Makineyi İnşa Eden Pazarlamacı

Daha iyi LTV ve daha güçlü müşteri tutma elde etmek için ne yapardınız? Bir ekip için bu, pazarlamanın nasıl işlemesi gerektiğindeki bir değişimle mümkün hâle geldi. Pazara çıkış veri ve istihbarat platformu Lusha'nın CMO'su ve Gelir Büyümesi Başkanı Yael Abukasis, pazarlamaya belirli bir düşünce çizgisiyle yaklaştı. Bu yaklaşım, GTM geliştiricilerinden oluşan ekibinin şirket gelirini yaklaşık bir çeyrekte %21 artırmasını sağladı.

Bu nedenle ekibinizin ürettikleriyle yapay zekâ odaklı rakiplerin sundukları arasındaki fark giderek açılıyorsa okumaya devam edin.

Şirkete katıldığında pazarlama organizasyonu geleneksel ölçütlere göre iyi bir şekilde çalışıyordu. Ancak sonra bir şey fark etti.

"Kampanyaları ölçeklendirdikçe ekip yüksek düzeyde çalışıyor olsa da verimlilik düşmeye başladı," dedi bana. Sorun çaba veya beceri değildi. Sorun mimariydi. Ekip kampanyaları yürütmek için donatılmıştı. Ancak hiç kimse kampanyaların çalışmasını, uyum sağlamasını ve zaman içinde bileşik olarak büyümesini sağlayan sistemleri tasarlayacak şekilde yapılandırılmamıştı.

Sonuç olarak ekibinin yapısını değiştiren dokuz aylık bir yeniden yapılandırma gerçekleşti; aynı zamanda bir önceki yıla göre %16 ICP büyümesi sağlanırken ücretli medya harcaması %50 azaltıldı. Bu rakamlar güçlü bir yaratıcı stratejiden fazlasına işaret ediyor; bunlar daha iyi makineler kurmanın sonucu.

Sistemi Şekillendirmek

Lusha, satış ekipleri için bir platform ve Chrome uzantısı aracılığıyla doğru, doğrulanmış ve uyumlu B2B kişi ve şirket verileri sunan temel bir veri ürünü olarak başladı.
Ürünün mükemmel olduğunu söylüyor. Ancak sonra yapay zekâ geldi, hedef persona'ları değişti ve onlar da değişti.

Bugün Lusha, makine öğrenmesine dayalı, pazara çıkış geliştiricileri için derin veri istihbaratı katmanıdır ve bağlamlarına ve gerçek zamanlı satın alma sinyallerine göre çözümleriyle ilgilenen müşterilerin %5'ine ulaşmalarına yardımcı olur. Bu katman, geliştiricilerin çalıştığı her yerde kullanılabilir: ister Clay, Claude veya ChatGPT üzerinden, ister kendi API'leri ve MCP aracılığıyla. 

Beni yataktan kaldıran şey bu. Modern GTM'yi mümkün kılan altyapıyı kurarken aynı zamanda söylediklerimizi uygulamak zorunda olan bir ekibi yönetmek. Kendi pazarlamamızı her gün yürütmek için kendi ürünümüzü kullanıyoruz.

Abukasis, ekibinin yüksek düzeyde çalıştığını ve yine de geride kaldığını fark ettiği anı hatırlıyor.

Lusha ölçeklendikçe verimlilik düşmeye devam etti ve bunun nedeni çaba veya yetenek eksikliği değildi. Abukasis, "pazarlama, tamamen yaratıcı bir disiplinden karar alma disiplinine dönüştü" diyor.

Her şey temel nedenlere işaret etmeye devam ediyordu; bu nedenle Abukasis bir adım geri çekilip yeniden değerlendirme yaptı.

Ekibine sorduğu sorular basitti. Kimi hedeflediğinizi biliyor musunuz? Hedef kitlenize ne zaman ulaşıyorsunuz? Ve kararlar nasıl alınıyor?

Abukasis'in "önce geliştirici" kültürüne geçiş olarak adlandırdığı şey, aynı eski rollerin yeniden markalanmasından fazlası. Bu, pazarlamacıların nasıl çalışması gerektiğine dair temelden farklı bir fikir.

Kampanya Yürütmek ile Makineyi Kurmak Arasındaki Fark

Bu farkındalık, ekibinin dokuz aylık bir yeniden yapılandırma sürecinden geçmesine yol açtı; bu, bir organizasyon şeması çalışması değil, pazarlamanın şu anda gerçekte ne tür insanlara ihtiyaç duyduğunun temelden yeniden düşünülmesiydi.

Ulaştığı yanıt, ekibini geliştiricilere dönüşmeye teşvik etmek oldu. Abukasis, kampanya yürüten biriyle kampanyayı güçlendiren sistemi tasarlayan biri arasındaki farkı vurguluyor. "Bir geliştirici, pazarlama bölümünde yer alan bir sistem mimarıdır," diyor

Geleneksel bir düzende kendi alanlarında kalan uzmanlarınız vardır — yazan metin yazarları, kampanyaları yöneten performans yöneticileri ve potansiyel müşteri yönlendirmesini düzelten operasyon çalışanı. Bir geliştirici bu boşluğu kapatır.

Bir geliştirici farklı sorular sorar. "Mesaj ne?" yerine "tetikleyici ne?" diye sorar.

"Hedef kitle kim?" sorusundan ziyade, "veri zenginleştirme mantığı nedir ve geri bildirim döngüsü bir sonraki kampanyayı nasıl iyileştirir?" sorusudur. Ardından, ekiplerinin her hafta manuel olarak yaptığı işlere bakıp bunları nasıl otomatikleştirebileceklerini soruyorlar.

Abukasis, "Bir brif üzerinde çalışmanızı istemiyorum. Pazarlamanın 10 kat daha hızlı gerçekleşmesini sağlayan bir makine kurmanızı istiyorum." gibi taleplerle liderlik ettiğini paylaşıyor.

Lusha'da bunun en somut örneklerinden bazıları aslında hiç kampanya değil. Ekibi, rakiplerin ve sektördeki şirketlerin web sitelerini kullanıcı arayüzü değişiklikleri, fiyatlandırma sayfası güncellemeleri ve kamuoyuna hiç duyurulmayan A/B testleri açısından izleyen bir sistem kurdu. Marka takibini otomatikleştirdiler. Şimdi ise insan girdisini alıp tek bir iş akışında metin, kreatifler ve platforma göre biçimlendirilmiş reklam varlıkları da dâhil olmak üzere tamamen kullanıma hazır bir kampanya üreten uçtan uca bir kampanya otomasyon sistemi geliştiriyorlar.

Şunu kabul ediyor: "Eskiden ekipler arasındaki günler süren gidip gelmeler artık tek bir iş akışında gerçekleşiyor. Ekibimdeki yetenekli insanlar bunun yüzünden daha az iş yapmıyor."

Kararlarına Yön Veren Sinyal

Yapısal değişim tepeden inme bir talimattan kaynaklanmadı. Lusha'nın kendi platformunda yeni türden bir kullanıcının ortaya çıktığını gözlemlemekten kaynaklandı.

2025'in sonunda, Abukasis ve ekibinin "GTM oluşturucuları" olarak adlandırdığı RevOps liderleri, pazarlama operasyonları profesyonelleri ve sıfırdan gelir ajanları oluşturan kurucular, kullanıcı tabanlarının yaklaşık %1'ini oluşturuyordu.

2026'nın ilk çeyreğinin sonunda bu grup, yeni kayıtların %10'undan fazlasını oluşturacak şekilde büyümüş ve şirket gelirinin %21'ini temsil eder hâle gelmişti. Diğer tüm kullanıcı segmentlerine kıyasla daha yüksek net dolar tutma oranı, daha iyi yaşam boyu değer ve belirgin biçimde daha güçlü elde tutma oranı gösterdiler.

Bu örüntüyü gördüğümüzde, ekip yapımızın onlara hizmet edecek şekilde kurulup kurulmadığını sormamız gerekti. Kurulmamıştı. Bu yüzden yapımızı yeniden oluşturduk.

İkinci sinyal daha kişiseldi. Abukasis, ekip üyelerinin kendi kendilerine öğrendikleri araçlarla kendi sorunlarını çözmek üzere yan tarafta küçük otomasyonlar geliştirdiğini fark etmeye başladı.

"Kendi otomasyonumu geliştirdim. O kadar kolaydı ki, bir günde benim için büyük sorunları çözen iki şey geliştirdim ve süper güçlerim varmış gibi hissettim." Bu tür bir tabandan gelen enerji, organizasyon genelinde hangi potansiyelin kullanılmadan kaldığını ona gösterdi.

Dolayısıyla ister bu konuya ürün perspektifinden ister yeni bir çalışan işe alma açısından bakıyor olun, üzerinde biraz zaman harcamaya değer.

Buradan çıkan sonuç, sistemlerin tasarlanmasına ve tanımlanmasına yardımcı olan insanların katlanarak artan getiriler sağlayabileceğidir.

Yeniden Yapılanma Nasıl Görünüyordu?

Değişim dokuz ay sürdü ve içerik, gelir artışı ve pazarlama operasyonlarını birbirinden ayrı silolara ayıran yapının yeniden ele alınmasını gerektirdi.

Bugün Abukasis, pazarlama ve gelir artışını birlikte yönetiyor. Ekibi, özellikle teknoloji yığınına ve veri akışlarına sahip olmak üzere tasarlanmış, pazarlama operasyonları direktörüne bağlı özel bir operasyon motoru kurdu.

Gelir artışı, pazarlamanın yanında konumlanmak yerine doğrudan pazarlama bünyesine alındı. Ayrıca her ekip üyesine yapay zekâ araçlarının profesyonel sürümlerine erişim sağlanıyor; bu da kendi otomasyonlarını ve ajanlarını geliştirmelerini teşvik etti.

"İlk üç ay yoğun bir uyum süreci gerektirdi. Altıncı ayda tutarlılık ortaya çıktı. Dokuzuncu ayda model tamamen yerleşmişti."

İnsan boyutunun bu zaman çizelgesini daha karmaşık hâle getirdiğini kabul ediyor.

Çözümü, ekipteki herkesin basit bir soruya cevap verebilmesini sağlamak oldu: Bu benim ve yaptığım iş için ne anlama geliyor?

Kanal karmasını da neredeyse tamamen yeniden oluşturdu. GTM oluşturucu personası geniş kapsamlı kreatif kampanyalara yanıt vermiyor. "Profesyonel topluluklarda, Slack gruplarında, bültenlerde ve iş ortağı ekosistemlerinde yer alıyorlar." Bu nedenle Lusha, iş ortaklıklarına ve satış ortaklarına daha fazla bütçe ayırdı ve oluşturucuların henüz ödeme yapan müşterilere dönüşmeden önce verilerden gerçek değer elde etmeyi öğrenmek için geldikleri bir öğrenme ortamı olan Lusha Campus'u başlattı. Ekibi, Campus'u tamamlayan kişilerin daha hızlı etkinleştirildiğini, daha iyi elde tutulduğunu ve daha kolay genişlediğini gördü.

Çoğu Liderin Bunu Yanlış Anladığı Nokta

Abukasis'in en sık gördüğü başarısızlık biçimi, pazarlama liderlerinin bozuk bir temelin üzerine AI eklemesi. Konuştuğum liderler arasında bu, ortak bir tema oldu.

Elbette, "AI, bağlandığı sistemin kalitesini yansıtır," diyor. "Veriler parçalı ve hedefleme geniş olduğunda AI yalnızca yanlış yönde daha hızlı ilerlemenize yardımcı olur." Lusha bunu doğrudan deneyimledi; optimizasyonu stratejik temelin önüne koyan CMO'ların karşı karşıya olduğu marka riskini öne çıkardı. Daha güçlü sonuçlar ancak girdiler ve mantık tamamen uyumlu hâle geldikten sonra geldi.

Kısıtlar, mevcut bir ekip, sabit çalışan sayısı ve kilitlenmiş bir bütçeyle faaliyet gösteren liderler için bir yerden başlamak zorundasınız.

Önemli olan tek bir iş akışını seçin ve onu uçtan uca yeniden oluşturun. Potansiyel müşteri yönlendirme, ICP hedefleme ve veri zenginleştirme arasından yalnızca birini seçin, diyor. Pazarlamayı, RevOps'u ve veriyi aynı odaya getirin.

Mantığı tanımlayın, girdileri temizleyin ve tamamen otomatikleştirin. "Bir sistem sorunsuz çalıştığında, daha ileri gitme konusundaki sohbet kendi finansmanını sağlar."

Verileri de bu yaklaşımı destekliyor. Daha sıkı ve sinyallere dayalı bir ICP etrafında hedefleme mantığını yeniden oluşturduktan sonra Lusha, ücretli medya harcamalarını %50 azaltırken yıllık bazda %16 ICP büyümesi sağladı.

Bu sayının arkasındaki hikâye, ekip üyelerinden birinin bir planlama oturumu sırasında sorduğu bir soruyla başladı: "Hangi şirket profilinin en hızlı kapandığını gerçekten biliyor muyuz?" Temiz bir yanıtları yoktu. Bunun üzerine kapatılan-kazanılan anlaşmaları firma bilgilerine ve sinyallere dayalı niteliklerle eşleştirerek bir profil oluşturdular ve hedefledikleri geniş ICP'den çok daha verimli bir profil buldular. Ardından her şeyi bunun etrafında yeniden oluşturdular.

Bu analizi oluşturan ekip, artık hedefleme mantığımızı üç aylık bir çalışma olarak değil, sürekli biçimde yürüten ekip hâline geldi. Kampanya odaklı düşünceden sistem odaklı düşünceye geçiş, asıl kazanım.

Çoğu Liderin Hazır Olmadığı Şey

Abukasis ekibinin yaptığı çalışmalardan bahsederken bile şimdiden bir sonraki probleme odaklanmış durumda. Bu, çoğu pazarlama kuruluşunun henüz ele almadığı bir problem.

AI aracıları kurumsal satın alma süreçlerinin içinde hızla çoğalıyor. IDC, 2029'a kadar işletmelerin içinde çalışan bir milyar AI aracının bulunacağını öngörüyor. Birçok satın alma iş akışında markanızı değerlendirecek ilk varlık hiç de insan olmayacak. Herhangi bir kişi kreatif çalışmanızı görmeden önce uygunluk değerlendirmeleri yapan bir sistem olacak.

"Birçok satın alma sürecinde markanızı inceleyen ilk varlık, ilham almak için blogunuzu okumayan; doğrulanmış, yapılandırılmış ve uyumlu olup olmadığınızı kontrol etmek için veri şemanızı sorgulayan bir sistemdir," dedi Abukasis. "Verileriniz parçalıysa ve API belgeleriniz karmakarışıksa, bir aracı sizi zaten filtrelediği için insan alıcı kreatif çalışmanızı hiç görmeyebilir."

Makine katmanı için oluşturmak, ekibinin insan katmanına odaklanmasını mümkün kılar. Bu ikisi birbiriyle rekabet eden öncelikler değil. Sıralı öncelikler.

Bu, reklam metniyle ilgilenmekten çok daha uzak bir nokta. Sistemleri anlayan ve oluşturucular gibi düşünen pazarlamacıların, otomasyonla ortadan kaldırılamayacak işleri olmasının nedeni de bu.

Sırada Ne Var?

The CMO Club'da ücretsiz bir hesap açın ve bültenimizi her hafta doğrudan gelen kutunuza alın.