04 · Kurumsal · Modül 2 · Intermediate

AI Destekli İş Modeli

Kurumlar, AI'ı yalnızca verimlilik aracı olarak değil; iş modeli, departman uygulaması ve ürün içgörüsü üreten bir sistem olarak ele alır.

KazanımAI destekli iş modeli ve müşteri talebi analizi çalışma seti
Akış3 ders · 3 saat
01AI Destekli İş ModeliDeğer önerisi, operasyon modeli, gelir etkisi ve pilot mantığı02Departman Bazlı AI Kullanım ÖrnekleriSatış, pazarlama, müşteri deneyimi, insan kaynakları, operasyon ve finans03AI ile Ürün Insightları AlmakUygulamalı eğitim: müşteri talepleri analizi, tema çıkarımı ve kurumsal wiki kurgusu
Ders 01

AI Destekli İş Modeli

Değer önerisi, operasyon modeli, gelir etkisi ve pilot mantığı

Ders amacı

AI'ın kurum içindeki değer önerisini, süreç etkisini, maliyet avantajını ve yeni gelir fırsatlarını iş modeli düzeyinde okumak.

  • AI'ın iş modelindeki rolleri: hızlandırıcı, kalite artırıcı, kişiselleştirici ve yeni ürün katmanı
  • Müşteri değeri, operasyon maliyeti, veri varlığı ve kanal etkisi ilişkisi
  • Pilot seçerken etki, uygulanabilirlik, veri erişimi ve risk dengesini kurmak
  • Başarı kriteri: yalnızca kullanım değil, ölçülebilir iş sonucu
AI destekli iş modeli
Müşteri değeriDaha hızlı yanıt, daha iyi deneyim veya kişiselleştirme
Operasyon etkisiDaha kısa süreç, daha az tekrar ve daha net sahiplik
Veri varlığıKurumun yorumlayabileceği talep, işlem veya davranış izi
Ticari etkiYeni paket, daha iyi dönüşüm veya daha düşük servis maliyeti
Pilot metriğiÖlçülebilir başarı göstergesi ve karar eşiği
Uygulama

Seçilen bir iş alanı için AI destekli değer önerisi ve pilot hipotezi oluşturmak.

Katılımcı çalışma alanı
  • İş modeli bileşenleri
  • AI değer önerisi
  • Pilot hipotezi
  • Başarı metrikleri
  • Risk ve bağımlılık listesi
Ders 02

Departman Bazlı AI Kullanım Örnekleri

Satış, pazarlama, müşteri deneyimi, insan kaynakları, operasyon ve finans

Ders amacı

Her departman için AI kullanımını fikir seviyesinden çıkarıp uygulanabilir iş senaryolarına çevirmek.

  • Satış ve pazarlama: segmentasyon, teklif, kampanya ve müşteri mesajı üretimi
  • Müşteri deneyimi: talep sınıflandırma, yanıt kalitesi ve memnuniyet temaları
  • İK ve eğitim: onboarding, iç eğitim, performans notları ve bilgi erişimi
  • Operasyon ve finans: rapor özetleri, kontrol listeleri, anomali açıklama ve süreç dokümantasyonu
Departman kullanım alanları
Satış
92
Pazarlama
84
Müşteri
76
Operasyon
70
Eğitim
64
Uygulama

Departman bazlı kullanım örneklerini etki, veri ihtiyacı, uygulama kolaylığı ve risk seviyesine göre sıralamak.

Katılımcı çalışma alanı
  • Departman kullanım senaryoları
  • Önceliklendirme matrisi
  • Veri ve entegrasyon ihtiyacı
  • İlk 30 gün uygulama seçimi
Ders 03

AI ile Ürün Insightları Almak

Uygulamalı eğitim: müşteri talepleri analizi, tema çıkarımı ve kurumsal wiki kurgusu

Ders amacı

Müşteri taleplerini, destek kayıtlarını ve geri bildirimleri AI yardımıyla anlamlandırıp ürün kararlarına dönüştürmek.

  • Müşteri talepleri, destek kayıtları, satış görüşmeleri ve anketlerden içgörü çıkarma
  • Tema, frekans, duygu, aciliyet, gelir etkisi ve ürün fırsatı sınıflandırması
  • Kurumsal wiki: bilgi düzeni, sahiplik, güncelleme ritmi ve erişim prensipleri
  • Ürün ekibi için insight raporu, karar notu ve backlog önerisi hazırlama
Insight akışı
01Müşteri TalebiDestek kaydı, satış notu, anket, görüşme
02AI YorumlamaTema, duygu, aciliyet, frekans, fırsat
03Hayata GeçirmeÜrün kararı, wiki notu, backlog ve aksiyon
Uygulama

Örnek müşteri talebi setini sınıflandırıp ürün insight raporu ve wiki bilgi yapısı tasarlamak.

Katılımcı çalışma alanı
  • Müşteri talebi analiz tablosu
  • Tema ve öncelik haritası
  • Ürün insight raporu
  • Kurumsal wiki bilgi mimarisi
  • Backlog ve aksiyon önerileri