Asiakashankinta on muuttunut pysyvästi

Muutos ei ole teknologiassa, vaan päätöksenteossa

Asiakashankinta on pitkään rakentunut tekemisen ympärille. Kampanjoita suunnitellaan, sisältöä tuotetaan, mainontaa optimoidaan ja tuloksia analysoidaan. Taustalla on ollut ajatus, että ihminen kykenee hahmottamaan kokonaisuuden ja tekemään oikeat päätökset. Tämä ei enää skaalaudu. Yrityksillä on enemmän dataa kuin koskaan. Jokainen kanava tuottaa jatkuvasti lisää tietoa, mutta kokonaiskuva jää usein puuttumaan. Yksittäiset luvut voivat näyttää hyviltä, mutta silti jää epäselväksi, mikä tekeminen todella tuottaa uusia asiakkaita ja liikevaihtoa. Ongelma ei ole tekeminen. Ongelma on päätöksenteko.

Tekoälyn todellinen rooli

Tekoäly ei ole merkittävä siksi, että se tekee enemmän. Sen merkitys on siinä, että se mahdollistaa paremman päätöksenteon. Se pystyy käsittelemään kokonaisuuksia, tunnistamaan syy–seuraussuhteita ja priorisoimaan toimenpiteitä tavalla, johon ihminen ei yksin pysty riittävän nopeasti tai systemaattisesti. Tämä muuttaa pelin. Asiakashankinta ei ole enää ensisijaisesti tekemistä. Se on jatkuvaa, dataan perustuvaa päätöksentekoa.

Vanha malli vs uusi malli

Perinteinen digitoimisto optimoi parhaimmillaankin vain tekemistä. Se kehittää kampanjoita, säätää kanavia ja raportoi tuloksia. Hyvä toimisto tekee tämän tehokkaasti, mutta malli on silti reaktiivinen ja osittainen. Kokonaisuutta ei optimoida. Uudessa mallissa lähtökohta on toinen. Ensin ymmärretään, mikä oikeasti tuottaa arvoa. Sen jälkeen keskitytään niihin toimenpiteisiin, joilla on suurin vaikutus. Ero on yksinkertainen. Vanha malli optimoi tekemistä. KAIOn malli optimoi lopputulosta.

KAIO:n rooli tässä muutoksessa

KAIO on rakennettu ratkaisemaan juuri tämä ongelma. Se yhdistää hajallaan olevan datan, tunnistaa mikä vaikuttaa asiakashankintaan ja liikevaihtoon, ja ohjaa mitä kannattaa tehdä seuraavaksi. Päätöksenteko ei perustu enää oletuksiin, vaan kokonaisuuden ymmärtämiseen. Keskeistä on, että tämä ei jää analyysiksi. KAIO:n ympärillä toimii tiimi, joka toteuttaa nämä toimenpiteet käytännössä. Näin syntyy malli, jossa tekoäly ohjaa ja ihmiset varmistavat toteutuksen.

Googlen AI johtajan Demis Hassabiksen mukaan tekoäly ei vielä ratkaise kaikkea. "Mutta juuri nyt olemme pisteessä, jossa se on riittävän kehittynyt muuttamaan, miten yritykset tekevät päätöksiä ja sitä kautta, miten ne kasvavat. Yritykset, jotka jatkavat vanhalla mallilla, tekevät edelleen paljon, mutta eivät välttämättä oikeita asioita oikeaan aikaan. Yritykset, jotka siirtyvät uuteen malliin, tekevät vähemmän, mutta tarkemmin. Ne oppivat nopeammin, kohdistavat resurssinsa tehokkaammin ja rakentavat kestävää kilpailuetua". Tähän haasteeseen KAIO on kehittänyt oman ratkaisunsa. Business Language Model yhdistää liiketoiminnan, markkinoinnin ja datan yhdeksi ymmärrettäväksi kokonaisuudeksi. Se ei katso yksittäisiä kanavia tai mittareita, vaan tulkitsee liiketoimintaa kokonaisuutena ja ohjaa päätöksentekoa sen pohjalta. Kyse ei ole enää siitä, kuinka paljon dataa on käytössä. Vaan siitä, kuinka hyvin sitä ymmärretään ja miten sen pohjalta toimitaan.

Tulevaisuudessa voittavat ne yritykset, jotka eivät tee eniten. Ne voittavat, jotka ymmärtävät parhaiten, mitä kannattaa tehdä seuraavaksi, tekevät päätökset nopeammin kuin muut ja vievät ne käytäntöön ilman viivettä.