USE CASE

AI Marketing Ops: Erstat Marketo, Pardot og ActiveCampaign

Byg et AI marketing operations-team der scorer leads intelligent, korer nurture-sekvenser og automatiserer hele din marketingstack - uden 12.000 USD/ar for automatiseringssoftware.

December 2025•USE CASE

Marketingautomatisering lovede at gore alt nemmere. I stedet fik du komplekse workflows, skrobelige integrationer og et vaerktoj der kraever en fuldtidsadministrator. Marketo til 12.000 USD/ar. Plus personen til at kore det: 70.000 USD/ar.

Hvad far du egentlig? En visuel workflowbygger der tager uger at mestre. Lead scoring-regler som ingen husker at have skrevet. E-mailsekvenser der foler robotagtige fordi de er robotagtige.

Hvad nu hvis marketing ops bare virkede? Leads kommer ind, bliver scoret baseret pa reelle kobssignaler, bliver nurturet med kontekstuelt relevant indhold og bliver overdraget til salg pa praecis det rigtige tidspunkt - alt automatisk, alt intelligent.

Marketingautomatiseringsafgiften

Her er hvad marketingautomatiseringsplatforme faktisk koster (for implementering og lobende styring):

Vaerktoj	Pris/md.	Arlig pris
Marketo	$1,000+	$12,000+
Pardot	$1,250	$15,000
HubSpot	$800	$9,600
ActiveCampaign	$199	$2,388

Priser for professionelle/vaekst-niveauer pr. december 2025. Enterprise-niveauer koster 2-5x mere.

Du betaler 12.000+ USD/ar for software der stadig kraever en marketing ops-person til at kore. AI-agenten gor begge dele.

Hvad marketingautomatisering faktisk er

Fjern brandingen og hvad star du tilbage med?

Marketingfunktion	Hvad det faktisk er
Lead scoring	Pointsystem baseret pa vilkarlige regler (abnede e-mail = +5, besogte prissiden = +10)
E-mailsekvenser	Planlagte e-mails med hvis/sa-logik og flettefelter
Malgruppesegmentering	Databaseforesp0rgsler der filtrerer pa feltvaerdier
Multi-touch-attribution	Regnearksmatematik pa UTM-parametre og tidsstempler
Kampagnestyring	Mappestruktur til organisering af e-mailskabeloner

Marketo er et regneark til 12.000 USD/ar med en visuel workflowbygger.

Hvad en AI Marketing Ops-agent faktisk gor

En AI marketing ops-agent er ikke bare en chatbot der svarer pa sporgsmal om kampagner. Det er en vedvarende agent der aktivt styrer dine marketingoperationer - og arbejder sammen med din salgsagent for gnidningsfri overdragelser:

Scorer leads med reel forstaelse

Ikke bare 'abnede e-mail = +5 point.' Agenten forstår intent fra adfaerdsm0nstre - prissidebesog, indholdsforbrugsdybde, genbesogs-frekvens og kobssignaler som statiske regler overser.

Nurturer intelligent og adaptivt

Forskellige sekvenser for forskellige personaer og stadier. Agenten tilpasser timing, indhold og kanal baseret pa engagement-monstre - ikke en rigid drip-tidsplan.

Koordinerer multi-kanal-kampagner

E-mail, sociale medier, annoncer, indhold - agenten vedligeholder konsistent budskab pa tvaers af kanaler og tilpasser baseret pa hvad der faktisk virker.

Rapporterer om pipelinepåvirkning, ikke vanity metrics

Abninger og klik er fint. Pipeline genereret, deals pavirket, omstning attribueret - det er hvad agenten sporer og rapporterer.

Overdrager til salg med fuld kontekst

Nar et lead er salgsklar, far Salgsagenten det komplette billede: engagementhistorik, indhold forbrugt, smertepunkter identificeret og timingsignaler. Ingen formularer, ingen forsinkelser.

En dag i livet: Dit Marketing AI-team

Sadan ser det ud nar AI-agenter styrer dine marketingoperationer. Se hvordan de scorer leads, optimerer kampagner og koordinerer med salg:

Hot lead-alarm

via Slack - #marketing-ops

Hojintent-leads opdaget

Lead	Score	Noglesignal
Sarah Chen (Acme Corp)	92	Prisside 3x, case study-download, 5 blogindlaeg
Mike Johnson (TechStart)	87	Demovideo set 100%, konkurrentsammenligning
Lisa Park (GlobalCo)	84	Integrationsdoks, API-reference, vendte tilbage 4 dage i traek

Sarah Chen har enterprise-signaler - stor virksomhed, teknisk research-monster. Anbefaler ojeblikkelig salgshenvendelse. Overdrag til Salgsagent?

Ja, overdrag Sarah og Mike til salg. Behold Lisa i nurture forelobig.

Gjort. Salgsagent underrettet om Sarah og Mike med fuld engagementhistorik. Lisa flyttet til enterprise nurture-sekvens - vil tjekke op om 7 dage.

Kampagneperformanceanalyse

via e-mail

Hvordan performede vores kampagner sidste maned?

November kampagneperformancerapport

Kampagne	Leads	MQL'er	Pipeline
Produktlanceringswebinar	247	43	127.000 USD
Konkurrentsammenligningsguide	189	52	156.000 USD
ROI-beregner	312	28	84.000 USD
Case study-serie	156	67	201.000 USD

Konkurrentsammenligningsguiden har den bedste MQL-rate (27,5%) og pipeline pr. lead (825 USD). Case studies driver mest samlet pipeline. Webinaret havde hoj deltagelse men lavere konvertering - anbefaler kortere format eller andet emne naeste maned.

Nurture-sekvensoptimering

via Slack - #marketing-ops

Nurture-sekvens performancealarm

Enterprise nurture-sekvensen underperformer. Her er opdelingen:

E-mail	Abningsrate	CTR	Status
E-mail 1: Velkommen	62%	12%	God
E-mail 3: Case study	28%	2%	Underperformer
E-mail 5: Demoanmodning	15%	1%	Darlig

E-mail 3's emnelinje naevner 'case study' - enterprise-kobere kan opfatte dette som for salgsagtige pa dette stadie. Anbefaler at teste 'Hvordan [lignende virksomhed] loste [problem]'-framing i stedet.

God indsigt. Udkast et alternativ til e-mail 3 og kor en A/B-test.

Gjort. Oprettede variant B med problemfokuseret emnelinje. A/B-test starter i morgen med 50/50-fordeling. Jeg rapporterer resultater om 7 dage nar vi har statistisk signifikans.

Ugentlig pipelinerapport

Giv mig den ugentlige marketingrapport

Ugentlig marketingrapport - Uge 16. dec.

Metrik	Denne uge	vs. sidste uge
Nye leads	342	+18%
MQL'er genereret	47	+8%
Salgsoverdragelser	23	+15%
Pipeline pavirket	312.000 USD	+22%
Pris pr. MQL	127 USD	-12%

Topkilde: LinkedIn-annoncer (38% af MQL'er). Organisk sogning stiger - op 45% siden SEO-indholdsindsats i oktober.

Konkurrentsammenligningskampagnen er nu vores #1 pipelinedriver. Anbefaler at fordoble annoncebudgettet naeste maned.

Fuld rapport gemt i /marketing/rapporter/ugentlig-2025-12-16.md

Noglefunktionen: Et forbundet marketingarbejdsrum

Her er hvad der gor dette fundamentalt anderledes fra ethvert marketingautomatiseringsvaerktoj du har brugt for. I Lazarus deler dine AI-agenter et vedvarende arbejdsrum - de samme leads, det samme indhold, de samme kampagnedata.

Nar din lead scoring-agent identificerer en hot prospect, skriver den til den delte lead-database. Din nurturing-agent laeser engagementdata for at personalisere sekvenser. Din salgsagent far det fulde billede nar et lead overdrages. Ingen synkroniseringsproblemer, ingen datasiloer - bare agenter der samarbejder i realtid.

/marketing
├── leads/
│   ├── all-leads.csv
│   ├── scored-leads.csv
│   └── mql-handoffs.csv
├── campaigns/
│   ├── active-campaigns.csv
│   └── campaign-performance.md
├── sequences/
│   ├── enterprise-nurture/
│   ├── smb-nurture/
│   └── trial-onboarding/
├── content/
│   ├── email-templates/
│   └── landing-pages/
└── reports/
    ├── weekly-pipeline.md
    └── attribution-analysis.md

Ingen pris pr. kontakt

Marketingautomatisering tager betaling pr. databasestorrelse. AI-agenter arbejder med filer - dine leads, dine kampagner, dit indhold. Skaler uden at skalere omkostningerne.

Fuldt dataejerskab

Dine marketingdata bor i dit arbejdsrum. Eksporter dem, analyser dem, del dem med dit salgsteam - ingen leverandorbinding.

Salgs- og marketingtilpasning indbygget

Din Marketing Ops-agent og Salgsagent deler det samme arbejdsrum. Nar et lead er klart, flyder kontekst gnidningsfrit. Ikke mere 'salg siger leads er darlige' vs. 'marketing siger salg ikke folger op.'

Intelligens akkumuleres over tid

Agenten laerer hvilket indhold der resonerer, hvilke signaler der forudsiger konvertering, og hvilke nurture-stier der virker bedst. Din marketing bliver klogere hver maned.

Dette er ikke et vaerktoj der hjaelper dig med marketing ops. Det er et marketing ops-team der udforer marketing ops.

Byg dit Marketing AI-team pa 15 minutter

Sadan bygger du din forste marketing ops-agent - og opraetter fundamentet for fuld marketingautomatisering:

Trin 1: Opret agenten og skriv instruktioner

Abn Lazarus og opret en ny agent. Kald den 'Marketing Ops-agent' eller 'Lead Manager'. Beskriv derefter hvad du onsker:

"Du er min marketing ops-agent. Scor alle leads i /marketing/leads/ baseret pa engagementsignaler. Kor nurture-sekvenser fra /marketing/sekvenser/. Overdrag leads til Salgsagent nar score overstiger 80. Generer ugentlige pipelinerapporter. Advar mig om underperformende kampagner."

Trin 2: Tilslut dine leadkilder

Formularer, landingssider, annonceplatforme - tilslut hvor leads kommer fra. Agenten vil fange, deduplikere og begynde at score ojeblikkeligt.

Trin 3: Definer din scoringsmodel

Hvilke adfaerd indikerer kobsintent? Prissidebesog, indholdsdownloads, genbesog? Agenten laerer dine monstre og forfiner over tid.

Trin 4: Byg dit indholdsbibliotek

E-mailskabeloner, nurture-sekvenser, salgsmateriale - agenten traekker det rigtige indhold til hvert lead baseret pa deres stadie og interesser.

Trin 5: Tilslut til din Salgsagent

Link din Marketing Ops-agent til din Salgsagent for gnidningsfri overdragelser. Nar et lead er klart, far salg det fulde billede automatisk.

Det er det. Du har bygget marketingoperationer der korer automatisk mens du fokuserer pa strategi.

Det fulde billede: Dit Marketing AI-team

Byg et team af specialiserede agenter der deler det samme arbejdsrum - hver fokuseret pa det de gor bedst, alle arbejdende sammen:

Agent	Rolle	Arbejdsrumsadgang
Lead scoring-agent	Evaluerer og scorer alle leads baseret pa adfaerd	Laeser /leads/*, skriver /leads/scorede-leads.csv
Nurturing-agent	Styrer sekvenser og personaliseret henvendelse	Laeser /leads/, /indhold/, skriver /sekvenser/
Kampagnestyrer-agent	Sporer performance og optimerer kampagner	Laeser /kampagner/*, skriver /rapporter/
Marketinganalytiker-agent	Attributionsanalyse og pipelinerapportering	Laeser alt, skriver /rapporter/attribution/

Sadan arbejder de sammen

Nyt lead kommer ind -> Lead scoring-agent evaluerer baseret pa firmografi og initial adfaerd -> skriver til /leads/scorede-leads.csv

Nurturing-agent opfanger leads baseret pa scoreniveau -> korer passende sekvens -> sporer engagement -> opdaterer lead score

Lead rammer MQL-taerskel -> Marketing Ops-agent underretter Salgsagent med fuld kontekst -> lead rykker til salgspipeline

Kampagnestyrer sporer hvilke kilder, indhold og sekvenser der driver de bedste resultater -> fodrer indsigter tilbage for at optimere scoring og nurturing

Ingen overdragelsesmoeder. Ingen 'hvor kom dette lead fra?' Hver agent ser det fulde billede.

Fire agenter. Et arbejdsrum. Nul datasiloer. Fuldt marketingoverblik.

Stop med at betale 12.000 USD/ar for marketingautomatisering du stadig har brug for nogen til at kore.

Marketo + marketing ops-ansaettelse koster 80.000+ USD/ar. Dit marketing AI-team koster en brøkdel - og udforer faktisk arbejdet.

Kom gratis i gang