Thor Olof Philogène, Stravito’nun Kurucu Ortağı ve CEO’su – Röportaj Serisi: Bir Geri Dönüş Konuşması

Thor Olof Philogène, Stravito‘nun CEO’su ve kurucu ortağıdır. Stravito, küresel markaların bilgiyi kendine güvenen kararlar almak ve pazar etkisini hızlandırmak için güvendiği Birimler Zekası Platformudur.

Önceki röportajımızda, Stravito Asistanı hakkında konuştuğumuzda, bu, takımların kendi iç araştırma ve bilgilerini arama, keşfetme ve etkileşime girebilecekleri bir konuşma arayüzü olarak tanıtıldı. Bir yıl sonra, şirket takımları Asistanı günlük olarak nasıl kullanıyor ve gerçek iş akışlarına nasıl entegre oluyor?

Geçen yıl, takımlar Stravito AI Asistanını主要 olarak araştırma ve bulguları daha hızlı bulmak için kullanıyordu. Değişen şey, takımların büyük kararlar almadan önce stratejik varsayımları doğrulamak ve yönlerine bağlı olarak kanıtları sentezlemek için nasıl kullandıklarıdır.

Erken benimseme, zaman tasarrufu tarafından sürüklenmiştir. Şimdi, Deep Research Agent ile Stravito AI Asistanı, çok adımlı araştırmaları otomatik olarak planlar, tam raporları paralel olarak analiz eder, bulguları kontrol eder ve şirketin kendi verilerine dayalı, tam kaynaklı sentezler sağlar. Sonuç, karar vericilerin arkasında durabileceği kanıtlar sunan, analist düzeyinde cevaplar sağlar.

Son röportajımızdan bu yana, Stravito, AI Personas gibi özellikler de dahil olmak üzere, bilgilerle daha dinamik bir şekilde çalışmak için AI kullanımını genişletti. Müşteriler bu olanakları nasıl kullanıyor ve bu, yalnızca erken fikir veya deneysel aşamalarla mı sınırlı?

Stravito AI Personas, şirketin kendi araştırmalarına dayalı, etkileşimli tüketici profillerine dönüştürür, böylece takımlar, ambalajdan kampanya konseptlerine, ürün fikirlerine kadar her şeyi test edebilir.

Örneğin, Lavazza Group, pazarlama ve yenilik süreçlerine Stravito AI Personas’ı entegre etti ve binlerce görüşmeyle tüketici profilleri oluşturdu. Zaten ambalaj ve kampanya kararlarını iyileştirdiler.

Haftalarca süren duraklama ve doğrulama gerektiren bir süreç, şimdi odaklanmış çalışma seanslarıyla başlayabilir ve daha sonra test aşamalarına geçebilir, böylece çıktılar baştan itibaren şirketin kendi araştırmalarına dayalı kalır. Amac, riski daha erken azaltmak, daha etkili bir şekilde iterasyon yapmak ve yatırım yapılmadan önce daha güçlü fikirleri önceliklendirmektir.

Daha fazla AI işlevselliğinin platforma tanıtılmasıyla, şirketler AI yönetiminde yönetim, denetim ve hesap verebilirlik konusunda hangi yeni sorular sormaya başladı ve Stravito bu endişelere nasıl cevap verdi?

Şirketlerin sorduğu soru, “ne yapabilir?” idi. Şimdi ise “arkasında durabilir miyiz?” sorusudur. Stravito için yönetim, platformun inşa edildiği şekilde her zaman bir öncelik olmuştur.

Genel AI, iş bağlamı olmayan internet verilerine dayanır. Stravito, tamamen bir şirketin kendi doğrulanmış araştırmalarına dayanır. İnternet taraması veya paylaşılan kaynaklar yoktur.

Örneğin, Deep Research Agent ile araştırma planı, analiz başlamadan önce görünür ve her sonuç tam kaynaklıdır, böylece herhangi bir cevap orijinal kaynağa geri izlenebilir. Stravito ayrıca, en yüksek işletme güvenlik ve veri gizliliği standartlarını karşılar, ISO 27001 sertifikasına, SOC 2 Tip II doğrulamasına ve müşteri verilerinin büyük dil modellerini eğitmek için kullanılmayacağına ilişkin sözleşmesel garantiye sahiptir.

Hesap verebilirlik konusunda, AI sentez ve araştırma planlamasını ele alır. İnsanlar, yargı, strateji ve nihai kararı ele alır.

Çok sayıda organizasyon, yeni araçları benimsemekle değil, bunları günlük karar alma süreçlerine entegre etmekle mücadele ediyor. Büyük, küresel organizasyonlar genelinde Stravito’yu dağıtırken, değişim yönetimi hakkında neler öğrendiniz?

Stravito’yu en başarılı şekilde entegre eden organizasyonlar, üç şeyi iyi yapar.

İlk olarak, baştan bir beklenti oluştururlar: hiçbir büyük karar, işletmenin zaten sahip olduğu zekaya dayanmadan alınmaz. Bu, standard haline geldiğinde, platformun kullanımı artık isteğe bağlı değildir.

İkincisi, iç şampiyonlara yatırım yaparlar. İşletme gözlerini üzerinde topladığı insanlar platformu iş görüşmeleri, planlama tartışmaları ve yenilik konuşmaları sırasında kullandığında, benimseme takip eder.

Ve üçüncü olarak, erişimi etkinleştirmeye ve desteğe bağlarlar. Takımların, doğru soruları sorması ve cevaplarla ne yapması gerektiğini bilmesi için rehberlik gerekiyor. Bu, bir platformun insanların sahip olduğu bir platformdan, insanların kullandığı bir platforma dönüşmesini sağlar.

Stravito, pazar ve tüketici bilgilerinin tek kaynağı olarak konumlandırıyor. Gerçekte, şirketler genellikle birden fazla sistem boyunca parçalanmış araştırmalara sahiptir. Müşteriler bu bilgileri birleştirmekte ne kadar başarılı oldu ve nerede direnişle karşılaşıyorlar?

Çoğu zaman araştırma zaten mevcuttur. İş, tüketici ve pazar zekası, sistemler, bölgeler ve işlevler boyunca dağılmıştır. Sorun, bunun bağlantılı olmamasıdır, bu nedenle inovasyon, genişleme ve pazarlama konularında büyük kararlar bu olmadan alınır. İşte Stravito bunu çözer.

Birleştirme aşamalı olarak gerçekleşir. Şirketler, en değerli araştırmalarından başlar ve oradan genişler, her aşama bir sonraki aşamanın ticari durumunu oluşturur. Heineken iyi bir örnektir, zekalarını bir araya getirerek, CMI zamanını araştırma bulmaktan, daha stratejik, daha yüksek değerli işlere yönlendirdiler.

Eğer direniş ortaya çıkarsa, genellikle teknik değil, organizasyoneldir. En hızlı ve en etkili şekilde hareket eden şirketler, farklı bölgeleri ve işlevleri bir araya getirebilecek net bir sahiplik ve iç şampiyonlara sahiptir. Ticari durum, daha iyi kanıtlarla daha hızlı alınan kararlar, bu konuşmayı ilerleten şeydir.

Stravito’nun hedeflerinden biri, geleneksel araştırma ekiplerinin ötesinde bilgiler erişimi demokratikleştirmekti. Geçen yıl, bu geniş erişim, bilgiler ekibi ve işletme paydaşları arasındaki ilişkiyi nasıl değiştirdi?

Daha fazla takım, tüketici ve pazar bilgileriyle doğrudan etkileşime girebildiğinde, bilgiler karar alma süreçlerine daha erken dahil edilir. Paydaşlar artık statik raporları beklemiyor, kararları şekillendirmek için kendi bilgileriyle doğrudan etkileşime giriyorlar, konumlandırma ve ambalajdan nereye genişleyeceklerine kadar.

Bu, bilgiler ekibinin zamanını nasıl harcadıklarını da değiştirdi. Araştırma taleplerini yanıtlamak ve bulmak için harcanan zaman azaldıkça, stratejik danışmanlar olarak çalışmaya başladılar, kanıtların en önemli kararları şekillendirmesini sağladılar.

Kişiselleştirme, şirket yazılımlarında AI’ın önemli bir avantajı olarak sıklıkla bahsedilir. Stravito müşterileri, rollerine, bölge veya işlevlerine göre nasıl bilgi keşfi yapıyor ve bu, araştırma ile etkileşimi nasıl etkiledi?

Takımlar, kararlarına ilgili araştırmaları gördüklerinde, daha erken etkileşime girerler ve daha tutarlı bir şekilde kullanarlar. Küresel bir kategori lideri, bir bölgesel pazarlama müdüründen farklı önceliklere sahiptir ve Stravito bunu anlar.

Koleksiyonlar, en çok kullanılan özelliklerimizden biridir. Bunlar, takımların araştırmaları konu, bölge veya işlev gibi özelliklere göre gruplayabileceği, bir tür çalma listesi gibi çalışır. Örneğin, bir koleksiyon, işe alma veya sürdürülebilirlik için ayrılmış olabilir. Stravito’nun AI’si, koleksiyondaki mevcut araştırmaya dayanarak, takımların önemli olan şeyleri takip etmesini sağlar, böylece aramaya gerek kalmaz.

AI, bilgiler akışlarına daha fazla entegre olurken, şirketler AI tarafından oluşturulan bağlamı ne zaman kullanmalı ve insan uzmanlığına ne zaman başvurmalı, özellikle yüksek riskli kararlar için?

İyi yapan şirketler, iş bölümünü net bir şekilde tanımlar. AI, sentez ve araştırma planlamasını ele alır. İnsanlar, yargı, strateji ve nihai kararı ele alır.

Pratikte, Stravito AI Asistanı’ndaki Deep Research Agent gibi araçlar, soru ve kanıt arasındaki zamanı sıkıştırır ve şirketin kendi araştırmalarına dayalı, tam kaynaklı cevaplar sağlar. AI Personas, takımların yatırım yapılmadan önce gerçek tüketici perspektiflerine karşı varsayımlarını test etmesine olanak tanır. Her ikisi de kararların alındığı temelde güçlendirilmesi için tasarlanmıştır.

Ancak, çıktı, başlangıç noktasıdır. İnsanlar, kanıtların ne anlama geldiğine karar verir, ticaretleri değerlendirir ve nihai kararı verir.

Entegrasyon, şirket ortamlarında sürekli bir zorluk teşkil ediyor. Stravito’yu mevcut analitik, araştırma veya bilgi yönetim sistemleriyle başarılı bir şekilde entegre eden müşteriler arasında hangi kalıpları gözlemlediniz?

En büyük etkiye sahip olan şirketler, Stravito’nun ne için olduğunu net bir şekilde tanımlar. Bir başka depolama alanı değil, mevcut bilgileri bağlayan ve karar almaya ihtiyaç duyan yere getiren katmandır.

Pratikte, Stravito, müşterilerin zaten kullandığı araştırma ve analitik sağlayıcıları ile birlikte çalışır, iş, pazar ve tüketici zekasını bir araya getirir, böylece sistemler boyunca dağılmış olan bilgiler, karar almaya ihtiyaç duyan yere ulaşabilir.

Geçen yıl gözlemlediklerinize dayanarak, şirketlerin masih AI’ı bilgiler yönetiminde operasyonelleştirmeyi nasıl küçümsediklerini düşünüyorsunuz ve bu, Stravito’nun ürün yönünü nasıl şekillendiriyor?

AI, anında cevaplar sunabilir. Şirketlerin küçümsediği şey, bunun之后 olan her şeydir. Yanlış bir bilgiye dayanarak hareket etmenin maliyeti, çıktıyı sonuç olarak tedavi etmek için çok önemlidir.

Önde gelen şirketler, en çok otomasyon yapanlar olmayacak. already sahip oldukları bilgiyi daha iyi, daha hızlı ve daha confident kararlar almak için kullananlar olacak.

Bu, ürün yönümüzü şekillendiriyor. Örneğin, Deep Research Agent, büyük kararlar için gereken rigor ve verifiability sağlar. AI Personas, yatırım yapılmadan önce tüketici perspektifini sürece dahil eder. Her ikisi de, hiçbir büyük kararın, işletmenin already sahip olduğu zekaya dayanmadan alınmamasını sağlamak için tasarlanmıştır.

Harika röportaj için teşekkür ederiz. Okuyucular, önceki röportajımızı okumak veya Stravito‘yu ziyaret etmek isteyebilir.