Avaa LinkedIn tai Google ja hae mitä tahansa markkinoinnin tai liiketoiminnan aihetta. Löydät kymmeniä artikkeleita, jotka sanovat käytännössä saman asian samoilla sanoilla. Tämä on ongelma, koska sisältö, joka näyttää ja kuulostaa samalta kuin kaikkien muidenkin, ei herätä luottamusta eikä jää mieleen.
Generatiivinen tekoäly on kiihdyttänyt tätä kehitystä. Kuka tahansa voi tuottaa yleisluontoisen artikkelin minuuteissa. Se tarkoittaa, että pelkkä sisällön julkaiseminen ei enää riitä erottumiseen. Ratkaiseva kysymys on: onko sinulla jotain, mitä muilla ei ole?
Tämä artikkeli on osa modernin sisältömarkkinoinnin artikkelisarjaa.
Suurin osa B2B-sisällöstä toistaa samaa
Edelmanin ja LinkedInin tutkimusten mukaan noin 75 prosenttia B2B-päättäjistä kertoo laadukkaan asiantuntijasisällön saaneen heidät tutkimaan uutta toimittajaa, jota he eivät olleet aiemmin harkinneet. Mutta sama tutkimus osoittaa, että vain pieni osa julkaistusta sisällöstä koetaan aidosti arvokkaaksi. Ero syntyy siitä, perustuuko sisältö omiin havaintoihin vai kierrätettyihin näkemyksiin.
Oma data on sisältöä, jota tekoäly ei voi kopioida
Kun puhutaan omasta datasta sisällöntuotannossa, sitä on kolmea tasoa.
Ensimmäinen on yrityksen itse keräämä data eli niin sanottu first-party data: verkkosivujen analytiikka, CRM-tiedot, ostohistoria, uutiskirjeen avaus- ja klikkausdata, some-kanavien sisällön toimivuus. Tämä on tarkinta ja uniikkia dataa, koska se tulee suoraan omasta liiketoiminnasta.
Toinen taso on asiakkaan itse vapaaehtoisesti antama tieto: kyselyvastaukset, NPS-palautteet, haastattelut, toiveet ja tarpeet. Tämä on käytännössä asiakkaan ääni, ja siksi erityisen arvokasta sisältömateriaalina.
Kolmas taso on varsinainen oma tutkimus: systemaattisesti kerätty ja analysoitu tieto, kuten toimialakysely, benchmark-raportti tai asiakaskokemuksen kartoitus. Tässä yritys toimii itse tiedon alkuperäisenä lähteenä.
Näistä kaikista syntyy kahdenlaista sisältöraaka-ainetta: lukuja, trendejä ja vertailukohtia sekä tarinoita, suoria sitaatteja ja uusia havaintoja. Juuri tätä yhdistelmää ei voi tuottaa tekoälyllä eikä kopioida kilpailijan blogista.
Tutkimusnäyttö: alkuperäinen tutkimus toimii poikkeuksellisen hyvin
BuzzSumon ja Mantis Researchin kyselyissä 94 prosenttia markkinoijista kertoi, että alkuperäinen tutkimus nostaa brändin auktoriteettia. Yhdeksän kymmenestä yritykset, jotka olivat julkaisseet omaan tutkimukseen perustuvaa sisältöä, pitivät sitä onnistuneena. Noin 70 prosenttia vastaajista totesi oman tutkimuksen tuottavan enemmän ja parempia sisältöideoita kuin mikään muu yksittäinen keino.
Ostajankin näkökulmasta alkuperäinen data painaa. Redpoint Insightsin 250 B2B-ostajan tutkimuksessa 70 prosenttia vastaajista kertoi, että omaan dataan ja benchmarkeihin perustuva sisältö lisää luottamusta enemmän kuin asiakastarinat tai kolmansien osapuolten logot. Saman lähteen mukaan 91 prosenttia B2B-ostajista sitoutuu todennäköisemmin brändeihin, jotka julkaisevat omaa tutkimustaan.
Edelman ja LinkedIn ovat lisäksi osoittaneet, että laadukas asiantuntijasisältö vaikuttaa suoraan toimittajavalintoihin. Jopa 70 prosenttia C-tason johtajista on harkinnut nykyisen kumppanin vaihtamista kilpailijaan laadukkaan sisällön perusteella. Huomionarvoista on, että vaikuttavimmaksi koettu sisältö nojaa nimenomaan omiin havaintoihin ja uuteen dataan, ei yleisiin mielipiteisiin.
Mikä muuttuu, kun alat käyttää omaa dataa sisältöjen pohjana
Käytännössä muutos näkyy neljällä tavalla.
Sisältö erottuu. Kun kerrot jotain, mitä vain sinä tiedät, lukijalla on syy palata juuri sinun sisältösi ääreen. Toimialakyselyn tulokset, asiakkaiden suorat kokemukset tai oman datan trendit ovat ainutkertaisia.
Luottamus kasvaa. Päättäjät arvostavat sisältöä, jonka takana on oikeaa näyttöä. Yksi konkreettinen luku omasta datasta vakuuttaa enemmän kuin kymmenen yleistä neuvoa.
Sisältökalenteri täyttyy. Yksi hyvin toteutettu kysely tai data-analyysi tuottaa materiaalia kuukausiksi eteenpäin: artikkeleita, some-postauksia, myyntimateriaaleja, webinaariaiheita ja jopa mediayhteistyön perusteita.
Näkyvyys paranee. Alkuperäinen data on sisältöä, johon muut haluavat viitata. Se tuo linkkejä ja mainintoja luonnollisesti, mikä taas on hakukoneoptimoinnin vuoksi tärkeää. Lisäksi tekoälypohjaiset hakutyökalut, kuten ChatGPT ja Perplexity, suosivat alkuperäisiä lähteitä toissijaisiin yhteenvetoihin verrattuna.
Näin muutat asiakaskyselyn kuukausien sisällöiksi
Prosessi ei ole ns. “amerikan temppu” eikä vaadi suurta budjettia. Riittää, että teet asiat järjestelmällisesti.
Valitse teema, jossa haluat olla tunnettu asiantuntija
Keskity yhteen aiheeseen, joka liittyy suoraan liiketoimintaasi ja asiakkaidesi arkeen. Älä yritä kattaa kaikkea kerralla. Hyvä teema on sellainen, josta asiakkaasi hakevat tietoa ja johon sinulla on oikeasti näkemystä.
Hyödynnä ensin se data, joka sinulla jo on
CRM-tiedot, tukipyyntöjen teemat, myyntikeskustelujen yleisimmät kysymykset, verkkosivujen analytiikka, uutiskirjeen toimivuus. Tästä datasta löytyy usein yllättäviä havaintoja, joita et ole aiemmin käyttänyt sisältönä.
Täydennä kyselyllä tai haastatteluilla
5–10 hyvin muotoiltua kysymystä riittää. Lähetä kysely olemassa oleville asiakkaille, verkostolle tai kohderyhmälle. Jo 50–100 vastausta antaa riittävästi materiaalia sisältöön. Täydennä tarvittaessa muutamalla syventävällä haastattelulla.
Etsi tuloksista tarinoita
Pelkät keskiarvot eivät riitä. Etsi segmenttikohtaisia eroja, yllättäviä poikkeamia, selkeitä trendejä ja suoria sitaatteja. Juuri nämä tekevät sisällöstä kiinnostavaa ja jaettavaa.
Julkaise pääraportti ja pilko se osiin
Kokoa tulokset yhteen raporttiin tai artikkeliin. Sen jälkeen pilko kokonaisuus pienempiin osiin: yksittäiset havainnot LinkedIn-postauksiksi, tarkemmat analyysit blogiartikkeleiksi, tiivistykset myynnin tueksi, visuaaliset nostot somejakoon. Yksi tutkimus voi tuottaa sisältöä helposti 2–3 kuukaudeksi.
Suomalainen todellisuus: asiakasymmärrys on alikäytetty voimavara
Suomessa B2B-sisältömarkkinointi on kehittynyt paljon viime vuosina, mutta omaan dataan perustuva sisältö on edelleen harvinaista. Useimmat yritykset käyttävät dataa kohdentamiseen ja mainontaan, mutta eivät sisällön ydinsanoman lähteenä.
Seuraava askel on se, että yritykset eivät vain käytä dataa kulissien takana, vaan julkaisevat omia tutkimuksiaan ja havaintojaan. Se on nopein tapa rakentaa asiantuntija-asemaa omalla toimialalla.
Huomioitavaa: datan laatu ja läpinäkyvyys ratkaisevat
Oma tutkimus on tehokas työkalu, mutta vain silloin kun se tehdään rehellisesti. Muutama periaate kannattaa pitää mielessä.
Kerro avoimesti, miten data on kerätty, kuinka monta vastaajaa oli ja mitä data kattaa. Läpinäkyvyys lisää uskottavuutta, ei vähennä sitä. Pienikin otos on arvokas, kunhan sen rajat kerrotaan.
Varo tulkinnan vinoumia. Omaa dataa on helppo lukea niin, että se tukee valmiiksi päätettyä näkemystä. Anna tulosten puhua, äläkä pakota niitä haluttuun muottiin.
Huolehdi tietosuojasta. Anonymisoi vastaukset, älä julkaise tunnistettavia tietoja ilman lupaa ja noudata GDPR-vaatimuksia. Tämä on sekä laillinen velvollisuus että luottamuskysymys.
Usein kysytyt kysymykset
Oma data on sisältöstrategian kovin kilpailuetu
Tekoäly pystyy tuottamaan yleistä sisältöä nopeammin kuin koskaan. Mutta se ei pysty kopioimaan sinun asiakkaidesi kokemuksia, sinun datasi trendejä eikä sinun toimialasi havaintoja. Juuri siksi oma tutkimus ja oma data ovat nyt arvokkaampia kuin koskaan.
Yritykset, jotka rakentavat järjestelmällisesti omaan dataan nojaavan sisältötuotannon, rakentavat samalla luottamusta, asiantuntija-asemaa, myyntiputkea ja medianäkyvyyttä. Ja ne tekevät sen tavalla, jota kilpailijoiden on vaikea jäljitellä.
Aloita jostakin. Valitse yksi teema, kerrää 50 vastausta, analysoi tulokset ja julkaise. Pysähdyt kerran, keräät tiedon yhteen ja julkaiset sen muodossa, josta muutkin hyötyvät. Jo ensimmäinen asiakaskysely tai oman datan analyysi voi tuottaa sisältöä kuukausiksi ja samalla rakentaa asemaa, jota pelkällä mielipidekirjoittelulla ei saavuteta.