Markkinoinnin varatoimitusjohtaja kertoo, miten hän siirtyy tekoälylähtöiseen käyttöjärjestelmään

Emilia Korczynska on Userpilotin markkinoinnista vastaava johtaja, jossa hän keskittyy tuotteen kasvualustaan. Hän on myös ZenABM:n perustaja.

Istuimme alas Emilian kanssa oppiaksemme, miten hän muuttaa valmiin markkinointipinon AI-natiiviksi käyttöjärjestelmäksi. Tässä, mitä hän kertoi meille.

Mitattavan tulomoottorin luominen

Olen Emilia Korczynska, Userpilotin markkinoinnista vastaava johtaja, ja keskityn muuttamaan markkinoinnin kustannuspaikasta mitattavaksi tulomoottoriksi.

Johdan suhteellisen pientä markkinointiorganisaatiota, joka on rakennettu keskeisten kasvutoimintojen ympärille perinteisten kanavasiilojen sijaan. Tiimiin kuuluvat tuotemarkkinointi, kysynnän luominen, sisältö ja SEO, markkinointitoiminnot, luova tuotanto sekä ulospäin suuntautuvan myynnin tuki. Tuemme sekä tuotepohjaista kasvua että tilipohjaista markkinointia, joten katamme koko polun itsepalveluna tapahtuvasta hankinnasta korkean ostoaikeen myötä tapahtuvaan myynnin tukemaan konversioon.

Kanavien osalta ABM on ensisijainen hankintamoottorimme. Rakensimme tiimin ja järjestelmät lisäämään sitoutumista ja myyntiputkea tilitasolla erittäin kohdennettujen kampanjoiden avulla, erityisesti LinkedInissä. Orgaaninen liikenne täydentää tätä toisena merkittävänä vipuna, jossa sisällöllä on keskeinen rooli ostoaikeen tavoittamisessa ja kehittämisessä. Sen jälkeen Google Ads auttaa tavoittamaan korkean ostoaikeen kysyntää ja viemään hankinnan päätökseen.

Koska tiimi on tarkoituksella pieni, toimimme hyvin poikkitoiminnallisesti. Sisältö syöttää suoraan kysynnän luomista ja ABM:ää, markkinointitoiminnot yhdistävät kaiken datan ja attribuution, ja mittaamme kaikkea myyntiputken ja liikevaihdon, emme yksittäisten kanavien mittareiden, perusteella.

Vaikka tiimi on pieni, strategia on varsin kehittynyt.

Markkinoinnin toimintatavan perustavanlaatuinen muuttaminen

Emilia uskoo

Jos se ei edistä myyntiputkea, sillä ei ole merkitystä.

Polkuni markkinointijohtajaksi on ollut käytännönläheinen ja vahvasti kokeiluihin sidoksissa. En edennyt perinteisen brändimarkkinoinnin kautta, vaan kasvoin tuotepohjaisen kasvun, suorituskykymarkkinoinnin ja ABM:n parissa, joissa odotus on yksinkertainen: jos se ei edistä myyntiputkea, sillä ei ole merkitystä. Userpilotilla olen johtanut siirtymää laaja-alaisesta kysynnän luomisesta erittäin kohdennettuihin tilipohjaisiin strategioihin, erityisesti LinkedInissä, jossa olemme joutuneet ajattelemaan kaiken uudelleen yleisöjen rakentamisesta attribuutioon.

Keskeinen osa tätä matkaa oli toimimattomien mittausmallien haastaminen. Olen käyttänyt paljon aikaa osoittaakseni, että valtava osa B2B-liikevaihdosta — usein yli puolet — jää näkymättömäksi, jos luotamme kontaktitason attribuutioon. Tämä johti myös ZenABM:n perustamiseen. Kyseessä on startup, jossa seuraamme markkinoinnin vaikutusta myyntiputkeen tilitasolla ja yhdistämme mainosten sitoutumisen suoraan myyntiputkeen ja liikevaihtoon.

Tämä on siis perusta, joka johdatti minut luontevasti AI:n pariin.

Nyt näkemämme muutos ei koske vain sisällön tuottamista nopeammin — kyse on markkinoinnin toimintatavan perustavanlaatuisesta muuttamisesta. Siirrymme hallintapaneeleista ja manuaalisesta analyysistä järjestelmiin, joissa voit tehdä kyselyitä datastasi, automatisoida oivalluksia ja käynnistää toimia välittömästi.

Minulle tämä AI-muutoksen vaihe liittyy vähemmän hypeen ja enemmän vipuvaikutukseen. Keskityn seuraaviin kysymyksiin:

• "Miten voimme käyttää AI:ta tehdäksemme markkinoinnista täsmällisempää, vastuullisempaa ja tiiviimmin liikevaihtoon kytkeytyvää kuin koskaan aiemmin?"
• "Ja miten rakennamme järjestelmiä, joissa data, oivallukset ja toteutus eivät enää ole erillisiä vaiheita, vaan osa yhtä jatkuvaa kehää?"

Tällä matkalla olen juuri nyt.

Miten markkinointipinosta voi tulla AI-natiivinen käyttöjärjestelmä

Yksi suurimmista muutoksista, jotka teimme, oli valmiin markkinointipinomme muuttaminen räätälöidymmäksi, AI-natiiviksi käyttöjärjestelmäksi, jossa GitHub toimii keskeisenä ”markkinointiaivona” ja Claude Code tiimin käyttöliittymänä.

Sen sijaan, että olisimme turvautuneet irrallisiin työkaluihin ja manuaalisiin työnkulkuihin, siirsimme toteutuksen jäsenneltyihin ja toistettaviin tekoälytyönkulkuihin. Olemme rakentaneet uudelleenkäytettäviä prosesseja LinkedIn-sisällön luomiseen, laskeutumissivujen luomiseen ja kilpailutiedusteluun, joita koordinoidaan pilvipohjaisten agenttien ja taitojen avulla.

Tämän seurauksena olemme lyhentäneet merkittävästi aikaa signaalista toimintaan. Markkinointi on nyt paljon järjestelmällisempää ja skaalautuvampaa, ja tiimi käyttää vähemmän aikaa toteutukseen ja enemmän strategiaan, syötteisiin ja tuotosten optimointiin.

Miten tekoäly voi uudistaa outbound-markkinointia

Vaikuttavin muutos on tapahtunut outbound-markkinoinnissa. Rakensimme ostoaikeisiin perustuvan outbound-järjestelmän, joka tunnistaa sitoutuneet tilit ABM-ohjelmistamme ZenABM:n API:n avulla, siirtää tiedot mukautettuun pilvipohjaiseen tietokantaan, rikastaa niitä ja etsii sitten näistä tileistä potentiaalisia asiakkaita ICP-kriteeriemme perusteella Prospeon avulla.

Tämän jälkeen käynnistämme yhteydenoton esimerkiksi Smartlead- ja HeyReach-työkaluilla, mikä mahdollistaa erittäin kohdennettujen ja personoitujen kampanjoiden toteuttamisen laajassa mittakaavassa todellisten sitoutumissignaalien perusteella.

Aiemmin useiden työkalujen välillä manuaalisesti ja hajanaisesti toteutettu prosessi on nyt yhdistetty, signaaleihin perustuva järjestelmä.

Miten tekoäly ohjaa markkinointipäätöksiä ja ihmisen luovuutta

Kaiken kaikkiaan luotamme vahvasti tekoälyyn dataan perustuviin, toistettaviin päätöksiin, joissa laajamittaisesta hahmontunnistuksesta on hyötyä.

Esimerkiksi tekoäly ohjaa yhä enemmän budjetin kohdentamista suorituskyky- ja liikevaihdon kohdentamistietojen avulla. Sen sijaan, että siirtäisimme budjettia manuaalisesti viiveellä saatujen mittareiden perusteella, käytämme järjestelmiä, jotka analysoivat, mitkä kampanjat ja tilit tuottavat myyntiputkea ja liikevaihtoa, ja mukauttavat investointeja sen mukaisesti.

Sama koskee hakukoneoptimointia. Käytämme tekoälyä sisällön priorisointiin sellaisten signaalien perusteella kuin napsautussuhde, hakumäärä sekä ennustettu liikenne ja sitoutuminen. Näin voimme keskittyä mahdollisuuksiin, joiden odotettu tuotto on suurin, sen sijaan että luottaisimme intuitioon tai staattisiin avainsanalistoihin.

Pidämme kuitenkin tietoisesti ihmiset mukana alueilla, jotka edellyttävät tyylitajua, asiayhteyden ymmärtämistä ja omaperäisyyttä.

Suunnittelupäätökset ovat tästä hyvä esimerkki: se, mikä näyttää oikealta tietylle yleisölle, brändille tai ajankohdalle, perustuu edelleen vahvasti ihmisen harkintaan. Sama pätee tapahtuma- ja konferenssistrategiaan, jossa vivahteiden, suhteiden ja brändimielikuvan ymmärtäminen on tärkeämpää kuin pelkkä data.

Sisällön osalta kyse on yhdistelmästä. Tekoäly tuottaa tehokkaasti muunnelmia, rakenteita ja jopa mainosideoita, mutta kysynnän luomisen keskeiset näkökulmat syntyvät edelleen luovasta tutkimuksesta ja yleisön syvällisestä ymmärtämisestä. Siinä syntyy erottautuminen.

Miksi automaatioiden on ansaittava paikkansa

Suurimmat myönteiset vaikutukset ovat ilmeisiä: tehokkuus ja skaalautuvuus.

Manuaalisten työnkulkujen automatisointi on säästänyt tiimiltä merkittävästi aikaa kaikessa sisällöntuotannosta outbound-toteutukseen. Tämä näkyy suoraan tuotoksissa: voimme toteuttaa enemmän kokeiluja, julkaista nopeammin ja toimia pienemmällä tiimillä kuin aiemmin tarvittiin.

Tekoäly on myös nopeuttanut päätöksentekoa. Kun tekoäly analysoi suorituskyky- ja kohdentamistietoja, voimme siirtyä paljon nopeammin havainnosta toimintaan, erityisesti budjetin kohdentamisen ja kampanjoiden optimoinnin kaltaisilla alueilla.

Liiallinen automatisointi on kuitenkin suuri riski.

On helppo käyttää aikaa sellaisten työnkulkujen rakentamiseen ja optimointiin, jotka ovat toiminnallisesti kiinnostavia mutta eivät tuota merkittäviä liiketoimintatuloksia. Joissakin tapauksissa järjestelmien tuotokset eivät ole riittävän laadukkaita oikeuttamaan niihin käytettyä vaivaa, varsinkaan jos niistä puuttuu tarvittava vivahteikkuus tai laatu.

Neuvoni on siis tämä: Älä automatisoi vain automatisoinnin vuoksi. Pidä kurinalaisesti kiinni siitä, missä tekoäly tuottaa todellista vipuvaikutusta ja missä se vain lisää monimutkaisuutta.

Emilian neuvo

Älä automatisoi vain automatisoinnin vuoksi. Pysy kurinalaisena sen suhteen, missä tekoäly luo todellista vipuvaikutusta ja missä se vain lisää monimutkaisuutta.

Pysy mukana

Voit seurata Emilian työtä LinkedInissä. Tutustu myös ZenABM:ään.

Lisää asiantuntijahaastatteluja tulossa The CMO Clubiin!