Yaptığım uygulamalar

Başlangıç noktası sonucu belirlemez

İlk ve ortaokul yıllarımda sınavlarda sürekli başarılı olan bir öğrenci değildim. Lisede çalışma biçimimi değiştirdim: dokuzuncu sınıftan itibaren dershaneye gittim ve dört yıl boyunca üniversite hedefime odaklandım. Marmara Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği’ne, bölüme giren öğrenciler arasında üçüncü sırada yerleşerek başladım.

Bu deneyim çalışma anlayışımı belirledi. Ne kadar geriden başladığımdan çok, ilerlemek için doğru yolu bulmaya önem veriyorum. Odaklanmanın karşılığını gördüm; ürün geliştirirken de yalnız daha çok çalışmaya değil, sonuç vermeyen yaklaşımı değiştirmeye çalışıyorum.

Bir fikri ürüne dönüştürmeyi öğrenmek

İlk hedefim, hukuki sorulara yanıt veren bir uygulama geliştirmekti. Ionic 3 öğrenmek için sekiz hafta sonu boyunca sabah altıda kalkıp otobüs–metrobüs–otobüs ile iki saatlik yolculuk yaparak bir kursa katıldım. Hukuk fikri yayımlanmadı; mobil ürün geliştirmeye devam ettim.

Swift’ten önce HTML, Java, JavaScript ve CSS ile çalıştım. Sonrasında Swift, Storyboard ve Android geliştirmeyi öğrendim. Üniversiteyle birlikte iki platformda ürün çıkarabilecek düzeye gelmem yıllar aldı. İlk uygulamalarımın kodlarını, bugünkü üretken yapay zekâ araçları olmadan kendim yazdım.

Uygulamalarımın tüm arayüzlerini Figma’da kendim tasarladım. Zaman içinde Firebase ve Supabase ile doğrudan çalışarak bu araçlarda güçlü bir uygulama deneyimi edindim. Tasarımı ve altyapıyı birlikte düşünmek, ürün geliştirme biçimimin bir parçası oldu.

Yazılımın yanında işletmeleri de kazanmak

LattApp, kafelerde alışveriş yaptıkça puan biriktirip ücretsiz kahve kazanılan bir uygulama olarak başladı. Girişimcilere, yatırımcılara ve kafelere doğrudan ulaştım; yaklaşık yirmi kafeyle anlaştım. Kasada kullanılacak tanıtım kartları ve basılı materyaller hazırladım.

İşletmelerle anlaşmak, uygulamanın müşteriler tarafından kullanılmasını tek başına sağlamadı. Kafelerin katılımını artırmak için ödüllü oyunlar denedim. Bu dönem bana ürünün çalışması, iş ortağının katılması ve son kullanıcının alışkanlık kazanmasının ayrı sorunlar olduğunu gösterdi.

Kullanım ve gelir modellerini denemek

Kafelerde ödül kazandıran oyunlardan kelime, kule dizme ve soru-cevap deneyimlerine geçtim. Pandemi döneminde kafeler kapanınca işletmelerin verdiği ödüllerin yerine uygulama içinde bir ödül havuzu oluşturdum.

Bu modelin bir döneminde aylık yaklaşık 6.000 TL gelir elde ettim. Yarışmalar, reklamlar ve ödül seçimi aynı ürün içinde çalışıyordu. Ancak modelin ölçeklenebilirliğini yeterli bulmadım ve devam ettirmedim.

LattApp’ın adı bu süreçte Vlatua oldu. Farklı denemeleri aynı mağaza kaydına güncelleme olarak yayımladığım için mağazadaki tek yayın tarihi, ürünün bütün gelişim aşamalarını göstermiyor.

Vlatua: Para Ödüllü Yarışma

Kelime oyunu ve ödüller · Arşiv

Yeni teknolojilerle ürün maliyetini yeniden düşünmek

Arkadaşlarım için hazırladığım mizahi Instagram gazetesi, RSS üzerinden haber çekip özetleyen bir uygulama fikrine dönüştü. iOS ve Android geliştirmesi yaklaşık üç ay sürdü. Bu sırada yapay zekâ API maliyetlerinin düşmesi ürünün maliyet yapısını iyileştirdi.

Teknik olarak ürünü tamamlamak, talep oluşturmak için yeterli olmadı. O dönemde pazarlama deneyimim ağırlıklı olarak günlük bir dolarlık Meta reklamıyla sınırlıydı. Sonraki çalışmalarımda dağıtımı ve kullanıcı kazanımını da ürün geliştirme kadar erken ele almaya başladım.

İlk gelir ile kalıcı talebi ayırmak

Vlatua’yı kişisel gazeteler ve harita katmanlarıyla geliştirdim. Uçaklar, yangınlar, depremler ve uzay gibi farklı ilgi alanlarını aynı uygulamada bir araya getirdim.

Bir otuz günlük dönemde yaklaşık 200 dolar gelir elde ettim. Ardından ilginin önemli bir kısmının yangın sezonuyla ilişkili olduğunu ve aboneliklerin çoğunun devam etmediğini gördüm. Bu deneyim, dönemsel ilgiyle kalıcı kullanım ve abonelik talebini ayrı değerlendirmem gerektiğini gösterdi.

Farklı ihtiyaçlar, farklı kullanım döngüleri

HoHoHo, arkadaşlar ve aileler için yılbaşı hediye çekilişi uygulaması. İlk yıl birkaç bin, ikinci yıl birkaç on bin indirmeye ulaştı. Kullanıcıların çekilişe başkalarını davet etmesi yayılmasına katkı sağladı; kullanımın sezonluk olması ise büyümenin sürekliliğini sınırladı.

Kadınlar Günü etkinliği için, oyuncunun sıfırdan ve rakibinin on beşten başladığı 15 vs 1 oyununu geliştirdim. Ask & Shake, kendim için istediğim Magic 8 Ball deneyiminin mobil karşılığıydı. StuMate ile üniversite öğrencilerinin ev arkadaşı bulmasına yönelik bir ürün yaptım.

Bu ürünlerde iOS ve Android geliştirme, arayüz tasarımı, mağazaya çıkış ve ürünün yayımlandıktan sonraki bakımını üstlendim.

Daha dar bir ihtiyaç etrafında ürün kurmak

PicPie, aile ve arkadaş gruplarının fotoğraflarını aynı ana ekran widget’ında birleştiriyor. Bir kişi grup oluşturuyor, diğerlerini davet ediyor; herkes kendi fotoğrafını ekliyor. Görünüm pizza dilimleri veya kareler olarak seçilebiliyor.

Fikir, aile içinde birbirini daha sık görme ve günlük hayattan haberdar olma ihtiyacından doğdu. Önceki ürünlerdeki davet deneyimini, bu kez günlük kullanılabilecek daha belirgin bir ihtiyaca taşıyorum. PicPie’ın kalıcı talebini ve büyüme modelini henüz doğrulama aşamasındayım.

Vlatua’nın son sürümünden itibaren AI agentlarıyla kodlamaya geçtim ve bu çalışma biçimini PicPie’da sürdürdüm. PicPie’ı iOS ve Android mağazalarında yayımlamam 26 gün sürdü. Önceki yöntemimle tek başıma yaklaşık altı ay sürebileceğini düşünüyorum; bu bir tahmin, ölçülmüş bir karşılaştırma değil. Tasarımları yine Figma’da kendim hazırladım. Cloudflare tarafındaki uygulamayı ise AI agentım yürüttü; burada Firebase ve Supabase’deki kadar, sistemi elle geliştirecek düzeyde hâkimiyetim yok.

Ölçmek, öğrenmek ve odağı korumak

PicPie’da sıradaki önceliğim, kullanıcıların bir grup kurup yakınlarını davet etmesi, widget’ı kullanmaya başlaması ve tekrar fotoğraf paylaşması arasındaki süreci anlamak. İndirme sayısının yanında grup katılımı, tekrar kullanım ve aboneliğin devamını değerlendirmek istiyorum.

Kullanıcı kazanımında farklı içerikleri ve kanalları test ederek hangi mesajın doğru kitleyi getirdiğini öğrenmek; ürün kararlarını da bu sonuçlarla birlikte vermek istiyorum. Amaç, özellik sayısını büyütmekten önce düzenli kullanımın neden oluştuğunu veya oluşmadığını anlamak.

AI artık çalışma biçimimin temel bir parçası. Aynı işi bütünüyle elle yapmaya dönmek benim için verimli bir seçenek değil. Kendi katkımı ihtiyacı tanımlamak, ürünü tasarlamak, geliştirmeyi yönlendirmek, ortaya çıkan işi kontrol etmek ve sonuçlarına göre karar vermek olarak görüyorum.