01
Kustannukset oikeassa järjestyksessä
Nopeat ohjelmalliset tarkistukset poistavat heikot osumat ennen LLM-analyysiä. AI:ta käytetään vasta siellä, missä se lisää arvoa.
ghstops.com
Yli 1 300 kohdennettua prospektia — ideasta toimivaksi prospektointijärjestelmäksi kolmessa päivässä
B2B-prospektointi vie helposti päiviä käsityötä: yrityksiä etsitään yksi kerrallaan, tiedot kopioidaan taulukkoon ja listan laatua arvioidaan vasta yhteydenottojen jälkeen. Ghstops tarvitsi toistettavan tavan löytää oikeanlaisia suomalaisia yrityksiä, rikastaa niiden tiedot ja seurata, miten yhteydenotot etenevät.
Snaips rakensi ghstops.comille profiiliohjatun prospektointijärjestelmän, joka yhdistää kohdennuksen, yrityshaun, verkkosivujen analyysin, laadun arvioinnin, taustaprosessit ja tulosten seurannan yhdeksi työnkuluksi. Ensimmäinen päästä päähän toimiva perusta rakennettiin ja testattiin kolmen kalenteripäivän aikana 17.–19.3.2026. Yhteydenotto- ja CRM-toimintoja kehitettiin tämän jälkeen edelleen.
1 300+
löydettyä prospektia
453
kontaktoitua yritystä
49,2 %
sähköpostin avausaste
20,8 %
kampanjasivun katseluaste
Manuaalinen tapa
Hakuja, taulukoita ja vaikeasti arvioitavaa laatua.
- Yritysten etsiminen ja tietojen kopiointi käsin
- Päällekkäiset ja tavoittamattomat yritykset listalla
- Kallista AI-analyysiä myös heikoille osumille
- Vähän näkyvyyttä siihen, mikä kohderyhmä toimii
Snaips-lähestymistapa
Toistettava prosessi löydöstä mitattavaan yhteydenottoon.
- Uudelleenkäytettävät toimiala- ja maakohtaiset profiilit
- Automaattinen suodatus, rikastus ja deduplikointi
- Edullinen sääntöpohjainen arviointi ennen AI:ta
- Avausten, sivukäyntien ja poistumisten seuranta
Tulokset 18.8.2026: 16 suomalaisen toimialaprofiilin kautta löydettiin yli 1 300 prospektia. 453 yritykselle tehty yhteydenotto tuotti 223 sähköpostin avausta ja 94 käyntiä personoidulla kampanjasivulla. Listalta poistamispyyntöjä kirjattiin 27 eli 6,0 %. Luvut kuvaavat tämän toteutuksen mitattua tilannetta, eivät yleistä tuloslupausta.
.NET 9
Blazor
EF Core
SQL Server
Google Places API
Playwright
Background workers
LLM qualification
Työnkulku
Näin prospektointijärjestelmä toimii
Viisi vaihetta muuttavat kohderyhmän mitattavaksi prospektilistaksi.
- 1
Kohdennus profiililla
Ylläpitäjä määrittää toimialan, maan, kielen ja hakutermit uudelleenkäytettäväksi profiiliksi.
- 2
Rajattu yrityshaku
Google Places -haku käyttää maarajausta ja sivutusta, jotta haku pysyy valitussa markkinassa.
- 3
Suodatus ja deduplikointi
Järjestelmä ohittaa suljetut, verkkosivuttomat ja hakemistomaiset osumat sekä tunnistaa kaksoiskappaleet Places-tunnisteen, verkkosivun ja yritys–kaupunki-parin avulla.
- 4
Verkkosivun rikastus
Playwright renderöi sivun. Sisältö tiivistetään, yhteystiedot ja someprofiilit poimitaan ja osuma pisteytetään säännöillä ennen API yhteydellä tehtäväämaksullista AI-analyysiä.
- 5
Taustatyöstä tuloksiin
Erillinen windows worker suorittaa ajot hallitusti, lupaavat osumat kvalifioidaan ja yhteydenottojen avaukset, sivukäynnit ja listalta poistumiset kirjataan.
Toteutuksen ydin
Pelkkää skriptiä pidemmälle
Arvo syntyy siitä, että koko prosessi toimii yhtenä hallittavana järjestelmänä.
02
Luotettava taustaprosessi
Tietokantajono, työvaraukset, kaksoisajojen esto ja selkeät onnistumis- ja virhetilat tekevät pitkästä prosessista valvottavan.
03
Vastuullinen seuranta
Prospekteille tallennetaan säilytysajan päättymispäivä, ja poistumispyynnöt estävät myöhemmät automaattiset yhteydenotot. Tulokset näkyvät kohderyhmittäin samassa hallintanäkymässä.
Yhteenveto.
Tässä toteutuksessa Snaips ei toimittanut vain yksittäistä hakuskriptiä. Sama teknologiapartneri suunnitteli kohdennuksen, datamallin, integraatiot, laadun portaat, taustatyön, hallintanäkymän ja mittarit. Ensimmäinen toimiva perusta syntyi kolmessa kalenteripäivässä, ja sen päälle voitiin kehittää myöhemmin laajempi yhteydenotto- ja CRM-työnkulku.
Tarvitseeko yrityksesi vastaavan, omaan prosessiin rakennetun työkalun?