Yapay Zeka Destekli Pazarlama
Yapay zeka destekli pazarlama, makine öğrenmesi, doğal dil işleme ve kestirimci analiz gibi yapay zeka teknolojilerini kullanarak görevleri otomatikleştirir, mü...
7 dakika okuma
AI
Marketing
+7
2023 ile şimdi arasında bir yerde, yapay zeka anlamsız bir hype olmaktan çıktı ve tüm pazarlama profesyonelleri için gerçekten kullanılabilir bir teknoloji haline geldi. O zamandan beri, en iyi işi yapan ekipler en büyük olmak zorunda değildir, ancak iş akışlarının hangi bölümlerini yapay zekanın üstlenebileceğini anlamış olanlar olmak zorundadır.
Bu rehber, pazarlama ekibinizin aynısını yapmasına yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Pazarlamada yapay zekanın aslında ne anlama geldiğini kapsar. İçerik, otomasyon, müşteri adayı oluşturma ve reklamcılık arasında gerçek kullanım örneklerinin nasıl çalıştığını, hangi araçların değer olduğunu, yapışkan bir yapay zeka pazarlama stratejisi nasıl oluşturulacağını ve teknolojinin nereye gittiğini göreceksiniz. Pazarlama müdürü veya bu alanı anlamak ve harekete geçmek isteyen ekip lideri iseniz, bu sizin için yazılmıştır.
Pazarlamada Yapay Zeka Nedir?
Pazarlamada yapay zeka, pazarlama hunisinin tamamında kararları otomatikleştirmek, deneyimleri kişiselleştirmek ve performansı iyileştirmek için makine öğrenmesi, doğal dil işleme ve tahmine dayalı algoritmaların kullanılmasıdır.
Bu tanım faydalı ancak biraz soyuttur. Uygulamada, bir pazarlama ekibinin manuel olarak bir listeyi segmentlemesi, beş e-posta varyasyonu yazması, bunları iki hafta boyunca test etmesi ve sonuçları raporlaması yerine, yapay zeka destekli bir iş akışı bunu çoğunlukla otomatik olarak yapar. Bunu daha hızlı, herhangi bir insan ekibin makul bir şekilde yönetebileceğinden daha fazla değişkenle yapacaktır.
Yapay Zeka Otomasyonu ile Geleneksel Pazarlama Otomasyonu Arasındaki Fark
Diğer önemli bir ayrım, geleneksel pazarlama otomasyonu ile yapay zeka destekli pazarlama otomasyonu arasındadır. Her ikisi de pazarlama görevlerini otomatikleştirir, ancak geleneksel otomasyon sadece yazdığınız kuralları takip eder. Örneğin, “bir kullanıcı fiyatlandırma sayfasını ziyaret ederse, 24 saat sonra X e-postasını gönder.” Öte yandan, yapay zeka hangi kullanıcıların dönüştürme olasılığının en yüksek olduğunu öğrenebilir, her segment için kişiselleştirilmiş içerik oluşturabilir, bunları uygun zamanlarda gönderebilir ve desenler değiştikçe stratejiyi ayarlayabilir.
Pratik açıdan, otomatik pazarlama ve yapay zeka destekli kampanyalar arasındaki örtüşme artık büyüktür. Çoğu modern pazarlama otomasyonu platformunun en azından tahmine dayalı puanlama, akıllı gönderme süreleri ve dinamik içerik için yapay zeka entegre edilmiştir.
Pazarlamada Yapay Zeka Nasıl Kullanılır? Temel Kullanım Durumları
Aşağıdaki kullanım durumları, dijital pazarlamada yapay zekanın pratik etkisinin şu anda en görünür olduğu yerlerdir. Her biri, yapay zekanın tekrarlayan, veri açısından yoğun katmanı ele aldığı bir alanı temsil eder.
İçerik Oluşturma ve Yapay Zeka Metin Yazarlığı
Yapay zeka metin yazarlığı araçları artık blog yazıları , e-posta başlık satırları , ürün açıklamaları , sosyal medya yazıları ve reklam metni hiçbir insan ekibin eşleştiremeyeceği hızda taslak oluşturabilir. Kalite farkı zaman içinde önemli ölçüde daralmıştır. Katı bir brief, akıllı isteme ve doğru model seçimi ile çıktı genellikle sadece hafif düzenlemeler gerektirir.
İpucu: Sonnet 3.7’den beri, Claude, ton, dil uyumu, doğal deyim kullanımı ve yapay zekanın diğer klasik mücadele alanlarında tutarlı bir şekilde ChatGPT ve diğer popüler LLM’leri geride bırakmıştır. Üstelik, Sonnet 4.6 birçok iyi yazarın rapor ettiği insan çıktı kalitesini geride bırakmaya başladı.
Yine de, gerçek değer yazarları değiştirmek değil, sıkıcı kısımları ölçekte kaldırmak ve kararları daha hızlı almaktır. Daha önce ayda dört blog yazısı yayınlayan bir içerik ekibi, yapay zeka kullanarak ilk taslakları oluşturabilir ve sekiz yazı yayınlayabilir, zamanlarını mekanik üretim işi yerine düzenleme, konumlandırma ve strateji üzerine harcayabilir.
FlowHunt gibi araçlar, araştırma yapan, taslak oluşturan ve sırayla taslak oluşturan uzun biçimli makale iş akışlarından isteğe bağlı oluşturulan kısa dönüşüme odaklanmış metne kadar tüm alanı kapsar.
Pazarlama Otomasyonu ve Kampanya Yönetimi
Yapay zeka destekli pazarlama otomasyonu , zamanlanmış gönderiler ve temel segmentasyondan çok daha ötesine gider. Modern platformlar gönderme sürelerini kampanya başına değil, alıcı başına ayrı ayrı optimize edebilir, davranış değiştikçe hedef kitleyi dinamik olarak yeniden segmentleyebilir, kural tabanlı tetikleyiciler yerine tahmine dayalı sinyallere dayalı kişiselleştirilmiş iş akışlarını tetikleyebilir ve düşük performans gösteren segmentleri ortaya çıkarabilir.
Pazarlama otomasyonu faydaları ölçülebilirdir; daha iyi gönderme zamanı mantığından daha yüksek açılma oranları, dinamik içerik kişiselleştirmesinden daha yüksek tıklama oranları ve kampanyaları iyi çalıştırmaya harcanan daha az zaman. Otomasyon sahip olduğu veri ne kadar çok olursa o kadar iyi çalışır; bu, yıllar boyunca temiz CRM verisi toplayan ekiplerin en büyük kazançları görme eğiliminde olduğu anlamına gelir.
Pratik bir başlangıç noktası, mevcut otomasyon kurulumunuzu gözden geçirmek ve sabit kuralların tahmine dayalı bir modelin daha iyi yapabileceği işi nerede yaptığını belirlemektir. Bu genellikle müşteri adayı puanlaması ve gönderme zamanı optimizasyonudur. Farklı endüstrilerdeki ekiplerin bunu nasıl yapılandırdığına ilişkin somut örnekler için, pazarlama otomasyonu örneklerinin özet incelemesine bakın.
Yapay Zeka Müşteri Adayı Oluşturma
Tahmine dayalı müşteri adayı puanlaması, yapay zekanın müşteri adayı oluşturmanın ekonomisini en doğrudan değiştirdiği yerdir. Geleneksel müşteri adayı puanlaması, niyetle ilişkili olduğu hakkındaki varsayımlara dayalı olarak eylemlere puan değerleri atar. Yapay zeka destekli müşteri adayı puanlaması verilerinizden öğrenir, davranıştaki hangi desenlerin sizin belirli işletmeniz için dönüştürmeyi tahmin ettiğini tanımlar.
Sonuç, satış ekiplerinin aynı müşteri adayı hacmini takip etmekten vazgeçip, daha küçük, daha yüksek olasılıklı bir sete odaklanmasıdır. Yapay zeka sohbet robotları müşteri adaylarını gerçek zamanlı olarak niteleyerek, yüksek değerli beklentileri satışa yönlendirerek ve geri kalanını otomatik diziler aracılığıyla besleyerek başka bir katman ekler.
Niyet veri platformları bunu daha da genişleterek, kategorinizde aktif olarak çözüm araştıran beklentileri tanımlar — sadece kağıt üzerinde ICP’nize uyan insanlar değil, şu anda pazarda olduklarını gösteren davranışsal sinyaller gösteren insanlar.
İpucu: Bu alandaki araçlar hakkında daha derinlemesine bir inceleme için, yapay zeka müşteri adayı oluşturma araçlarına ve müşteri adayı oluşturmayı otomatikleştirme hakkındaki kılavuzlarımıza bakın.
Yapay Zeka Reklamcılığı ve Ücretli Medya
Google Ads’teki akıllı teklif ve Meta’nın advantage+ kampanyaları, uygulamada yapay zeka reklamcılığının en yaygın kullanılan örnekleridir. Platformlar, dönüşüm olasılığına dayalı olarak teklifleri gerçek zamanlı olarak ayarlamak için makine öğrenmesini kullanır. Cihaz, zaman, hedef kitle davranışı ve geçmiş performans etrafında hiçbir insan teklif stratejisinin aynı hızda işleyebileceği sinyalleri çekerler.
Teklif vermenin ötesinde, yapay zeka artık yaratıcı testi ölçekte ele alır. Bir veya iki reklam varyasyonu çalıştırmak yerine, düzinelerce başlık, resim ve metin kombinasyonu oluşturabilir ve algoritmanın her hedef kitle segmenti için hangi kombinasyonların en iyi performans gösterdiğini belirlemesine izin verebilirsiniz. Bu, yaratıcı yineleme döngüsünün artık haftalar yerine günler içinde çalıştığı anlamına gelir.
SEO ve GEO: Yapay Zeka Arama Çağında Organik Görünürlük
Yapay zeka SEO araçları, rakip sayfalarla karşılaştırılarak içerik boşluklarını tanımlar, mevcut içeriğinizde kapsanmayan anahtar kelime kümelerini ortaya çıkarır, sayfada iyileştirme değişiklikleri önerir ve arama talebinde hangi fırsatların büyüdüğünü veya azaldığını izler.
Ancak geleneksel SEO artık resmin sadece yarısıdır. Generative Engine Optimization (GEO), Google’ın AI Overviews, Perplexity veya ChatGPT aramasındaki yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda görünmesi için içeriği optimize etme uygulamasıdır. Bir kullanıcı yapay zeka asistanına hangi pazarlama otomasyonu platformunu kullanması gerektiğini veya uygulamada yapay zeka müşteri adayı oluşturmanın neye benzediğini sorduğunda, alıntı yaptığı ve özetlediği kaynaklar, klasik SEO sıralama faktörleriyle temiz bir şekilde eşlenmeyecek sinyallerle belirlenir.
Pazarlama ekipleri için bu, içerik stratejisi konuşmasının genişlediği anlamına gelir. Artık sadece iyi arama hacmine sahip anahtar kelimeleri hedeflemek yeterli değildir. Soru ayrıca şudur: Bir yapay zeka asistanı kategorimizde bir soruyu yanıtlarken bu sayfayı alıntı yapabilir mi? Organik büyümeye yapay zeka uygulamanın pratik bir dökümü için, yapay zeka ile SEO başarısı sağlama hakkındaki kılavuzumuza bakın.
Ölçekte Kişiselleştirme
Kişiselleştirme, bir e-posta başlık satırına ad koymak anlamına geliyordu. Yapay zeka destekli kişiselleştirme, her kullanıcının davranışsal verilerine, satın alma geçmişine ve tahmin edilen sonraki eylemine dayalı olarak farklı ürün önerileri, farklı açılış sayfası içeriği, farklı e-posta mesajlaşması sunmak anlamına gelir.
İlgili mesajlaşma alan müşteriler daha yüksek oranlarda dönüştürür, daha yüksek ortalama sipariş değerleri oluştururlar ve daha düşük oranlarda kaybolurlar. Mailchimp’in segmentli kampanyalar hakkındaki araştırması , segmentlenmemiş gönderimlere kıyasla %14,3 daha yüksek açılma oranları ve %100’den fazla daha yüksek tıklama oranları bulmuştur ve bu, yapay zeka kişiselleştirmesi uygulanmadan önce.
Yapay zeka katmanı, yüzlerce bin kişiye ait bir veritabanında bu tür kişiselleştirmeyi orantılı olarak daha büyük bir pazarlama ekibi olmadan çalıştırmayı mümkün kılar.
İşinizi büyütmeye hazır mısınız?
Bugün ücretsiz denemenizi başlatın ve günler içinde sonuçları görün.
Bilmenin Değer Olduğu Yapay Zeka Pazarlama Araçları
Yapay zeka pazarlama araçları manzarası hızla genişlemiştir ve kategoriler yerine bireysel ürünler açısından düşünmek değerlidir.
Tam yapay zeka iş akışı otomasyon platformları — FlowHunt gibi araçlar, ekiplerin herhangi bir kullanım durumu için kod yazmadan uçtan uca yapay zeka iş akışları oluşturmasına olanak tanır. Bunlar, birden fazla aracı bağlamanız ve aralarında el değiştirmeleri otomatikleştirmeniz gerektiğinde en faydalıdır. Aracı tabanlı seçeneklerin daha geniş bir incelemesi için, en iyi yapay zeka pazarlama aracıları hakkındaki özet incelemesine bakın.
İçerik ve metin araçları — Jasper, Writesonic ve Claude tabanlı yazma iş akışları gibi platformlar ölçekte taslak hazırlamayı ele alır. Ayrım, genel amaçlı yazma araçları ile reklam metni, açılış sayfaları veya ürün açıklamaları gibi belirli pazarlama biçimleri için ayarlanmış araçlar arasındadır. FlowHunt bu kategoride de yer alır; oluşturulan metnin manuel el değişimi olmadan doğrudan bir yayıncılık kuyruğuna veya CRM’ye akması avantajı eklenmiştir.
Pazarlama otomasyon platformları — HubSpot, Salesforce Marketing Cloud, Marketo ve ActiveCampaign’ın tümü müşteri adayı puanlaması, gönderme zamanı optimizasyonu ve hedef kitle segmentasyonu için yapay zeka yeteneklerine sahiptir. Bu platformlardaki yerli yapay zeka genellikle en kolay başlangıç noktasıdır çünkü zaten sahip olduğunuz verilerle çalışır. Platform değerlendirmesine devam ediyorsanız, en iyi pazarlama otomasyon yazılımının tam karşılaştırmasına bakın.
Yapay zeka SEO araçları — Ahrefs, Semrush ve Surfer, içerik brifler, boşluk analizi ve optimizasyon önerileri için yapay zeka katmanları eklemiştir. Clearscope gibi bağımsız araçlar, özel olarak sayfada içerik puanlamaya odaklanır. Bunlar, düşük KD ve pratik fayda açısından tatlı bir noktada yer alırlar.
Yapay zeka reklam optimizasyon araçları — Google’ın Performance Max, Meta Advantage+ ve Smartly.io gibi üçüncü taraf platformlar, kampanya katmanında teklif verme ve yaratıcı optimizasyonu ele alır. Buradaki manuel iş, temiz dönüşüm izleme kurulumu ve hedefleri açıkça tanımlamaktır — yapay zeka geri kalanını yapar.
Analitik ve kişiselleştirme araçları — Amplitude, Mixpanel ve Segment, kişiselleştirmeyi mümkün kılan davranışsal veri katmanını sağlar. Dynamic Yield ve Optimizely, site üzerinde kişiselleştirme yürütümünü ele alır. Bunlar, ölçeklendiğinizde ve e-postanın ötesine website ve ürün kişiselleştirmesine gitmeniz gerektiğinde daha önemli hale gelir.
Doğru yığın, hedeflerinize bağlıdır. 5 kişilik pazarlama ekibi ile 50 kişilik ekibin çok farklı entegrasyon gereksinimleri vardır. Her şeyi iyi yapan tek bir platform yoktur. En etkili uygulamalar, güçlü bir otomasyon omurgasını — CRM’ye özgü bir platform veya FlowHunt gibi adanmış bir iş akışı aracı — içerik ve analitik için uzman yapay zeka araçlarıyla birleştirme eğilimindedir.
Yapay Zeka Pazarlama Stratejisi: Aslında Nasıl Başlanır
Çoğu yapay zeka pazarlama benimsemesi araçlar çalışmadığı için değil, ekipler çok hızlı çok fazlasını yapmaya çalıştıkları için başarısız olur. Ölçeklenen pazarlama otomasyonu stratejisi, dar başlayan, dikkatle ölçen ve çalışan bir tabanından genişleyen stratejidir.
Tam Bir Yenileme Değil, Bir Kullanım Durumu ile Başlayın
Önce en yüksek etkili alanı seçin. Çoğu ekip için, bu ya içerik oluşturma (hacim kısıtlamalarının hemen görünür olduğu) ya da e-posta otomasyonudur (eğitim verileri zaten CRM’nde olduğu).
İlk kullanım durumunun amacı, yapay zekanın belirli bağlamınızda kullanılabilir çıktı üretebileceğini göstermektir. Henüz performansa odaklanmanız gerekmez. Bu kanıt noktası, sonraki kullanım durumu için satın almayı almayı kolaylaştırır ve ekibinize uygulamalı deneyim verir.
İçerik genellikle en kolay giriş noktasıdır çünkü geri bildirim döngüsü hızlıdır. Siz yapay zeka ile taslak oluşturursunuz , bir insan düzenler, yayınlarsınız, çıktının kalite standartlarınızı karşılayıp karşılamadığını görürsünüz.
Yapay zeka e-posta asistanı başka bir hızlı kazançtır. Minimal kurulumla başlık satırı varyasyonları oluşturmanıza, yanıtları taslak oluşturmanıza ve takip dizileri oluşturmanıza izin verecektir.
Son ama önemli olmayan şekilde, müşteri adayı puanlaması genellikle en yüksek etkili seçimdir. Ancak, tahminlerin gerçek dönüştürmelerle nasıl izlendiğini görmek için zaman ayırmanız gerektiğinden, doğrulanması biraz daha uzun sürer. Müşteri adayı puanlama araçları hakkındaki kılavuzumuz, bir tane seçerken nelere bakılacağını kapsar.
Mevcut Pazarlama Otomasyonu Kurulumunuzu Denetleyin
Yeni bir şey eklemeden önce mevcut süreçlerinizi denetlemek çok önemlidir. Kırık bir müşteri adayı puanlama kuralı, ona yapay zeka eklenerek düzeltilmez. Yapay zeka sadece temel veriler ve mantık kadar iyidir. Kötü veri ve yanlış mantık alırsa, bunu daha kötü, daha hızlı ve ölçekte yapar.
Denetimin iki hedefi vardır. Önce, neyin zaten çalıştığını harita haline getirin. Bu, yapay zekanın aslında neyin üzerine katman oluşturacağını size söyler ve bunu yapmadan önce temizlenmesi gereken her şeyi işaretler. İkinci olarak, ekibinizin hacimde basit şeyleri hala manuel olarak yaptığı yerleri belirleyin. Bu, yapay zekanın en net ROI’ye sahip olacağı yerin en iyi sinyalidir — bu görevler teknik olarak en zor olduğu için değil, zaman tasarrufu hemen görünür ve ölçülebilir olduğu için.
Veri kalitesi kontrol edilecek üçüncü şeydir ve çoğu ekibin atladığı şeydir. Yapay zeka modelleri verilerinizden öğrenir, bu nedenle CRM’nizde yinelenen kişiler, eksik alanlar veya tutarsız yaşam döngüsü aşaması etiketlemesi varsa, yapay zeka çıktısı bunu yansıtacaktır. Temiz bir CRM, yapay zekanı keşfetmek için bir ön koşul değildir, ancak yapay zekanın ürettiğine güvenmek için bir ön koşuldur.
Yığının Uyması Gereken Araçları Seçin
Mevcut CRM, CMS ve reklam platformlarınızla entegrasyon, herhangi bir bireysel özellikten daha önemlidir. CMS’nize bağlanmayan bir içerik oluşturma aracı, her şeyi manuel olarak kopyalama ihtiyacı yaratır. CRM’ye geri yazmayan bir müşteri adayı puanlama modeli, bir raporlama boşluğu yaratır.
Araçları değerlendirirken, çıktı nereye gider sorusunu sorun? Bu araç çalışmak için hangi verilere ihtiyaç duyar? Zaten sahip olduklarımıza nasıl bağlanır? Bu üç sorunun cevapları, herhangi bir özellik karşılaştırması matrisinden daha fazla seçeneği ortadan kaldıracaktır.
İyi haber, araçları bağlamanın önemli ölçüde daha kolay hale gelmiş olmasıdır. MCP sunucuları (Model Context Protocol), yapay zeka modellerinin özel API işi olmadan harici hizmetlerle doğrudan konuşmasına izin vermek için ortak bir standart haline gelmiştir. Birçok yapay zeka platformu ve aracı artık kutudan çıkar çıkmaz MCP desteğiyle birlikte gelir; bu, özel API işi gerektiren entegrasyon katmanının genellikle dakikalar içinde yapılandırılabilir olduğu anlamına gelir.
FlowHunt, MCP’yi doğal olarak destekler, bu nedenle yığındaki araçlar zaten MCP sunucularına sahipse, bunları birbirine bağlamak çoğunlukla inşa etmek yerine işaret etme ve bağlama meselesidir.
Değişiklikleri Ölçün
İlk yapay zeka destekli iş akışını başlatmadan sonra değil, başlamadan önce KPI’lerinizi tanımlayın. Önemsediğiniz metrikler kullanım durumuna bağlıdır. Bunları önceden tanımlamanın nedeni basittir. Retrospektif olarak iyi görünen metrikler bulmak kolaydır. Önceden başarının ne anlama geldiğini kararlaştırmak değerlendirmeyi dürüst tutar ve kullanım durumunu ölçeklendirip ölçeklendirmemeyi veya yaklaşımı ayarlamayı mı seçeceğiniz konusunda net bir sinyal verir.
Bültenimize katılın
En son ipuçlarını, trendleri ve teklifleri ücretsiz alın.
Yapay Zeka Pazarlama Eğilimleri Önümüzdeki Yılları Şekillendiriyor
Yapay zeka tarafından oluşturulan içerik, temel kurallar haline geliyor. Herkes zaten muğlak bir yapay zeka makalesi oluşturabilir. Bu nedenle farklılaştırma, ekibinizin yapay zeka kullanıp kullanmadığından, marka sesiniz ve veri varlıklarınızın yapay zekanın tek başına çoğaltamayacağı bir içerik avantajı verip vermediğine kaymaktadır.
Ölçek tek başına yeterli değildir. Orijinal araştırma, tescilli veri ve güçlü editoryal sese yatırım yapan ekipler hendekler inşa ediyor. Genel yapay zeka içeriğini hacimde oluşturan ekipler, Google giderek muğlak ve bilinçsiz ölçekleme taktiklerini cezalandırırken, dip tarafıyla yarışıyor.
Konuşmacı yapay zeka, alıcı yolculuğunun daha derinlerine iniyor. Yapay zeka sohbet robotları artık sadece temel soruları yanıtlamak için bir funnel üstü aracı değildir. Karmaşık ürün sorgularını ele alıyorlar, nitelendirme konuşmalarını yürütüyorlar ve gerçek zamanlı olarak müşteri adayları oluşturmak ve güncellemek için doğrudan CRM sistemlerine bağlanıyorlar.
Satış ve pazarlama hizalaması açısından yapay zekanın geleceği büyük ölçüde konuşmacı yapay zeka hikayesidir. Daha fazla bilgi almak istiyorsanız, ekiplerin yapay zeka ile satış beklentisi otomasyonunu nasıl otomatikleştirdiğine bakın.
Tahmine dayalı analitik, sezgisel kampanya planlamasının yerini alıyor. Bunu doğru yapanlar, hangi kanallara yatırım yapacaklarını, hangi segmentleri önceliklendireceğini ve hangi içeriği varsayımlar yerine tahmine dayalı modellere dayalı olarak üreteceklerini kararlaştırıyorlar.
Çok modlu yapay zeka, otomatik pazarlamanın ne üretebileceğini genişletiyor. Metin ilk oldu. Şimdi video, görüntüler ve ses, yapay zeka tarafından oluşturulan içerik yığınının parçası haline geliyor. Bu, özellikle yaratıcı yenileme oranının ana performans sürücüsü olduğu ücretli sosyal medya çalıştıran ekipler için yaratıcı üretimin ekonomisini önemli ölçüde değiştirir.
Satış ve pazarlama hizalamasında yapay zeka, rekabetçi bir hendek haline geliyor. Pazarlama yapay zekaları ve satış yapay zekaları verileri paylaşan kuruluşlar, iki işlev ayrı yapay zeka yığınlarını çalıştıran kuruluşlardan daha hızlı avantajları birleştiriyor.
Sonuç
Pazarlamada yapay zeka, pazarlamayı etkili kılan yaratıcı, stratejik işin yerini almaktan hala çok uzaktır, belki birkaç yıl öncesinden daha da uzak. Yapay zekaları başka birisinden önce kullanmanın avantajı olduğu günler geçti. Bugün, onu en yaratıcı ve stratejik bir şekilde kullanma ve verilerinizi temiz ve organize tutma konusunda en yaratıcı ve stratejik olanlarla ilgilidir.
Pratik başlangıç noktası, çoğu ekibin beklediğinden daha küçüktür. Sadece bir iş akışı seçmeniz, değişiklikleri ölçmeniz ve oradan oluşturmanız gerekir. Haftada bir yapay zeka yazılan taslak norm haline gelir, kulağa gelmesinden daha hızlı. Bir daha akıllı müşteri adayı puanlama modeli satış ekibinin bir çeyrek içinde önceliklendirdiğini değiştirir. Bir daha iyi hedeflenmiş e-posta dizisi bir ay içinde açılma oranı metriklerinizi değiştirir.
