Kurucuların talebi, konumlandırmayı ve fiyatlamayı daha hızlı test etmek için AI’yı nasıl kullandığını öğrenin—ve içgörüleri gerçek röportajlarla ve araştırmayla ne zaman doğrulamanız gerektiği.
Fikir doğrulama, girişiminizin "çalışacağını" kanıtlamak değil. Amaç, en büyük belirsizlikleri o kadar hızlı azaltmaktır ki bir sonraki kararı güvenle alabilin.
En erken aşamada “doğrulama” genellikle dört soruya daha net yanıt almak demektir:
Bu ağrı sık mı, maliyetli mi ya da riskli mi ki insanlar aktif olarak bir çözüm arasın—yoksa insanların katlandığı hafif bir rahatsızlık mı?
Kurucular genellikle geniş bir kitleyle başlar (“küçük işletmeler,” “yaratıcılar,” “İK ekipleri”). Doğrulama bunu belirli bir bağlamda, belirli bir satın alıcıya daraltır: iş rolü, tetikleyici olaylar, mevcut geçici çözümler ve kısıtlar.
Güçlü bir sinyal “insanların fikri sevmesi” değildir. Birinin sonuca ulaşmak için para, zaman veya politik sermaye takas edeceğine dair kanıttır—fiyat testleri, ön siparişler, pilotlar, niyet mektupları veya açık bütçe uyumu yoluyla.
Gerçek bir problem olsa bile doğrulama pratik bir pazara giriş yolunu içerir: dikkat nerede, hangi mesaj tıklama kazandırır ve ilk dağıtım açısı ne olabilir?
AI, düşünce işini hızlandırmakta mükemmeldir: hipotezleri sentezlemek, mesajları taslak haline getirmek, rakipleri ve ikameleri haritalamak, deney fikirleri ve varlıkları (reklamlar, açılış sayfaları, e-postalar) üretmek.
AI, gerçeklik kontrolünün yerine geçmez. Hedef müşterilerin gerçekten o ağrıyı hissedip hissetmediğini, bütçeye sahip olup olmadığını veya davranışı değiştirip değiştirmeyeceklerini doğrulayamaz. Sadece daha iyi sorular sormanıza ve daha fazla test yapmanıza yardımcı olur.
AI’yı iyi kullanmak doğru cevapları garanti etmez. Döngüleri kısaltır, böylece haftada daha az çabayla daha fazla deney yapabilirsiniz—ve hangi ürünü inşa edeceğinize gerçek dünya sinyalleri (cevaplar, tıklamalar, kayıtlar, ödemeler, yanıtlar) yön verir.
Kurucular genellikle “kullanıcılarla konuşmaları gerektiğini” bilir, ama klasik araştırmanın görünmeyen zaman tuzakları basit bir doğrulama döngüsünü haftalara yayar. Sorun, röportajların veya anketlerin işe yaramaması değil—işe yarıyorlar. Sorun operasyonel yükün yüksek olması ve karar alma gecikmesinin daha da uzun olmasıdır.
Küçük bir röportaj turunun bile bir şey öğrenmeden önce birden çok adımı vardır:
6–8 görüşme tamamlayıp özetlemek için kolayca 10–20 saat harcayabilirsiniz.
Erken aşama araştırma genellikle birkaç katılımcıyla sınırlıdır. Bu şu hassasiyetleri getirir:
Birçok ekip notları toplamayı görüşmelerden daha hızlı yapar ama bunları karara dönüştürmekte takılır. Yaygın duraklama sebepleri: hangi şeyin “sinyal” sayılacağı konusunda anlaşmazlık, sonraki deneylerin belirsizliği ve “daha fazla veriye ihtiyacımız var” gibi muğlak sonuçlardır.
AI hazırlık ve sentezi hızlandırabilir, ama gerçek dünya röportajlarını ve/veya resmi araştırmayı önceliklendirdiğiniz durumlar vardır:
AI’yı yoğun işleri sıkıştırmanın bir yolu olarak düşünün—böylece insan zamanını en çok önem taşıyan yere harcayabilirsiniz.
Bir AI-öncelikli iş akışı, bulanık fikirleri test edilebilir bahisler haline getiren tekrar edilebilir bir döngüdür—AI’nın pazarı "kanıtladığını" varsaymaz. Amaç hızla öğrenmek, yayınlamak değil.
Her seferinde aynı döngüyü kullanın:
Hipotez kurun: en iyi tahminlerinizi yazın (kim, problem, neden şimdi, neden siz).
Varlıkları üretin (AI ile): taslak mesajlar, basit bir açılış sayfası, reklam açısı, iletişim e-postaları ve kısa bir röportaj senaryosu oluşturun.
Testleri çalıştırın: taslakları küçük deneyler aracılığıyla gerçek insanların önüne koyun (reklamlar, soğuk iletişim, bekleme listesi, içerik).
Öğrenin: sonuçları ve itirazları gözden geçirin; hangi varsayımın gerçekten test edildiğini belirleyin.
Yineleyin: hipotezi güncelleyin ve yalnızca değişmesi gerekeni yeniden üretin.
AI, somut kısıtlar verildiğinde en iyi çalışır. Toplayın:
Taslak oluşturmak için saatleri, test etmek için günleri hedefleyin ve haftalık karar noktaları (devam et, pivot yap, dur) belirleyin. Bir test bir hafta içinde sinyal üretemiyorsa onu küçültün.
Basit bir yazılı günlük (doküman veya tablo) tutun: Varsayım, Kanıt, Yapılan test, Sonuç, Karar, Sonraki adım, Tarih. Her yineleme en az bir satırı değiştirmeli—sadece ne inşa ettiğinizi değil, ne öğrendiğinizi görebilesiniz.
Çoğu startup fikri bir cümleyle başlar: “X’i Y için yapmak istiyorum.” AI, o cümleyi test edilebilir hâle zorladığınızda faydalıdır.
AI’dan 2–4 somut müşteri profili üretmesini isteyin (demografiden çok bağlam). Örneğin: “20 KOBİ müşterisi yöneten tek başına muhasebeci,” “50 kişilik lojistik firmasının operasyon yöneticisi,” veya “kendi finansını yapan kurucu.”
Her profil için şunu ekleyin:
Sonra AI’dan şu tarz işleri yazmasını isteyin:
“___ olduğunda, ___ yapmak istiyorum ki ___.”
Ayrıca tetikleyici olaylar üretin—birinin arama/alış/ geçiş yapmasına neden olan anlar (ör. “yeni düzenleme,” “kaçırılan son tarih,” “ekibin büyümesi,” “büyük müşteri kaybı,” “araç fiyat artışı”). Tetikleyiciler genellikle belirsiz “ihtiyaç”lardan daha test edilebilirdir.
Her profil için en iyi 10’luk liste isteyin:
Son olarak, AI’dan hangi şeyin fikri en hızlı öldürebileceğini sıralamasını isteyin: “Bunu ödemek isteyecekler mi?” “Yeni bir tedarikçiye güvenecekler mi?” “Geçiş çok mu zor?” En riskli varsayımı önce test edin—kolay olanı değil.
Hızlı rekabet analizi, mükemmel bir tablo oluşturmak değildir—müşterilerin sizin yerine neyi seçebileceğini anlamaktır.
AI’dan geniş bir liste isteyip sonra elle daraltın. Dahil edin:
Faydalı bir prompt:
List 15 direct competitors and 15 substitutes for [idea] used by [target customer].
Include the “do nothing” alternative and 5 non-obvious substitutes.
Return as a table with: name, category, who it’s for, why people choose it.
(Bu kod bloğu çeviri dışında bırakılmalıdır.)
Sonra AI’dan rakiplerin ana sayfalarından, fiyat sayfalarından, yorumlardan ve uygulama mağazası listelerinden kalıpları özetlemesini isteyin. Aradığınız şeyler:
Mümkünse verbatim ifadeler isteyin ki klişe mesajları fark edip kendi konumlandırmanız için keskin bir açı bulabilesiniz.
AI’dan hangi segmentlerin muhtemelen:
Çıktıları hipotez olarak tutun, gerçek olarak değil. AI kalıpları çıkarır ama pazar büyüklüğü veya benimseme düzeyi gibi kesin iddiaları kaynak olmadan söylemeyin.
Konumlandırma genellikle doğrulamada tıkanır: iyi bir fikriniz var ama neyle öne çıkacağınız veya nasıl basitçe söyleyeceğiniz konusunda karar veremezsiniz. AI burada işe yarar çünkü kısa sürede birden fazla aday anlatı üretebilir—böylece iç tartışmalar yerine pazarda dili test edebilirsiniz.
AI’ya kimin için olduğu, job-to-be-done, kaba çözümünüz ve varsa kısıtları (fiyat noktası, tasarruf edilen süre, uyumluluk vb.) verin. Farklı değer sürücülerine vurgu yapan 4–6 açı isteyin:
İlk deney için bir açı seçin. “Mükemmel” değil “test etmeye yetecek kadar açık” hedefleyin.
AI’dan aynı açı için 5–10 başlık + alt başlık çifti yazmasını isteyin. Somut ve spesifik tutun (kime, hangi sonuç, ne zaman). Bunları küçük testlerde deneyin: açılış sayfası varyantı, iki reklam versiyonu veya iki e-posta konu satırı.
AI’dan düz dille bir taslak isteyin:
Ana CTA olarak “Daha fazlasını öğren”den kaçının. Tıklamayı bir sinyale bağlayın:
Amacınız, bir sonraki adımın sayfayı yeniden yazmak değil, testleri çalıştırmak olmasını sağlamak.
Doğrulamada pratik bir engel, taslağı insanların gerçekten tıklayabileceği bir şeye dönüştürmektir. Eğer deneyleriniz bir açılış sayfası, bekleme listesi akışı ve hafif bir prototip gerektiriyorsa, Koder.ai gibi araçlar bu varlıkları daha hızlı göndermenize yardımcı olabilir: ürünü sohbet arayüzünde tarif edersiniz, çalışan bir web uygulaması (React), backend (Go + PostgreSQL) veya mobil prototip (Flutter) üretilir, sonra snapshot ve rollback ile yineleyebilirsiniz.
Bu araştırmanın yerini almaz—sadece test edilebilir varlık oluşturma ve haftalık yineleme maliyetini düşürür. Bir test başarılı olursa, kaynakyı dışa aktarabilirsiniz, yeniden inşa etmeye gerek kalmaz.
Fiyatlandırma bir doğrulama aracıdır, nihai karar değil. AI ile birkaç inandırıcı fiyat ve paketleme seçeneği hızla üretebilir, sonra hangisinin en az sürtünme ve en yüksek niyeti yarattığını test edebilirsiniz.
AI’dan müşteri beklentisine uyan 2–4 paketleme modeli önermesini isteyin:
Yararlı prompt: “Bu müşteri, job-to-be-done ve satın alma bağlamı göz önünde bulundurulduğunda, her katmanda nelerin dahil olduğunu ve nedenini açıklayan paketleme seçenekleri öner.”
Rakip fiyatlarını kopyalamak yerine, sorunun maliyeti ve sonucun değeri üzerinde kotlandırın. AI’ya varsayımlarınızı (kurtarılan zaman, önlenen hatalar, açılan gelir) verin ve bir aralık isteyin:
“Değer bazlı makul aylık fiyat aralığını tahmin et: müşteri segmenti, mevcut geçici çözüm maliyeti, kullanım sıklığı ve risk düzeyi. Düşük/orta/yüksek ve gerekçesini ver.”
Bu, savunulabilir ve test edilebilir hipotezler oluşturur.
AI’dan niyet ve kısıtları açığa çıkaran anket/röportaj soruları yazmasını isteyin:
Farklı yanıtlara göre takip soruları da oluşturun ki doğaçlama yapmak zorunda kalmayın.
Hızlı bir test, niyeti yakalayan bir ödeme butonu veya “Erişim talep et” akışı olabilir. Etik olun: açıkça bekleme listesi, beta veya “henüz mevcut değil” etiketleyin ve asla ödeme bilgisi toplayın. AI’dan mikro-metin yazmasını ve başarı metriklerini (CTR, kayıt oranı, nitelikli lead sayısı) tanımlamasını isteyin.
Simüle edilmiş röportajlar gerçek müşteri konuşmalarının yerini tutmaz, ama hikayenizi kimseye zaman ayırmadan önce prova etmek için verimli bir yoldur. AI’yı provadan önce sert geri bildirim üretmesi için kullanın: itirazları tahmin etsin ve sorularınızı sıkılaştırın ki sahada zaman kaybetmeyin.
Modelden belirli alıcı tipleri gibi davranmasını isteyin ve kategori bazlı itirazlar üretmesini sağlayın. Örneğin:
Bu, röportajınızın neleri açığa çıkarması gerektiğine dair bir kontrol listesi sağlar—ve açılış sayfanızın hangi soruları cevaplaması gerektiğini gösterir.
AI’dan varsayımlardan kaçınan, geçmiş davranışlara odaklanan bir görüşme rehberi yazmasını isteyin:
Modelin şüpheci bir alıcı gibi cevap verdiği kısa bir rol oyunu yapın. Amacınız nötr takip soruları pratik etmek (“Sonra ne oldu?” “Nasıl karar verdiniz?”) ve yönlendirici ifadelerden kurtulmaktır.
AI’dan transkriptleri veya canlandırma notlarını temalara dönüştürmesini isteyin ve bunları kesin kanıt değil hipotez olarak etiketleyin. Prova, yanlış bir kesinliğe dönüşmemeli.
2–3 net konumlandırma açınız olduğunda, her birini hızlı, düşük maliyetli deneylere dönüştürmek için AI’yı kullanın. Amaç işinizi “kanıtlamak” değil; doğru kişiden dikkat kazanan problem çerçevesinin ve vaadin yönünü bulmaktır.
Günler içinde geri dönüş alabileceğiniz kanalları seçin:
AI varlıkları hızla yazmanıza yardımcı olur; ama kitlenizin gerçekten nerede olduğunu siz bilirsiniz.
Her test için yazın:
Bu, gürültüyü fazla okumamanızı ve rasgele zirvelere kapılmamanızı sağlar.
AI’dan çoklu versiyonlar isteyin:
Tıklamadan sonra sayfa mesajı aynı kalmalı. Reklam “onboarding süresini yarıya indirin” diyorsa, açılış sayfası başlığı bunu tekrarlamalı.
UTM linkleri ve açı başına ayrı açılış sayfası varyantları kullanın. Sonra performansı kanallar arasında değil, açılar arasında karşılaştırın. Bir açı hem reklamlarda hem e‑posta da kazanıyorsa, daha derin doğrulama için güçlü bir sinaliniz var demektir.
Sinyalleri toplamak yalnızca bunları karara dönüştürebiliyorsanız faydalıdır. Erken doğrulama verisi dağınık olur: kısa yanıtlar, yarım formlar, karışık niyet ve küçük örneklem. AI burada özellikle faydalıdır çünkü veri kirli.
Anket yanıtlarını, demo talep notlarını, sohbet transkriptlerini veya form alanlarını AI’ya yapıştırıp şunu isteyin:
Tekrar eden kalıplar arayın—mükemmel gerçeği değil. Bir tema kanallar boyunca tekrar ediyorsa, güçlü bir sinyal sayın.
Funnel (açılış sayfası → kayıt → aktivasyon → satın alma) ilginin sürtünmeye dönüştüğü yeri gösterir. Temel metriklerinizi ve olay notlarınızı AI’ya verip şunu sorun:
Amaç “her şeyi optimize etmek” değil; öğrenmeyi en çok sınırlayan tek darboğazı seçmektir.
AI’dan kanıtlarınızı basit bir karar memorandumuna özetlemesini isteyin. Tipik sonraki adımlar:
Haftada bir sayfa oluşturun: yürütülen deneyler, temel sayılar, üst temalar/itirazlar, alınan kararlar ve bir sonraki test. Bu ekip hizasını korur ve “rastgele yürüyüş”ü engeller.
AI haftalar süren doğrulama işini günlere indirebilir—ama aynı zamanda kötü varsayımları cilalı çıktılara da dönüştürebilir. Onu hızlı bir araştırma asistanı olarak görün, kehanetçi değil.
AI, özellikle veri olmadan "pazar büyüklüğünü" veya "dönüşüm oranlarını" tahmin etmesini istediğinizde kendinden emin tahminler üretebilir. Ayrıca prompt’unuzu yansıtma eğilimindedir: müşteriyi “çözüme çok muhtaç” diye tanımlarsanız, bu çerçeveyi destekleyen içgörüler üretebilir.
Eğitim verisi yanlılığı da sorun yaratır. Modeller iyi belgelenmiş pazarları, İngilizce‑öncelikli perspektifleri ve popüler startup klişelerini aşırı temsil edebilir. Bu sizi kalabalık kategorilere itebilir veya halka açık metinlerde az yer alan niş segmentleri gözden kaçırabilir.
Modelden her çıktıda bilinenler, çıkarımlar ve doğrulanması gerekenler olarak ayırmasını isteyin. Örneğin: “Bildiğinizi, çıkardıklarınızı ve doğrulamanız gerekenleri listeleyin.”
Bir iddia yapıyorsa kaynak isteyin. Güvenilir bir referans veremiyorsa, ifadeyi hipotez olarak ele alın. Ham girdileri görünür tutun: müşteri alıntıları, anket cevapları veya destek biletlerini yapıştırıp AI’dan özetlemesini isteyin—kanıtın yerini almasına izin vermeyin.
Rakip taramaları veya mesajlaşma için AI kullanıyorsanız, çoklu alternatif ve “neden yanlış olabilir” bölümü isteyin. Bu tek prompt genellikle gizli atlamaları ortaya çıkarır.
Kullanıcı mesajlarını, çağrı transkriptlerini veya kayıtları işlerken kişisel verileri izinsiz yüklemeyin. İsimleri, e‑posta adreslerini ve hassas detayları analizden önce kaldırın ve ham verileri kontrol edilen bir yerde saklayın. Alıntıları halka açık kullanmayı planlıyorsanız açık izin alın.
Bir prototip oluşturma/host etme platformu kullanıyorsanız aynı standartları uygulayın: iş yüklerinin nerede çalıştığını, hangi verilerin saklandığını ve erişimi nasıl kontrol edeceğinizi bilin. (Örneğin, Koder.ai küresel olarak AWS üzerinde çalışır ve farklı bölgelerde dağıtımları destekleyecek şekilde tasarlanmıştır—erken pilotlarda veri ikamet gereksinimi olduğunda bu faydalı olabilir.)
AI’yı öğrenmeyi hızlandırmak için kullanın, talebi "kanıtlamak" için değil. Güçlü bir çıktı bile gerçek sinyallerle (tıklamalar, cevaplar, ön siparişler veya konuşmalar) desteklenene kadar sadece taslaktır. Emin değilseniz, iddiayı küçük bir teste çevirin (bkz. /blog/landing-page-experiments) ve pazarı cevabı versin.
AI hipotezleri hızlıca üretir, ama yüksek risk veya karışık bağlamlarda gerçek kontrollerin yerini tutmaz. AI’yı “iyi sorulara” daha hızlı ulaşmak için kullanın—sonra insan görüşmeleriyle gerçeği teyit edin.
Şu durumlarda erken gerçek konuşmalar yapın:
Bu bölgelerde AI çıktıları taslak varsayımlar olarak ele alınmalı, kanıt değil.
Basit bir döngü işe yarar:
7 gün: varsayımları taslak (1. gün), rekrüt (2–3. gün), 5 görüşme yap (3–5. gün), sentez + sonraki testi kararlaştır (6–7. gün).
30 gün: 2 segmentte 15–25 görüşme, 2–3 konumlandırma yinelemesi ve talebi doğrulamak için bir ücretli test (reklam/e‑posta/içerik).
Kapanış kuralı: öğrenme hızını inşa hızından önce optimize edin.
Fikir doğrulama, bir sonraki kararı verebilecek kadar en büyük belirsizliklerinizi hızla azaltmak demektir.
Erken aşamada dört soruya odaklanın:
AI, “düşünme işi”ni hızlandırmakta mükemmeldir; örneğin:
AI gerçek ödeme isteğini, ağrı yoğunluğunu veya davranış değişikliğini doğrulayamaz. Hâlâ gerçek dünya sinyallerine (tıklamalar, dönüşler, kayıtlar, ödemeler, röportajlar) ihtiyaç vardır.
Pratik bir AI-öncelikli döngü şöyledir:
AI’ya test edilebilir çıktılar üretebilmesi için sınırlar ve kanıtlar verin. Yararlı girdiler:
İyi promptların kalitesi, genelde girdilerin kalitesiyle paraleldir.
“X for Y” cümlesini test edilebilir hâle getirmek için AI’yı kullanın: 2–4 somut müşteri bağlamı (görev + durum) üretin ve ardından:
Sonra en riskli varsayımı (genellikle aciliyet, ödeme isteği veya geçiş sürtünmesi) ilk test edin.
Sadece doğrudan rakipleri değil, müşterilerin sizin yerinize neyi seçtiğini de haritalayın:
AI’yı halk sayfalarından/revilerden kalıpları özetlemek için kullanın; çıkan sonuçları doğrulanacak varsayımlar olarak görün.
4–6 konumlandırma açısı üretin; her biri farklı bir değer sürücüsünü vurgulasın:
Bir açı seçip 5–10 başlık + alt başlık çifti oluşturun. Mesajı tıklama→sayfa boyunca tutarlı kılın ve CTA’yı sinyal üreten bir eylemle bağlayın (bekleme listesi, demo talebi, depozitolu ön sipariş).
Paketleme modellerini önce test edin, sayıları sonra tartışın:
Fiyat aralıklarını sorunun maliyeti ve elde edilen değer üzerinden belirleyin. AI’dan düşük/orta/yüksek aralıklar ve gerekçeleriyle isteyin. Etik “fake door” testleriyle niyet yakalayabilirsiniz (bekleme listesi, beta bildirimi), fakat ödeme bilgisi toplamayın.
Her test için baştan tanımlayın:
Testleri küçük tutun ki bir hafta içinde sinyal üretsin. Aynı açı için varyantları karşılaştırın, kanallar arası saçılmayın.
Gerçek görüşmeler gerekli olduğunda öncelik verin:
Hızlı kombinasyon döngüsü:
Hedef, göndermek için değil, öğrenme için hızdır.
Güvenli kullanım için: gerçekler, varsayımlar ve doğrulanacak soruları ayırın; iddialar için kaynak isteyin; kişisel verileri izin olmadan yüklemeyin.