Sıla Ermut
Sıla, AIMultiple'da e-posta pazarlama ve satış videoları konularına odaklanan bir sektör analistidir.
Araştırma ilgi alanları
Sıla'nın araştırma alanları arasında e-posta pazarlama, e-ticaret pazarlama kampanyaları ve pazarlama otomasyonu yer almaktadır. Ayrıca AIMultiple'ın e-posta teslim edilebilirlik kıyaslama çalışmalarında da yer almaktadır. AIMultiple teknoloji ekibiyle iş birliği yaparak e-posta teslim edilebilirlik kıyaslama çalışmaları tasarlamakta ve yürütmektedir.Profesyonel deneyim
Sıla daha önce işe alım uzmanı olarak çalışmış ve proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında görev almıştır.Eğitim
Elinde şunlar var:- Bilkent Üniversitesi'nden Uluslararası İlişkiler alanında Lisans derecesi.
- Başkent Üniversitesi Sosyal Psikoloji Yüksek Lisans derecesi.
Sıla Tarafından Son Makaleler
E-posta Pazarlaması için Üretken Yapay Zeka: Uygulamalar ve Örnekler
Üretken yapay zeka, temel e-posta içeriği oluşturmanın ötesine geçerek, müşteri davranışına yanıt veren gerçek zamanlı kişiselleştirme, çok modlu etkileşimler ve kanallar arası koordinasyonu mümkün kılmaktadır. Segment tabanlı kampanyalardan bireysel düzeyde kişiselleştirmeye geçiş, otomasyondan bu yana e-posta pazarlamasındaki en önemli değişimi temsil etmektedir; çok modlu yapay zeka sistemleri artık metin, ses ve görsel verileri eş zamanlı olarak işleyerek içerik oluşturmaktadır.
E-posta Pazarlama Fiyatlarını Karşılaştırın: En İyi 20 Sağlayıcı
Bütçenize uygun bir e-posta pazarlama hizmeti seçmek, etkili kampanyalar için çok önemlidir. Temel planlar genellikle e-posta tasarım araçları, iletişim yönetimi ve sınırlı otomasyon gibi özellikler içerir ve bu da onları küçük işletmeler için ideal hale getirir. Daha üst düzey planlar ise gelişmiş otomasyon, segmentasyon, analiz ve entegrasyonlar sunarak daha büyük işletmeler için uygundur.
En İyi 20 ITSM Vaka Çalışması
BT Hizmet Yönetimi (ITSM) araçlarından yararlanmak, BT operasyonlarının verimliliğini artırmak ve hizmet sunumunu iyileştirmek isteyen işletmeler için çok önemlidir. Eğitim, üretim, ulaşım ve telekomünikasyon gibi çeşitli sektörlerdeki ITSM vaka çalışmalarını inceleyin ve şirketlerin hizmet yönetimi zorluklarının üstesinden gelmek, verimliliği artırmak ve müşteri memnuniyetini yükseltmek için ITSM çözümlerinden nasıl yararlandığını görün.
Federasyonlu Öğrenme: 7 Kullanım Örneği ve Durumu
Son McKinsey analizlerine göre, yapay zekâ kullanımının en acil riskleri arasında model yanılsamaları, veri kaynağı ve orijinalliği, düzenleyici uyumsuzluk ve yapay zekâ tedarik zinciri zafiyetleri yer almaktadır. Federasyonlu öğrenme (FL), bu riskleri azaltmak isteyen kuruluşlar için temel bir teknik olarak ortaya çıkmıştır.
Yapay Zekayı Geliştirmek İçin 20 Strateji ve Örnekler
Veriler, kullanıcı davranışı ve gerçek dünya koşulları geliştikçe yapay zeka modellerinin sürekli olarak iyileştirilmesi gerekir. İyi performans gösteren modeller bile, öğrendikleri kalıplar artık mevcut girdilerle eşleşmediğinde zaman içinde sapma gösterebilir; bu da doğruluğun azalmasına ve güvenilmez tahminlere yol açar. Düzenlemelerdeki, ürün gereksinimlerindeki veya müşteri beklentilerindeki değişiklikler de mevcut modellerin dikkate almadığı yeni kısıtlamalar getirebilir.
En İyi 5 BT Hizmet Yönetimi (ITSM) Yazılımının Fiyatları
Olay, problem, değişiklik ve bilgi tabanı yönetimini destekleyen BT Hizmet Yönetimi (ITSM) araçları çeşitli fiyatlandırma modelleri sunmaktadır. En iyi 5 sağlayıcının BT hizmet yönetimi fiyatlandırma ayrıntılarına ve küçük işletmeler ve kurumsal işletmeler için özellik kılavuzuna bakın. ITSM fiyat karşılaştırması Not: Fiyat bilgileri satıcı web sitelerinden alınmıştır.
10+ Büyük Dil Modeli Örneği ve Karşılaştırma Testi
En iyi tescilli ve açık kaynaklı büyük dil modeli örneklerini karşılaştırmak için açık kaynaklı kıyaslama araçlarını kullandık. Doğru modeli bulmak için kullanım durumunuzu seçebilirsiniz. En popüler büyük dil modellerinin karşılaştırması Üç temel ölçüte dayalı bir model puanlama sistemi geliştirdik: kullanıcı tercihi, kodlama ve güvenilirlik.
Lojistik Alanında Yapay Zekanın En İyi 15 Kullanım Örneği ve Durumu
Süregelen verimsizlikler, artan işletme maliyetleri ve devam eden tedarik zinciri aksamaları, küresel ölçekte lojistik işlevlerini zorlamaya devam ediyor. Bu baskılar, geleneksel sistemleri zorluyor, hizmet güvenilirliğini azaltıyor ve kuruluşların ölçeklenebilirlik yeteneklerini sınırlıyor. Buna karşılık, şirketler uçtan uca görünürlüğü artırmak, dayanıklılığı güçlendirmek ve temel işlevleri optimize etmek için giderek daha fazla yapay zekaya yöneliyor.
E-ticaret Teknolojilerinin Kullanım Alanları ve Örnekleri
E-ticaret sektörü, daha fazla tüketicinin satın alma alışkanlıklarını çevrimiçi ortama kaydırması ve daha hızlı ve daha rahat dijital deneyimler aramasıyla her yıl yaklaşık %10 oranında büyümeye devam ediyor. Bu büyüme aynı zamanda artan rekabetle de birlikte geliyor; bu da işletmelerin teknolojinin müşteri beklentilerini nasıl şekillendirdiğini anlamasını zorunlu kılıyor.
Dünya Temel Modelleri: 10 Kullanım Örneği
Robotların ve otonom araçların (AV'ler) fiziksel dünyada eğitilmesi maliyetli, zaman alıcı ve riskli olabilir. Dünya Temel Modelleri, gerçek dünya ortamlarının gerçekçi simülasyonlarını sağlayarak ölçeklenebilir bir alternatif sunar. Bu modeller, fiziksel testlere olan bağımlılığı azaltarak robotik, otonom araçlar ve diğer alanlarda geliştirme ve dağıtımı hızlandırır. Dünya Temel Modellerinin nasıl çalıştığını, avantajlarını ve avantajlarını keşfedin.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.