Hva skaper kommersiell vekst i B2B? Syv fagfolk svarer
"Jeg har ikke angret et sekund på at jeg ble med!"
Kommersiell vekst i B2B kommer sjelden fra ett tiltak eller én avdeling. Den kommer av å velge bort, måle det som faktisk driver vekst, og bygge merkevare og kjennskap i markedet, før teknologien tas i bruk.
Det var konklusjonen da syv fagfolk fra Surfs, Itera, Aritma, Cure, Schibsted og Amedia, i tillegg til Alf Bendixen, delte erfaringene sine på fagdagen «Fra innsikt til vekst» i Bergen 25. august 2026.
Ingen av dem hadde snakket sammen på forhånd. Likevel pekte de mot mye av det samme. Her er rådene deres.
Kort oppsummert
- Et vekstmål er ikke en strategi. Å si at dere skal vokse 20 prosent sier ingenting om hvor veksten skal komme fra. Selskapene som slår konkurrentene på både vekst og lønnsomhet vet det, har flere vekstmotorer og velger noe bort. Ifølge McKinsey (2026) gjelder det bare rundt 1 av 7.
- AI er en lederoppgave, ikke et IT-prosjekt. 55 prosent av norske virksomheter bruker AI, men bare 19 prosent har det inne i kjerneprosessene, og 74 prosent sliter med å hente ut verdi. Teknologien kommer inn, men arbeidet rundt den endrer seg ikke.
- Salgsarbeidet blir forutsigbart når du regner baklengs. Fra årsmål til ukesmål, med én eier per kanal. Og alle måles på det de fyller trakten med, ikke bare på signerte avtaler.
- Kjennskap forkorter kjøpsprosessen. 81-92 prosent av B2B-kjøpere velger en leverandør de kjente til før kjøpsprosessen startet, og kjente merkevarer har 20-50 prosent kortere kjøpsprosesser.
- AI-innhold blir generisk uten rammer. Sett strategi, mål og merkevareprofil i system før verktøyene tas i bruk, ellers gjetter AI seg til tonen.
- Tiden AI sparer bør reinvesteres, ikke bare spares. Schibsted flytter mennesket til kvalitet og kundepleie, og Amedia har gjort egne data om til et nytt annonseprodukt.
Hva kjennetegner selskapene som vokser?
Kristian i Surfs åpnet dagen med et skille som ble hengende: et mål er ikke en strategi. «Vi skal vokse 20 prosent» sier ingenting om hvor veksten skal komme fra.
Utgangspunktet hans var en analyse fra McKinsey (2026): bare rundt 1 av 7 selskaper slår konkurrentene på både vekst og lønnsomhet.
Samme mønster går igjen på AI. PwC sin AI Performance Study (2026) viser at 20 prosent av selskapene fanger 74 prosent av den økonomiske gevinsten.
Tre ting du kan gjøre i morgen, ifølge Kristian i Surfs:
- Finn ut hvor veksten faktisk skal komme fra
- Velg bort noe
- Finn én flaskehals og fiks den.
Hvorfor får ikke norske bedrifter verdi ut av AI?
Sandra og Vegard i Itera hadde et tydelig svar: AI er ikke et IT-prosjekt, men en lederutfordring. Teknologien kommer inn, men prosessene rundt den endres ikke.
To0 tall fra norsk næringsliv:
- 55 prosent av norske virksomheter bruker AI, men bare 19 prosent har det inne i kjerneprosessene
- 60 prosent melder om økt produktivitet, men bare 1 av 3 ser det igjen på inntekter eller kostnader
Prosessene er laget for en verden uten AI
Prosessene våre ble designet for en tid da analyser, dokumenter og koordinering måtte gjøres for hånd. Når en oppgave går fra å ta timer til å ta minutter, hvorfor ser prosessen rundt den fortsatt helt lik ut?
Sandra og Vegard oppsummerte det slik: norske bedrifter har begynt å ta AI i bruk, men barrierene står fortsatt igjen. Teknologien kommer inn, men arbeidet rundt den endrer seg ikke. Det kan kanskje forklare hvorfor 74 prosent av selskapene sliter med å få verdi ut av AI-investeringene sine.
Hvem skal eie hva?
Ledelsen må eie hvorfor dere bruker AI, hvor dere skal skape verdi, hva dere skal gjøre annerledes, og hvordan organisasjonen skal endres.
IT leverer teknologi og plattform, sikkerhet og integrasjoner, teknisk gjennomføring.
Det er her mange bommer. For det er ikke teknologien som stopper folk.
Den vanligste grunnen til å ikke ha kommet i gang er ikke motvilje, men et helt ærlig spørsmål: hva skulle vi egentlig brukt det til? Det svarer virksomheter i undersøkelser fra både NHO og Deloitte. Og det er ikke et spørsmål noen utenfra kan svare på for dere. Det er bare dere som vet hvor bedriften kan spare tid og ressurser med AI.
Som Sandra og Vegard avsluttet: å vente fjerner ikke risikoen, men heller gevinsten.
Hvordan gjør du salgsarbeidet forutsigbart?
Niklas i Aritma fortalte hvordan de sluttet med skippertak. Alle mann til pumpene, hvert eneste sluttkvartal.
Regn baklengs
Niklas viste metoden med et oppdiktet eksempel, ikke Aritma sine egne tall.
Si at dere skal selge for 40 millioner i år. Under det tallet ligger tre spørsmål.
- Hvor mye er en snittkunde verdt? Er svaret 100 000 kroner, trenger dere 400 nye kunder.
- Hvor mange av tilbudene vinner dere? Vinner dere halvparten, må 800 mulige kunder inn.
- Hvor lang tid tar et salg? Tar det to måneder, har dere ti måneder å jobbe med, ikke tolv.
Regn også andre veien.
I eksempelet ville målet krevd 400 samtaler om dagen fra én person, mot 60 som er realistisk. Det er mye bedre å oppdage i februar enn i november.
Hele trakten måles, ikke bare på signerte avtaler
Mange måler bare avtaler som signeres, og oppdager derfor problemer når kvartalet allerede er tapt. Måler dere hele trakten, ser dere det tidsnok til å gjøre noe.
Og det gjelder ikke bare selgerne. Veksten fordeles på tre eiere: det selgerne henter selv, det partnerne drar inn, og det markedsarbeidet skaper. Alle tre måles på det de bidrar med inn i trakten. Eller som Niklas sa det: «midtbanen måles like hardt som spissene.»
Så følges det opp jevnlig. Faste statusmøter for hele laget, slik at alle vet hvor de står, og én til én med hver ansatt. Det trenger ikke ta mer enn ti minutter per person i uken.
Denne metoden har vist stor effekt hos Aritma.
Hvordan spiller AI inn her?
AI hjelper dem å levere raskere. De bruker AI til konkrete oppgaver som allerede eksisterer i en fungerende prosess.
Tre grep du kan gjøre denne uken, ifølge Niklas i Aritma:
- Regn baklengs fra årsmålet. Ett regneark holder. Og ikke gjett på hvor mange tilbud dere vinner, se etter i de seks siste månedene.
- Mål det som fyller trakten, ikke bare det som lukkes. Da kan dere justere neste uke i stedet for neste kvartal.
- Finn ut hvor lang tid et salg faktisk tar hos dere. Det forteller dere når året egentlig avgjøres.
Hvorfor er merkevare en vekstmotor i B2B?
Fordi bedrifter ikke kjøper, det er mennesker som kjøper. Det var utgangspunktet til Alf Bendixen, som ristet litt i salen.
B2B-virksomheter er besatt av verktøy som skaffer leads på kort sikt. Samtidig har ledelsen ofte liten tro på merkevarebygging. Alf siterte en økonomidirektør til sin markedssjef: «Marketing bruker penger. Salg tjener penger.»
Hvorfor er kjøpsprosessene i B2B så lange?
Kjøperen vil redusere risikoen for å velge feil, det er mange involverte, ofte intern uenighet hos kunden, og en ukjent merkevare kan skape mer usikkerhet.
Alf viste også til The B2B Institute sin modell om at bare rundt 5 prosent av kjøperne er i markedet akkurat nå. De resterende 95 prosentene skal kjøpe senere, og de husker den de allerede kjenner. Faktisk velger 81-92 prosent av B2B-kjøpere en leverandør de kjente til før kjøpsprosessen startet.
Hva merkevarebygging løser
Hvordan komme i gang
Første bud, ifølge Alf: ikke be om mer penger.
- Involver internt. Ansatte må forstå hva merkevarebygging er, og at salget ikke øker fra dag én.
- Gjør analyse blant potensielle kunder. Fakta på bordet stopper de fleste interne diskusjoner.
- Utvikle posisjoneringen basert på innsikt, ikke i en workshop uten kunnskap om kunden.
- Velg målgrupper, og velg bort noen. Det er alltid vanskelig, men helt nødvendig.
- Lag en tydelig brief: mål, målgruppe, ønsket inntrykk, tone of voice og merkemarkører.
- Mål, juster og forbedre.
Hvorfor ser alt AI-innhold likt ut?
Det er blitt raskt og billig å produsere innhold, og alle har de samme verktøyene. Men AI uten opplæring skaper generisk innhold. Tone of voice glipper, merkevareprofilen forsvinner, og kommunikasjonen begynner å ligne konkurrentenes. Generisk innhold svekker gjenkjennelse og tillit, og det rammer salg like mye som marked.
De som lykkes, setter merkevaren i system før AI tas i bruk. Strategi, mål og merkevareprofil bør være grunnlaget for alt som produseres, og verktøyet må få tydelige rammer for maler, flater, budskap og tone. Overlates jobben til AI alene, kan resultatet se riktig ut ved første øyekast. Det er detaljene som glipper.
Brage viste hvordan det kan gjøre med deres AI-tjeneste: En digital markedsassistent som virkelig kan merkevaren din. Et lite markedsteam skal dekke mange kanaler og flere lokasjoner. Etter at strategi og tone of voice ble satt i system, produserer teamet i stort volum uten å miste kontroll over merkevaren, salg får et tydeligere produkt å selge, og ledelsen får et team som drar i samme retning.
Som han oppsummerte: teknologien er tilgjengelig for alle. Det som avgjør om den fungerer, er om den er trent opp riktig.
Slik har to mediehus tatt AI i bruk
Helena i Schibsted Partnerstudio og May i Amedia viste hver sin variant av det samme: hva som skjer når AI bygges inn i produksjonen, ikke bare legges oppå den.
Schibsted: automatisert tempo, menneskelig kvalitet
Det aller meste av en innholdsproduksjon er alt som må gjøres. Research, transkribering, korrektur, kundemapper, UTM-haler, SEO. Bare en liten del er det som faktisk gjør innholdet godt.
Schibsted flytter derfor arbeidsflyten fra manuell med litt AI, til automatisert med mennesket tett på. Poenget er ikke å spare tid, men å reinvestere den i kundepleie, kreativitet og kvalitet.
Kvalitetssikringen er fortsatt menneskelig. Kompislesing på teamene, godkjenning fra teamleder, grundig vurdering fra frontsjefene, og juridisk sjekk og faktasjekk før publisering.
Av 29.000 intervjuer om innhold fant de at positiv liking er den sterkeste driveren for merkevareeffekt. Og det som driver positiv liking er at innholdet gir ny og nyttig kunnskap, vekker positive følelser, og oppleves ekte og menneskelig.
Som Helena avsluttet: ekte historier betyr mer nå, ikke mindre. Spesielt i en kunstig tid.
Amedia: egen innsikt som produkt
Amedia har systematisert innsikten de allerede satt på, og gjort den til et produkt kundene kan kjøpe. Hver dag plasseres rundt 1 300 artikler på et betydningskart med kategorier, følelser, geografi og leserbehov. Det gjør at annonsører kan treffe en kontekst, ikke bare en målgruppe.
De sju leserbehovene er verdt å kjenne selv om du ikke jobber i media. Leseren vil bli oppdatert, engasjert, inspirert og berørt, underholdt, få tilhørighet, få hjelp, eller få noe forklart. Samme hendelse kan dekke alle sju, avhengig av hvordan du vinkler den.
Tre råd på veien fra innsikt til vekst med AI, ifølge May i Amedia:
- Kjenn dataene deres. Skaff en reell oversikt over hvilken innsikt virksomheten sitter på i dag, både strukturert og ustrukturert.
- Prioriter det som kan systematiseres. Velg data som kan kobles mot et konkret forretningsbehov, og start med det som gir størst gevinst raskest.
- Omsett innsikt til verdi. Start smått med ett bruksområde, mål effekten, og skaler det som fungerer.
Kokt ned til én setning
Ingen av rådene handlet om å gjøre mer. De handlet om å bruke innsikt til å gjøre færre ting, mer bevisst, og måle om det virker.
Om fagdagen
«Fra innsikt til vekst» ble arrangert av Favna på Kulturhuset i Bergen 25. august 2026, for ledere, selgere og markedsfolk fra hele regionen.
Tusen takk til Kristian i Surfs, Sandra og Vegard i Itera, Niklas i Aritma, Alf Bendixen, Brage i Cure, Helena i Schibsted og May i Amedia.
Dere ga raust av tid, tall og erfaringer, også de som ikke ser så pene ut på et lysbilde. Takk også til Benedicte i Surfs, som holdt den faglige tråden gjennom dagen.
Vil du lese om selve dagen, med bilder fra Tove Lise Mossestad? Slik ble fagdagen «Fra innsikt til vekst»
Har du lyst til å være med neste gang, ta en titt på våre arrangementer under fanen "for alle"