Markkinoinnin varajohtaja kertoo, kuinka hän siirtyy tekoälylähtöiseen käyttöjärjestelmään

Emilia Korczynska on Userpilotin markkinoinnista vastaava varajohtaja. Userpilot on tuotteen kasvualusta. Hän on myös ZenABM:n perustaja.

Tapasimme Emilian saadaksemme tietää, kuinka hän muuttaa valmiin markkinointiteknologiapinon tekoälyn ympärille rakennetuksi käyttöjärjestelmäksi. Tässä, mitä hän kertoi meille.

Mitattavan tulomoottorin rakentaminen

Olen Emilia Korczynska, Userpilotin markkinoinnista vastaava varajohtaja. Keskityn työssäni muuttamaan markkinoinnin kulukeskuksesta mitattavaksi tulomoottoriksi.

Johdan suhteellisen pientä markkinointiorganisaatiota, joka on rakennettu keskeisten kasvutoimintojen ympärille perinteisten kanavakohtaisten siilojen sijaan. Tiimiin kuuluvat tuotemarkkinointi, kysynnän generointi, sisältö ja SEO, markkinointitoiminnot, luova suunnittelu sekä ulospäin suuntautuvan myynnin tuki. Tuemme sekä tuotepohjaista kasvua että tilipohjaista markkinointia, joten kattamamme kokonaisuus ulottuu itsepalveluhankinnasta korkean ostoaikomuksen myötä tapahtuvaan myynnin tukemaan konversioon.

Kanavien osalta ABM on tärkein hankintamoottorimme. Rakensimme tiimin ja järjestelmät edistämään tilitason sitoutumista ja myyntiputkea erittäin kohdennetuilla kampanjoilla, erityisesti LinkedInissä. Orgaaninen näkyvyys täydentää tätä toisena merkittävänä vipuna, jossa sisältö on keskeisessä roolissa ostoaikomuksen saavuttamisessa ja kehittämisessä. Sen jälkeen Google Ads auttaa tavoittamaan korkean ostoaikomuksen kysynnän ja viemään hankinnan loppuun.

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

Vaikka tiimi on pieni, strategia on varsin kehittynyt.

Markkinoinnin toimintatavan perustavanlaatuinen muutos

Emilia uskoo

Jos se ei edistä myyntiputkea, sillä ei ole merkitystä.

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

Merkittävä osa tästä matkasta liittyi puutteellisten mittausmallien haastamiseen. Olen käyttänyt paljon aikaa osoittaakseni, että valtava osa B2B-liikevaihdosta – usein yli puolet – jää näkymättömäksi, jos luotetaan kontaktitason attribuutioon. Tämä johti myös ZenABM:n perustamiseen. Se on startup, jossa seuraamme markkinoinnin vaikutusta myyntiputkeen tilitasolla ja yhdistämme mainosten sitoutumisen suoraan myyntiputkeen ja liikevaihtoon.

Tämä on siis perusta, joka johdatti minut luontevasti tekoälyn pariin.

Näkemämme muutos ei liity vain sisällön nopeampaan tuottamiseen – kyse on markkinoinnin toimintatavan perustavanlaatuisesta muuttamisesta. Siirrymme koontinäytöistä ja manuaalisesta analyysistä järjestelmiin, joissa dataa voi kysellä, oivalluksia automatisoida ja toimia käynnistää välittömästi.

Minulle tämä tekoälyn muutoksen hetki liittyy vähemmän hypeen ja enemmän vipuvaikutukseen. Keskityn näihin kysymyksiin:

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

Tätä matkaa kuljen parhaillani.

Kuinka markkinointiteknologiapinosta voi tulla tekoälyn ympärille rakennettu käyttöjärjestelmä

Yksi suurimmista tekemistämme muutoksista oli valmiin markkinointiteknologiapinon muuttaminen räätälöidymmäksi, tekoälyn ympärille rakennetuksi käyttöjärjestelmäksi, jossa GitHub toimii keskeisenä ”markkinointiaivona” ja Claude Code tiimin käyttöliittymänä.

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

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

Miten tekoäly voi uudistaa ulospäin suuntautuvaa markkinointia

Vaikuttavin muutos on tapahtunut ulospäin suuntautuvassa markkinoinnissa. Rakensimme aikomusperusteisen järjestelmän, joka tunnistaa sitoutuneet tilit ABM-ohjelmistamme ZenABM:n API:n avulla, syöttää tiedot mukautettuun pilvitietokantaan, rikastaa niitä ja etsii sen jälkeen näistä tileistä potentiaalisia asiakkaita ICP-kriteeriemme perusteella Prospeon avulla.

Tämän jälkeen käynnistämme yhteydenoton Smartleadin ja HeyReachin kaltaisilla työkaluilla, minkä ansiosta voimme toteuttaa erittäin kohdennettuja ja personoituja kampanjoita laajassa mittakaavassa todellisiin sitoutumissignaaleihin perustuen.

Se, mikä aiemmin oli useiden työkalujen välinen manuaalinen ja hajanainen prosessi, on nyt yhdistetty, signaaleihin perustuva järjestelmä.

Miten tekoäly ohjaa markkinointipäätöksiä ja ihmisen luovuutta

Kaiken kaikkiaan luotamme vahvasti tekoälyyn tietorikkaissa ja toistettavissa päätöksissä, joissa mittakaavan mahdollistamasta hahmontunnistuksesta on hyötyä.

Tekoäly ohjaa esimerkiksi yhä enemmän budjetin kohdentamista suorituskyky- ja tulokseen kohdistamisen tietojen perusteella. Sen sijaan, että siirtäisimme budjettia manuaalisesti viiveellä reagoivien mittareiden perusteella, käytämme järjestelmiä, jotka analysoivat, mitkä kampanjat ja tilit tuottavat myyntiputkea ja liikevaihtoa, ja mukauttavat investointeja sen mukaisesti.

Tämä koskee myös 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, kontekstin ymmärtämistä ja omaperäisyyttä.

Suunnittelupäätökset ovat tästä hyvä esimerkki: se, mikä näyttää oikealta tietylle yleisölle, brändille tai hetkelle, 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 keskeiset kysynnän luomisen näkökulmat syntyvät edelleen luovasta tutkimuksesta ja yleisön syvällisestä ymmärtämisestä. Siinä syntyy erottautuminen.

Miksi automaatioiden on osoitettava hyötynsä

Suurimmat myönteiset vaikutukset ovat ilmeisiä: tehokkuus ja skaalautuvuus.

Manuaalisten työnkulkujen automatisointi on säästänyt tiimiltä merkittävästi aikaa kaikessa sisällöntuotannosta ulospäin suuntautuvan markkinoinnin toteutukseen. Tämä näkyy suoraan tuotoksissa: voimme tehdä enemmän kokeiluja, julkaista nopeammin ja toimia pienemmällä tiimillä kuin aiemmin olisi tarvittu.

Tekoäly on myös nopeuttanut päätöksentekoa. Kun tekoäly analysoi suorituskyky- ja tulokseen kohdistamisen tietoja, voimme siirtyä paljon nopeammin havainnosta toimintaan, erityisesti esimerkiksi budjetin kohdentamisessa tai kampanjoiden optimoinnissa.

Liiallinen automaatio on kuitenkin suuri riski.

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

Neuvoni on siis tämä: älä automatisoi vain automatisoinnin vuoksi. Pidä kurinalaisesti erillään tilanteet, joissa tekoäly tuottaa todellista vipuvaikutusta, ja ne, joissa se vain lisää monimutkaisuutta.

Emilian neuvoja

Älä automatisoi vain automatisoinnin vuoksi. Pidä kurinalaisesti mielessä, missä tekoäly tuottaa todellista vipuvaikutusta ja missä se vain lisää monimutkaisuutta.

Pysy mukana

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

Lisää asiantuntijahaastatteluja tulossa The CMO Clubissa!