Tekoäly ratkaisee myös uusasiakashankinnan haasteita

Kirjoittanut Anniina Manninen - 07 May, 2019

2 min lukuaika

Uusasiakashankinnalla on ratkaiseva merkitys yrityksen liiketoiminnan kasvulle. Se on kuitenkin monivaiheista ja työlästä puuhaa, joten tekoälyä on ryhdytty hyödyntämään uusasiakashankinnan apuna. HubSpot kehittää myynnin tukea tekoälyä  hyödyntäen yhdessä startup-yritys Kenvin kanssa.

Unohda tyhjät lupaukset ja valitse tekoäly

Uusasiakashankinta on yleensä monimutkaista, eikä se aina onnistu täysin toivotulla tavalla. Jotta onnistumisia tulisi useammin, vaaditaan selkeitä, yhtenäisesti sovittuja toimintatapoja sekä tiivistä yhteistyötä myynnin ja markkinoinnin välillä. Markkinointi ja myynti eivät voi toimia erikseen, eikä työtä voi jättää vain toisen tiimin harteille.

Tekoälyn ja koneoppimisen avulla voidaan ratkaista monipuolisesti erilaisia uusasiakashankinnan ongelmia. Tekoälyä hyödyntämällä voidaan tehostaa uusasiakashankintaa täysin uudenlaisilla menetelmillä, mahdollistaa  osastojen sujuva yhteistyö ja taklata olemassa olevia haasteita.

Jotta ongelmia voidaan ratkaista, on tarkasteltava missä ne sijaitsevat, ja millaisia hidasteita tai haasteita ne aiheuttavat.

Tekoäly tehostaa uusasiakashankintaa

Uusasiakashankinnan yleisimmät ongelmakohdat

Yrityksen liiketoiminnan kasvulle tulee asettaa selkeät tavoitteet, poistaa kitka myynnin prosessista ja tehdä suunnitelmat tavoitteisiin pääsemiseksi. Sama sääntö pätee myös uusasiakashankintaan. Jotta onnistumisia voidaan saavuttaa, täytyy tulosten olla mitattavissa.

Jokaisen yrityksen uusien asiakkaiden houkuttelemiseen ja hankintaan liittyvät haasteet ovat tietysti yksilöllisiä ja riippuvat ymmärrettävästi esimerkiksi yrityksen koosta, kohderyhmästä ja myytävästä tuotteesta. B2B-myynnin sekä markkinoinnin maailmassa monet hankaluudet toistuvat kuitenkin samankaltaisina. Virheitä tehdään koko ostopolun aikana asiakaskontaktin luomisen ensiaskeleista asti aina lopullista kaupankäyntiä koskeviin tapaamisiin. 


Millaisiin ongelmiin sitten usein törmätään?

  • Määrä ei korvaa laatua. Jos tiukka kohderyhmäajattelu unohtuu ja keskittytään mahdollisimman suuren asiakaskontaktien määrän tuottamiseen, saattaa liidien laatu kärsiä.
  • Kaunis mainos ei ole synonyymi toimivalle tai tehokkaalle.
  • Asiakas on ihminen - kontaktin vaaliminen ei saa olla persoonatonta hihassa roikkumista. 
  • Keskeneräisiä liidejä siirretään myyjille. 
  • Myynnin ja markkinoinnin välillä on kuilu, jossa informaatio ei liiku. Se aiheuttaa sekaannuksia ja resurssien tyhjäkäyttöä.
  • Suuri osa myynnin työajasta kuluu raportointiin ja rutiinitehtäviin.
  • Tulokset eivät ole mitattavissa.

Kaikkiin edellä mainittuihin ongelmiin voidaan tuottaa ratkaisuja tekoälyn voimin.

Tekoäly auttaa myymään

Tekoälyn tuottamat ratkaisut myynnin haasteisiin

Yksi tapa lähteä rakentamaan uusasiakashankintaan tähtäävää prosessia on valjastaa käyttöön tekoälyn ja koneopin tarjoamat mahdollisuudet: otetaan käyttöön jo olemassa olevassa datassa piilevä potentiaali tulevaisuuden ratkaisujen tuottamista varten. Metodit mahdollistavat samalla myös tulosten mitattavuuden.

Tekoälyä hyödyntämällä voidaan siirtyä pois tavoitteiden saavuttamisen kyttäämisestä, raporttien näpyttelemisestä ja jo käytettyjen parannuskeinojen toistamisesta systemaattisiin, yksilötasolla tapahtuviin analyyseihin. Tekoäly luo ihmistä merkittävästi tarkempia ennusteita tulevaisuuden varalle ja kaivaa esiin prosessien ongelmakohdat. Tekoäly ja koneoppiminen hoitavat puolestasi myös aikaa vievän paperityön ja muut ylimääräiset rutiinihommat.

Kemvin avulla HubSpot helpottaa myyjien työtä luomalla optimaalisia tilaisuuksia lähestyä potentiaalista asiakasta. 

Myös HubSpot tunnistaa myynnin työhön liittyvät haasteet. Kesäkuussa 2017 HubSpot ryhtyi ratkaisemaan ongelmaa yhteistyössä San Franciscosta lähtöisin olevan startupin, Kemvin, kanssa. Kehitystyön tavoitteena on ollut pyrkimys luoda optimaalisia tilaisuuksia lähestyä potentiaalisia asiakakkaita ja helpottaa myyjien työtä. Kemvin tekoälyä hyödyntävä DeepGraph-algoritmi käy päivittäin läpi miljoonia nettisivuja tutkien ostajien ja prospektien käyttäytymistä. Keräämänsä tiedon avulla patentoitu teknologia auttaa myyjiä muun muassa tunnistamaan uusia liidejä ja markkinasegmenttejä sekä tuottamaan personoituja sähköposteja näitä varten. DeepGraph siis auttaa myyjiä lähestymään oikealla tavalla prospekteja sekä tekemään sopimuksia parhaalla mahdollisella hetkellä.

 

Lataa pikaopas tekoälyn ja koneoppimisen maailmaan

SHARE THIS STORY | |