Kodsuz Yapay Zeka Müşteri Adayı Oluşturma İş Akışı
Yapay zeka satış ajanları otomatik müşteri araştırma ve erişim vaat ediyor; ancak çoğu, işe alım, veri zenginleştirme, entegrasyonlar ve premium destek eklendiğinde önemli maliyetler çıkaran eksiksiz satış etkileşim platformları olarak paketlenmiştir. Önde gelen yapay zeka SDR ve müşteri adayı oluşturma araçlarını inceledikten ve uygulamalı iş akışları geliştirdikten sonra, birçok ekibin daha basit, daha esnek ve daha uygun maliyetli bir şeye ihtiyaç duyduğunu gördüm.
En iyi yapay zeka müşteri adayı oluşturma araçları, müşteri adayı oluşturmada yapay zekanın rolü ve gerçek dünyadan n8n iş akışları bölümlerine bakın; ayrıca bir Telegram bot'u aracılığıyla müşteri adaylarını yakalama, ilgili verileri kazıma ve sonuçları otomatik olarak Google Sheets'e gönderme üzerine adım adım öğretici dahil:
Yapay zeka müşteri adayı oluşturma araçları
Birçok yapay zeka SDR aracı (ör. Regie.ai, Jason YZ, AiSDR) temel müşteri adayı bulma özellikleri içerir (LinkedIn araması, küçük veritabanları, niyet verileri aracılığıyla).
Bununla birlikte, temel güçleri etkileşimdedir (kişiselleştirilmiş mesajlaşma, nitelendirme, yetiştirme).
1. Müşteri adayı veri sağlayıcıları
Bu araçlar; satış ve pazarlama ekiplerinin müşteri adaylarını bulması ve onlarla etkileşim kurması için iletişim bilgileri, şirket verileri ve araçlar sunar.
- Apollo (Apollo.io): 275M+ kişi içeren veritabanı.1 ZoomInfo'dan daha uygun fiyatlıdır ancak kayıtlar güncel olmayabilir ve bu da daha yüksek geri dönme oranlarına yol açar.
- ZoomInfo: 500M+ kişi, 100M şirket, 135M+ doğrulanmış telefon numarası ve 200M+ doğrulanmış kurumsal e-posta adresi içeren veritabanı.2
- Success YZ: 700M+ kişi içeren veritabanı, erişim araçlarıyla birleştirilmiştir. Kapsam Apollo/ZoomInfo'dan daha dardır.3
- Gotelescope.ai (Telescope): ~900M kişi / 50M şirket içeren dataset. Apollo/ZoomInfo'dan daha geniş ölçeklidir..4
2. Yapay zeka SDR ve yetiştirme platformları
Bunlar erişimi, konuşmaları, nitelendirmeyi ve takibi otomatikleştirir.
- Exceed.ai: Çok kanallı otomasyon (e-posta, SMS, sohbet). Drift'ten daha geniş yetiştirme kanalları sunar; ancak genel olarak daha az entegrasyonu destekler.
- Regie.ai: Giden sekanslar ve satış metinleri oluşturur. Sağlayıcılardan temiz verilerle eşleştirildiğinde faydalıdır..
- Conversica: E-posta ve SMS nitelendirmesi. Olgun bir üründür; ancak yanıtlar yeni SDR'lere kıyasla senaryolaşmış gelebilir.
- AiSDR, Jason YZ, Artisan Ava, Bella, Unify: Ölçek ve otomasyona odaklanmış daha yeni yapay zeka SDR'leri. Conversica/Exceed'ten daha hızlıdır.
- Aimdoc YZ: Gelen müşteri adayları için hafif web sitesi chatbot'u. Drift'e benzer ancak daha basittir.
3. Topluluk müşteri adayı keşfi
Bunlar; çevrimiçi ve çevrimdışı topluluklardaki potansiyel müşterileri ve etkileyicileri belirlemeye, izlemeye ve onlarla etkileşim kurmaya yardımcı olur.
- Gotelescope.ai (topluluk rolü): Yalnızca Reddit izlemeden daha geniş topluluk izleme.
4. Özel yapay zeka iş akışları
Hazır araçlar uymuyorsa kendi müşteri adayı oluşturma akışlarınızı oluşturun.
- cbk.ai (ChatBotKit): Özel chatbot'lar ve iş akışları için SDK'lar + şablonlar. Drift/Landbot'tan daha esnektir; ancak geliştirici kaynakları gerektirir.
5. İş akışı otomasyonu ve entegrasyon platformları
Farklı uygulamaları bağlamanıza ve müşteri adayı oluşturma yığınındaki süreçleri otomatikleştirmenize olanak tanır. Bu platformların doğrudan veri sağlamadığını veya erişim yürütmediğini unutmayın.
Tipik kullanımlar; Apollo gibi bir sağlayıcıdan kişileri bir CRM'e taşıma, erişim kampanyalarını tetikleme veya müşteri adaylarını satış ekiplerine yönlendirmeyi içerir.
Örnekler şunlardır:
- Creatio: Ekiplerin kod yazmadan yapay zeka ajanları ve iş uygulamaları oluşturmasını sağlayan kodsuz bir platform.
- n8n: Açık kaynaklı iş akışı otomasyon platformu.
- Zapier: Binlerce uygulama arasında kodsuz entegrasyonlar için yaygın olarak benimsenmiştir.
- Make: Karmaşık dallanma mantığına sahip görsel iş akışı oluşturucu.
- Tray.io: Daha güçlü ölçeklenebilirlik ve yönetişim ile kurumsal düzeyde otomasyon.
- Clay: 150'den fazla veri kaynağına bağlanır ve müşteri adayı listelerinde yapay zeka araştırma ajanları çalıştırır.
Özel yapay zeka iş akışları (ör. yapay zeka destekli ajanlar oluşturma hakkında olan cbk.ai) ile karşılaştırıldığında, bu platformlar yeni yapay zeka mantığı oluşturmaktan çok mevcut araçları birbirine bağlamayı vurgular.
Erişimin ulaşıp ulaşmayacağını belirleyen e-posta kuralları
Müşteri adaylarını bulan ve onlara yazan bir iş akışı, gelen kutusu sağlayıcıları postayı reddederse son adımda başarısız olur. Google, Yahoo ve Microsoft artık ortak gönderen kurallarını uyguluyor ve ceza sertleşti.
- Ne geçerlidir. Kişisel hesaplara günde 5.000 veya daha fazla mesaj gönderen alan adları toplu gönderici sayılır. Üç teknik kayıt gereklidir: SPF, DKIM ve DMARC. Pazarlama postaları ayrıca tek tıkla abonelikten çıkma başlığına (RFC 8058) ihtiyaç duyar.
- Şikayet eşiği. Spam şikayetleri %0,3'ün altında kalmalıdır ve çoğu istikrarlı gönderici %0,1'in altını hedefler. Soğuk erişim, alıcılar mesajı hiç istemediği için diğer kategorilerden daha fazla şikayet çeker.
- Ceza değişti. Uyumlu olmayan postalar eskiden spam'e düşerdi. Google, Kasım 2025'te kalıcı redde geçti ve Microsoft, 550 5.7.515 hatası döndürüyor. Reddedilen posta hiçbir klasöre ulaşmaz.
- Zaman çizelgesi: Google ve Yahoo kuralları Ekim 2023'te duyurdu ve Şubat 2024'te uygulamaya başladı. Microsoft Mayıs 2025'te onları takip etti.5
İş akışı tasarımına pratik bir etkisi: Yalnızca hacim işe yaramaz hale gelir. Daha az, daha iyi hedeflenmiş mesaj göndermek gönderen alan adını korur.
Müşteri adayı oluşturma için yapay zekayı nasıl kullanabilirsiniz?
1. Müşteri adayları bulma
Yapay zeka; web sitesi etkileşimini analiz ederek, çevrimiçi aktiviteyi izleyerek ve güçlü satın alma niyetini gösteren davranışları tanıyarak potansiyel müşteri adaylarının belirlenmesine yardımcı olabilir. Yapay zeka talep sinyallerini yakalamaya ve yorumlamaya yardımcı olur; kendi başına temel müşteri isteği oluşturmaz.
Yapay zeka, müşteri adayı oluşturmayı şu yollarla kolaylaştırabilir:
- Ziyaretçilerle etkileşim: Yapay zeka chatbot'ları, ayrıntılar karşılığında değer (danışmanlık, denetimler, kaynaklar) sunarak müşteri adayları yakalar.
- Sosyal kanalları izleme: Yapay zeka araçları, potansiyel müşteri adaylarını işaretlemek için LinkedIn, Instagram veya mesajlaşma uygulamalarındaki etkinliği izler.
- Yüksek niyetli davranışı tespit etme: Yapay zeka; fiyatlandırma sayfalarına tekrarlanan ziyaretler veya indirmeler gibi sinyalleri tespit eder ve ilgi kaybolmadan zamanında erişime olanak tanır.
2. Müşteri adaylarını nitelendirme
Çok sayıda müşteri adayı oluşturuyorsanız, asıl zorluk ekibinizin zamanına değmeyenleri ayıklamaktır. Yapay zeka; insanların sıklıkla gözden kaçırdığı kalıpları tanıdığı ve bunları tutarlı şekilde uyguladığı için burada mükemmeldir.
Yapay zeka, müşteri adayı nitelendirmeyi şu yollarla geliştirebilir:
- Konuşmaya dayalı ön nitelendirme: Chatbot'lar müşteri adaylarıyla doğal diyaloglar kurar; bütçe, rol veya şirket büyüklüğünü sorar ve karşılığında kişiye özel içgörüler sunar.
- Davranışsal izleme: Yapay zeka; tekrarlanan ziyaretler, sitede geçirilen süre veya demo talepleri gibi dijital eylemlere göre ilgiyi puanlar ve hedefli takipleri tetikleyebilir.
- Müşteri adayı puanlama, segmentasyon ve yönlendirme: Yapay zeka, müşteri adaylarını sıralar (sıcak, ılık, soğuk), takip eylemlerini otomatikleştirir ve onları doğru satış ekibine veya yetiştirme akışına yönlendirir.
3. Müşteri adaylarıyla iletişim kurma
Müşteri adayları belirlenip nitelendirildiğinde, yapay zeka ivmeyi sürdürmek için çok kanallı erişimi destekleyebilir.
Yapay zeka, birden çok kanalda müşteri adayı etkileşimini geliştirebilir:
- E-posta: Müşteri adayı etkileşimleriyle tetiklenen kişiselleştirilmiş takipleri ve yetiştirme sekanslarını otomatikleştirir.
- Mesaj (SMS veya WhatsApp): Anlık hatırlatmalar veya onaylar için idealdir; kısa, net ve her zaman onaylıdır.
- Telefon görüşmeleri: Hızlı erişim için yüksek değerli müşteri adaylarını işaretler ve temsilcilere yapay zeka tarafından oluşturulmuş senaryolar ve konuşma noktaları sağlar.
- Sosyal medya: Müşteri adaylarının en çok etkileşimde bulunduğu platformlarda konuşmaları aktif tutar ve zamanında etkileşimlerle yanıt oranlarını artırır.
4. Optimize etme ve izleme
- KPI'ları izleme: dönüşüm oranı, iletişime geçme süresi, nitelendirme doğruluğu ve kanal başına etkileşim. Model sapmasını ve yanlış pozitifleri izleyin.
- Veriden öğrenme: Hangi temas noktalarının ve mesajların dönüşümle ilişkili olduğunu ortaya çıkarmak ve sonraki en iyi eylemleri önermek için yapay zekayı kullanın.
- Gerçek dünya doğrulaması: Pazarlama platformları ile danışmanlık ortakları arasındaki koordineli çabalar (örneğin, Salesforce Marketing Cloud'un IBM Consulting ile ortaklığı) daha iyi segmentasyon ve kişiselleştirmeden ölçülebilir artış göstermiştir; yine de kazanımlar veri kalitesine ve uygulamaya bağlıdır.
Müşteri adayı oluşturmada yapay zeka uygulaması için en iyi uygulamalar
Yapay zekayı benimsemeden önce:
- Mevcut sürecinizi değerlendirin ve darboğazları belirleyin.
- Mevcut iş akışları ve CRM sistemleriyle entegre olan araçları seçin.
- Çalışanları eğitin; böylece yapay zeka sistemlerinin benimsenmesini ve rahatlığını sağlayın.
- Sonuçları sürekli izleyin ve performans verilerine göre model'leri iyileştirin.
Müşteri adayı oluşturmada yapay zeka, insan ilişkilerini geliştirdiğinde en iyi sonucu verir; onları değiştirdiğinde değil.
n8n'in ayrıntılı incelemesi
n8n ile kodsuz yapay zeka müşteri adayı oluşturma iş akışı oluşturma
Bu iş akışı ne yapar?
Bu iş akışı Telegram bot'una bir istek gönderir; yapay zeka bunu yorumlar ve rol, konum ve sektör gibi ayrıntılara sahip olduğunda.
İlgili müşteri adaylarını toplamak için bir kazıyıcıyı tetikler. Ardından veriler doğrudan Google Sheets'e kaydedilir ve bot, kaç kişinin eklendiğine dair bir onayla yanıt verir.
Aşağıda adım adım uygulama sürecini görebilirsiniz:
1. n8n barındırma edinin
Başlamak için n8n otomasyon platformunuz için barındırmaya ihtiyacınız olacak. Üç ana seçenek vardır:
- Yerel olarak barındır (ücretsiz): n8n'yi bilgisayarınıza ücretsiz kurabilirsiniz. Ancak bu seçenek daha tekniktir ve manuel kurulum gerektirir.
- WebSpaceKit barındırma (~4 $/ay): Sınırsız iş akışı çalıştırma ve aktif iş akışı sağlayan uygun maliyetli bir seçenek.
- n8n Cloud (~20 $/ay): n8n tarafından sağlanan resmi barındırmadır; ancak kendi kendine barındırılan seçeneklere kıyasla bazı özellik sınırları vardır.
- n8n'e özel yönetilen platformlar (ör. n8nhost.io, MassiveGRID): n8n barındırma için özel olarak oluşturulmuş; tek tıkla kurulum, otomatik güncellemeler ve yönetilen altyapı sunan platformlar.
2. n8n'i kurun
Barındırma planınız aktif olduğunda, sonraki adım n8n'i kurmaktır. Kurulumun bir kez yapılması yeterlidir; bundan sonra istediğiniz kadar otomasyon oluşturabilirsiniz.
- Kurulumu başlatın: Barındırma panelinizde “Kuruluma Git.” öğesine tıklayın.
- Ayrıntıları girin: Gerekli bilgileri doldurun, İleri'ye tıklayın ve sihirbazı tamamlayın.
- Panele erişin: Kurulumdan sonra, iş akışları oluşturmaya başlayabileceğiniz n8n paneline yönlendirilirsiniz.
Buradan itibaren iki seçeneğiniz var:
- Sıfırdan oluşturun; kendi iş akışınızı tasarlamak için düğümleri tek ekleyin.
- Daha hızlı kurulum için hazır bir iş akışı şablonu kullanın.
Hazır müşteri adayı oluşturma iş akışı şablonunu kullanacağız. Bu şablonun WebSpaceKit barındırma tarafından sağlanan ücretli bir seçenek olduğunu unutmayın. Ancak resmi n8n web sitesinde de müşteri adayı oluşturma şablonları7 bulabilirsiniz. Bu şablonların bazılarının düzgün çalışması için kendi kendine barındırılan bir n8n örneğine ihtiyaç duyduğunu aklınızda bulundurun.
WebSpaceKit şablonundaki Müşteri Alanı:8
Şablonu indirdikten sonra n8n paneline girebilir ve şablonu içe aktarmak için sağ üst köşede “İçe Aktar” seçeneğine tıklayabilirsiniz.
3. İş akışını kurun
Hazır bir iş akışı şablonu indirebilir veya sıfırdan bir tane oluşturabilirsiniz.
Aşağıda oluşturacağımız iş akışının bir genel görünümü yer almaktadır:
İçe aktardıktan sonra, hâlâ yapılandırılması gereken bazı düğümlerde uyarılar görürsünüz.
- Telegram tetikleyici düğümü: Bir kullanıcı bot'a mesaj gönderdiğinde iş akışını başlatır.
- Transkript düğümü (İsteğe bağlı): OpenAI kullanarak Telegram sesli mesajlarını metne dönüştürür.
- Müşteri adayı ajan düğümü: İş akışının “beyni”. Kullanıcı sorgularını yorumlar, bağlamı hatırlar ve scraping'i ne zaman tetikleyeceğine karar verir.
4. Telegram tetikleyici düğümünü kurun
Kurmak için öncelikle Telegram düğümümüzü n8n'e bağlamamız gerekir. Bunu yapmak için yeni bir kimlik bilgisi oluşturacağız. Düğümü açın, seçeneğe tıklayın ve Yeni Kimlik Bilgileri Oluştur seçeneğini seçin.
Aşağıda düğüm ayrıntılarının ekran görüntüsü verilmiştir:
5. Müşteri adayı ajan düğümünü kurun
Müşteri adayı ajan düğümü iş akışının beynidir. Kullanıcı isteklerini yorumlar, müşteri adayı bilgilerini getirir ve scraping'i ne zaman tetikleyeceğine karar verir:
- OpenAI sohbet model'i: Bu düğüm kullanıcının isteğini yorumlar. Örneğin, biri “New York'ta SaaS müşteri adayları bul” yazarsa, Sohbet Model'i mesajı işler, niyeti anlar ve iş akışını yönlendirir. Sistemin “beyni” olarak görev yapar.
- Basit bellek: Bu düğüm yapay zekanın önceki etkileşimleri izlemesini sağlar. Örneğin, bir kullanıcı önce “Teksas'ta geliştiriciler bul” der ve ardından “BT sektöründe” diye devam ederse; bellek, her iki mesajın ayrı ayrı ele alınmak yerine birbiriyle ilişkilendirilmesini sağlar.
- leadScraping (Araç): Gerekli tüm ayrıntılar (iş rolü, konum, sektör) toplandığında bu araç tetiklenir. Adlar, e-postalar, iş unvanları, LinkedIn profilleri gibi ilgili müşteri adayı bilgilerini kazır ve verileri Google Sheets'te depolanmak üzere hazırlar.
6. Scraping için alt iş akışını yapılandırın
Bu alt iş akışı; iş unvanı, konum ve sektör gibi kullanıcının isteğini alır ve bunu bir kazıyıcı aracına (ör. Apollo Scraper veya Bright Data) iletir.
Bu örnekte, büyük bir profesyonel veritabanından müşteri adayları çıkarmak için Apify platformu kullanılır.9 Kazınan bilgiler (ad, e-posta, LinkedIn profili, kıdem vb.) temizlenir ve ardından Google Sheets'te saklanır. Eklenen müşteri adayı sayısını belirten bir onay Telegram üzerinden geri gönderilir.
BT sektöründe müşteri adayları bulması istendiğinde, müşteri adayı oluşturma ajanının genel görünümü aşağıdadır:
Müşteri adaylarının Google Sheets'te nasıl göründüğüne dair son örnek aşağıdadır:
n8n nedir?
n8n, aynı zamanda müşteri adayı oluşturma için de kullanılabilen bir iş akışı otomasyon platformudur.
Aralık 2025'te yayınlanan n8n sürüm 2.0, MCP istemci ve sunucu düğümleri ekledi. Model Context Protocol olan MCP, yapay zeka asistanlarının harici araçları çağırması için ortak bir yoldur. Sunucu düğümü, bir n8n iş akışını dışarıdaki bir yapay zeka asistanının tetikleyebileceği bir araç olarak sunar. Müşteri adayı kazıma iş akışı, elle başlatılan bir akıştan ziyade doğrudan bir asistanın çağırdığı bir şey haline gelir.
330'dan fazla önceden oluşturulmuş müşteri adayı oluşturma iş akışına erişim sunar. n8n ile ücretsiz olarak istediğiniz kadar iş akışı oluşturabilirsiniz ve yalnızca çalıştıklarında ödeme yaparsınız.
Yerel barındırma ücretsiz'dir ancak tekniktir. n8n Cloud başlangıç planı aylık €24 (~$27) tutarındadır, aylık faturalandırılır ve 2.500 iş akışı çalıştırması içerir.10
n8n müşteri adayı oluşturmaya nasıl yardımcı olur?
- Otomatik müşteri adayı zenginleştirme: Jotform, Typeform veya HubSpot gibi form araçlarını doğrulama hizmetleriyle bağlayarak otomatik müşteri adayı zenginleştirmeyi gerçekleştirebilir ve alınan verilerin temiz ve eksiksiz olmasını sağlar.
- Esnek CRM entegrasyonu: Ayrıca CRM entegrasyonunu şaşırtıcı derecede esnek hale getirir. Pipedrive, Salesforce veya HubSpot kullanıyor olun, n8n'nin düğüm tabanlı iş akışları müşteri adaylarını ihtiyaç duyduğunuz yere göndermenizi sağlar.
- Otomatik tetikleyiciler: Müşteri adayları durum değiştirdiğinde veya satın alma ya da form gönderimi gibi etkinlikleri tamamladığında eylemleri otomatik olarak tetikler.
n8n müşteri adayı oluşturma iş akışları
- Müşteri adayı oluşturma ajanı: Sektöre ve konuma göre işletme müşteri adaylarını otomatik olarak bulun.11
- LeadBot otomatik pilot: Salesforce için Chat-to-Lead: Web sitesi sohbet konuşmalarını Salesforce müşteri adaylarına dönüştürün.12
- B2B Müşteri Adaylarını Groq YZ, Apollo, Gmail ve Sheets ile Nitelendirin ve Onlara Ulaşın: Müşteri adaylarını yakalayın, Apollo ile zenginleştirin ve erişim e-postalarını otomatik olarak gönderin.13
- Müşteri adayı oluşturma sistemi: Google Maps'ten Google Sheets Dışa Aktarmalı e-posta kazıyıcıya: Google Maps'ten işletmeleri kazıyın ve e-posta müşteri adayı listeleri oluşturun.14
- Müşteri adayı iş akışı: Yelp ve Trustpilot kazıma + BrightData aracılığıyla OpenAI analizi: Yelp/Trustpilot'tan yorumları kazıyın ve potansiyel müşteri adayları bulmak için yapay zekayla analiz edin.
- HubSpot ile hedefli müşteri adayı listeleri oluşturun: ICP'nize uyan şirketleri keşfedin, müşteri adayı verilerini zenginleştirin ve doğrudan HubSpot'a gönderin.15
- LinkedIn'de müşteri adayı oluşturma otomasyonu: LinkedIn müşteri adayı toplamayı, zenginleştirmeyi ve kişiselleştirilmiş erişimi otomatikleştirin.16
Tercih edilen kaynak olarak ekleSSS'ler
Yapay zeka müşteri adayı oluşturma, potansiyel müşterileri belirlemek için yapay zekanın kullanılmasını ifade eder.
Uygulamada, yapay zeka müşteri adayı oluşturma üç aşamayı izler:
1. potansiyel müşteri adaylarını keşfetme,
2. bunları uygunluk ve niyete göre nitelendirme,
3. onlarla doğru zamanda kişiselleştirilmiş mesajlaşma ile etkileşim kurma.
Yapay zeka; konuşmaya dayalı chatbot'lar, davranışsal izleme (tekrarlanan ziyaretler veya indirmeler gibi) ve müşteri adaylarını sıcak, ılık veya soğuk olarak sıralayan müşteri adayı puanlama model'leri aracılığıyla müşteri adaylarını nitelendirir.
Popüler araçlar arasında yapay zeka chatbot'ları, yapay zeka puanlamalı CRM platformları, n8n gibi iş akışı otomasyon araçları ve Apify veya Apollo gibi veri kazıma hizmetleri bulunur.
Bu araştırmayı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
title = {{Kodsuz Yapay Zeka Müşteri Adayı Oluşturma İş Akışı}},
year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-lead-generation}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 22 Temmuz 2026}
}Referans Linkleri
Cem'in çalışmaları Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır.
Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır.
CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alınmıştır.
Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.