Otomasyonunuz Çalışıyor ve Hiç Kimse Nasıl Çalıştığını Bilmiyor

Bir pazarlama ekibinden kendi pazarlama otomasyonu iş akışlarının nasıl çalıştığını açıklamasını isteyin. Hadi, bekliyorum. Birinin ne yapması gerektiğini anlattığı üst düzey versiyondan değil, makinenin arkasındaki mekanizmalardan bahsediyorum.

Bu diziyi neyin tetiklediğini yanıtlayabilir misiniz? Ya da bu yönlendirme kuralını kimin ve neden oluşturduğunu? Bir kişi aynı anda iki segmente eşleştiğinde ne olduğuna ne dersiniz? Ayrıntılı yanıtlardan çok boş bakışlarla karşılaşmanız şaşırtıcı olmayabilir. Basitçe söylemek gerekirse, daha iyi bir yol var. 

Trilliad'de Veri ve Teknoloji Hizmetleri Başkanı olan Andrea Tarrell, kariyerini pazarlama ve gelir teknolojisinin kesişiminde geçirdi ve bunun sayamayacağı kadar çok kez gerçekleştiğini gördü. 

Tarrell, yatırım yaptıkları platformlardan değer elde etmeye çalışan B2B kuruluşlarıyla çalışıyor. Taşıma görüşmeleri gündeme geldiğinde ekipler arasında ortak bir tema ortaya çıkıyor. Mevcut otomasyonların işlevselliği hakkında ekibin yorum yapmasının bir taşıma senaryosunda hiç de sıra dışı olmadığını paylaşıyor.

Aslında bunun nasıl çalıştığını gerçekten bilmiyoruz bile. Bu sadece arka planda çalışıyordu; nasıl oluşturulduğundan, kimin oluşturduğundan veya ne yaptığından gerçekten kimsenin haberi yok.

Bu küçük bir sorun değil. Yapay zekâ kullanımı hızlanırken, çok daha büyük bir soruna dönüşmek üzere.

Makinenin İçindeki Hayalet

Onun deneyimi, birçok olgun pazarlama kuruluşunun operasyonel gerçekliğini özetliyor. Bunun nedeni, bu kuruluşları yöneten ekiplerin ihmalkâr olması değil; daha çok otomasyonların oluşturulma biçimi. 

Eski evlerin kabloları biriktirmesi gibi mantık, dallanan diziler, bastırma listeleri ve potansiyel müşteri yönlendirme kuralları da birikiyor. Çoğunlukla işlevsel, ancak kabul etmek gerekirse, bunları anlamış olan kişi sayısı herkesin isteyeceğinden daha az. 

Pazarlama otomasyonu on yılı aşkın süredir yaygın olarak kullanılıyor. Olgun B2B pazarlama kuruluşlarının çoğunda yıllardır çalışan bir pazarlama otomasyonu iş akışı veya programı bulunuyor. 

Ancak bir müşteri kazanma dizisi hatalı çalıştığında, birileri sonunda dönüşüm oranındaki düşüşü fark ediyor ve araştırmaya başlıyor. Artık yapay zekâ, bunun aşağı doğru yayılan etkilerini önemli ölçüde değiştiriyor.

Kuruluşlar bu sistemlerin üzerine yapay zekâ destekli puanlama, zenginleştirme veya aracılar tarafından yürütülen erişim faaliyetleri eklemeye başladığında, yalnızca yeni yetenekler eklemiş olmuyorlar. 

Altta zaten bulunan mantığı da güçlendiriyorlar. Temiz girdiler, özenli segmentasyon ve iyi tasarlanmış yönlendirme kuralları daha hızlı ve daha kesin sonuçlar üretir.

Parçalı veriler, devralınan varsayımlar ve unutulmuş bastırma mantığı da güçlenir. Bu, felaket için bir reçetedir. 

Otomasyonları Otomatik Pilotta Çalıştırmanın Bedeli

Çoğu ekibin pazarlama otomasyonlarının nasıl çalıştığını bilmemesinin bir nedeni var. Bunları oluşturmak ciddi çaba gerektirdi ve oluşturan kişiler çoğu zaman başka işlere geçti. Kurumsal bilgi kapıdan çıktı, sistemler ise çalışmaya devam etti. Kimsenin sisteme geri dönmesini gerektirecek kadar güçlü bir nedeni yoktu.

Gerçek maliyet gösterge panolarında görünmüyor. Üç aydan neredeyse iki yıla kadar uzayan taşıma takvimlerinde kendini gösteriyor.

Tarrell, bir ekibin bir nitelendirme iş akışını yeniden oluşturması gerektiğinde ve nitelikli olmanın ne anlama geldiğine dair ortak bir tanıma sahip olmadığını fark ettiğinde bunun ortaya çıktığını belirtiyor. Bu durum, etkileyici demolar üreten ancak temel veriler güvenilir olmadığı için satış hattına dönüşmeyen yapay zekâ pilot çalışmalarında da görülüyor.

Bu sorun ekipler arasında katlanarak büyüyor. Trilliad'in 2025 Sürdürülebilir Büyüme Araştırması, büyüme liderlerinin %44'ünün pazarlama, satış ve müşteri başarısı arasındaki koordinasyon eksikliğini en büyük engel olarak gördüğünü ortaya koydu. Arka planda çalışan otomasyon, ekiplerin ihtiyaç duyduğu uyumu yaratmıyor. Hatta birçok durumda, ekipler arasındaki siloları güçlendiriyor.

Veri sorunu organizasyon şemalarının ötesine uzanıyor. Veriler bağlantısız sistemlerde bulunduğunda, bağlantılı deneyimler oluşturmak veya büyüme ekipleri arasındaki koordineli çalışmaları desteklemek için müşteri yolculuğunun tamamında kullanılamıyor.

Aynı araştırma, kuruluşların %40'ının verilerini hâlâ yalnızca müşteri kazanımı için kullandığını ortaya koydu; bu da önemli bir bölümünün verilerini yaşam döngüsünün tamamında hiç etkinleştirmediği anlamına geliyor.

Yapay zekâyı kişiselleştirilmiş deneyimlere güç vermek, akıllı içgörüleri ortaya çıkarmak veya operasyonları uçtan uca kolaylaştırmak için kullanmayı uman ekipler açısından bu önemli bir boşluk.

Özellikle Trilliad'ın kendi araştırmasına göre B2B kuruluşlarının %44'ü, ekipler arası uyumsuzluğu büyümenin önündeki başlıca engel olarak gösteriyor. Yalnızca %22'si Satış, Pazarlama ve Müşteri Başarısı arasında gerçek bir entegrasyon sağladığını söylüyor.

Trilliad'de Tarrell'ın ekibi, bir satış temsilcisinin günlük işlerini gerçekten nasıl yürüttüğünü temel alarak Salesforce'u değerlendirdikleri, satıcı deneyimi denetimi adını verdikleri bir çalışma gerçekleştirdi. Bulgular genellikle insanları şaşırtıyor. 

"Nereye bakacaklarını nasıl biliyorlar? Günlerini nasıl organize ediyorlar? Ekran mobil etkinlikleri destekliyor mu?" diye soruyor.

Bunlar, herkes platformun olması gerektiği gibi çalıştığını varsaydığı için kimsenin sormayı düşünmediği temel kullanılabilirlik soruları.

Yapay Zekânın Benimsenmesi Bunu Her Şeyden Daha Hızlı Ortaya Çıkarıyor

Yapay zekâ pilot uygulamalarının başarısız olmasının bir nedeni var. Modelleri suçlayamazsınız. Çoğu zaman sorun, bağlandıkları sistemlerin hazır olmamasıdır. Bir dil modeline mükemmel talimatlar verebilir ve yine de kötü çıktılar alabilirsiniz. Örneğin, onu besleyen CRM verileri eksikse, hedef kitle tanımları belirsizse veya harekete geçmesi beklenen sinyaller iki yıl önce ayrılmış biri tarafından yapılandırılmışsa başarı için pek de donanımlı sayılmazsınız. 

Tarrell bu örüntüyü tekrar tekrar görüyor. Kuruluşlar aracılı yapay zekâya, otonom iş akışlarına ve yapay zekâ destekli erişime doğru hızla ilerliyor. Ancak ellerindeki mevcut yapıyı anlamak ve temizlemek için gereken temel çalışmayı henüz ele almadılar. Uç durumlar ortaya çıkmaya başlıyor ve ekip, temel sistemlerin nasıl çalıştığına dair net bir resme sahip olmadığı için sorunları teşhis edemiyor.

Yapay zekânın yatırım getirisini kanıtlamak raporlamanın ötesine geçer. Sorun çoğu zaman veri altyapısından kaynaklanır. Trilliad'ın 2025 Sürdürülebilir Büyüme Araştırması, katılımcıların %42'sinin gelir üzerindeki etkilerini ölçmeyi en büyük zorlukları olarak gördüğünü ortaya koydu.

Dolayısıyla büyüme ekipleri mevcut kampanyalarının yatırım getirisini kanıtlayamıyorsa, bunu destekleyecek entegre veri sistemleri olmadan yapay zekâ harcamalarını iş sonuçlarıyla ilişkilendirmek neredeyse imkânsız hâle gelir.

Amaç, yapay zekânızın sağlam ve güvenilir bilgilere dayanarak çalıştığından emin olmaktır," dedi Tarrell. "Ve bu zaman ve özen gerektirir.

İş akışlarını sade bir dille belgelemek, her otomasyonun ne yapması gerektiğini ve bunu yapıp yapmadığını haritalandırmak, yeni araçları bağlamadan önce veri kalitesini denetlemek; bunların tümü bir yapay zekâ dönüşümü duyurusunda yer almayan zahmetli görevlerdir. Ancak bunları atlayan ekipler kum üzerine inşa ediyor ve sonunda bunun farkına varacaklar.

İşi yapan, yeni bir araca dokunmadan önce müşteri adayından gelire süreçlerini sade ve anlaşılır bir dille adım adım haritalandırmaya zaman ayıran ekipler, uygulamaya geçtiklerinde daha hızlı ilerliyor.

Tarrell'ın tavsiyesi net: iş akışlarını "ne olmasını istiyoruz ve insanlar ne yapıyor, teknoloji ne yapıyor" düzeyinde belgeleyin. Bu netlik, diğer her şeyin ön koşuludur.

Sahiplik Hakkındaki Daha Zor Konuşma

Bu sorunun bir katmanı daha var. Otomasyon yeterince uzun süre arka planda incelenmeden çalıştığında artık kimseye ait olmaktan çıkar.

Pazarlama Operasyonları sorumlunuz bunu oluşturmuş olabilir. Ancak sonra ilk pazarlama lideri ayrıldı. Yeni kişi bunu devraldı ve bozulmasını engelleyecek kadarını öğrendi. Pazarlama otomasyonunuzu kullanan mevcut kişiler, ilk mantığı anlayan herkesten uzun zamandır kopuk durumda. 

Kimse dokunmak istemiyor çünkü anlamadığınız bir şeyi bozmanın riski var. Elbette alternatif, onu olduğu gibi bırakıp çalışıyormuş gibi davranmak.

Bu, teknik olduğu kadar yönetişimle de ilgili bir sorun. Ve yapay zekânın benimsenmesi bu konuyu zorunlu hâle getiriyor.

Anlamadığınız bir sisteme sorumlu bir şekilde yapay zekâ aracısı bağlayamazsınız. Risk profili önemli ölçüde değişir. Veriler işlenir, paylaşılır ve bunlara göre eyleme geçilir. Hatalar, "bu çeyrekte dönüşüm oranı biraz düşüktü" olmaktan çıkar ve daha ciddi bir şeye dönüşür.

Tarrell çözümü çeviklik ve merak açısından ele alıyor; bunların, her pazarlamacının artık ihtiyaç duyduğu iki beceri olduğunu söylüyor. Çeviklik, neyin işe yaradığını görmek ve işe yaramadığında hızla yön değiştirmek demek. Merak ise, devralınan mantığı değişmez kabul etmek yerine bir şeyin neden öyle olduğunu sormaya devam etmek demek.

"Cevabı bilmiyorsanız, netleşene kadar bunun peşinden gitmeye devam etmek," dedi. "Bu giderek daha önemli hale gelecek."

Önümüzdeki 12 Aya Bakış

B2B kuruluşu için pazarlama yürütüyorsanız ve önümüzdeki on iki ay içinde yapay zekâ benimsemeyi planlıyorsanız, araçları değerlendirmeye başlamadan önce yapmaya değer birkaç şey var.

Birinden mevcut müşteri adayından gelire iş akışınızı anlaşılır bir dille haritalandırmasını isteyin.

Bir sistem şeması değil; bunun yerine en basit biçimde yazın. Bir müşteri adayı geldiğinde ne olur? Ardından, satış ekibine devri ne tetikler? Peki müşteri adayı yanıt vermediğinde ne olur? Müşteri yolculuğunun her adımından kim sorumlu? Ve süreç en sık nerede aksıyor?

Ardından bir seviye daha derine inin. Bu adımların her biri için mevcut ekibinizden herhangi birinin bunun nasıl yapılandırıldığını gerçekten anlayıp anlamadığını öğrenin. Teoride değil. Uygulamada. Bugün bozulsa bunu kim düzeltirdi?

Bu ikinci sorunun yanıtı, yapay zekâya hazırlığınız hakkında size herhangi bir tedarikçi değerlendirmesinden daha fazla bilgi verecektir.

Tarrell, "Doğru temel," dedi, "ekibinizin gerçekten kullanacağı ve üzerine inşa edeceği temeldir."

Bu kulağa bariz geliyor. Çoğu kuruluş, genellikle mümkün olan en kötü anda, temelinin sahiplenilmek yerine devralınmış olduğunu ve hâlâ işe yarayıp yaramadığını anlayacak kadar onu açıkça incelemediğini keşfeder.

Sırada Ne Var?

Gelişmeleri takip etmek ve deneyimli pazarlama liderlerinden oluşan topluluğumuzun en yeni ipuçlarını, kaynaklarını ve rehberlerini doğrudan gelen kutunuza almak için The CMO Club'da ücretsiz bir hesap oluşturun.