AI destekli uygulama geliştiricisi Lovable, ilk 1 milyon dolarlık gelirinden sadece 8 ay sonra yıllık tekrarlanan gelirinde 100 milyon doları aştı. AI odaklı büyüme stratejisinin en iyi örneği haline geldi.
Lovable'ın Büyüme Direktörü Elena Verna'nın Lenny's Newsletter'da belirttiği gibi, Lovable yapay zekayı büyümenin motoru olarak görüyor. Ürün, kullanımdan sürekli olarak öğreniyor, yeni özellikleri hızla sunuyor ve birkaç ayda bir ürün-pazar uyumunu etkili bir şekilde yeniden buluyor.
Aşağıda, tutarlı bir şekilde sonuç veren, ölçülebilir kalan ve her hafta öğrenmeyi artıran AI odaklı bir büyüme stratejisi oluşturmayı gösteriyoruz.
AI Odaklı Büyüme Nedir?
AI odaklı büyüme, yapay zekanın müşteri kazanımı, gelir artışı ve operasyonel ölçeklendirmenin temel itici gücü olduğu bir iş stratejisi ve yeni ortaya çıkan pazara giriş (GTM) modelini ifade eder.
Bu strateji, satış odaklı büyüme (insan ilişkileri ve doğrudan satışlara dayalı) ve ürün odaklı büyüme (PLG, ürünün kendisi kullanıcıların benimsemesini ve viral olmasını sağlayan) gibi önceki paradigmaları temel alır, ancak temel avantajı zekaya kaydırır.
Diğer bir deyişle, AI kararları bilgilendirmek, deneyimleri kişiselleştirmek, ş akışlarını otomasyonla gerçekleştirmek ve müşterilere yeni yollar açmak için kullanılabilir.
Modern bir PLG stratejisinde ürün bir kanaldır ve yapay zeka, ürün içindeki hangi eylemlerin bir sonraki "aha" anını yaratacağına karar verir.
Temelinde, AI odaklı büyüme bir volan gibi çalışır:
- Kullanıcı etkileşimleri davranışsal veriler üretir
- Modeller daha doğru ve kullanışlı hale geliyor
- Ürün artan değer sunar
- Daha fazla kullanıcı katılarak döngüyü güçlendirin
💟 Ayrıca okuyun: Gelir Büyüme Oranını Hesaplama
Neden "AI Odaklı Büyüme" Yeni Bir Zorunluluk?
AI odaklı büyümenin yönetim kurulu düzeyinde bir zorunluluk haline gelmesinin başlıca nedenlerinden biri, benimseme ve yatırımın ölçeği ve hızının belirli bir eşiği aşmış olmasıdır.
AI büyüme stratejisinin yeni bir zorunluluk haline gelmesinin nedenleri şunlardır:
- Çalışan sayısı artık ölçeklenmiyor: Büyüme, eskiden işe alabileceğiniz ve yönetebileceğiniz kişi sayısıyla sınırlıydı. AI, binlerce hesapta araştırma, erişim, takip ve analizi otomasyonla otomatikleştirerek tek bir güçlü takımın birçok kişinin işini yönetmesini sağlar. Kısıtlama, daha fazla kişi işe almaktan daha iyi büyüme döngüleri oluşturmaya kaymaktadır.
- Hız bir avantaj haline gelir: Çoğu şirketin test etmek için yeterli fikri vardır, ancak içgörüden uygulamaya geçme döngüsü yavaş ilerler. Yapay zeka, varyantları hızlı bir şekilde üretip, kalıpları erken tespit edip, sonuçlara göre sonraki adımları önererek bu döngüyü kısaltır.
- Keşif yeniden yazılıyor: Alıcılar, satış ekibiyle konuşmadan önce yapay zeka tarafından oluşturulan özetler, öneriler ve yardımcı cevaplar tarafından giderek daha fazla yönlendiriliyor.
💟 Ayrıca okuyun: Müşteri Kazanım Stratejileriyle İşletmenizin Büyümesini Sağlayın
🧠 İlginç Bilgi: 1964 ile 1966 yılları arasında Joseph Weizenbaum tarafından MIT'de geliştirilen ELIZA, ilk yapay zeka sohbet robotlarından biriydi ve basit desen eşleştirme yoluyla bir terapist gibi davranıyordu.
Temel olarak anahtar kelimeleri önceden yazılmış yanıtlarla değiştirmesine rağmen, bazı kişiler bu aracın kendilerini gerçekten anladığını hissetti.
Stratejinin Temel Unsurları
AI büyüme çerçevenizin temelini oluşturan yedi unsur şunlardır 👇
1. AI hazırlığını ve veri temellerini değerlendirin
Verileriniz dağınık, güncel değil veya sahipsizse, AI odaklı büyüme hızla bozulur. Herhangi bir şey oluşturmadan önce, takımlar şunları anlamalıdır:
- Büyüme verilerinin araçlar arasında yer aldığı yer
- Hangi veri kümeleri güvenilirdir, hangileri gürültülüdür?
- Veri kalitesi ve bakımından kim sorumludur?
Karar vermeden önce bu soruları gözden geçirin ve verilerinizin kararlarınızı desteklediğinden emin olun.
💡 Profesyonel İpucu: ClickUp Beyaz Tahta'yı kullanarak veri akışlarını görsel olarak haritalandırın, örneğin:
- Büyüme verilerinin kaynağını (ürün etkinlikleri, CRM, reklamlar, destek, faturalandırma) belirleyin.
- Verilerin araçlar ve takımlar arasında nasıl akışını gösterin
- Manuel aktarımları, gecikmeleri ve kör noktaları belirleyin
- Nelerin otomasyonun konusu olması gerektiği ve nelerin insanlara ait olması gerektiği konusunda anlaşın.
2. Büyüme hedeflerini ve ölçütlerini tanımlayın
AI'nın yararlı olabilmesi için kısıtlamalara ihtiyaç vardır. Net hedefler olmadan, sonuçlar yerine faaliyetleri optimize eder. Şunları tanımlamalısınız:
- Kılavuz büyüme metriğiniz
- İvmeyi gösteren öncü göstergeler
- Etkiyi doğrulayan gecikmeli göstergeler
📌 Örnek: Bir B2B SaaS şirketi, en önemli metriğini "Aktif Takımlar" olarak tanımlar.
Kuzey yıldızı metriği, 7 gün içinde temel kurulumun tamamlandığı takımların sayısıdır.
Önde gelen göstergeler, onboarding sırasında tetiklenen ürün etkinlikleri, ilk başarılı ş Akışı'na kadar geçen süre ve 7 gün içinde tamamlanan AI destekli eylemlerin sayısıdır.
Gecikmeli göstergeler, deneme sürümünden ücretli sürüme geçiş oranı ve 30 günlük müşteri tutma oranıdır.
📚 Daha fazla bilgi: B2B pazarlaması için en iyi yapay zeka araçları
3. Etkisi yüksek kullanım örneklerini belirleyin
En iyi başlangıç noktaları, manuel çaba veya yavaş karar alma süreçlerinin büyümeyi doğrudan sınırladığı alanlardır. Şunları arayın:
- Deneylerdeki darboğazlar
- Tekrarlayan analiz veya raporlama
- İnsan koordinasyonuna dayanan yüksek hacimli ş akışları
AI'nın içgörü ile eylem arasındaki mesafeyi kısalttığı kullanım örneklerine öncelik verin. İşte burada bileşik büyüme başlar.
4. Büyüme ş akışını oluşturun ve otomasyonla otomatikleştirin
Kullanım örneklerini tekrarlanabilir ş akışlarına dönüştürme zamanı. Bu, şunları içerir:
- Çoklu ajan koordinasyonu: Uzman ajanlardan oluşan takımlar işbirliği yapar; bir ajan niyet sinyallerini izler, bir diğeri kişiselleştirilmiş sekanslar oluşturur, üçüncüsü ise yanıtları değerlendirir ve hataları yeniden yönlendirir.
- Kendi kendini geliştiren döngüler: Temsilciler sonuçları kaydeder (ör. açılma oranları, toplantı kayıtları, önlenen müşteri kaybı), bunları ince ayar veya hızlı optimizasyona geri bildirir ve özerk bir şekilde iyileştirir.
- Dinamik eskalasyon ve hibrit modeller: AI ajanları, yüksek riskli veya belirsiz durumları (ör. karmaşık müzakereler veya sınır durumları) algılar ve tam bir bağlam özeti ile sorunsuz bir şekilde devreder.
Tamamlandığında, ajans akışları canlı sinyallere ve hesaplanan sonuçlara göre eylemleri uyarlayarak temel pazarlama otomasyonunun ötesine geçer.
📚 Daha fazla bilgi: Mükemmel bir pazarlama iletişimi stratejisi oluşturmak için atılması gereken adımlar
📮 ClickUp Insight: AI olgunluk anketimiz net bir sorunu ortaya koyuyor: Takımların %54'ü dağınık sistemlerde çalışıyor, %49'u araçlar arasında nadiren bağlam paylaşımı yapıyor ve %43'ü ihtiyaç duydukları bilgileri bulmakta zorlanıyor.
İşler parçalanmış durumda olduğunda, AI araçlarınız tüm bağlama erişemez, bu da eksik cevaplar, gecikmeli yanıtlar ve derinliği veya doğruluğu eksik çıktılar anlamına gelir. Bu, işlerin dağınık hale gelmesidir ve şirketlere milyonlarca dolarlık verimlilik kaybı ve zaman kaybına mal olur.
ClickUp Brain, görevlerin, belgelerin, sohbetlerin ve hedeflerin birbirine bağlı olduğu, yapay zeka destekli birleşik bir çalışma alanında çalışarak bu sorunu ortadan kaldırır. Enterprise Search, her ayrıntıyı anında ortaya çıkarırken, AI Ajanları tüm platformda çalışarak bağlamı toplar, güncellemeleri paylaşır ve işi ilerletir.
Sonuç, daha hızlı, daha net ve tutarlı bir şekilde bilgilendirilen bir AI'dır; bu, birbirinden bağımsız araçların asla ulaşamayacağı bir şeydir.
5. Hızlı bir şekilde test edin, öğrenin ve tekrarlayın
AI odaklı büyüme, soruyu "Bu işe yaradı mı?" yerine "Hangi dersleri hızlı bir şekilde öğrenip harekete geçtik?" olarak değiştirir, çünkü sinyal ile karar arasındaki süreyi kısaltmak istersiniz.
Bu, hızlı test → ölçüm → iyileştirme döngüleri anlamına gelir.
📌 Örnek: Sonuç değerlendirme toplantısını beklemek yerine, AI veriler sabitlendiğinde deney sonuçlarını analiz eder, segmentler arasında ortak kalıpları ortaya çıkarır ve davranışların gerçekten değiştiği noktaları vurgular. Takımlar, bağlam henüz tazeyken neye odaklanacaklarına karar verir.
⏭️ ClickUp Gösterge Panellerindeki AI Kartları, grafiklerinizin yanında deney performansını otomatik olarak özetler. Manuel analiz gerektirmeden anahtar sonuçları vurgular, anomalileri ortaya çıkarır ve temel metriklerinizi etkileyen unsurları gösterir. AI Kartları + Gösterge Panelleri kombinasyonu hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu videoyu izleyin. 👇
6. Motoru ölçeklendirin ve işlevsel hale getirin
Testlerin tekrarlanabilir olduğu kanıtlandıktan sonra, bir sonraki adımınız sürdürülebilir bir şekilde ölçeklendirmektir. Bunun yapılması için bazı yollar şunlardır:
- Kontrollü dalgalar halinde yaygınlaştırın: Öncü göstergeler iki tam döngü boyunca sabit kaldıktan sonra, hedef kitlenin %10-20'sinden %50'sine, ardından %80-100'üne genişleyin.
- Gözlemlenebilirliği otomatikleştirin: Anahtar eşik değerler için uyarılar ayarlayın (ör. yanıt oranı >%15 düşüş, eylem başına maliyet >X dolar, eskalasyon oranı >%10), böylece sorunlar gelirleri etkilemeden ortaya çıksın.
- Sürekli iyileştirme için bütçe ayırın: Büyüme takımının zamanının (veya özel personel sayısının) %10-15'ini ölçeklendirme sonrasında bile yinelemeye ayırın. En iyi sistemler, lansmandan sonra da iyileştirilmeye devam eder.
7. Yönetişim, etik ve takım kültürü
Yeni IBM verileri, kuruluşların %13'ünün halihazırda AI modeli veya uygulaması ihlalleri yaşadığını ve bunların %8'inin ihlal olup olmadığını bile bilmediğini gösteriyor.
Bu da yetmezmiş gibi, güvenliği ihlal edilenlerin %97'si yapay zeka için özel erişim kontrolleri kullanmıyordu.
Temsilciler gelir kararları alırken veya büyük ölçekte kişiselleştirme yaparken, erişim, önyargı veya şeffaflık konusunda tek bir hata, düzenleyici risklere veya gelir kayıplarına yol açabilir.
Bu istatistiğin bir parçası olmamak için şunu yapın 👇
- Aylık olarak yeni ş akışlarını gözden geçiren, riskleri erken aşamada tespit eden ve değişiklikleri onaylayan bir AI yönlendirme grubu (hukuk, ürün, mühendislik ve iş liderleri) oluşturun.
- Değerlerinizle uyumlu bir AI ilkeleri beyanı yazın: adalet, açıklanabilirlik, gizlilik ve insan denetimi.
- "Kullanıcı segmentini aşırı hedef alırsa ne olur?" veya "Yüksek değerde bir müzakereyi nasıl üst düzeye taşırız?" gibi kısa, senaryo odaklı eğitimler verin. Anonimleştirilmiş gerçek örnekleri kullanarak ortak bir yargı oluşturun.
- Segmentler arasında adalet, kararların izlenebilirliği ve performans sapmalarına odaklanan üç aylık çıktı denetimleri gerçekleştirin. Sorgulanması durumunda açıklanabilirlik için tam günlükler (komut istemleri, veri kaynakları, sonuçlar) tutun.
🚀 ClickUp Avantajı: ClickUp Güvenliği, Çalışma Alanı verilerinizin yalnızca size ait kalmasını sağlar; bu, ClickUp'ın yapay zeka ortaklarının verilerinizi modellerini eğitmek için kullanmasının kesinlikle yasak olduğu anlamına gelir.
📚 Daha fazla bilgi: Müşteri Kazanmak (ve Elde Tutmak) için SaaS Pazarlama Stratejileri
AI Büyüme Sprintini Nasıl Gerçekleştirirsiniz?
AI Growth Sprint, bir büyüme engeline odaklanan iki ila dört haftalık bir döngüdür. Bu süre zarfında, birkaç AI odaklı deney gerçekleştirir ve önceden tanımlanmış başarı kriterleri ve geçerli karşılaştırma yöntemleri (A/B testi gibi) kullanarak bunların etkisini değerlendirirsiniz.
AI büyüme sprintleri gerçekleştirmek istiyorsanız, şunu izleyin:
1. Adım: Bir metrik ve bir yolculuk anı seçin
Aktivasyon, dönüşüm, müşteri tutma veya kullanıcı başına gelir gibi değiştirmek istediğiniz tek bir metrik seçin. Kağıt üzerinde iyi görünen ancak müşterilerin davranışlarını veya işin kazancını değiştirmeyen gösterişli metrikleri göz ardı ettiğinizden emin olun.
Ardından, müşteri yolculuğunda bu metriğin kazanıldığı veya kaybedildiği bir an seçin.
📌 Örnek: Bu, kayıt oluktan sonraki ilk oturum, kullanıcıların ayrıldığı kurulum adımı veya müşteri davranışıyla ilgili herhangi bir şey olabilir. An belirli olduğunda, bireysel kullanıcılar için neler olduğunu gözlemleyebilirsiniz.
⭐ Bonus: ClickUp AI Alanları ile deney sonuçları, kullanıcı niyeti sinyalleri, etki seviyesi veya güven puanı gibi sprint verilerini otomatik olarak sınıflandırabilirsiniz. Zamanla bu, her sprint'i yapılandırılmış bir öğrenme sürecine dönüştürerek deneyleri karşılaştırmayı, kalıpları tespit etmeyi ve manuel etiketleme veya analiz yapmadan bir sonraki adımda neyi ölçeklendireceğinize karar vermeyi kolaylaştırır.
Adım 2: Sprint'i basit bir soru olarak çerçevelendirin
Sprintin cevaplaması gereken bir soru yazın. Bu soru ölçülebilir olmalı ve ürünün benimsenmesiyle bağlantılı olmalıdır.
İdeal olarak, belirli bir metrikle doğrudan bağlantılı olmalı, tek bir kullanıcı anına odaklanmalı ve sprint penceresi içinde yanıtlanabilir olmalıdır. Bazı örnekler şunlardır:
- Yeni kullanıcıların kayıt olduktan sonra 10 dakika içinde ilk başarılarına ulaşmalarına yardımcı olabilir miyiz?
- Ürün içindeki soruları yanıtlayarak kurulum sırasında terk oranını azaltabilir miyiz?
- Niyete göre takip işlemlerini özelleştirerek demo rezervasyon oranını artırabilir miyiz?
💡 Profesyonel İpucu: Sprint sorusunu, başarı kriterlerini ve veri kaynaklarını bir ClickUp belge içinde listeye alın. Soruyu belgelendirip görünür tutmak, kapsamın genişlemesini önler ve her deney, görev ve yapay zeka önerisinin aynı sonuca bağlı kalmasını sağlar.
3. Adım: En küçük ölçekte uygulanabilir deneyi tasarlayın
En iyi deneyler, değişikliğin doğru kişilere yardımcı olup olmadığını görmek için bir veya iki kullanıcı segmentiyle başlar. İşte üç yaygın deney şekli:
- Kılavuz: Kullanıcının yapacağı şeye göre bir sonraki eylemi öneren ürün içi yardımcı.
- Cevaplar: Yalnızca onayladığınız belgeler ve politikalar kullanılarak yanıt veren bir yardım deneyimi
- Kişiselleştirme: Kullanıcının yaptıklarına uyum sağlayan onboarding veya takip işlemleri (yüzeysel zamanlamanın ötesine geçerek)
Tüm bunlar, oluşturmadan önce kapsamı belirlemenizi sağlar. Anlamı:
| Karar | Kesin kapsam |
| Hedef kullanıcı | Bir veya iki kullanıcı segmenti seçin (örnek: bu hafta yeni kayıt olanlar) |
| Yüzey | Tek bir yer seçin (örnek: kayıt ekranı veya e-posta) |
| AI işi | Bir iş seçin (örnek: bir sonraki adımı önerin veya soruları yanıtlayın) |
| Başarı | İş sonuçlarıyla bağlantılı bir metrik değişikliği seçin (örnek: 7 günde %5 aktivasyon oranı). |
| Güvenlik | Yedek seçenek ekleyin (örnek: emin değilseniz, yardım bağlantılarını gösterin veya devredin) |
4. Adım: Koruyucu önlemler alın ve küçük bir gruba gönderin
Daha fazla iyileştirme yapmadan önce, yapay zekanın güvenli ve öngörülebilir bir şekilde çalıştığından emin olun. Bu aşamada, "sadece onaylanmış kaynakları kullan", "tahminde bulunma" ve "gerektiğinde insan müdahalesi sağla" gibi kuralları uygulamalısınız.
Ardından, önce küçük bir gruba uygulayın. Bu, bir segment, bir kanal veya müşterilerden önce iç takımlar olabilir. Küçük ölçekli uygulamalar, geri bildirimleri gerçek müşteri davranışlarıyla bağlantı kurabileceğiniz için daha hızlı öğrenmenize yardımcı olur.
⚒️ Hızlı İpucu: ClickUp Otomasyonlarını kullanarak güvenlik ve uygulama kurallarını ş akışınıza sabit olarak kodlayın.
Otomasyonları şu amaçlarla kurabilirsiniz:
- Dışarıya yayınlanmadan önce yapay zeka tarafından üretilen çıktıları insan gözden geçirmesine yönlendirin.
- Güven puanları belirli bir eşiğin altına düştüğünde görevleri duraklatın veya işaretleyin.
- Niyet belirsiz olduğunda, sınır durumları üst düzey bir sorumluya iletin.
- AI eylemlerini yalnızca onaylanmış veri kaynakları veya segmentlerle sınırlandırın.
Küçük ölçekli uygulamalarda, otomasyonlar deneylerin sınırlı kalmasını sağlar. Sinyaller stabilize oldukça, süreçleri yeniden yazmadan otomatik olarak maruz kalma alanını genişletebilirsiniz.
🎥: Günlük iş akışlarınızı otomasyon hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu videoyu izleyin.
👀 Biliyor muydunuz? BT uzmanlarının %62'si, kuruluşlarının güçlü AI fikirlerine sahip olduğunu ancak bunları uygulamakta ve ölçeklendirmekte zorlandığını söylüyor. Bu, günümüzde AI alanındaki en büyük eksikliğin vizyon değil, uygulama olduğunu ortaya koyuyor.
5. Adım: Sonuçları ölçün, öğrenin ve bir sonraki adımda ne yapılacağına karar verin
Sprintin sonunda, üç soruyu yanıtlayabilmelisiniz:
- Hedef metrik istatistiksel olarak anlamlı bir şekilde değişti mi?
- Hangi kullanıcı segmentleri farklı tepki verdi ve neden?
- İçgüdüye değil, kanıtlara dayalı bir sonraki adım nedir?
Üç sonuçtan biriyle karşılaşacaksınız: Sinyal güçlü olduğu için ölçeklendirin. Kapsamı, segmenti veya AI davranışını ayarlayın ve yeniden çalıştırın. Ya da deneyi arşivleyin ve neden başarısız olduğunu belgelendirin.
⭐ Bonus: ClickUp Gösterge Panellerini büyüme misyon kontrolünüz olarak kullanın. Deneylerinizden, görevlerinizden, hedeflerinizden ve özel raporlarınızdan elde edilen veriler tek bir paylaşımlı görünümde bir araya gelir.
En iyi yanı ise, sıfırdan bir tane oluşturabilir veya mevcut bir tane kullanabilirsiniz.
AI odaklı büyümenin başarısını ölçmek için hangi metrikler izlenmelidir?
AI odaklı büyüme başarısını izlerken şu metriklere dikkat edin:
| Metrik | Açıklama | Örnek |
| AI kaynaklı kayıtlar (% + sayı) | AI yüzeylerinin dönüşüm hunisinin en üst kısmındaki müşteri kazanımına ne kadar katkıda bulunduğunu ölçer. | "Kayıtların %18'i (2.400) yapay zeka sayfaları + sohbet robotundan geldi." |
| AI kaynaklı nitelikli potansiyel müşteriler (SQL/MQL oranı) | AI ile kazanılan kullanıcıların/potansiyel müşterilerin kalitesi | "AI, diğer kanalların %14'üne kıyasla %22 oranında SQL'e dönüşüyor." |
| AI destekli dönüşüm oranı | AI'nın karar üzerinde önemli etkisi olduğu satın alma/anlaşma yüzdesi | "Kapalı satışların %32'si yapay zeka teklif/demo akışını kullandı" |
| Değer elde etme süresi (AI TTV) | Kullanıcılar yapay zeka ile ilk anlamlı sonuca ne kadar hızlı ulaşıyor? | "Ortalama TTV: 2 gün → 20 dakika" |
| AI etkinleştirme oranı | AI'nın "aha anına" (ilk başarılı çalıştırma/ş Akışı) ulaşan yeni kullanıcıların yüzdesi | "%46'sı 24 saat içinde başarılı bir AI ş Akışı yürütüyor" |
| Başarıya ulaşma (görev tamamlama) oranı | Kullanıcı perspektifinden "AI iş yaptı"nın doğrudan ölçümü | "AI oturumlarının %78'i tamamlanmış bir görevle sonuçlanıyor." |
| AI özelliğinin benimsenmesi (AI WAU/MAU) | Sürekli AI etkileşimi, ürün bağlılığını gösterir | "AI WAU/MAU = 0,62" |
| AI kullanıcı tutma oranı (D7/D30) | AI kullanan kohortun elde tutulması (ölçmek için doğru kohort) | "D30: AI kullanıcıları %34, AI kullanmayanlar %18" |
| AI'nın etkisiyle genişleme (yükseltme/ARPA artışı) | Yoğun AI kullanıcıları ister yükseltme yapsın ister daha fazla harcama yapsın | "Haftada 10'dan fazla yapay zeka çalıştırması → 2,3 kat daha yüksek yükseltme oranı" |
| AI aktif kullanıcı başına gelir (RPAU-AI) | Özellikle AI kullanımına bağlı para kazanma verimliliği | "RPAU-AI 9,20 $ karşı genel 5,10 $" |
AI Odaklı Büyümenin Gerçek Hayattan Örnekleri
Diğer şirketlerin yapacakları gibi, yapay zeka ile ölçeklendirmeyi öğrenelim.
1. Sevimli
AI destekli uygulama geliştirici Lovable, sürekli ürün yenilemeyi birincil büyüme kaldıracı haline getirerek AI odaklı büyümeyi sergiliyor.
İşte tüm zamanların en hızlı büyüyen şirketlerinden biri olmasının bazı nedenleri:
- Lovable, ürün evrimini büyümenin motoru olarak görür ve statik bir teklifi optimize etmek yerine, ürün-pazar uyumunu sık sık yeniden bulur.
- Kullanıcı istemleri ve davranışları, bir sonraki sürümde hangi özelliklerin sunulacağını doğrudan belirler ve oluşturma-ölçme-öğrenme döngüsünü aylarca süren bir süreçten haftalarca süren bir sürece indirger.
- Takımlar daha hızlı öğrendikçe, ürün-pazar uyumunu iyileştirir ve sürdürülebilir benimseme ve genişlemeyi teşvik eden büyüme pazarlama stratejilerini hayata geçirirler.
⚡ Şablon Arşivi: Denemeniz için ücretsiz pazarlama kampanyası şablonları
2. İmleç
AI öncelikli kod düzenleyici Cursor, geliştiricilerin amaçları ile uygulamalar arasındaki mesafeyi azaltarak büyümeyi destekler.
Cursor, yapay zekayı verimlilik için bir eklenti olarak pozisyonlandırmak yerine, onu doğrudan temel kodlama akışına entegre ederek geliştiricilerin yazılımları oluşturma, yineleme ve sunma şeklini değiştiriyor.
- AI destekli satır içi öneriler, yeniden yapılandırma ve bağlamsal yanıtlar, geliştiricilerin akışını sürdürmelerini sağlar ve karmaşık görevler sırasında sürtüşmeleri azaltır.
- Geliştiriciler ara sıra yardım almak yerine günlük kodlama işlerinde Cursor'a güvendikleri için, daha hızlı yineleme daha yüksek müşteri sadakati sağlar.
- Takımlar bu aracı standart hale getirdikçe, benimsenme organik olarak yayılır ve günlük kullanım, bileşik bir büyüme döngüsüne dönüşür.
📚 Daha fazla bilgi: AI Kampanya Yürütme Kılavuzu
3. ClickUp Brain
ClickUp, AI odaklı büyüme stratejisi ve PLG modelini kullanarak dünya çapında 20 milyon kullanıcıya ve 300 milyon dolarlık yıllık tekrarlayan gelir (ARR) rakamına ulaştı.
Bunu, modern iş yapılarının ve sistemlerinin kalbine dalarak yapacağız. Biraz bağlam bilgisi:
Takımlar, birbirinden bağımsız araçlarla boğulmuş durumda: sohbet uygulamaları, proje takipçileri, belge düzenleyiciler, gösterge panelleri... Her biri verimlilik vaat ediyor, ancak sonsuz bağlam değiştirme ve iş yayılmasına neden oluyor. Kullanıcılar basitlik istiyor: bağlamı anlayan ve sürtünmeyi azaltan tek bir platform.
Aynı zamanda, tüm büyük SaaS ürünleri verimliliği artırmak amacıyla yapay zekayı entegre ediyor. Ancak bağlamdan yoksun yapay zeka, sadece bir başka gürültü katmanıdır.
ClickUp, dünyanın ilk Converged AI Çalışma Alanı ile bu boşluğu dolduruyor. 50'den fazla aracı tek bir platforma entegre ettik ve kullanıcıların görevlerini, belgelerini, sohbetlerini ve gösterge panellerini anlayan Contextual AI'yı yerleştirdik, böylece işlerini yapmak için düzinelerce araç arasında geçiş yapmak zorunda kalmıyorlar.
Bu zamanlama mükemmeldi. Takımlar zaten yapay zekayı bekliyordu ve parçalanmış sistemlerden bıkmışlardı. Bu yaklaşım, bu eğilimlerden yararlanmamızı ve müşteri edinme maliyetlerini düşürmemizi sağladı.
ClickUp'ı, iş dağınıklığının kaosuna son vermek ve takımlara tek bir, birleştirilmiş yapay zeka Çalışma Alanı sunmak için geliştirdik. Yapay zeka, tam iş bağlamına sahip olduğunda devrim niteliğinde bir araçtır – birleştirme de bunu sağlar. Yazılımın geleceği birleştirilmiştir ve yapılacak olan şey bu. Biz bunu gerçekleştiren ilk şirketiz.
ClickUp'ı, iş dağınıklığının kaosuna son vermek ve takımlara tek bir, birleştirilmiş AI Çalışma Alanı sunmak için geliştirdik. AI, tam iş bağlamına sahip olduğunda devrim niteliğindedir – birleştirme bunu sağlar. Yazılımın geleceği birleştirilmiştir ve biz bunu yapan ilk şirketiz.
AI Odaklı Büyüme Stratejinizi Güçlendirecek Araçlar
Aşağıdaki araçlar, AI odaklı büyüme çerçevenizi güçlendirecektir:
1. ClickUp (Tek bir işbirliği merkezinde yapay zeka odaklı bir büyüme stratejisi uygulamak için en iyisi)
ClickUp'ın 2025 Yapay Zeka Olgunluk Durumu araştırması, ankete katılanların yalnızca %10'unun yapay zekanın bir aracı olarak işlev gördüğünü söylediğini ortaya koydu. Bu, ilk birkaç denemeden sonra birçok yapay zeka odaklı büyüme çabasının neden durduğunu gösteren büyük bir uçurumdur.
Planınız bir araçta, uygulama başka bir araçta ve güncellemeler sohbetlerde zar zor hayatta kalıyorsa, AI odaklı büyüme başarısız olur. Bu, neredeyse hiç kimsenin fark etmediği veya bahsetmediği bir araç yayılımıdır.
Pazarlama ekipleri için ClickUp, kampanya planlama, içerik üretimi, görevler ve takım iletişimi için işbirliğine dayalı bir çalışma alanı sunar. ClickUp'ın anahtar özelliklerine bir göz atalım:
Kampanya varlıklarını ve metinlerini anında oluşturun
Tüm departmanlarda hız ihtiyacınız olduğunda, bağlamdan hiçbir şey kaybetmeden ClickUp Brain + ClickUp belge + ClickUp görevlerini kullanın. İşte takımların ClickUp Brain 'i nasıl kullandığını gösteren bazı pazarlama örnekleri:
- Notlarınızdan ve görev ayrıntılarından doğrudan kampanya özetleri, reklam açıları, e-posta metinleri ve açılış sayfası taslakları hazırlayın.
- Proje güncellemelerini ve uzun yorum konularıını net durum, riskler ve sonraki eylemler olarak özetleyin.
- Çalışma Alanınızda halihazırda bulunanları kullanarak neler olup bittiğine dair doğrudan soruları yanıtlayın.
Şu tür komutları deneyin:
- "Bu kampanyanın mevcut durumunu, bloklananları ve onaylanması gerekenleri özetleyin"
- "Bu notlardan bir sayfalık lansman planı yazın; hedef kitle, mesaj, kanallar ve başarı ölçütlerini dahil edin"
- "Kaydolmuş ancak 48 saat içinde aktivasyon işlemini tamamlamamış kullanıcılar için iki kısa takip e-postası taslağı hazırlayın"
İşinizi anlayan birleşik yapay zeka
Bu birleşik AI çalışma alanı, AI'yı tüm çalışma alanına entegre eder. Görevler, Belgeler, Sohbetler, Hedefler, Gösterge Panelleri ve Otomasyonlar, tümü bağlamı paylaşır. Bu, ClickUp Brain'in size engelleri, bağımlılıkları ve gerçek işe dayalı diğer bağlamsal içgörülerini gösterdiği anlamına gelir.
Super Agents ile onayları, devirleri ve kampanya operasyonlarını otomasyon ile otomatikleştirin.
Varlıklar oluşturulduktan sonra, ClickUp Süper Ajanları gerçek takım arkadaşları gibi tüm günlük işlerinizi üstlenir. Bu kod gerektirmeyen, tetikleyici tabanlı yapay zeka ajanları, tıpkı bir insan iş arkadaşı gibi @bahsedilebilir, görevler atanabilir, DM gönderilebilir veya planlanabilir.
Sınırsız bellek, ortam farkındalığı ve Çalışma Alanınızda ve bağlı araçlarda hareket etme yeteneği ile 7/24 çalışırlar.
Hedeflerini ve kurallarını açıklayan tek bir komutla dakikalar içinde temsilcileri kurun. En önemli iş arkadaşları arasında şunlar yer alabilir:
✅ Kampanya yöneticisi temsilcisi: Bağlı araçlardan gelen performans verilerini analiz eder, içerik özetleri oluşturur, tasarımcılara/yazarlara yaratıcı görevler atar, durum alanlarını günceller, düşük performans gösteren varyantları işaretler ve ClickUp Chat'e gerçek zamanlı özetler yayınlar.
✅ İçerik gözden geçirme ajanı: Taslakları marka yönergelerine göre tarar, üslup/ses/uygunluk için düzenlemeler önerir ve yalnızca hazır olduğunda nihai onay için yönlendirir.
✅ Onay ve devretme aracısı: Bildirimleri tetikler, sonraki sahipleri atar (ör. yazardan → tasarımcıya → hukuk departmanına) ve öğeler aşamalardan geçerken zaman çizelgelerini otomatik olarak günceller.
✅ Sosyal medya planlayıcı ajanı: Onaylanan gönderileri alır, kanala göre biçimlendirir, geçmiş verilere göre en uygun gönderim zamanlarını önerir ve yayınlamak için planlanmış görevler oluşturur.
ClickUp'ın en iyi özellikleri
- Fikirlerinizi düşünme hızınızda yakalayın: ClickUp Talk to Text ile hipotezleri, deney sonuçlarını, kampanya beyin fırtınalarını veya görüşme sonrası içgörüleri ellerinizi kullanmadan sesli olarak aktarın. ClickUp anında transkripsiyon yapar (yazmaya göre 4 kat daha hızlı), ses kliplerini düzenlenebilir metinlere, görevlere, yorumlara veya belgelere dönüştürür ve ClickUp Brain'in bunları iyileştirmesine, özetlemesine veya eyleme geçirilebilir öğelere dönüştürmesine olanak tanır.
- AI ile kayıt ve transkripsiyon: ClickUp AI Notetaker'ı kullanarak Zoom, Teams veya Google Meet görüşmelerine otomatik olarak katılarak toplantıların verimliliğini artırın. Ayrıca, birden fazla dilde kayıt ve transkripsiyon yapın, akıllı özetler oluşturun, kararları çıkarın, anahtar noktaları vurgulayın ve eylem öğelerini belirleyin.
- Çalışma alanınızda ve harici klasörlerde her şeyi anında bulun: ClickUp Enterprise Search'ü kullanarak doğal dilde sorular sorun ve görevler, belgeler, yorumlar, ek dosyalar ve bağlı araçlar arasında cevapları bulun. Klasörleri veya araçları aramak yerine, takımlar işlerinde gerçekte neler olup bittiğini yansıtan bağlam farkında cevaplar alır.
- Tek bir yerden birden fazla harici yapay zeka modeline erişin: ClickUp'tan ayrılmadan önde gelen yapay zeka modelleri arasında geçiş yapın. Bu, takımların araştırma, yazma, analiz veya akıl yürütme için doğru modeli kullanırken tüm çıktıları aynı ClickUp Çalışma Alanı bağlamında tutmalarını sağlar.
- Mevcut teknoloji altyapınızla sorunsuz bir şekilde entegre edin: ClickUp Entegrasyonları, pazarlama, satış, ürün ve mühendislik alanlarındaki araçlarla bağlantı kurar. Ş Akışları, harici sistemlerden gelen verilerle senkronizasyonunu sürdürür ve AI kararlarının ve otomasyonların her zaman en güncel bilgileri yansıtmasını sağlar.
ClickUp sınırlamaları
- Geniş özellik yelpazesi nedeniyle ilk kez kullanan kullanıcılar için zorlayıcı olabilir.
ClickUp fiyatlandırması
ClickUp puanları ve yorumları
- G2: 4,7/5 (10.800'den fazla yorum)
- Capterra: 4,6/5 (4.000'den fazla yorum)
Gerçek hayattaki kullanıcılar ne diyor?
Bir G2 yorumcusu şöyle diyor:
ClickUp'ı inanılmaz derecede değerli buluyorum, çünkü tüm fonksiyonları tek bir platformda birleştirerek tüm işlerin ve iletişimin tek bir yerde toplanmasını sağlıyor ve bana %100 bağlam sunuyor. Bu entegrasyon, proje yönetimini benim için basitleştirerek verimliliği ve netliği artırıyor. Özellikle ClickUp Brain özelliğini seviyorum, çünkü komutlarımı yerine getiren ve benim adıma görevleri etkili bir şekilde gerçekleştiren bir AI ajanı olarak işlev görüyor. Bu otomasyon özelliği, iş akışımı kolaylaştırdığı ve manuel çabayı azalttığı için çok yararlı. Ayrıca, ClickUp'ın ilk kurulumu çok kolaydı, bu da diğer araçlardan sorunsuz bir geçiş sağladı. ClickUp'ın Slack, OpenAI ve GitHub gibi kullandığım diğer araçlarla entegrasyonları olması ve uyumlu bir çalışma ortamı yaratması da hoşuma gidiyor. Genel olarak, bu nedenlerden dolayı ClickUp'ı başkalarına da şiddetle tavsiye ederim.
ClickUp'ı inanılmaz derecede değerli buluyorum, çünkü tüm fonksiyonları tek bir platformda birleştirerek tüm işlerin ve iletişimin tek bir yerde toplanmasını sağlıyor ve bana %100 bağlam sunuyor. Bu entegrasyon, proje yönetimini benim için basitleştirerek verimliliği ve netliği artırıyor. Özellikle ClickUp Brain özelliğini seviyorum, çünkü komutlarımı yerine getiren ve benim adıma görevleri etkili bir şekilde gerçekleştiren bir AI ajanı olarak işlev görüyor. Bu otomasyon özelliği, ş Akışımı kolaylaştırdığı ve manuel çabayı azalttığı için çok yararlı. Ayrıca, ClickUp'ın ilk kurulumu çok kolaydı, bu da diğer araçlardan sorunsuz bir geçiş sağladı. ClickUp'ın Slack, OpenAI ve GitHub gibi kullandığım diğer araçlarla entegrasyonları olması ve uyumlu bir iş ortamı yaratması da hoşuma gidiyor. Genel olarak, bu nedenlerden dolayı ClickUp'ı başkalarına da şiddetle tavsiye ederim.
📚 Daha fazla bilgi: Verimliliği Korumak İçin En İyi AI Pazarlama Araçları
2. Clay (AI destekli potansiyel müşteri zenginleştirme ve hiper kişiselleştirilmiş dışa dönük iletişim için en iyisi)
Clay, satış/pazarlama takımlarının potansiyel müşterileri bulmasına, iletişim/şirket verilerini zenginleştirmesine ve kişiselleştirilmiş iletişim kurmasına yardımcı olan bir GTM ş Akışı aracıdır.
AI ajanları (özellikle Claygent), Clay tablolarınızda yaşayan isteğe bağlı araştırmacılar gibidir. Claygent'e bir alan adı/şirket liste ve bir soru verin, o da web sitelerini ziyaret edip ilgilendiğiniz veri noktalarını çıkararak bunları filtreleyebileceğiniz, puanlayabileceğiniz ve otomasyon yapabileceğiniz alanlar olarak geri döndürsün (ör. "ücretsiz deneme sunuyor mu?", "SOC 2 uyumlu mu?", "vaka çalışmaları var mı?" vb. ).
Clay'in en iyi özellikleri
- Sculptor ile basit bir dilde GTM ş akışları oluşturun, komutları tekrarlanabilir otomasyonlara dönüştürün.
- AI formül oluşturucu, Salesforce paketi, güvenlik ve yerleşik ChatGPT erişimi gibi eklentilerle Clay'i genişletin.
- 150'den fazla sağlayıcıya merkezi erişim sayesinde tedarikçileri bir araya getirebilir ve kaynakları kolayca karıştırabilirsiniz.
Kil sınırlamaları
- Platform, çok sayıda büyük ve küçük yerel şirketi içeren listeleri güvenilir bir şekilde oluşturmakta zorlanıyor.
- Oluşturulan bazı e-posta adresleri yanlış veya tutarlı şekilde çalışmıyor
Clay fiyatlandırma
- Ücretsiz
- Başlangıç: Aylık 149 $
- Explorer: Aylık 349 $
- Pro: Aylık 800 $
- Enterprise: Özel fiyatlandırma
Clay değerlendirmeleri ve yorumları
- G2: 4,8/5 (180'den fazla yorum)
- Capterra: Yeterli sayıda yorum yok
Gerçek hayattaki kullanıcılar ne diyor?
Bir G2 yorumcusu şöyle diyor:
Bu, kuruluşların çok fazla çaba harcamadan hedefleyecekleri doğru nüfusu belirlemelerine gerçekten yardımcı olan çok güçlü bir platformdur. AI aramalarıyla doğru kişiyi, işi veya şirketi bulmak çok kolay hale getirilmiştir. Bu platformun potansiyel müşterileri CSV biçimlerine sentezleme yeteneği, taşınabilirliğini artırır. Bu platform ayrıca kullanıcı dostu bir arayüze sahiptir.
Bu, kuruluşların çok fazla çaba harcamadan hedefleyecekleri doğru nüfusu belirlemelerine gerçekten yardımcı olan çok güçlü bir platformdur. AI aramalarıyla doğru kişiyi, işi veya şirketi bulmak çok kolay hale getirilmiştir. Bu platformun potansiyel müşterileri CSV biçimlerine sentezleme yeteneği, taşınabilirliğini artırır. Bu platform ayrıca kullanıcı dostu bir arayüze sahiptir.
📚 Daha fazla bilgi: Pazarlamacılar için En İyi Büyüme Hacking Araçları
3. Cursor (AI ile hızlandırılmış kod düzenleme ve hızlı büyüme denemeleri için en iyisi)
Cursor, VS Code üzerine inşa edilmiş, doğal dili üretime hazır koda dönüştüren, büyüme takımları ve ürün yöneticilerinin deneyler, açılış sayfaları, onboarding akışları ve uygulama içi özellikler sunmasını sağlayan, yapay zeka öncelikli bir kod düzenleyicisidir.
Composer arayüzü ve özel kodlama modeli, ajans ş akışlarını mümkün kılar. Basitçe söylemek gerekirse, özellikleri sade bir İngilizceyle tanımlayın ve Cursor, çoklu dosya kodu oluşturur, farklılıkları önizler, testler çalıştırır ve tüm kod tabanınızdan tam bağlamla değişiklikleri uygular.
Cursor'un en iyi özellikleri
- Özel modelle sekme otomatik tamamlama, hızlı, bağlamı algılayan çok satırlı öneriler ve niyeti koruyan akıllı yeniden yazımlar sunar.
- Codebase Chat ve Instant Grep ile tüm repounuzu sorgulayın, tanımları bulun ve hedefli yeniden yapılandırmalar veya hata düzeltmeleri oluşturun.
- Tasarım ve geliştirme arasında köprü kurmak için sürükle ve bırak düzen değişiklikleri, öğe denetimi ve yapay zeka destekli kod güncellemeleri için tarayıcı kenar çubuğunda görsel web düzenleyici
İmleç sınırlamaları
- AI önerileri, son derece karmaşık veya özel kodlar için hedeften sapabilir ve ek inceleme gerektirebilir.
- Model yanıtları tutarsız, bazen doğru, bazen de beklenmedik şekilde sapma gösterebilir.
Cursor fiyatlandırması
- Hobi: Ücretsiz
- Pro: Aylık 20 $
- Pro+: Aylık 60 $
- Ultra: Aylık 200 $
- Enterprise: Özel fiyatlandırma
Cursor puanları ve yorumları
- G2: 4,7/5 (20 yorum)
- Capterra: Yeterli sayıda yorum yok
Gerçek hayattaki kullanıcılar ne diyor?
Bir G2 yorumcusu şöyle diyor:
Cursor'un yapay zekayı geliştirme ş akışına sorunsuz bir şekilde entegre etmesini çok seviyorum. Satır içi kod önerileri inanılmaz derecede doğru ve düzenleyicide doğrudan soru sorma özelliği bana çok zaman kazandırıyor. Sanki projemin içeriğini anlayan uzman bir geliştiriciyle birlikte programlama yapıyormuşum gibi hissediyorum.
Cursor'un yapay zekayı geliştirme ş akışına sorunsuz bir şekilde entegre etmesini çok seviyorum. Satır içi kod önerileri inanılmaz derecede doğru ve düzenleyicide doğrudan soru sorma özelliği bana çok zaman kazandırıyor. Projenin içeriğini anlayan uzman bir geliştiriciyle birlikte programlama yapıyormuşum gibi hissediyorum.
📚 Daha fazla bilgi: Pazarlamacılar için En İyi Büyüme Hackleme Araçları
AI Odaklı Büyüme için Kullanılacak Şablonlar
Savaşta test edilmiş bu şablonlar, AI odaklı büyümede size avantaj sağlar:
1. ClickUp Stratejik Pazarlama Planı Şablonu
ClickUp Stratejik Pazarlama Planı Şablonu, pazarlama işlerini tek bir yerden planlamanıza, yürütmenize ve izlemenize yardımcı olur, böylece takımınız hedefler, zaman çizelgeleri ve bütçe konusunda uyumlu çalışabilir.
Özelleştirilebilir durumlar, Özel Alanlar ve görünümler sayesinde bu şablonu kampanyalarınıza göre uyarlayabilir ve günlük görevleri ölçülebilir OKR'lere bağlamak için kullanabilirsiniz. Bu pazarlama planı şablonu, size aşağıdaki konularda yardımcı olarak yapay zeka odaklı büyüme girişimleri yürütmenizi sağlar:
- Pazarlama hedeflerini ve anahtar sonuçları tanımlayın, ardından her görevin doğrudan doğru OKR'ye bağlanmasını sağlayın.
- Kampanya görevlerini sahipleri, son teslim tarihleri ve durum dönüm noktaları ile planlayın ve önceliklendirin.
- OKR'ye göre Planlanan Görevler ve duruma göre İlerleme Pano gibi ClickUp Görünümlerini kullanarak ilerlemeyi görsel olarak takip edin.
- İlerleme göstergeleriyle (Yolunda, Risk Altında, Başarılı, Başarısız) pazarlama KPI'larını çeyrek bazında izleyin.
- Planlanan bütçe ile girişimler genelinde gerçekleşen harcamaları izleyerek kanallar bazında bütçeleri yönetin.
2. ClickUp Pazarlama Kampanyası Yönetimi Şablonu
ClickUp Pazarlama Kampanyası Yönetimi Şablonu, işleri Kampanya Aşamasına göre düzenler ve takım sahipliği, kanal planlaması, teslim edilebilir tür, son teslim tarihi ve bütçe izleme için bir yapı ekler. Yaratıcı içerikler sunmak, hızlı lansman yapmak ve sonuçları incelemek için tekrarlanabilir sistemlere ihtiyaç duyan AI odaklı büyüme takımları için özellikle yararlıdır.
Bu şablon size şu konularda da yardımcı olur:
- Planlama, Üretim, Lansman, Değerlendirme ve Müşteri Tutma aşamalarındaki işleri tek bir ş Akışında düzenleyin.
- Sosyal medya, e-posta pazarlaması ve iç girişimler gibi teslim edilebilirler bazında pazarlama kanallarını izleyin.
- Gösterilebilir Tür alanı ile gösterilebilirleri standartlaştırın, böylece görevler kampanyalar arasında tutarlı kalır.
- Kampanya görevleri ve uygulama ayrıntılarının yanı sıra ayrılan bütçeyi de kaydederek harcamalarınızı uyumlu tutun.
3. ClickUp OKR Şablonu
ClickUp OKR Şablonu, üç aylık planlamada size rehberlik eden ve ardından hedefleri tüm yıl boyunca takip edilebilir işlere dönüştüren bir OKR klasör sistemi olarak oluşturulmuştur.
Bu şablonu öne çıkaran özellik, klasörün içinde yerleşik olarak bulunan ritimdir. Önceki çeyreğin gözden geçirilmesini ve sonraki çeyreğin kurulumunu isteyen özel bir Planlama ve Uyum belgesiyle başlarsınız, ardından Çeyrek, OKR öğe türü, Birincil Takım ve Girişim olarak düzenlenmiş görünümler aracılığıyla uygulamayı yönetirsiniz. Bu OKR şablonu size şu konularda yardımcı olur:
- Kılavuzlu bölümler içeren Planlama ve Uyum belgesini kullanarak tekrarlanabilir üç aylık sıfırlama işlemi gerçekleştirin.
- OKR Öğe Türü alanını kullanarak Hedefleri Anahtar Sonuçlardan ayırın ve raporlamayı düzenli tutun.
- Çeyrekler halinde gruplandırılmış bir zaman çizelgesinde yıl boyunca OKR'leri haritalandırarak çakışmaları ve kaynak sıkıntısını tespit edin.
- İlerleme Panosunda durumu ve çeyreği birlikte takip edin, böylece hedeflerden sapmalar daha hızlı ortaya çıksın.
- Birincil Takım alanı ile sorumlulukları atayın ve işleri daha üst düzey girişimlerle bağlantı kurun.
4. ClickUp Büyüme Deneyleri Beyaz Tahta Şablonu
ClickUp Beyaz Tahtaları üzerinde oluşturulan ClickUp Growth Experiments Şablonu, takımınıza ilk fikirden test sonrası öğrenimlere kadar deneyleri haritalandırmak için görsel bir alan sağlar.
Bu kılavuz, Fikir Üretme, Planlama, Uygulama, Test Etme ve Analiz için beş aşamalı bir Beyaz Tahta ş Akışı kullanır. Bu sayede gerçek zamanlı olarak işbirliği yapabilir, yapışkan notları gruplandırabilir ve en iyi fikirleri uygulanabilir görevlere dönüştürebilirsiniz. Bu şablon size şu konularda yardımcı olur:
- Net bir aşama tabanlı deney süreci kullanarak doğrudan ClickUp Beyaz Tahtasında büyüme beyin fırtınası yapın.
- Yapışkan notları şeritlere göre düzenleyin, böylece her deneyin bir sonraki adımı ve sahibi açıkça belli olsun.
- Notları ClickUp Görevlerine dönüştürün ve "Açık" ve "Tamamlandı" gibi ClickUp Özel Durumları ile ilerlemeyi takip edin.
- Deneyleri kategorize etmek ve raporlama ve karşılaştırmalar için anahtar özellikleri yakalamak üzere Özel Alanlar ekleyin.
- Büyüme Deneyleri Pano ve Başlangıç Kılavuzu gibi yerleşik görünümleri kullanarak hızlı bir şekilde uygulamaya başlayın.
- Etiketleme, iç içe alt görevler, birden fazla atanan kişi ve iş akışları genelinde öncelik etiketleri ile teslimatı iyileştirin.
Sık Karşılaşılan Tuzaklar ve Bunları Önleme Yöntemleri
Ne yapmanız gerektiğini bilmek, işin sadece yarısıdır. Çünkü ne yapmamanız gerektiğini bilmek de aynı derecede önemlidir:
❌ Başarı ölçütleri olmadan deneyler yapmak: "Müşteri deneyimini iyileştirmek" gibi belirsiz hedeflerle yapay zeka girişimleri başlatmak, etkiyi ölçmeyi veya etkili bir şekilde yinelemeyi imkansız hale getirir.
✅ Çözüm: Herhangi bir AI çözümünü uygulamaya koymadan önce belirli, ölçülebilir KPI'lar tanımlayın. Öneri motoru için tıklama oranı, dönüşüm oranı ve ortalama sipariş değerini izlemeyin.
Temel ölçümleri ve hedef iyileştirmeleri belirleyin (örneğin, "dönüşümü %15 artırın"). Metrikleri haftalık olarak inceleyin ve 2-4 hafta içinde ilerleme görmüyorsanız, yön değiştirmeye hazır olun.
❌ Uzun vadeli değeri feda ederek kısa vadeli metrikler için optimizasyon: Yalnızca anlık dönüşümler üzerine eğitilmiş yapay zeka modelleri, agresif indirimler önerebilir veya dönüşüm oranı yüksek ancak müşteri ömür boyu değerine zarar veren düşük kaliteli ürünleri öne çıkarabilir.
✅ Düzeltme: 90 günlük müşteri tutma oranı, tekrar satın alma oranı ve müşteri memnuniyeti puanları gibi ağırlık ölçütlerini anlık dönüşümle birlikte değerlendirin. Öneri motorları için, geçmişte iade veya olumsuz yorumlara yol açan önerileri cezalandırın. İşletmeniz için doğru dengeyi bulmak üzere farklı zaman dilimlerini test edin.
❌ Yeni ürünler veya müşteriler için soğuk başlangıç sorununu göz ardı etmek: Geçmiş verilerle eğitilmiş yapay zeka sistemleri, satın alma geçmişi olmayan yeni ürünler veya davranış verileri olmayan yeni müşterilerle karşılaştıklarında düşük performans gösterir.
✅ Çözüm: AI tahminlerini kural tabanlı yedekleme sistemleriyle birleştiren, uzun vadeli büyüme için hibrit sistemler oluşturun. Yeni ürünler için, benzer öğeleri bulmak üzere içerik tabanlı özellikleri (kategori, fiyat, özellikler) kullanın. Yeni müşteriler için, demografik verileri veya benzer grupların toplu davranışlarını kullanın.
❌ İnsan-AI geçişini göz ardı etmek: Pazara giriş stratejisi için tamamen otomasyonlu AI sistemleri, sınır durumları, karmaşık müşteri ihtiyaçları veya yargı ve empati gerektiren durumları ele alamaz.
✅ Çözüm: AI'dan insan desteğine kadar net bir eskalasyon yolu tasarlayın. Sınırda kalan kararlar için insan incelemesini tetikleyen güven puanları uygulayın. Takımınıza AI önerilerini ne zaman ve nasıl geçersiz kılabileceklerini öğretin. Müşteriye yönelik AI için, gerektiğinde bir insana ulaşmak için her zaman kolay bir yol sağlayın.
Takımınızın Gerçekten Kullandığı ClickUp ile AI Odaklı Bir Büyüme Stratejisi Oluşturun
AI odaklı büyüme, takımlar AI'yı bir araçlar koleksiyonu olarak görmekten vazgeçip onu paylaşım temelinde bir işletim sistemi olarak görmeye başladığında işe yarar. Başarılı takımlar, fikirlerin nasıl üretileceği, deneylerin nasıl yürütüleceği ve öğrenilenlerin nasıl kaydedilip yeniden kullanılacağı konusunda uyum içindedir.
Bunun için kılavuzları, komutları ve deneyleri belgelemek için tek bir yer, hunide neyin etkili olduğunu anlamak için tek bir görünüm ve takımların sadece daha fazla iş yapmakla kalmayıp daha hızlı öğrenmeye odaklanabilmeleri için yoğun iş yükünü azaltan sistemler gerekir.
Tüm bunlar tek bir Çalışma Alanı’nda yer aldığında, yapay zeka kaotik olmaktan çıkıp tekrarlanabilir, ölçülebilir ve ölçeklenebilir hale gelir. Yapay zeka ile deneme yapmakla, onu kullanarak büyümeyi gerçekten artırmak arasındaki fark budur.
AI odaklı büyüme stratejinizi bugün ClickUp'ta oluşturun. ✅
SSS
Geleneksel büyüme hackleme, hızlı A/B testleri, açılış sayfası düzenlemeleri ve geniş kapsamlı kampanyalar gibi hızlı, manuel işlere dayanır. AI odaklı büyüme ise veri ve akıllı otomasyonu kullanarak yapı, hedef kitle ve etkileşim zamanlamasını belirler. Bu, ürün odaklı büyümeyle birlikte özellikle iyi sonuç verir, çünkü ürünün kendisi ana kaldıraç haline gelir.
Her ölçekteki iş başlayabilir! Birçok startup ve küçük takım, rekabet avantajı elde etmek için bu stratejiyi erken aşamada benimser, ancak bu strateji en çok orta aşama ve kurumsal düzeyde (ör. Seri A+ veya 10 milyon doların üzerinde yıllık tekrarlayan gelir) parlar. Bu aşamalarda, kişiselleştirme, tahmini müşteri kaybı modelleri veya dinamik fiyatlandırmanın birikimli etkilerini görebilmek için yeterli sayıda kullanıcı, veri ve operasyonunuz vardır. Bununla birlikte, daha küçük takımlar kod gerektirmeyen araçlardan ve hızlı kazançlardan yararlanırken, daha büyük kuruluşlar gerçek bir dönüşüm için bu araçları tüm fonksiyonlara yaygınlaştırır.
Düşündüğünüzden daha az. Birçok hızlı sonuç veren yapay zeka aracı, yüzlerce ila binlerce müşteri etkileşimi, kullanım günlüğü veya zenginleştirilmiş potansiyel müşteri ile çalışır. Startup'lar genellikle iç verilerle (ör. ürün etkinlikleri, destek biletleri) veya kamuya açık/sentetik kaynaklarla başlar, ardından hacim büyüdükçe ince ayar yapar. Modern kodsuz platformlar ve transfer öğrenimi, düşük veri senaryolarını uygulanabilir hale getirir. Sonuç olarak, nicelikten çok niteliğe odaklanın.
Bazıları şunlardır: Kişiselleştirilmiş içerik ve metin oluşturma (ör. reklam varyantları, e-postalar, sosyal medya gönderileri) Yüksek değerli kullanıcıları önceliklendirmek için tahmini müşteri kaybı veya LTV puanlaması Hiper kişiselleştirilmiş dışa dönük zenginleştirme ve sıralama Onboarding veya müşteri tutma akışları için A/B testi istemleri/modelleri Daha hızlı kampanya yinelemesi için yaratıcı yeniden kullanım ve fikir beyin fırtınası
Temel veya kontrol grubu ile karşılaştırarak bir dizi somut metrik (ör. artan gelir, dönüşüm oranı artışı, müşteri kaybı azalması, manuel işlerde kazanılan zaman) ve yumuşak sinyaller (ör. benimseme oranları, verimlilik öz raporları) izlemeyin. Basit ROI'yi (kazançlar – maliyetler) / maliyetler olarak hesaplayın; araç/abonelik ücretleri, hızlı mühendislik süresi ve fırsat maliyetini dahil edin. Katılım veya verimlilik gibi öncü göstergelerle başlayın, ardından ARR etkisi veya CAC azalması gibi iş sonuçlarıyla ilişkilendirerek tam bir resim elde edin.
Evet, kesinlikle. Özel modeller oluşturmadan önce basit kurallar ve hafif araçlarla başlayın. Ürünü donatmaya, küçük testler yapmaya ve kullanıcıların hissedebileceği değişiklikler yapmaya odaklanın. Ürün odaklı bir büyüme stratejisi ve birkaç yapay zeka yardımcısı, uzun vadede çok faydalı olabilir. Zamanla, veriler geliştikçe daha fazla otomasyon ve daha akıllı hedefleme ekleyebilirsiniz.