Myyntiliidien löytäminen on usein aikaa vievää puuhaa, ja silti monessa yrityksessä luotetaan yhä vanhoihin, tehottomiin toimintatapoihin. Tilanne on kuitenkin muuttumassa nopeasti. Tekoälystä on kehittymässä olennainen osa modernia prospektointia. Mutta pelkkä työkalun omistaminen ei riitä, sillä tekoäly tuottaa hyödyllisiä tuloksia vain kun taustalla on selkeä ja toimiva strategia.
Tässä artikkelissa käymme läpi konkreettisia tapoja hyödyntää tekoälyä tehokkaampaan prospektointiin.
Prospektoinnissa luotettiin aiemmin manuaaliseen tiedonhakuun, kylmäsoittoihin ja massapostituksiin, jotka usein veivät aikaa ja tuottivat heikkoja tuloksia. Yritykset arvailivat, ketkä voisivat olla potentiaalisia asiakkaita, ja samoilla viesteillä tavoiteltiin kaikkia toivoen, että edes joku vastaisi.
Nykyajan tekoälytyökalut helpottavat uusien asiakkaiden löytämistä ja lähestymistä. Niiden hyödyntämä data auttaa sinua tekemään fiksumpia päätöksiä. Voit kohdentaa viestisi oikeille henkilöille juuri oikealla hetkellä.
Tämä muutos tuo myyjälle selkeitä etuja:
Rutiinit, kuten kontaktien kartoittaminen ja liidien seuranta, voidaan automatisoida.
Reaaliaikainen data auttaa tunnistamaan liidit, joihin kannattaa tarttua ensin.
Viestintä voidaan kohdentaa tarkasti vastaanottajan kiinnostuksen, käyttäytymisen ja aiempien interaktioiden perusteella.
Viestit voidaan personoida niin, että ne tuntuvat aidommilta ja puhuttelevammilta.
Tekoäly ei korvaa myyjää, vaan se antaa työkalut, jotka mahdollistavat fiksumman työskentelyn. Nämä työkalut auttavat myyjiä kohdistamaan aikansa luottamuksen rakentamiseen ja merkityksellisiin asiakaskohtaamisiin.
Tekoälyn hyödyntäminen myyntiprosessissa on välttämättömyys, jos yritys haluaa pärjätä kansainvälisessä kilpailussa. Se auttaa yrityksiä pysymään mukana vauhdikkaasti muuttuvassa toimintaympäristössä ja vastaamaan ostajien kasvaviin odotuksiin nopeudesta ja relevanssista.
Jos haluat hyödyntää tekoälyä prospektoinnissa, kaiken lähtökohta on laadukas taustatyö. Tekoälysovellukset ovat täysin riippuvaisia niihin syötettävän datan laadusta, minkä vuoksi huono data johtaa huonoihin tuloksiin. Jos asiakastietosi ovat vanhentuneita, epäjohdonmukaisia tai hajallaan eri järjestelmissä, tekoäly ei voi tehdä tehtäväänsä kunnolla. Siksi on kriittisen tärkeää, että käytössä on puhdasta, ajankohtaista ja keskitettyä asiakasdataa, joka on helposti saatavilla.
Käytä modernia CRM-järjestelmää, joka pitää tiedot hyvässä järjestyksessä ja päivittyy säännöllisesti. Vain näin tekoälytyökalut pystyvät hyödyntämään dataa tehokkaasti ja tarjoamaan aidosti hyödyllisiä näkemyksiä.
Ennen kuin otat tekoälyn aktiiviseen käyttöön, on tärkeää arvioida, onko organisaatiosi valmis siihen. Tarkastele digitaalista kypsyystasoasi ja datainfrastruktuuriasi kriittisesti. Kysy itseltäsi esimerkiksi seuraavat kysymykset:
Ovatko asiakastietomme tarkkoja ja päivittyvätkö ne säännöllisesti?
Löytyykö meiltä CRM tai muu alusta, joka integroituu tekoälytyökaluihin?
Ovatko digitaaliset työkalut luonteva osa-alue tiimien päivittäisessä tekemisessä?
Lisäksi tarvitset selkeät tavoitteet tekoälyn käytölle prospektoinnissa. Mieti, mitä konkreettisia tuloksia haluat saavuttaa, esimerkiksi:
Laadukkaampien liidien tunnistaminen
Oikeiden kontaktien tavoittaminen oikealla hetkellä
Manuaaliseen työhön kuluvan ajan vähentäminen
Ilman selkeitä tavoitteita on vaikea arvioida onnistumista ja vielä vaikeampi valita sopivia tekoälyratkaisuja.
Tekoälyn käyttöönotto vaatii tiivistä yhteistyötä myynnin, markkinoinnin ja IT:n välillä. Myynti tuntee kohdeasiakkaat, markkinointi tuo mukaan sisällöt ja viestinnän, ja IT varmistaa, että tarvittavat työkalut integroituvat sulavasti yhteen.
Kun panostat puhtaan datan varmistamiseen, vahvoihin järjestelmiin ja tiimien väliseen koordinaatioon, saat tekoälystä täyden hyödyn irti prospektoinnissa. Näin voit skaalata tekemistäsi tehokkaammin ja tehdä datavetoisia, fiksumpia päätöksiä.
Kun tiedät, mihin liideihin keskittyä, säästät aikaa ja parannat myyntituloksiasi. Tekoäly auttaa sinua pisteyttämään ja priorisoimaan liidit faktoihin perustuen.
Tekoälytyökalut analysoivat, miten potentiaaliset asiakkaat ovat olleet vuorovaikutuksessa yrityksesi kanssa. Ne analysoivat muun muassa seuraavia asioita:
Verkkosivuvierailut
Sähköpostien avaukset ja klikkaukset
Aktiivisuus sosiaalisessa mediassa
Aikaisempi ostokäyttäytyminen
Reagointinopeus yhteydenottoihin
Näitä käyttäytymismalleja tarkastelemalla tekoäly pystyy ennustamaan, mitkä liidit ovat valmiimpia ostamaan. Näin saat selkeän kuvan siitä, keihin kannattaa panostaa juuri nyt.
Tekoäly hyödyntää myös ennakoivaa analytiikkaa, jossa se vertailee onnistuneiden kauppojen taustalla olevia malleja nykyisiin liideihin. Jos nykyinen liidi muistuttaa aiempia ostavia asiakkaita, tekoäly nostaa sen prioriteettilistan kärkeen.
Tämän ansiosta voit:
Keskittyä laadukkaimpiin liideihin.
Käyttää vähemmän aikaa epätodennäköisiin kontakteihin.
Parantaa konversioastetta.
Jos haluat tavoittaa oikeat myyntiliidit, sinun on suunnattava viestisi juuri niille, joilla on aitoa kiinnostusta. Tässä tekoäly on lyömätön apuri, sillä se pystyy segmentoimaan yleisösi todellisen datan perusteella.
Tekoäly osaa ryhmitellä prospekteja esimerkiksi:
Käyttäytymistietojen perusteella.
Demografisten tietojen mukaan (esimerkiksi titteli, toimiala, tai sijainti).
Yritystietojen mukaan (esimerkiksi yrityksen koko, liikevaihto ja toimiala).
Kun nämä tiedot yhdistetään, syntyy tarkempia segmenttejä, joille voit kohdentaa viestintäsi juuri heitä kiinnostavalla tavalla. Tämä tekee viestistäsi osuvamman ja kasvattaa vastausprosenttia.
Tekoälyn etu on sen dynaamisuus: se päivittää ryhmittelyä jatkuvasti uusien datapisteiden perusteella. Jos liidi esimerkiksi palaa sivustollesi tai lataa uuden oppaan, tekoäly tunnistaa sen ja säätää segmentointia sen mukaisesti. Tätä kutsutaan dynaamiseksi segmentoinniksi. Se varmistaa, että kohdistus pysyy ajankohtaisena, vaikka asiakkaiden käyttäytyminen muuttuu.
Hyvin kohdennettu segmentointi luo pohjan kahdelle tärkeälle asialle: kenet tavoitat ja miten puhuttelet häntä. Ilman tätä henkilökohtaisuus hukkuu massaan, mutta kun kohdennus osuu, säästät aikaa ja kasvatat vastauksen todennäköisyyttä.
Segmentoinnin rinnalla generatiivinen tekoäly tuo viestintään uuden ulottuvuuden: mahdollisuuden rakentaa yksilöllisiä, vastaanottajalle merkityksellisiä viestejä reaaliaikaisen tiedon perusteella. Tämä tarkoittaa, että viestien sisältö, sävy ja rakenne voidaan sovittaa tarkasti vastaanottajan rooliin, yritykseen ja aiempaan käyttäytymiseen. Esimerkiksi helsinkiläiselle teknologia-alan startupin toimitusjohtajalle lähtevä viesti voi olla sävyltään ratkaisukeskeinen ja kasvuhakuinen, kun taas teollisuusalan myyntipäällikölle suunnattu viesti voi painottaa käytännön hyötyjä ja prosessitehokkuutta.
Generatiivinen tekoäly hyödyntää segmentointitietoja tuottaakseen viestejä, jotka tuntuvat vastaanottajasta henkilökohtaisilta, mutta syntyvät skaalautuvasti. Kun viesti puhuttelee suoraan vastaanottajan roolia ja tarpeita, sen vaikuttavuus kasvaa huomattavasti.
Tällainen älykäs segmentoinnin ja hyperpersonoidun viestinnän yhdistelmä näkyy tuloksissa: korkeampina avaus- ja vastausprosentteina, syvempinä keskusteluina ja kasvavana luottamuksena brändiäsi kohtaan.
Kun potentiaalinen asiakas osoittaa kiinnostusta, ajoitus on kaikki kaikessa. Tekoäly auttaa sinua tunnistamaan nämä hetket ja reagoimaan niihin juuri oikeaan aikaan.
Tekoälytyökalut seuraavat, miten ihmiset ovat vuorovaikutuksessa digitaalisten sisältöjesi kanssa, esimerkiksi:
Vierailemalla tuotesivuillasi.
Lataamalla whitepapereita, oppaita tai case-esimerkkejä.
Klikkaamalla sähköpostilinkkejä.
Viettämällä aikaa hinnoittelu- tai demopyyntösivuilla.
Näitä kutsutaan buyer intent -signaaleiksi eli ostoaikeiden merkeiksi. Tekoäly huomaa ne reaaliaikaisesti. Kun useampia signaaleja ilmenee, on usein kyse siitä, että asiakas on lähellä ostopäätöstä ja valmis keskustelemaan kanssasi.
Näiden signaalien avulla tiedät, milloin yhteydenotto on ajankohtaisin. Esimerkiksi: jos asiakas juuri latasi hinnoitteluoppaan, yhteydenotto heti sen perään on paljon tehokkaampi kuin viikkojen päästä.
Lisäksi tekoäly auttaa mukauttamaan viestin tilanteeseen sopivaksi. Jos esimerkiksi potentiaalinen asiakas tutkii vertailusivua, saat suosituksen viestistä, jossa korostat, miten tuotteesi erottuu kilpailijoista. Jos taas asiakas lukee blogiartikkelia, tekoäly voi ehdottaa perustason informatiivista viestiä.
Tämän ansiosta voit:
Mukauttaa viestisi ostajan ostopolun senhetkiseen vaiheeseen.
Välttää lähettämästä irrelevanttia sisältöä.
Parantaa vastausprosenttia.
Toistuvat ja aikaa vievät rutiinit kannattaa automatisoida, jos haluat tehostaa prospektointiasi tekoälyn avulla. Nämä tehtävät eivät vaadi suurta harkintaa, mutta manuaalisesti tehtyinä ne vievät aikaa ja niihin voi helposti myös lipsahtaa inhimillisiä virheitä.
Tekoälypohjaiset työkalut voivat hoitaa muun muassa seuraavia työvaiheita puolestasi:
Ne rikastavat liidien tietoja hakemalla avoimista lähteistä olennaista yritystietoa.
Ne siirtävät sähköposteista tai verkkolomakkeista kerätyt tiedot automaattisesti CRM-järjestelmiin.
Ne laukaisevat seurantaviestit liidin käyttäytymisen perusteella.
Kun nämä työvaiheet ovat automatisoituja, prosessin kitkat ja viiveet katoavat. Tekoäly voi reagoida välittömästi jopa työajan ulkopuolella, jolloin voit siirtää liidit nopeammin eteenpäin myyntiputkessa.
Lisäksi automaatio pitää viestintäsi johdonmukaisena. Tekoäly noudattaa sille asetettuja sääntöjä tinkimättömästi, joten jokainen potentiaalinen asiakas saa oikean viestin juuri oikeaan aikaan. Sinun ei tarvitse jännittää, jäikö jatkoviesti lähettämättä tai huomasitko varmasti tärkeän vastaussähköpostin.
Jotta tekoäly pysyisi pitkässä juoksussa hyödyllisenä prospektoinnissa, on tärkeää varmistaa, että työkalut, ihmiset ja data pelaavat saumattomasti yhteen. Tekoäly vaatii jatkuvaa huomiota ja hienosäätöä, jotta se pysyy ajankohtaisena ja tuottaa konkreettista arvoa.
Aloita arvioimalla, miten hyvin nykyiset tekoälytyökalusi toimivat. Tarkastele esimerkiksi, kuinka tehokkaasti ne pisteyttävät liidit, ehdottavat seuraavia toimenpiteitä tai segmentoivat asiakaskuntaasi. Jos tulokset eivät vastaa odotuksia tai aiempi kehitys kääntyy laskuun, on aika säätää asetuksia tai muokata työkalujen käyttötapaa. Muista: kun markkinat tai strategiasi muuttuvat, tekoälyn toimintatapojen pitää päivittyä mukana.
Pidä myös myyntitiimisi ajan tasalla tekoälyn kehityksessä. Tekoälyratkaisut kehittyvät nopeasti ja jotta työntekijät pysyvät mukana, heidän tulee:
Oppia, miten uudet ominaisuudet toimivat käytännössä.
Ymmärtää, miten päivitetyt työkalut integroidaan päivittäisiin toimintamalleihin.
Harjoitella tekoälysuositusten hyödyntämistä oikeissa asiakaskohtaamisissa.
Järjestä lyhyitä ja ytimekkäitä koulutuksia aina, kun työkaluja päivitetään. Uusien työntekijöiden osalta kannattaa panostaa siihen, että tekoälyn perustoiminnot otetaan haltuun heti alusta lähtien.
Kuten aiemmin mainittiin, tekoäly ei ole parempi kuin sen käyttämä data. Heikkolaatuinen tai vanhentunut tieto johtaa huonoihin tuloksiin. Varmista siis, että syöttämäsi data tukee tekoälyn parhainta potentiaalia, esimerkiksi seuraavilla toimenpiteillä:
Puhdista CRM-tietoja säännöllisesti.
Poista duplikaatit ja vanhentuneet tiedot.
Varmista, että kaikki tietokentät on täytetty oikein ja johdonmukaisesti.
Varmista, että tietorakenne vastaa ajankohtaisia myyntitavoitteita.
Kun data on kunnossa, tekoäly auttaa sinua tunnistamaan ja hyödyntämään aidosti lupaavat liidit entistä nopeammin.
Tekoäly on prospektoinnissa sekä työkalu että muutoksen katalysaattori. Onnistuminen vaatii laadukasta dataa, selkeitä tavoitteita ja jatkuvaa kehittämistä. Kun tekoäly otetaan fiksusti käyttöön, työskentely tehostuu ja prospektoinnin tulokset nousevat.
Tekoäly tehostaa prospektointia – mutta mistä aloitan?
Paraskaan tekoäly ei auta, jos kohdelistat ovat pielessä. Vainun prospektointityökalun avulla löydät juuri ne yritykset, jotka vastaavat ihanneasiakasprofiiliasi.
Vie tekoälyavusteinen prospektointi seuraavalle tasolle – aloita ilmainen kokeilu jo tänään!
Kyllä, tietyissä tilanteissa jopa merkittävästi paremmin. Tekoäly analysoi valtavia tietomääriä reaaliajassa ja tunnistaa ostoaikeiden signaaleja, jotka jäisivät ihmiseltä helposti huomaamatta. Se osaa etsiä ihanneasiakasprofiiliin sopivia asiakkaita, ennakoida käyttäytymistä ja priorisoida ne liidit, joihin kannattaa tarttua ensin.
Tekoäly seuraa niin sanottuja intent signaaleja: verkkosivuvierailuja, whitepaper-latauksia, uutiskirjeiden klikkauksia ja esimerkiksi tuotekohtaisten sivujen tutkimista. Kun useampi signaali osuu yhteen, järjestelmä tunnistaa ostoaikeen todennäköisyyden ja antaa suosituksen yhteydenoton ajankohdasta ja viestisisällöstä. Näin vältät kylmät kontaktit ja osut oikeaan hetkeen.
Kaikki lähtee liikkeelle datan laadusta ja selkeistä tavoitteista. CRM-järjestelmän on oltava ajan tasalla, ja ihanneasiakasprofiili (ICP) on määriteltävä tarkasti. Tekoälyä kannattaa aluksi kouluttaa historiallisen asiakasdatan avulla. Tekoälyn suoriutumiskyvyn jatkuva seuranta ja korjaus mahdollistavat paremmat tulokset ajan myötä.
Suurimmat riskit liittyvät:
Datan eettiseen käyttöön ja GDPR-yhteensopivuuteen.
Virheelliseen päätöksentekoon: jos koulutusdata on vääristynyttä, myös tekoälyn suositukset voivat olla harhaanjohtavia.
Liian automaattiseen lähestymiseen, joka voi heikentää asiakaskokemusta.
Näitä riskejä voi hallita vastuullisella implementoinnilla: tarkista datan lähteet, säädä tekoälyä oppimisen mukaan ja varmista, että ihminen tekee lopulliset kontaktipäätökset.
Rakenna prospektointiin jatkuva oppimismalli:
Pidä CRM puhtaana ja johdonmukaisena.
Päivitä ihanneasiakasprofiileja muuttuvien tavoitteiden mukaan.
Kerää tuloksia (konversiot, avausprosentit) ja opeta tekoälyä niiden avulla.
Kouluta tiimiä säännöllisesti tekoälyn uusista ominaisuuksista ja käyttöstrategioista.