07 Eyl 2025·8 dk
AI Küçük Nişler İçin Dikey SaaS’i Nasıl Karlı Hale Getiriyor
AI, geliştirme ve destek maliyetlerini düşürerek küçük nişler için dikey SaaS’in pratik olmasını sağlar: daha hızlı MVP’ler, küçük ekipler ve ölçeklenebilir operasyonlar.
AI, geliştirme ve destek maliyetlerini düşürerek küçük nişler için dikey SaaS’in pratik olmasını sağlar: daha hızlı MVP’ler, küçük ekipler ve ölçeklenebilir operasyonlar.
Dikey SaaS, belirli bir sektör veya role yönelik, özelleşmiş iş akışları için geliştirilmiş yazılımdır — örneğin “dental laboratuvarlar için yazılım” veya “marina işletmecileri için yazılım”. Yatay araçlar (CRM’ler, proje yönetimi, muhasebe) sektörler arasında çalışmayı hedefler; derinliği feda ederek geniş kitleye hitap ederler.
“Küçük niş” genellikle potansiyel alıcı sayısının sınırlı ve her alıcının bütçesinin kısıtlı olduğu anlamına gelir. Konu sadece toplam pazar büyüklüğü değil; erişilebilirlik (karar vericileri bulma kolaylığı), parçalanma (birçok küçük işletme) ve değişime isteksizlik (geçici çözümler “yeterince iyi” olabilir) de önemlidir. Bir niş stratejik olarak çekici olabilir ama finansal olarak sıkışık olabilir.
Geleneksel SaaS ekonomisi büyük pazarları tercih ediyordu çünkü sabit maliyetler yüksekti:
Bu maliyetleri sadece birkaç yüz (veya birkaç bin) müşteri üzerine yaydığınızda, hesaplar rahat olmaz.
Küçük bir niş ürünü işe yarar hale getirmek için ekiplerin genellikle ihtiyacı vardı:
Birçok kurucu işe yarar bir şey inşa edebilse de, küçük bir pazarda sağlıklı marjlar ve öngörülebilir geri ödeme üreten bir ürün yapmak genellikle zordu — bu yüzden birçok niş yetersiz hizmet alır ya da elektronik tablolar ve genel araçlarla idare ederdi.
Dikey SaaS hızla çalışır ya da ölür: nişin gerçekten neye ihtiyacı olduğunu, fonunuz tükenmeden önce piyasaya sürmeniz gerekir. AI, yazılım oluşturma ve revizyon maliyetini düşürerek maliyet eğrisini değiştirir: daha ucuz, daha hızlı ve tekrar edilebilir hale getirir.
Dikey bir ürünün büyük kısmı “standart ama özel”tir: formlar, panolar, izin kuralları, bildirimler, dışa aktarımlar ve basit otomasyonlar. Günümüzün AI destekli geliştirme araçları, bu yapı taşlarını tutarlı kalıplarla ve yeniden kullanılabilir şablonlarla hızla taslak haline getirebilir.
Bunun yerine haftalar süren şablon işlerle uğraşmak yerine, küçük bir ekip farklılık yaratan nişe özgü kurallara (işin nasıl onaylandığı, hangi belgelerin uyumlu sayıldığı, hangi istisnaların uyarı tetiklediği gibi) odaklanabilir.
AI fikir → demo → geri bildirim → revizyon döngüsünü hızlandırır. Tıklanabilir bir prototip, ince işleyen bir MVP veya iş akışı varyasyonu günler içinde üretilebilir ve gerçek kullanıcılarla doğrulanabilir.
Bu, gereksinimlerin sıklıkla “epik bilgi” olarak kaldığı küçük nişlerde önemlidir. Müşteriler ihtiyaçlarını başta açıklamayabilir, ama gösterdiğiniz şeye net tepki verirler. Daha hızlı iterasyon daha az maliyetli yanlış dönüş anlamına gelir.
AI araçları, UI değişiklikleri, rapor varyasyonları veya veri dönüşümleri gibi günlük işler için gereken uzman işini azaltır. Bir ürün odaklı mühendisin eskiden birden fazla uzmanın koordinasyonunu gerektiren işleri yapması sık görülür.
Tekrar edilebilir iskeletler — kimlik doğrulama, roller, denetim kayıtları, entegrasyon kalıpları ve test üretimi — teslimatı daha tutarlı yapar. Ekip, kanıtlanmış bileşenlere güvendiğinde (ve AI bunları uyarlamada yardımcı olduğunda), tahminler daha az belirsizleşir ve yayınlama kahramanca bir çaba yerine alışkanlık haline gelir.
Dikey SaaS, bir nişte işin gerçekte nasıl yapıldığını yansıttığında kazanır: adımlar, terminoloji, devralmalar ve yıllarla öğrenilen “incelikler”. Zorluk her zaman örtük bilgiyi yazılıma dönüştürmekti; AI bunu, her müşteri için özel bir uygulama yazmadan yapmanıza yardımcı olur.
Genel CRM tarzı bir arayüz yerine, cevaplara göre uyum sağlayan rehber akışlar gönderebilirsiniz (ör. “Müşteri yurt dışındaysa bu adımları ekle”).
Bu uzmanlığı görünür kılar: yazılım sadece veri saklamaz; kullanıcılara bir sonraki adımı söyler.
Birçok niş belge odaklı çalışır: durum güncellemeleri, müşteri e-postaları, denetim notları, özetler ve raporlar. AI, doğru ton ve yapıda ilk taslakları üretebilir; insanlar son kontrolü sağlar.
Ürün sadece kayıt sistemi değil, aynı zamanda “çıktı motoru” olur.
Çok alanlı çalışma genellikle yapılandırılmamış metinle başlar: e-postalar, PDF’ler, taranmış formlar ve sohbet mesajları.
Bu yapısal katman otomasyon, arama, uyarı ve analizleri açığa çıkarır — niş alıcıların hemen anlayacağı türden özellikler.
Niş ekipler araçlar arasında bilgi taşımakla ve durumları senkron tutmakla zaman kaybeder.
Bu yetenekler alan-yerel özellikler olarak paketlendiğinde (“izin dosyasını oluştur”, “müşteri güncellemesini hazırla”, “iş dosyasını kapat”), SaaS uzmanlaşmış hisseder — ve müşteriler uzmanlık için ödeme yapar.
Destek ve müşteri başarısı, küçük niş SaaS için sıklıkla gizli bir vergi gibidir. Her müşteri biraz farklı iş akışları ve terminolojiye sahip olduğunda, “bir destek personeli daha al” demek hızla küçük pazarın kârını tüketir.
AI, yardımın tekrarlayan kısımlarını insan dokunuşunu tamamen kaldırmadan ele alarak bu vergiyi küçültebilir.
Uygulama içi bir asistan, dokümanlarınız ve UI metniniz üzerinden “nasıl yapılır…” sorularına yanıt vererek sadece ticket sayısını azaltmakla kalmaz—yeni kullanıcıların değere ulaşma süresini kısaltır ve onboarding sırasında churn riskini düşürür.
Ticket geldiğinde AI bunları otomatik olarak kategorize edebilir, önceliklendirebilir, aciliyeti tespit edip doğru kuyruğa yönlendirebilir (faturalama vs hata vs “nasıl yapılır”). Bu, ekibinizin zihinsel yükünü azaltır ve önemli meselelerin gömülmesini engeller.
Aynı açıklamayı 20 kere yazmak yerine; ajanlara geçmiş çözümlere ve bilgi tabanına dayalı önerilen yanıtlar sunulur. Destek hâlâ sorumlu olur — insanlar gözden geçirip gönderir — ama yanıt süresi düşer ve tutarlılık artar.
Çoğu niş ürün, dokümanlar, sürüm notları ve iç SOP’lerde cevaplar biriktirir. AI bu kaynakları taslak yardım makalelerine ve SSS’lere dönüştürebilir, ardından ekibe inceleme için sunar.
İyi yapıldığında, bu değişiklikler sadece maliyetleri düşürmez — küçük bir destek ekibini niş alıcılar için “kurumsal seviyede” hissettirir.
Dikey SaaS, "son mil"e bağlıdır: tuhaf elektronik tablolar, gönderilmiş PDF’ler, özgün muhasebe dışa aktarımları ve tedarikçi portalları. Küçük nişlerde her varyasyon için özel entegrasyonlar oluşturmak ve sürdürmek eskiden çok maliyetliydi. AI, bağlayıcılar, ayrıştırma ve veri temizleme işlerini daha az kırılgan hale getirerek bu maliyet eğrisini değiştirir.
Müşteri başına tekil entegrasyonları elle yazmak yerine, hafif API’leri AI ile birleştirip yarı-yapısal formatları anlayan çözümler geliştirebilirsiniz. Ürün alanları otomatik eşleyebilir, dönüşümleri önerir ve düzeltmelerden öğrenir — böylece daha az özel pipeline ile daha hızlı yayın yaparsınız.
Birçok niş iş akışı yapılandırılmamış girdilerle başlar: iş notları, kabul formları, denetim raporları, faturalar, e-postalar.
AI, varlıkları çıkarabilir, belge türlerini sınıflandırabilir ve değerleri şemanıza normalleştirebilir. Ekonomik kazanım, müşterilerden kusursuz giriş standartları beklemeden manuel veri girişini azaltmaktır.
Entegrasyonlar istisnalarda başarısız olur: eksik alanlar, çakışan kimlikler, garip birimler veya yeni bir tedarikçi şablonu. Her seferinde parser’ı yeniden yazmak yerine düşük güvenlikli sonuçları insan inceleme kuyruğuna yönlendirin. Sistem emin olmadığı noktaları işaretler, kaynak parçacığını gösterir ve bir kullanıcı onaylayıp düzeltebilir — böylece operasyon devam ederken eğitim verisi oluşur.
Küçük niş işletmelerin eski araçlarda yıllarca “yeterince iyi” verileri olur. AI, kayıtları birleştirmeye, tutarsız kimlikler arasında eşleştirme yapmaya ve karışık geçmişten yapı çıkarmaya yardımcı olabilir. Bu, ürünü faydalı hale getirmek için büyük, riskli bir göç projesi gerektirmez.
Birçok dikey SaaS ürünü için onboarding, kârlılığın kazanıldığı ya da kaybedildiği noktadır. Nişler genellikle “beyaz eldiven” kurulum ister çünkü iş akışları spesifik, veri dağınık ve terminoloji genel yazılıma yabancıdır. Geleneksel olarak bu saatlerce görüşme, özel tablolar ve pahalı hizmet katmanları anlamına geliyordu.
AI, bu rehberliği ürünün içine taşıyarak—tutarlı, hızlı ve müşteri sayısıyla paralel olarak işe alımı artırmadan—büyük bir hizmet ekibine duyulan ihtiyacı azaltır.
Tek tip bir kontrol listesi yerine, AI destekli onboarding rol, ekip büyüklüğü, mevcut araçlar ve temel hedef gibi birkaç basit soru sorup o profile uygun en iyi sonraki adımları derleyebilir.
Bir klinik yöneticisi ile faturalama uzmanı aynı kurulum yolunu görmemeli. İki kişilik bir ekipten kurumsal onaylar yapılandırması istenmemeli. Kişiselleştirme, değere ulaşma süresini azaltır ve “sonraki ne yapmalıyım?” ticketlarını azaltır.
İçe aktarmalar ve alan eşlemeleri genellikle niş yazılımların başarısız olduğu yerlerdir. AI şunları yapabilir:
Amaç sihir değil; sıkıcı kısımları ortadan kaldırmak ve kalan seçimleri daha net hale getirmektir.
Yarım kalan içe aktarmalar, tekrarlayan hatalar veya kilit ekranlarda uzun hareketsizlik gibi yaygın duraklama işaretlerini izleyerek ürünü doğru zamanda dürtmek: kısa bir öneri sunmak, tam yardım makalesine bağlamak (bağlantı gösterimi) veya uygulama içi bir yürüyüş önermek.
Bu müdahaleler reaktif destekten daha ucuzdur ve “çalıştıramadık” nedeniyle oluşan churn’i önler.
Her nişin jargonu vardır. AI, karmaşık, alana özgü ekranları açabilir ve bağlamsal SSS ile sade dil ipuçları sağlayabilir — kullanıcıların dokümantasyon açmasını gerektirmeden. Bu, yeni işe alınanlar ve ara sıra gelen kullanıcılar için özellikle değerlidir.
Sonuç: daha hızlı aktivasyon, daha az onboarding araması ve istisnalar için boyutlandırılmış bir hizmet ekibi.
Niş SaaS fikirlerinin genellikle başarısız olduğu yer birim ekonomisidir: pazar küçük olduğunda edinim ve destek her dolar için daha fazla verim sağlamalıdır. AI yardımcı olur çünkü iki kolu aynı anda değiştirir — sonucun tesliminin maliyeti ve müşterinin değere ulaşma hızı.
Aynı temel metrikleri takip edin, ama modelin gerçekten kârlılığı iyileştirip iyileştirmediğini görmek için birkaç AI-spesifik metrik ekleyin:
AI genellikle üç alanda birim ekonomiyi iyileştirir:
Pratik bir test: değere ulaşma süresini haftalardan günlere indirebiliyorsanız, genellikle hem churn’i hem de CAC geri ödeme süresini azaltırsınız.
Fiyat artışları, AI yenilikten çok ölçülebilir bir sonuca bağlı olduğunda çalışır. Sorun:
Cevap evet ise, bunu bir katman (ör. “Otomasyon”) veya tanımlı kapsamlı bir eklenti olarak paketleyin; AI’yi her yere serpmeyin.
Bazı maliyetler kullanım arttıkça yükselir — model çağrıları, vektör depolama, belge ayrıştırma, insan onayı. Marjları korumak için:
Amaç: müşteriler büyüdüğünde brüt marjı öngörülebilir tutmak, böylece genişleme geliri hesaplanabilir hâle gelir.
Niş alıcılar "AI uygulaması" istemez. Mevcut iş akışlarının daha hızlı, daha güvenli ve daha az manuel olmasını isterler — fiyatlandırmayı karmaşık bir bilim projesine döndürmeden. Amaç AI’yı ürünün normal bir parçası gibi hissettirmek ve maliyetleri öngörülebilir tutmaktır.
Birçok küçük pazar için AI’yı planlara dahil etmek, “token” satmaktan daha basittir. AI destekli özellikleri doğal olarak ait oldukları planlara koyun:
Paketleme satın alma sürecini kolaylaştırır. Eğer kullanım tabanlı fiyatlama gerekiyorsa, bunu çekirdek modelin dışında bir eklenti olarak sunun.
Dikey alıcılar, iş gününü değiştiren şeyler için öder: tasarruf edilen saatler, daha fazla iş yapılabilmesi, daha az hata, daha hızlı teslim, daha iyi uyumluluk. Söze sayılar ekleyin:
AI’yı paketleseniz bile sınırlar tanımlayın: koltuk başına veya çalışma alanı başına dahil edilen krediler, adil kullanım dili ve basit aşım fiyatlandırması. Sınırları gerçek aktivitelerle (ör. “işlenen belgeler” veya “ayrıştırılan kayıtlar”) hizalayın, soyut token’larla değil.
Belirsiz iddialardan kaçının. AI’nın hangi iş adımına yardımcı olduğunu, insanın nerede onayladığını ve hatalar nasıl ele alındığını açıklayın. Basit bir “Nasıl çalışır” sayfası ve kısa bir ROI hesaplayıcısı gösterişli ifadelerden daha etkilidir.
Küçük bir nişe gitmek “daha sonra ölçeklendir” hikayesi değildir — “dar ama verimli kazan” hikayesidir. AI, geniş bir ürün yüzeyi veya büyük ekip gerektirmeden ölçülebilir bir çıktı (zaman tasarrufu, daha az hata, daha hızlı teslim) sunabildiği için yardımcı olur.
ICP’nizi tek bir cümleyle tanımlayın: rol, şirket türü ve bir kısıtlama (ör. “sigorta taleplerini yöneten 10–50 kişilik diş kliniklerinde ofis yöneticileri”). İlk teklifinizi bariz bir before/after iş akışına dayandırın.
AI, GTM’de en iyi somut değer olduğunda işe yarar. “2 dakikada temyiz mektupları taslağı” veya “MUH’lerle 90% daha az istisna ile fatura eşleştirme” gibi ifadeler, “AI destekli operasyon” demekten kolay satılır.
Küçük nişlerde satış hareketi genellikle kurucuların iş akışını tahmin etmesiyle başarısız olur. 10–15 görüşme yapın, sonra birkaç kullanıcıyı işlerini yaparken gölgelendirin. Şunları belgeleyin:
Bu, mesajlaşmanızı, demo senaryonuzu ve onboarding kontrol listenizi oluşturur — özellikle “Söz; bahsettiğiniz can sıkıcı kenar durumlarını ele alıyoruz” diyebildiğinizde.
ROI’yi çabuk kanıtlayan sıkı bir MVP ile başlayın. AI dikey SaaS için bu genellikle şunları içerir:
Kabul sabitlendikten sonra, aynı veriyi kullanarak yan işlere yatay şekilde genişleyin.
Küçük pazarların dağıtımı yoğundur. Şunlara bakın:
Pratik bir yaklaşım: gerçek bir iş akışı dönüşümünü gösteren bir webinar ortaklığı yapın, topluluk için özel bir plan sunun ve kayıtları kısa pilotlara yönlendirin. Bu, CAC’ı makul tutar ve AI otomasyonunu nişin zaten satın alma biçimine uyan bir araç olarak konumlandırır.
AI küçük-niş ürünü kârlı yapabilir, ama güven açısından çıtayı da yükseltir. Dikey SaaS alıcıları sıklıkla hassas veriye ve düzenlemeye tabi iş akışlarına sahiptir. Yanlış yaparsanız niş sizinle “iterasyon yapmaz” — churn olur.
Önce kategori için “hassas” ne anlama geliyor haritalayın. Bir terapi pratiği hasta notlarını, bir gümrük müşaviri sevkiyat belgelerini, bir okul ise reşit olmayanlara ilişkin verileri kaygılanır. Bunu somut beklentilere çevirin: veri saklama kuralları, verinin nerede işlendiği, denetim izleri ve kimlerin neye erişebileceği.
Ürününüzün UI’sında ve politikalarında açık olun:
Birçok nişte en güvenli AI özelliği “taslak ve yardımcı”dır, “karar ver” değil. Para, güvenlik veya uyumluluk etkileyen sonuçlar için insan-aracılı desenler kullanın:
Bu aynı zamanda bir güven özelliğidir: müşteriler kontrolü ellerinde hisseder.
LLM’ler özellikle politika, hukuk veya müşteri-spesifik gerçekleri sorulduğunda inandırıcı ama yanlış cevaplar üretebilir. Modele yersiz bir kesinlikle konuşma izni vermeyin. Kaynak gösterme, AI’yı sadece müşterinin belgelerine sınırlama ve içeriği “AI tarafından oluşturulan taslak” olarak etiketleme gibi yöntemleri tercih edin.
AI’yı başarısız olabilecek bir bağımlılık gibi ele alın. Girdi doğrulama, izin verilen eylemler, sınırlı araçlar gibi korumalar ekleyin; hata ayıklama için prompt/çıktıları kaydedin ve net gizlilik kontrolleri sağlayın; ve zarif geri dönüşler tasarlayın (şablonlar, kural tabanlı otomasyon veya “manuel moda geç” gibi). Bir şey ters gittiğinde, “ne oldu”yu açıklama yeteneğiniz düzeltmek kadar önemlidir.
Her niş LLM ekleyince kârlı olmaz. Boşa geçen inşa süresinden kaçınmanın en hızlı yolu şu üçü test etmektir: (1) ekonomik baskı, (2) tekrarlanabilirlik ve (3) “AI’e uygun” iş.
1) Nişin ciddiyeti: Problem haftalık veya günlük olarak can sıkıyor mu? (kaçırılan gelir, uyumluluk riski, yavaş teslimat). Hafif rahatsızlık bir ürünü nadiren fonlar.
2) Ödemeye istek: Alıcılar zaten bu sorun için para harcıyor mu — araçlara, taşeronlara, fazla mesaiye veya ajanslara? Mevcut harcama en güçlü fiyat sinyalidir.
3) Tekrarlanabilir iş akışı: İşi müşteri bazında tutarlı adımlar olarak tanımlayabiliyor musunuz? Eğer her müşteri tamamen farklı süreç istiyorsa hizmete kayarsınız.
AI aşağıdaki durumlarda en iyi çalışır:
Eğer kullanıcılar bilgiyi yeniden biçimlendirmek, güncelleme yazmak, istekleri sınıflandırmak veya belgelerden alan çıkarmak için zaman harcıyorsa, muhtemelen “AI kaldıraç” vardır.
Dikkatli olun:
Her boyutu 1–5 arasında puanlayın: Ağrı, Harcama, Tekrarlanabilirlik, AI kaldıraç, Desteklenmiş çıktı için tolerans (insan incelemesi kabul edilebilir). ~18/25 puana ulaşamıyorsanız ve Ağrı veya Harcama’da en az 4 yoksa, nişi yeniden düşünün — ya da AI’nın güvenilir şekilde yardımcı olabileceği daha dar bir kullanım durumuyla başlayın.
Kârlı bir dikey SaaS’e giden en hızlı yol “AI uygulaması inşa et” değil. Ağrının sık, acil ve paraya bağlı olduğu (zaman, uyumluluk riski, gelir kaybı) bir nişte tekrarlanabilir bir iş akışını yakalamaktır. Sonra AI’yı inşa etme, iterasyon yapma ve destek maliyetini sıkıştırmak için kullanın.
Kurucuların “time-to-MVP”yi kısaltmak için kullandığı pratik bir yol, sohbet aracılığıyla bir iş akışı spesifikasyonunu çalışan bir web uygulamasına dönüştüren vibe-coding platformlarıdır; örneğin Koder.ai. Bu, erken aşamada, roller, durumlar, kontrol listeleri, onaylar ve dışa aktarımlar gibi akışları doğrulama hedefindeyken özellikle faydalıdır.
Gün 1–15: İş akışını doğrulayın
10–15 hedef kullanıcıyla görüşün. Günü baştan sona haritalayın (girdiler, kararlar, onaylar, istisnalar). Çıktınız bir “günün nasıl geçtiği” iş akışı dokümanı ve en sık tekrarlanan ilk 3 darboğaz listesi olsun.
Gün 16–45: MVP’yi inşa edin (sihirli AI olmadan)
Elektronik tabloları, e-posta zincirlerini veya manuel kopyala-yapıştır süreçlerini değiştiren ince dilimi yayınlayın. Öncelikler:
Koder.ai gibi bir platform kullanıyorsanız, planning mode (kapsamı kilitleme), code export (platform bağımlılığını önleme) ve snapshots/rollback (korkmadan iterasyon) gibi özellikler yeniden iş yapmayı azaltabilir.
Gün 46–75: 3–5 gerçek hesapla pilot
Ücret alın (küçük de olsa). Kenar durumları, dağınık veriyi ve gerçek onay sürecini gözlemleyin. İzinleri, denetim izlerini ve şablonları sıkılaştırın.
Gün 76–90: Fiyat testi ve paketleme
İki fiyat paketi ve bir eklenti (çoğunlukla otomasyon) deneyin. Fiyatlandırmayı bir ürün deneyi gibi yönetin; itirazları ve ödemeye istekliliği belgeleyin. İsterseniz basit bir fiyatlandırma sayfası oluşturun (görsel metin olarak).
Aktivasyon oranı (ilk değer olayı), hesap başına haftalık aktif kullanıcı, ana iş akışını tamamlama süresi, tutunma (30/60 gün), hesap başına destek ticketları ve brüt marj proxy’si (destek + altyapı maliyeti hesap başına).
AI’yı iş akışı netleştikten sonra (“iyi”nin ne olduğunu bildiğinizde) ama destek ölçeklenmeden önce ekleyin. Dar, denetlenebilir yardımlarla başlayın: veri temizleme, taslak oluşturma, sınıflandırma, belge alan çıkarımı.
Üretime geçirirken dağıtım, barındırma ve veri yerellik konularını ürünün bir parçası olarak ele alın. Örneğin, Koder.ai küresel olarak AWS üzerinde çalışır ve verinin konum gereksinimlerini desteklemek için uygulamaları farklı bölgelere dağıtabilir; düzenlemeye tabi veya coğrafi kısıtlamalı nişlerde bu önemlidir.
Ana fikir: AI, “küçük ama acı veren” nişleri inşa edilebilir ve kârlı kılar—çünkü inşa süresini kısaltır, iterasyonu hızlandırır ve sürekli destek maliyetini düşürür.
Vertical SaaS, belirli bir sektör veya role yönelik, o nişin iş yapış şekline uygun iş akışları ve terimler içeren yazılımdır. Yatay araçlar (CRM’ler, proje yönetimi, muhasebe) birçok sektörde çalışmayı hedefler; bu yüzden derinlikten ziyade geniş bir kitleye hitap ederler. Vertical SaaS ise genellikle kenar durumları ve uyumluluk detaylarını ele alarak uzmanlaşır.
Bu faktörler büyümeyi sınırlar ve birimin ekonomik yapısını zorlaştırır.
Geçmişte sabit maliyetler, sınırlı müşteri sayısına göre çok yüksekti:
Bu maliyetleri küçük bir müşteri tabanına yaymak modeli kırabiliyordu.
Bunlar, dikey SaaS’in hızla piyasaya sürülmesi ve iterasyon yapması için maliyet eğrisini değiştirir.
Amaç: bunları genel AI özellikleri değil, nişe özgü eylemler olarak paketlemektir.
Doğru yapıldığında, küçük bir destek ekibini kurumsal seviyede hissettirebilirsiniz.
Bunlar, manuel veri girişini azaltır ve entegrasyonların uzun kuyruğunu kısaltır.
Sonuç: daha hızlı aktivasyon ve daha az onboarding çağrısı.
Takip edilmesi gereken metrikler: CAC, LTV, churn, destek yükü ve değere ulaşma süresi. AI’nin gerçekten kârlılığı iyileştirip iyileştirmediğini bu metriklerle görün.
AI özelliklerini sonuçlara dayandırın, model yeteneklerine değil. Uygun yaklaşımlar:
AI’yi planlara dahil edin (Starter/Pro/Premium) ve kapsamı net belirleyin.
Tasarrufu sayısal hale getirerek fiyatlandırın (ayda kaç saat tasarruf, hata azalması vb.).
Dahil edilen kredi veya basit overage fiyatlandırmasıyla sınırlar koyun.
Yüksek riskli adımlarda insan-onayı kullanın ve veri işleme biçimini açıkça belirtin.
Böylece satın alma kolaylaşır ve hesaplaması zor “AI vergisi”nden kaçınılır.