Tekoäly ja automaatio ovat vakiinnuttaneet asemansa osana myynnin, markkinoinnin ja asiakaspalvelun prosesseja. Niiden merkitys ei rajoitu yksittäisten sähköpostien lähettämiseen tai rutiinitehtävien nopeuttamiseen, vaan ulottuu asiakaspolun eri vaiheiden yhdistämiseen, asiakastiedon hyödyntämiseen, viestinnän personointiin, myyntimahdollisuuksien tunnistamiseen sekä toiminnan jatkuvaan mittaamiseen ja kehittämiseen.

AI-Pakki-hankkeen päätyttyä tämä sivu kokoaa yhteen keskeisiä periaatteita ja osaamisalueita myynnin ja markkinoinnin automatisoinnista. Tavoitteena on kuvata sellaisia valmiuksia, joiden merkitys säilyy yksittäisten sovellusten, ominaisuuksien ja käyttöliittymien muuttuessa. Olennaista ei ole vain osata käyttää tiettyä automaatiotyökalua, vaan ymmärtää, mitä kannattaa automatisoida, mihin tietoon automaatio perustuu, miten työnkulku rakennetaan ja kuinka sen toimintaa seurataan.

Automaatio toteuttaa ennalta määriteltyjä tehtäviä, sääntöjä ja työnkulkuja. Tekoäly puolestaan voi analysoida tietoa, tunnistaa malleja, tuottaa sisältöä, tehdä ennusteita ja auttaa valitsemaan tilanteeseen sopivia toimenpiteitä. Kun automaatio ja tekoäly yhdistetään, järjestelmä ei ainoastaan suorita tehtäviä, vaan voi myös mukauttaa toimintaa käytettävissä olevan tiedon perusteella.

Automaatio ei kuitenkaan itsessään ratkaise myynnin tai markkinoinnin ongelmia. Tavoitteiden määrittely, automatisoitavien prosessien valinta, käytettävän tiedon arviointi, toimintaperiaatteiden suunnittelu ja vastuu lopputuloksista kuuluvat edelleen ihmiselle.

Ymmärrä ja suunnittele automaatio ennen toteutusta

Onnistunut automatisointi alkaa ongelman, tavoitteen ja käyttötarkoituksen määrittelystä. Ennen työnkulun rakentamista on ymmärrettävä, mitä prosessissa tapahtuu tällä hetkellä, ketkä siihen osallistuvat, mitä tietoa eri vaiheissa tarvitaan ja millainen lopputulos halutaan saavuttaa.

Automatisoitavaksi kannattaa valita tehtäviä, jotka ovat toistuvia, sääntöihin perustuvia ja riittävän yhdenmukaisia. Tällaisia voivat olla esimerkiksi yhteystietojen siirtäminen järjestelmästä toiseen, liidien luokittelu, vahvistus- ja muistutusviestien lähettäminen, myynnin jatkotoimenpiteiden käynnistäminen, asiakaspalautteen kerääminen sekä raporttien kokoaminen.

Kaikkia tehtäviä ei ole tarkoituksenmukaista automatisoida. Ihmisen harkintaa tarvitaan erityisesti silloin, kun tilanteeseen liittyy tulkinnanvaraisuutta, merkittäviä asiakasvaikutuksia, poikkeustilanteita, eettisiä kysymyksiä tai päätöksiä, joita ei voida tehdä yksiselitteisten sääntöjen perusteella. Hyvä automaatio ei poista ihmistä prosessista, vaan määrittelee tarkoituksenmukaisella tavalla, missä kohdissa järjestelmä toimii itsenäisesti ja missä tarvitaan asiantuntijan arviointia.

Myynnin ja markkinoinnin automatisointi voidaan jäsentää neljään kokonaisuuteen: automatisoitavien prosessien tunnistamiseen, dataan perustuvien työnkulkujen rakentamiseen, tekoälyn yhdistämiseen automaatioon sekä toiminnan mittaamiseen ja jatkuvaan kehittämiseen.

1. Tunnista automatisoitavat prosessit ja asiakaspolun vaiheet

Myynnin ja markkinoinnin automaatio voi ulottua koko asiakaspolulle ensimmäisestä kohtaamisesta pitkäaikaisen asiakassuhteen kehittämiseen. Automatisoinnin suunnittelussa on tärkeää tarkastella asiakaspolkua kokonaisuutena eikä vain yksittäisinä kampanjoina, viesteinä tai järjestelmän toimintoina.

Asiakkaiden hankintavaiheessa automaatiota voidaan käyttää esimerkiksi kohderyhmien tavoittamiseen, digitaalisen mainonnan kohdentamiseen ja kiinnostusta herättävien sisältöjen tarjoamiseen. Ladattavat oppaat, tapahtumat, uutiskirjeet ja muut hyödylliset sisällöt voivat auttaa asiakasta etenemään ja samalla tuottaa yritykselle tietoa asiakkaan kiinnostuksen kohteista.

Kiinnostuksen muuttuessa aktiiviseksi toiminnaksi automaatio voi tukea liidien käsittelyä. Järjestelmä voi esimerkiksi tallentaa yhteystiedot, käynnistää sovitun viestiketjun, pisteyttää liidin hänen toimintansa perusteella, ilmoittaa kiinnostavasta liidistä myyjälle tai tarjota mahdollisuuden varata tapaaminen. Tavoitteena on auttaa asiakasta etenemään ja varmistaa, ettei kiinnostus jää ilman oikea-aikaista reagointia.

Oston ja käyttöönoton yhteydessä automaatiota voidaan hyödyntää tilausvahvistuksissa, tervetuloviesteissä, käyttöönottoneuvonnassa, muistutuksissa ja usein toistuviin kysymyksiin vastaamisessa. Hyvin suunniteltu automaatio vähentää asiakkaan epävarmuutta ja auttaa häntä saamaan tuotteesta tai palvelusta arvoa mahdollisimman nopeasti.

Asiakassuhteen myöhemmissä vaiheissa automaatio voi tunnistaa lisä- ja ristiinmyynnin mahdollisuuksia, käynnistää asiakkaan tilanteeseen sopivia viestejä sekä tarjota tuotteita tai palveluja aiempien valintojen perusteella. Lisäksi automaatiolla voidaan kerätä palautetta, aktivoida passivoituneita asiakkaita, vahvistaa asiakasuskollisuutta ja kannustaa suositteluun.

Asiakaspolun automatisoinnin lähtökohtana ei kuitenkaan saa olla mahdollisimman suuri viestien määrä. Tarkoituksena on tehdä asioinnista asiakkaalle helpompaa, ajankohtaisempaa ja merkityksellisempää. Huonosti suunniteltu automaatio voi johtaa tarpeettomiin yhteydenottoihin, epäolennaiseen viestintään ja heikentyneeseen asiakaskokemukseen.

2. Rakenna dataan perustuvia työnkulkuja

Automaatio toteutetaan tavallisesti työnkulkuina, joissa määritellään prosessin käynnistävä tapahtuma, suoritettavat toimenpiteet sekä toimintaa ohjaavat ehdot. Työnkulusta käytetään usein englanninkielistä nimitystä workflow.

Työnkulku käynnistyy laukaisimesta eli triggeristä. Laukaisin voi olla esimerkiksi lomakkeen täyttäminen, uutiskirjeen tilaaminen, tuotteen ostaminen, tietyn verkkosivun tarkasteleminen, tapaamisen varaaminen tai asiakkuuden vaiheessa tapahtuva muutos. Laukaisimen jälkeen järjestelmä suorittaa yhden tai useamman ennalta määritellyn toimenpiteen.

Työnkulkuun voidaan sisällyttää viiveitä, ehtoja ja vaihtoehtoisia etenemisreittejä. Järjestelmä voi esimerkiksi odottaa tietyn ajan, tarkistaa asiakkaan tilanteen ja valita seuraavan toimenpiteen tarkistuksen tuloksen perusteella. Jos asiakas on jo ostanut tuotteen, ostopäätökseen kannustavaa viestiä ei enää lähetetä. Jos ostosta ei ole tehty ja tuotetta on edelleen saatavilla, järjestelmä voi lähettää muistutuksen tai muun tilanteeseen sopivan viestin.

Toimiva työnkulku edellyttää selkeää rakennetta. Jokaiselle automaatiolle on määriteltävä tavoite, kohderyhmä, käynnistävä tapahtuma, tarvittava data, suoritettavat toimenpiteet, mahdolliset poikkeukset sekä automaation päättymisen ehdot. Lisäksi on päätettävä, kuka vastaa työnkulun toiminnasta ja miten mahdolliset virheet havaitaan ja korjataan.

Automaatio voi perustua esimerkiksi asiakas-, myynti-, osto-, asiointi- ja käyttäytymistietoon. Organisaation itse asiakassuhteen yhteydessä keräämä ensimmäisen osapuolen data on tässä erityisen tärkeää. Sitä voivat olla esimerkiksi asiakkaan antamat yhteystiedot ja luvat, ostohistoria, palvelun käyttö, asiakaspalvelutapahtumat sekä organisaation omissa digitaalisissa kanavissa kerätty käyttäytymistieto.

Verkkokäyttäytymistä koskevan tiedon hyödyntäminen edellyttää, että tiedon keräämiselle ja käsittelylle on asianmukainen peruste ja että käyttäjän tekemät tietosuoja- ja evästevalinnat huomioidaan. Automatisoinnin mahdollisuus ei itsessään anna oikeutta kerätä tai käyttää kaikkea saatavilla olevaa tietoa.

3. Yhdistä analyyttinen ja generatiivinen tekoäly automaatioon

Myynnin ja markkinoinnin automaatiossa voidaan hyödyntää sekä analyyttistä että generatiivista tekoälyä. Ne täydentävät toisiaan mutta ratkaisevat erilaisia tehtäviä.

Analyyttinen tekoäly käsittelee tietoa, tunnistaa malleja, luokittelee kohteita ja muodostaa ennusteita. Sen avulla voidaan esimerkiksi arvioida asiakkaan ostotodennäköisyyttä, tunnistaa asiakkuuden päättymisen riskejä, pisteyttää liidejä, suositella seuraavaa toimenpidettä tai arvioida viestinnän sopivaa ajankohtaa. Yksinkertaistettuna analyyttinen tekoäly voi auttaa päättelemään, kenelle, milloin ja missä tilanteessa kannattaa toimia.

Generatiivinen tekoäly tuottaa ja muokkaa sisältöä. Se voi laatia esimerkiksi sähköpostiluonnoksia, myyntiviestejä, tuotekuvauksia, kampanjatekstejä, vastausluonnoksia ja erilaisia sisältöversioita. Se voi myös tiivistää asiakastietoja, jäsentää keskusteluja ja mukauttaa viestin sisältöä määritellyn kohderyhmän, tilanteen tai sävyn perusteella. Generatiivinen tekoäly voi siten auttaa määrittelemään, mitä ja miten asiakkaalle viestitään.

Kun nämä tekoälyn muodot yhdistetään automaatioon, analyyttinen tekoäly voi tunnistaa tilanteen tai suositella toimenpidettä, generatiivinen tekoäly voi muodostaa siihen sopivan sisällön ja automaatio voi toimittaa viestin oikean kanavan kautta. Esimerkiksi järjestelmä voi tunnistaa asiakkaan kiinnostuksen tiettyyn palveluun, arvioida hänen valmiuttaan edetä, muodostaa tilanteeseen sopivan viestin ja käynnistää myyjän jatkotoimenpiteen.

Generatiivisen tekoälyn tuottamaa sisältöä ei kuitenkaan tule lähettää automaattisesti ilman, että sen laatu, tarkoituksenmukaisuus ja riskit on arvioitu. Erityisesti asiakasviestinnässä on määriteltävä, milloin sisältö voidaan julkaista automaattisesti ja milloin se edellyttää ihmisen tarkistusta ja hyväksyntää.

4. Yhdistä järjestelmät, tekoälyavustajat ja agentit

Myynnin ja markkinoinnin tieto on usein jakautunut useisiin järjestelmiin. Asiakastietoja voidaan käsitellä CRM-järjestelmässä, lomakepalvelussa, sähköpostityökalussa, verkkokaupassa, tapahtumapalvelussa, analytiikkajärjestelmässä ja taloushallinnon sovelluksessa. Automaatioalustojen ja integraatioiden avulla näitä järjestelmiä voidaan yhdistää niin, että tieto siirtyy järjestelmien välillä ja käynnistää tarvittavia toimenpiteitä.

Esimerkiksi verkkolomakkeella annettu tieto voidaan tallentaa asiakasrekisteriin, lisätä yhteyshenkilö sovitulle viestintälistalle, ilmoittaa uudesta liidistä myyjälle ja käynnistää automaattinen vahvistusviesti. Tapahtumailmoittautuminen voi puolestaan käynnistää vahvistuksen, kalenterimerkinnän, muistutukset ja tapahtuman jälkeisen palautekyselyn. Raportointia varten eri lähteistä kerättyä tietoa voidaan yhdistää automaattisesti yhteen näkymään.

Tekoälyä sisällytetään yhä useammin suoraan myynnin, markkinoinnin ja asiakaspalvelun järjestelmiin. Tällainen sisäänrakennettu tekoäly voi käyttää sovelluksessa jo olevaa kontekstia, kuten asiakastietoja, myyntiputken vaiheita, aiempaa viestintää tai kampanjoiden tuloksia. Tämä erottaa sen yleiskäyttöisestä tekoälypalvelusta, jolle käyttäjän on tavallisesti annettava tarvittava aineisto erikseen.

Tekoälyavustaja tukee käyttäjää esimerkiksi tiedon hakemisessa, tiivistämisessä, sisällön tuottamisessa ja tehtävien suorittamisessa. Tekoälyagentti voi puolestaan toimia tavoiteohjautuvammin: se voi pilkkoa tehtävän vaiheisiin, valita käytettäviä työkaluja, hyödyntää eri tietolähteitä ja suorittaa useita toimenpiteitä ilman, että ihminen ohjaa jokaista vaihetta erikseen.

Agentteja voidaan hyödyntää esimerkiksi asiakkaiden kysymyksiin vastaamisessa, prospektien tutkimisessa, myyntiviestinnän valmistelussa, asiakastietojen täydentämisessä ja markkinoinnin työvaiheiden koordinoinnissa. Agentin toiminta ei kuitenkaan ole automaattisesti virheetöntä tai puolueetonta. Mitä itsenäisemmin agentti toimii ja mitä merkittävämpiä vaikutuksia sen toiminnalla on, sitä tärkeämpiä ovat käyttöoikeuksien rajaus, ihmisen valvonta, toiminnan seuranta ja mahdollisuus keskeyttää prosessi.

5. Mittaa, testaa ja kehitä jatkuvasti

Automaatio ei ole kertaluonteinen tekninen toteutus, joka voidaan jättää toimimaan pysyvästi ilman seurantaa. Asiakkaiden käyttäytyminen, organisaation tavoitteet, käytettävä data, järjestelmät ja toimintaympäristö muuttuvat. Tämän vuoksi työnkulkujen toimintaa ja tuloksia on seurattava järjestelmällisesti.

Automaation onnistumista voidaan arvioida esimerkiksi saavutettujen konversioiden, myyntimahdollisuuksien, asiakaspalvelun nopeuden, asiakastyytyväisyyden, viestien toimivuuden, säästyneen työajan ja prosessissa tapahtuvien virheiden perusteella. Mittarit tulee valita automaation tavoitteen mukaan. Pelkkä lähetettyjen viestien tai suoritettujen toimenpiteiden määrä ei vielä kerro, onko automaatio tuottanut arvoa asiakkaalle tai organisaatiolle.

Tekoäly voi auttaa havaitsemaan tuloksissa poikkeamia ja muutoksia, vertailemaan eri sisältöjen tai työnkulkujen toimivuutta ja muodostamaan mahdollisia selityksiä tuloksille. Tulkinta edellyttää silti asiantuntemusta. Havaittu yhteys ei välttämättä tarkoita syy-seuraussuhdetta, eikä järjestelmän suositus ole automaattisesti paras mahdollinen toimintatapa.

Työnkulkuja on testattava ennen käyttöönottoa ja aina merkittävien muutosten jälkeen. Testauksessa on tarkasteltava tavallisten tilanteiden lisäksi poikkeuksia: mitä tapahtuu, jos tieto puuttuu, asiakas on samanaikaisesti useassa työnkulussa, järjestelmien välinen yhteys katkeaa tai generatiivinen tekoäly tuottaa virheellisen sisällön? Laadunvarmistukseen kuuluvat myös lokien, virheilmoitusten ja asiakaspalautteen seuraaminen.

Data, integraatiot ja vastuullisuus automatisoinnin perustana

Automaation laatu riippuu sen käyttämän tiedon laadusta. Puutteelliset yhteystiedot, vanhentuneet asiakkuuden vaiheet, päällekkäiset tietueet tai virheelliset suostumustiedot voivat johtaa vääriin toimenpiteisiin. Tämän vuoksi tiedon ajantasaisuus, yhdenmukaisuus ja tarkoituksenmukaisuus ovat automaation keskeisiä edellytyksiä.

Kun tieto liikkuu järjestelmästä toiseen, on ymmärrettävä, missä alkuperäinen tieto sijaitsee, mihin sitä siirretään, miten sitä muokataan ja kenellä on siihen pääsy. Integraatioita rakennettaessa tulee käyttää vain tehtävän kannalta tarpeellisia tietoja ja käyttöoikeuksia. Samalla on määriteltävä, mikä järjestelmä toimii tiedon ensisijaisena lähteenä ja miten ristiriitaiset tiedot ratkaistaan.

Vastuullisuus kuuluu automaation koko elinkaareen suunnittelusta käyttöönottoon, seurantaan ja käytöstä poistamiseen. Huomioitavia kysymyksiä ovat tietosuoja, tietoturva, suostumukset, tekijänoikeudet, läpinäkyvyys, saavutettavuus sekä tekoälyn mahdolliset vinoumat. Erityistä huolellisuutta tarvitaan silloin, kun automaatio profiloi asiakkaita, tekee heitä koskevia ennusteita tai vaikuttaa siihen, millaista palvelua, viestintää tai tarjouksia eri ihmiset saavat.

Asiakkaalle on tarvittaessa kerrottava ymmärrettävästi, milloin hän asioi automaattisen järjestelmän tai tekoälyagentin kanssa. Lisäksi asiakkaalla tulee olla tarkoituksenmukainen mahdollisuus siirtyä ihmisen palveltavaksi erityisesti silloin, kun automaattinen ratkaisu ei ymmärrä tilannetta tai asialla on asiakkaalle merkittäviä vaikutuksia.

Vastuullista automaatiota suunniteltaessa voidaan kysyä: onko automatisointi tarpeellinen ja asiakkaan kannalta perusteltu, onko käytettävä tieto luotettavaa ja asianmukaisesti kerättyä, voidaanko järjestelmän toiminta selittää, onko ihmisen puuttuminen mahdollista ja onko lopputuloksesta vastaava henkilö määritelty? Vastuu automaation ja tekoälyn avulla tehdyistä toimenpiteistä säilyy aina organisaatiolla ja ihmisillä.

Vastuullisuudesta voit lukea lisää täältä.

Kohti kokonaisvaltaisempaa automaatiota

Automaatio kehittyy yksittäisistä tehtävistä kohti laajempia, järjestelmät ja työvaiheet yhdistäviä prosesseja. Hyperautomaatiolla tarkoitetaan lähestymistapaa, jossa automaatiota, tekoälyä, integraatioita, ohjelmistorobotiikkaa ja muita teknologioita yhdistetään kokonaisten liiketoimintaprosessien kehittämiseksi.

Tavoitteena ei ole vain tehdä nykyisiä tehtäviä nopeammin, vaan tarkastella koko prosessia uudelleen. Asiakkaan näkökulmasta myynti, markkinointi, ostaminen, käyttöönotto ja asiakaspalvelu muodostavat yhden kokonaisuuden, vaikka organisaation sisällä niistä vastaisivat eri tiimit ja järjestelmät. Laajemmalla automaatiolla näiden vaiheiden välisiä katkoksia voidaan vähentää ja tietoa hyödyntää johdonmukaisemmin.

Mitä laajemmaksi ja itsenäisemmäksi automatisoitu prosessi muodostuu, sitä tärkeämpiä ovat prosessin omistajuus, riskienhallinta, laadunvarmistus ja mahdollisuus ihmisen tekemään arviointiin. Automatisoinnin tavoitetta ei siksi pidä määritellä pelkästään manuaalisen työn vähentämisenä. Tavoitteena tulee olla parempi prosessi, joka tuottaa arvoa sekä asiakkaalle että organisaatiolle.

Tulevaisuuden osaaminen myynnissä ja markkinoinnissa

Teknologian kehittyessä yksittäisten automaatiotyökalujen käyttö helpottuu. Tekoälyavustajat voivat jo auttaa työnkulkujen suunnittelussa, tarvittavien sovellusten ja toimintojen valinnassa, asetusten määrittelyssä sekä virheiden tunnistamisessa ja korjaamisessa. Tämä ei kuitenkaan poista tarvetta ymmärtää prosessia, dataa ja liiketoiminnan tavoitteita.

Myynnin ja markkinoinnin ammattilaisen on osattava tunnistaa automatisoitavia tehtäviä, kuvata prosesseja, määritellä laukaisimia, ehtoja ja toimenpiteitä sekä arvioida automaation tuloksia. Lisäksi tarvitaan ymmärrystä asiakaspoluista, asiakasdatasta, integraatioista, tekoälyn toimintaperiaatteista ja vastuullisesta tiedonkäsittelystä.

Tulevaisuudessa korostuu kyky suunnitella ihmisten, automaatioiden ja tekoälyagenttien muodostamia työnkulkuja. Asiantuntijan tehtävänä on määritellä tavoitteet ja toimintaperiaatteet, varmistaa käytettävän tiedon laatu, arvioida järjestelmän tekemiä ratkaisuja sekä päättää, missä kohdissa automaatio voi toimia itsenäisesti ja missä tarvitaan ihmisen harkintaa.

Tulevaisuuden myynnin ja markkinoinnin osaaminen rakentuu näin liiketoiminta- ja asiakasymmärryksen, prosessien suunnittelun, datan hyödyntämisen, teknologisen ymmärryksen ja vastuullisen päätöksenteon yhdistelmästä. Parhaimmillaan tekoäly ja automaatio eivät vain tehosta nykyistä työtä, vaan auttavat rakentamaan sujuvampia asiakaspolkuja, laadukkaampaa palvelua ja kokonaan uusia toimintatapoja.

Kokeile vaikka seuraavia työkaluja, kun suunnittelet myynnin ja markkinoinnin automatisointia

Automaatioratkaisua valittaessa kannattaa lähteä oman yrityksen tavoitteista, asiakaspolusta, käytössä olevista järjestelmistä ja tarvittavista integraatioista. Monet työkalut tarjoavat maksuttoman version tai kokeilujakson, joten niiden soveltuvuutta voi testata ennen lopullista valintaa.

• HubSpot yhdistää CRM:n sekä myynnin, markkinoinnin ja asiakaspalvelun automaatiot. Se sopii yritykselle, joka haluaa hallita asiakastietoa ja asiakaspolkua yhdessä järjestelmässä.
• ActiveCampaign sopii pk-yrityksille, jotka tarvitsevat sähköpostimarkkinointia, CRM-toimintoja ja monipuolisia automatisoituja asiakaspolkuja.
• Salesforce tarjoaa monipuolisia CRM-, myynti- ja automaatioratkaisuja. Se sopii erityisesti yritykselle, joka tarvitsee laajasti mukautettavan ja kasvua tukevan järjestelmän.
• Drip keskittyy erityisesti verkkokaupan sähköpostimarkkinointiin, asiakassegmentointiin ja automatisoituihin asiakaspolkuihin.
• Custobar kokoaa verkkokaupan ja kivijalkamyymälöiden asiakastietoa yhteen sekä tukee segmentointia, personointia ja monikanavaista markkinointia.
• Pipedrive on erityisesti myynnin johtamiseen ja myyntiputken automatisointiin soveltuva selkeä CRM-ratkaisu.
• Zapier yhdistää eri sovelluksia ja automatisoi tiedonsiirtoa niiden välillä ilman ohjelmointia.

Työkalua ei kannata valita pelkän ominaisuusmäärän perusteella. Arvioi myös helppokäyttöisyyttä, kustannuksia, integraatioita, tietosuojaa, saatavilla olevaa tukea sekä sitä, kuinka hyvin ratkaisu sopii yrityksen omaan toimintatapaan ja osaamiseen.