Tag Archives: ai-analyysi

Myynnin AAA-luokitus (ei ole AI, Analytiikka, Agentit)

Posted in AI, B2Bmarkkinointi, Complex Sales, Liidit, Myynti, Ostoaietieto, Sales Enablement by

Vaan: Asenne+AI, Ajattelu+Analytiikka ja Ajankäyttö+Agentit

B2B-myynnissä elää juuri nyt suosittu harha: kuvitellaan, että uudet AI-työkalut ja -agentit nostavat myynnin tasoa itsestään. Eivät nosta. Markkina rakastaa työkaluja enemmän kuin se ymmärtää myyntiä, ja juuri siksi keskustelu karkaa liian helposti AI:hin, agentteihin ja analytiikkaan. Ne ovat näkyviä, demonstroitavia ja helposti hankittavia. Paljon vaikeampaa on puhua siitä, että myynti on edelleen ennen kaikkea ammattitaito-ongelma. Myyntisoftaa on mukavampi hankkia kuin suunnitella ja implementoida myynnin uutta pelikirjaa.

Tästä syntyy väärä järjestys. B2B-myynti ottaa käyttöön AI:ta, agentteja ja analytiikkaa ja kuvittelee kehittävänsä myyntiä, vaikka se saattaa todellisuudessa vain kiihdyttää vanhaa tekemistä. Jos asenne on väärä, AI:sta tulee mukavuustyökalu. Jos ajattelu on ohutta, analytiikka tuottaa lisää raportointia ilman parempaa tulkintaa. Jos ajankäyttö on sekavaa, agentit tuovat vain lisää hälytyksiä. Teknologia ei siis automaattisesti paranna myyntiä. Se vahvistaa sitä, mitä organisaatiossa jo on. AI ei ole oikopolku laiskoille, agentit eivät korvaa kurinalaisuutta eikä analytiikka korvaa ajattelua. Tämä ei tarkoita teknologiavastaisuutta. Päinvastoin. Työkalut kuten HubSpot Prospecting Agent, Tracklution ja n8n voivat olla erittäin hyödyllisiä arjessa. Mutta niiden arvo syntyy vasta silloin, kun ne ankkuroidaan oikeaan myyntitapaan.

Siksi myynnin AAA-luokitus ei synny kolmesta teknologiasta vaan kahdesta toisiaan vahvistavasta kerroksesta: asenne + AI, ajattelu + analytiikka, ajankäyttö + agentit. Ensimmäinen yhdistelmä, asenne + AI, ratkaisee käytetäänkö teknologiaa mukavuuteen vai kilpailuetuun. Oikeassa yhdistelmässä AI vahvistaa uteliaisuutta, työn laatua, proaktiivisuutta ja uuden oppimista. Se ei ole vain kirjoituskone, vaan tapa oppia nopeammin, valmistautua paremmin ja hyödyntää uutta tietoa ennen kilpailijaa. Toinen yhdistelmä, ajattelu + analytiikka, on se kohta, jossa data alkaa tuottaa oikeaa kilpailuetua. Analytiikan tehtävä ei ole lisätä raportteja vaan vahvistaa ajattelun loopia: mitä markkinassa tapahtuu, mitä siitä opitaan, mitä tehdään seuraavaksi ja miten tulokset vahvistavat seuraavaa päätöstä. Kun tämä loop toimii, analytiikka ei ole taustajärjestelmä vaan kilpailuedun vahvistin. Kolmas yhdistelmä, ajankäyttö + agentit, on ehkä konkreettisin. Agenttien tehtävä ei ole täyttää päivää lisää hälytyksillä, vaan ottaa turha työ pois myyjän pöydältä. Kun rutiinit, muistutukset, datan kokoaminen ja seuranta siirtyvät agenteille, myyjä voi keskittyä olennaiseen: asiakkaan ymmärtämiseen, oikeisiin keskusteluihin ja arvon tuottamiseen

5 askelta kohti AAA-myyntiä

1. Lopeta työkalujen ostaminen oireisiin, joita et ole edes määritellyt

Liian moni myyntiorganisaatio ostaa AI:ta, agenteja ja analytiikkaa ennen kuin se osaa sanoa, mikä myynnissä oikeasti on rikki. Ongelma ei välttämättä ole liidien määrä, näkyvyyden puute tai hidas outreach, vaan esimerkiksi se, että myyjät eivät valmistaudu kunnolla, eivät osaa priorisoida asiakkaita tai käyttävät aikansa väärin. Jos tätä ei nimetä ensin, uusi teknologia ei ratkaise mitään olennaista. Se vain antaa modernimman käyttöliittymän vanhalle ongelmalle.

2. Pakota AI tekemään myyjistä fiksumpia ennen kuin annat sen tehdä heistä nopeampia

Useimmissa organisaatioissa AI otetaan käyttöön sähköpostien, viestien ja follow-upien kirjoittamiseen. Se on väärä aloituspiste. Jos myyjä ei ymmärrä asiakkaan tilannetta, AI ei korjaa sitä, se vain pakkaa huonon ajattelun siistimpään muotoon. Parempi käyttötapa on tämä: AI tekee account-briefin, tiivistää historian, ehdottaa hypoteesit ja nostaa esiin sen, mitä myyjän pitäisi ymmärtää ennen kuin hän kirjoittaa sanaakaan asiakkaalle.

3. Rakenna analytiikasta suljettu oppimissilmukka, ei johtoryhmän koriste-esinettä

Analytiikka ei ole arvokasta siksi, että se näyttää lisää dataa. Se on arvokasta vasta silloin, kun siitä seuraa parempi tulkinta, parempi päätös ja lopulta parempi lopputulos. Käytännössä tämä tarkoittaa, että jokaisesta merkittävästä signaalista pitäisi pystyä vastaamaan neljään kysymykseen: mitä näimme, mitä ajattelimme siitä, mitä teimme ja oliko tulkinta oikea. Jos tätä silmukkaa ei ole, dashboard ei ole kilpailuetu. Se on kallis tapa näyttää siltä, että jotain johdetaan.

4. Siirrä agenteille kaikki, mikä ei vaadi kaupallista harkintaa

Agenttien tarkoitus ei ole tehdä myyjästä automaattia, vaan poistaa myyjän työpäivästä kaikki se, mikä ei tuota asiakkaalle arvoa. Briefien kokoaminen, muistutukset, tiedon kerääminen, vanhojen diilien herättelylistat ja rutiiniseuranta kuuluvat koneelle, eivät myyjän parhaalle ajalle. Mutta tässä ei ole oikotietä: agentti ei päätä, mikä on oikea kulma asiakkaalle, milloin kannattaa painaa päälle ja milloin vetäytyä. Jos agentti tekee myös tämän, organisaatio on ulkoistanut juuri sen osan myynnistä, jossa erot oikeasti syntyvät.

5. Lopeta AI:n menestyksen mittaaminen kiireen määrällä

Jos mittaatte viestimääriä, käyttöastetta, promptien lukumäärää tai hälytysten määrää, mittaatte koneiston aktiivisuutta, ette myynnin laatua. Paljon hyödyllisempi kysymys on tämä: paraniko myyjän valmistautuminen, parantuiko account-valinta, terävöityikö keskustelun laatu ja vapautuiko aikaa asiakkaalle tuotettavaan arvoon? Teknologia ei tuo kilpailuetua siksi, että sitä käytetään

Teksti: Kimmo Luoma, MicroMedia Oy

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

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

Syy vierailla Exceleiden hautausmaalla

Posted in AI, B2B, B2Bmarkkinointi, Intent Data, Myynti, Ostoaietieto, sisältömarkkinointi by

Dataa Exceleiden hautausmaalla.

CRM-kirjaukset ja -raportit, GTM-haastattelut, kartoituskampanjoiden haastatteluaineisto, buukkisoittojen vastausdata, win/loss-analyysien vastaukset jne. Yleisesti ottaen kaikki kvalitatiivinen haastatteluaineisto, business insight, jota on kerätty eri tavoin, eri käyttötarkoituksiin, eri asiakaskohtaamispisteissä. Varsinaisen käyttötarkoituksensa ja -hetkensä jälkeen hylätyt tiedostot maatuvat jossakin pilven reunalla, Exceleiden hautausmaalla ja hautarauhastaan nauttien.

Tällaista kvalitatiivista dataa on yleensä hengästyttävä n-määrä, joka siitäkin syystä jää hyödyntämättä. Tehokkaimmankaan myynti-tai markkinointijohtajan tai tiiminsä aika ei riitä kaiken aineiston läpikäyntiin ja analysointiin, vaikka vaisto sanookin, että sieltä olisi tehtävissä löytöjä esimerkiksi myyntiargumentaation tai segmentoinnin parannuksiin. Vaikka tiimissä olisi mukana Excel-velhojakin.

AI muutti tämän asetelman. Ja palautti isosti arvoa sekä aikaisemmin kerätylle että tulevissa aktiviteeteissa kerättävälle datalle. Asetelma kääntyi toisinpäin; Mitä enemmän vastausdataa, sen parempi. Nyt on mahdollista analysoida isoja n-määriä generatiivisen AI:n avulla, hyvin suunnitelluilla prompteilla. Helposti, kenen tahansa toimesta ja lähes reaaliajassa. Vihdoinkin voi olla data-driven, tehdä korjaavia ja ohjaavia toimenpiteitä AI:n opastamana nopealla vasteajalla. Myyntiargumenttien viilaaminen vastausdataan pohjautuen, päätös- ja valintakriteerien selvittäminen, uusien ostajapersoonien tunnistaminen, ICP-profiilien täsmentäminen, ostoprosessin eri vaiheiden mukaisten viestien ja niiden markkinointisisältöjen ja -konseptien tuottaminen, markkinointiautomaation työnkulkujen käynnistäminen vastausdataan pohjautuen jne. Käyttötapauksia riittää.

Tekoälyn impakti ja sen tarjoamat muutokset saadaan käyttöön jo yksittäisen taktisen kampanjan aikana, jolloin tehoja saadaan välittömästi esimerkiksi myyntiputken parantuneena konversiona.

Nyt on aika tehdä tehdä AI-interventio Exceleiden hautausmaalle ja rikkoa datan hautarauha!

Askelmerkit interventioon, 6T-malli:

1. Tee datainventaari

Valitse tarjooma tai segmentti, jota analysoit. Kerää 2-3 vuoden ajalta kaikki haastatteluaineistot, 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 kieltäytyneitä.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