaalautuvuusongelmia, AI voi luoda sisällön, joka keskittyy juuri tähän haasteeseen, kuten artikkeleita tai tapauksia, joissa vastaavat ongelmat on ratkaistu.
    • Sisällön tyylin personointi: Ostopersoonan rooli määrittää viestin sävyn ja sisältötyypin. Talousjohtajalle voi olla relevanttia tarjota ROI-laskelmia ja tuotto-odotuksia, kun taas IT-päättäjälle voidaan tarjota teknisiä syvällisyyksiä ja järjestelmän integraatiomahdollisuuksia.
  3. Aikataulutus ja automaatio: Markkinointitiimi voi ohjelmoida sisältöjen lähetykset automaattisesti ostoprosessin vaiheen ja asiakasprofiilin mukaan. Esimerkiksi, jos asiakas on ilmoittanut, että vertailuvaihe alkaa seuraavassa kvartaalissa, markkinointiviestit voidaan ajoittaa ennen tätä ajankohtaa tarjoamaan vertailevia sisältöjä. HubSpot ja Marketo voivat automaattisesti aikatauluttaa viestejä, ja AI voi säätää viestien lähetysaikoja vastaamaan tarkasti asiakkaan ostopolun vaihetta.
  4. Testaus ja optimointi: AI voi myös analysoida asiakaspalautetta ja viestien tehokkuutta reaaliajassa. Jos tietyn viestin tyyppi ei tuota toivottuja tuloksia, AI voi ehdottaa parannuksia viestin sisältöön ja aikataulutukseen.

3. Sisältöjen jakaminen ja viestinnän automatisointi

Teknologiat ja työkalut: Marketing Automation (HubSpot, Marketo, Pardot), Email Automation, SMS Automation.

Sisältöjen jakelu tapahtuu automaattisesti markkinointiautomaation avulla, joka hyödyntää CRM-järjestelmässä olevaa ostoaietietoa ja AI:ta. Tämä mahdollistaa:

  • Viestien ajastaminen: Markkinointitiimi voi määrittää viestin lähetysaikataulut niin, että ne osuvat asiakaskohtaisiin ostoprosessin vaiheisiin. Esimerkiksi, jos asiakkaan päätösajankohta on määritelty seuraavaan neljännekseen, viestit lähetetään automaattisesti viikkoa ennen, jolloin asiakas saa tarvitsemansa tiedon oikeaan aikaan.
  • Viestien kanavoiminen: Markkinointi voi hyödyntää useita kanavia (sähköposti, some, webinaarit, blogit) ja jakaa personoidut sisällöt asiakaskohderyhmän mukaan, parantaen asiakaskohtaamista ja lisäämällä mahdollisuuksia konversion saamiseksi.

Yhteenveto: CRM-järjestelmään kirjattu ostoaietieto on avainasemassa, kun markkinointitiimi haluaa luoda hyperpersonoituja sisältöjä, jotka kohdistuvat tarkasti asiakkaan tarpeisiin ja ostoprosessin vaiheeseen. Tekoäly ja markkinointiautomaatio mahdollistavat sisällöntuotannon tehokkuuden ja relevanssin parantamisen, ja auttavat markkinointitiimiä pysymään oikeassa tahdissa asiakaskohtaamisessa.

Teksti: Kimmo Luoma, MicroMedia

Liidijalostamon luetuimmat 2024

Posted in B2B, B2Bmarkkinointi, Complex Sales, Liidit, Myynti, Ostoaietieto by
  1. Syy vierailla Exceleiden hautausmailla
  2. Näe ostoprosessin tuolle puolen – Ostoaietieto B2B-markkinoinnissa
  3. Asiakashäive ja B2B-myynti

Uudet B2B-blogit kuukausittain myös ensi vuonna.

Kiitokset lukijoille ja kaupallista vuotta 2025!

Tekoäly on ABM-markkinoinnin tehoäly

Posted in ABM, AI, B2Bmarkkinointi, Complex Sales, Intent Data, Ostoaietieto by

Tekoälyn hyödyntäminen ABM-markkinoinnissa (Account-Based Marketing) avaa täysin uusia mahdollisuuksia. Perinteisesti ABM on ollut hyvin työvoimavaltaista ja vaatinut paljon manuaalista työtä, mikä on tehnyt siitä vaikeasti skaalautuvan. Nyt tekoäly mahdollistaa ABM-markkinoinnin skaalaamisen “massoille”, jolloin täysin räätälöidyt viestit voidaan kohdentaa one-to-one-kullekin päättäjälle – reaaliaikaisesti ja juuri oikeaan tarpeeseen. Tämä on erityisen merkityksellistä Complex Sales-yrityksille, joissa B2B-myyntiprosessit ovat pitkiä ja monimutkaisia, ja joissa mukana on useita ostajapersoonia ja päättäjiä. AI pystyy muuntelemaan asiakaslupausta ja ydinviestejä asiakkaittain, ostajapersoonittain ja ostoprosessin vaiheittain, mikä mahdollistaa huomattavasti tarkemman ja vaikuttavamman markkinoinnin.

Tekoäly, tai kuten tässä yhteydessä voidaan sanoa, tehoäly, mahdollistaa datan analysoinnin ja siihen pohjautuvat uudet viestit, sisällöt ja kehotteet (CTA) reaaliajassa ja tavalla, joka mahdollistaa muutokset välittömästi. Kaikki tämä on automatisoitavissa, mikä tarkoittaa, että vanhat manuaaliset analysoinnin ja sisällöntuotannon vaiheet voidaan korvata reaaliaikaisilla, automaattisilla prosesseilla. CRM:ään tallennettu tieto voidaan anonymisoituna siirtää tekoälytyökaluun (LLM-työkalut) analysoitavaksi API-rajapintojen ja integraatiotyökalujen, kuten Zapierin avulla. Analysoitu tieto ja uudet sisällöt voidaan samoin palauttaa markkinoinnin automaatioalustoille, kuten HubSpot, Salesforce tai Microsoft Customer Insights. Näin saadaan hyperpersonoituja ja ajoitettuja markkinointitoimia, jotka tukevat asiakkaan ostopolkua juuri oikealla hetkellä.

Tehoäly voi käyttää analysoinnin lähteenä myyjien ja ostajien dialogia, josta yleensä syntyy dokumentaatiota, CRM-kirjauksia, kvalitatiivista haastatteluaineistoa. Tämän vuorovaikutuksen aikana syntyy ostosignaaleja, ostoaietietoa ja päättäjätietoa kuin huomaamatta – sekä myyjän kirjaamisten että ostajan käyttäytymisen myötä. Tekoäly hyödyntää tätä dokumentoitua tietoa ABM-markkinoinnin sisältölähteinä ja auttaa kehittämään kaupallista prosessia tavalla, joka ei ole aiemmin ollut mahdollista.

Eri kohtaamispisteistä kerätyn kvalitatiivisen datan analysointi ABM-markkinointia varten

1. Analysoi asiakashaastattelut ja segmentoi

Aloita analysoimalla asiakashaastattelujen ja CRM-kirjausten kvalitatiivinen data tekoälyn avulla. Hyödynnä AI:ta tunnistamaan keskeiset kipupisteet ja tarpeet, jotka auttavat yleisön segmentoinnissa. Tämä luo pohjan tarkasti kohdennetuille ja vaikuttaville markkinointikampanjoille.

2. Tunnista uusia ostajapersoonia

AI voi analysoida CRM-tietoja ja asiakashaastatteluja tunnistaakseen eri roolihenkilöitä ja päätöksentekijöitä ostoprosessissa. Tämä tieto auttaa tunnistamaan mahdollisia uusia ostajapersoonia ja räätälöimään viestit heille oikein.

3. Hyödynnä ostoaietietoa liidien priorisoinnissa

Tekoäly analysoi CRM-kirjauksista löytyvää ostoaietietoa, mikä auttaa priorisoimaan liidejä ja ohjaamaan resurssit tehokkaammin niihin liideihin, joilla on suurin todennäköisyys edetä ostoprosessissa. Tämä parantaa markkinoinnin ROI:ta ja lisää myynnin tehokkuutta.

4. Muunna asiakaslupausta ostajapersoonittain ja ostoprosessin vaiheittain

AI:n avulla voit muuntaa asiakaslupauksen ja ydinviestit eri ostajapersoonien ja ostoprosessin vaiheiden mukaan. Tämä mahdollistaa sen, että jokainen viesti resonoi juuri kyseisen ostajapersoonan kanssa, mikä parantaa viestien osuvuutta ja kampanjoiden vaikuttavuutta.

5. Luo personoituja sisältöjä nurturointimarkkinointiin

Hyödynnä tekoälyä luomaan hyperpersonoituja nurturointikampanjoita, jotka mukautuvat reaaliaikaisesti liidien käyttäytymisen ja ostoaietiedon, esimerkiksi aikaikkunatiedon perusteella. Voit automatisoida kampanjat eri kanavissa, kuten sähköposti, IP-kohdennus ja ohjelmallinen ostaminen, jolloin viestit tavoittavat oikeat henkilöt oikealla hetkellä.

6. Automatisoi seurantaviestit ja optimoi ajoitus

AI voi automatisoida seurantaviestien lähettämisen asiakkaan käyttäytymisen ja vuorovaikutuksen perusteella. Tekoäly varmistaa, että seurantaviestit lähetetään oikeaan aikaan, jolloin ne ovat mahdollisimman vaikuttavia. Viestejä voidaan lähettää eri kanavissa, kuten sähköposti ja IP-kohdennus, ja niiden ajoitusta voidaan optimoida reaaliajassa.

Teksti: Kimmo Luoma, MicroMedia Oy

Complex Sales & AI – Myynnin keräämä data B2B-markkinoinnissa

Posted in B2Bmarkkinointi, Complex Sales, Intent Data, sisältömarkkinointi by

Myynnin kohtaamispisteistä kerätty tieto on vielä hyödyntämätön resurssi, etenkin Complex Sales -ympäristössä. Moni markkinointijohtaja kuitenkin tuskailee sen kanssa, miten tämä myynnistä kerätty laadullinen tieto voidaan analysoida tehokkaasti ja hyödyntää esimerksi GoToMarket-suunnittelussa.

Complex sales -myynnissä asiakkaiden ostoprosessit ovat usein pitkiä ja niihin vaikuttaa useita sidosryhmiä ja muuttujia. Asiakkaat liikkuvat eri vaiheiden välillä edestakaisin ja päätöksenteko saattaa kestää kuukausia, ellei jopa vuosia. Myyntitiimi kerää valtavasti laadullista tietoa asiakkaiden tarpeista, huolista ja tavoitteista erilaisissa kohtaamisissa, tapaamisissa, haastatteluissa ja CRM-kirjauksissa. Tämä tieto on kuitenkin usein hajanaista ja vaikeasti hyödynnettävää markkinoinnin näkökulmasta.

Monet markkinointitiimit kokevat haasteeksi sen, miten myynnin keräämää dataa voisi analysoida tehokkaasti ja yhdistää osaksi markkinoinnin suunnittelua. Laadullinen tieto saattaa olla monimuotoista ja sen hyödyntäminen vaatii erityisiä analyysimenetelmiä, joita perinteiset raportointityökalut eivät välttämättä tue.

Tekoäly ja koneoppiminen tarjoavat ratkaisun myynnin kohtaamispisteistä kerätyn laadullisen tiedon tehokkaaseen analysointiin. Tekoäly pystyy käsittelemään suuria määriä monimuotoista dataa, kuten asiakastapaamisten kirjauksia, haastatteluista saatuja muistiinpanoja ja CRM-tietoja, ja löytämään sieltä segmenttejä, trendejä, yhteyksiä ja piilotettuja ostosignaaleja.

5 konkreettista käyttötapausta B2B-myynnin kohtaamispisteistä kerätyn laadullisen datan analysointiin

1. Mitä yhteisiä teemoja ja haasteita asiakkaat mainitsevat?

Tekoäly voi analysoida CRM-järjestelmään kirjattuja asiakastapaamisia ja haastatteluita tunnistaakseen toistuvia teemoja ja haasteita. Tämä auttaa markkinointitiimiä luomaan sisältöä, joka vastaa näihin tarpeisiin ja puhuttelee asiakkaita heidän kipupisteissään.

2. Miten asiakastarpeet eroavat eri segmenteissä?

Tekoälyllä voit segmentointianalyysin avulla selvittää, miten eri asiakasryhmien tarpeet ja huolenaiheet eroavat toisistaan. Näin markkinointitiimi voi kohdentaa viestintänsä tehokkaammin kullekin segmentille.

3. Asiakashaastatteluiden sentimenttianalyysi

Analysoi asiakashaastatteluiden muistiinpanot tekoälyn avulla selvittääksesi asiakkaiden tunteet ja suhtautumisen yrityksen ratkaisuihin. Positiivinen sentimentti voi antaa vinkkejä siitä, mitkä ratkaisut tai palvelut ovat erityisen kiinnostavia, kun taas negatiiviset kommentit kertovat kehityskohteista.

4. Ostopolun vaiheiden tunnistaminen

Analysoi asiakkaiden CRM-kirjauksia ja kartoita, missä vaiheessa ostopolkua asiakas tällä hetkellä on. Tämän avulla markkinointitiimi voi kohdentaa viestinnän oikea-aikaisesti ja tarjota sisältöä, joka auttaa asiakasta siirtymään seuraavaan vaiheeseen.

5. Mitkä asiakkaat osoittavat valmiutta edetä seuraavaan vaiheeseen?

Tekoäly voi analysoida eri asiakkaiden kanssa käytyjä keskusteluja ja tunnistaa ne asiakkaat, jotka ovat valmiita etenemään ostoprosessissa. Tämä mahdollistaa sen, että markkinointi voi kohdentaa viestinsä oikeaan aikaan ja tukea asiakasta ostopäätöksessä.

Tekoälyn hyödyntäminen myynnin kohtaamispisteistä kerätyn ostoaietiedon analysoinnissa on avain tehokkaampaan ja asiakaslähtöisempään markkinointiin, erityisesti Complex sales -ympäristössä. Myynnin keräämä data on arvokasta, mutta vasta tekoälyn avulla siitä saadaan irti kaikki se potentiaali, joka voi auttaa markkinointia saavuttamaan parempia tuloksia ja tukemaan asiakasta ostoprosessin eri vaiheissa.

Teksti: Kimmo Luoma, MicroMedia

Siitä tuli henkilökohtaista

Posted in ABM, AI, Complex Sales, Ostoaietieto, sisältömarkkinointi by

AI personoi skaalassa.

Se mahdollistaa ultrapersonoinnin, jossa asiakasdataa, CRM-tietoja ja myyntitiimin tekemiä kirjauksia analysoimalla mukautetaan viestit vastaamaan yksittäisen päättäjän ajankohtaisia haasteita ja ostoprosessin vaihetta. Se mikä aikaisemmin ei ollut mahdollista aikataulu- tai kustannussyistä, on nyt tekoälyn käytön arkipäivää.

Monimutkaisessa Complex Sales-myyntiprosessissa on useita kohtaamispisteitä eri päätöksentekijöiden kanssa, ja AI pystyy analysoimaan näistä tehdyt kirjaukset tuottaakseen arvokkaita oivalluksia, insightia ja ostoaietietoa sekä B2B-markkinoinnille että -myynnille. Tämä synkronointi takaa, että päättäjäkohtaisesti personoidut, eri kanavissa julkaistut markkinointiviestit tukevat myyntiprosessia ja ovat linjassa päättäjän kuvaamien ongelmien ja tarpeiden kanssa

Esimerkki: AI voi analysoida CRM-järjestelmään tallennettua haastatteludataa ja tunnistaa, mitkä argumentit ovat tehonneet tiettyihin asiakkaisiin. Markkinointitiimi voi sitten luoda sisältöjä, jotka vahvistavat näitä myyntiargumentteja, ja auttaa asiakasta siirtymään ostoprosessissa eteenpäin.

Anna tekoälyn tehdä seuraavat työt päättäjittäin:

  1. Dokumentaation analyysi: Päättäjään liittyvät CRM-kirjaukset ja haastattelutiedot asiakastarpeen ja ostoprosessin vaiheen tunnistamiseksi
  2. Myyntiargumenttien suunnittelu: AI luo personoituja viestejä päättäjittäin. Ne perustuvat hänen kanssaan käytyihin keskusteluihin ja niistä tehtyihin litterointeihin ja kirjauksiin
  3. Personoidut markkinoinnin nurturointiviestit: AI hyödyntää CRM:ään tallennettuja tietoja ja haastattelutuloksia rakentaakseen automaattisia nurturointi-kampanjoita, jotka pohjatuvat päättäjän tarpeisiin, ostomaturiteettiin ja ostoprosessin vaiheiseen.
  4. CTA-optimointi: Kehotteet (CTA) päättäjäkohtaisesti hyödyntäen CRM- ja haastatteludataa
  5. Dynaaminen segmentointi ja markkinointilistat: Teköaly arvioi liidin lämpötilan tai pisteytyksen ja pitää sen ostoprosessin vaiheiden mukaisella markkinointilistalla.
  6. Liidien priorisointi: AI analysoi CRM-kirjauksia ja asiakashaastatteluita tunnistaakseen mitkä liidit ovat valmiimpia etenemään ostopolulla.

Teksti: Kimmo Luoma, MicroMedia

Asiakashäive ja B2B-myynti

Posted in B2B, B2Bmarkkinointi, Complex Sales, Intent Data, Myynti, Ostoaietieto, Sales Enablement by

Vaikka B2B-ostajan onkin vaikea olla poistumatta stealth modesta, häivetilasta, ostoprosessia aloittaessaan, niin syntyneiden ostosignaalien avulla ei Complex Sales-yrityksen myyntiä ja markkinointia vielä oikeasti kohdenneta tai johdeta. WWW-analytiikan, ostoaietietopalveluiden, ennakoivan analytiikan tai liidipisteytyksen tuottama, käyttäytymiseen pohjautuva tieto ei vain kerro riittävästi asiakkaan todellisista tarpeista, hankkeista ja ennen kaikkea niiden aikatauluista.

Prosessin seuraavan vaiheen, myynnin tai erillisen sales enablement/SDR-toiminnon, ensisijainen tavoite onkin BANT-haastatteluin selvittää ja lukita aikataulutietoja: milloin aloitetaan vaihtoehtojen selvittäminen, koska tarjouspyynnöt jätetään, koska on lopullisten päätösten aika. Muut BANT-kriteerit ovat sekundäärisiä tässä vaiheessa – toki kuitenkin kartoitettavia asioita.

Vain tunnistettujen aikataulutietojen avulla on mahdollista johtaa sekä B2B-myynnin että markkinoinnin toimenpiteitä. Myyntiorganisaation tulevia kontaktointeja ja markkinoinnin käynnistämiä asiakkaan päätösaikataulun mukaan ajastettuja toimenpiteitä eri kanavissa (drip-emailit, IP-kohdennettu display jne).

Vähennä asiakashäivettä. Ohjeet BANT-lukituksen hyödyntämiseen

1. Laajenna myyntiprosessi myös ostoaietiedon ja aikataulutiedon keräämisen tavoittein

Myynnin/sales enablement/SDR-tiimin kontaktoinnin ensimmäinen tavoite on kerätä hankkeiden aikatauluinformaatiota vähintään vuosineljänneksen tarkkuudella ja dokumentoida se CRM-työkaluun. Lisäksi heidän tehtävänään on luoda sovitut CRM-taskit ja/tai käynnistää sekvenssit tai työnkulut, esimerkiksi prospektiyrityksen päätösaikataulun mukaan ajastetut markkinointiautomaation viestit päättäjille, vaikuttajille ja asiantuntijoille.

2. Varmista CRM-työkalujen käytettävyys tietojen dokumentointiin

Monesti isoin haaste kerätyn tiedon hyödyntämiseen liittyy soveltumattomiin CRM-työkaluihin. Pidä huoli, että esimerksi accountin  tai oppon alla on kentät päätösaikataulutietojen kirjaamiseen. Vuosineljänneksen taso riittää hyvin esimerkiksi alasvetovalikkona.

3. Suunnittele & käynnistä markkinoinnin automaatiot päätösaikataulusta johdettuna

Suurehko muutos B2B-markkinoinnin tyypillisessä liidit myynnille-toimintamalliin verrattuna. Suunnittele ja viritä markkinointiautomaation työnkulut ja sekvenssit siten, että ne virittyvät tunnistetusta, tulevasta päätösajankohdasta käsin kohti nykyhetkeä. Millainen on esimerkiksi markkinoinnin workflow, jos päätös tehdään 24 kk päästä? Miten siinä aikataulutetaan erilaiset viestejä, sisältöjä ja kehotteita (CTA), esimerkiksi asiakasreferenssejä tai videoita.

Teksti: Kimmo Luoma, MicroMedia

GTM-suunnittelu, ostoaietieto ja AI

Posted in AI, B2B, B2Bmarkkinointi, Complex Sales, Go-To-Market, Liidit, Markkinointi, Ostoaietieto by

Go-to-Market (GTM) -suunnittelu on kriittinen prosessi B2B-yrityksille, jotka haluavat menestyä uusilla markkinoilla ja tuotteilla tai kehittää nykyistä liiketoimintaansa. Erityisen tärkeää se on ns. Complex Sales-yrityksille. Yksi tehokkaimmista tavoista parantaa GTM-strategiaa on analysoida jo kerättyä ja dokumentoitua ostoaietietoa AI-työkaluin. Dokumentoitu ostoaietieto on arvokas resurssi, joka voi merkittävästi parantaa B2B-yrityksen GTM-suunnittelua.

GTM-suunnittelu AI-työkaluin:

1. Tee datainventaari

Valitse tarjooma tai segmentti, jota analysoit. Kerää 2-3 vuoden ajalta kaikki haastatteluaineistot ja CRM-kirjaukset joita analyysin kohteeseen liittyy.  HUOM! litteroi myös mahdolliset audiot. Varmista, että vastausdatassa on mukana myös taustamuuttujia: toimiala, kokoluokka, liikevaihdon kehitys, sijainti, tms.

2. Tiukenna segmentointia ja ICP-profiilia

Millainen on parhaan potentiaalin profiili? Analysoi asiakastapaamiseen, tarjoukseen ja kauppaan johtaneita keskusteluja. Mitä yhteisiä piirteitä AI löytää?  Nouseeko jotakin demografisia yhteneväisyyksiä esille? Olet ehkä tehnyt myyntiä ja markkinointia varten Ideal Customer Profile-määrityksen. Miten AI täydentää tätä vastausdataa analysoituaan?

3. Täsmennä myyntiargumentaatio ja -viestit

Analysoi koko vastausdataa, myös jatkosta tai tarjotusta CTA:sta kieltäytyneiden osalta. Miten heidän vastauksensa eroavat myönteisesti vastanneista? Mitä yhteisiä tekijöitä löytyy kieltäytymisistä, ja miten niitä voi käyttää viestien ja argumenttien parantamiseen? Tunnista AI:n avulla tärkeimmät syyt kieltäytymisiin ja säädä myyntiargumentteja vastaavasti. Hyödynnä vastauksista saatua tietoa parantaaksesi sekä suoria myyntiväittämiä että tukimateriaaleja, kuten esityksiä ja markkinointimateriaaleja.

4. Tuota markkinointisisällöt ja -konseptit

Vastausdatasta löydetyt aineistot, kuten avainsanat, trendit ja demografiset tiedot, tarjoavat arvokasta materiaalia infograafien ja muiden visuaalisten sisältöjen luomiseen sekä aineksia esimerkiksi blogitekstejä, artikkeleita ja kokonaisia markkinoinnin luovia konsepteja varten. Lisäksi voit hyödyntää vastausdataa hakukonenäkyvyyttä optimoidessasi. Voit myös AI avulla seurata jatkuvasti kampanjoiden tuloksia ja optimoida sisältöstrategiaasi.

5. Tunnista latentit ostoaikeet

AI:n avulla voit analysoida suuria määriä vastausdataa tehokkaasti ja nopeasti. Eksplisiittisten hankkeiden ja tarpeiden lisäksi vastausdata sisältää usein piileviä tarpeita, joita asiakkaat eivät suoraan ilmaise. AI voi tunnistaa nämä latentit tarpeet analysoimalla dataa syvällisesti ja löytämällä yhteyksiä, joita perinteiset analyysimenetelmät eivät havaitse. Maksimoit siis vastausdatan arvon keräämällä ostoaietietoa ostoprosessin eri vaiheista.

6. Täydennä analyysi kvantitatiivisella analytiikalla

Yhdistä analyysiin esimerkiksi hakukonekäyttäytymiseen pohjautuvaa dataa. Voit jatkojalostaa kaikkia yllämainittuja tavoitteenasi esimerkiksi asiakaskokemuksen parantaminen eri asiakaskohtaamispisteissä tai digitaalisten kanavien konversio-optimointi.

Teksti: Kimmo Luoma, MicroMedia

Näe ostoprosessin tuolle puolen – Ostoaietieto B2B-markkinoinnissa

Posted in ABM, B2B, B2Bmarkkinointi, Complex Sales, Go-To-Market, Intent Data, Ostoaietieto, sisältömarkkinointi by

Myynnin kohtaamispisteistä (keskustelut, tapaamiset, haastattelut) kerätty kvalitatiivinen ostoaietieto täydentää oivallisesti markkinoinnin keräämää, yleensä kvantitatiivista dataa. Oikein kerätty ja CRM-dokumentoitu ostoaietieto tarjoaa markkinoinnille laajemman ja syvemmän kuvan Ideal Customer Profile -yrityksistä. Se mahdollistaa entistä tarkemmin sisällöllisesti ja ajallisesti kohdennetut ABM-viestit ja CTA:t. Kerätty ostoaietieto antaa mahdollisuuden nähdä kohderyhmän yritysten ostoprosessien alkupäähän, vaiheisiin ennen tiedonkeräämiseen ja vaihtoehtojen vertailuun siirtymistä. Vaiheisiin ennen digitaalisten jalanjälkien syntyä.

Kerätyn ostoaietiedon hyödyntäminen B2B-markkinoinnissa:

1. Go-To-Market-suunnittelu

Hankintojen valinta- ja päätöskriteerit, toivotut materiaalit ja niiden formaatit, tiedonkeruun kanavat, tarjooman fit markkinan toiveiden kanssa.

2. Ostajapersoonien tai ICP-kriteerien täydentäminen

Myyntihankkeissa tunnistetut uudet roolit: vaikuttajat, asiantuntijat ja päättäjät. Näiden mittarit ja ostamisen ajurit.

3. Segmentoinnin tarkentaminen

Kenellä viestit ovat resonoineet parhaiten? Mitkä ovat demografiset ym. kriteerit parhaan myyntiprosessin konversion tarjonneilla yrityksillä?

4. Sisältömarkkinoinnin materiaalien tuotanto

Hyvällä n-määrällä suoritetut keskustelut mahdollistavat vastausten analysoinnin ja löydösten tarjoilun esimerkiksi oppaina ja infograafeina sisältömarkkinoinnin käyttöön.

5. Account-Based marketing

ABM-markkinoinnin kohdentaminen kerätyn ostoaietiedon perusteella, kohdentamisen kriteerinä esimerkiksi tunnistettu hanketieto ja sen päätösaikataulu.

6. Liidipisteytys

Myynnin kohtaamispisteistä kerättu ostoaietieto, asiakas-insight, voi tuoda esille sellaista informaatiota, joka nostaa tai laskee myynnin todennäköisyyttä. Tämä tieto voi olla syötteenä markkinointiautomaation liidipisteytyksen muutoksille.

7. Kilpailijatieto ja teknologiapreferenssit

Tyypillistä ostoaietietoa, jota myynti kerää käymissään keskusteluissa. Tämän tiedon CRM-kirjaaminen on suhteellisen yleistä, joten tietoa on tarjolla.

8. Ennakoiva analytiikka

Kerätty ostoaietieto ristiinajettuna esimerkiksi haastateltujen yritysten taustatietojen (toimiala, koko, sijainti jne) kanssa tarjoaa jo useissa CRM-työkaluissa automaattisia, prediktiivisen analytiikan tuloksia ja ennusteita.

9. Bränditunnettuuden mittaaminen

Yksinkertainen asia, joka on helppo kysyä ja todentaa kaikissa myynnin kohtaamispisteissä. Miten yritys tunnetaan? Yksi kenttä lisää CRM-työkaluun ja tutkimus on valmiina jatkuvaan käyttöön.

10. AI-analysointi: trendien, murtokohtien tunnistaminen kerätystä ostoaietiedosta

Kvalitatiivisen haastatteluaineiston AI-analysointi auttaa tunnistamaan uusia segmenttejä, ostajapersoonia ja ostoprosessien vaiheita. Isojenkin CRM-aineistojen analysointi tuo näkyville trendejä ja murtokohtia, joita voidaan hyödyntää entistä kohdennetumman B2B-markkinoinnin suunnittelussa.

Teksti: Kimmo Luoma, MicroMedia