Flywheel vs. Funnel: Miksi lineaarinen ajattelu epäonnistuu tekoälyn aikakaudella

Viime viikolla istuin asiakkaan kanssa, joka esitteli minulle ylpeänä täydellistä myyntiputkeaan.

Excel-taulukko, jossa 47 saraketta, nerokkaat liidien pisteytysmekanismit ja tarkkaan mitatut konversioprosentit.

Kaikki kauniin lineaarisesti A:sta Ö:hön mietittynä.

Ongelma?

Hänen parhaat asiakkaansa tulivat nykyisten asiakkaiden suositusten kautta – täysin hänen putkensa ulkopuolella.

Hänen tekoälytyökalunsa optimoivat ahkerasti prosessia, jolla ei ollut mitään tekemistä liiketoiminnan todellisuuden kanssa.

Tervetuloa vuoteen 2025, jossa lineaarinen ajattelu ei ole pelkästään tehotonta – se on liiketoiminnallinen itsemurha.

Ongelma lineaarisessa ajattelussa tekoäly-aikakaudella

Näen sen päivittäin työssäni Brixonilla: yritykset sijoittavat miljoonia tekoälytyökaluihin, joiden pitäisi optimoida vanhentuneet myyntiputkensa.

Se on kuin ostaisit Porschen seistääksesi nopeammin ruuhkassa.

Miksi perinteiset myyntiputket epäonnistuvat vuonna 2025

Klassinen myyntiputki (huomio → kiinnostus → harkinta → osto) on peräisin ajalta, jolloin yritykset hallitsivat informaatiota.

Tänä päivänä?

Potentiaaliset asiakkaasi ovat jo kulkeneet 70 % ostopolustaan ennen kuin edes puhuvat kanssasi.

He tutkivat itse, lukevat arvosteluja, vertailevat vaihtoehtoja – kaikki tämän tekevät putkesi ulkopuolella.

Tekoälyansa: Väärän järjestelmän optimointi

Tässä kohtaa olen raaka:

Suurin osa näkemistäni tekoälyratkaisuista optimoi olemassa olevia, virheellisiä prosesseja.

Ennakoiva analytiikka liidien pisteytyksessä? Hienoa, jos liidit ylipäätään saapuvat perinteisen putken läpi.

Automatisoitu sähköpostimarkkinointi? Hyvä, jos sähköposti on edelleen ensisijainen kontaktipisteesi.

Nettisivujen chatbotit? Ei auta, jos asiakkaasi ovat jo päättäneet muualla.

Ongelma ei ole tekninen, vaan systeeminen.

Paradigman muutos: Pushista pulliin

Tekoäly-aikakaudella ei enää pakoteta asiakkaita suppiloon.

Tavoitteena on rakentaa magneettinen järjestelmä, joka houkuttelee, sitouttaa ja tekee asiakkaista puolestapuhujia.

Järjestelmä, joka toimii, vaikka olisit nukkumassa.

Järjestelmä, joka vahvistaa itseään.

Flywheel.

Flywheel vs. Funnel: Konseptuaalisten erojen ymmärtäminen

Saatat nyt miettiä, mikä tarkalleen on ero Funnelin ja Flywheelin välillä.

Annetaanpa esimerkki käytännöstäni.

Funnel-malli: Lineaarinen ja yksisuuntainen

Kuvittele, että tarjoat B2B-digikonsultointia.

Perinteinen putkesi näyttää tältä:

1. Awareness: LinkedIn-mainokset ja SEO tuovat kävijöitä sivullesi
2. Interest: Vierailijat lataavat whitepaperisi
3. Consideration: Sähköpostisarja nurturoi liidejä
4. Decision: Myyntipuhelu ja tarjous
5. Purchase: Sopimuksen solmiminen

Siinä se. Lineaarinen. Yksisuuntainen. Oston jälkeen asiakas on valmis putkesta.

Flywheel-malli: Syklistä ja itseään vahvistava

Flywheel toimii täysin eri tavoin:

Ratkaisevin ero: Momentum vs. Uudelleenkäynnistys

Tässä piilee ydin:

Funnel alkaa jokaisen uuden liidin kohdalla nollasta.

Flywheel taas rakentaa momentumia – jokainen tyytyväinen asiakas vahvistaa järjestelmää ja kiihdyttää pyörää.

Näen tämän omassa liiketoiminnassani selvästi:

Noin 60 % uusista asiakkaistani tulee nykyisten asiakkaiden suosittelemana.

Nämä suosittelut ovat laadukkaampia, myyntiprosessi on nopeampi ja voittoprosentti korkeampi.

Se ei ole sattumaa – se on Flywheel käytännössä.

Miksi tämä on ratkaisevaa tekoälyn integroinnissa

Tässä homma muuttuu kiinnostavaksi:

Tekoäly voi optimoida suppilon – mutta se voi mullistaa Flywheelin.

Siinä missä tekoäly parantaa suppilossa vain yksittäisten vaiheiden tehokkuutta, Flywheelissä se voi:

• Tunnistaa kaavoja eri kosketuspisteiden välillä
• Ennustaa asiakasarvoa elinkaaren aikana
• Mahdollistaa personoinnin tasolla, jota manuaalisesti ei voi saavuttaa
• Ajastaa suosittelupyynnöt täydellisesti
• Automaattisesti rakentaa yhteisöä

Tämä on optimoinnin ja transformaation ero.

Miksi tekoäly mullistaa Flywheel-mallin

Muistan erään asiakkaan viime vuodelta.

Keskisuuri ohjelmistoyritys, 150 työntekijää, vahvoja B2B-ratkaisuja.

Heillä oli jo käytössä erilaisia tekoälytyökaluja – chatbotteja, liidien pisteytys, sähköpostiautomaatio.

Kaikki toimi ihan hyvin, mutta läpimurtoa ei tullut.

Ongelma? He optimoivat eristettyjä funnellin vaiheita sen sijaan, että olisivat rakentaneet systeemisen Flywheelin.

Tekoäly Flywheelin kiihdyttäjänä: Kolme ulottuvuutta

Kun heidän järjestelmänsä muutettiin tekoälyvetoiseksi Flywheeliksi, näimme 6 kuukaudessa:

• 47 % enemmän laadukkaita liidejä (ilman markkinointibudjetin kasvua)
• 23 % korkeampi asiakaspysyvyyden taso
• 35 % enemmän suositteluja nykyisiltä asiakkailta

Miten? Tekoälyn integrointi kaikissa kolmessa Flywheelin ulottuvuudessa:

1. Hyper-personointi käyttäytymisdatan pohjalta

Generisten sähköpostiketjujen sijaan käytämme tekoälyä dynaamiseen sisällöntuotantoon:

Tekoäly analysoi, mitä sivuja liidi vierailee, kauanko viipyy, mitä lataa – ja rakentaa niistä henkilökohtaiset jatkosisällöt reaaliajassa.

Käytännössä tämä tarkoittaa:

Liidi, joka tutustuu 5 minuuttia case studyyn tuotannon automaatiosta, ei saa geneeristä ”Kiitos kiinnostuksesta” -sähköpostia.

Sen sijaan hän saa henkilökohtaisen viestin, jossa esitellään tälle toimialalle räätälöity käyttöesimerkki ja kutsu maksuttomaan strategiapalaveriin juuri tästä aiheesta.

2. Ennakoiva Customer Success -hallinta

Tässä kohtaa tekoäly loistaa Flywheelissä:

Sen sijaan että reagoitaisiin irtisanomisiin, tekoäly tunnistaa proaktiivisesti korkean churn-riskin asiakkaat.

Mutta – ja tämä on oleellista – se ei vain hälytä.

Se ehdottaa konkreettisia toimenpiteitä aiempien samanlaisten asiakkaiden mallien pohjalta.

3. Automaattinen Advocacy-vahvistus

Tässä vaiheessa tulee mielenkiintoiseksi:

Tekoäly ei vain tunnista tyytyväisiä asiakkaita – se löytää optimaalisen hetken suosittelupyynnölle.

Esim: 2 viikkoa onnistuneen projektin Go-Liven jälkeen, kun Customer Success Score on yli 8.5 ja asiakas lähettää aktiivisesti positiivisia signaaleja tukichatissa.

Sijaan geneeristä Arvostele meidät -sähköpostia asiakas saa tällaisen, personoidun viestin:

Hei Marcus, hienoa nähdä, että uusi dashboardinne on jo kovassa käytössä. Tiedätkö muita yrityksiä verkostossasi, joilla on samankaltaisia haasteita? Tässä linkki suositteluohjelmaamme – onnistuneesta ohjauksesta molemmat osapuolet hyötyvät.

Tulos? Suositteluprosentit ovat 3–4-kertaiset toimialan keskiarvoon verrattuna.

Momentum-periaate: Miksi tekoäly-Flywheel kasvaa eksponentiaalisesti

Tässä piilee todellinen pelinmuuttaja:

Jokainen tekoälypohjainen vuorovaikutus generoi parempaa dataa.

Parempi data johtaa parempiin ennusteisiin.

Paremmat ennusteet johtavat parempiin asiakaskokemuksiin.

Paremmat asiakaskokemukset johtavat tyytyväisempiin asiakkaisiin.

Enemmän tyytyväisiä asiakkaita taas tuottaa lisää dataa.

Tämä on itsensä vahvistava sykli – Flywheel, joka kiihdyttää itse itseään.

Perinteisessä putkessa optimoidaan yksittäisiä konversioprosentteja.

Tekoälypohjaisessa Flywheelissa rakennat systeemin, joka oppii ja kehittyy jatkuvasti.

Pipeline-ekosysteemiin: Käytännön transformaatio

Teoria on hienoa, mutta miten käytännössä muutat putkesta ekosysteemiin?

Tässä tarkka prosessi, jonka käyn asiakkaiden kanssa läpi.

Vaihe 1: Systeemiauditointi ja kitkakohtien tunnistus

Ennen kuin otat käyttöön mitään tekoälytyökaluja, ymmärrä missä nykyjärjestelmäsi hajoaa.

Aloitan aina näillä kysymyksillä:

1. Mihin kohtaan putkea hukkaat eniten asiakkaita? (Funnel-analyysi)
2. Mistä parhaat asiakkaasi tulevat? (Attribution-analyysi)
3. Mitkä kosketuspisteet ovat putken ulkopuolella? (Blind-spot-tunnistus)
4. Missä vaiheissa sinulla on manuaalisia, skaalaamista vaativia prosesseja? (Automaatiopotentiaali)

Kuukausi sitten tein tämän erään SaaS-yrityksen kanssa.

Heidän putkensa konversioprosentti liidistä asiakkaaksi oli 12 %.

Mutta 67 % uusista asiakkaista tuli integraatiokumppaneilta ja nykyisiltä asiakkailta – täysin mitatun putken ulkopuolelta.

Nämä Dark Funnel -toiminnot olivat heidän varsinainen kasvumoottorinsa.

Vaihe 2: Ekosysteemin kartoitus ja kosketuspisteiden orkestrointi

Nyt aletaan ajatella systeemisesti:

Yksittäisten kanavien sijaan ajatellaan verkottuneita kosketuspisteitä.

Vaihe 3: Tekoälypohjainen orkestrointi käytäntöön

Nyt otetaan käyttöön tekniset vivut:

1. Yhtenäinen datakerros

Kaikkien kosketuspisteiden täytyy ohjata tietonsa samaan järjestelmään.

Se ei tarkoita kaiken uudelleenrakentamista.

Mutta tarvitset API-rajapinnat ja webhooks työkalujesi välille.

CRM + Markkinoinnin automaatio + Asiakastuki + Tuoteanalytiikka + Yhteisöalusta = Yhtenäinen näkymä.

2. Cross-journey-intelligenssi

Tekoälyn täytyy tunnistaa polkujen välisiä kaavoja.

Käytännön esimerkki:

Ne asiakkaat, jotka kommentoivat aktiivisesti yhteisössä jo ennen ostoa, säilyvät asiakkaina 3 kertaa pidempään ja kasvattavat 2 kertaa enemmän liikevaihtoa. Tekoäly tunnistaa vastaavat prospektit ja ohjaa heidät yhteisöön automaattisesti.

3. Automaattiset palautesilmukat

Järjestelmän täytyy oppia jokaisesta asiakastuloksesta:

• Onnistuneet on-boardingit → Optimointi samanlaisten asiakkaiden on-boardingiin
• Churn-tapahtumat → Vastaavien riskien varhainen havaitseminen muilla asiakkailla
• Laajentumiset → Proaktiiviset laajentumismahdollisuudet samanlaisille tileille
• Advocacy-aktiviteetit → Uusien puolestapuhujien tunnistus ja aktivointi

Vaihe 4: Ekosysteemimetrien määrittely

Unohda liidi–asiakas-konversioprosentit.

Ekosysteemissä mitataan systeemin terveyttä:

• Ekosysteemin nopeus: Kuinka nopeasti järjestelmä generoi uusia mahdollisuuksia?
• Cross-Pollination Rate: Kuinka usein yksi kosketuspiste synnyttää toimintaa muualla?
• Compound Growth Factor: Kuinka voimakkaasti eri järjestelmän osat vahvistavat toisiaan?
• Advocacy-voimennus: Kuinka monta uutta kosketuspistettä tyytyväiset asiakkaat luovat?

Käytännön esimerkki: B2B SaaS -muutos

Näin tämä näyttää todellisuudessa:

Ennen: Klassinen SaaS-putki

→ Maksettu mainonta → Ilmaisen kokeilun rekisteröityminen → Sähköpostinurturointi → Myyntipuhelu → Kauppa

→ Onboarding → Tuki → Uusinta

Jälkeen: Tekoälyorientoitu ekosysteemi

→ Sisältö + Yhteisö + Kumppani + Suosittelu → Arvo edellä -sitoutuminen → Yhteiskehitys → Kumppanuus

→ Menestyksen kiihdytys + yhteisö + laajentuminen + advocacy

Tulokset 8 kuukautta myöhemmin:

• Hankintahinta/asiakas (CAC): -34 %
• Asiakkuuden elinkaaren arvo (CLV): +67 %
• Ajan arvoon pääsy: -41 %
• Net Promoter Score: +28 pistettä

Tämä on systeemisen transformaation voima.

Systemaattinen tekoälyn integrointi liiketoimintamalliisi

Tässä kohtaa teen tärkeän erottelun:

Suurin osa yrityksistä ottaa tekoälyn käyttöön yksittäisissä pisteissä.

Chatbot täällä, pisteytys siellä, automaatio tuolla.

Tämä ei ole systemaattista integraatiota – se on digitaalisia laastareita.

Mitä systemaattinen tekoälyn integraatio oikeasti tarkoittaa

Systemaattinen integraatio tarkoittaa, että tekoälystä tulee kiinteä osa liiketoimintamalliasi.

Ei vain työkalu vanhojen prosessien optimointiin.

Vaan järjestelmä, joka luo uutta liiketoimintaa.

Tässä kolme ulottuvuutta:

1. Tekoäly Business Intelligence -kerroksena

Kuvittele, että tekoälysi voisi vastata näihin kysymyksiin:

• Mikä kosketuspisteiden yhdistelmä tuottaa korkeimman asiakasarvon (CLV)?
• Milloin meidän tulisi keskustella päivityksestä asiakas X:n kanssa?
• Mitkä tuoteominaisuudet korreloivat parhaan suositteluprosentin kanssa?
• Miten ostokäyttäytyminen muuttuu kohdemarkkinassa?

Tämä menee perinteistä yritystiedon hallintaa pidemmälle.

Hyödynnät tekoälyä strategisten päätösten, et vain operatiivisen optimoinnin tukena.

2. Tekoäly liikevaihtoarkkitehtuurina

Yhdelle asiakkaistamme kehitimme järjestelmän, joka tunnistaa ja orkestroi automaattisesti cross- ja upselling-mahdollisuudet.

Ei tökeröillä Haluaisitko myös… -pop-upseilla.

Vaan älykkäällä tarpeiden analyysillä käyttödataan, asiayhteyteen ja samankaltaisten asiakkaiden onnistumismalleihin pohjautuen.

Tulos:

Expansion Revenue kasvoi 43 % – samalla kun asiakastyytyväisyys oli parempi.

Miksi? Koska tekoäly ehdottaa laajentumista vain oikeissa tilanteissa.

3. Tekoäly kilpailuetuna (Competitive Moat)

Tämä on strateginen mestarisuunnitelma:

Mitä kauemmin tekoälyjärjestelmäsi toimii, sitä älykkäämmäksi se muuttuu.

Mitä älykkäämpi järjestelmä, sitä parempi asiakaskokemus.

Mitä paremmat kokemukset, sitä enemmän dataa keräät.

Mitä enemmän dataa, sitä vaikeampi kilpailijoiden on matkia sinua.

Tämä on todellinen kilpailuetu – rakennettuna systemaattisesta tekoälyintegraatiosta.

Käytännön implementointisuunnitelma

Miten viet tämän käytäntöön?

Tässä 90 päivän suunnitelmani:

Päivät 1–30: Perustan rakentaminen

1. Data-arkkitehtuurin auditointi – missä ja miten datat yhdistyvät?
2. Kosketuspisteiden kartoitus – kaikkien asiakkaan kontaktien tunnistus ja luokittelu
3. Nopeat voitot – missä tekoälyllä voi heti parantaa?
4. Työkalupaketin arviointi – mitkä nykyisistä työkaluistasi omaavat tekoälykyvykkyyksiä?

Päivät 31–60: Ydinintegraatio

1. Unified Customer Data Platformin (CDP) pystytys
2. Cross-channel-attribuution implementointi
3. Käyttäytymiseen pohjautuvan pisteytyksen aktivointi
4. Automaattisten triggerien asettaminen kriittisiin kosketuspisteisiin

Päivät 61–90: Intelligence Layer käyttöön

1. Ennakoivat mallit asiakasterveydelle ja churn-riskille
2. Dynaaminen personointimoottori
3. Automaattinen A/B-testaus kaikille kosketuspisteille
4. ROI-mittaus ja järjestelmän optimointi

Yleisimmät sudenkuopat (ja kuinka ne vältät)

Samoja mokia näkee jatkuvasti:

Virhe 1: Keitä koko valtameri -ajattelu

Yritetään tehdä kaikki kerralla.

Aloita pienestä, iteroi nopeasti, skaalaa järjestelmällisesti.

Virhe 2: Teknologia ennen strategiaa

Hienoin tekoälyratkaisu ei auta, jos se kohdistuu väärään ongelmaan.

Määrittele ensimmäisenä systeemitavoitteesi, valitse tekniikat vasta sitten.

Virhe 3: Datan siilojen sivuuttaminen

Tekoäly on yhtä hyvä kuin sen saama data.

Ilman yhtenäistä datakerrosta ei voi toteuttaa systemaattista integraatiota.

Virhe 4: Muutoksen johtamisen unohtaminen

Tiimin pitää ymmärtää ja hyväksyä uusi järjestelmä.

Sijoita koulutukseen vähintään yhtä paljon kuin teknologiaan.

Yleiset virheet siirryttäessä Flywheel-ajatteluun

Kuun alussa kävin keskustelun CEO:n kanssa, joka oli turhautunut.

Hänen tiiminsä oli yrittänyt 6 kuukautta tehdä Flywheel-muutoksen.

Tulos? Lisää monimutkaisuutta ilman parannusta.

Enemmän työkaluja, enemmän koontinäyttöjä, enemmän hämmennystä.

Ongelma ei ollut strategia – vaan toteutus.

Virhe 1: Flywheel pelkkänä markkinointimuotisanoina

Näen tämän jatkuvasti:

Yritykset nimeävät myyntiputkensa Flywheeliksi ja uskovat ratkaisseensa ongelman.

Flywheel ei ole synonyymi myyntiprosessille.

Se on perusteellisesti erilainen lähestymistapa asiakassuhteiden johtamiseen.

Mitä suosittelen tilalle:

Ajattele itseään vahvistavia sykliä, älä lineaarisia vaiheita.

Jokaisen toimenpiteen tulisi lisätä vauhtia seuraavaan vaiheeseen.

Jokaisen tyytyväisen asiakkaan pitäisi vahvistaa järjestelmää, ei olla vain onnistunut kauppa.

Virhe 2: Teknologia ensin – arvo vasta sitten

Käytännön esimerkki:

Asiakas otti käyttöön monimutkaisen markkinoinnin automaation tekoälypohjaisella nurturoinnilla.

Erittäin hienostunut ja teknisesti vaikuttava.

Ongelma? Automaattinen sisältö ei ratkaissut heidän kohderyhmänsä oikeita ongelmia.

Lisää teknologiaa ei pelasta huonoa sisältöä.

Oikea järjestys:

1. Ymmärrä ensin asiakkaidesi aidot ongelmat
2. Kehitä ratkaisuja, jotka tuovat oikeaa arvoa
3. Automatisoi ja skaalaa nämä arvotuotokset tekoälyn avulla

Teknologia vain voimistaa arvolupaustasi – se ei korvaa sitä.

Virhe 3: Eristetty optimointi kontra systeemiosaaminen

Tämä on yleisin ja kallein virhe:

Tiimit optimoivat Flywheelin osa-alueita erikseen.

Markkinointi optimoi Attract.

Myynti optimoi Engage.

Customer Success optimoi Delight.

Mutta kukaan ei optimoi vuorovaikutuksia näiden välissä.

Tuloksena paikallisia parannuksia, jotka heikentävät kokonaisuutta.

Virhe 4: Puuttuvat Flywheel-mittarit

Et voi johtaa Flywheeliä suppilomittareilla.

Liidistä asiakkaaksi -konversioaste? Epärelevantti.

Kustannus per liidi? Liian kapea mittari.

Monthly Recurring Revenue? Tärkeä, mutta ei systeeminen.

Oikeat Flywheel-mittarit:

• Velocity: Kuinka nopeasti Flywheel kiihtyy?
• Compound Effect: Kuinka paljon eri toiminnot vahvistavat toisiaan?
• Ecosystem Health: Kuinka kestävää järjestelmän kasvu on?
• Customer Momentum: Kuinka aktiivisesti asiakkaat vievät Flywheeliä eteenpäin?

Virhe 5: Kärsimättömyys momentumin rakentamisen kanssa

Olen rehellinen:

Flywheel vaatii aikaa rakentaakseen momentumia.

Ensimmäiset 3–6 kuukautta voivat tuntua turhauttavilta.

Sijoitat systeemiseen kehittämiseen, joka ei heti näy mittareissa.

Monet tiimit luovuttavat tässä vaiheessa ja palaavat suppiloon.

Vinkkini:

Varaa tietoisesti momentumin rakentamisaika.

Aseta realistiset odotukset.

Mittaa johtavia indikaattoreita (engagement, yhteisöaktiivisuus, asiakasterveys) älä pelkkiä jälkijättöisiä lukuja.

Ja ole kärsivällinen.

Kun momentum todella syntyy, kasvu kiihtyy eksponentiaalisesti.

Virhe 6: Sama Flywheel kaikille

Kaikissa liiketoiminnoissa ei toimi samanlainen Flywheel.

B2B SaaS -yrityksen dynamiikka on eri kuin verkkokaupan tai konsultin.

Älä kopioi sokeasti muiden Flywheel-strategioita.

Ymmärrä ensin oma asiakaspolkusi, sitoutumismallisi ja suosittelujärjestelmäsi.

Rakenna sitten Flywheel näiden ympärille.