Pazarlama Başkan Yardımcısı, Yapay Zekâ Odaklı Bir İşletim Sistemine Nasıl Geçiş Yaptığını Anlatıyor

Emilia Korczynska, ürün büyüme platformu Userpilot'ta Pazarlama Başkan Yardımcısıdır. Aynı zamanda ZenABM'nin kurucusudur.

Hazır bir pazarlama teknolojileri yığınını yapay zekâ yerel bir işletim sistemine nasıl dönüştürdüğünü öğrenmek için Emilia ile görüştük. Bize anlattıkları şöyle.

Ölçülebilir bir gelir motoru oluşturmak

Ben Emilia Korczynska. Userpilot'ta Pazarlama Başkan Yardımcısı olarak pazarlamayı bir maliyet merkezinden ölçülebilir bir gelir motoruna dönüştürmeye odaklanıyorum.

Geleneksel kanal siloları yerine temel büyüme işlevleri etrafında yapılandırılmış, görece yalın bir pazarlama organizasyonuna liderlik ediyorum. Ekip; ürün pazarlaması, talep yaratma, içerik ve SEO, pazarlama operasyonları, yaratıcı çalışmalar ve dışa dönük satış desteği alanlarını kapsıyor. Hem ürün odaklı büyümeyi hem de hesap tabanlı pazarlamayı destekliyor; böylece kendi kendine hizmet veren müşteri kazanımından yüksek niyetli, satış destekli dönüşüme kadar tüm yolculuğu kapsıyoruz.

Kanal açısından ABM, birincil müşteri kazanım motorumuz. Ekibi ve sistemleri oluşturduk özellikle LinkedIn'de yüksek düzeyde hedeflenmiş kampanyalar aracılığıyla hesap düzeyinde etkileşim ve satış fırsatı yaratmak için. Organik çalışmalar, niyeti yakalama ve geliştirmede içeriğin önemli bir rol oynadığı ikinci büyük kaldıraç olarak bunu tamamlıyor. Ardından, yüksek niyetli talebi yakalamak ve müşteri kazanım döngüsünü tamamlamak için Google Ads'i kullanıyoruz.

Ekip bilinçli olarak yalın tutulduğu için işlevler arasında yoğun bir iş birliğiyle çalışıyoruz. İçerik doğrudan talep yaratma ve ABM'yi besliyor, pazarlama operasyonları tüm verileri ve ilişkilendirmeyi birbirine bağlıyor ve her şeyi kanala özgü metrikler yerine satış fırsatı ve gelire göre ölçüyoruz.

Ekip küçük olsa da strateji oldukça gelişmiş.

Pazarlamanın işleyişini temelden değiştirmek

Emilia'ya göre

Satış fırsatı yaratmıyorsa önemli değildir.

Pazarlama liderliğine uzanan yolculuğum uygulamalı oldu ve büyük ölçüde denemelerle şekillendi. Geleneksel marka pazarlaması alanından gelmiyorum – ürün odaklı büyüme, performans ve ABM alanlarında ilerledim; bu alanlarda beklenti basittir: Satış fırsatı yaratmıyorsa önemli değildir. Userpilot'ta, özellikle LinkedIn'de, geniş kapsamlı talep yaratmadan son derece hedefli, hesap tabanlı stratejilere geçişe liderlik ettim ve kitle oluşturmadan ilişkilendirmeye kadar her şeyi yeniden düşünmemiz gerekti.

Bu yolculuğun önemli bir parçası, bozuk ölçüm modellerine meydan okumaktı. B2B gelirinin büyük bir bölümünün — çoğu zaman yarısından fazlasının — kişi düzeyinde ilişkilendirmeye güvenirseniz görünmez kaldığını kanıtlamak için çok zaman harcadım. Bu süreç beni, pazarlama etkisini hesap düzeyinde satış fırsatı üzerindeki etkisiyle takip ettiğimiz ve reklam etkileşimini doğrudan satış fırsatı ve gelire bağladığımız bir girişim olan ZenABM'yi kurmaya da yöneltti.

İşte temelimiz böyle oluştu ve bu da beni doğal olarak yapay zekâya yöneltti.

Gördüğümüz değişim yalnızca daha hızlı içerik üretmekle ilgili değil — pazarlamanın işleyişini temelden değiştirmekle ilgili. Gösterge panoları ve manuel analizlerden; verilerinizi sorgulayabildiğiniz, içgörüleri otomatikleştirebildiğiniz ve eylemleri anında tetikleyebildiğiniz sistemlere geçiyoruz.

Benim için bu yapay zekâ dönüşümü anı, heyecandan çok kaldıraç etkisiyle ilgili. Şu sorulara odaklanıyorum:

• "Pazarlamayı hiç olmadığı kadar hassas, hesap verebilir ve gelire bağlı hâle getirmek için yapay zekâyı nasıl kullanabiliriz?"
• "Veri, içgörü ve uygulamanın artık ayrı adımlar olmadığı, tek bir sürekli döngünün parçası olduğu sistemleri nasıl kurabiliriz?"

Şu anda üzerinde çalıştığım yolculuk bu.

Bir pazarlama teknolojileri yığını nasıl yapay zekâ yerel bir işletim sistemine dönüşebilir?

Yaptığımız en büyük değişikliklerden biri, hazır pazarlama teknolojileri yığınımızı, merkezinde “pazarlama beyni” olarak GitHub'ın ve ekibin arayüzü olarak Claude Code'un bulunduğu, daha özel ve yapay zekâ yerel bir işletim sistemine dönüştürmekti.

Birbirinden kopuk araçlara ve manuel iş akışlarına güvenmek yerine, uygulamayı yapılandırılmış ve tekrarlanabilir yapay zekâ iş akışlarına taşıdık. LinkedIn içerik üretimi, açılış sayfası oluşturma ve rekabet istihbaratı için bulut tabanlı aracılar ve beceriler aracılığıyla düzenlenen, yeniden kullanılabilir süreçler oluşturduk.

Sonuç olarak, sinyalden eyleme geçiş süresini önemli ölçüde kısalttık. Pazarlama artık çok daha sistematik ve ölçeklenebilir; ekip de uygulamaya daha az, stratejiye, girdilere ve çıktıları optimize etmeye daha fazla zaman ayırıyor.

Yapay zekâ dışa dönük pazarlamayı nasıl baştan aşağı değiştirebilir?

En etkili değişim dışa dönük pazarlama çalışmalarında yaşandı. ZenABM’nin API’sini kullanarak ABM programlarımızdan etkileşim gösteren hesapları belirleyen, verileri özel bir bulut veritabanına aktaran, zenginleştiren ve ardından Prospeo aracılığıyla bu hesapların potansiyel müşterilerini ICP kriterlerimize göre bulan, niyet odaklı bir dışa dönük pazarlama sistemi oluşturduk.

Buradan sonra Smartlead ve HeyReach gibi araçlarla erişim çalışmalarını etkinleştiriyor; gerçek etkileşim sinyallerine dayanarak yüksek düzeyde hedeflenmiş ve kişiselleştirilmiş kampanyaları ölçekli şekilde yürütüyoruz.

Birden fazla araç arasında manuel ve parçalı bir süreç olan yapı, artık bağlantılı ve sinyal odaklı bir sistem.

Yapay zekâ pazarlama kararlarını ve insan yaratıcılığını nasıl şekillendiriyor?

Genel olarak, ölçekli örüntü tanımadan fayda sağlayan, veri açısından zengin ve tekrarlanabilir kararlarda yapay zekâya büyük ölçüde güveniyoruz.

Örneğin yapay zekâ, performans ve gelirin ilişkilendirilmesine ilişkin verileri kullanarak bütçe dağılımını giderek daha fazla şekillendiriyor. Gecikmeli göstergelere dayanarak harcamaları manuel biçimde değiştirmek yerine, hangi kampanyaların ve hesapların satış hattı ile geliri artırdığını analiz eden ve yatırımı buna göre ayarlayan sistemler kullanıyoruz.

Bu durum SEO için de geçerli. Tıklama oranı, arama hacmi ve tahmini trafik ile etkileşim gibi sinyallere dayanarak içeriğe öncelik vermek için yapay zekâdan yararlanıyoruz. Böylece sezgiye veya statik anahtar kelime listelerine güvenmek yerine, beklenen getirisi en yüksek fırsatlara odaklanabiliyoruz.

Ancak zevk, bağlam ve özgünlük gerektiren alanlarda insan katkısını bilinçli olarak koruyoruz.

Tasarım kararları buna iyi bir örnek; belirli bir kitle, marka veya an için neyin “doğru göründüğü” hâlâ büyük ölçüde insan yargısına dayanıyor. Aynı durum, incelikleri, ilişkileri ve marka algısını anlamanın salt veriden daha önemli olduğu etkinlikler ve konferans stratejisi için de geçerli.

İçerik tarafında ise hibrit bir yaklaşım söz konusu. Yapay zekâ varyasyonları, yapıları ve hatta reklam fikirlerini etkili biçimde üretiyor; ancak temel talep yaratma yaklaşımları hâlâ yaratıcı araştırmalardan ve kitleyi derinlemesine anlamaktan geliyor. Fark yaratan nokta da burası.

Otomasyonlar neden kendilerini haklı çıkarmalı?

En büyük olumlu etkiler açık: verimlilik ve ölçeklenebilirlik.

Manuel iş akışlarını otomatikleştirmek, içerik üretiminden dışa dönük pazarlama çalışmalarının yürütülmesine kadar ekibe önemli ölçüde zaman kazandırdı. Bu, doğrudan çıktıya yansıyor: daha fazla deney gerçekleştirebiliyor, daha hızlı lansman yapabiliyor ve daha önce gerekenden daha küçük bir ekiple çalışabiliyoruz.

Yapay zekâ karar alma hızını da artırdı. Yapay zekâ performans ve ilişkilendirme verilerini analiz ederken, özellikle bütçe dağılımı veya kampanya optimizasyonu gibi alanlarda içgörüden eyleme çok daha hızlı geçebiliyoruz.

Ancak aşırı otomasyon büyük bir risk.

Operasyonel açıdan ilgi çekici olan ancak anlamlı iş sonuçları sağlamayan iş akışlarını oluşturmak ve optimize etmek için zaman harcamak kolaydır. Bazı durumlarda sistem çıktıları, özellikle gerekli incelikten veya kaliteden yoksunsa, harcanan çabayı haklı çıkaracak kadar güçlü olmayabilir.

Benim tavsiyem şu: Otomasyon yapmak uğruna otomasyon yapmayın. Yapay zekânın nerede gerçek bir kaldıraç etkisi yarattığına, nerede ise yalnızca karmaşıklık kattığına ilişkin disiplinli yaklaşımınızı koruyun.

Emilia'nın Tavsiyesi

Otomasyonu yalnızca otomasyon yapmak uğruna kullanmayın. Yapay zekânın nerede gerçek bir kaldıraç etkisi yarattığı, nerede ise yalnızca karmaşıklık eklediği konusunda disiplinli olun.

Gelişmeleri takip edin

Emilia'nın çalışmalarını LinkedIn üzerinden takip edebilirsiniz. Ayrıca ZenABM'ye göz atın.

CMO Kulübü'nde daha fazla uzman röportajı sizleri bekliyor!