Pazarlama Orkestrasyonu Yeni Üstün Güçtür

Jason Ing, çoğu pazarlama ekibinin şu anda bulunduğu noktayı anlatmak için yararlı bir benzetme kullanıyor. "Eskiden AI'ın stajyerim gibi olduğunu söylerdim," diyor. "Ama artık o stajyer bir ekip arkadaşına dönüşüyor."

Typeface'in CMO'su olarak Ing, kurumsal düzeyde bir pazarlama orkestrasyon motoru olarak nitelendirdiği yapıya liderlik ediyor. Microsoft, Amazon ve Gusto'da geçirdiği yaklaşık 20 yıl boyunca pazarlama kuruluşlarının yeni teknolojileri nasıl benimsediğini gözlemledi ve aynı örüntünün tekrarlandığını gördü: ekipler bir araç benimsiyor, tek tek varlıkları üretme konusunda hızlanıyor ve sonra duruyor. Ekiplerin AI'ı, işlerin nasıl yapıldığını baştan düşünmek için bir neden olarak değil, zaten yaptıkları işleri hızlandıran bir unsur olarak ele aldığını belirtiyor.

AI kullanmakla pazarlamayı AI ile yürütmek arasındaki boşluk, asıl fırsatın bulunduğu yer. Ekiplerin çoğu henüz bu eşiği aşmadı.

Kimsenin Konuşmadığı Koordinasyon Sorunu

Herhangi bir kıdemli pazarlamacıya kampanyaların nerede yavaşladığını sorun; aynı yanıtı alırsınız: sorun içerik üretiminde değil, sonrasında olan her şeydedir. Devirler, onaylar, içerik iş akışının yeniden tasarlanması ve hatta bazen hukuki inceleme arasında geçiş yapmakta.

Ing, aksaklığın büyük ölçekte nerede meydana geldiğini açıkça ifade ediyor. "Aksaklık üretim noktasında değil; pazarlama ekibi, yaratıcı ekip ve BT arasındaki devirleri koordine etme aşamasında ortaya çıkıyor. Hız, tutarlılık ve kalite burada kaybediliyor."

Bir asistan olarak AI bu sorunu çözmüyor. Claude'u kullanarak daha iyi bir e-postayı yarı sürede yazabilirsiniz, ancak bu e-postanın gönderilmeden önce hâlâ dört departmandan geçmesi gerekiyorsa pazarlamanızın ne kadar hızlı ilerlediğini değiştirmiş olmazsınız. Pazarlama orkestrasyonu, yalnızca üretim katmanını değil, koordinasyon katmanını da düzeltme girişimidir. Uygulamada bu, tek bir stratejik brifin kanala özel uygulamayı, marka uyumluluğu kontrollerini ve varyant testlerini yürüten aracılar için girdi hâline geldiği sistemler kurmak anlamına gelir — gerçek stratejik ağırlık taşıyan kararlara ise insanlar sahip olur.

Sonuçlar önemli olabilir. Ing, kendi ekibinden somut bir örnek vererek "E-posta Aracımızı farklı hedef kitle profillerine yönelik web semineri tanıtımını kişiselleştirmek için kullandık; bu sayede genel bir e-posta gönderimine kıyasla e-postadan kayda dönüşüm oranı 4 kat arttı ve tıklama oranı 2 kat yükseldi. Üstelik markayla uyumlu birden fazla varyantı üretmek saatler yerine dakikalar aldı," diyor.

BT Artık Neden Sürecin İçinde?

Son on yılın büyük bölümünde pazarlama teknolojisi BT'den rahat bir mesafede faaliyet gösterdi. Pazarlamacılar kendi teknoloji yığını kararlarını alıyor ve büyük ölçüde kendi işlerine bakıyordu. Bu düzen ve pazarlamacıların sahip olduğu özgürlük hızla değişiyor. Ing, "Herhangi bir iş gerçekten başlamadan önce BT ile uyum artık bir ön koşul," diyor. "AI sisteminiz uyumluluk, gizlilik, marka yönetişimi ve kampanya verileri gibi konulara bakmaya başladığında BT merkezi bir hâle geliyor. AI ile başarılı olan şirketler bunu tali bir proje olarak değil, ortak altyapı olarak ele alıyor."

Bu değişim teknik entegrasyondan daha derine uzanıyor. CRM'inizden, içerik kitaplığınızdan ve performans analizlerinizden veri çeken bir orkestrasyon sistemi, pazarlamanın tek başına sahip olmadığı verilere dokunuyor. AI bu iş akışları içinde özerk kararlar almaya başladığında, hatalı bir yapılandırmanın sonuçları da buna bağlı olarak ağırlaşıyor. Kısmi zamanlı CMO ve yönetici danışmanı Colleen Goepfert, bu dinamiğin bağlantılı bir sorunu nasıl ortaya çıkardığını gözlemledi: "Liderler yönetişim olmadan dönüşüm bekliyor. AI sizin için seçenekler üretir, ancak ödünleşimleri çözme konusunda zayıftır. Liderlerin hâlâ neyi seçeceklerini bilmeleri gerekir."

Buradaki çıkarım şu: pazarlama, orkestrasyonu BT'ye devredilen bir teknoloji projesi olarak ele alamaz; tıpkı onu tek başına yürütülen bir pazarlama projesi olarak da göremeyeceği gibi. Kalıcı sistemler kuran ekipler, her iki tarafın da sonucu birleşik bir pazarlama işletim modeli aracılığıyla sahiplendiği ekiplerdir.

Önce Netlik, Sonra Hız

Kurumsal AI kullanıma sunma çalışmalarının çoğundaki başarısızlık nedeni AI'ın kötü olması değil. Sorun, ekiplerin temel soruları yanıtlamadan otomasyona geçmesi: markanın neyi temsil ettiği, hangi iddiaların ortaya atılabileceği ve hangilerinin atılamayacağı, iyi bir brifin gerçekten neleri içerdiği.

Ing, yeterince pilot çalışmanın başarısız olduğunu gördüğü için bu konuda net konuşuyor. "Girdiler belirsizse; örneğin brif net değilse, konumlandırma karmaşıksa veya kanıt eksikse AI bunu kurtaramaz. En hızlı kazanımlar, önce üst aşamadaki çalışmaları sıkılaştırdığımızda ve ardından zaten doğru yönde ilerleyen şeyleri ölçeklendirmek için AI'ı kullandığımızda elde edildi."

QorusDocs Pazarlama Başkan Yardımcısı Jennifer Tomlinson da farklı bir yoldan aynı sonuca ulaştı. "AI'ı benimsemenin pazarlamamızı otomatik olarak daha akıllı hâle getireceği varsayımından vazgeçmemiz gerekti. Bunun yerine gördüğümüz şey, AI'ın hâlihazırda var olan netliği veya kafa karışıklığını büyüttüğü oldu." Bunun operasyonel sonucu, aracılara dayalı bir pazarlama sistemi kurmanın AI benimseme sürecine hiç benzemeyen bir dokümantasyon çalışmasıyla başlamasıdır. Örneğin marka kurallarını, onay süreçlerini ve mesajlaşma kararlarının ardındaki mantığı kodlamak gerekir. Bu temel çalışma, aracılara güvenilir bir çalışma zemini sağlar.

Zaten Sahip Olduklarınızın İçinde İnşa Etmek

Kurumsal AI benimsemesindeki kalıcı sorunlardan biri mevcut teknoloji yığınıdır. Büyük kuruluşların çoğu yıllar boyunca kusursuz olmasa da çalışan, pahalı ama güvenilir sistemler kurdu ve bunun üzerine orkestrasyon altyapısı eklemek gerçekten karmaşık bir iş.

Ing'in Typeface'teki yaklaşımı, değiştirmek yerine entegrasyonla başlamak. Şöyle paylaşıyor: "müşterilerin, özellikle de büyük işletmelerin, CRM sağlayıcıları veya müşteri veri platformlarıyla uzun vadeli sözleşmeleri olduğunu kabul ediyoruz. Her şeyi çöpe atmanızı istemiyoruz. Zaten iş yapma şeklinizin içine uyum sağlıyoruz."

Trilliad'de Teknoloji Hizmetleri Başkanı olan Andrea Tarrell, burada sabırlı olunması gerektiğini vurgulayarak liderlerin "elinizdekileri optimize etmeye bakmasını, ardından nelerin eksik olduğunu değerlendirmesini öneriyor. Ayrıca hangi işleri içeride üstlenebileceğiniz ile bir iş ortağından nerelerde fayda sağlayacağınız konusunda dürüst olun. Geçiş sürecine başlamadan önce ekibinizin zaten tam zamanlı bir işi vardı." Bu süreci en iyi şekilde yöneten ekipler, en iddialı yol haritalarına sahip olanlar değil. Daha küçük adımlarla ilerliyor, ilerledikçe belge oluşturuyor ve üç aylık bir zaman çizelgesinde çarpıcı bir dönüşüm gösterme baskısına direniyorlar.

İnsanların Devam Ettiği Nokta

Her orkestrasyon sisteminin mimarisi, neyin otomatikleştirileceği ve neyin insanlara bırakılacağı konusunda alınan kararlar kadar iyidir. Çok az şeyi otomatikleştirirseniz, sınırlı kazanımlar için önemli miktarda para harcamış olursunuz. Çok fazla şeyi otomatikleştirirseniz, gerçek anlamda muhakeme yeteneğine sahip hiç kimsenin incelemediği içerikler yayımlarsınız.

Ing'in ayrımı oldukça net ve şöyle paylaşıyor: "çok insani kalması gereken kararlar; özellikle neyle tanınmak istediğimiz, ne söylemeye istekli olduğumuz ve ne söylemeyeceğimizle ilgili olarak konumlandırma, anlatı ve marka tercihleri. Yapay zekâ seçenekler ve kanıtlar sunabilir, ancak kararı insanlar vermeli. Bu, hesap verebilirliği net tutar."

Tomlinson, yapay zekânın bu alanda hâlâ neyi taklit edemediğini daha çarpıcı biçimde ortaya koyuyor ve şöyle vurguluyor: "Yapay zekâ ölçülü davranmakta zorlanıyor. Alanı doldurmakta çok iyi, ne zaman azın daha çok olduğunu bilmekte ise çok kötü. Neleri dışarıda bırakacağını, ne zaman duraklayacağını ve bir şeyin nasıl karşılanacağını bilmek hâlâ insan muhakemesi gerektiriyor." Ne zaman kesileceğini, ne zaman sadeleştirileceğini, ne zaman bir taktiğe hayır deneceğini bilen bu editoryal sezgi, bir eğitim veri kümesinde bulunmayan deneyimden gelir. Bir şeyin kötü karşılanmasına tanık olmaktan ve nedenini bilmekten gelir.

Biriken Etki

Tam kapsamlı bir platform yenilemesine taahhütte bulunmadan orkestrasyona yönelmek isteyen ekipler için pratik başlangıç noktası, çoğu kişinin beklediğinden daha dar kapsamlıdır. Koordinasyon sürtüşmesinin en yüksek olduğu tek bir kampanya türü seçin. Mevcut iş akışının haritasını çıkarın, işlerin nerede yavaşladığını belirleyin ve ardından bir aracının aktarımı bir insandan daha güvenilir şekilde gerçekleştirebileceği tek bir devir noktası bulun. Bunu oluşturun. Çalışır hâle getirin. İyi olanın nasıl göründüğünü belgeleyin.

Bu belge, diğer her şeyin temelini oluşturur — beceriler, bilgi tabanı, uyumluluk kuralları ve marka sesi parametreleri. Bunların tümü, ne kadar hassas talimat verilirse o kadar kullanışlı hâle gelen bir sistemi besler.

Ing'in birikimle ilgili görüşünü ciddiye almak gerekir. "Yapay zekâ sayesinde her gün yüzde bir ilerlerseniz, yılın sonuna geldiğinizde bu gerçekten birikir — ve başlamamış olsaydınız ne kadar geride kalacağınızı fark edersiniz."

Şu anda orkestrasyon konusunda gerçek ilerleme kaydeden ekipler, yapay zekâ dönüşümü ilan edenler değil. Belirli bir koordinasyon sorununu seçip düzgün bir şekilde çözen ve ardından bir sonrakine geçenler.

Sırada Ne Var

Büyümeye hazır mısınız? The CMO Club'a katılın  ve pazarlama liderlerinden içgörüleri, rehberleri ve kaynakları doğrudan gelen kutunuza alın.