Pazarlama Direktörü Yapay Zekâyı Öğrenme ve Deney Yapma Döngüsü Olarak Kullanmayı Anlatıyor

Lomit Patel, büyüme ve pazarlama yöneticisidir ve şu anda TYB'de (Try Your Best) CMO olarak görev yapmaktadır. Ayrıca Lean AI kitabının yazarıdır.

Pazarlama operasyonlarını nasıl sürekli bir öğrenme ve deneme döngüsüne dönüştürdüğünü öğrenmek için Lomit ile görüştük. İşte söyledikleri.

Pazarlama Yeniden Tanımlanıyor

Son 20 yılı aşkın süredir Roku, IMVU, TrustedID ve Texture gibi şirketlerin ölçeklenmesine yardımcı oldum. Şu anda TYB'de (Try Your Best) CMO olarak görev yapıyorum. Burada tek bir temel inanç etrafında şekillenen, yalın ancak yüksek hızda çalışan bir pazarlama organizasyonuna liderlik ediyorum: Topluluk bir kanal değil, pazara giriş sistemidir.

Bu rollerin her birinde, müşteri içgörülerini ölçülebilir iş sonuçlarına bağlayan sistemler kurdum. Kariyerimin ilk dönemlerinde büyüme büyük ölçüde kanallara dayalıydı. Kampanyaları optimize eder, yaratıcı içerikleri test eder ve işe yarayanları ölçeklendirirdiniz. Ancak o dönemde bile daha derin bir konuya odaklandım: tüm huni genelinde tahmin yürütme ihtiyacını ortadan kaldırmak ve karar alma hızını artırmak için verilerden ve denemelerden nasıl yararlanılacağına.

Bu düşünce, yalnızca verimlilik için yapay zekâ kullanımına değil, büyüme sistemlerinin çalışma biçiminin yeniden tasarlanmasına odaklandığım Lean AI kitabımda incelediğim daha geniş bir bakış açısına dönüştü.

Örneğin IMVU'da kullanıcı yolculuklarının, yaratıcı içerik testlerinin ve yaşam döngüsü etkileşiminin manuel optimizasyonundan yapay zekâ destekli orkestrasyonuna geçtik. Hedefim her zaman aynıydı: elde tutma oranını ve LTV'yi iyileştirirken öğrenmenin hızını ve kalitesini artırmak.

Bugün TYB'de CMO olarak bu dönüşüm tamamen hız kazanmış durumda. Yapay zekâ artık teknoloji yığınının yalnızca bir aracı değil; modern pazarlamanın işletim katmanı hâline geliyor. Sinyallerin, otomasyonun ve yaratıcı zekânın gerçek zamanlı olarak sürekli etkileşimde bulunduğu kampanya odaklı düşünceden sistem odaklı düşünceye geçiyoruz.

Beni en çok heyecanlandıran şey, pazarlamanın temelden yeniden tanımlanıyor olması. Edinme, etkileşim ve gelir elde etme süreçlerinde etkiyi öğrenen, uyarlayan ve ölçeklendiren akıllı büyüme sistemlerinin mimarlarına dönüşüyoruz; kanal yöneticileri ve hikâye anlatıcıları olmaktan çıkıyoruz.

Yapay Zekâ Pazarlamayı Gerçek Zamanlı Bir Öğrenme Sistemine Nasıl Dönüştürdü

Yapay zekâ, pazarlamadaki üç büyük varsayıma meydan okudu:

1. Yapay zekâ destekli bir ortamda kanal verimliliği, darboğazdan çok bir temel ölçüt hâline gelir. Performansı farklılaştıran, kanalın çevresindeki sistemdir: niyeti ne kadar hızlı tespit edebildiğiniz, davranışı yorumlayabildiğiniz, hipotezler oluşturabildiğiniz ve buna yanıt olarak mesajları ya da ürün deneyimlerini uyarlayabildiğiniz.
2. Yapay zekâ bize segmentlerin pazarlama stratejilerinin temeli olacak kadar istikrarlı olmadığını gösterdi. Geleneksel segmentasyon modelleri, tutarlı mesajlaşma için görece sabit kullanıcı gruplarını varsayar. Yapay zekâ ile artık kullanıcı davranışının çok daha akışkan olduğunu görüyoruz. Niyet hızla değişiyor ve statik segmentler çoğu zaman gerçekliğin gerisinde kalıyor. Bu da bizi dinamik, sürekli güncellenen ve davranışa dayalı kümelenmeye yöneltti.
3. Kampanyalar artık pazarlama uygulamasının temel birimi değil. Kampanyalar bir başlangıç, bitiş ve değerlendirme döngüsü varsayar. Yapay zekâ bizi deneylerin sürekli yürütüldüğü, öğrenmenin kademeli olarak gerçekleştiği ve optimizasyonun dönemsel değil sürekli olduğu, her zaman açık sistemlere yöneltti.

Başka bir deyişle pazarlama, statik planlamadan veya kusursuz hedeflemeden çok yorumlama ve uyarlama hızının önem taşıdığı gerçek zamanlı bir öğrenme sistemidir.

Yapay Zekâ Pazarlama Süreçlerini Nasıl Yeniden Şekillendiriyor

Bu nedenle statik kampanya planlamasından, tüm pazarlama sistemi genelinde sürekli açık ve sinyallerle yönlendirilen denemelere geçtik.

Geçmişte kampanyaları döngüler hâlinde planlardık. Mesajları belirler, yaratıcı içerik setleri oluşturur, yayına alır ve ardından anlamlı bir süre geçtikten sonra sonuçları analiz ederdik. Kullanıcı davranışı ve niyet sinyalleri hızla değiştiği için bu model yapay zekâ temelli bir ortamda çok yavaş kalıyor.

Gerçek zamanlı davranışsal sinyalleri yaşam döngüsü, içerik ve performans kanallarında tetiklenen deneylere ve uyarlanabilir mesajlara sürekli olarak dönüştüren yapay zekâ destekli bir büyüme iş akışı geliştirdik. Bir kampanyanın tamamlanmasını beklemek yerine, artık her anlamlı kullanıcı sinyalini, işe alım davranışını, topluluk katılımını ve içerik üreticisi etkinliğini bir sonraki en iyi eylemi hemen belirlemek için girdi olarak ele alıyoruz.

Pratikte bu, ekiplerin çalışma biçimini yeniden şekillendirdi. Yapay zekâ, varyasyonların sürekli olarak oluşturulmasına ve test edilmesine yardımcı olduğu için yaratıcı içerik iterasyonu daha hızlı gerçekleşiyor. Mesajlaşma artık sabit segmentlere değil, gelişen davranış kümelerine bağlı olduğundan yaşam döngüsü pazarlaması daha dinamik hale geldi. Ürün içindeki niyet sinyalleri de giderek yalnızca platform düzeyindeki hedeflemeyi değil, performans pazarlamasını da yönlendiriyor.

Ancak daha büyük değişim kültürel. Pazarlama artık kampanyalar etrafında organize edilmiyor. Yapay zekânın sinyalleri tespit etmemize, hipotezler üretmemize ve işe yarayanları neredeyse gerçek zamanlı olarak ölçeklendirmemize yardımcı olduğu sürekli bir öğrenme döngüsü etrafında organize ediliyor.

Yapay Zekâ Destekli Büyüme İş Akışı

Lomit Paylaşıyor

Statik kullanıcı profillerine veya sabit yaşam döngüsü aşamalarına güvenmek yerine, “yüksek niyetli ancak düşük etkinleşmeye sahip,” “tutundurma riski düşük aktif katılımcılar” ya da “erken savunuculuk davranışı gösteren yeni kullanıcılar” gibi kalıpları belirlemek için yapay zekâ kullanıyoruz.

İş akışı şöyle:

1. Ürün ve topluluk katmanındaki gerçek zamanlı davranışsal sinyallerle başlıyor. İşe alım sürecindeki ilerleme, katılım derinliği, içerik üreticisi etkinliği ve etkileşim kalıpları gibi eylemleri takip ediyoruz. Temel değişim, bu sinyallerin artık yalnızca analiz panoları olmaması; pazarlama sistemimize yapılandırılmış girdiler olarak dahil edilmesi. Araçlar: Etkinlik toplama ve yönlendirme için Segment, davranış analitiği için Amplitude ve veri ambarı temeli olarak Snowflake.
2. Ardından yapay zekâ, bu sinyalleri dinamik niyet segmentleri halinde kümelememize ve yorumlamamıza yardımcı oluyor. Statik kullanıcı profillerine veya sabit yaşam döngüsü aşamalarına güvenmek yerine, “yüksek niyetli ancak düşük etkinleşmeye sahip”, “tutundurma riski düşük aktif katılımcılar” ya da “erken savunuculuk davranışı gösteren yeni kullanıcılar” gibi kalıpları belirlemek için yapay zekâ kullanıyoruz. Bu segmentler, canlı davranışa göre sürekli gelişiyor. Araçlar: Davranışsal özellikler oluşturmak için BigQuery ve Python/ML modelleri; ortaya çıkan niyet kalıplarını etiketlemek ve yorumlamak için OpenAI (GPT).
3. Bu kümeleri oluşturduktan sonra yapay zekâ, hipotezler ve yaratıcı yönelim üretmemize yardımcı oluyor. Her segment için davranışı etkileme olasılığı en yüksek mesajı belirliyor, yapay zekâ da metin, açılış cümleleri ve içerik açıları genelinde varyasyonlar oluşturmamıza yardımcı oluyor. Bu, tamamen otomatikleştirilmiş bir çıktı değil; ancak mesajlaşma yollarını keşfetme hızını büyük ölçüde artırıyor. Araçlar: Mesajlaşma açıları, açılış cümleleri ve konumlandırma varyasyonları oluşturmak için ChatGPT ve Claude; yaşayan bir yaratıcı kütüphaneyi düzenlemek ve sürdürmek için Notion AI.
4. Daha sonra bu çıktıları yaşam döngüsü, ücretli ve topluluk temas noktalarında sürekli deneylere aktarıyoruz. İzole kampanyalar yürütmek yerine, gerçek zamanlı performans sinyallerine göre mesajlaşmayı, yaratıcı içeriği ve zamanlamayı ayarlayarak sürekli olarak küçük, yinelemeli testler uyguluyoruz. Araçlar: Yaşam döngüsü deneyleri için Braze, ürün ve web A/B testleri için Optimizely ve özellik bayraklama ile kontrollü kullanıma sunumlar için LaunchDarkly.
5. Son olarak ve en önemlisi, sistem yapay zekâ destekli öğrenme senteziyle döngüyü kapatıyor. Yalnızca neyin daha iyi performans gösterdiğini analiz etmiyor; belirli segmentler için bazı mesajların veya yolculukların neden işe yaradığını ortaya çıkarmak için yapay zekâyı kullanıyoruz. Bu içgörüler daha sonra güncellenmiş segmentasyon mantığını, mesajlaşma çerçevelerini ve üründen beslenen pazarlama kararlarını doğrudan yönlendiriyor. Araçlar: Davranışsal içgörüler için Amplitude, yapılandırılmış raporlama için Looker ve öğrenimleri anlatı ile karar çerçevelerine dönüştürmek için Claude.

Yapay zekâ dönüşümlerinin pazarlamacılara faydaları

Olumlu açıdan bakıldığında, yapay zekânın en büyük etkisi deneylerin hızı ve kapasitesi oldu. Yapay zekâ varyasyonlar oluştururken, mesajları test ederken ve erken sinyal performansına göre yineleme yaparken ortaya çıkan engelleri azalttığı için belirli bir dönem içinde yürütebildiğimiz yaratıcı içerik ve yaşam döngüsü denemelerinin sayısını anlamlı ölçüde artırdık. Bu da hem edinme hem de elde tutma programlarında daha hızlı öğrenme döngülerine dönüştü.

Daha iyi sinyal kullanımı sayesinde dönüşüm verimliliğinde de iyileşmeler gördük. Ürün içi ve topluluk davranışlarını pazarlama aktivasyonuna bağlayarak kullanıcı yolculuğunun çok daha erken aşamalarında niyete yanıt veriyoruz. Bu, trafikten aktivasyona giden akışın kalitesini artırdı ve kullanıcılar bağlama daha uygun temas noktaları aldığı için sonraki aşamalardaki elde tutmayı güçlendirdi.

Bir diğer belirgin fayda, katı segmentasyon ve manuel analize olan bağımlılığın azalmasıdır. Yapay zekâ destekli kümeleme ve içgörü üretimi, kullanıcıların geçmişte onları nasıl gruplandırdığımızdan ziyade gerçekte nasıl davrandığını daha iyi yansıtan dinamik kitle tanımlarına yönelmemizi sağlıyor.

Yapay Zekâ İçgörüleri Konusunda Çok Hızlı İlerleme Riski

Daha incelikli tarafta ise sinyal gürültüsü ve aşırı otomasyonla ilgili beklentilerimizi de ayarlamak zorunda kaldık.

Başlangıçta, yapay zekâ tarafından oluşturulan çok fazla içgörüye çok hızlı şekilde göre hareket etme eğilimindeydik; bu da mesajlaşmada parçalanmaya ve denemelerin aşırı yüklenmesine yol açtı. Geri adım atarak önceliklendirme ve anlatı tutarlılığı için daha güçlü insan filtreleri uygulamaya koyduk.

Ayrıca başarı ölçütlerini en baştan tanımlama konusunda disipline duyulan ihtiyacı da hafife aldık. Yapay zekâ hızlı bir şekilde yineleme yapmayı çok kolaylaştırıyor; ancak denemeleri net davranışsal veya gelir sonuçlarına dayandırmazsanız, anlamlı bir iş etkisi yerine sistemin dar bir bölümündeki etkileşimi optimize etmeye başlayabilirsiniz.

Bunu daha önce anlamış olsaydım, denemelerin hacmini artırmaya daha az, yapay zekâ destekli kararlar etrafındaki operasyon modelini tasarlamaya ise daha fazla zaman ayırırdım. Buna daha sıkı hipotez çerçeveleri, kararların sahipliğinin daha net belirlenmesi ve pazarlama sinyalleriyle iş sonuçları arasında daha güçlü bir uyum da dâhil olurdu.

Yapay Zekânın Ele Aldığı Konular ve İnsanların Denetimi Sürdürdüğü Alanlar

Yapay zekânın bilgi sağladığı konular ile insanların sorumluluğunu üstlendiği alanlar arasında net bir ayrım yapıyoruz ve bu ayrım tek bir soruya dayanıyor: Bu konu optimizasyon ve örüntü tanımayla mı ilgili, yoksa muhakeme, bağlam ve zevkle mi?

Ölçekli sinyal işleme, segmentasyon ve denemeleri desteklemek için yapay zekâya giderek daha fazla güveniyoruz. Buna topluluk ve ürün etkinliği genelindeki davranış kalıplarını belirlemek, kullanıcıları gerçek zamanlı eylemlere dayalı dinamik segmentler hâlinde kümelemek ve yaratıcı içerik ile mesajlaşma varyasyonları oluşturup bunlar üzerinde yineleme yapmak dâhil. Yapay zekâ ayrıca kanallardaki performans verilerini yoğun biçimde analiz ederek manuel incelemenin hiçbir zaman bu kadar hızlı ortaya çıkaramayacağı, kolayca fark edilmeyen içgörüleri öne çıkarıyor.

Yapay zekâ, sinyal ile eylem arasındaki döngüyü kısaltma konusunda özellikle güçlüdür. Örneğin ürün veya topluluk içindeki etkileşim davranışlarındaki değişimleri tespit edebilir, hipotezler önerebilir ve hatta test edilebilir yaratıcı içerik veya yaşam döngüsü varyasyonları oluşturabilir. Bu da geleneksel bir ekip yapısının destekleyebileceğinden çok daha fazla deneme yürütmemizi sağlar.

Konumlandırma, anlatı ve yaratıcı yönlendirme insanların sorumluluğundadır. Yapay zekâ varyasyonlar üretebilir; ancak neyi temsil ettiğimizi veya pazarda nasıl görünmek istediğimizi tanımlayamaz. Bu, örüntü tanımanın ötesine geçen marka, kitle psikolojisi ve uzun vadeli farklılaşma bağlamını gerektirir.

Lomit Paylaşıyor

Yapay zekânın düzinelerce fırsatı ortaya çıkarabilmesi, bunların hepsine göre hareket etmemiz gerektiği anlamına gelmez. Ne yapmamamız gerektiğine ve daha geniş büyüme tezimizle neyin uyumlu olduğuna karar vermek hâlâ derin biçimde insani bir sorumluluktur.

Özellikle topluluk odaklı ortamlarda yapay zekâ, özgün insan etkileşiminin ve güven oluşturmanın yerini almadı. Etkileşimi ölçeklendirmeye ve kalıpları belirlemeye yardımcı olabilir; ancak gerçek katılım, liderlerin varlığı ve topluluk anlarındaki insani muhakemeden doğan güvenilirliği taklit edemez.

Önceliklendirme ve stratejik ödünleşimler de insanların sorumluluğundadır. Daha önce söylediğim gibi, yapay zekânın düzinelerce fırsatı ortaya çıkarabilmesi, bunların hepsine göre hareket etmemiz gerektiği anlamına gelmez. Ne yapmamamız gerektiğine ve daha geniş büyüme tezimizle neyin uyumlu olduğuna karar vermek hâlâ derin biçimde insani bir sorumluluktur.

Son olarak anlamın yorumlanması insanların sorumluluğundadır. Yapay zekâ bize ne olduğunu söyleyebilir; ancak bunun neden önemli olduğunu ve stratejiyi nasıl yeniden şekillendirmesi gerektiğini anlamak insanların sorumluluğundadır.

CMO'lar Yapay Zekâ Dönüşümüne Nasıl Yaklaşmalı?

Dört tavsiyede bulunacağım:

1. Yapay zekâyı mevcut pazarlama makinenize bağlayacağınız bir araçlar bütünü olarak görmeyin. Onu, makinenin kendisini yeniden tasarlamak için bir neden olarak değerlendirin. Çünkü mesele üretkenlikle ilgili değil; asıl dönüşüm, kampanya tabanlı işletim modellerinden, yapay zekânın niyeti tespit etme, karar alma ve gerçek zamanlı öğrenme biçiminize yerleştirildiği, sürekli ve sinyallerle yönlendirilen büyüme sistemlerine geçtiğinizde gerçekleşir.
2. “Ölçek” kavramının ne anlama geldiğini yeniden düşünün. Geçmişte ölçek, kanalları ve bütçe verimliliğini kapsıyordu. Yapay zekâ odaklı bir dünyada ölçek, öğrenme hızıyla ilgilidir. Başarılı olacak ekipler en çok kampanyayı yürütenler değil, sinyalleri deneylere ve deneyleri kararlara herkesten daha hızlı dönüştürebilenler olacaktır.
3. İnsanların sürecin içinde kalacağı noktalar konusunda son derece bilinçli olun. Yapay zekâ daha fazla yürütme ve analiz görevini üstlendikçe, insan avantajı zayıflamaz; daha da belirginleşir. Liderlerin anlatı, konumlandırma ve önceliklendirme konularına daha fazla odaklanması gerekir. Her şey ölçülebilir ve optimize edilebilir durumdaysa, muhakeme temel farklılaştırıcı hâline gelir.
4. Kanal odaklı düşünmek yerine sistem odaklı düşünmeye yatırım yapın. Yapay zekâ; performans, yaşam döngüsü, ürün ve topluluk arasındaki siloları ortadan kaldırır. Fırsat, her birini birbirinden bağımsız olarak optimize etmek yerine sinyallerin tümü arasında akış gösterdiği birleşik bir büyüme sistemi tasarlamaktır.

Takipte kalın

Lomit Patel'i LinkedIn ve kişisel blogu üzerinden takip edebilirsiniz. Ayrıca Lean AI adlı kitabına da göz atın.

The CMO Club'da daha fazla uzman röportajı sizlerle olacak!