Codeway ve Ürün Stratejileri

Summary

Adaptive Türkiye Podcast'in 25. bölümünde, Codeway Lead Product Manager’ı Adem konuk olarak ağırlandı ve Codeway’in ürün geliştirme, yapısı, monetizasyon stratejileri ve sektördeki yerinden bahsedildi.
Bölümde, Codeway’in portfolyo şirketine dönüşüm süreci, stüdyo yapısı, AI tabanlı ürün geliştirme stratejileri, A/B testleri, metriklere bakış açıları ve gelecek planlarına değinildi.
Marketing ve ödeme altyapılarındaki yenilikler ile birlikte, AI'ın ürünlerdeki yeri ve sektör trendleri konuşuldu.
Katılımcılar: Podcast sunucusu Murat ve konuk Adem (Codeway Lead Product Manager).

Codeway ekibinin, AI utility alanındaki ürün ve pazar fırsatlarını yakından takip etmeye ve yeni dikeylerde denemelere devam etmesi.
Monetizasyon ve A/B test süreçlerinde, yeni çıkan Apple web paywall ve ödeme yöntemlerine yönelik gelişmelerin ve endüstri örneklerinin düzenli takibi.
Web-to-app ve app-to-web ödeme akışlarındaki regülasyon değişikliklerine göre adapte olma ve gerekli durumda strateji güncelleme.
Segmentasyon ve veri odaklı ürün optimizasyonlarında, yeni metrik ve analiz metotlarının periyodik gözden geçirilmesi.

Codeway, dört yıl önce kurulmuş; kısa sürede 20 kişilik ekipten 300 kişilik büyük bir yapıya ulaşmıştır.
Şirket altı ana stüdyo yapısı altında kendi ürünlerini geliştiren küçük ekiplerden oluşmaktadır.
Her stüdyonun kendi hedefleri, karlılık ve retention metrikleri bulunmakta; yatayda bilgi paylaşımı ve tatlı bir rekabet ortamı mevcut.
Product, marketing ve teknik ekipler arasında sürekli bilgi ve know-how transferi gerçekleşmektedir.

Codeway'in ilk ürünleri Cleanup ve Scanner’dı; zamanla 50’den fazla ürünlü bir portföy oluştu.
Şirket, belirli bir ürünün başarılı olacağını öngörmenin zor olduğuna karar vererek portföy yaklaşımını benimsemiş, pazara hızlı giriş, karlılık testleri ve utility (kullanıcı faydasına odaklı) ürünlerin önceliklendirilmesini esas almıştır.
AI tabanlı ürünler, özellikle son iki yılda şirketin öncelikli alanı olarak belirlendi; bu kapsamda ayrı bir AI ekibi ve prompt engineer’lar bulunmakta.
Ürün geliştirme süreçlerinde; kullanıcı veri ve davranışları, sektör trendleri, yeni AI teknolojileri ve yayınlanan research paper’lar dikkate alınıyor.

Codeway, AI’ın uygulama dünyasında nasıl fayda sağlayacağını sürekli araştırıyor ve yeni API’leri, modelleri ürünlerinde test ediyor.
ChatGPT API’si ilk çıktığında, mobil uygulamalardaki ilk örneklerden biri Codeway tarafından çıkarıldı.
AI ekibi; prompt engineer’lar ve backend ekipleri ile birlikte, kullanıcı deneyimini iyileştirme ve çıktıları optimize etme üzerine sürekli A/B testleri yürütüyor.
Model performansı, şirket içi data setleriyle düzenli ölçülüyor ve her yeni AI modelinin kullanıcıya fayda sağlayıp sağlamadığı denetleniyor.

Monetizasyon stratejileri, ürünün yaşam döngüsüne ve kategoriye göre farklılaştırılıyor; çeşitli A/B testlerle sürekli optimize ediliyor.
Pricing, ürün süresi, deneme süresi, ürün kombinasyonları, onboarding ve paywall tasarımı gibi birçok unsur teste tabi tutuluyor.
Cleanup gibi köklü ürünlerde dahi, aktif olarak paywall ve pricing A/B testleri sürmekte; tek bir “doğru” olmadığı, sürekli iterasyonun gerekli olduğu vurgulandı.
LTV’ye (Lifetime Value), subscription renewal oranlarına ve alt metriklere büyük önem veriliyor; her A/B testte 150’den fazla metrik izleniyor.
Segmentasyon çalışmalarında, kullanıcılar onboarding cevapları, yaş, cinsiyet, marketing kanalı gibi kriterlere göre ayrılarak farklı akışlar ve testler deneniyor; ancak böyle ilerlemek için yeterli veri ve örneklem büyüklüğü şart.

Codeway’in marketing ekibi 70 kişiden oluşuyor; kreatiflerin büyük kısmı AI destekli olarak hazırlanıyor ve test ediliyor.
Farklı reklam trendleri, platformlardaki yeni formatlar ve kreatif yaklaşımlar yakından izleniyor; başarılı kreatifler sıkça başka şirketlerce kopyalanıyor.
Bütçe optimizasyonu ve gelecekteki gelir tahminlerinde data odaklı yaklaşım sayesinde, pazarlama kampanyalarının performansı günlük/saatlik düzeyde izleniyor.
Meta, Google, TikTok, AppLovin gibi başlıca platformlar ana reklam kanalları olarak kullanılıyor.
Farklı platformlardaki performanslar beklenenden farklı olabileceğinden, yeterli bütçe varsa çok kanallı testler öneriliyor.

ABD'deki yeni regülasyonla birlikte Apple, geliştiricilere web paywall ve dış ödeme yöntemlerini açtı.
Codeway, bu alandaki gelişmeleri ve endüstriden örnekleri takip ediyor; henüz app-to-web ödeme akışını uygulamıyor, risk yönetimi ve guideline’lara uyum öncelikli.
Web-to-app akışları uzun onboarding süreçlerinde kullanılıyor ve başarılı örnekler mevcut.

MVP yerine minimum marketable product (MMP) yaklaşımıyla, her yeni ürün hızlıca ama endüstri standartlarında canlıya alınıyor.
Karlılık testini geçemeyen veya pazarda düşüş gösteren ürünler hızla eleniyor ya da önceliği azaltılıyor.
Ekibin favori ürünleri arasında Cleanup, LearnA (AI language learning) ve son dönemin öne çıkan AI tabanlı Retake var; tüm ürünlerde ürün-aşkı yerine kullanıcı/iş ihtiyacı ve veri odaklılık ön planda tutuluyor.

Portfolyo yaklaşımının sürdürülmesi — Tek bir ürüne veya trende odaklanmak yerine, hızlı test ve karlılık doğrulaması yapılan çoklu ürün stratejisiyle, sürdürülebilir büyüme ve risk yönetimi sağlanmasına karar verildi.
AI utility alanına odaklanma — Şirketin öncelikli odak noktası olarak AI’ın kullanıcıya doğrudan fayda sağlayacağı dikeylerde büyümeye devam etme stratejisi benimsendi.
Apple guideline’larına %100 uyum — Sürdürülebilirlik ve platform riskini minimize etmek için ödeme, paywall ve ürün deneyimlerinde platform kurallarına tam uyum devam ettirilecek.

Apple web paywall ve app-to-web ödeme akışlarının uzun vadeli etkileri ve olası riskleri; Codeway’in uygulamaya geçip geçmemeye yönelik nihai karar süreci.
Farklı dikeylerde yeni AI utility ürünlerinin pazara sunulmasında hangi alanların öncelikli olacağı.
Codeway’in ilerleyen dönemde B2B ya da publishing gibi yeni iş modellerini hayata geçirip geçirmeyeceği.