Mural CRO’su Gelir Liderlerinin Yapay Zekâ Konusunda Nerede Hata Yaptığını ve Bunu Nasıl Düzeltebileceklerini Anlatıyor

Bill Dwoinen, büyüme aşamasındaki B2B SaaS şirketi Mural'ın CRO'su. Gelir alanında 20 yıldır çalışıyor ve şu anda Satış, Müşteri Başarısı, Gelir Operasyonları ve GTM sistemlerini yönetiyor — üstelik AI konusunda tamamen kararlı.

Bill ile gelir liderlerinin AI kullanarak sürtüşme noktalarını düzeltmeyi bırakıp tüm iş akışlarını yeniden tasarlamaya neden başlamaları gerektiği hakkında konuştuk. Bize anlattıkları şöyle.

C-Suite'e Giden Yol Hiçbir Zaman Düz Bir Çizgi Değildir

Ben Bill Dwoinen, Mural'da CRO'yum. Satış ve satış liderliği alanında yaklaşık 20 yıl geçirdim. Kariyerime CareerBuilder'da insan sermayesi alanında başladım, ardından LinkedIn'de SaaS alanına geçtim ve sonrasında Salesforce bünyesinde, stratejik teknoloji dikeyinde Slack'in kurumsal işini yaklaşık beş yıl boyunca yönettim. Mural'da CRO görevini 2025'in başlarında üstlendim.

Yolculuğum hiçbir zaman düz bir çizgi olmadı. Gidip konuşma yaptığım liseli gençlere bunu anlatıyorum ve gerçekten de böyle düşünüyorum. Hayat düz bir çizgide ilerlemez; satış kariyeri de öyle. Bireysel katkı sağlayan biri olarak başladım, çevremdeki insanları takdir edilmekten gerçekten daha fazla önemsediğim için liderliğe geçtim ve sonunda C-suite'in kapılarını açan bir geçmiş oluşturdum. 20 yıl boyunca atılan küçük ve istikrarlı adımlar — mesele bundan ibaretti.

Gelir Organizasyonuna Liderlik Etmek

Mural'da, yinelenen abonelik modeli ve LUMA ortaklığımız aracılığıyla genişleyen hizmet katmanına sahip, büyüme aşamasındaki bir B2B SaaS şirketi olan tam gelir organizasyonuna liderlik ediyorum. Organizasyon; satış, müşteri başarısı, gelir operasyonları ve GTM sistemlerini kapsıyor. Sistemlerimizi, verilerimizi ve iş akışlarımızı silolar içinde optimize etmek yerine müşterilerin bizimle nasıl satın aldığını, ürünü nasıl benimsediğini ve nasıl büyüdüğünü uyumlu hâle getirmek için GTM Sistemleri'ni bilinçli olarak gelir organizasyonuna dâhil ettim.

Kurumsal müşterilere küresel ölçekte hizmet veriyoruz; en güçlü yoğunlaşmamız AMER ve EMEA bölgelerinde. Pazara açılma yaklaşımımız hem yeni müşteri kazanımına hem de mevcut müşteri tabanımız içindeki genişlemeye odaklanıyor. Ayrıca Mural'ın geleneksel faaliyet alanının ötesinde yeni kullanım alanlarına ve alıcı profillerine aktif olarak açılıyoruz.

Benim için en önemli konu, gelir organizasyonunun tek ve bağlantılı bir motor gibi çalışması. Yeni iş, müşteriyi elde tutma ve genişleme ayrı gündemler olarak yürütülmemeli. Benim görevim, işletim modelinin bunu yansıtmasını ve ilk satış görüşmesinden uzun vadeli müşteri değerine kadar organizasyonun her bölümünün aynı doğrultuda ilerlemesini sağlamak.

AI CRO'lar İçin Neden Bir Hediye?

Sürece her zaman inandım: tahmin doğruluğu, pipeline disiplini ve öncü göstergelerin anlaşılması. AI şimdi liderlik felsefemi üzerine kurduğum her şeyi büyük ölçüde hızlandırıyor.

Daha önce pipeline'ı manuel olarak inceleyip içgüdüsel kararlar veren ekipler artık sinyalleri daha hızlı alabiliyor, daha güvenle harekete geçebiliyor ve daha isabetli koçluk yapabiliyor. Bir CRO için bu bir tehdit değil, bir hediye.

Bu dönemde kazanacak liderler bundan korkmuyor. Başarısız olmaktan hiçbir zaman korkmadım; bundan da korkmuyorum. Mural'da, AI'ın harika insanların zaten yaptıklarını güçlendirdiği, onların muhakemesinin, ilişkilerinin veya oluşturduğumuz kültürün yerini almadığı bir gelir motoru kurmaya odaklanıyorum. Şu anda yapmamız gereken iş bu ve kendimi bundan daha fazla veremeyeceğim bir konu düşünemiyorum.

AI, Yüksek Değerli Gelir Çalışmalarını Nasıl Yeniden Tasarlayabilir?

Yüksek değerli gelir çalışmalarının nasıl yürütüldüğünü yeniden tasarlamak için AI kullandım; özellikle hesap araştırması, POV oluşturma ve iletişim alanlarında.

Bu çalışma, insanların bazen fark ettiğinden daha fazla gelirle bağlantılı. Ekibin müşterilerin karşısına ne kadar iyi çıktığını, iletişimin ne kadar ilgili olduğunu ve organizasyonun değeri ne kadar tutarlı biçimde çerçevelediğini şekillendiriyor. Geçmişte bu süreç aynı zamanda fazlasıyla manuel, fazlasıyla düzensiz ve bireysel çabaya fazlasıyla bağımlıydı. En iyi temsilciler bunu iyi yapıyor. Diğerleri ise daha genel bir şey yapıyor. Bu yalnızca bir verimlilik sorunu değil, aynı zamanda bir kalite sorunu yaratıyor.

Yeni iş akışlarım, belirli ticari kullanım alanları için oluşturulmuş özel GPT'ler. Bunlar geniş kapsamda uygulanan genel AI araçları değil; hesaplar hakkında nasıl düşündüğümüz, değeri nasıl çerçevelediğimiz ve bizim bağlamımızda güçlü bir ticari çıktının nasıl görünmesi gerektiği üzerine tasarlanmış araçlar.

Özgüllük, kaldıraç etkisi yaratır. Genel araçlar, genel çıktılar üretir.

En açık örnek, hesap araştırması ve iletişim hazırlığı iş akışımız. Bir temsilci hesabı, ilgili bağlamı ve amacı giriyor. İş akışı, yapılandırılmış bir hesap görünümü oluşturuyor: işletmede muhtemelen neler oluyor, öncelikler ve sorunlu noktalar nerede, hangi sinyaller önemli ve değerimizi bu özel duruma göre nasıl çerçevelemeliyiz.

Hesap Araştırması ve İletişim Hazırlığında AI

Temsilci, yeniden kullanılmış bir şablonla değil, müşteri etrafında oluşturulmuş gerçek bir bakış açısıyla süreci tamamlıyor. Eskiden 10 ila 30 dakika süren iş, kalite düşmeden artık üç dakikaya yaklaşıyor. Ayrıca, süreci kimin yürüttüğünden bağımsız olarak ekip genelinde kalite daha tutarlı hâle geliyor.

Tahmin İş Akışlarında AI

Bir başka örnek, liderlerin tahmin görüşmelerine hazırlanma ve bu görüşmeleri yürütme biçimini değiştirmek için oluşturduğum özel bir GPT olan Tahmin Merkezi'dir. Bu araç, çoğu tahmin görüşmesinin liderlerin stratejiyi yönlendirmek yerine verileri odadakilere aktarmasına dönüşmesi sorununu çözüyor. Tahmin Merkezi, işleyişe ilişkin verileri, satış hattı girdilerini ve müşteri sağlığı bilgilerini alarak liderlerin görüşmeye girmeden önce bunları net bir anlatıya ve savunulabilir bir bakış açısına dönüştürmesine yardımcı oluyor.

Şirket içindeki standardımız basit: Bir GPT elektronik tabloyu özetlemiş gibi geliyorsa iş tamamlanmış değildir. Çalışma, ödevini yapmış ve işi ileriye taşımaya hazır bir CRO'nun anlatımı gibi duyulmalıdır.

Sonuçlar

Her iki çalışmayı da etkili kılan şey model değil. Etkili olan; iş akışının tasarımı, yerleşik bağlam ve iyi bir çıktının nasıl görünmesi gerektiği konusunda belirlediğimiz standarttır. Temsilci ve lider, muhakemenin sorumluluğunu hâlâ taşıyor. AI, hazırlık sürecindeki sürtünmeyi ortadan kaldırarak onların eskisinden daha hazırlıklı, hızlı ve tutarlı bir şekilde sürece katılmasını sağlıyor.

Henüz yolun başındayız; bu nedenle sonraki aşamalardaki gelir etkisi hakkında abartılı iddialarda bulunulmaması gerektiğini düşünüyorum. Ancak bu iş akışları ve diğerleri sayesinde, kaliteden ödün vermeden kuruluş genelinde hızı ve yanıt verme becerisini şimdiden geliştirdik. Ekipler müşterilere daha hızlı yaklaşabiliyor; çünkü artık bir hesabı araştırmak, bağlam oluşturmak ve bir bakış açısı geliştirmek için bir toplantıyı ya da uzun bir manuel süreci beklemiyorlar. Bu durum hazırlığı iyileştirdi, müşteriye dönük çalışmaların tutarlılığını artırdı ve gelir ekibinin hesaplarla etkileşime geçmesini daha etkili hale getirdi.

Yenilemeler Neden AI ile Yeniden Tasarlanmalı?

Yenilemelerin de yeniden tasarlanması gerekiyor.

Çoğu gelir organizasyonu yenilemeleri hâlâ tepkisel bir şekilde ele alıyor. Ekipler tarih yaklaştığında harekete geçiyor, sağlık puanını kontrol ediyor ve doğru ilişkileri kapsamak için acele ediyor.

Ancak ekipler bu çalışmayı yaptığında zaten geride kalmış oluyorlar. Yenileme istihbaratının üç aylık bir kriz yönetimi değil, sürekli işleyen bir iş akışı olarak yeniden tasarlanmasını öneririm. AI bunun için oldukça uygun; çünkü risk sinyallerini ortaya çıkarabiliyor, kapsama açıklarını işaretleyebiliyor ve pencere kapanmadan önce liderlerin nerede harekete geçmesi gerektiğine dair bir bakış açısı oluşturmasına yardımcı olabiliyor.

AI ile En Büyük Fırsat Neden Beklediğiniz Şey Değil?

Ancak unutmayın, AI ile en büyük fırsat tek tek sürtünme noktalarını düzeltmek değildir. Asıl fırsat, iş akışının kendisini yeniden düşünmektir.

Başlangıçta muhtemelen acil sorunları çözmeye fazla odaklandım. Bu, değer yarattı ancak bazı durumlarda dönüşümden çok kademeli bir ilerleme sağladı.

Bunu daha önce anlamış olsaydım, yalıtılmış görevleri optimize etmeye daha az, en yüksek değeri taşıyan iş akışlarını baştan sona yeniden tasarlamaya daha fazla zaman ayırırdım; ayrıca bunları en başından GTM öncelikleri ve ölçülebilir iş etkisiyle açıkça ilişkilendirirdim.

Bu, parçalı denemelerden kaçınmama yardımcı olurdu. Parçalı denemeler, gerçek stratejik kaldıraç yaratmayan ancak faydalı araçlara dönüşebilir.

Çıkarılacak ders şu: AI, yalnızca insanların o anda sorun yaşadığı noktalarla değil, işletmenin nasıl gelir elde ettiğiyle bağlantı kurduğunda en fazla değeri yaratır.

Bill Paylaşıyor

AI ile en büyük fırsat tek tek sürtünme noktalarını düzeltmek değildir. Asıl fırsat, iş akışının kendisini yeniden düşünmektir.

AI Gelir Görevlerine Nerelerde Yön Veriyor

Hesap araştırması, bakış açısı oluşturma, mesajlaşma, iletişim ve büyük miktarda bilgi arasındaki örüntüleri tanıma gibi, daha iyi sentezleme ve daha hızlı hazırlığın gerçek bir kaldıraç oluşturduğu alanlarda AI'ya en çok güveniyorum. AI, girdileri işleme, düşünceleri yapılandırma ve kuruluş genelinde uygulamanın kalitesini ve tutarlılığını artırma konusunda başarılıdır.

Gerçek muhakeme ve hesap verebilirliğin gerektiği noktalarda insanlar devreye girer: tahmin, fiyatlandırma, nihai satış hattı kararları, bölge kararları ve müşteri riski veya yatırımına ilişkin önemli kararlar. AI bu görüşmelere katkı sağlayabilir, ancak liderlik muhakemesinin yerini tutmaz.

Bunun nedeni basit. AI'ın daha iyi düşünmemize ve daha hızlı hareket etmemize yardımcı olmasını, nüansın, bağlamın ve hesap verebilirliğin en önemli olduğu kararların sahibi olmasını istemiyorum. Gelir organizasyonunda hız önemlidir, ancak muhakeme hâlâ fark yaratan unsurdur.

Gelir Liderleri AI Çöplüğünü Yakından İzlemeli

Bazen AI, daha iyi çıktı yerine daha fazla çıktı üretir. Bunun en açık örneği AI çöplüğüdür: genel geçer erişim mesajları, genel geçer mesajlaşma, genel geçer bakış açıları ve üretken görünen ancak ticari kaliteyi artırmayan yoğun bir faaliyet. Bu gibi durumlarda AI kaldıraç değil, gürültü yaratır.

Ayrıca muhakemenin, bağlamın ve nüansın hızdan daha önemli olduğu alanlarda AI'ın gereğinden fazla kullanıldığını gördüm. Girdiler zayıf veya standartlar düşükse AI bunu düzeltmez. Aksine, büyütür.

Sorun teknolojinin kendisinden çok, insanların hacmi değerle kolayca karıştırabilmesidir. En yakından izlediğim başarısızlık biçimi bu, çünkü güvenin aşınmasına yol açıyor.

Bu durumu, organizasyon genelinde net bir standart belirleyerek, örnek olarak liderlik ederek ve kendi iş akışlarımı oluştururken kullandığım disiplini ölçeklendirerek ele alıyorum. Bu, AI'ın düşüncenin yerini almaması, onu keskinleştirmesi gerektiğini ve bağlamın, yinelemenin ve muhakemenin hâlâ önemli olduğunu pekiştirmek anlamına geliyor.

AI'dan gerçek bir kaldıraç elde eden gelir ekiplerini yalnızca daha fazla gürültü yaratanlardan ayıran şey budur.

Ölçeklenebilirlik Neden Her Zaman Kalite Ödünleşimi Gerektirmez

Ölçeklenebilirliğin her zaman bir kalite ödünleşimini beraberinde getirdiğini düşünürdüm. Pazara açılma süreçlerinde otomasyon, tarihsel olarak daha fazla çıktı anlamına gelmiştir, ancak genellikle bunun bedeli uygunluk, muhakeme ve kalite olmuştur.

AI, bu ödünleşimin sabit olduğu yönündeki varsayımımı değiştirdi. Doğru bağlam, iş akışı tasarımı ve standartlarla iyi kullanıldığında AI, çıtayı otomatik olarak düşürmeden hızı ve ölçeği artırabilir.

En iyi örnek, daha önce paylaştığım hesap araştırması ve hazırlık iş akışlarıdır. Bu kendiliğinden gerçekleşmez, ancak mümkündür. Ayrıca bu, çoğumuzun gelir organizasyonlarındaki otomasyon deneyiminden anlamlı bir kopuşu temsil eder.

Başarılı AI Kullanımı İçin İyi Veriler Neden Önemlidir?

İyi veriler, araçlardan daha önemlidir. Veriler eksik, tutarsız veya güvenilmesi zorsa AI bu sorunu çözmez. Aksine, büyütür.

Daha hızlı çıktı elde edebilirsiniz, ancak daha iyi çıktı elde edemezsiniz. Bu, benim için en büyük derslerden biri oldu.

Başarılı AI kullanımı yalnızca doğru modele erişimle ilgili değildir. Modeli etkili bir şekilde kullanmak için veri temeline, operasyonel disipline ve girdilere güven duymaya sahip olmakla ilgilidir. Araçlar önemlidir, ancak bunların herhangi birini gerçeğe dönüştüren şey iyi verilerdir.

CRO'lar AI Odaklı Değişikliklere Nasıl Yaklaşmalı?

CRO'lara AI'ı daha iyi düşünmek, uygulamayı geliştirmek ve muhakemeyi ölçeklendirmek için kullanmalarını, işletmeyi daha fazla çıktıyla doldurmamalarını tavsiye ediyorum.

Hızın ve sentezin gerçek bir kaldıraç yarattığı alanlardan başlayın: hesap araştırması, bakış açısı oluşturma, mesajlaşma ve gelir motoru genelinde örüntü tanıma. AI'ın neyi bilgilendirmesi gerektiği ve nelerin insanlara bırakılması gerektiği konusunda net olun. Ayrıca erkenden yüksek bir standart belirleyin; aksi takdirde insanlar üretken görünen ancak ticari kaliteyi artırmayan genel geçer çıktılara yönelecektir.

En çok fayda sağlayacak liderler, her şeyi çözdüklerini iddia edenler değildir. Bu konuya ciddi şekilde yaklaşan, düşünerek uygulayan ve iş üzerindeki etkisi konusunda çıtayı sürekli yükselten liderlerdir.

Takipte Kalın

Bill Dwoinen'ın çalışmalarını LinkedIn üzerinden takip edebilirsiniz.

CRO Club'da daha fazla uzman röportajı sizlerle olacak!