Den AI-drivna appbyggaren Lovable passerade 100 miljoner dollar i ARR på bara 8 månader sedan deras första miljon. Det har blivit det bästa exemplet på en AI-driven tillväxtstrategi.
Enligt Elena Verna, Lovables tillväxtchef, i Lennys nyhetsbrev, behandlar Lovable AI som själva tillväxtmotorn. Produkten lär sig ständigt av användningen, levererar nya funktioner i snabb takt och återfinner effektivt produkt-marknadsanpassningen med några månaders mellanrum.
Nedan visar vi hur du skapar en AI-ledd tillväxtstrategi som ger konsekventa resultat, är mätbar och bygger på lärdomar vecka efter vecka.
Vad är AI-driven tillväxt?
AI-driven tillväxt avser en affärsstrategi och en ny marknadsföringsmodell (GTM) där artificiell intelligens fungerar som den primära drivkraften för kundförvärv, intäktsökning och operativ skalning.
Den bygger på tidigare paradigmer, såsom försäljningsdriven tillväxt (som bygger på mänskliga relationer och direktförsäljning) och produktdriven tillväxt (PLG, där produkten i sig driver användaradoption och viralitet), men flyttar den centrala fördelen till intelligens.
Med andra ord kan AI användas för att fatta välgrundade beslut, personalisera upplevelser, automatisera arbetsflöden och skapa nya vägar till kunderna.
I en modern PLG-strategi är produkten kanalen, och AI avgör vilka åtgärder i produkten som skapar nästa aha-upplevelse.
I grunden fungerar AI-driven tillväxt som ett svänghjul:
- Användarinteraktioner genererar beteendedata
- Modellerna blir mer exakta och användbara
- Produkten levererar ökande värde
- Fler användare ansluter sig, vilket förstärker cykeln
💟 Läs också: Hur man beräknar intäktstillväxttakten
Varför ”AI-driven tillväxt” är det nya imperativet
En av de främsta anledningarna till att AI-driven tillväxt har blivit en prioriterad fråga på styrelsenivå är att omfattningen och hastigheten på införandet och investeringarna har överskridit en viss tröskel.
Här är varför AI-tillväxtstrategin blir det nya imperativet:
- Antalet anställda är inte längre en begränsande faktor: Tidigare begränsades tillväxten av antalet personer man kunde anställa och leda. Med AI kan ett enda starkt team hantera många personers arbete genom att automatisera forskning, kontakter, uppföljning och analys av tusentals konton. Begränsningen flyttas från att anställa fler personer till att bygga bättre tillväxtloopar.
- Hastighet blir en fördel: De flesta företag har redan tillräckligt med idéer att testa, men de går långsamt från insikt till genomförande. AI komprimerar cykeln genom att snabbt ta fram varianter, tidigt flagga mönster och rekommendera nästa åtgärder baserat på resultaten.
- Upptäckten skrivs om: Köpare styrs i allt högre grad av AI-genererade sammanfattningar, rekommendationer och assistentsvar innan de ens talar med säljarna.
🧠 Kul fakta: ELIZA, som utvecklades vid MIT av Joseph Weizenbaum mellan 1964 och 1966, var en av de första AI-chattbotarna och låtsades vara en terapeut genom enkel mönsterigenkänning.
Även om det i grunden handlade om att byta ut nyckelord i förskrivna svar, kände vissa människor att verktyget verkligen förstod dem.
Grundläggande element i handboken
Här är de sju element som utgör stommen i ditt AI-tillväxtramverk 👇
1. Utvärdera AI-beredskap och datagrunder
AI-driven tillväxt bryts snabbt ned om dina data är spridda, föråldrade eller ägarlösa. Innan något byggs måste teamen förstå följande:
- Var tillväxtdata finns i olika verktyg
- Vilka datamängder är tillförlitliga och vilka är brusiga?
- Vem ansvarar för datakvalitet och underhåll?
Innan du fattar beslut, gå igenom dessa frågor och se till att dina data stöder dem.
💡 Proffstips: Använd ClickUp Whiteboard för att visuellt kartlägga dataflöden, till exempel:
- Fastställ var tillväxtdata kommer ifrån (produkthändelser, CRM, annonser, support, fakturering)
- Visa hur data flödar mellan verktyg och team
- Identifiera manuella överlämningar, förseningar och blinda fläckar
- Kom överens om vad som bör automatiseras och vad som bör skötas av människor.
2. Definiera tillväxtmål och mätvärden
AI behöver begränsningar för att vara användbar. Utan tydliga mål optimerar den aktiviteter istället för resultat. Du måste definiera:
- Din ledstjärna för tillväxtmått
- Ledande indikatorer som visar momentum
- Eftersläpande indikatorer som bekräftar effekten
📌 Exempel: Ett B2B-SaaS-företag definierar sin nordstjärnemätning som aktiverade team.
Den viktigaste mätaren är antalet team som slutför grundläggande inställningar inom 7 dagar.
De ledande indikatorerna är produkthändelser som utlöses under onboarding, tid till första framgångsrika arbetsflöde och antal AI-assisterade åtgärder som slutförts på 7 dagar.
De eftersläpande indikatorerna är konverteringsgraden från provperiod till betalande kund och 30-dagars retention.
📚 Läs mer: De bästa AI-verktygen för B2B-marknadsföring
3. Identifiera användningsfall med stor påverkan
De bästa utgångspunkterna är områden där manuellt arbete eller långsamma beslutsprocesser direkt begränsar tillväxten. Leta efter:
- Flaskhalsar i experimenteringen
- Repetitiva analyser eller rapporteringar
- Arbetsflöden med hög volym som är beroende av mänsklig samordning
Prioritera användningsfall där AI förkortar avståndet mellan insikt och handling. Det är där sammansättningen börjar.
4. Skapa och automatisera arbetsflöden för tillväxt
Dags att översätta användningsfall till repeterbara arbetsflöden. Detta innebär:
- Multiagentkoordinering: Team av specialiserade agenter samarbetar, där en agent övervakar avsiktssignaler, en annan skapar personliga sekvenser och en tredje utvärderar svar och omdirigerar fel.
- Självförbättrande loopar: Agenter loggar resultat (t.ex. öppningsfrekvens, mötesbokningar, förhindrad kundförlust), matar tillbaka dem till finjustering eller snabb optimering och förbättrar autonomt.
- Dynamisk eskalering och hybridmönster: AI-agenter upptäcker situationer med höga insatser eller tvetydiga situationer (t.ex. komplexa förhandlingar eller gränsfall) och överlämnar dem smidigt med en fullständig sammanfattning av sammanhanget.
Om de görs på rätt sätt går agentiska arbetsflöden utöver grundläggande marknadsföringsautomatisering genom att anpassa åtgärder baserat på live-signaler och beräknade resultat.
📮 ClickUp Insight: Vår undersökning om AI-mognad visar på en tydlig utmaning: 54 % av teamen arbetar i spridda system, 49 % delar sällan information mellan verktyg och 43 % har svårt att hitta den information de behöver.
När arbetet är fragmenterat kan dina AI-verktyg inte få tillgång till hela sammanhanget, vilket innebär ofullständiga svar, fördröjda svar och resultat som saknar djup eller noggrannhet. Det är arbetsutbredning i praktiken, och det kostar företag miljontals kronor i förlorad produktivitet och bortkastad tid.
ClickUp Brain övervinner detta genom att fungera i en enhetlig, AI-driven arbetsyta där uppgifter, dokument, chattar och mål är sammankopplade. Enterprise Search visar alla detaljer direkt, medan AI-agenter arbetar över hela plattformen för att samla in information, dela uppdateringar och driva arbetet framåt.
Resultatet är en AI som är snabbare, tydligare och konsekvent informerad, något som fristående verktyg helt enkelt inte kan matcha.
5. Testa, lär dig och iterera snabbt
AI-driven tillväxt förändrar frågan från ”Fungerade det här?” till ”Vad lärde vi oss tillräckligt snabbt för att kunna agera på?” eftersom du vill minska tiden mellan signal och beslut.
Det innebär snabba cykler av test → mätning → förfining.
📌 Exempel: Istället för att vänta på en efteranalys analyserar AI experimentresultaten så snart data stabiliserats, identifierar mönster över segmenten och lyfter fram var beteendet faktiskt förändrats. Teamen beslutar vad de ska satsa på medan kontexten fortfarande är färsk.
⏭️ AI-kort i ClickUp-instrumentpaneler sammanfattar automatiskt experimentets resultat bredvid dina diagram. De lyfter fram viktiga resultat, visar avvikelser och pekar ut vad som påverkat dina nyckeltal utan att manuell analys krävs. Titta på den här videon för att lära dig mer om kombinationen AI-kort + instrumentpaneler. 👇
6. Skala upp och operationalisera motorn
När testerna har visat sig vara repeterbara är nästa steg att skala upp på ett hållbart sätt. Här är några sätt att göra det:
- Rulla ut i kontrollerade vågor: Expandera från 10–20 % till 50 %, sedan 80–100 % av målgruppen, först efter att ledande indikatorer har varit stabila under två hela cykler.
- Automatisera övervakningen: Ställ in varningar för viktiga tröskelvärden (t.ex. svarfrekvensen sjunker >15 %, kostnad per åtgärd >$X, eskaleringsfrekvens >10 %), så att problem upptäcks innan de påverkar intäkterna.
- Budget för kontinuerlig förbättring: Avsätt 10–15 % av tillväxtteamets tid (eller dedikerad personal) till iteration även efter skalning. De bästa systemen fortsätter att förbättras efter lanseringen.
7. Styrning, etik och teamkultur
Nya data från IBM visar att 13 % av organisationerna redan har upplevt intrång i AI-modeller eller -applikationer, varav 8 % inte ens vet om de har blivit komprometterade.
Som om det inte vore nog hade hela 97 % av de drabbade ingen AI-specifik åtkomstkontroll på plats.
När agenter fattar beslut om intäkter eller personaliserar i stor skala kan ett enda misstag i fråga om åtkomst, partiskhet eller transparens leda till regelverksrisker eller intäktsförluster.
För att säkerställa att du inte ingår i den statistiken, gör följande 👇
- Bilda en AI-styrgrupp (med representanter från juridik, produktutveckling, teknik och affärsverksamhet) som granskar nya arbetsflöden varje månad, flaggar risker i ett tidigt skede och godkänner förändringar.
- Skriv en AI-principförklaring som stämmer överens med dina värderingar – rättvisa, förklarbarhet, integritet och mänsklig tillsyn.
- Leverera korta, scenariodrivna utbildningar som "Vad händer om agenten överfokuserar på ett användarsegment?" eller "Hur eskalerar vi en förhandling med högt värde?" Använd anonymiserade verkliga exempel för att bygga upp ett gemensamt omdöme.
- Genomför kvartalsvisa resultatgranskningar med fokus på rättvisa mellan segment, spårbarhet i beslutsprocessen och avvikelser i prestanda. För fullständiga loggar (prompter, datakällor, resultat) för att kunna redogöra för resultatet om det ifrågasätts.
🚀 Fördelar med ClickUp: ClickUp Security säkerställer att dina arbetsplatsdata förblir dina, vilket innebär att ClickUps AI-partner strängt förbjuds att använda dina data för att träna sina modeller.
Hur man genomför en AI-tillväxtsprint
En AI Growth Sprint är en två till fyra veckor lång cykel som fokuserar på en tillväxtflaskhals. Under denna tid genomför du några AI-drivna experiment och utvärderar deras effekt med hjälp av fördefinierade framgångskriterier och giltiga jämförelsemetoder (som A/B-testning).
Om du vill genomföra AI-drivna tillväxtsprintar, följ dessa steg:
Steg 1: Välj en mätparameter och ett ögonblick i resan
Välj en enda mätparameter som du vill påverka, till exempel aktivering, konvertering, kundbehållning eller intäkter per användare. Se till att du inte fastnar i ytliga mätparametrar som ser bra ut på papperet men som inte förändrar kundernas beteende eller företagets intäkter.
Välj sedan ett ögonblick i kundresan där den metriken vinns eller förloras.
📌 Exempel: Det kan vara den första sessionen efter registreringen, inställningssteget där människor hoppar av eller något annat som har med kundbeteende att göra. När ögonblicket är specifikt kan du observera vad som händer för enskilda användare.
⭐ Bonus: Med ClickUp AI Fields kan du automatiskt klassificera sprintdata såsom experimentresultat, signaler om användarens avsikt, påverkan eller konfidenspoäng. Med tiden förvandlar detta varje sprint till strukturerat lärande, vilket gör det enklare att jämföra experiment, upptäcka mönster och besluta vad som ska skalas upp härnäst utan manuell taggning eller analys.
Steg 2: Formulera sprinten som en enkel fråga
Skriv en fråga som sprinten ska besvara. Den ska vara mätbar och kopplad till produktanvändningen.
Helst bör den kopplas direkt till en specifik mätparameter, fokusera på ett användarmoment och kunna besvaras inom sprintfönstret. Några exempel är:
- Kan vi hjälpa nya användare att nå sin första framgång inom 10 minuter efter registreringen?
- Kan vi minska bortfallet under installationen genom att svara på frågor inuti produkten?
- Kan vi förbättra bokningsgraden för demonstrationer genom att skräddarsy uppföljningar baserat på avsikt?
💡 Proffstips: Lista sprintfrågan, framgångskriterierna och datakällorna i ett ClickUp Doc. Genom att dokumentera och synliggöra frågan förhindrar du att omfattningen kryper och säkerställer att varje experiment, uppgift och AI-rekommendation förblir förankrad i samma resultat.
Steg 3: Utforma det minsta leveransbara experimentet
De bästa experimenten börjar med ett eller två användarsegment för att se om förändringen hjälper rätt personer. Här är tre vanliga experimentformer:
- Vägledning: En hjälpfunktion i produkten som föreslår nästa åtgärd baserat på vad användaren försöker göra.
- Svar: En hjälpfunktion som svarar med hjälp av endast dina godkända dokument och policyer.
- Personalisering: Onboarding eller uppföljningar som anpassas efter vad användaren har gjort (utöver ytlig timing).
Allt detta leder till att du kan fastställa omfattningen innan du börjar bygga. Det innebär att:
| Beslut | Exakt omfattning |
| Målgrupp | Välj ett eller två användarsegment (exempel: nya registreringar denna vecka) |
| Surface | Välj en plats (exempel: onboarding-skärm eller e-post) |
| AI-jobb | Välj en uppgift (exempel: rekommendera nästa steg eller svara på frågor) |
| Framgång | Välj en mätvärdesförändring kopplad till affärsresultat (exempel: aktiveringsgrad +5 % på 7 dagar) |
| Säkerhet | Lägg till en reservplan (exempel: om du är osäker, visa hjälplänkar eller överlämna). |
Steg 4: Skapa skyddsräcken och leverera till en liten grupp
Innan du lägger till ytterligare finputsning, se till att AI:n fungerar säkert och förutsägbart. Det är då du bör använda regler som "använd endast godkända källor", "gissa inte" och "erbjuda mänsklig överlämning när det behövs".
Lansera sedan först till en liten grupp. Det kan vara ett segment, en kanal eller interna team före kunderna. Små lanseringar hjälper dig att lära dig snabbare eftersom du kan koppla feedback till verkligt kundbeteende.
⚒️ Snabbtips: Använd ClickUp Automations för att bygga in säkerhets- och lanseringsregler i ditt arbetsflöde.
Du kan ställa in automatiseringar för att:
- Skicka AI-genererade resultat för granskning av människor innan de släpps externt.
- Pausa eller markera uppgifter om förtroendepoängen sjunker under en viss gräns.
- Eskalera gränsfall till en senior ägare när avsikten är oklar.
- Begränsa AI-åtgärder till endast godkända datakällor eller segment
För små lanseringar säkerställer automatiseringar att experimenten förblir begränsade. När signalerna stabiliseras kan du automatiskt bredda exponeringen utan att behöva skriva om processerna.
🎥: Titta på den här videon för att lära dig mer om hur du automatiserar dina dagliga arbetsflöden.
👀 Visste du att? 62 % av IT-proffsen säger att deras organisationer har starka AI-idéer men har svårt att genomföra och skala upp dem. Det visar att den största bristen inom AI idag är genomförandet, inte visionen.
Steg 5: Mät resultat, lär dig och bestäm vad som ska hända härnäst
I slutet av sprinten ska du kunna svara på tre frågor:
- Har målmåttet förändrats på ett statistiskt meningsfullt sätt?
- Vilka användarsegment reagerade annorlunda, och varför?
- Vad är nästa åtgärd baserad på bevis, inte instinkt?
Du kommer att få ett av tre resultat: Skala upp, eftersom signalen är stark. Justera omfattning, segment eller AI-beteende och kör igen. Eller arkivera experimentet och dokumentera varför det misslyckades.
⭐ Bonus: Använd ClickUp Dashboards som din kontrollcentral för tillväxt. Data från dina experiment, uppgifter, mål och anpassade rapporter samlas i en gemensam vy.
Det bästa är att du kan skapa en från grunden eller använda en befintlig.
Vilka mätvärden bör spåras för att mäta framgången för AI-driven tillväxt?
Håll koll på dessa mätvärden när du spårar framgången för AI-driven tillväxt:
| Mätvärde | Förklaring | Exempel |
| AI-genererade registreringar (% + antal) | Mäter hur mycket AI-ytor bidrar till förvärv i toppen av tratten | ”18 % av registreringarna (2 400) kom från AI-sidor + chatbot”. |
| AI-genererade kvalificerade leads (SQL/MQL-frekvens) | Kvaliteten på AI-förvärvade användare/leads | ”AI-leads konverteras till SQL med 22 % jämfört med 14 % för andra kanaler.” |
| AI-assisterad konverteringsfrekvens | Andel köp/affärer där AI haft väsentlig inverkan på beslutet | 32 % av de avslutade affärerna använde AI-baserade förslag/demo-flöden. |
| Time-to-value (AI TTV) | Hur snabbt användare når det första meningsfulla resultatet med AI | ”Median TTV: 2 dagar → 20 minuter” |
| AI-aktiveringsgrad | Andel nya användare som upplever AI-aha-ögonblicket (första framgångsrika körning/arbetsflöde) | ”46 % kör ett framgångsrikt AI-arbetsflöde inom 24 timmar” |
| Prompt-to-success (uppgiftsfullbordande) -frekvens | Direkt mätning av "AI fungerade" ur användarens perspektiv | 78 % av AI-sessionerna resulterar i en slutförd uppgift. |
| Användning av AI-funktioner (AI WAU/MAU) | Kontinuerligt AI-engagemang, vilket indikerar produktlojalitet | ”AI WAU/MAU = 0,62” |
| AI-användarretention (D7/D30) | Kvarhållande av den kohort som använder AI (rätt kohort att mäta) | ”D30: AI-användare 34 % jämfört med icke-AI-användare 18 %” |
| Expansion påverkad av AI (uppgradering/ARPA-ökning) | Oavsett om flitiga AI-användare uppgraderar eller spenderar mer | ”10+ AI-körningar/vecka → 2,3 gånger högre uppgraderingsfrekvens” |
| Intäkter per aktiv AI-användare (RPAU-AI) | Monetiseringseffektivitet kopplad specifikt till AI-användning | ”RPAU-AI 9,20 dollar jämfört med totalt 5,10 dollar” |
Verkliga exempel på AI-driven tillväxt
Låt oss lära oss hur man skalar med AI, på samma sätt som andra företag gör.
1. Lovable
Den AI-drivna appbyggaren Lovable demonstrerar AI-driven tillväxt genom att göra kontinuerlig produktförnyelse till sin främsta tillväxtmotor.
Här är några anledningar till varför det är ett av de snabbast växande företagen genom tiderna:
- Lovable betraktar produktutveckling som en tillväxtmotor och omprövar ofta produktens marknadsanpassning istället för att optimera ett statiskt erbjudande.
- Användarnas frågor och beteenden avgör direkt vilka funktioner som ska levereras härnäst, vilket komprimerar cykeln bygga–mäta–lära från månader till veckor.
- När teamen lär sig snabbare förbättrar de anpassningen mellan produkt och marknad och frigör tillväxtmarknadsföringsstrategier som driver på en hållbar adoption och expansion.
⚡ Mallarkiv: Gratis mallar för marknadsföringskampanjer att prova
2. Cursor
AI-först-kodredigeraren Cursor driver tillväxt genom att minska avståndet mellan utvecklarens avsikt och genomförande.
Istället för att positionera AI som ett produktivitetsverktyg integrerar Cursor det direkt i det centrala kodningsarbetsflödet, vilket förändrar hur utvecklare bygger, itererar och levererar programvara.
- AI-drivna inline-förslag, refactoring och kontextuella svar håller utvecklare i flödet och minskar friktionen under komplexa uppgifter.
- Snabbare iteration leder till högre retention, eftersom utvecklare förlitar sig på Cursor för daglig kodning snarare än sporadisk hjälp.
- Användningen sprids organiskt när teamen standardiserar verktyget, vilket förvandlar den dagliga användningen till en sammansatt tillväxtloop.
3. ClickUp Brain
ClickUp använde den AI-ledda tillväxtstrategin och PLG-modellen för att växa till 20 miljoner användare världen över och en ARR på 300 miljoner dollar.
Vi gör det genom att dyka rakt in i hjärtat av moderna arbetsstrukturer och system. Lite bakgrundsinformation:
Team drunknar i isolerade verktyg – chattappar, projektverktyg, dokumentredigerare, dashboards – som alla lovar ökad produktivitet men som i stället skapar oändliga kontextbyten och arbetsbelastning. Användarna vill ha enkelhet: en enda plattform som förstår sammanhanget och minskar friktionen.
Samtidigt integrerar alla större SaaS-produkter AI i hopp om att öka effektiviteten. Men AI utan sammanhang är bara ytterligare ett lager av brus.
ClickUp fyller denna lucka med världens första konvergerade AI-arbetsyta. Vi har integrerat över 50 verktyg i en plattform och inbäddat kontextuell AI som förstår användarnas uppgifter, dokument, chattar och instrumentpaneler, så att de inte behöver växla mellan dussintals verktyg för att få jobbet gjort.
Tidpunkten var perfekt. Teamen förväntade sig redan AI och var frustrerade över fragmenterade system. Denna strategi gjorde det möjligt för oss att dra nytta av dessa trender och sänka kostnaderna för kundförvärv.
Vi skapade ClickUp för att få slut på kaoset med Work Sprawl och ge teamen en enda, konvergerad AI-arbetsplats. AI är revolutionerande när den har fullständig arbetskontext – det är vad konvergens ger. Framtiden för programvara är konvergerad, och vi är de första att göra det.
Vi skapade ClickUp för att få slut på kaoset med Work Sprawl och ge teamen en enda, konvergerad AI-arbetsyta. AI är revolutionerande när den har fullständig arbetskontext – det är vad konvergens ger. Framtiden för programvara är konvergerad, och vi är de första att göra det.
Verktyg som driver din AI-ledda tillväxtstack
Följande verktyg kommer att stärka ditt AI-ledda tillväxtramverk:
1. ClickUp (Bäst för att driva en AI-ledd tillväxtstrategi i ett samarbetscentrum)
ClickUps undersökning State of AI Maturity 2025 visade att endast 10 % av de tillfrågade anser att AI fungerar som en agent. Det är en enorm klyfta som visar varför flera AI-ledda tillväxtinitiativ avstannar efter de första experimenten.
AI-led tillväxt misslyckas när din plan finns i ett verktyg, genomförandet i ett annat och uppdateringar knappt överlever i chattar. Det är en verktygsspridning som knappt någon märker eller pratar om.
ClickUp för marknadsföringsteam samlar kampanjplanering, innehållsproduktion, uppgifter och teamkommunikation i ett gemensamt arbetsutrymme. Låt oss titta på de viktigaste funktionerna i ClickUp:
Skapa kampanjmaterial och kopiera direkt
Använd ClickUp Brain + ClickUp Docs + ClickUp Tasks när du behöver snabbhet i alla avdelningar utan att förlora något av sammanhanget. Här är några exempel på AI inom marknadsföring som visar hur team använder ClickUp Brain:
- Skissa på kampanjbriefs, annonsvinklar, e-posttexter och landningssidor direkt från dina anteckningar och uppgiftsdetaljer.
- Sammanfatta projektuppdateringar och långa kommentartrådar till tydlig status, risker och nästa åtgärder.
- Svara på direkta frågor om vad som händer med hjälp av det som redan finns i din arbetsyta.
Prova uppmaningar som:
- ”Sammanfatta kampanjens aktuella status, vad som blockerar och vad som behöver godkännas”
- ”Skriv en lanseringsplan på en sida utifrån dessa anteckningar; inkludera målgrupp, budskap, kanaler och framgångsmått”.
- ”Skapa två korta uppföljningsmejl för användare som registrerat sig men inte aktiverat sitt konto inom 48 timmar”
Konvergerad AI som förstår ditt arbete
Denna konvergerade AI-arbetsyta integrerar AI i hela arbetsytan. Uppgifter, dokument, chattar, mål, instrumentpaneler och automatiseringar delar alla samma kontext. Det innebär att ClickUp Brain visar dig hinder, beroenden och andra kontextuella insikter baserade på det faktiska arbetet.
Automatisera godkännanden, överlämningar och kampanjoperationer med Super Agents.
När tillgångarna har skapats tar ClickUp Super Agents över alla dina dagliga uppgifter som riktiga teammedlemmar. Dessa kodfria, triggerbaserade AI-agenter kan @nämnas, tilldelas uppgifter, skickas DM eller schemaläggas precis som en mänsklig kollega.
De körs dygnet runt med oändligt minne, omgivningsmedvetenhet och förmågan att agera över hela din arbetsyta och anslutna verktyg.
Konfigurera agenter på några minuter med en enda prompt som beskriver deras mål och regler. Några av de viktigaste medarbetarna som de kan agera som är:
✅ Kampanjansvarig agent: Analyserar prestationsdata från anslutna verktyg, genererar innehållsbriefar, tilldelar kreativa uppgifter till designers/författare, uppdaterar statusfält, flaggar underpresterande varianter och publicerar sammanfattningar i realtid på ClickUp Chat.
✅ Agent för innehållsgranskning: Skannar utkast mot varumärkesriktlinjer, föreslår ändringar för ton/röst/efterlevnad och vidarebefordrar för slutgiltigt godkännande först när det är klart.
✅ Godkännande och överlämning: Trigger aviseringar, tilldelar nästa ägare (t.ex. från författare → designer → juridik) och uppdaterar automatiskt tidslinjer när objekt flyttas mellan olika steg.
✅ Agent för social schemaläggning: Hämtar godkända inlägg, formaterar dem per kanal, föreslår optimala sändningstider baserat på tidigare data och skapar schemalagda uppgifter för publicering.
ClickUps bästa funktioner
- Fånga idéer i tankens hastighet: Uttala hypoteser, experimentrapporter, kampanjbrainstormar eller insikter efter samtal handsfree med ClickUp Talk to Text. ClickUp transkriberar direkt (4 gånger snabbare än att skriva), konverterar röstklipp till redigerbar text, uppgifter, kommentarer eller dokument och låter ClickUp Brain förfina, sammanfatta eller omvandla dem till åtgärdsbara objekt.
- Spela in och transkribera med AI: Gör möten mer produktiva genom att använda ClickUp AI Notetaker för att automatiskt ansluta till Zoom-, Teams- eller Google Meet-samtal. Dessutom kan du spela in och transkribera på flera språk, skapa smarta sammanfattningar, extrahera beslut, markera viktiga punkter och identifiera åtgärder.
- Hitta allt direkt i ditt arbetsområde och externa mappar: Använd ClickUp Enterprise Search för att ställa frågor på naturligt språk och få svar från uppgifter, dokument, kommentarer, bilagor och anslutna verktyg. Istället för att leta igenom mappar eller verktyg får teamen kontextmedvetna svar som speglar vad som faktiskt händer i arbetet.
- Få tillgång till flera externa AI-modeller på ett och samma ställe: Växla mellan ledande AI-modeller utan att lämna ClickUp. Detta gör det möjligt för team att använda rätt modell för forskning, skrivande, analys eller resonemang samtidigt som alla resultat förblir förankrade i samma arbetsmiljö.
- Integrera sömlöst med din befintliga teknikstack: ClickUp-integrationer ansluter till verktyg inom marknadsföring, försäljning, produkt och teknik. Arbetsflödena hålls synkroniserade när data flödar in från externa system, vilket säkerställer att AI-beslut och automatiseringar alltid återspeglar den senaste informationen.
Begränsningar för ClickUp
- Överväldigande för förstagångsanvändare på grund av det stora utbudet av funktioner.
Priser för ClickUp
Betyg och recensioner för ClickUp
- G2: 4,7/5 (över 10 800 recensioner)
- Capterra: 4,6/5 (över 4 000 recensioner)
Vad säger verkliga användare?
En G2-recensent säger:
Jag tycker att ClickUp är otroligt värdefullt, eftersom det samlar funktioner på en enda plattform, vilket säkerställer att allt arbete och all kommunikation samlas på ett ställe, vilket ger mig 100 % kontext. Denna integration förenklar projektledningen för mig och förbättrar effektiviteten och tydligheten. Jag gillar särskilt ClickUp Brain-funktionen, eftersom den fungerar som en AI-agent som utför mina kommandon och effektivt utför uppgifter åt mig. Denna automatisering är mycket hjälpsam eftersom den effektiviserar mitt arbetsflöde och minskar det manuella arbetet. Dessutom var den initiala installationen av ClickUp mycket enkel att navigera, vilket gjorde övergången från andra verktyg smidig. Jag uppskattar också att ClickUp integreras med andra verktyg jag använder, såsom Slack, OpenAI och GitHub, vilket skapar en sammanhängande arbetsmiljö. Sammantaget skulle jag av dessa skäl starkt rekommendera ClickUp till andra.
Jag tycker att ClickUp är otroligt värdefullt, eftersom det samlar funktioner på en enda plattform, vilket säkerställer att allt arbete och all kommunikation samlas på ett ställe, vilket ger mig 100 % kontext. Denna integration förenklar projektledningen för mig och förbättrar effektiviteten och tydligheten. Jag gillar särskilt funktionen ClickUp Brain, eftersom den fungerar som en AI-agent som utför mina kommandon och effektivt utför uppgifter åt mig. Denna automatisering är mycket hjälpsam eftersom den effektiviserar mitt arbetsflöde och minskar det manuella arbetet. Dessutom var den initiala installationen av ClickUp mycket enkel att navigera, vilket gjorde övergången från andra verktyg smidig. Jag uppskattar också att ClickUp integreras med andra verktyg jag använder, såsom Slack, OpenAI och GitHub, vilket skapar en sammanhängande arbetsmiljö. Sammantaget skulle jag av dessa skäl starkt rekommendera ClickUp till andra.
2. Clay (Bäst för AI-driven lead-berikning och hyperpersonlig utgående kommunikation)
Clay är ett GTM-arbetsflödesverktyg som hjälper sälj- och marknadsföringsteam att hitta leads, berika kontakt- och företagsdata och generera personlig marknadsföring.
Dess AI-agenter (särskilt Claygent) är som forskare på begäran som bor i dina Clay-tabeller. Du ger Claygent en lista över domäner/företag plus en fråga, och den besöker webbplatser, hämtar exakt de datapunkter du är intresserad av och returnerar dem som fält som du kan filtrera, betygsätta och automatisera mot (t.ex. "erbjuder en gratis provperiod?", "SOC 2-kompatibel?", "har fallstudier?" osv. ).
Clay bästa funktioner
- Skapa GTM-arbetsflöden på klarspråk med Sculptor och förvandla uppmaningar till repeterbara automatiseringar.
- Utöka Clay med tillägg som en AI-formelgenerator, ett Salesforce-paket, säkerhet och inbyggd ChatGPT-åtkomst.
- Central tillgång till över 150 dataleverantörer så att du enkelt kan konsolidera leverantörer och kombinera källor.
Begränsningar i leran
- Plattformen har svårt att på ett tillförlitligt sätt generera listor som innehåller många stora och små lokala företag.
- Vissa genererade e-postadresser är felaktiga eller fungerar inte konsekvent.
Clay-prissättning
- Gratis
- Startpaket: 149 $/månad
- Explorer: 349 $/månad
- Pro: 800 $/månad
- Företag: Anpassad prissättning
Clay-betyg och recensioner
- G2: 4,8/5 (över 180 recensioner)
- Capterra: Otillräckligt med recensioner
Vad säger användare i verkligheten?
En G2-recensent säger:
Detta är en mycket kraftfull plattform som verkligen hjälper organisationer att identifiera rätt målgrupp utan större ansträngning. Att hitta rätt person, verksamhet eller företag genom dess AI-sökningar har blivit mycket enkelt. Plattformens förmåga att sammanställa leads till CSV-format ökar dess portabilitet. Plattformen har också ett användarvänligt gränssnitt.
Detta är en mycket kraftfull plattform som verkligen hjälper organisationer att identifiera rätt målgrupp utan större ansträngning. Att hitta rätt person, verksamhet eller företag genom dess AI-sökningar har blivit mycket enkelt. Plattformens förmåga att syntetisera leads till CSV-format ökar dess portabilitet. Plattformen har också ett användarvänligt gränssnitt.
3. Cursor (Bäst för AI-accelererad kodredigering och experiment för snabb tillväxt)
Cursor är en AI-baserad kodredigerare byggd på VS Code som omvandlar naturligt språk till produktionsklar kod, vilket gör det möjligt för tillväxtteam och produktchefer att leverera experiment, landningssidor, onboarding-flöden och funktioner i appar.
Dess Composer-gränssnitt och dedikerade kodningsmodell möjliggör agentiska arbetsflöden. Enkelt uttryckt: beskriv funktioner på vanlig engelska, så genererar Cursor kod för flera filer, förhandsgranskar skillnader, kör tester och tillämpar ändringar med fullständig kontext från hela din kodbas.
Cursors bästa funktioner
- Automatisk komplettering av flikar med anpassad modell ger snabba, kontextmedvetna förslag på flera rader och smarta omskrivningar som bevarar avsikten.
- Codebase Chat och Instant Grep för att söka i hela ditt repo, hitta definitioner och generera riktade refaktorer eller buggfixar.
- Visuell webbredigerare i webbläsarens sidofält för drag-and-drop-layoutändringar, elementinspektion och AI-styrda koduppdateringar för att överbrygga design och utveckling.
Begränsningar för markören
- AI-förslag kan vara felaktiga för mycket komplex eller specialiserad kod, vilket kräver extra granskning.
- Modellsvaren kan kännas inkonsekventa, ibland korrekta och ibland oväntat avvikande.
Priser för Cursor
- Hobby: Gratis
- Pro: 20 $/månad
- Pro+: 60 $/månad
- Ultra: 200 $/månad
- Företag: Anpassad prissättning
Cursor-betyg och recensioner
- G2: 4,7/5 (20 recensioner)
- Capterra: Otillräckligt med recensioner
Vad säger användare i verkligheten?
En G2-recensent säger:
Jag älskar hur smidigt Cursor integrerar AI i utvecklingsarbetsflödet. De inbyggda kodförslagen är otroligt precisa, och möjligheten att ställa frågor direkt i redigeraren sparar massor av tid. Det känns som att programmera tillsammans med en expertutvecklare som förstår mitt projekts sammanhang.
Jag älskar hur smidigt Cursor integrerar AI i utvecklingsarbetsflödet. De inbyggda kodförslagen är otroligt precisa, och möjligheten att ställa frågor direkt i redigeraren sparar massor av tid. Det känns som att programmera tillsammans med en expertutvecklare som förstår mitt projekts sammanhang.
Mallar att använda för AI-driven tillväxt
Dessa beprövade mallar ger dig en flygande start på AI-driven tillväxt:
1. ClickUp-mall för strategisk marknadsföringsplan
ClickUps mall för strategisk marknadsföringsplan hjälper dig att planera, genomföra och följa upp marknadsföringsarbetet på ett och samma ställe, så att ditt team kan hålla sig till målen, tidsplanerna och budgeten.
Med anpassningsbara statusar, anpassningsbara fält och vyer kan du skräddarsy den här mallen efter dina kampanjer och använda den för att koppla vardagliga uppgifter till mätbara OKR. Den här mallen för marknadsföringsplaner ger dig möjlighet att driva AI-ledda tillväxtinitiativ genom att hjälpa dig att:
- Definiera marknadsföringsmål och viktiga resultat, och koppla sedan varje uppgift direkt till rätt OKR.
- Planera och prioritera kampanjuppgifter med ägare, förfallodatum och statusmilstolpar.
- Följ framstegen visuellt med hjälp av ClickUp Views, till exempel Planerade uppgifter efter OKR och en framstegstavla efter status.
- Övervaka marknadsförings-KPI:er per kvartal med framstegsindikatorer (på rätt spår, i riskzonen, uppnått, missat).
- Hantera budgetar per kanal genom att spåra planerad budget jämfört med faktiska utgifter för olika initiativ.
2. ClickUp-mall för hantering av marknadsföringskampanjer
ClickUps mall för hantering av marknadsföringskampanjer organiserar arbetet efter kampanjfas och lägger till struktur för teamansvar, kanalplanering, leveranstyper, förfallodatum och budgetuppföljning. Den är särskilt användbar för AI-ledda tillväxtteam som behöver repeterbara system för att leverera kreativa lösningar, lansera snabbt och granska resultat.
Denna mall hjälper dig dessutom att:
- Organisera arbetet i faserna planering, produktion, lansering, utvärdering och bibehållande i ett enda arbetsflöde.
- Spåra marknadsföringskanaler per leverans, såsom sociala medier, e-postmarknadsföring och interna initiativ.
- Standardisera leveranser med ett fält för leveranstyp så att uppgifterna förblir konsekventa i alla kampanjer.
- Håll utgifterna under kontroll genom att registrera tilldelad budget tillsammans med kampanjuppgifter och detaljer om genomförandet.
3. ClickUp OKRs-mall
ClickUp OKRs-mallen är uppbyggd som ett OKR-mappningssystem som guidar dig genom kvartalsplaneringen och sedan omvandlar målen till spårbara arbetsuppgifter under hela året.
Det som gör denna mall så populär är den inbyggda rytmen i själva mappen. Du börjar med ett särskilt dokument för planering och samordning som uppmanar dig att granska föregående kvartal och planera nästa kvartal. Därefter hanterar du genomförandet genom vyer som är organiserade efter kvartal, OKR-objekttyp, primärt team och initiativ. Denna OKR-mall hjälper dig att:
- Kör en repeterbar kvartalsvis återställning med hjälp av dokumentet Planering och anpassning med guidade avsnitt.
- Separera mål från nyckelresultat med hjälp av ett OKR-fält för att hålla rapporteringen överskådlig.
- Kartlägg OKR för hela året på en tidslinje grupperad per kvartal för att upptäcka överlappningar och resursbrist.
- Spåra status och kvartal tillsammans på en framstegstavla, så att mål som inte uppnås syns snabbare.
- Tilldela ansvar med ett primärt teamfält och koppla arbetet till initiativ på högre nivå.
4. ClickUp-mall för tillväxtexperiment på whiteboard
ClickUp Growth Experiments Whiteboard Template, som bygger på ClickUp Whiteboards, ger ditt team ett visuellt utrymme för att kartlägga experiment från den första idén till lärdomar efter testet.
Den använder ett arbetsflöde med fem spår på en whiteboard för idégenerering, planering, implementering, testning och analys. Det innebär att du kan samarbeta i realtid, gruppera klisterlappar och sedan omvandla de bästa idéerna till genomförbara uppgifter. Denna mall hjälper dig att:
- Genomför brainstorming om tillväxt direkt i ClickUp Whiteboards med hjälp av en tydlig, stegbaserad experimentpipeline.
- Organisera klisterlappar efter spår så att varje experiment har ett tydligt nästa steg och en tydlig ansvarig.
- Konvertera anteckningar till ClickUp-uppgifter och spåra framsteg med ClickUp-anpassade statusar som "Öppen" och "Slutförd".
- Lägg till anpassade fält för att kategorisera experiment och fånga viktiga attribut för rapportering och jämförelser.
- Använd inbyggda vyer som Growth Experiments Board och Getting Started Guide för att snabbt komma igång.
- Förbättra leveransen med taggning, kapslade deluppgifter, flera ansvariga och prioritetsetiketter över arbetsflöden.
Vanliga fallgropar och hur man undviker dem
Att veta vad man ska göra är bara halva jobbet. Det är nämligen lika viktigt att veta vad man inte ska göra:
❌ Genomföra experiment utan tydliga framgångsmått: Att lansera AI-initiativ med vaga mål som "förbättra kundupplevelsen" gör det omöjligt att mäta effekten eller iterera effektivt.
✅ Lösning: Definiera specifika, mätbara KPI:er innan du implementerar någon AI-lösning. För en rekommendationsmotor, spåra klickfrekvens, konverteringsfrekvens och genomsnittligt ordervärde.
Sätt upp basmått och förbättringsmål (t.ex. ”öka konverteringen med 15 %”). Granska mätvärdena varje vecka och var beredd att ändra riktning om du inte ser några framsteg inom 2–4 veckor.
❌ Optimering för kortsiktiga mått på bekostnad av långsiktigt värde: AI-modeller som tränats enbart på omedelbara konverteringar kan rekommendera aggressiva rabatter eller marknadsföra produkter av låg kvalitet som konverterar bra men skadar kundens livstidsvärde.
✅ Lösning: Väg in mått som 90-dagars retention, återköpsfrekvens och kundnöjdhetsbetyg tillsammans med omedelbar konvertering. För rekommendationsmotorer, straffa förslag som historiskt sett lett till returer eller negativa recensioner. Testa olika tidshorisonter för att hitta rätt balans för ditt företag.
❌ Ignorera problemet med kallstart för nya produkter eller kunder: AI-system som tränats på historiska data presterar dåligt när de möter nya produkter utan köphistorik eller nya kunder utan beteendedata.
✅ Lösning: Skapa hybridsystem för långsiktig tillväxt som kombinerar AI-prognoser med regelbaserade fallbacks. För nya produkter, använd innehållsbaserade funktioner (kategori, prispunkt, attribut) för att hitta liknande artiklar. För nya kunder, utnyttja demografiska data eller aggregerat beteende från liknande kohorter.
❌ Att förbise överlämningen mellan människa och AI: Helt automatiserade AI-system för marknadsföringsstrategier kan inte hantera specialfall, komplexa kundbehov eller situationer som kräver omdöme och empati.
✅ Lösning: Utforma tydliga eskaleringsvägar från AI till mänsklig support. Implementera konfidenspoäng som utlöser mänsklig granskning för gränsfall. Utbilda ditt team i när och hur man åsidosätter AI-rekommendationer. För kundinriktad AI, se alltid till att det finns en enkel väg att nå en människa när det behövs.
Skapa en AI-ledd tillväxtstrategi med ClickUp som ditt team faktiskt använder
AI-ledd tillväxt fungerar när team slutar behandla AI som en samling verktyg och börjar behandla det som ett gemensamt operativsystem. De team som lyckas är överens om hur idéer genereras, hur experiment genomförs och hur lärdomar samlas in och återanvänds.
Det kräver en plats för att dokumentera strategier, uppmaningar och experiment, en översikt för att förstå vad som driver utvecklingen genom hela processen och system som minskar arbetsbelastningen så att teamen kan fokusera på att lära sig snabbare – inte bara göra mer.
När allt detta finns på en och samma arbetsplats blir AI repeterbart, mätbart och skalbart istället för kaotiskt. Det är skillnaden mellan att experimentera med AI och att faktiskt öka tillväxten med hjälp av det.
Skapa din AI-ledda tillväxtstrategi i ClickUp idag. ✅
Vanliga frågor
Traditionell tillväxthackning bygger på snabbt, manuellt arbete, som snabba A/B-tester, justeringar av landningssidor och breda kampanjer. AI-driven tillväxt använder däremot data och intelligent automatisering för att bestämma uppbyggnad, målgrupp och tidpunkt för engagemang. Detta fungerar särskilt bra tillsammans med produktdriven tillväxt, eftersom produkten själv blir den viktigaste drivkraften.
Företag av alla storlekar kan komma igång! Många nystartade företag och små team börjar använda det tidigt för att få en konkurrensfördel, men det kommer bäst till sin rätt i medelstora till stora företag (t.ex. serie A+ eller 10 miljoner dollar+ ARR) där du har tillräckligt med användare, data och verksamhet för att se sammansatta effekter av personalisering, prediktiva churn-modeller eller dynamisk prissättning. Mindre team drar dock nytta av verktyg utan kod och snabba vinster, medan större organisationer skalar dem över olika funktioner för en verklig transformation.
Mindre än du tror. Många AI-verktyg som ger snabba resultat fungerar med hundratals till tusentals kundinteraktioner, användningsloggar eller berikade leads. Startups börjar ofta med interna data (t.ex. produkthändelser, supportärenden) eller offentliga/syntetiska källor, och finjusterar sedan när volymen växer. Moderna plattformar utan kod och transfer learning gör scenarier med låg datamängd genomförbara. I slutändan bör du fokusera på kvalitet framför kvantitet.
Några exempel: Personanpassat innehåll och generering av kopior (t.ex. annonsvarianter, e-postmeddelanden, inlägg på sociala medier) Prediktiv churn- eller LTV-poängsättning för att prioritera högvärdiga användare Hyperpersonanpassad utgående berikning och sekvensering A/B-testningsprompter/modeller för onboarding- eller retentionflöden Kreativ återanvändning och idémyller för snabbare kampanjiteration
Spåra en blandning av hårda mätvärden (t.ex. inkrementell intäkt, ökad konverteringsfrekvens, minskad kundomsättning, tid som sparas på manuellt arbete) mot en baslinje eller kontrollgrupp, plus mjuka signaler (t.ex. antagandegrader, självrapporterade produktivitetsvärden). Beräkna enkel ROI som (vinster – kostnader) / kostnader – inkludera verktygs-/abonnemangsavgifter, snabb tekniker-tid och alternativkostnad. Börja med ledande indikatorer som engagemang eller effektivitet, och koppla sedan till affärsresultat som ARR-påverkan eller CAC-minskning för att få en helhetsbild.
Ja, absolut. Börja med enkla regler och lätta verktyg innan du bygger anpassade modeller. Fokusera på att instrumentera produkten, köra små tester och leverera förändringar som användarna märker. En produktdriven tillväxtstrategi, plus några AI-hjälpredskap, kan ta dig långt. Med tiden kan du lägga till mer automatisering och smartare målgruppsanpassning i takt med att data förbättras.