Systeemiajattelu markkinoinnissa

01

Henkilökohtaisesta tuottavuudesta yritystason hyötyihin

Yksi syy on kuilu tekoälyn tuomien henkilökohtaisten tuottavuushyötyjen ja yritystason hyötyjen välillä.

McKinsey julkaisi tästä hiljattain kiinnostavia lukuja. Sen vuoden 2026 globaalissa tekoälytutkimuksessa 80 % vastaajista kertoi tekoälyn parantaneen omaa tuottavuuttaan, mutta vain 37 % arvioi tekoälyn käytöllä olleen minkäänlaista vaikutusta organisaation liikevoittoon (EBIT).

Oletetaan, että pystyt nyt tuottamaan sisältöä viisi kertaa aiempaa nopeammin. Sisällön ympärillä oleva työnkulku saattaa silti näyttää tältä:

02

Katso yksittäistä tehtävää pidemmälle

Jos hyväksyntä kestää edelleen kolme päivää, ensimmäisen version tekeminen 15 minuutissa kahden tunnin sijaan ei välttämättä muuta kovin paljon. Olet ehkä vain saanut aikaan suuremman jonon jossain muualla.

Minulle systeemiajattelu markkinoinnissa tarkoittaa sitä, että katsotaan optimoitavaa yksittäistä tehtävää pidemmälle ja kiinnitetään huomiota siihen, mitä sen ympärillä tapahtuu.

Markkinoinnissa olemme käyttäneet paljon aikaa yksittäisten osien optimointiin. Miten voimme tuottaa sisältöä nopeammin? Parantaa ländärin konversiota? Parantaa uutiskirjeen avausprosenttia? Tuottaa enemmän liidejä?

Nämä ovat hyviä kysymyksiä.

Mutta liidien määrän kasvattamisesta ei ole paljon hyötyä, jos myynti ei ehdi käsitellä niitä. Kymmenkertainen määrä sisältöä ei välttämättä auta, jos sitä ei pystytä jakelemaan järkevästi, sen tuloksellisuutta mittaamaan ja tätä tietoa hyödyntämään seuraavien sisältöjen suunnittelussa.

Joskus yhden osan parantaminen vain siirtää ongelman toiseen kohtaan.

03

Miksi tekoälyagentit tekevät systeemiajattelusta entistä tärkeämpää

Suuri osa generatiivisen tekoälyn käytöstä on tähän asti ollut yksittäisiin tehtäviin perustuvaa ja tapahtunut chat-käyttöliittymän kautta: kirjoita tämä, tiivistä tämä, analysoi tämä, tee tästä luonnos tai luo kuva, video tai animaatio.

Käytän itsekin tekoälyä tällaisiin tehtäviin päivittäin.

Agenttien kanssa kokonaisuus laajenee. Tekoäly voi käyttää työkaluja, hakea tietoa ja hoitaa prosessin useita vaiheita, ja alamme delegoida sille yksittäisten tehtävien sijaan pidempiä työkokonaisuuksia.

Northwestern Universityn Kellogg School of Managementin Jim Lecinski kirjoitti tästä Think with Googlen artikkelissa Agentic AI means marketing leaders must now be “systems thinkers”.

Hän ehdottaa, että tunnistetaan pieni määrä markkinoinnin kannalta tärkeitä työnkulkuja ja kartoitetaan ne kunnolla: mistä työnkulku alkaa, mitä tietoa se tarvitsee, mitä päätöksiä matkan varrella tehdään, missä ovat pullonkaulat ja missä tarvitaan ihmistä.

Minusta tämä on hyödyllinen tapa lähestyä myös agenttien hyödyntämistä.

Jos otamme nykyisen tapamme tehdä työtä ja lisäämme tekoälyä yksittäisiin vaiheisiin, saamme todennäköisesti tehokkuushyötyjä. Paljon suurempia mahdollisuuksia voi kuitenkin löytyä itse työnkulun tarkastelusta.

Agentit tulevat myös itse osaksi järjestelmää. Kun agentti hoitaa yhden vaiheen ja siirtää työn tuloksen kollegalle, tämä siirtymä vaatii yhtä lailla suunnittelua kuin työn siirtyminen ihmiseltä toiselle.

04

Myös roolien ja toimintojen rajat hämärtyvät

Olen huomannut tämän markkinoinnissa jo vuosien ajan.

Generatiivinen tekoäly tuottaa, mitä sille kuvaillaan. Alkuun kyse oli tekstintuotannosta. Ei-kirjoittajat saivat käyttöönsä työkaluja, joiden avulla he pystyivät tuottamaan varsin hyvää sisältöä. Sitten sama tapahtui kuvien, videoiden ja äänen kanssa.

Markkinoinnissa työskentelevä voi nyt analysoida dataa, luoda sisältöä ja kuvia, tehdä videoita, tehdä laajaa taustatutkimusta ja rakentaa yksinkertaisia sovelluksia. Sama tapahtuu markkinoinnin ulkopuolella. Myynnissä, tuotekehityksessä ja muissa toiminnoissa työskentelevät voivat tehdä asioita, jotka aiemmin kuuluivat melko selvästi toiselle tiimille tai ammattiryhmälle.

Procter & Gamblella tehty The Cybernetic Teammate -tutkimus on tästä näkökulmasta kiinnostava.

Kaupallisten toimintojen ja tuotekehityksen ammattilaiset ratkoivat todellisia tuoteinnovaatioihin liittyviä tehtäviä joko yksin tai tiimeissä sekä tekoälyn kanssa tai ilman.

Ilman tekoälyä tuotekehityksen ammattilaiset tuottivat yleensä teknisemmin painottuneita ratkaisuja ja kaupallisten toimintojen ihmiset kaupallisemmin painottuneita. Tekoälyn kanssa molempien ryhmien ratkaisuista tuli tasapainoisempia.

Näissä tuoteinnovaatioihin liittyvissä tehtävissä tekoälyn kanssa yksin työskennelleet tuottivat myös suunnilleen yhtä laadukkaita ratkaisuja kuin ilman tekoälyä työskennelleet kahden hengen tiimit.

On myös hyvä huomata, että tutkimus tehtiin vuonna 2024 käyttäen GPT-4:ää tai GPT-4o:ta, jotka ovat tämän päivän näkökulmasta jo vanhoja malleja ja kyvykkyyksiä.

En ajattele tämän tarkoittavan sitä, että erityisosaaminen katoaisi tai että kaikki voisivat yhtäkkiä tehdä kaikkien muidenkin työt. Se kuitenkin viittaa siihen, että työnkuviemme rajat voivat muuttua nykyistä joustavammiksi.

Ja kun työskentelemme yhä enemmän näiden rajojen yli, koko työnkulun ymmärtämisestä tulee entistä tärkeämpää.

05

Miten systeemiajattelussa pääsee alkuun markkinoinnissa?

Valitse yksi tärkeä markkinoinnin työnkulku ja kartoita, mitä siinä oikeasti tapahtuu tällä hetkellä.

Jos podcast on esimerkiksi tärkeä osa markkinointianne, nykyinen työnkulku voisi näyttää tältä:

Sen jälkeen työnkulkua voi alkaa tarkastella lähemmin:

1. 01

   Mistä kuhunkin vaiheeseen tarvittava tieto tulee?

2. 02

   Missä ihmiset joutuvat odottamaan jotakuta toista?

3. 03

   Mitä kopioidaan edelleen manuaalisesti paikasta toiseen?

4. 04

   Mitä päätöksiä matkan varrella tehdään?

5. 05

   Missä tarvitaan ihmisen harkintaa?

6. 06

   Missä tekoäly voisi auttaa?

7. 07

   Mitkä vaiheet voisivat mahdollisesti toimia hyvin vähäisellä ihmisen osallistumisella?

8. 08

   Ja mitä prosessin lopussa syntyvälle tiedolle tapahtuu?

Jos tietyt podcast-aiheet tavoittavat jatkuvasti oikean yleisön, vaikuttaako se siihen, mitä teette seuraavaksi? Jos asiakkaat kysyvät myyntikeskusteluissa tai asiakaspalvelussa toistuvasti samoja asioita, vaikuttaako tämä tieto sisältöjen suunnitteluun? Jos myynti tietää, että tietynlaiset liidit osoittautuvat jatkuvasti huonoiksi, tietääkö markkinointi sen?

06

Ymmärrä työnkulku ennen agentin rakentamista

Kun työnkulun kartoittaa kunnolla, voi myös huomata, ettei tekoäly ole aina ratkaisu.

Ehkä yhden hyväksyntävaiheen voi vain poistaa. Kenties tieto pitäisi tallentaa eri tavalla. Ehkä kaksi ihmistä tekee päällekkäistä työtä. Tai ehkä jollakin työn siirtymällä vaiheesta toiseen ei ole koskaan oikeastaan ollut selkeää omistajaa.

Me ViaNuevalla käytämme omassa työssämme useita agentteja ja rakennamme jatkuvasti uusia. Ennen agentin rakentamista kannattaa kuitenkin ymmärtää, millaiseen työhön ja kokonaisuuteen agentti on tulossa mukaan.