Fransız MV Grubu'nun yapay zeka projesi "IA Vista": Sıradan bir pazarlama ajansı nasıl birdenbire ölçeklenebilir bir teknoloji şirketine dönüşüyor?

Müşteri verileri üzerindeki güç mücadelesi: Yapay zekâ ışığında klasik ajans modelinin yaklaşımını neden kökten yeniden düşünmesi gerekiyor?

Ajans sektörü büyük bir değişimle karşı karşıya: MV Group'un riskli yapay zeka planı tüm sektör için ne anlama geliyor?

Fransız MV Grubu radikal bir dönüşüme girişiyor: "IA Vista" yapay zeka projesine yaptığı beş milyon avroluk yatırımla şirket, geleneksel ajans işinin sınırlarını yıkmayı hedefliyor. Amaç, öncelikle çalışma saatleri ve proje uzmanlığı satmak yerine, tescilli müşteri verilerini, analitik modelleri ve operasyonel pazarlama kanallarını sorunsuz bir şekilde entegre eden ölçeklenebilir bir veri motoru oluşturmak. Bu, pazarlamanın geleceğine yönelik stratejik bir bahis; basit saatlik faturalandırmadan uzaklaşarak ölçülebilir, ürün odaklı bir değer önerisine doğru ilerlemek anlamına geliyor.

Bu projenin ekonomik hedefi, metinlerin veya görsellerin basit otomasyonunun çok ötesine uzanmaktadır. Küresel teknoloji devlerinin hakim olduğu bir pazarda, bağımsız hizmet sağlayıcılar kar marjları, müşteri erişimi ve veri kalitesi üzerindeki kontrolü yeniden kazanmaya çalışmaktadır. IA Vista, izole veri silolarını küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ'ler) için düzenlenmiş, veri koruma uyumlu bir aktivasyon platformuna dönüştüren teknolojik bir bağlantı görevi görmeyi amaçlamaktadır.

Ancak, satın almalar yoluyla büyüyen bir ajans grubundan entegre bir teknoloji şirketine giden yol engellerle doludur. Aşağıdaki metin, üretken yapay zekanın pazarlamada neden sıklıkla yanlış kullanıldığını, gerçek varlığın veri egemenliğinde neden yattığını ve MV Group'un bu cesur adımının tüm ajans sektörü için neden çığır açıcı olabileceğini derinlemesine analiz etmektedir.

MV Group'un beş milyon dolarlık yatırımı: Yapay zekâ, veriyi nasıl bir iş modeline dönüştürecek?

Pazarlamada yalnızca içerik otomasyonuna yönelenler, veri, kar marjı ve müşteri erişimi için verilen güç mücadelesini çoktan kaybetmişlerdir

Fransız MV Grubu'nun IA Vista yapay zeka projesine yaptığı beş milyon avroluk yatırım, sadece teknolojik bir yükseltmeden ibaret değil. Yıllar içinde bir araya gelmiş dijital, CRM ve veri uzmanlarından oluşan bir grubu, entegre ve ölçeklenebilir bir teknoloji şirketine dönüştürme girişimi. Ekonomik hedef sadece kampanyaları daha hızlı planlamak veya daha ucuza içerik üretmek değil. Daha da önemlisi, mevcut veri kümelerini, analitik modelleri ve operasyonel pazarlama kanallarını, ölçülebilir müşteri faydalarıyla tekrarlanabilir bir değer önerisi oluşturacak şekilde birbirine bağlama yeteneğidir.

Bu proje, ajans işinde temel bir değişime değiniyor. Geleneksel dijital ajanslar öncelikle çalışma saatleri, yaratıcı hizmetler, medya planlaması ve proje uzmanlığı satarlar. Bu hizmetler karlı olabilir, ancak büyüme genellikle yalnızca eş zamanlı personel artışıyla mümkündür. Öte yandan, veri platformları ve yapay zeka destekli ürünler, gelir ve çalışan sayısı arasında kısmi bir ayrışma vaat ediyor. Bir kez geliştirilen bir model, veri kalitesi, teknik altyapı ve düzenleyici gereklilikler konusunda uzmanlaşıldığı takdirde, teorik olarak birçok müşteri için kullanılabilir. Bu nedenle IA Vista, sadece ek bir araç değil, personel maliyetleri, değer yaratma ve büyüme arasındaki farklı bir ilişkiye yönelik bir bahistir.

Stratejik mantık açık. MV Group, 2017'den beri müşteri sadakati, veri işleme ve veri odaklı pazarlama alanlarında uzmanlık geliştirmiş ve bunu satın almalar yoluyla genişletmiştir. Daha sonra NM Data olarak yeniden adlandırılan Neptune Media'nın satın alınması, ek veri varlıkları, uzmanlık ve lokasyonlar getirmiştir. Bir sonraki mantıklı adım, bu satın alınan varlıkları ayrı ayrı işletmenin ötesine geçmek ve bunun yerine teknolojik olarak entegre etmektir. İşte tam da burada IA ​​Vista devreye giriyor: verilere daha kolay erişim sağlamak, hedef grupları daha hassas bir şekilde segmentlere ayırmak, benzer potansiyel müşterileri daha güvenilir bir şekilde belirlemek ve içeriği daha kişiselleştirilmiş hale getirmek.

Bir ajans grubu veri motoru haline gelecek

MV Group, 2010 yılında kurulmuş ve veri ve dijital pazarlama konusunda uzmanlaşmış bağımsız bir Fransız grubu haline gelmiştir. Yapay zeka yatırımının açıklandığı sırada şirket yaklaşık 430 kişiyi istihdam ediyor, yaklaşık 83 milyon Euro gelir elde ediyor ve Fransa genelinde bir ajans ve ofis ağına sahipti. Çalışanların yaklaşık dörtte birini oluşturan 100 kişi zaten veriyle ilgili konularda çalışıyordu. Yeni yapay zeka projesi başlangıçta on kişiden oluşan uzman bir ekibi kapsıyordu.

Bu ölçek, ekonomik açıdan oldukça önemlidir. MV Group, henüz pazar bulması gereken genç bir yapay zeka girişimi değil. Şirketin mevcut müşteri ilişkileri, operasyonel pazarlama kanalları, veri uzmanlığı ve yeni çözümlerin hemen uygulanabileceği bir organizasyonu var. Bu, geleneksel pazar giriş riskini azaltıyor. Teknoloji, öncelikle ana işten ayrı olarak ticarileştirilmek zorunda değil, mevcut hizmetlere entegre edilebilir ve daha sonra kademeli olarak bağımsız bir ürün olarak pazarlanabilir.

Aynı zamanda, MV Group neredeyse sınırsız sermayeye sahip küresel bir platform şirketi değil. Beş milyon euro, yıllık geliri 83 milyon euro olan bir grup için önemli bir yatırım olsa da, varoluşsal bir tehdit oluşturmuyor. Bu miktar, yıllık gelirin yaklaşık yüzde altısına denk geliyor. Ancak, gelir serbestçe kullanılabilir kârla eşdeğer tutulamayacağından, şirketin üzerindeki mali yük, bu yüzdeden çok daha büyük. Yatırım, birkaç yıl boyunca düşünülmeli ve muhtemelen sadece yazılım geliştirmeyi değil, aynı zamanda personel, veri hazırlama, altyapı, güvenlik, eğitim, entegrasyon ve devam eden operasyonları da kapsayacaktır.

Bu nedenle proje, grubun stratejik yönünü değiştirecek kadar büyük, ancak disiplinli ürün geliştirme yoluyla yönetilebilir kalacak kadar küçüktür. Kritik soru, MV Group'un IA Vista'yı öncelikli kullanım durumlarına sahip, net bir şekilde tanımlanmış bir ürün olarak mı yoksa aynı anda çok fazla beklentiyi karşılamaya çalışan geniş bir dönüşüm programı olarak mı geliştireceğidir. Yapay zeka projeleri nadiren uygulanabilir modellerin eksikliğinden dolayı başarısız olur. Daha sıklıkla, belirsiz sorumluluklar, yetersiz veri kalitesi, iş akışlarına entegrasyon eksikliği veya teknik performans ile müşteri talebi arasındaki zayıf bağlantı nedeniyle başarısız olurlar.

Beş milyon euro kendi başına bir amaç değildir

Yatırım, ancak beklenen ekonomik etkisiyle anlam kazanır. Gelir tarafında, IA Vista ek satışlar yaratabilir, mevcut hizmetleri geliştirebilir ve müşteri sadakatini artırabilir. Maliyet tarafında ise sistem, iş akışlarını hızlandırabilir, manuel veri sorgularını azaltabilir, kampanya hazırlığını basitleştirebilir ve tekrarlayan görevleri otomatikleştirebilir. Bununla birlikte, kısa vadeli tasarruflardan stratejik olarak daha önemli olan, proje odaklı bir hizmet modelinden daha ürün odaklı bir teklife dönüşebilme yeteneğidir.

Sadece örnekleme amacıyla, yatırımın üç yıla yayıldığını varsayarsak, bu yılda ortalama yaklaşık 1,67 milyon € nakit çıkışına neden olur. Bu tutarın, ek katkı marjları, kaçınılan maliyetler veya her ikisinin bir kombinasyonu ile karşılanması gerekecektir. Sadece gelire dayalı bir analiz yanıltıcı olacaktır. Ek gelir yüksek medya, dış hizmet veya personel maliyetlerine yol açarsa, amortisman katkısı sınırlı olacaktır. Bu nedenle, belirleyici faktör faturalandırılan kampanya hacmi değil, işletme karına yapılan ek katkıdır.

Basit bir örnek, potansiyel etkinin boyutunu göstermektedir. Platform kurulduktan sonra yıllık iki milyon euro ek katkı marjı üretirse, ilk yatırım teorik olarak iki buçuk yıl sonra geri kazanılmış olur. Ancak, yılda sadece 750.000 euro üretirse, geri ödeme süresi önemli ölçüde daha uzun olur ve ayrıca işletme ve geliştirme maliyetleri de artar. Tersine, birkaç yüz çalışanı olan bir kuruluşta verimlilikte orta düzeyde bir artış bile önemli bir değer yaratabilir. Ortalama olarak, çalışma zamanının sadece küçük bir kısmı iyileştirilmiş araçlar sayesinde daha verimli kullanılırsa, bu birçok ekip ve müşteri projesi genelinde önemli bir miktara ulaşır.

Ancak, bu tür hesaplamalar yapılırken dikkatli olunması önerilir. Zaman tasarrufu otomatik olarak kâr anlamına gelmez. Serbest kalan kapasite ek faturalandırılabilir hizmetler için kullanıldığında, maliyet merkezinden kalıcı olarak çıkarıldığında veya kaliteyi ve müşteri sadakatini artırmak için kullanıldığında ekonomik değer yaratır. Yapay zeka sayesinde görevleri daha hızlı tamamlayan, ancak daha sonra aynı iş yükünü ve geliri koruyan bir ekip, operasyonel zaman kazanmış olabilir, ancak mutlaka ek finansal değer yaratmamıştır. Bu nedenle MV Group, faydaları güvenilir temel performans göstergeleri (KPI'lar) ile izlemelidir: kampanya adımı başına süre, dönüşüm oranı, müşteri edinme maliyetleri, yeniden satın alma oranı, müşteri başına katkı marjı, platform kullanım yoğunluğu ve verimli kullanıma geçiş süresi.

Gerçek değer verilerde gizlidir

Üretken yapay zeka artık yaygın olarak kullanılabilir durumda. Dil modelleri, programlama arayüzleri ve bulut altyapısı da daha küçük rakipler tarafından satın alınabiliyor. Bu nedenle, kalıcı bir rekabet avantajı yalnızca bilinen bir modeli kullanmaktan kaynaklanmaz. Bu avantaj, tescilli verilerin, sektöre özgü bilginin, entegre süreçlerin, güvenilir yönetişimin ve sistemin ekonomik olarak öğrenip çalışabileceği yeterince büyük bir müşteri tabanının birleşiminden kaynaklanır.

MV Group tam olarak bu mantığı izliyor. Grup, kendi B2C veri kümelerini, satın aldığı veri uzmanlarının verileriyle birleştirmeyi hedefliyor. Bu, mevcut müşterilere benzer özelliklere ve davranış kalıplarına sahip tüketicileri belirleyen, "benzer müşteri modelleri" olarak adlandırılan modellerin oluşturulmasına olanak sağlayacak. Bir perakendeci, enerji sağlayıcısı veya hizmet şirketi için fayda, artık sadece geniş demografik grupları hedeflemek değil, aynı zamanda bir yanıtın, satın almanın veya belirli bir ihtiyacın olasılığını daha doğru bir şekilde tahmin etmektir.

Bu tür modellerin ekonomik değeri çeşitli faktörlere bağlıdır. Birincisi, verilerin güncel, doğru ve yeterince eksiksiz olması gerekir. İkincisi, hedef değişken anlamlı bir şekilde tanımlanmalıdır. Sadece tıklama olasılıklarını optimize eden bir model, karlı müşteriler edinmeden birçok ucuz etkileşim yaratabilir. Üçüncüsü, tahminin daha basit segmentasyon kurallarına kıyasla gerçekten katma değer sağlayıp sağlamadığı doğrulanmalıdır. Dördüncüsü, teknik doğruluk, düzenleyici, etik veya itibar riskleri pahasına elde edilmemelidir.

Dahası, veri kümeleri statik varlıklar değildir. Haneler taşındığında, ilgi alanları değiştiğinde, onay geri çekildiğinde veya özellikler güvenilmez hale geldiğinde değer kaybederler. Bu nedenle gerçek varlık, yalnızca depolanan veri kayıtlarının sayısında değil, verileri yasal olarak toplama, güncelleme, bağlama, belgeleme ve etkili kararlara dönüştürme yeteneğinde yatmaktadır. Sadece büyük bir veritabanına sahip olmak, sağlam bir veri avantajını garanti etmez. Bununla birlikte, veri kalitesini, model performansını ve kampanya sonuçlarını kapalı bir öğrenme döngüsünde birleştirebilenler, kopyalanması çok daha zor bir avantaj elde ederler.

IA Vista, analiz ile eylem arasındaki boşluğu kapatmayı hedefliyor

Birçok şirket zaten müşteri verilerine sahip, ancak bunların operasyonel kullanımı sınırlı. Bilgiler CRM sistemlerinde, çevrimiçi mağazalarda, bülten platformlarında, çağrı merkezlerinde, analiz araçlarında ve harici veri kaynaklarında bulunuyor. Bu sistemler arasında teknik, organizasyonel ve yasal engeller mevcut. Veriler temel olarak mevcut olsa bile, hedef grupları tanımlamanın ve doğrudan bir kampanya oluşturmanın basit bir yolu genellikle eksik.

IA Vista'nın en önemli vaatlerinden biri de erişimi basitleştirmektir. Özel bir yapay zeka sohbeti, çalışanların veya müşterilerin doğal dil kullanarak veri kümelerini sorgulamasına olanak tanır. Örneğin, bir veritabanı sorgusu gerçekleştirmek için bir uzmana başvurmak yerine, kullanıcı belirli bölgelerde tanımlanmış özellikler gösteren ve bir ürünü satın alma olasılığı daha yüksek olan haneler hakkında bilgi isteyebilir. Sistem daha sonra bu sorguyu teknik olarak doğru sorgulara çevirecek, izin verilen veri kaynaklarını dikkate alacak ve sonucu anlaşılabilir bir şekilde sunacaktır.

Veriye dayalı bir yanıt ile iş sorusu arasındaki fark azaldığı için verimlilik kazanımları önemli olabilir. Aynı zamanda yeni bir risk ortaya çıkar: Kolay erişilebilir bir arayüz, görüntülenen her rakamın otomatik olarak güvenilir olduğu izlenimini yaratabilir. Gerçekte, tanımlar belirsiz olabilir, veriler bozulmuş olabilir veya sonuçlar istatistiksel olarak belirsiz olabilir. Bu nedenle profesyonel bir çözüm, kontrol mekanizmaları, izlenebilir veri kaynakları, tanımlanmış erişim hakları ve verilerin geçerliliğinin sınırlamalarına ilişkin göstergeler gerektirir.

IA Vista'nın analizle sınırlı kalmaması, daha büyük bir değer yaratıyor. Platform, SMS, e-posta ve sosyal ağlar aracılığıyla kişiselleştirilmiş içerikle hedef gruplara ulaşmak ve coğrafi olarak hedeflenmiş kampanyaları desteklemek üzere tasarlandı. Bu, bir analiz aracını bir aktivasyon sistemine dönüştürüyor. Ekonomik olarak bu bağlantı çok önemli çünkü müşteriler ilginç veri analizi için değil, daha iyi iş sonuçları için ödeme yapıyorlar. Segmentasyon, içerik oluşturma, dağıtım ve performans ölçümünü tek bir platformda birleştirerek, MV Group değer zincirinin daha büyük bir bölümünü kontrol edebiliyor.

Kişiselleştirmenin etkisi ölçülmediği sürece hiçbir anlamı yoktur

Pazarlamada kişiselleştirme genellikle kendi başına bir amaç olarak ele alınır. Farklı müşteri grupları farklı metinler, görseller veya teklifler alır, ancak gerçek katma değer belirsiz kalır. IA Vista, ancak platformun geleneksel kampanya yönetiminden daha iyi sonuçlar verdiğini kanıtladığı takdirde uygulanabilir bir iş modeli haline gelebilir. Bu, kontrollü testler, güvenilir karşılaştırma grupları ve korelasyon ile nedensellik arasında net bir ayrım gerektirir.

Kişiselleştirilmiş içerik, geliri artırmadan daha yüksek tıklama oranı elde edebilir. Daha hassas bir şekilde hedeflenen bir kitle, daha iyi dönüşüm oranları sağlayabilir, ancak o kadar küçük olabilir ki, sonuçlara olan mutlak katkı azalır. Bir kampanya kısa vadede satışları artırabilir, ancak aynı zamanda aşırı agresif mesajlaşma yoluyla abonelikten çıkma oranlarını veya müşteri memnuniyetsizliğini artırabilir. Bu nedenle, optimizasyon bireysel ölçütlerle sınırlı olmamalıdır. Nihayetinde önemli olan, ek katkı marjı, uzun vadeli müşteri yaşam boyu değeri ve veri, medya ve operasyonel destek için yapılan masraflardır.

Artan etkiyi ölçmek özellikle önemlidir. Bir kişi zaten satın alma işlemi yapacaksa, bu satın alma işlemi tamamen yapay zeka destekli kampanyaya atfedilmemelidir. Uygun kontrol grupları olmadan, sistemin mevcut talebi yeniden etiketlemesi riski vardır. Bu nedenle, sağlam bir platform, karşılaştırılabilir grupların farklı şekilde ele alındığı deneylere olanak sağlamalıdır. Ancak o zaman yapay zekanın gerçekten ek talep yaratıp yaratmadığı veya sadece bilinen kalıpları yeniden üretip üretmediği belirlenebilir.

Bu durum, MV Group için farklılaşma fırsatı sunmaktadır. Birçok sağlayıcı daha iyi hedef kitleler ve daha kişiselleştirilmiş içerik vaat etmektedir. Ancak daha az sayıda sağlayıcı, yaratılan ek ekonomik değeri şeffaf bir şekilde gösterebilmektedir. IA Vista doğrulanabilir bir etki değerlendirmesi sunarsa, grup tazminatını sonuçlarla daha yakından uyumlu hale getirebilir ve sadece saat satmaktan uzaklaşabilir. Bununla birlikte, bu durum veri kalitesi, sözleşme tasarımı ve risk yönetimi üzerindeki talepleri de artırmaktadır.

Fransız dijital pazarı büyüyor, ancak platformlar pazara hakim durumda

Yatırım, büyüyen ancak oldukça yoğunlaşmış bir pazara yapılıyor. Fransız dijital reklamcılık pazarı 2024 yılında yaklaşık on bir milyar euro hacmine ulaşarak bir önceki yıla göre yüzde 14 artış gösterdi. Sosyal medya ve görüntülü reklamcılık özellikle dinamik bir şekilde gelişirken, arama motoru reklamcılığı büyümeye devam etse de göreceli olarak zemin kaybetti. 2025 yılında pazar 12,4 milyar euroya yaklaştı ve yine çift haneli büyüme kaydetti.

Bu büyüme, veri odaklı hizmetler için temelde elverişli koşullar yaratıyor. Artan dijital reklam harcamaları, daha fazla kampanya, daha fazla ölçüm verisi ve artan bir koordinasyon ihtiyacı anlamına geliyor. Aynı zamanda, gelirin çok büyük bir kısmı uluslararası platformlara akıyor. Google, Meta, Amazon ve diğer büyük sosyal ağlar, erişime, kullanıcı arayüzlerine ve temel ölçüm sinyallerine erişimi kontrol ediyor. Bu nedenle, bağımsız ajanslar ve teknoloji hizmet sağlayıcıları, temel altyapısına sahip olmadıkları bir pazarda faaliyet gösteriyor.

IA Vista bu bağımlılığı ortadan kaldıramaz, ancak MV Group'a daha güçlü bir konum kazandırabilir. Kendi hedef kitle verilerini, müşteri ilişkilerini ve analitik modellerini kontrol etmek, tüm segmentasyon mantığını büyük platformlara bırakmaya olan bağımlılığını azaltır. Grup, kanallar arası kampanyalar planlayabilir ve birden fazla temas noktasından elde edilen içgörüleri birleştirebilir. Bu, her sağlayıcının öncelikle kendi reklam sisteminin performansını sergilediği parçalanmış platform mantığına karşı bir denge oluşturur.

Buradaki zorluk, uluslararası platformların da yapay zekaya büyük yatırımlar yapması ve birçok işlevi doğrudan reklam ürünlerine entegre etmesidir. Otomatik hedefleme, teklif stratejileri, metin varyasyonları, görseller ve kampanya optimizasyonu giderek standart platform teklifleri haline geliyor. Bu nedenle, bağımsız bir hizmet sağlayıcı yalnızca yapay zeka kullanma vaadiyle rekabet edemez. Platformların yapısal olarak sağlamadığı katma değeri sunmalıdır: birden fazla kanalda tarafsız koordinasyon, müşterinin kendi ve yasal olarak erişilebilir harici verilerinin kullanımı, müşterinin iş modeliyle yakın uyum ve gerçek karlılığın şeffaf bir şekilde değerlendirilmesi.

Orta ve küçük ölçekli şirketlerden oluşan hedef grup, stratejik açıdan zekidir

MV Group öncelikle küçük ve orta ölçekli işletmeleri (KOBİ'ler) ve daha büyük orta ölçekli şirketleri hedeflemektedir. Bu müşteri grubu, entegre bir yapay zeka çözümü için caziptir çünkü birçok şirketin kendi veri bilimi ekipleri, kapsamlı veri platformları veya uzman yapay zeka geliştiricileri bulunmamaktadır. Modern teknolojiye erişime ihtiyaç duyarlar ancak tüm altyapıyı kendileri kuramazlar veya gerekli tüm uzmanları sürekli olarak istihdam edemezler.

Bu durum, yönetilen bir yapay zeka modeliyle sonuçlanır: Hizmet sağlayıcı yalnızca yazılım sağlamakla kalmaz, aynı zamanda veri entegrasyonu, model geliştirme, kampanya uygulaması, izleme ve daha fazla geliştirme işlemlerini de üstlenir. Müşteriler için bu, giriş engelini düşürür. Bir sonuç satın alırlar ve karmaşık bir teknik organizasyon kurmak zorunda kalmazlar. MV Group için ise bu, tekrarlayan gelir ve daha güçlü bir ilişki yaratır çünkü hizmet, müşterinin verilerine ve süreçlerine derinlemesine entegre edilmiştir.

Ancak, küçük ve orta ölçekli işletmelerin (KOBİ'ler) fiyat, sadelik ve doğrulanabilirlik konusunda yüksek talepleri vardır. Büyük bir şirket, ekonomik faydaları başlangıçta belirsiz olsa bile, çok yıllık bir pilot programı finanse edebilir. Bir KOBİ ise daha hızlı fark edilebilir sonuçlar bekler. Bu nedenle IA Vista, birkaç ay içinde doğrulanabilir iyileştirmeler sağlayan net kullanım örnekleriyle başlamalıdır. Uygun örnekler arasında pasif müşterilerin yeniden etkinleştirilmesi, potansiyel müşterilerin önceliklendirilmesi, bölgesel satış kampanyaları veya mevcut CRM iletişiminin optimize edilmesi yer almaktadır.

Bir diğer avantaj ise sektörel yeniden kullanılabilirliktir. MV Group, bir sektör içindeki birden fazla müşteri için benzer veri modelleri, arayüzler ve kampanya kalıpları geliştirebilirse, marjinal maliyetler azalır. Elbette, platform gizli müşteri verilerini uygunsuz bir şekilde karıştırmamalıdır. Bununla birlikte, teknik bileşenler, özellik tanımları, test tasarımları ve süreç bilgisi yeniden kullanılabilir. Bu endüstrileşme, IA Vista'nın karlı bir ürün mü yoksa sadece bireysel danışmanlık projeleri için yeni bir etiket mi olacağını belirleyecektir.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu - Resim: Xpert.Digital

Burada, şirketinizin özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerini hızlı, güvenli ve yüksek giriş engelleri olmadan nasıl uygulayabileceğini öğreneceksiniz.

Yönetilen bir yapay zeka platformu, yapay zeka için her şeyi kapsayan, endişesiz bir çözümdür. Karmaşık teknoloji, pahalı altyapı ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış hazır bir çözüm alırsınız – genellikle sadece birkaç gün içinde.

Başlıca avantajlara genel bakış:

⚡ Hızlı uygulama: Fikirden kullanıma hazır uygulamaya günler içinde, aylar değil. Anında katma değer yaratan pratik çözümler sunuyoruz.

🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizde kalır. Verilerinizi üçüncü taraflarla paylaşmadan güvenli ve mevzuata uygun işlemeyi garanti ediyoruz.

💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlar için ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personel için yüksek başlangıç ​​yatırımları tamamen ortadan kalkar.

🎯 Asıl işinize odaklanın: En iyi yaptığınız şeye konsantre olun. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.

📈 Geleceğe hazır ve ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlıyor ve modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlıyoruz.

Daha fazla bilgi burada:

• Yönetilen Yapay Zeka Platformu

Satın almalardan teknolojik entegrasyona

Grubun gelişimi tipik bir sıra izledi. Başlangıçta, yeni birimlerin oluşturulması ve satın almalar yoluyla uzmanlık genişletildi. Avanci, müşteri sadakatini ve CRM bakış açısını güçlendirdi. Daha sonraki satın almalar, veri varlıkları ve özel bilgi birikimini beraberinde getirdi. Neptune Media, veya daha doğrusu NM Data, veri pazarlamasında erişimi ve yetenekleri artırdı. Bu strateji kritik kütleyi artırdı, ancak kaçınılmaz olarak daha karmaşık bir organizasyona yol açtı.

Satın almalar yoluyla büyüme otomatik olarak sinerji yaratmaz. Farklı sistemler, veri modelleri, markalar, satış yapıları ve kurumsal kültürler beklenen faydaları sınırlayabilir. Her bir iştirak kendi araçlarını ve süreçlerini korursa, grup ekonomik olarak ayrı ayrı ajanslardan oluşan bir topluluk olarak kalır. Merkezi bir yapay zeka ve veri platformu, ortak standartların ve yeniden kullanılabilir hizmetlerin geliştirilmesini sağlayan bir entegrasyon merkezi görevi görebilir.

Bu belki de IA Vista'nın en önemli işlevidir. Proje sadece verileri birbirine bağlamakla kalmaz, aynı zamanda organizasyonu ortak bir dil benimsemeye de zorlar. Hangi müşteri verileri önemlidir? Hedef gruplar nasıl tanımlanır? Hangi kalite standartları geçerlidir? Hangi bilgilere kim erişim yetkisine sahiptir? Modeller nasıl yayınlanır ve sonuçlar nasıl ölçülür? Bu tür sorular hem teknik hem de organizasyonel entegrasyon görevlerini temsil eder.

Daha sonra iştiraklerin, yönetimin ve personelin sadeleştirilmesi, MV Group'un hızlı dış büyüme aşamasını süresiz olarak sürdürme niyetinde olmadığını göstermektedir. Yönetim, operasyonel verimliliğe ve teknolojik kaldıraçlara daha fazla odaklanmıştır. Bu gelişme ekonomik açıdan mantıklıdır: Bir satın alma aşamasından sonra, mükerrer yapılar ortadan kaldırılmalı ve ortak platformlar oluşturulmalıdır. Ancak, yapay zeka işten çıkarmalar için genel bir bahane haline gelmemelidir. Uzmanlık bilgisi ve müşteri deneyimi çok fazla azaltılırsa, veri odaklı bir teklifin üzerine inşa edildiği kalite zarar görebilir.

David Flouriot, projeden platforma geçişi somutlaştırıyor

MV Group, David Flouriot'u Veri ve Yapay Zeka Başkanı olarak atayarak, daha önce Groupama Loire Bretagne'de Veri Bilimi Yöneticisi ve SoLocal Group'ta Büyük Veri uzmanı olarak çalışmış bir ismi bünyesine kattı. Bu personel kararı, girişimin sadece BT departmanının yan projesi olarak ele alınmaması gerektiğini gösteriyor. Sigorta şirketleri ve yerel dijital hizmetler, segmentasyon, modelleme ve operasyonel ölçeklendirmenin kritik rol oynadığı veri yoğun ortamlardır.

Başarı için yalnızca teknik uzmanlık yeterli değildir. Yönetim, üst yönetim, satış, acente ekipleri, veri koruma, BT ve müşteriler arasında bir köprü görevi görmelidir. Bir yapay zeka modeli istatistiksel olarak iyi performans gösterse bile, satış personeli faydalarını açıklayamazsa veya operasyonel ekipler sonuçları çalışmalarına entegre edemezse piyasada başarısız olabilir. Tersine, yoğun bir şekilde pazarlanan bir ürün, teknik performansı verilen sözlerin altında kalırsa güven kaybına uğrayabilir.

On uzmandan oluşan ilk ekip, odaklanmış ürünler geliştirmek için yeterliydi, ancak tüm grubun tamamen dönüşümü için çok küçüktü. Bu nedenle, bir çarpan görevi görmesi gerekiyordu. Temel bileşenler, standartlar ve kontrol mekanizmaları oluşturmakla görevlendirilirken, yan kuruluşlardaki uzmanlar kullanım örneklerine katkıda bulundu ve bunların günlük operasyonlara uygulanmasını sağladı. Grubun daha sonraki açıklamalarında yapay zeka bölümünün 15 uzmana ulaştığı belirtilmesi, kademeli bir genişlemeye işaret etmektedir.

En önemli risklerden biri, izole bir yapay zeka biriminin oluşmasıdır. Eğer ekip teknolojik olarak gelişmiş çözümler geliştirirken, kuruluşun geri kalanı eski süreçlere bağlı kalırsa, ölçek ekonomisi elde edilemez. Başarılı platform iş birliği, ortak ürün sahipliği ve net iş hedefleri gerektirir. Her fonksiyon, hangi temel performans göstergesini (KPI) iyileştirdiğini ve katkısının nasıl ölçüldüğünü bilmelidir.

Verimlilik artışı metin oluşturmanın çok ötesine uzanmaktadır

Kamuoyundaki söylemlerde, pazarlamada üretken yapay zekâ genellikle otomatik metin ve görüntü üretimine indirgeniyor. Bu uygulamalar görünür olsa da, ekonomik açıdan en değerli olanlar olmayabilirler. İçerik hızlı bir şekilde üretilebilir, ancak bu aynı zamanda birbirinin yerine geçebilecek materyal arzını da artırır. Tüm rakipler benzer araçlar kullanıyorsa, farklılaşmanın değeri azalır. Daha büyük fırsat, veriyi, karar verme sürecini ve uygulamayı birleştirmekte yatmaktadır.

Satış alanında yapay zeka, potansiyel müşterileri önceliklendirebilir, şirket bilgilerini özetleyebilir ve iletişim için uygun fırsatları belirleyebilir. Proje yönetiminde, brifingleri yapılandırabilir, görevleri belgeleyebilir ve bilgi paylaşımını kolaylaştırabilir. Kampanya yönetiminde, varyasyonlar oluşturabilir, bütçeleri ayarlayabilir ve anormallikleri tespit edebilir. Veri işlemede ise sorguları çevirebilir, nitelikleri belgeleyebilir ve kalite sorunlarını ortaya çıkarabilir.

Ekonomik faydalar, çok sayıda küçük iyileştirmeden kaynaklanır. Tek bir otomatikleştirilmiş görev yalnızca birkaç dakika tasarruf sağlayabilir. Ancak, yüzlerce çalışan, çok sayıda müşteri ve tekrarlayan kampanyalar söz konusu olduğunda, bu tasarruflar önemli olabilir. Yüksek hacimli, net kurallara sahip ve yeterli veri tabanına sahip süreçler özellikle değerlidir. Buna karşılık, stratejik kararlar, hassas müşteri iletişimleri ve olağandışı durumlar daha fazla insan gözetimi altında tutulmalıdır.

Bu nedenle MV Group, verimliliği maksimum otomasyon olarak tanımlamamalıdır. Amaç, mantıklı bir iş bölümüdür. Makineler, örüntü tanıma, varyant oluşturma, veri eşleştirme ve tekrarlanabilir analizler için uygundur. İnsanlar ise bağlam, sorumluluk, yaratıcı yönlendirme, müzakere ve beklenmedik sonuçların değerlendirilmesi için hayati önem taşır. Nitelikli işçileri destekleyen bir platform, hem kaliteyi hem de hızı aynı anda artırabilir. Sadece personeli değiştirmeyi amaçlayan bir platform ise standartlaşmış vasatlık ve güven kaybı riskini taşır.

Veri koruma, zorunlu bir gereklilik olmaktan çıkıp rekabet faktörü haline geliyor

Büyük B2C veri kümelerinin yapay zeka modelleriyle birleştirilmesi, Avrupa veri koruma hukukunun özellikle hassas alanlarına değinmektedir. Kişisel veriler keyfi olarak birleştirilemez, yeni amaçlar için kullanılamaz veya modellere aktarılamaz. Sağlam bir yasal dayanak, şeffaf bilgilendirme, amaç sınırlaması, veri minimizasyonu, uygun saklama süreleri ve veri sahibinin haklarını kullanmanın etkili yolları gereklidir.

MV Group için bu sadece bir uyumluluk sorunu değil. Güven, özellikle düzenleyici riskleri kendileri değerlendiremeyen orta ölçekli müşteriler için ticari bir avantaja dönüşebilir. Grup, veri kaynağını, onay durumunu, model kullanımını ve silme süreçlerini şeffaf bir şekilde belgeleyerek müşterilerinin işlem maliyetlerini düşürüyor. Tersine, teknik olarak sağlam ancak yasal olarak belirsiz bir platformun uzun vadede pazarlanabilirliği oldukça düşük olacaktır.

Modellerin kişisel bilgileri ezberleyip ezberleyemeyeceği veya istemeden ifşa edip edemeyeceği sorusuna özellikle dikkat edilmelidir. Özel yapay zeka sohbetleri, kullanıcıların yalnızca yetkilendirilmiş verilere erişebileceği ve hiçbir gizli bilginin istemler veya çıktılar yoluyla sızdırılmayacağı şekilde tasarlanmalıdır. Bu, rol tabanlı izinleri, günlük kaydını, güvenli model ortamlarını, filtreleri ve müşteri hesapları arasında net bir ayrımı içerir.

Avrupa Yapay Zeka Yasası ayrıca şeffaflık, yetkinlik ve yönetişim gereksinimlerini de artırıyor. Çoğu pazarlama uygulaması otomatik olarak yüksek riskli sistem olarak sınıflandırılmıyor. Bununla birlikte, işlevlerine bağlı olarak, sentetik içerik etiketlemesi, dokümantasyon ve çalışan eğitimi ile ilgili yükümlülükler geçerlidir. Ayrıca, veri koruma, tüketici koruma ve rekabet hukuku, yapay zeka düzenlemelerinden bağımsız olarak geçerliliğini koruyor. Sağlam süreçleri erken aşamada kuranlar, bu düzenleyici olgunluğu tekliflerinin bir parçası olarak pazarlayabilirler.

Tahminler, mevcut çarpıklıkları daha da kötüleştirebilir

Benzerlik modelleri, matematiksel olarak çalıştıkları için ilk bakışta tarafsız görünürler. Gerçekte ise, geçmiş verilerden öğrenirler ve bu verilerin yapısını benimserler. Mevcut müşteriler ağırlıklı olarak belirli bölgelerden, yaş gruplarından veya gelir dilimlerinden geliyorsa, model benzer grupları tercih edebilir. Bu ekonomik açıdan mantıklı görünebilir, ancak aynı zamanda yeni pazar potansiyelini gizleyebilir veya belirli nüfus gruplarını sistematik olarak dezavantajlı duruma düşürebilir.

Bu sorun sadece etik bir sorun değil. Geçmişe çok sıkı bağlı bir model, büyümeyi engelleyebilir. Yeni talep alanlarını keşfetmek yerine, öncelikle mevcut müşterilere benzer bireyleri çekecektir. Şirketler, algoritmik olarak mevcut pazar konumlarını koruma riskiyle karşı karşıyadır. Bu nedenle, etkili modelleme, bilinen başarı profillerinden yararlanmak ile yeni segmentleri keşfetmek arasında bir denge gerektirir.

Dahası, görünüşte zararsız özellikler dolaylı olarak hassas özellikleri yansıtabilir. Posta kodu, hane yapısı, satın alma davranışı ve web sitesi ilgi alanları, geniş kapsamlı çıkarımlara olanak tanır. Segmentasyon ne kadar hassas olursa, tüketicilerin iletişimi müdahaleci olarak algılama riski de o kadar artar. Yasal olarak izin verilen şey, otomatik olarak sosyal olarak kabul edilebilir anlamına gelmez.

Bu nedenle MV Group, yalnızca doğruluğu değil, aynı zamanda adaleti, istikrarı ve kabul edilebilirliği de ölçmelidir. Bu, özellik etkisinin düzenli olarak gözden geçirilmesini, belgelenmiş dışlama kriterlerini ve hassas kampanyalar için insan onayını içerir. Sorumlu bir şekilde sınırlandırılmış bir model, yüksek yanıt oranları elde eden ancak şikayetlere ve itibar kaybına neden olan daha agresif, kısa vadeli bir sistemden uzun vadede daha değerli olabilir.

Maliyet yapısı başarıyı belirler

Yapay zeka platformları genellikle yüksek ölçeklenebilirlik özelliğine sahip olarak tanımlanır, ancak işletimleri ücretsiz değildir. Hesaplama gücü, model erişimi, veri depolama, güvenlik önlemleri ve nitelikli personel sürekli maliyetlere yol açar. Buna ek olarak, veri temizleme, arayüz bakımı ve değişen sistemlere uyum sağlama giderleri de vardır. Müşteri gereksinimleri ne kadar bireyselleştirilmişse, ölçek ekonomileri de o kadar azalır.

Bu nedenle IA Vista için modüler bir mimari çok önemlidir. Sık kullanılan işlevler standartlaştırılmalı, müşteriye özel özelleştirmeler ise açıkça tanımlanmalı ve ayrı olarak faturalandırılmalıdır. Aksi takdirde, platform özel istekler için bir çöplük haline gelebilir. Bu durum geliri artırabilirken, her proje yeni geliştirme çalışması gerektirdiğinden kar marjı düşük kalır.

Temel modellerin seçimi de maliyet etkinliğini etkiler. Harici, büyük dil modelleri hızlı inovasyon ve düşük başlangıç ​​maliyetleri sunar, ancak fiyatlandırma, erişilebilirlik ve veri işleme konusunda bağımlılık yaratır. Şirket içi veya açık kaynaklı modeller kontrolü artırır, ancak daha fazla teknik uzmanlık ve altyapı gerektirir. Hibrit bir strateji muhtemelen en iyi yaklaşımdır: genel görevler için standart modeller, hassas veriler için özel bileşenler ve farklı kullanım durumları için özel modeller.

Fiyatlandırma, yaratılan değeri yansıtmalıdır. Olası seçenekler arasında platform erişimi için temel ücretler, kullanıma dayalı bileşenler, yönetilen hizmet paketleri ve performansa dayalı tazminat yer almaktadır. Saf bir lisans ücreti, küçük müşteriler için çok soyut olabilirken, saf performansa dayalı tazminat MV Group'u kontrol edilmesi zor risklere maruz bırakmaktadır. Birleşik bir model, riski ve getiriyi daha eşit bir şekilde dağıtır.

Bağımsızlık hem bir güç hem de bir sınırlamadır

MV Group, tamamen Fransız bağımsızlığını vurgulamaktadır. Uluslararası platformların hakim olduğu bir pazarda bu, güçlü bir konumlandırma özelliğidir. Müşteriler, Fransız pazarının özelliklerini, düzenleyici gerekliliklerini ve orta ölçekli işletmelerin karar alma süreçlerini anlayan yerel bir ortağı tercih edebilirler. Yapay zekanın iş açısından kritik süreçlere daha derinlemesine entegre olmasıyla birlikte, veri egemenliği ve kısa iletişim kanalları önem kazanmaktadır.

Bağımsızlık aynı zamanda yatırımların şirket içi kaynaklarla finanse edilmesi ve teknolojik risklerin şirket tarafından üstlenilmesi anlamına gelir. Küresel şirketler geliştirme maliyetlerini milyarlarca kullanıcıya yaymaktadır. Orta ölçekli bir grup, hangi bileşenleri şirket içinde geliştireceği konusunda çok seçici olmalıdır. Tamamen temel modeller veya evrensel bir reklam platformu oluşturmaya çalışmak ekonomik olarak pek mümkün olmaz. Veri entegrasyonu, müşteriye özel aktivasyon ve ölçülebilir etki konusunda uzmanlaşmak çok daha umut vericidir.

Bağımsızlık, çok kanallı danışmanlıkta da güvenilirliği artırır. Kendi baskın reklam platformunu işletmeyen bir sağlayıcı, teorik olarak müşteri için hangi kanalın en iyi olduğuna dair daha tarafsız kararlar verebilir. Ancak bu tarafsızlık, organizasyonel olarak güvence altına alınmalıdır. Ücretlendirme modelleri ve ortaklıklar, belirli medya bütçelerini desteklemek için gizli teşvikler yaratmamalıdır.

Kâr amacı gütmeyen bir kuruluş olma statüsü, sorumluluk alanını genişletmektedir. MV Group ekonomik performansı sosyal ve çevresel hedeflerle birleştirmeyi amaçlıyorsa, IA Vista da bu standartlara göre değerlendirilmelidir. Bu, bilgi işlem kaynaklarının sorumlu kullanımı, ayrımcı olmayan modeller, şeffaf iletişim ve manipülatif pazarlama uygulamalarından kaçınmayı içerir. Bu statü, ancak doğrulanabilir kararlara dönüştüğü takdirde rekabet avantajı sağlar.

Personel sorunu, personel sayısında azalmadan daha karmaşık bir konudur

Yapay zekâ, ajansların çalışma şeklini değiştiriyor, ancak bu değişim insanlardan makinelere doğru doğrusal bir şekilde gerçekleşmiyor. Bazı görevler otomatikleştirilecek, diğerleri önem kazanacak ve yeni roller ortaya çıkacak. Tamamen manuel veri hazırlama, standartlaştırılmış raporlar veya basit içerik varyasyonlarına olan talep azalabilir. Ürün yönetimi, veri kalitesi, model kontrolü, müşteri danışmanlığı, deney tasarımı ve konu uzmanları ile teknik departmanlar arasındaki iletişim daha önemli hale gelecek.

MV Group için bu, verimliliği artırmanın yolunu açarken aynı zamanda sosyal ve örgütsel gerilimler de yaratıyor. Çalışanlar yapay zekayı öncelikle iş gücü azaltma aracı olarak algılarsa, sistemlere bilgi birikimlerini katkıda bulunma istekleri azalır. Oysa bu bilgi, anlamlı modeller tasarlamak için çok önemlidir. Bu nedenle, güvenilir bir dönüşüm şeffaf hedefler ve eğitim fırsatları gerektirir.

Grubun avantajı, çalışanlarının önemli bir kısmının zaten veri ortamında çalışıyor olmasıdır. Bu, üzerine inşa edilebilecek sağlam bir teknik anlayış temeli sağlar. Aynı zamanda, satış, yaratıcı ve proje yönetimi ekiplerinin de sonuçları eleştirel bir şekilde değerlendirebilmeleri için yetkilendirilmesi gerekir. Yapay zeka yetkinliği, mümkün olduğunca çok komut yazmakla ilgili değildir. Uygun kullanım durumlarını seçme, riskleri belirleme, harcamaları kontrol etme ve etkiyi ölçme yeteneğini kapsar.

Uzun vadede, personel modeli değişebilir. Standart görevler otomatikleştirilirse, küçük, disiplinler arası ekipler daha fazla müşteriye hizmet verebilir. Ancak, kalan çalışanların daha yüksek niteliklere sahip olması ve daha fazla sorumluluk üstlenmesi gerekecektir. Bu durum, çalışan sayısı azalsa bile ortalama ücretlerin artmasına yol açabilir. Bu nedenle ekonomik etki, yalnızca ortadan kaldırılan iş sayısına değil, aynı zamanda çalışan başına kapasite, nitelik, ücret ve gelirdeki genel değişime de bağlıdır.

Başarı, sağduyulu yönetim gerektirir

IA Vista'nın başarısı, oluşturulan içerik sayısı, geliştirilen model sayısı veya tamamlanan pilot proje sayısı ile ölçülmemelidir. Bu tür ölçütler aktiviteyi belgelendirir, ancak değer yaratımını değil. Daha önemli olanlar, verimli bir şekilde kullanılan özelliklerin yüzdesi, bir müşteriyle uygulama süresi, tanımlanmış kampanya sonuçlarındaki iyileşme ve ek katkı marjıdır.

Etkin yönetim üç seviye arasında ayrım yapar. Teknik seviyede, kullanılabilirlik, yanıt süresi, hata oranı, veri kalitesi ve model istikrarı çok önemlidir. Operasyonel seviyede, tasarruf edilen çalışma süresi, azaltılmış işlem süreleri ve kullanıcı kabulü kilit öneme sahiptir. Ekonomik seviyede ise müşteri sadakati, ek gelir, kar marjı ve amortisman en önemli unsurlardır. Bu seviyeler birbirine karıştırılırsa, teknik olarak etkileyici bir sistem, az finansal fayda sağlasa bile başarılı sayılabilir.

Kullanım sıklığı özellikle kritik öneme sahiptir. Birçok kurumsal platform hayata geçirilir, ancak yalnızca az sayıda kişi tarafından düzenli olarak kullanılır. Bu nedenle MV Group'un sadece yazılım geliştirmekle kalmayıp, iş akışlarını da değiştirmesi gerekiyor. Bu, eğitim, net sorumluluklar, kullanıcı dostu arayüzler ve bir destek modelini içerir. Her ek engel, platformun günlük kullanımın bir parçası olma olasılığını azaltır.

Müşteri bakış açısı da sürekli olarak dikkate alınmalıdır. Orta ölçekli bir şirket, model parametrelerinin sayısıyla ilgilenmez. Daha iyi potansiyel müşterilere ulaşıp ulaşmadıklarını, satış maliyetlerini düşürüp düşürmediklerini veya mevcut müşteri ilişkilerini daha karlı bir şekilde geliştirip geliştirmediklerini bilmek isterler. Bu nedenle, ürün iletişimi iş sorunlarıyla başlamalı ve yalnızca güveni ve anlaşılabilirliği artırdığı durumlarda teknik ayrıntıları kullanmalıdır.

Ekonomik kalkınma için üç senaryo

Olumlu senaryoda, MV Group, IA Vista'yı birden fazla iştirak arasında paylaşılan bir platform olarak kurmayı başarır. Yeniden kullanılabilir modüller proje maliyetlerini düşürür, müşteriler veri odaklı ek hizmetler alır ve grup fiyatlandırmasını yaratılan değerle daha iyi uyumlu hale getirebilir. Veri, modeller ve kampanya süreçleri derinlemesine entegre edildiği için müşteri sadakati artar. Bu durumda, yatırım daha yüksek marjlı bir büyüme modelinin başlangıç ​​noktası haline gelir.

Orta ölçekli senaryoda, IA Vista öncelikle iç verimliliği artırır. Platform, analitik, kampanya planlama ve içerik üretimini hızlandırır, ancak bağımsız bir ürün olarak yalnızca sınırlı ölçüde satılmaktadır. Bununla birlikte, verimlilik kazanımları daha yüksek kullanım oranına, daha iyi kaliteye veya daha düşük maliyetlere dönüşürse, yatırım yine de karşılığını verebilir. Ancak stratejik dönüşüm tamamlanmamış kalır, çünkü iş modeli ağırlıklı olarak emek yoğun olmaya devam etmektedir.

En kötü senaryoda, IA Vista bir dizi pilot proje olarak kalır. Veri kaynaklarını bağlamak son derece zordur, müşteriler bireysel özelleştirmeler talep eder ve ekip kullanımı düşük kalır. Aynı zamanda, büyük platformlar benzer işlevleri standart ürünlerine ücretsiz veya çok düşük maliyetle entegre eder. Bu senaryoda, MV Group yeterli farklılaşmayı sağlayamadan yüksek geliştirme ve işletme maliyetlerine katlanır.

Hangi senaryonun gerçekleşeceği, tek bir modelden ziyade tutarlı önceliklendirmeye bağlıdır. Sınırlı sayıda net tanımlanmış kullanım senaryosu, standartlaştırılmış veri süreçleri ve titiz başarı ölçümü, başarı şansını artırır. Tersine, aynı anda hem sohbet robotu, hem veri platformu, hem içerik motoru, hem satış aracı hem de kampanya yönetim sistemi olma gibi aşırı geniş bir hedef, kaynakları dağıtacaktır.

Bahis stratejik olarak mantıklı ama risksiz değil

MV Group'un büyüklüğü göz önüne alındığında, beş milyon avroluk yatırım iddialı ve stratejik olarak sağlam bir adımdır. Şirket, birçok yapay zeka projesinde bulunmayan üç ön koşula sahiptir: ilgili veri kümeleri, operasyonel pazarlama kanalları ve mevcut bir müşteri tabanı. Bu, grubun teknolojiyi doğrudan ticari uygulamalarla ilişkilendirmesine olanak tanır. 2017'den beri geliştirilen veri stratejisi ve ardından gelen satın almalar, IA Vista'nın kısa vadeli bir yapay zeka deneyinden daha fazlası olabileceği bir temel oluşturmaktadır.

Dolayısıyla, projenin en büyük değerinin, yapay zekânın kendisinde değil, parçalanmış verileri ve kurum uzmanlığını entegre, ölçülebilir ve yeniden kullanılabilir bir hizmete dönüştürmekte yattığı açık bir bakış açısıdır. Bu başarılı olursa, MV Group insan gücü satışına olan bağımlılığını azaltabilir, orta ölçekli müşteriler arasında sadakati artırabilir ve tarafsızlık, yerel varlık ve veri uzmanlığı yoluyla küresel platformlardan farklılaşabilir.

Aynı zamanda, yatırımın romantize edilmemesi gerekir. Piyasa hızla değişiyor, standart işlevler ucuzluyor ve düzenleyici gereksinimler artıyor. Büyük veri kümeleri bir avantaj olabilir, ancak önemli riskler de taşıyabilir. Otomasyon maliyetleri düşürebilir, ancak net bir uygulama olmadan kalite sorunlarına ve iç dirence de yol açabilir. Bu nedenle, ekonomik başarı, teknik faaliyetin kendisinden ziyade sağladığı katma değerle değerlendirilmelidir.

IA Vista nihayetinde entegrasyona yönelik bir bahistir. MV Group, satın almaların, verilerin, yeteneklerin ve müşteri ilişkilerinin, paylaşılan bir yapay zeka katmanı aracılığıyla daha güçlü, birleşik bir bütün haline dönüştürülebileceğine inanıyor. Beş milyon euro kalıcı bir avantaj sağlamıyor; bir avantaj yaratma fırsatı sunuyor. Bunun sürdürülebilir bir rekabet avantajına dönüşüp dönüşmeyeceği, veri kalitesine, ürün disiplinine, düzenleyici güvene ve yerleşik platformlardan ve rakip kuruluşlardan daha hızlı bir şekilde ölçülebilir müşteri değeri sunma yeteneğine bağlıdır.

Bu davanın tüm ajans sektörü için anlamı nedir?

MV Group örneği, pazarlama sektörünün ekonomik merkezinin nasıl değiştiğini göstermektedir. Yaratıcılık, danışmanlık ve medya performansı önemini koruyor ancak giderek veri ve teknoloji sistemleriyle kuşatılıyor. Mevcut yapay zeka araçlarını kullanan ajanslar, birbirinin yerine geçebilecek hale gelme riskiyle karşı karşıya kalıyor. Buna karşılık, özel verileri, dikey uzmanlığı ve ölçülebilir süreçleri birleştiren şirketler, değer zincirinde daha güçlü bir konum oluşturabiliyor.

Bağımsız ajans grupları için bu, yalnızca büyüklüğün yeterli olmadığı anlamına gelir. Satın almalar ancak veri, sistem ve hizmetler entegre edildiğinde değer yaratır. Aynı zamanda, saf teknoloji müşteri yakınlığının yerini tutamaz. En güçlü konum, teknik ölçeklenebilirlik ve sektöre özgü danışmanlığın birleştiği yerde ortaya çıkar. MV Group'un kurmaya çalıştığı kombinasyon tam olarak budur.

Müşteriler için pazarlama ortağı seçimi değişiyor. Yaratıcılık ve erişimin yanı sıra, veri kaynağı, model kontrolü, ölçüm metodolojisi ve teknolojik bağımlılıklar hakkındaki sorular daha da önem kazanıyor. Bir sağlayıcının, yapay zekasının nasıl daha iyi kararlar alınmasını sağladığını, hangi verilerin kullanıldığını ve hataların nasıl tespit edildiğini açıklayabilmesi gerekiyor. Bu nedenle pazarlama, giderek ekonomi, istatistik, teknoloji ve yönetişimi kapsayan bir disiplin haline geliyor.

Kışkırtıcı, ancak gerçeklere dayalı sonuç açık: Geleceğin pazarlama pazarında, en fazla yapay zeka özelliğine sahip olan otomatik olarak kazanmayacak. Kazanan, verileri meşru bir şekilde daha iyi kararlara dönüştüren, bu kararları kontrollü bir şekilde uygulayan ve katma ekonomik değerini gösterebilen olacaktır. MV Group, IA Vista ile bu yönü seçti, yatırımı yaptı ve organizasyonel temeli oluşturdu. Şimdi, bu teknolojik hedef sağlam bir ürüne dönüştürülmelidir.

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet vermekten mutluluk duyarım.

Benimle wolfenstein∂xpert.digital iletişime

Beni +49 7348 4088 965 numarasından arayabilirsiniz .

LinkedIn