Atlassian Satış Başkanı, gelir organizasyonlarının yapay zekâyı uygularken neleri yanlış yaptığını açıklıyor

Nick Feeney, Jira, Confluence, Loom ve Rovo dahil olmak üzere Atlassian'ın amiral gemisi ürünlerinden sorumlu Satış Başkanıdır.

Atlassian gibi sektör liderlerinin yapay zekâyla satış iş akışlarını nasıl değiştirdiğini öğrenmek için Nick'le bir araya geldik. Bize anlattıkları şöyle.

Atlassian'ın amiral gemisi ürünlerinin gelirine liderlik etmek

Benim adım Nick Feeney. Atlassian'da ilk paketimiz olan ve amiral gemisi ürünleri Jira, Confluence, Loom ile kullanıma dayalı yapay zekâ çözümümüz Rovo'yu kapsayan Teamwork Collection'ın gelirinden sorumluyum.

Atlassian, güçlü büyüme göstermeye devam eden, yaklaşık 6,2 milyar dolarlık küresel bir şirket. Gelirimiz, bulut kullanımının hızlanması ve yapay zekânın yaygınlaşması sayesinde yıllık bazda %32 arttı.

Organizasyonum AMER ve LATAM bölgelerini kapsıyor; orta ölçekli pazar, kurumsal ve stratejik segmentlerdeki yoğun ilgi gerektiren müşterileri destekliyor. Müşterilerle karmaşık dijital dönüşüm girişimleri üzerinde iş birliği yapıyor; daha yüksek tempolu, beş ila altı haneli fırsatlardan birkaç yıla yayılan, sekiz haneli kurumsal ve stratejik ortaklıklara kadar uzanan değer odaklı çalışmalar yürütüyoruz.

FY26'da Teamwork Collection birimi, yıllık satış sözleşmesi hedefinin %156'sına ulaştı ve %132 net yenileme genişlemesi sağladı. Böylece Teamwork Collection, Atlassian'ın en hızlı büyüyen ve stratejik açıdan en önemli gelir yaratan ekiplerinden biri oldu.

Platform dönüşümüyle şekillenen bir kariyer

Kariyerim boyunca, teknolojinin işletmelerin çalışma biçimini temelden değiştirdiği ve GTM stratejisinin yeniden tasarlanması gereken platform dönüşümü anlarına ilgi duydum. Bu yolculuk, satış verimliliğinin modern GTM organizasyonlarını yeniden şekillendirmeye başladığı 2013 yılında ToutApp'ta başladı. Gelir ekipleri ilk kez yalnızca soğuk aramaya dayalı bir yaklaşımın ötesine geçerek, potansiyel müşterilerle geniş ölçekte etkileşim kurmak için otomatikleştirilmiş ve kişiselleştirilmiş e-posta dizilerinden yararlanabiliyordu. Bu, satış hunisi oluşturma sürecinde anlamlı bir değişime işaret etti; manuel ve tekrarlayan işlerin yerini, satıcıların daha yüksek değerli müşteri etkileşimlerine odaklanmasını sağlayan teknoloji aldı. Bu, satış verimliliği yazılımlarının ilk dalgalarından biriydi.

O zamandan beri kategori büyük ölçüde genişledi. Yapay zekâ destekli platformlar artık ekiplerin satın alma eğilimi yüksek hesapları belirlemesine, fırsatlara öncelik vermesine, iş akışlarını otomatikleştirmesine ve çok daha kişiselleştirilmiş müşteri etkileşimleri sunmasına yardımcı oluyor. Bu dönüşümü en ön sıradan deneyimlemek, kariyerimi şekillendiren bir dersi pekiştirdi: En yüksek performans gösteren gelir organizasyonları yapay zekâyı erkenden benimser, çalışma modellerini hızla uyarlar ve müşteriler için nasıl değer yarattıklarını sürekli olarak yeniden tasarlar.

Bu süreçte Mural'da, şirketin ilk yapılanma aşamalarında çalıştım. Kuruluşlar geniş ölçekte dijital iş birliği yapmayı öğrenirken, pandemi sırasında tamamen yeni bir kategorinin tanımlanmasına yardımcı olduk. Ardından, iş yeri iletişimi daha da gelişirken Loom'a katıldım. Sonunda bu deneyim beni Atlassian'a yönlendirdi.

Ortak nokta hiçbir zaman öncelikle ürünlerin kendisi olmadı; teknoloji, müşteri beklentileri ve ticari strateji aynı anda gelişirken kuruluşların insanların çalışma biçimindeki temel değişimlere uyum sağlamasına yardımcı olmak oldu. Yapay zekânın bu dönüşümün bir sonraki ve en büyük bölümü olduğuna inanıyorum; bu, kariyerimi şekillendiren türden dönüştürücü bir an.

Yapay zekâ bir verimlilik aracından karar alma sistemine nasıl dönüşebilir?

Atlassian'ın gelir organizasyonunda yaptığımız en büyük değişiklik yalnızca yapay zekâyı benimsemek değildi; işletmeyi nasıl yönettiğimizi temelden değiştirdik. Bir yıl önce yapay zekâyı öncelikle satıcıların daha hızlı çalışmasına yardımcı olan bir verimlilik aracı olarak görüyorduk. Bugün ise onu bir yönetim ve karar alma sistemi olarak kullanıyoruz.

Tarihsel olarak satış yöneticileri bilgi toplamak, CRM verilerinin düzenini denetlemek, görüşme kayıtlarını incelemek ve tahmin ile satış hunisi değerlendirmelerine hazırlanmak için çok büyük zaman harcıyordu. Yapay zekâ artık bu manuel analizin ilk katmanını gerçekleştiriyor. Bir lider anlaşma değerlendirmesine başlamadan önce yapay zekâ müşteri görüşmelerini sentezliyor, anlaşma risklerini ortaya çıkarıyor, paydaş eksikliklerini belirliyor, satın alma sinyallerini öne çıkarıyor ve en önemli aksiyonları özetliyor.

Bu, liderlerimizin ve satış ekiplerimizin rolünü temelden değiştirdi. Liderler zamanlarını bilgi toplamak yerine strateji koçluğu yaparak, anlaşma kalitesini güçlendirerek, hesap planlarını sınayarak ve satış ekiplerinin yöneticilerle yaptıkları görüşmelerde yol almalarına yardımcı olarak geçiriyor. Operasyonel ritmimiz, faaliyetleri denetlemekten kararları iyileştirmeye doğru değişti. Benzer şekilde, satış ekipleri enerjilerinin %90'ını müşterilerle değer yaratmaya, onların sorunlarını derinlemesine anlamaya ve kaynaklarını tamamen bir çözüm sunmaya adamaya harcıyor.

Yapay zekâ, başarılı satış ekiplerinin veya başarılı liderlerin yerini almıyor. Her kişinin daha fazla bağlam, tutarlılık ve kaldıraçla çalışabilmesi için onların muhakemesini güçlendiriyor. Kazanan kuruluşlar mutlaka en fazla yapay zekâyı kullananlar olmayacak; ancak yapay zekâ doğru içgörüleri doğru zamanda sürekli olarak ortaya çıkardığı için daha iyi kararlar alacaklar. Sonuçların sınırı yok.

Müşteri görüşmeleri için uçtan uca bir iş akışı

Ekibimiz yapay zekâyı her gün kullanıyor. Müşterilerle kullandığımız bir iş akışı şöyle.

Yapay zekâ, önceki müşteri görüşmelerini ve fırsatlarını, ürün kullanımını, temel kullanım alanlarını, paydaş ilişkilerini ve şirketle ilgili harici haberleri (10-K raporları vb.) kısa ve öz bir hesap özetinde birleştiriyor. Satış ekibi, bağlamı toplamak için bir saat harcamak yerine müşterinin işi, son dönemdeki faaliyetleri ve olası öncelikleri hakkında kapsamlı bir anlayışla başlıyor.

Satış döngüsü sırasında yapay zekâ, satın alma sinyallerini, rekabet tehditlerini, yanıtlanmamış itirazları, etkileşime geçmemiz gereken kilit karar vericileri ve uygulayabileceğimiz en iyi sonraki hamleleri belirlemek için müşteri görüşmelerini sürekli olarak analiz ediyor. Toplantıları yalnızca kaydetmek yerine, sonucu etkilemek için hâlâ zaman varken riskleri görünür kılmaya yardımcı oluyor.

Her etkileşimin ardından yapay zekâ toplantıyı otomatik olarak özetliyor, CRM alanlarını güncelliyor, takip iletişimleri taslaklarını hazırlıyor, ortak eylem planımıza göre atılacak adımları öneriyor ve tahmin güvenindeki değişiklikleri öne çıkarıyor. Bu sayede satış ekipleri ve yöneticiler işlerini belgelemek için daha az, fırsatı ilerletmek için daha fazla zaman harcayabiliyor.

Yapay zekâ gelir kararlarını hazırlarken neden kararları insanlar vermeli?

Nick Paylaşıyor

En başarılı gelir kuruluşları, yapay zekânın en fazla değeri nerede kattığını ve insan muhakemesinin nerede vazgeçilmez olmaya devam ettiğini giderek daha net bir şekilde ortaya koyuyor… Bu nedenle düşüncem basit: Stratejik çalışmalarda yapay zekâ kararları hazırlamalı, ancak kararları insanlar vermeli.

En başarılı gelir kuruluşları, yapay zekânın en fazla değeri nerede kattığını ve insan muhakemesinin nerede vazgeçilmez olmaya devam ettiğini giderek daha net bir şekilde ortaya koyuyor.

Bilgi işleme ve örüntü tanıma için büyük ölçüde yapay zekâya güveniyoruz. Bu işlerin çoğunu Rovo gibi kendi çözümlerimiz içinde gerçekleştiriyoruz. Rovo, satış hattına öncelik vermemize, müşteri etkileşimlerini özetlememize, anlaşma riskini belirlememize, satın alma sinyallerini ortaya çıkarmamıza, paydaş katılımındaki boşlukları vurgulamamıza, tahmin kalitesini artırmamıza ve ekiplerimizin zamanlarını nereye odaklaması gerektiğini önermemize yardımcı oluyor. Yapay zekâ, binlerce veri noktasını herhangi bir kişinin yapabileceğinden çok daha hızlı bir şekilde eyleme dönüştürülebilir içgörülere sentezleme konusunda başarılı.

Muhakeme, güven ve yaratıcılık gerektiren kararlar için insanlara güvenmeye devam ediyoruz. Müşteriler, bir algoritma sonraki adımı önerdiği için yazılım satın almıyor. Farklı paydaşları aynı hedefte buluşturabilen, kurumsal dinamiklerde yol alabilen, karmaşık ödünleşmeleri müzakere edebilen, yöneticilerle ilişkiler kurabilen ve stratejik bir vizyona güven aşılayabilen bir satış uzmanı sayesinde satın alıyorlar. İnsanlar insanlardan satın almak istiyor. Bunun hiçbir zaman değişmeyeceğine inanıyorum.

Aynı şekilde fiyatlandırma stratejisi, işe alım, organizasyon tasarımı, bölge planlaması ve önemli ticari yatırım kararları da nihayetinde yapay zekânın sağlayamayacağı bağlam, deneyim ve hesap verebilirlik gerektiriyor.

Bu nedenle düşüncem basit: Stratejik çalışmalarda yapay zekâ kararları hazırlamalı, ancak kararları insanlar vermeli.

Yapay zekâ kuruluşların öğrenme hızını nasıl artırıyor?

Gördüğümüz en büyük sonuç geleneksel bir satış metriği değil; kuruluşun öğrenme hızı. Örneğin müşteri geri bildirimleri geçmişte inanılmaz yavaş ilerliyordu. Bir satış uzmanı bir görüşme yapar, birkaç not alır, bunları yöneticisiyle paylaşır ve bu içgörü sonunda haftalar sonra ürün veya pazarlama ekiplerine ulaşabilirdi. O zamana kadar bağlam çoğu zaman kaybolmuş olurdu.

Yapay zekâ bu geri bildirim döngüsünü önemli ölçüde kısalttı. Artık yapay zekâ müşteri görüşmelerini geniş ölçekte sentezleyerek yinelenen itirazları, rekabet eğilimlerini, özellik taleplerini ve satın alma kalıplarını neredeyse gerçek zamanlı olarak belirlememizi sağlıyor. Birkaç anlaşmadan elde edilen anekdotlara güvenmek yerine, aynı anda binlerce müşteri etkileşiminden öğreniyoruz.

Etki, satışın çok ötesine uzanır. Ürün ekipleri, ortaya çıkan müşteri ihtiyaçlarını daha hızlı görünür hâle getirir. Pazarlama, mesajlarını gerçek alıcı diline dayanarak geliştirebilir. Gelir liderleri, anlaşmaların sürekli olarak nerede tıkandığını belirleyebilir ve bu durum sistemik bir soruna dönüşmeden önce satış etkinleştirme çalışmalarını veya süreçleri düzenleyebilir ya da ekipleriyle doğrudan iletişim kurmadan bile tahminlerini hızla güncelleyip anlaşmalardaki riskleri azaltma stratejilerini destekleyebilir.

Bu, yapay zekânın müşteri yöneticileri ve liderlerinin zamanının büyük bölümünü tüketen yoğun manuel iş gücünü azaltmasının birçok yolundan biridir. Bana göre bu, yapay zekânın en az takdir edilen faydalarından biridir. Yapay zekâ yalnızca bireysel satışçıları daha üretken hâle getirmez. Tüm şirketin daha hızlı öğrenmesini sağlar.

Yapay zekâ rekabet avantajlarını nasıl değiştirdi?

Bilginin kendisi artık bir rekabet avantajı değil.

Yıllar boyunca başarılı satışçılar; daha iyi araştırma yaptıkları, müşterinin işini daha derinlemesine bildikleri veya başkalarının keşfedemediği içgörüleri ortaya çıkardıkları için kendilerini farklılaştırdı. Bugün yapay zekâ, bilgiye erişimi demokratikleştirdi. Her satışçı hesap araştırması oluşturabilir, kazanç raporlarını özetleyebilir, potansiyel müşterinin teknoloji yığınını analiz edebilir veya birkaç dakika içinde bir yönetici toplantısına hazırlanabilir. Bu da bilginin artık kıt olmadığı anlamına gelir. Kıt olan, muhakemedir.

Yeni rekabet avantajı, bir gelir organizasyonunun bilgiyi ne kadar iyi yorumladığında, daha iyi sorular sorduğunda, üst düzey yöneticilerle güven oluşturduğunda ve içgörüleri iş sonuçlarına dönüştürdüğünde yatıyor. Yapay zekâ her satışçının daha iyi hazırlanmasına yardımcı olabilir; ancak güvenilirliğin, stratejik düşüncenin veya karmaşık kurumsal dinamikleri yönetme becerisinin yerini alamaz.

Kuruluşlar yapay zekâyı etkili bir şekilde nasıl kullanıma sunabilir?

Yapay zekâ, teknoloji nedeniyle nadiren başarısız olur. Kuruluşlar genellikle çalışma yöntemlerini değiştirmedikleri için başarısız olur. Forrester tarafından yapılan araştırma da bunu destekliyor. Yapay zekâ kullanımı hızla artmış olsa da nispeten az sayıda kuruluş bu yatırımları ölçülebilir finansal sonuçlarla doğrudan ilişkilendirebiliyor.

Asıl zorluk çoğu zaman modelin kalitesi değil, kuruluşun hazırlık düzeyidir. İşte bazı ipuçları:

• Kuruluşlar teknolojiden önce iş sonucuna odaklanmalıdır. İyileştirmeye çalıştığınız ticari metriği (kazanma oranı, satış döngüsünün uzunluğu, pazara sunma süresi, kod kalitesi, pazar genişlemesi, tahmin doğruluğu veya müşteri elde tutma oranı gibi) tanımlayamıyorsanız, değer yarattığınızı kanıtlamak neredeyse imkânsızdır.
• Yapay zekâ, başka bir bağımsız uygulama olarak kullanıma sunulmamalıdır. En büyük değer, yapay zekânın CRM, ürün kullanımı, müşteri görüşmeleri, destek etkileşimleri ve kurum içi bilgi genelinde işletmenin tüm bağlamına erişebildiğinde ortaya çıkar. Bu bağlantılı çalışma sistemi olmadan içgörüler parçalı kalır.
• Kuruluşlar bireysel üretkenlik için optimizasyon yapmayı bırakmalıdır. Bunun yerine iş akışlarını yeniden tasarlamalıdır. Bir satışçının on dakika kazanması mutlaka kurumsal değer yaratmaz. Gelir ekiplerinin fırsatları nasıl nitelendirdiğini, anlaşmaları nasıl yönlendirdiğini, tahminleri nasıl yaptığını ve nasıl iş birliği kurduğunu yeniden tasarlamak, ekip düzeyinde ölçülebilir sonuçlar sağlar. En güçlü sonuçlar, yapay zekânın yalıtılmış ekipler içinde çalışmak yerine kuruluş genelindeki bağlamdan yararlanabildiği zaman elde edilir.
• Kuruluşlar değişim yönetimini küçümsemeyi bırakmalıdır. Yapay zekânın benimsenmesi, bir teknoloji girişimi olduğu kadar bir liderlik sorunudur. Davranışlar gerçekten değişmeden önce ekiplerin yeni çalışma ritimlerine, net sorumluluklara ve yapay zekânın günlük işlerine nasıl uyum sağladığı konusunda güvene ihtiyacı vardır.

Sonuç olarak yapay zekâ bir strateji değildir. Bir hızlandırıcıdır. Mevcut işletim modelinin kalitesini güçlendirir. Disiplinli süreçlere, bağlantılı verilere ve net ticari sonuçlara sahip kuruluşlar orantısız derecede yüksek getiriler elde etme eğilimindedir. Bu temelden yoksun olanlar ise çoğu zaman rekabet avantajı yaratmak yerine verimsizliği otomatikleştirir.

Potansiyel bir çalışanın yapay zekâ destekli çalışmaya hazır olup olmadığı nasıl anlaşılır?

Nick Paylaşıyor

Günümüzde en yüksek katma değeri sağlayan kişiler son derece meraklı, yapay zekâ çağının yerlisi ve sürekli öğrenmeye kendini adamış kişilerdir. Yeni teknolojileri yalnızca benimsemekle kalmazlar. Nasıl çalıştıklarını sürekli yeniden düşünür, tekrarlayan görevleri otomatikleştirir ve müşterilere sundukları değeri artırırlar.

Yapay zekâ çağında gelir liderinin rolü temelden değişti. Başarı artık yalnızca operasyonel mükemmellik veya satış uygulamasıyla tanımlanmıyor. Bir kuruluşun pazardan daha hızlı öğrenme becerisiyle tanımlanıyor. Günümüzde en yüksek katma değeri sağlayan kişiler son derece meraklı, yapay zekâ çağının yerlisi ve sürekli öğrenmeye kendini adamış kişilerdir. Yeni teknolojileri yalnızca benimsemekle kalmazlar. Nasıl çalıştıklarını sürekli yeniden düşünür, tekrarlayan görevleri otomatikleştirir ve müşterilere sundukları değeri artırırlar.

Bir lider olarak sorumluluğum, bu nitelikler etrafında bir kuruluş oluşturmaktır. Bu da işe uyum sağlayabilen, entelektüel açıdan meraklı ve değişimden enerji alan kişileri işe almakla başlar.

İşte bu yüzden her mülakatta adaylara şunu sorarım: "Gününüzdeki en manuel süreçler hangileri?" Ardından, bu manuel süreçleri yapay zekâyla neden otomatikleştirmediklerini açıklayamıyorlarsa, benim için onların ne sorun çözücü oldukları ne de çalışma biçimlerini geliştirmek için yapay zekâ öğrencisi olmaya istekli oldukları açıktır.

Yapay zekâyla başarılı olmak için her CRO'nun yapması gereken altı şey

İşte tavsiyelerim:

• Yeni çıkan her yapay zekâ yeteneğinin peşinden koşma isteğine direnin. Teknoloji, herhangi bir kuruluşun ayak uydurabileceğinden daha hızlı gelişiyor; bu nedenle rekabet avantajınız en yeni yapay zekâ akımına erişim sahibi olmaktan gelmeyecek. Avantajınız, herkesten daha hızlı uyum sağlayabilen bir kuruluş oluşturmaktan gelecek.

• İlk öncelik yetenek yoğunluğudur. Bu hiç değişmedi. Ancak yapay zekâ, harika insanların potansiyel sınırını yükseltirken en iyi performans gösterenlerle diğer herkes arasındaki farkı da büyütüyor. Son derece meraklı, entelektüel açıdan alçakgönüllü ve sürekli öğrenmeye kendini adamış kişileri işe alın. Bugün işe yarayan bir şey altı ay içinde geçerliliğini yitirebilir; bu nedenle uyum sağlayabilme, pazara açılma alanındaki en değerli özelliklerden biri hâline geliyor.
• Önden liderlik edin. Siz kendiniz yapay zekâ kullanmıyorsanız kuruluşunuzun yapay zekâyı benimsemesini bekleyemezsiniz. En iyi liderler yapay zekânın benimsenmesini başkalarına devretmez. Bunu kendileri gösterir, istemleri paylaşır, herkesin önünde deneyler yapar ve doğru cevaba sahip olmaktan çok öğrenmeyi kutlayan bir kültür oluştururlar.
• Karmaşıklığa değil, netliğe yatırım yapın. Alıcılar yapay zekâ mesajları karşısında bunalmış durumda ve çoğu tedarikçi birbirinin aynı gibi konuşuyor. Satış ekibiniz hangi sorunu çözdüğünüzü, neden farklı olduğunuzu, müşterilerin neden şimdi harekete geçmesi gerektiğini ve benzer müşterilerin aradıkları sonuçları nasıl elde ettiğini basit bir dille açıklayabilmelidir. Farklılığınız birkaç dakika içinde anlaşılmıyorsa muhtemelen yeterince net değildir.
• Yalnızca araç eklemek yerine iş akışlarını yeniden tasarlayın. Çok fazla kuruluş, yapay zekâyı mevcut süreçlerin üzerine ekliyor. En büyük kazanımlar, işin nasıl yapıldığını yeniden düşünmekten, gereksiz adımları ortadan kaldırmaktan ve insanlara muhakeme, yaratıcılık ve müşteri ilişkileri için daha fazla zaman tanımaktan gelir.
• Son olarak, yapay zekânın liderliğin yerini almadığını unutmayın. Hatta liderliği daha önemli hâle getiriyor. Bilgi giderek daha bol hâle gelirken liderin rolü cevaplar sunmaktan yön belirlemeye, muhakeme kullanmaya ve ekiplerin en önemli konulara odaklanmasına yardımcı olmaya kayıyor. Teknoloji gelişmeye devam edecek; ancak harika liderlik, müşteri empatisi ve üstün yetenek kalıcı rekabet avantajları olmayı sürdürüyor. Bunu başarabilirsiniz.

Takip edin

Nick Feeney'nin çalışmalarını LinkedIn üzerinden takip edebilirsiniz.

CRO Kulübü'nde daha fazla uzman röportajı sizlerle olacak!