Automaatiosi pyörii, eikä kukaan tiedä, miten se toimii

Pyydä markkinointitiimiä selittämään, miten heidän omat markkinoinnin automaation työnkulkunsa toimivat. Anna tulla, minä odotan. En tarkoita ylätason kuvausta, jossa joku kertoo, mitä niiden pitäisi tehdä, vaan koneiston taustalla olevaa toimintalogiikkaa.

Osaatko vastata, mikä käynnistää tämän sarjan? Tai kuka rakensi tämän reitityssäännön ja miksi? Entä mitä tapahtuu, kun yhteyshenkilö kuuluu samanaikaisesti kahteen segmenttiin? Ei ehkä ole yllättävää kuulla, että saat yksityiskohtaisten vastausten sijaan useammin hämmentyneitä katseita. Yksinkertaisesti sanottuna parempi tapa on olemassa. 

Trilliadin data- ja teknologiapalveluiden johtaja Andrea Tarrell on työskennellyt koko uransa markkinoinnin ja liikevaihtoteknologian risteyskohdassa, ja hän on nähnyt tämän tapahtuvan useammin kuin pystyy laskemaan. 

Tarrell työskentelee B2B-organisaatioiden kanssa, jotka pyrkivät saamaan arvoa käyttöön ottamistaan alustoista. Kun keskustelut järjestelmäsiirrosta alkavat, tiimeissä toistuu yksi yhteinen piirre. Hän kertoo, ettei ole epätavallista, että tiimi kommentoi olemassa olevien automaatioiden toiminnallisuutta järjestelmäsiirron yhteydessä.

Emme oikeastaan edes tiedä, miten tämä toimii. Tämä vain pyöri taustalla, eikä kukaan oikein tiedä, miten se luotiin, kuka sen rakensi tai mitä se tekee.

Tämä ei ole pieni ongelma. Ja kun tekoälyn käyttöönotto kiihtyy, siitä on tulossa paljon suurempi ongelma.

Koneiston haamu

Hänen kokemuksensa tiivistää monien kypsien markkinointiorganisaatioiden toiminnallisen todellisuuden. Ei siksi, että niitä pyörittävät tiimit olisivat huolimattomia, vaan pikemminkin automaatioiden rakentamistavan vuoksi. 

Logiikkaa, haarautuvia sarjoja, poissulkulistoja ja liidien reitityssääntöjä kertyy samalla tavalla kuin vanhoihin taloihin kertyy johtoja. Ne toimivat pääosin, mutta harvempi ihminen ymmärtää niitä kuin kukaan haluaisi myöntää. 

Markkinoinnin automaatio on ollut valtavirtaa jo reilusti yli vuosikymmenen ajan. Useimmilla kypsillä B2B-markkinointiorganisaatioilla on käytössään jokin markkinoinnin automaation työnkulku tai ohjelma, joka on ollut käynnissä vuosia. 

Mutta jos hoivaussarja menee vikaan, joku huomaa lopulta konversioasteen laskun ja alkaa selvittää asiaa. Nyt tekoäly muuttaa valumavaikutuksia huomattavasti.

Kun organisaatiot alkavat kerrostaa tekoälypohjaista pisteytystä, rikastamista tai agenttiohjattua yhteydenottoa näiden järjestelmien päälle, ne eivät ainoastaan lisää uusia ominaisuuksia. 

Ne vahvistavat kaikkea niiden alla jo olevaa logiikkaa. Selkeät syötteet, harkittu segmentointi ja hyvin suunnitellut reitityssäännöt tuottavat nopeampia ja täsmällisempiä tuloksia.

Hajanaiset tiedot, perityt oletukset ja unohdettu poissulkulogiikka vahvistuvat nekin. Tämä on resepti katastrofiin. 

Automaation pyörittämisen kustannukset autopilotilla

Useimmilla tiimeillä on syynsä olla tietämättä, miten heidän markkinoinnin automaationsa toimii. Sen rakentaminen vaati huomattavasti työtä, ja sen rakentaneet ihmiset siirtyivät usein muualle. Organisaation hiljainen tieto lähti heidän mukanaan, mutta järjestelmät jatkoivat toimintaansa. Kenelläkään ei ollut riittävän painavaa syytä palata niiden pariin.

Todelliset kustannukset eivät näy koontinäytöissä. Ne näkyvät järjestelmäsiirtojen aikatauluissa, jotka venyvät kolmesta kuukaudesta lähes kahteen vuoteen.

Tarrell kertoo, että ongelma tulee esiin, kun tiimin on rakennettava kelpuutusprosessi uudelleen ja se huomaa, ettei sillä ole yhteistä määritelmää siitä, mitä kelpuutettu tarkoittaa. Se näkyy myös tekoälypiloteissa, jotka tuottavat vaikuttavia esittelyjä mutta eivät muutu myyntiputkeksi, koska taustalla olevat tiedot ovat epäluotettavia.

Ongelma kasautuu tiimien välillä. Trilliadin vuoden 2025 kestävän kasvun tutkimuksessa havaittiin, että 44 % kasvujohtajista pitää markkinoinnin, myynnin ja asiakasmenestyksen välisen koordinaation puutetta suurimpana yksittäisenä esteenä. Taustalla toimiva automaatio ei luo tiimien tarvitsemaa yhteensovittamista. Monissa tapauksissa se jopa vahvistaa siiloja.

Dataongelma ulottuu organisaatiokaavioita syvemmälle. Kun data sijaitsee toisistaan irrallisissa järjestelmissä, sitä ei voida hyödyntää koko asiakaspolun aikana yhtenäisten kokemusten luomiseen tai kasvutiimien koordinoitujen toimien tukemiseen.

Sama tutkimus osoitti, että 40 % organisaatioista käyttää dataansa edelleen vain hankintaan, mikä tarkoittaa, ettei merkittävä osa niistä aktivoi dataa lainkaan koko elinkaaren aikana.

Tiimeille, jotka toivovat voivansa käyttää tekoälyä räätälöityjen kokemusten tuottamiseen, älykkäiden oivallusten esiin tuomiseen tai toimintojen sujuvoittamiseen alusta loppuun, tämä on merkittävä puute.

Varsinkin kun 44 % B2B-organisaatioista ilmoittaa Trilliadin oman tutkimuksen mukaan tiimien välisen yhteensopimattomuuden olevan niiden suurin kasvun este. Ja vain 22 % kertoo saavuttaneensa todellisen integraation myynnin, markkinoinnin ja asiakassuccessin välillä.

Tarrellin tiimi Trilliadilla toteutti niin kutsutun myyjäkokemuksen auditoinnin ja arvioi Salesforcea myyntiedustajan näkökulmasta tämän hoitaessa tavallista työpäiväänsä. Tulokset yllättävät ihmiset usein. 

"Mistä he tietävät, mistä etsiä? Miten he järjestävät päivänsä? Tukeeko näyttö mobiilikäyttöä?" hän kysyy.

Nämä ovat perustavanlaatuisia käytettävyyskysymyksiä, joita kukaan ei ollut tullut ajatelleeksi, koska kaikki olettivat alustan toimivan tarkoitetulla tavalla.

Miksi tekoälyn käyttöönotto paljastaa tämän nopeammin kuin mikään muu

Tekoälypilottien epäonnistumiselle on syy. Et voi syyttää malleja. Usein ongelma on siinä, että järjestelmät, joihin ne yhdistetään, eivät ole valmiita. Kielimallille voi antaa erinomaiset ohjeet ja saada silti heikkoja tuloksia. Jos esimerkiksi sen syöttämät CRM-tiedot ovat puutteellisia, kohderyhmien määritelmät epäselviä tai signaalit, joihin sen pitäisi reagoida, on määrittänyt henkilö, joka lähti kaksi vuotta sitten, et ole varsinaisesti varustautunut onnistumiseen. 

Tämän kaavan Tarrell näkee toistuvasti. Organisaatiot kiirehtivät kohti agenttista tekoälyä, autonomisia työnkulkuja ja tekoälyohjattua yhteydenottoa. Ne eivät kuitenkaan ole vielä tarttuneet perustavanlaatuiseen työhön ymmärtää ja puhdistaa jo olemassa olevia tietojaan. Poikkeustapauksia alkaa ilmetä, eikä tiimi pysty selvittämään ongelmia, koska siltä puuttuu selkeä kuva taustalla olevien järjestelmien toiminnasta.

Tekoälyn sijoitetun pääoman tuoton todistaminen ulottuu raportointia pidemmälle. Usein ongelma johtuu data-infrastruktuurista. Trilliadin vuoden 2025 kestävän kasvun tutkimuksessa 42 % vastaajista ilmoitti, että vaikutuksensa mittaaminen liikevaihtoon on heidän suurin haasteensa.

Jos kasvutiimit eivät siis pysty todistamaan nykyisten kampanjoidensa sijoitetun pääoman tuottoa, tekoälyyn käytettyjen investointien yhdistäminen liiketoiminnan tuloksiin on lähes mahdotonta ilman sitä tukevia integroituja datajärjestelmiä.

Tavoitteena on varmistaa, että tekoälysi toimii vankan ja luotettavan tiedon perusteella," Tarrell sanoi. "Ja se vaatii aikaa ja tarkoituksellisuutta.

Työnkulkujen dokumentointi selkokielellä, sen kartoittaminen, mitä kunkin automaation pitäisi tehdä ja tekeekö se sen, sekä datan laadun tarkistaminen ennen uusien työkalujen yhdistämistä ovat kaikki työläitä tehtäviä, jotka eivät näy tekoälymuutoksesta kertovassa ilmoituksessa. Niiden väliin jättävät tiimit rakentavat kuitenkin hiekalle, ja he saavat sen vielä huomata.

Tiimit, jotka tekevät tämän työn ja investoivat aikaa liidistä liikevaihtoon etenevän prosessinsa kartoittamiseen vaihe vaiheelta selkeällä englannin kielellä ennen uuden työkalun käyttöönottoa, etenevät nopeammin toteutusvaiheeseen päästyään.

Tarrellin neuvo on suorasukainen: dokumentoi työnkulut tasolla "mitä haluamme tapahtuvan ja mitä ihmiset tekevät verrattuna siihen, mitä teknologia tekee". Tämä selkeys on kaiken muun edellytys.

Vaikeampi keskustelu omistajuudesta

Tässä ongelmassa on vielä yksi taso. Kun automaatio toimii taustalla riittävän pitkään ilman tarkastelua, se lakkaa kuulumasta kenellekään.

Markkinointitoimintojen asiantuntijasi on saattanut rakentaa sen. Sitten alkuperäinen markkinointijohtaja lähti. Uusi henkilö peri sen ja oppi juuri sen verran, ettei se menisi rikki. Nykyiset markkinoinnin automaatiota käyttävät ihmiset ovat jo kaukana kenestäkään, joka ymmärsi alkuperäisen logiikan. 

Kukaan ei halua koskea siihen, koska on riski rikkoa jotain, mitä ei ymmärrä. Vaihtoehtona on tietenkin jättää se ennalleen ja teeskennellä, että se toimii.

Tämä on yhtä lailla hallinnollinen kuin tekninenkin ongelma. Ja tekoälyn käyttöönotto pakottaa kohtaamaan sen.

Et voi vastuullisesti yhdistää tekoälyagenttia järjestelmään, jota et ymmärrä. Riskiprofiili muuttuu merkittävästi. Dataa käsitellään, jaetaan ja sen perusteella toimitaan. Virheet eivät enää tarkoita sitä, että "konversioaste oli tällä vuosineljänneksellä hieman matala", vaan niistä alkaa tulla jotain vakavampaa.

Tarrell kehystää ratkaisun ketteryyden ja uteliaisuuden ympärille. Hänen mukaansa nämä ovat kaksi taitoa, joita jokainen markkinoija tarvitsee nyt. Ketteryyttä tarkastella, mikä toimii, ja muuttaa nopeasti suuntaa, kun se ei toimi. Uteliaisuutta kysyä jatkuvasti, miksi jokin on niin kuin se on, sen sijaan että peritty logiikka hyväksyttäisiin muuttumattomana.

"Jos et tiedä vastausta, jatka asian selvittämistä, kunnes saat siitä selvyyden", hän sanoi. "Siitä tulee vain yhä tärkeämpää."

Katse seuraaviin 12 kuukauteen

Jos vastaat B2B-organisaation markkinoinnista ja suunnittelet tekoälyn käyttöönottoa seuraavien kahdentoista kuukauden aikana, muutama asia kannattaa tehdä ennen työkalujen arvioinnin aloittamista.

Pyydä jotakuta kartoittamaan nykyinen liidistä liikevaihdoksi -työnkulkusi selkokielellä.

Ei järjestelmäkaaviota, vaan kirjoittakaa se mahdollisimman yksinkertaiseen muotoon. Mitä tapahtuu, kun liidi saapuu? Mikä sitten käynnistää siirron myynnille? Ja mitä tapahtuu, kun liidi ei vastaa? Kuka vastaa asiakaspolun kustakin vaiheesta? Ja missä prosessi hajoaa useimmiten?

Siirry sitten yhden tason syvemmälle. Selvitä jokaisen näiden vaiheiden osalta, ymmärtääkö joku nykyisestä tiimistäsi todella, miten se on määritetty. Ei teoriassa, vaan käytännössä. Kuka korjaisi sen, jos se rikkoutuisi tänään?

Vastaus tuohon toiseen kysymykseen kertoo tekoälyvalmiudestasi enemmän kuin mikään toimittajan arviointi.

"Oikea perusta", Tarrell sanoi, "on sellainen, jota tiimisi todella käyttää ja jonka päälle se rakentaa."

Se kuulostaa itsestään selvältä. Useimmat organisaatiot huomaavat, yleensä pahimmalla mahdollisella hetkellä, että niiden perusta on peritty jonkun muun rakentamana sen sijaan, että se olisi niiden omistama, eivätkä ne ole tarkastelleet sitä riittävän selkeästi tietääkseen, toimiiko se edelleen.

Mitä seuraavaksi?

Luo ilmainen tili The CMO Clubiin, pysyäksesi ajan tasalla trendeistä ja saadaksesi kokeneiden markkinointijohtajien yhteisöltämme uusimmat vinkit, resurssit ja oppaat suoraan sähköpostiisi.