USE CASE

AI Marketing Ops: Ersätt Marketo, Pardot och ActiveCampaign

Bygg ett AI-marknadsföringsteam som poängsätter leads intelligent, kör nurture-sekvenser och automatiserar hela din marknadsföringsstack – utan 120 000 kr/år för automationsprogramvara.

USE CASE

Marketing automation lovade att göra allt enklare. Istället fick du komplexa arbetsflöden, skakiga integrationer och ett verktyg som kräver en heltidsadministratör. Marketo för 120 000 kr/år. Plus personen för att köra det: 700 000 kr/år.

Vad får du egentligen? En visuell arbetsflödesbyggare som tar veckor att bemästra. Lead scoring-regler som ingen minns vem som skrev. E-postsekvenser som känns robotaktiga för att de är robotaktiga.

Tänk om marketing ops bara fungerade? Leads kommer in, poängsätts baserat på verkliga köpsignaler, vårdas med kontextuellt relevant innehåll och lämnas över till sälj vid exakt rätt tidpunkt – allt automatiskt, allt intelligent.


Marketing Automation-skatten

Så här mycket kostar marketing automation-plattformar (före implementering och löpande hantering):

VerktygPris/månadÅrskostnad
MarketoMarketo
$1,000+$12,000+
PardotPardot
$1,250$15,000
HubSpotHubSpot
$800$9,600
ActiveCampaignActiveCampaign
$199$2,388

Priser för professional/growth-nivåer per december 2025. Enterprisenivåer kostar 2–5x mer.

Du betalar 120 000+ kr/år för programvara som fortfarande kräver en marketing ops-person för att köra. AI:n gör båda.


Vad marketing automation egentligen är

Ta bort varumärket och vad finns kvar?

MarknadsföringsfunktionVad det faktiskt är
Lead ScoringPoängsystem baserat på godtyckliga regler (öppnade e-post = +5, besökte prissida = +10)
E-postsekvenserSchemalagda e-post med om/då-logik och sammanfogningsfält
MålgruppssegmenteringDatabasfrågor som filtrerar på fältvärden
Multi-touch AttributionKalkylbladsmatematik på UTM-parametrar och tidsstämplar
KampanjhanteringMappstruktur för att organisera e-postmallar

Marketo är ett kalkylblad för 120 000 kr/år med en visuell arbetsflödesbyggare.


Vad en AI Marketing Ops-agent faktiskt gör

En AI marketing ops-agent är inte bara en chatbot som svarar på frågor om kampanjer. Det är en beständig agent som aktivt hanterar din marknadsföringsverksamhet – och samarbetar med din säljagent för sömlösa överlämningar:

Poängsätter leads med verklig förståelse

Inte bara 'öppnade e-post = +5 poäng.' Agenten förstår avsikt från beteendemönster – prissidebesök, innehållskonsumtionsdjup, återbesöksfrekvens och köpsignaler som statiska regler missar.

Vårdar intelligent och adaptivt

Olika sekvenser för olika personas och stadier. Agenten justerar timing, innehåll och kanal baserat på engagemangsmönster – inte ett stelbent drip-schema.

Koordinerar flerkanalskampanjer

E-post, sociala medier, annonser, innehåll – agenten upprätthåller konsekvent budskap över kanaler och justerar baserat på vad som faktiskt fungerar.

Rapporterar om pipeline-påverkan, inte fåfängamätetal

Öppningar och klick är trevligt. Genererad pipeline, påverkade affärer, tillskriven intäkt – det är vad agenten spårar och rapporterar.

Lämnar över till sälj med full kontext

När en lead är säljredo får Säljagenten hela bilden: engagemangshistorik, konsumerat innehåll, identifierade smärtpunkter och timingsignaler. Inga formulär, inga fördröjningar.

En dag i livet: Ditt Marketing AI-team

Så här ser det ut när AI-agenter hanterar din marknadsföringsverksamhet. Se hur de poängsätter leads, optimerar kampanjer och koordinerar med sälj:

Varning om het lead

Slackvia Slack - #marketing-ops

Högintresserade leads upptäckta

LeadPoängNyckelsignal
Sarah Chen (Acme Corp)92Prissida 3x, case study-nedladdning, 5 bloggposter
Mike Johnson (TechStart)87Demovideo sedd 100%, konkurrentjämförelsesida
Lisa Park (GlobalCo)84Integrationsdocs, API-referens, återvände 4 dagar i rad

Sarah Chen har enterprise-signaler – stort företag, tekniskt sökmönster. Rekommenderar omedelbar säljkontakt. Lämna över till Säljagent?

Ja, lämna över Sarah och Mike till sälj. Behåll Lisa i nurture tills vidare.
Klart. Säljagent notifierad om Sarah och Mike med full engagemangshistorik. Lisa flyttad till enterprise nurture-sekvens – återkommer om 7 dagar.

Analys av kampanjprestanda

via E-post
Hur presterade våra kampanjer förra månaden?

November kampanjprestanda rapport

KampanjLeadsMQLsPipeline
Produktlansering webinar247431 270 000 kr
Konkurrentjämförelseguide189521 560 000 kr
ROI-kalkylator31228840 000 kr
Case study-serie156672 010 000 kr

Konkurrentjämförelseguiden har bäst MQL-rate (27,5%) och pipeline per lead (8 250 kr). Case studies driver mest total pipeline. Webinaret hade hög närvaro men lägre konvertering – rekommenderar kortare format eller annat ämne nästa månad.

Optimering av nurture-sekvens

Slackvia Slack - #marketing-ops

Prestationsvarning för nurture-sekvens

Enterprise nurture-sekvensen underpresterar. Här är uppdelningen:

E-postÖppningsfrekvensCTRStatus
E-post 1: Välkommen62%12%Bra
E-post 3: Case Study28%2%Underpresterar
E-post 5: Demo-förfrågan15%1%Svag

E-post 3:s ämnesrad nämner 'case study' – enterprise-köpare kan uppfatta detta som för säljande i detta skede. Rekommenderar att testa 'Hur [liknande företag] löste [problem]'-vinkling istället.

Bra insikt. Ta fram ett alternativ för e-post 3 och kör ett A/B-test.
Klart. Skapade variant B med problemfokuserad ämnesrad. A/B-test startar imorgon med 50/50-uppdelning. Jag rapporterar resultat om 7 dagar när vi har statistisk signifikans.

Veckovis pipeline-rapport

Ge mig veckorapport för marknadsföring

Veckovis marknadsföringsrapport — Veckan 16 december

NyckeltalDenna veckavs Förra veckan
Nya leads342+18%
Genererade MQLs47+8%
Överlämningar till sälj23+15%
Påverkad pipeline3 120 000 kr+22%
Kostnad per MQL1 270 kr-12%

Toppkälla: LinkedIn-annonser (38% av MQLs). Organisk sökning ökar – upp 45% sedan SEO-innehållssatsningen i oktober.

Konkurrentjämförelsekampanjen är nu vår #1 pipeline-drivare. Rekommenderar att dubbla annonsbudgeten nästa månad.

Full rapport sparad till /marknadsforing/rapporter/vecko-2025-12-16.md


Killerfunktionen: En sammankopplad marknadsföringsarbetsyta

Här är vad som gör detta fundamentalt annorlunda från alla marketing automation-verktyg du använt förut. I Lazarus delar dina AI-agenter en beständig arbetsyta – samma leads, samma innehåll, samma kampanjdata.

När din lead scoring-agent identifierar en het prospekt skriver den till den delade leaddatabasen. Din nurturing-agent läser engagemangsdata för att personanpassa sekvenser. Din säljagent får hela bilden när en lead lämnas över. Inga synkproblem, inga datasilos – bara agenter som samarbetar 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 prissättning per kontakt

Marketing automation tar betalt efter databasstorlek. AI-agenter arbetar med filer – dina leads, dina kampanjer, ditt innehåll. Skala utan att skala kostnader.

Fullt dataägarskap

Din marknadsföringsdata finns i din arbetsyta. Exportera den, analysera den, dela med ditt säljteam – ingen leverantörsinlåsning.

Sälj- och marknadsföringssamordning inbyggd

Din Marketing Ops-agent och Säljagent delar samma arbetsyta. När en lead är redo flödar kontext sömlöst. Inget mer 'sälj säger att leads är dåliga' vs 'marknadsföring säger att sälj inte följer upp.'

Intelligensen ackumuleras över tid

Agenten lär sig vilket innehåll som resonerar, vilka signaler som förutsäger konvertering och vilka nurture-vägar som fungerar bäst. Din marknadsföring blir smartare varje månad.

Detta är inte ett verktyg som hjälper dig med marketing ops. Det är ett marketing ops-team som gör marketing ops.


Bygg ditt Marketing AI-team på 15 minuter

Så här bygger du din första marketing ops-agent – och sätter upp grunden för full marketing automation:

Steg 1: Skapa agenten och skriv instruktioner

Öppna Lazarus och skapa en ny agent. Döp den till 'Marketing Ops-agent' eller 'Lead Manager.' Beskriv sedan vad du vill:

"Du är min marketing ops-agent. Poängsätt alla leads i /marknadsforing/leads/ baserat på engagemangssignaler. Kör nurture-sekvenser från /marknadsforing/sekvenser/. Lämna över leads till Säljagent när poängen överstiger 80. Generera veckovisa pipeline-rapporter. Varna mig om underpresterade kampanjer."

Steg 2: Anslut dina leadkällor

Formulär, landningssidor, annonsplattformar – anslut var leads kommer ifrån. Agenten fångar, deduplicerar och börjar poängsätta omedelbart.

Steg 3: Definiera din scoringmodell

Vilka beteenden indikerar köpavsikt? Prissidebesök, innehållsnedladdningar, återbesök? Agenten lär sig dina mönster och förfinar över tid.

Steg 4: Bygg ditt innehållsbibliotek

E-postmallar, nurture-sekvenser, säljmaterial – agenten hämtar rätt innehåll för varje lead baserat på deras stadie och intressen.

Steg 5: Anslut till din Säljagent

Länka din Marketing Ops-agent till din Säljagent för sömlösa överlämningar. När en lead är redo får sälj hela bilden automatiskt.

Det är allt. Du har byggt marketing operations som körs automatiskt medan du fokuserar på strategi.


Hela bilden: Ditt Marketing AI-team

Bygg ett team av specialiserade agenter som delar samma arbetsyta – var och en fokuserar på det de gör bäst, alla arbetar tillsammans:

AgentRollArbetsyteåtkomst
Lead Scoring-agentUtvärderar och poängsätter alla leads baserat på beteendeLäser /leads/*, skriver /leads/poang-leads.csv
Nurturing-agentHanterar sekvenser och personanpassad kontaktLäser /leads/*, /innehall/*, skriver /sekvenser/
KampanjhanteraragentSpårar prestanda och optimerar kampanjerLäser /kampanjer/*, skriver /rapporter/
MarknadsföringsanalysagentAttributionsanalys och pipeline-rapporteringLäser allt, skriver /rapporter/attribution/

Hur de samarbetar

1

Ny lead kommer in -> Lead Scoring-agent utvärderar baserat på firmografi och initialt beteende -> skriver till /leads/poang-leads.csv

2

Nurturing-agent plockar upp leads baserat på poängnivå -> kör lämplig sekvens -> spårar engagemang -> uppdaterar lead-poäng

3

Lead når MQL-tröskel -> Marketing Ops-agent notifierar Säljagent med full kontext -> lead flyttas till säljpipeline

4

Kampanjhanterare spårar vilka källor, innehåll och sekvenser som driver bäst resultat -> matar insikter tillbaka för att optimera scoring och nurturing

Inga överlämningssmöten. Inget 'var kom den här leaden ifrån?' Varje agent ser hela bilden.

Fyra agenter. En arbetsyta. Noll datasilos. Fullständig marknadsföringsöverblick.


Sluta betala 120 000 kr/år för marketing automation du fortfarande behöver någon för att köra.

Marketo + marketing ops-anställd kostar 800 000+ kr/år. Ditt marketing AI-team kostar en bråkdel av det – och gör faktiskt jobbet.

AI Marketing Ops: Replace Marketo, Pardot, and ActiveCampaign with a Single Agent | Lazarus