.st0{fill:#FFFFFF;}

Markkinoinnin automaatio - alustus

Mitä markkinoinnin automaatio on?

Markkinointiautomaatio on järjestelmä, jonka tarkoituksena on tehostaa ja automatisoida jatkuvasti toistuvia markkinoinnin prosesseja, luokitella liidejä ja pitää yllä potentiaalisten asiakkaiden mielenkiintoa (wikipedia).

Miten markkinoinnin automaatio toimii?

Markkinoinnin automatisointi virtaviivaistaa markkinoinnin ja myynnin toimintoja automatisoimalla säännöllisesti toistuvia ja työaikaa kuluttavia toimintoja sekä mahdollistaa viestinnän tarkan ajoittamisen ja sisällön räätälöinnin henkilötasolla. Lyhyesti oikea viesti oikealle henkilölle oikeaan aikaan.

Mitä järkeä on automaatiossa?

Päätarkoitus on tehostaa markkinoinnin toimintoja ja saada aikaan enemmän myyntiä vähemmillä resursseilla. Tavoitteeseen päästään automatisoimalla toistuvia tehtäviä sekä käyttämällä asiakastietojärjestelmiä hyödyksi yksilöllisen markkinointi viesetin toimittamiseksi. Näin vastataan yksittäisen asiakkaan toiveisiin.

Half the money I spend on advertising is wasted;  

the trouble is I don't know which half. 

John Wanamaker

Markkinoinnin automaatioteknologia mahdollistaa:

  • Liidien käsittely ja hoivaaminen
  • Kävijöiden käyttäytymisen seuraamisen verkkosivuilla
  • Asiakaspoistuman vähentämiseen suuntaavat toimenpiteet 
  • Markkinoinnin tuottavuuden (ROI) mittaaminen 
  • Kontaktien segmentoinnin käyttäytymisen ja transaktioiden perusteella
  • Liidien pisteytys 
  • Kommunikoinnin personointi  
  • Markkinoinnin ja myynnin tehtävien yhdistäminen parhaan ostotodennäköisyyden aikaansaamiseksi  
  • Usean eri tietolähteen yhdistäminen ja BIG Datan hyödyntäminen
  • Usean eri kommunikointi kanavan synkronoidun käytön

Koneoppimista ja tekoälyä käytetään päivittäin ja se tekee yleensä elämästämme mukavampaa.

Jos olet joskus käyttänyt vaikka Google Mapsia
navigoidessasi määränpäähän tai jos olet katsellut elokuvia tai sarjoja Netflixissä; jos olet luonut tilin Spotifyssa niin olet törmännyt tekoälyyn.


Yritykset kuten Google, Uber, Netflix, Facebook ja monet muut käyttävät tekoälyä ja koneoppimista kehittämään ja parantamaan palvelujaan.


Vaikka tekoälyä ja koneoppimista käytetään paljon viihde ja mukavuus palveluiden kehittämiseen on sillä kuitenkin monia "vakavampiakin" käyttötarkoituksia.
 

Tämä edistyksellinen tekniikka löytää
paikkansa myös markkinoinnin automatisoinnista.

Tekoälyn hyödyt markkinoinnin automaatiossa

Markkinoinnin automaatio mahdollistaa useita menetelmiä markkinointi- ja myyntitoimintojesi automatisointiin. Kaikkia näitä toiminta koordinoi kuitenkin ihminen, markkinoija/asiantuntija. Organisaatiosi markkinointia hoitavilla on luultavasti paljon kokemusta, laaja tietämys ja syvä osaaminen käytettävän automaatio alustan ominaisuuksista.

Asiantuntija käyttää ohjelmiston ominaisuuksia hyväkseen tavoittaakseen oikeat asiakkaat, oikealla ajalla ja oikealla viestillä.

Käytännössä on kuitenkin vaikea pysyä perillä ison asiakasmassan oikuista ja tunnistaa ketkä ovat potentiaalisimmat asiakkaat juuri nyt. On myös epätyypillisiä tapauksia joissa asiakkaat eivät toimi kuten aina ennen. Näin markkinointi toimenpiteet eivät aina ole niin tehokkaita kun toivoisimme.

Tässä kohtaa sisään astuu koneoppiminen ja tekoäly.

Tekoälyn avulla voimme kerätä ja analysoida isoa data määrä jonka pohjalta järjestelmä oppii tekemään parempia ratkaisuja. Teknologiaan on rakennettu ominaisuuksia ja algoritmeja joille ne pystyvät ennakoimaan ja ennustamaan tiettyjen asiakkaiden mielenkiinnon kohteita. 

Kerätyn tiedon ja datan avulla voimme suunnitella tehokkaampia asiakaspolkuja.

Miten tekoäly muuttaa markkinointia käytännössä?

Perinteinen malli

Perinteisessä mallissa asiantuntija suunnittelee asiakaspolun, tekee automaatio sääntöjä, tehtäviä ja käynnistää koko prosessin. Ajan kanssa asiantuntija mittaa tuloksia ja testaa uusia lähestymistapoja. Edistys tapahtuu lähinnä onnistumisten ja epäonnistumisten kautta.

Tekoälypohjainen malli

Koneoppiminen markkinoinnin automaatiossa kääntää perinteisen mallin ylösalaisin.

Tekoäly analysoi dataa, kävijöiden käyttäytymistä sekä ostavien asiakkaiden polkuja ostotapahtumaan. Tämän jälkeen tekoäly etsii korrelaatioita kaikista ostotapahtumaa edeltävistä tapahtumista. Näin järjestelmä tunnistamaan tehokkaimmat toimet ja kanavat jotka johtavat ostoihin. Tekoälyn analyysin mukaan asiantuntija pystyy rakentamaan ostopolut mahdollisimman tehokkaiksi.

Perinteinen vastaan Tekoälypohjainen markkinoinnin automaatio

expertapproach vs machine learning in marketing automation

Tapoja hyödyntää Koneoppimista markkinointiautomaatiossa

Älykäs segmentointi

Tunnetilojen analysointi

Kieliteknologia (NLP)

Tuote suositukset


Älykäs segmentointi

Segmentointi tarkoittaa tietokantasi jakamista osiin. Tässä prosessissa ei vain ole kyse asiakkaiden 

jakamisesta demografisesti ryhmiin perustuen heidän ikään, sukupuoleen tai kiinnostuksiin. 


Segmentoinnilla tarkoitetaan myös asiakkaiden jakamista ryhmiin perustuen heidän ostoihin, tuote ja kategoria tasoilla mutta yhtä lailla tuotteita voidaan segmentoida asiakaskategorioiden mukaan.

Segmentointia hyödynnetään löytämään yhtäläisyyksiä asiakaskäyttäytymisessä ja korrelaatioita tuotteiden ja asiakkaiden välillä. Tämän avulla voimme rakentaa esim. osuvampia tarjouksia asiakkaillemme. 

Yksi esimerkki segmentoinnista jota voidaan käyttää niin B2C- ja B2B yrityksissä on: asiakkaiden jakaminen ryhmiin sen mukaan minkälaisia tuotteita tai palveluita he ovat ostanet viimeisen vuoden sisällä.

Voidaan myös tutkia miten ikä tai paikkakunta vaikuttaa ostotottumuksiin. Asiakkaita voi segmentoida keskimääräisen ostoksen, iän ja ostojen frekvenssin yhdistelmällä ja sen jälkeen verrata miten nämä korreloivat vaikka paikkakunnan kanssa.

Tekoäly voi oppia tunnistamaan kuvia, jolloin voidaan etsiä tuotevalikoimasta ulkoisesti samankaltaisia tuotteita, mitä asiakas on jo ostanut.

Tunnetilojen analysointi

Tunnetilojen analysoinnilla tarkoitetaan prosessia, jossa algoritmeilla pyritään löytämään ja tunnistamaan tunnetiloja tekstistä. Menetelmällä pyritään tunnistamaan kirjoittajan mielipide aiheesta vaikka tuotteesta tai brändistä. Näin tekoäly voi tutkia vaikka twitterin käyttäjien mielipidettä Helsingin kaupungin julkisesta liikenteestä.  


Koneoppimista ja tekoälyä voidaan hyödyntää myös tuotteen asemoimisessa, voidaan tutkia kuluttajien mielipidettä tuotteesta ja näin tehdä vaikka dynaamista hinnoittelua. Tekoäly laskee alennuksen ostoksen todennäköisyyden mukaan ja näin voidaan maksimoida keskimääräinen tuotto.


Tunnetilojen analysointia voidaan myös hyödyntää asiakaspysyvyyden tehostamiseen. Tekoäly voi tunnistaa asiakkaat jotka ovat todennäköisimmin vähemmän tyytyväisiä ja alttiita kilpailevalle tarjoukselle. Yritys voi suorittaa ennaltaehkäiseviä toimia eikä vain yrittää reagoida vahingon jo satuttua.



Kieliteknologia (NLP)

Kieliteknologia (NPL) tavoittelee tekoälyn mahdollisimman sujuvaa luonnollisen kielen ymmärrystä ja suurien data määrien analysointia. Tunnetuin käyttö on varmaankin chatbotti joka tunnistaa ja oppii kieltä 

ja pystyy käymään "keskusteluja". 


Oraclen mukaan 80% yrityksistä haluaa chatbotin 2021 mennessä. 

Tuote suositukset

Tuotesuositukset ovat jo käytettävissä monessa markkinoinnin automaatio työkalussa. Tekoälypohjaisissa tuotesuosituksissa ei kuitenkaan ole samoja rajoituksia kuin ns. perinteisissä.

Perinteiset markkinoinnin automaation suositukset ovat ns. 1-1 eli katsoit tuotetta X tästä syystä näytämme sinulle tuotteen X uudestaan.


Tekoäly pystyy analysoimaan kaikkien asiakkaiden käyttäytymistä ja näin 1-1 malli ei rajoita mahdollisuuksia. Tekoälyn avulla voimme tehdä parempia suosituksia myös vasta ensimmäistä kertaa sivustolla vierailevalle. Suosituksia voidaan antaa malliin: Katsoit tuotetta X - samankaltaiset asiakkaat ostivat todennäköisesti tuotetta Y - näytettään sinulle myös tuote Y.


Verkkokauppajätti Amazon.com tahkoaa tähtitieteellisiä myyntilukuja ja niistä jopa 35%:n kerrotaan muodostuvan tuotesuosituksista.

 

Tekoäly oppii kaikkien käyttäjien tapahtumista ja pystyy löytämään samankaltaisuuksia reaaliajassa vaikka emme tuntisikaan kyseistä asiakasta vielä hyvin. Järjestelmä analysoi ostopolkuja, käyttäytymistä ei kanavissa, mikrotapahtumia ja monia muita seikkoja. Näiden pohjalta tekoäly pystyy valitsemaan sopivan tuotteen ja tarjoamaan sitä sopivalla tavalla oikealle asiakkaalle. 


Markkinointiautomaation käyttöönotto

  1. 1
    Määritä tavoitteet, mittarit ja rajoitukset
    Tämä on muotoiluvaihe, jossa muokataan algoritmien toimintaa. Sinun täytyy myös miettiä tavoitteita. Yksi tavoitteista voi olla koneoppimisen hyödyntäminen kaikkien B2B- markkinointikampanjoiden workflown ylläpidossa. Seuraavaksi tulee miettiä miten tuloksia mitataan. Mittarien valinnalla on ratkaiseva merkitys, koska oikeiden mittareiden valinta on yksi menestyksen tekijä. Koko malli voi epäonnistua, jos valitut tiedot sovitetaan väärin.
  2. 2
    Tietojen arviointi, tiedonkeruu
    Jos tietoja ei ole riittävästi tai jos niitä ei ole tässä vaiheessa, sinun on määritettävä, minkä tyyppiset tiedot ovat hyödyllisiä tehtävän ratkaisemiseksi. Sinun on määritettävä, miten nämä tiedot siirretään markkinointiautomaatio alustalle, missä muodossa ja miten ne sovitetaan yhteen, jotta niitä on helppo käsitellä koneoppimisjärjestelmässä.
  3. 3
    Integrointi ja testaus
    Kun markkinoinnin mallit on mietitty valmiiksi ne on integroitava markkinointialustalle. Tämän jälkeen on hyvä suorittaa käytännön testejä. Testien suorittamisen aikana on vielä mahdollista tarkistaa mallin toimivuus ja sen tuomat taloudelliset vaikutukset.
  4. 4
    Seuranta ja jatkuva kehittäminen
    Viimeisessä vaiheessa käytät markkinointiautomaatio mallia, joka on läpäissyt testauksen. Malli vaatii jatkuvaa seurantaa ja jatkuvaa kehittämistä, koska uusia tietoja kerätään jatkuvasti.

Markkinointiautomaatio uudet kasvot

Epäilemättä olemme siirtymässä markkinoinnin automaation uuteen aikakauteen. Tekoälypohjaisesta markkinointiautomaatiosta, jollaista tarjoaa esim. SALESmanago, on muodostunut alusta monikanavaiselle tiedonkeruulle, jossa datapohjaisia markkinointiprosesseja mukautetaan reaaliajassa.


Tämän johdosta monikanavamarkkinoinnista tulee entistä tehokkaampaa, koska jokainen asiakas saa johdonmukaisen viestin oikeaan aikaan hänelle optimaalisella tavalla.


Lisäksi järjestelmän itseoppiva tekoäly lisää tuotesuositusten tehokkuutta. Tällä on vaikutusta myös markkinoinnin ammattilaisille. Jatkossa stressi kohdistuu enemmän tietoon ja dataan kuin itse markkinointiin. 


Koneoppimisen ja tekoälyn käytön lisääntyessä myös markkinoijan vaatimukset muuttuvat. On tunnettava tekniikka ja osattava analysoida dataa. Luovalle työlle löytyy toki myös paikkansa mutta sen määrä vähentyy.

Markkinointiautomaation uudet kasvot
58%
johtajista

johtajista on sitä mieltä että tekoälyn ja koneoppimisen merkittävin kasvuetu on asiakaskokemuksen ja personoinnin parantaminen

44%
laatu

uskoo, että tekoäly ja koneoppiminen tarjoavat mahdollisuuden parantaa nykyisiä tuotteita ja palveluita

58%
yrityksistä

yrityksistä käsittelee ensin haastavimpia markkinointiongelmia tekoälyn ja koneoppimisen avulla, asettamalla etusijalle asiakaspalvelun ja uusien tuotteiden kehittämisen

" Tekoäly avusteinen markkinoinnin automaatio muuttaa markkinoinnin taiteesta tieteeksi "

salesmanago markkinoinnin automaatio
salesmanago diamond partneri



Evenrue Markkinointi toimii SALESmanagon virallisena partnerina Suomessa.


SALESmanago Partnereita on noin 1500kpl 40 eri maassa mutta korkeimmalla tasolla olevia "Diamond" tason kumppaneita vain nelisenkymmentä. Pohjoismaissa vain kourallinen.


Autamme sinua hyödyntämään tekoälypohjaista markkinoinnin automaatiota.


Ota yhteyttä ja pyydä esittelyä.

Lähteet:

Samankaltaisia:

Kaipaatko tuloksia?

Vauhdita yrityksesi kasvua!
>