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.
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):
| Verktyg | Pris/månad | Årskostnad |
|---|---|---|
| $1,000+ | $12,000+ | |
| $1,250 | $15,000 | |
| $800 | $9,600 | |
| $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?
| Marknadsföringsfunktion | Vad det faktiskt är |
|---|---|
| Lead Scoring | Poängsystem baserat på godtyckliga regler (öppnade e-post = +5, besökte prissida = +10) |
| E-postsekvenser | Schemalagda e-post med om/då-logik och sammanfogningsfält |
| Målgruppssegmentering | Databasfrågor som filtrerar på fältvärden |
| Multi-touch Attribution | Kalkylbladsmatematik på UTM-parametrar och tidsstämplar |
| Kampanjhantering | Mappstruktur 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
Vårdar intelligent och adaptivt
Koordinerar flerkanalskampanjer
Rapporterar om pipeline-påverkan, inte fåfängamätetal
Lämnar över till sälj med full kontext
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
Analys av kampanjprestanda
Optimering av nurture-sekvens
Veckovis pipeline-rapport
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.mdIngen prissättning per kontakt
Fullt dataägarskap
Sälj- och marknadsföringssamordning inbyggd
Intelligensen ackumuleras över tid
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:
| Agent | Roll | Arbetsyteåtkomst |
|---|---|---|
| Lead Scoring-agent | Utvärderar och poängsätter alla leads baserat på beteende | Läser /leads/*, skriver /leads/poang-leads.csv |
| Nurturing-agent | Hanterar sekvenser och personanpassad kontakt | Läser /leads/*, /innehall/*, skriver /sekvenser/ |
| Kampanjhanteraragent | Spårar prestanda och optimerar kampanjer | Läser /kampanjer/*, skriver /rapporter/ |
| Marknadsföringsanalysagent | Attributionsanalys och pipeline-rapportering | Läser allt, skriver /rapporter/attribution/ |
Hur de samarbetar
Ny lead kommer in -> Lead Scoring-agent utvärderar baserat på firmografi och initialt beteende -> skriver till /leads/poang-leads.csv
Nurturing-agent plockar upp leads baserat på poängnivå -> kör lämplig sekvens -> spårar engagemang -> uppdaterar lead-poäng
Lead når MQL-tröskel -> Marketing Ops-agent notifierar Säljagent med full kontext -> lead flyttas till säljpipeline
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.
Relaterade artiklar
Frågor?