Tekoälyn hyödyntäminen B2B-myynnin tukena : Tapaustutkimus tukkuliiketoiminnan yrityksessä

Abstract

B2B-ostokäyttäytyminen on muuttunut nopeasti teknologian kehityksen ja asiakkaiden kasvavien odotusten myötä, mikä on lisännyt painetta myyntiorganisaatioille kehittää toimintaansa ja hyödyntää digitaalisia ratkaisuja. Nämä muutospaineet kohdistuvat erityisesti asiakashallinnan, viestinnän personoinnin ja päätöksenteon tukijärjestelmien kehittämiseen. Tutkimukset osoittavat merkittävää kiinnostusta tekoälyn soveltamiseen B2B-myynnissä, mutta samalla myös puutteita organisaatioiden valmiuksissa ja käytännön osaamisessa. Tässä työssä tekoälyllä tarkoitetaan koneiden kykyä jäljitellä inhimillistä ajattelua, kuten oppimista ja päätöksentekoa, hyödyntäen erityisesti koneoppimista, luonnollisen kielen käsittelyä ja generatiivisia malleja kaupallisissa sovelluksissa. B2B-myyntiä luonnehtivat monimutkaiset prosessit, räätälöidyt ratkaisut ja vahva asiakassuhteisiin perustuva toimintalogiikka, mikä asettaa erityisiä vaatimuksia teknologisten ratkaisujen implementoinnille.

Tämä diplomityö vastasi tarpeeseen syventää ymmärrystä tekoälyn roolista B2B-myynnin tukena ja tarkasteli, miten tekoäly voi käytännössä parantaa myyntiprosessien tehokkuutta, asiakaskokemusta ja päätöksenteon laatua. Tutkimus toteutettiin laadullisena tapaustutkimuksena teollisuuden tukkuliiketoiminnassa toimivalle kohdeyritykselle. Tutkimuksen tavoitteena oli selvittää kohdeyrityksen myynnin nykytilan haasteet, sekä miten tekoäly voisi tukea B2B-myyntiorganisaation toimintaa ja parantaa myyntiprosessien tehokkuutta. Empiirinen aineisto koostui puolistrukturoiduista teemahaastatteluista, joihin osallistui yhteensä 24 asiantuntijaa eri organisaatiotasoilta, mukaan lukien myyjät, myyntijohto, liiketoimintajohdon edustajat ja yksi ulkoinen AI-asiantuntija. Empiiristä aineistoa täydennettiin havainnoimalla kahden kuukauden ajan yrityksen sisäisiä myyntipalavereita sekä tarkastelemalla relevanttia sisäistä materiaalia.

Tutkimuksen tulokset osoittavat, että kohdeyrityksen myyntityötä kuormittavat erityisesti manuaaliset ja toistuvat hallinnolliset tehtävät, tiedon hajanaisuus ja järjestelmien heikko käytettävyys. Myyjien työaikaa kului merkittävästi tarjouslaskentaan ja tietojen manuaaliseen syöttöön useisiin järjestelmiin, mikä vähensi aikaa asiakastyöhön. Lisäksi päätöksenteko perustui usein yksittäisten myyjien kokemukseen datan sijaan, ja hinnoittelun epäyhtenäisyys sekä kateseurannan puutteet hankaloittivat myynnin johtamista. Tekoälyn mahdollisuudet liittyivät erityisesti tarjouslaskennan nopeuttamiseen, asiakaskohtaisten tietojen analysointiin ja älykkääseen tiedonhakuun. Lisäksi tekoälyn nähtiin tarjoavan tukea myynnin johtamiseen, asiakassegmentointiin ja ostokäyttäytymisen ennustamiseen. Käyttöönoton haasteina nousivat esiin organisaation valmiudet, henkilöstön vaihteleva teknologiaosaaminen, muutosvastarinta sekä esimerkiksi tietoturvaan ja eettisyyteen liittyvät näkökulmat, jotka korostavat tarvetta huolelliselle suunnittelulle ja vaiheistetulle käyttöönotolle.

Tutkimus tuo lisäarvoa kasvavaan keskusteluun tekoälyn käytöstä liiketoiminnan tukena, ja tarjoaa konkreettisia kehitysehdotuksia tukkumyynnin kontekstiin. Tulokset korostavat tarvetta ihmiskeskeiselle lähestymistavalle, jossa teknologian käyttöönotto toteutetaan osana laajempaa organisaatiomuutosta ja myyntikulttuurin kehittämistä. Jatkotutkimuksissa tulisi keskittyä siihen, miten tekoäly vaikuttaa konkreettisesti B2B-myynnin eri vaiheisiin ja asiakaskokemukseen. Samalla olisi tärkeää selvittää, miten tekoäly ja myyjät voivat toimia tehokkaasti yhdessä sekä millaiset käytännöt tukevat onnistunutta käyttöönottoa eri organisaatioissa.

B2B buying behavior has changed rapidly due to technological development and grow-ing customer expectations, which has increased pressure on sales organizations to improve their operations and utilize digital solutions. These pressures are particularly directed at de-veloping customer relationship management, personalized communication and decision support systems. Studies show strong interest in applying artificial intelligence in B2B sales, but also indicate a lack of organizational readiness and practical expertise. In this study, AI means the ability of machines to imitate human thinking, such as learning and making deci-sions, using methods like machine learning, natural language processing and generative models in business applications. B2B sales involves complex processes, tailored solutions and strong customer relationships, which creates specific demands for using AI effectively.

This thesis responded to the need to deepen the understanding of the role of AI in supporting B2B sales and examined how AI can practically improve the efficiency of sales processes, customer experience and the quality of decision-making. The research was conducted as a qualitative case study for a company operating in industrial wholesale. The aim was to identify the current challenges in the company’s sales operations and explore how AI could support the B2B sales organization and improve process efficiency. The empirical data consisted of semi-structured theme interviews with a total of 24 experts from various organizational levels including sales representatives, sales managers, business leaders and one external AI expert. The interviews were supplemented by two months of internal sales meeting observations and a review of relevant internal documents.

The results show that the company’s sales work is especially burdened by manual and repetitive administrative tasks, fragmented information and poor system usability. A significant amount of the sales representatives' time was spent on quotation calculations and manually entering data into multiple systems, reducing the time available for customer interaction. Moreover, decision-making was often based on individual experience rather than data and inconsistent pricing practices along with a lack of margin monitoring made sales management more difficult. The potential of AI was seen especially in speeding up quotation calculations, analyzing customer-specific data, and intelligent information retrieval. AI was also perceived as offering support for sales management, customer segmentation, and predicting buying behavior. Implementation challenges included organizational readiness, varying levels of technological competence among staff, resistance to change and concerns related to data security and ethics, all of which highlight the need for careful planning and phased implementation.

This research adds value to the ongoing discourse on the use of AI in business by providing concrete development suggestions in the context of wholesale sales. The findings emphasize the need for a human-centered approach, where the adoption of technology is implemented as part of a broader organizational transformation and the development of sales culture. Future research should focus on how AI concretely affects different phases of the B2B sales process and the customer experience. It is equally important to explore how AI and salespeople can work effectively together and what practices support successful implementation in various organizational contexts.