Ürün Odaklı Büyümeyi Güçlendirmek İçin Yapay Zekâ Nasıl Kullanılır?

Son 10 yılda üründeki en önemli paradigma değişimlerini sıralayacak olsaydık, yapay zekâ ile ürün odaklı büyümenin listenin en üstünde yer alacağını düşünüyorum. Her iki kavram da özünde verimliliği artırmaya, daha az kaynakla daha fazlasını yapmaya dayanıyor. Ancak asıl etkili yöntem, bu ikisini bir araya getirerek LLM'lerin zaman kazandıran gücünü PLG stratejinizi geliştirmek için kullanmak.

Yakın zamanda düzenlediğimiz “Ürün Odaklı Büyümeyi Yapay Zekâ ile Nasıl Güçlendirirsiniz?” başlıklı panel etkinliğinde, üç harika PLG uzmanını bir araya getirdik — Delight Path'in kurucusu Ramli John, Jam.dev'in CEO'su Dani Grant ve Growth Hacking for Dummies kitabının yazarı Anuj Adhiya. Üçüyle, ürün ekiplerinin kullanıcı yolculuğunun her aşamasını geliştirmek için yapay zekâ teknolojisinden şu anda nasıl yararlanabileceği hakkında konuştuk.

Röportajdan Öne Çıkanlar

• Ramli John'un Kullanıcı Başlatma Konusundaki Görüşleri [01:16]
  • Ramli, kullanıcı başlatmadaki en büyük sorunun ürün kaynaklı sürtüşme değil, kurum içi sürtüşme olduğunu belirtiyor.
  • Ürün, pazarlama ve müşteri başarısı gibi ekipler çoğu zaman iş birliği yapmadan, kendi silolarında çalışıyor.
  • Ramli, ürün benimseme yazılımı şirketi Appcues'te bile bu sorunun mevcut olduğunu paylaşıyor.
  • Çözümü: Ekipler arasındaki iletişimi geliştirmek ve kullanıcı başarısının nasıl göründüğü konusunda uyum sağlamak.
• Dani Grant: Büyüme ile Etkileşimi Dengelemek [02:12]
  • Jam.dev, 32 Fortune 100 şirketinde 150.000 kullanıcıya ulaştı.
  • Dani, Ramli'nin kitabı Ürün Odaklı Kullanıcı Başlatma'yı dönüştürücü ve büyüme ürün ekibi için okunması zorunlu bir eser olarak övüyor.
  • Kitap, kullanıcı başlatmayı kayıt işleminden önce başlayan ve çok sonrasına kadar devam eden bir süreç olarak yeniden tanımlıyor ve ürün sonuçlarını iyileştiriyor.
  • Dani, Jam'in büyümesini, ürünlerini geliştirirken edindikleri dersleri geliştirici odaklı kullanıcı tabanıyla paylaşmalarına bağlıyor.
  • Bu tür etkinliklere ve tartışmalara katkıda bulunma ayrıcalığını vurguluyor.
• Anuj Adhiya'nın PLG'ye Özgün Yaklaşımı [03:49]
  • Anuj, Boston'da parti şapkası takan insanların en büyük buluşması için Guinness Dünya Rekoru denemesi yapmayı planlıyor.
  • Etkinlik, danışmanlık yaptığı bir parti davet uygulaması olan PartyClick ile yürüttüğü çalışmayla bağlantılı.
  • Bu fikir, uygulamayı tanıtmak ve markasıyla uyum sağlamak için yaratıcı bir yöntem olarak ortaya çıktı.
  • Anuj şu anda Guinness'e başvuruyor ve Boston Common'da 2.500 kişiyi ağırlamak için lojistik çalışmaları koordine ediyor.
  • Planını kamuoyuyla paylaşarak sorumluluk duygusunu korumayı ve uygulamaya koyma konusunda motivasyonunu sürdürmeyi amaçlıyor.
• Yapay Zekâ ile PLG'nin Kesişim Noktası [05:51]
  • PLG, ücretsiz deneme veya ücretsiz kullanım modeli anlamına geliyorsa, özellikle girişimler için bu her zaman gerekli değildir.
  • Ramli, girişimlere yakın müşteri ilişkileri kurmak için yüksek temaslı yaklaşımlarla başlamalarını tavsiye ediyor.
  • PLG, sürtüşmeyi ortadan kaldırmak ve harika kullanıcı deneyimleri oluşturmak anlamına geliyorsa, o zaman vazgeçilmezdir.
  • Sorunsuz deneyimlere yönelik kullanıcı beklentileri önemli ölçüde arttı ve bu durum elde tutma ile etkinleştirmeyi etkiliyor.
  • Ramli, ürün deneyimini geliştirmede yapay zekânın rolünün gelecekte kritik olacağını vurguluyor.
  • Ramli, birçok kurucunun yanlış soruyu sorduğuna ve Slack gibi başarılı şirketleri taklit etmeye odaklandığına dikkat çekiyor.
  • Kuruculara bunun yerine, müşterilerinin ihtiyaçlarını karşılamak için ürünlerini nasıl daha iyi kullanabileceklerini sormalarını tavsiye ediyor.
  • Bu yaklaşım, başkalarını düşünmeden kopyalamak yerine daha etkili ve amaca uygun ürün odaklı stratejilere yöneliyor.

Birçok kurucunun yanlış soruyu sorduğunu görüyorum. Sormaları gereken soru şu: Ürünümü müşterilerimin veya kullanıcılarımın nihai ihtiyaçlarına daha iyi hizmet edecek şekilde nasıl kullanabilirim?

Ramli John

• Yapay Zekâ ve PLG Stratejileri [07:58]
  • Dani, PLG'de kişiselleştirilmiş satışın önemli olduğunu ve AI'ın büyük miktardaki düzensiz verileri işleyerek daha iyi segmentasyon ve içerik sunumu sağlamasıyla bunu büyük ölçüde geliştirebileceğini açıklıyor.
  • AI, kişiselleştirmeyi ve süper segmentasyonu her zamankinden daha kolay hâle getirerek şirketlerin PLG stratejilerini geliştirmesine yardımcı oluyor.
  • En iyi PLG stratejisi, kulaktan kulağa yayılımı sağlayan olağanüstü bir ürüne sahip olmaktır ve AI, daha da güçlü ürün özellikleri oluşturmaya yardımcı olabilir.
  • Dani, AI'ın kullanıcı deneyimini ve sonuçları iyileştirmede önemli bir rol oynadığı taktikleri daha ayrıntılı incelemekten heyecan duyuyor.
• PLG'nin Edinme Aşamasında AI [09:11]
  • Dani, Jam'in PLG'nin edinme aşamasında AI'ı nasıl kullandığını anlatıyor.
    • AI, ana hatlar oluşturarak ve içeriği SEO'nun en iyi uygulamalarına göre düzenleyerek SEO çalışmalarına yardımcı olur ve sıralamaları iyileştirir.
    • AI, içeriğin doğruluğunu ve alaka düzeyini artırmak için fiyatlandırma gibi verilerin toplanmasına yardımcı olur.
    • Jam, geliştirici kitlesine hızlı ve ilgi çekici haftalık içerik sunmak için AI'ı kullanarak bir JavaScript bülteni ve podcast oluşturuyor.
    • AI kullanımı yüksek etkileşim sağladı; bültenlerde %50'nin üzerinde açılma oranı ve podcast'te güçlü bir dinleyici kitlesi elde edildi.
  • Ramli, podcast bölümlerini blog yazılarına, Twitter gönderilerine, LinkedIn gönderilerine ve bülten içeriğine dönüştürmek gibi edinim amacıyla içeriği yeniden kullanmak için AI'dan yararlanıyor.
    • Özetler ve içerik oluşturmak için Castmagic gibi araçları kullanıyor; ancak bunlar üzerinde biraz düzenleme yapılması gerekiyor.
    • AI, içeriğin değerini en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olarak daha verimli dağıtım ve etkileşim sağlıyor.
  • Dani'nin ekibi, 2024'te kurucu liderliğindeki satışların çevrim içi gerçekleştiğine ve kurucuların LinkedIn gibi platformlar üzerinden vizyonlarını pasif biçimde paylaştığına inanıyor.
    • Podcast YouTube bağlantılarını alıp OpusClip gibi araçları kullanarak video klipler veya "aha anları" oluşturarak içeriği yeniden kullanmak için AI'dan yararlanıyorlar.
    • AI tarafından oluşturulan bu klipler, daha fazla tartışma ve paylaşım için değerli içerik sağlayarak edinim sürecine yardımcı oluyor.
• PLG'nin Etkinleştirme Aşamasında AI [12:48]
  • İlk kullanım etkinleştirmesi için AI: Bir şirket, satış görüşmesi kayıtlarını analiz etmek ve kişiselleştirilmiş müşteri başarısı belgeleri oluşturmak için AI kullanıyor.
  • AI, satış ve ilk kullanım görüşmelerindeki sorun noktalarına göre e-posta ilk kullanım dizileri hazırlamaya yardımcı oluyor.
  • ChatGPT, müşteri etkinleştirmesini iyileştirmek için itirazlar ve destek talebi verileriyle eğitiliyor.
  • Amplitude ve June.so gibi AI araçları, kullanıcı davranışlarını öngörmeye ve etkileşimi geliştirmeye yardımcı olmak üzere kullanıcı verilerini analiz ederek elde tutma metriklerini belirliyor.
  • Veri hacmi önemlidir—AI modelleri, doğru içgörüler elde etmek için geniş bir kullanıcı tabanıyla en iyi şekilde çalışır.
  • Kullanıcı etkinleştirmesini artırmak için temel eylemleri teşvik etmeye odaklanın (ör. Jam'de dört hata raporu oluşturmak).
  • AI, bazıları kötü olsa bile birçok fikir için beyin fırtınası yapmada yararlıdır ve daha iyi çözümlere ilham verebilir.
  • Amaç, kullanıcıları ürünün değerini gösteren belirli eylemlere yönlendirmenin etkili yollarını bulmaktır.
  • İnsanlar sıfırdan fikir üretmekte zorlanır, ancak mevcut fikirleri inceleme ve bunlara tepki verme konusunda başarılıdır.
  • AI, daha ileri düzeyde yaratıcı düşünmeyi tetikleyen bir ilk taslak veya fikir sağlayarak yardımcı olur.
  • Bir başlangıç noktası verildiğinde insanlar kavramı geliştirme ve iyileştirme konusunda daha başarılı olur.
  • Büyük dil modelleri, çıktılarının iyileştirilmesi için geri bildirim yoluyla eğitilebilir.
  • AI'ı, neyin iyi neyin kötü olduğuna dair geri bildirimlerden öğrenen, kariyerinin başındaki bir stajyer gibi değerlendirin.
  • Geri bildirim sağlamak, AI'ın zaman içinde daha iyi fikirler ve sonuçlar üretmesine yardımcı olur.
  • Etkinleştirme, ayrı bir adım değil, kısa vadeli elde tutmayla bağlantılıdır.
  • Kullanıcılar ürüne girdikten sonra odak, onları daha uzun süre elde tutmaya ve para kazanmayı iyileştirmeye kayar.
  • Etkinleştirme ve elde tutma, birbirinden ayrı aşamalar olarak değil, sürekli bir süreç boyunca gerçekleşir.
• PLG'nin Elde Tutma Aşamasında AI [19:07]
  • Elde tutma, geleneksel analizlerin AI analiziyle birleştirilmesiyle dönüşüyor.
  • AI, ürün kullanım verilerindeki mikro kohortları ve eyleme geçirilebilir içgörüleri ortaya çıkarmaya yardımcı oluyor.
  • AI, daha güçlü kullanıcı etkileşimine yol açan veri dışa aktarma ve ekip arkadaşlarıyla paylaşma gibi temel davranışları belirleyebilir.
  • AI, kullanıcı eylemlerine göre içeriği ve deneyimleri uyarlayan davranış tetiklemeli yolculuklar sağlar.
  • Yüksek potansiyelli kullanıcılar, kullanım örüntülerine göre beta programları veya danışma kurulları için belirlenebilir.
  • Nicel verilerin nitel içgörülerle birleştirilmesi, kullanıcı davranışının ve ihtiyaçlarının 360 derecelik bir görünümünü sağlar.
  • AI ve analitiğin birleşimi, kullanıcı içgörülerinin elde edilme hızını ve doğruluğunu artırır.
• Nicel ve Nitel Verilerin AI ile Birleştirilmesi [22:52]
  • Ekipler genellikle ürün-pazar uyumu anketleri, destek talepleri ve satış görüşmeleri gibi bağlantısız veri kaynaklarına sahiptir.
  • Zorluk, sahiplik net olmadığı için bu veri kaynaklarını birleştirmekte yatar.
  • AI, kararsızlığı ortadan kaldırarak bu verileri paydaşlar için bir araya getirip sunan bir "çalışan" gibi hareket edebilir.
  • Tam otomasyon mümkün olmasa bile dışa aktarılan hesap tablolarını birleştirmek, içgörülerin elde edilmesini ve karar almayı hızlandırabilir.
  • İçgörüler için beklemenin fırsat maliyeti yüksektir; bu nedenle hızlı entegrasyon ve eylem büyük önem taşır.
• AI ile Departmanlar Arasındaki Duvarları Yıkmak [25:05]
  • Büyüme, içerik, eğitim, topluluk, ürün ve satış ekipleri arasında iş birliği gerektiren işlevler arası bir çabadır.
  • Bir büyüme ekibinin amacı, büyümenin mevcut durumunu anlamak, sorunları belirlemek ve fırsatlardan yararlanmak için paydaşları bir araya getirmektir.
  • İçgörüleri departmanlar arasında etkili biçimde iletmek, yalnızca verileri sunmaktan daha önemlidir.
  • AI, liderlerin veri noktalarını farklı ekiplerde karşılık bulacak şekilde hazırlamasına ve iletmesine yardımcı olarak departmanlar arasındaki duvarları yıkabilir.
  • Hikâye anlatımının ve açık iletişimin gücü, tüm departmanların aynı doğrultuda ilerlemesini sağlamada hayati önem taşır.
  • Ürün yöneticileri (PM'ler) ürünün başarısının sahibidir ve zorluk ne olursa olsun sorunları çözmekten sorumludur.
  • Hesap tablosu düzeyindeki verilerden kullanıcı düzeyindeki içgörülere geçiş zor olabilir, ancak PM'ler bunu gerçekleştirir.
  • Yararlı bir taktik, düzenli müşteri etkileşimleri yürütmektir: önceki haftanın en iyi 100 kullanıcısına kurucular tarafından geri bildirim almak üzere e-posta gönderilir.
  • Düşünülerek hazırlanmış yanıtlar, takip görüşmeleri için fırsatlar doğurarak tutarlı bir geri bildirim döngüsü sağlar.
  • Bu taktik, yeni bir müşteri görüşmesi süreci oluşturmaya gerek kalmadan PM'lerin kullanıcı içgörülerine kolayca erişmesini sağlar.
• AI ile Genişleme: Uygulamalı Örnekler [29:20]
  • Genişleme, çeşitli aşamaları birbirine bağlayan sürekli bir sürecin parçası olarak görülür.
  • Geleneksel genişleme stratejileri genellikle kullanım sinyallerini veya üç aylık değerlendirmeleri beklemeye dayanır.
  • Örnek: Bir SaaS şirketi, genişleme göstergelerini analiz etmek için müşteri etkileşimlerini (satış görüşmeleri, destek talepleri) incelemek üzere Gong'u kullanır.
  • Sistem, ilgili kullanım alanlarının, yeni ekip üyelerinin veya sorun noktalarının konuşulması gibi ince işaretleri belirler.
  • Şirket, konuşma verilerini ürün kullanım analizleriyle birleştirerek "genişleme niyeti puanları" oluşturur.
  • Kullanıcılar API sınırlarına yaklaşmak veya premium özellikleri keşfetmek gibi kullanım eşiklerine ulaştığında net genişleme sinyalleri tetiklenir.
  • Amaç, sürecin müşteriler için doğal ve değer odaklı hissettirilmesini sağlarken genişleme fırsatlarını belirlemektir.
  • İşin büyük kısmını ürün üstlenmelidir, ancak davranış değişikliği güven duyulan bir yüz gerektirir.
  • Genişleme adımı genellikle insan liderliğinde yürütülür ve ekiplerin kullanımı genişletmesine yardımcı olmak için art arda birçok görüşme yapılır.
  • Görüşmelerden sonra takip mesajları özenli olmalıdır, ancak her şeye sıfırdan başlamak zor olabilir.
  • Claude gibi AI araçlarını kullanmak, görüşme dökümlerindeki önemli noktaları özetleyerek takip mesajlarının hızlıca taslağını oluşturmaya yardımcı olabilir.
  • Bu yaklaşım, özellikle enerjinin düşük olduğu veya ayrıntıları hatırlamanın zorlaştığı birden fazla görüşmenin ardından oldukça yararlıdır.
• AI Destekli PLG Stratejisi Oluşturma [32:20]
  • AI çıktısının kalitesi, girdinin kalitesine bağlıdır; kötü girdi kötü çıktıya yol açar.
  • Sıfırdan başlamaktan kaçının—AI'a ilgili ve doğru veriler sağlayın.
  • AI'ı en iyi müşteri deneyimleriniz ve temel belgelerinizle eğitin.
  • AI'a açık bir bağlam ve ne aradığınıza ilişkin net talimatlar verin.
  • AI'a yeni bir stajyer gibi yaklaşın—beklentiler konusunda ayrıntılı ve açık olun.
  • Müşteri etkileşimlerine ve şirket ayrıntılarına dayanarak AI'dan madde işaretleri oluşturmasını istemek gibi özel istemler kullanın.
  • Ekibin daha kıdemsiz üyeleri, etkinin ne olduğunu anlamadan "tamamlandı" ifadesini yalnızca "bitmiş" olarak değerlendirebilir.
  • Kıdemli ekip üyeleri, AI tarafından oluşturulan çalışmadaki sonraki adımları veya hataları belirler.
  • AI kullanmanın bir tuzağı, daha derin bir analiz yapmadan tamamlanmış olmayı yeterli varsaymaktır.
  • Bundan kaçınmak için, AI kullanılsın veya kullanılmasın, ekibinizde ve şirketinizde "tamamlandı" ifadesinin ne anlama geldiğini tartışın.
  • AI sistemleri için doğru istem oluşturmak kritik önemdedir; temel Google aramalarını test etmek, birinin etkili istem oluşturma becerisini gösterebilir.
  • Ekip üyeleri, tüm görevlerin kullanıcı değerini artırmayla uyumlu olmasını sağlamak için ürünün Kuzey Yıldızı metriğini anlamalıdır.
  • AI sistemleriyle etkileşime geçmeden önce bağlam oluşturmak ve daha geniş kullanıcı perspektifini anlamak büyük önem taşır.

Ekipteki herkesin ürünün Kuzey Yıldızı metriğini anladığından emin olun. Bu kritik önem taşır çünkü bu, kullanıcılarımıza ve müşterilerimize nasıl değer sunduğumuzu herkesin fark etmesine yardımcı olur. Yaptığımız her şey, bu değeri artırma amacına hizmet eder.

Anuj Adhiya

• Ürün Odaklı Büyüme Stratejilerinde AI Önyargısını Azaltma [38:22]
  • AI bir araçtır ancak önyargıdan ve yanıltıcı sonuçlardan kaçınmak için insan muhakemesi kritik önem taşır.
  • AI kullanırken eleştirel düşünmeyi ve farkındalığı korumak için şüpheci bir bakış açısı gerekir.
  • AI'dan bir yanıt almak tek başına sorunu mutlaka çözmez; düşünülerek yapılmış bir analiz gerekir.
  • AI, karar alma sürecinde nitel veriler ve diğer kaynaklarla birlikte girdilerden biri olarak kullanılmalıdır.
  • Önyargıları yakalamak ve nihai kararları vermek için insan müdahalesi gereklidir.
  • AI öneriler sunabilir ancak insanlar, tüm girdilere dayanarak yönü nihai olarak belirlemelidir.
  • AI'ın bağımsız olarak karar vermesine izin vermemek için dikkatli olunmalıdır.
  • Karşılaştırma yapmak ve AI hatalarını tespit etmek için geçmişte kullanılan yöntemleri hatırlamak önemlidir.
  • Üçgenleme yaklaşımını kullanın: AI bulgularını ham veriler, geri bildirimler ve müşteri başarısı ekibinin içgörüleriyle doğrulayın.
  • AI sistemlerinin eğitim verilerinin çeşitli olduğundan emin olun; farklı şirket büyüklüklerini, sektörleri ve kullanım alanlarını hesaba katın.
  • Heap Analytics gibi bazı araçlar, AI modellerindeki önyargıları ele almak üzere tasarlanmıştır.
  • Sisteme duyulan güveni korumak için AI sonuçlarını her zaman manuel olarak doğrulayın.

AI'ın özelliği, insan sorunlarını çözmemesidir; yine de kendi muhakemenizi kullanmanız gerekir. Harika bir araçtır ancak şüpheci bir bakış açısına sahip olmalısınız.

Dani Grant

• 2024'te AI ve Geleneksel Destek [41:47]
  • 2024'te artan rekabet ve araçlar arasında geçiş yapmanın kolaylaşması nedeniyle kullanıcı deneyimi en yüksek önceliğe sahiptir.
  • AI araçları, belgelere kolay erişim sağlamak gibi kullanıcı deneyimini iyileştiriyorsa müşteri desteği için faydalı olabilir.
  • AI kullanma kararı, istenen kullanıcı deneyimine göre verilmelidir: otomatik destek mi, yoksa kişiselleştirilmiş ve günün 24 saati sunulan insan etkileşimi mi?
  • Geliştiriciler gibi belirli kitleler için hızlı sorgu araçları yeterli olabilirken kurumsal kullanıcılar daha kişiselleştirilmiş desteğe ihtiyaç duyabilir.
  • AI otomasyonu arttıkça insanlar daha fazla insani bağ kurmayı özlüyor.
  • Müşteriler, özellikle müşteri desteği ve müşteri başarısı alanlarında insan etkileşimlerine değer verir.
  • B2B ürünlerinde yüz yüze veya insani bir dokunuş, daha güçlü bağlar ve daha fazla değer yaratabilir.
  • AI'daki gelişmelere rağmen insan katılımı, müşteri güveni ve sadakati oluşturmada kritik önemini korur.
  • AI deneyimlerinin kalitesi giderek daha önemli hale geliyor.
  • Düşük kaliteli AI özellikleri veya sohbet desteği, kullanıcıları geleneksel destekten daha fazla hayal kırıklığına uğratabilir.
  • Özellikle müşteri desteğinde AI kullanıma sunuluyorsa yüksek kaliteli olmalıdır.
  • Müşteri beklentileri nedeniyle AI işlevselliği için belirlenen ölçüt, geleneksel özelliklere kıyasla daha yüksektir.
• AI Kişiselleştirmesi ile Kullanıcı Gizliliğini Dengeleme [45:17]
  • Kişiselleştirme için AI kullanırken gizlilik politikanıza uyun.
  • Yalnızca gizlilik politikanızın izin verdiği verileri kullanın.
  • Kullanıcı verileri kapsam dahilinde değilse bunları kullanmayın.
  • Kullanıcı güvenini her şeyin üzerinde tutun.
  • Kullanıcılar zorlandığında kişiselleştirilmiş destek değerli olabilir.
  • Kullanıcılar izlendiklerini hissederse gizlilikle ilgili endişeler ortaya çıkar.
  • Kullanıcılar bir ürün içinde belirli düzeyde izleme yapılmasını bekleyebilir.
  • "Saygılı kişiselleştirme", değer alışverişi konusunda şeffaf olmayı gerektirir.
  • Kullanıcılar AI destekli kişiselleştirme bekler ancak bunun sağlayacağı faydaların açıkça belirtilmesini ister.
  • Veri toplamanın kullanıcılar için somut bir fayda sağladığından emin olun.

Konuklarımızla Tanışın

Delight Path'in kurucusu Ramli John, B2B SaaS şirketlerinde ürün odaklı işe alıştırma alanında önde gelen bir uzmandır. 35.000'den fazla satan ve çok satanlar listesine giren Ürün Odaklı İşe Alıştırma kitabının yazarı olan Ramli, ürün ekiplerinin etkinleştirmeyi ve müşteri elde tutmayı artıran işe alıştırma deneyimleri tasarlamasını sağlar. Pazarlama, UX tasarımı ve yazılım geliştirme alanlarındaki geçmişiyle Zapier, Appcues ve Mixpanel gibi şirketlere danışmanlık yapmış; Aylık Yinelenen Geliri ve müşteri başarısını artıran uygulanabilir stratejiler oluşturmuştur.

Sihirli bir değnek sallayabilseydim, ekiplerin daha fazla iletişim kurmasını ve kullanıcı için başarının nasıl göründüğü konusunda hemfikir olmasını sağlardım. Bu zorlu bir sorun, ancak ben işe buradan başlardım.

Ramli John

Dani Grant, ürün ve mühendislik ekiplerinin hatalar ve düzeltmeler hakkında daha hızlı iletişim kurmasını sağlayan bir geliştirici aracı olan Jam.dev'in kurucu ortağı ve CEO'sudur. Günümüzde Jam, Unilever, Staples, T-Mobile ve Dell gibi dev müşterilerin beğenisini kazanmıştır.

En iyi PLG stratejisi, insanların ürününüz hakkında başkalarıyla konuşmaktan kendilerini alıkoyamayacakları kadar harika bir ürün sunmaktır.

Dani Grant

Anuj Adhiya, SaaS şirketlerine ürün odaklı büyüme stratejilerini uygulama konusunda rehberlik etme deneyimi geniş olan bir büyüme uzmanı ve Aptallar İçin Büyüme Korsanlığı kitabının yazarıdır. Veriye dayalı yaklaşımıyla tanınan Anuj, kullanıcı edinimini, elde tutmayı ve uzun vadeli etkileşimi destekleyen büyüme çerçeveleri oluşturarak girişimlerin ölçeklenmesine yardımcı olmuştur. Büyüme ve PLG konusunda sık sık konuşmalar yapan Anuj'un görüşleri, verileri, denemeleri ve stratejiyi uyumlu hâle getirerek ürün ekiplerinin sürdürülebilir büyümenin kilidini açmasına yardımcı olur.

Büyüme genel olarak bir takım işidir. Tanımı gereği işlevler arasıdır ve bu, özellikle ürün odaklı dünyada geçerlidir. Uyum içinde çalışması gereken içerik, eğitim, topluluk, ürün, satış ve daha birçok ekibi bir araya getiriyorsunuz.

Anuj Adhiya

Bu Bölümdeki Kaynaklar:

• The CPO Club bültenine abone olun
• Bu bölümün sponsoruna göz atın: Wix Studio
• LinkedIn'de Ramli, Dani ve Anuj ile bağlantı kurun
• Delight Path, Jam.dev ve Techstars'a göz atın

İlgili Makaleler ve Podcast'ler:

• The CPO Club Podcast Hakkında
• Ürün Odaklı Büyümenin Temelleri İçin Rehberiniz
• Büyüme Ürün Yöneticisi Olmasanız Bile Büyüme Korsanlığı Nasıl Yapılır?
• Ürün Odaklı Büyümeye Dair 6 Örnek: PLG'yi Doğru Uygulayan Şirketler
• 3 Büyüme Döngüsünden Nasıl Yararlanılır?
• Ürün Odaklı Büyümeyi Ölçme: Önemli Metrikler ve Bunların Kullanımı
• Ürün Odaklı Büyüme Çarkı: PLG'de Başarılı Olmak İçin Gerekli Okuma