FlowHunt ve LiveAgent entegrasyonu kullanarak yapay zekâ destekli otomatik bilet yanıtları ve akıllı spam tespitiyle tamamen otomatik bir müşteri destek sistemi oluşturmayı öğrenin.
Müşteri destek ekipleri, artan e-posta ve destek bileti hacmini yönetirken kaliteli yanıtlar sunma ve maliyetleri kontrol etme konusunda sürekli büyüyen bir zorlukla karşı karşıya. Bir yapay zekâ sistemi tarafından işlenen her e-posta token tüketir ve bu işleme spam veya ilgisiz mesajlar dâhil olduğunda, kaynaklar boşa harcanır ve operasyonel masraflar gereksiz yere artar. İşte burada akıllı otomasyon devreye girer. Otomatik bilet yanıt sistemlerini gelişmiş spam tespitiyle birleştirerek, işletmeler destek maliyetlerini önemli ölçüde azaltabilir, yanıt sürelerini iyileştirebilir ve müşteri memnuniyetini artırabilir. Bu kapsamlı rehberde, yalnızca gerçek müşteri taleplerine yanıt veren değil, aynı zamanda spam ve ilgisiz mesajları değerli yapay zekâ kaynaklarını tüketmeden önce akıllıca filtreleyen tamamen otomatik bir müşteri destek sisteminin nasıl oluşturulacağını inceleyeceğiz. Mimariyi, uygulama detaylarını ve LiveAgent ile sorunsuz çalışan, FlowHunt’ın yapay zekâ ajanlarından güç alan bir sistem oluşturmanın en iyi uygulamalarını adım adım anlatacağız.
Otomatik müşteri desteği, işletmelerin müşteri taleplerini ele alışında temel bir değişimi temsil eder. İnsan temsilcilerin her gelen e-postayı manuel olarak okuyup analiz etmesi ve yanıtlaması yerine, modern yapay zekâ destekli sistemler bu süreci otomatik ve tutarlı şekilde, 7/24, yorgunluk olmadan gerçekleştirebilir. Geleneksel müşteri desteği yaklaşımlarında iş akışı şudur: müşteri e-posta gönderir, destek temsilcisi okur, yanıt formüle eder ve yanıtı gönderir. Bu süreç zaman alıcı, maliyetli ve müşteri hacmi arttıkça ölçeklenmesi zordur. Otomatik sistemler bu iş akışını saniyelere indirir, işletmelere neredeyse anında yanıt verme imkânı sunarken, insan temsilcilerin gerçek insan yargısı ve empatisi gerektiren karmaşık sorunlara odaklanmasını sağlar.
Otomasyonun müşteri desteğindeki ekonomik etkisi büyüktür. Sektör araştırmalarına göre, müşteri desteği çoğu işletme için en büyük operasyonel giderlerden biridir. Rutin taleplerin otomasyonu (çoğu zaman tüm destek biletlerinin %60-70’i) sayesinde şirketler destek ekibi boyutunu küçültebilir, kaynakları daha değerli işlere yönlendirebilir veya sadece kâr marjlarını iyileştirebilir. Maliyet tasarrufunun ötesinde, otomasyon müşteri deneyimini de geliştirir. Müşteriler daha hızlı yanıt alır, destek sürekli erişilebilir olur ve yanıtlar şirket bilgi tabanından alınan doğru bilgilere dayanır. Ancak, otomasyonun gerçek dünyadaki müşteri iletişiminin nüanslarını yeterince iyi yönetmesi, spam ya da sistemin kapsamı dışındaki mesajlara yanıt vermemesi kritik önemdedir.
Otomatik müşteri destek sistemleri büyük avantajlar sunarken, pek çok kuruluşun gözden kaçırdığı önemli bir sorunu da beraberinde getirir: spam ve ilgisiz mesajların işlenmesiyle oluşan maliyet. Bir yapay zekâ sistemi tüm gelen e-postalara yanıt verecek şekilde yapılandırıldığında, her mesajı dil modeliyle işler ve bu sırada mesaj müşteri talebi, pazarlama e-postası, bildirim veya spam olsun fark etmeksizin token harcar. Bu da hızla biriken gizli bir maliyettir. Örneğin, bir destek e-posta adresinin günlük yüzlerce e-posta aldığı bir senaryoda, bunların %20-30’u spam veya ilgisiz bildirim (LinkedIn bildirimleri, pazarlama e-postaları, sistem uyarıları vb.) ise, yapay zekâ sistemi token bütçesinin %20-30’unu asla otomatik yanıt verilmemesi gereken mesajlara harcamış olur.
Sorun, kalite açısından daha da ciddi bir hâl alır. Spam veya ilgisiz mesajlara yanıt veren bir yapay zekâ sistemi, müşterileri şaşırtan, marka itibarını zedeleyen veya insan müdahalesi gerektiren destek biletleri oluşturabilir. Örneğin, LinkedIn bildirimi yanlışlıkla bir müşteri talebi olarak algılanırsa, sistem müşterinin hesabına saçma bir yanıt gönderebilir ve kötü bir kullanıcı deneyimi yaratır. İşte bu noktada spam tespiti, yalnızca maliyet tasarrufu değil, aynı zamanda bir kalite güvence mekanizması haline gelir. Spam ve ilgisiz mesajlar, yapay zekâ yanıt üretim sistemine ulaşmadan önce filtrelendiğinde, otomatik destek sistemi yalnızca gerçek müşteri talepleriyle ilgilenir, yanıt kalitesini korur ve token kullanımını en üst düzeye çıkarır.
Modern yapay zekâ ajanları, geleneksel sohbet botları ve kural tabanlı sistemlerin çok ötesindedir. Bir yapay zekâ ajanı, çevresini algılayabilen, bu algıya göre karar verebilen ve belirli hedeflere ulaşmak için aksiyon alabilen otonom bir sistemdir. Müşteri desteği bağlamında, bir yapay zekâ ajanı müşteri talebini alır, bu talebin bağlamını ve amacını anlar, ilgili bilgileri bilgi tabanından erişir ve uygun bir yanıt üretir. Yapay zekâ ajanı ile basit bir sohbet botu arasındaki temel fark, akıl yürütme ve bağlamsal anlayış seviyesidir. Bir sohbet botu anahtar kelimeleri eşleştirip hazır yanıtlar döndürebilirken, bir yapay zekâ ajanı talebin anlamını kavrar ve büyük dil modelleri (LLM) kullanarak bağlamsal olarak uygun yanıtlar üretir.
Müşteri destek süreçlerinde yapay zekâ ajanlarının gücü, bilgi tabanlarından yararlanma yeteneklerinde yatar. Hazır yanıtlarla sınırlı olmak yerine, bir yapay zekâ ajanı şirketinizin tüm bilgi tabanına (dokümantasyon, SSS, ürün bilgileri, politika ve prosedürler) erişebilir ve bu bilgileri müşteri talebine uygun, tutarlı ve doğru yanıtlara dönüştürebilir. Bilgi tabanınız büyüdükçe ve geliştikçe, destek sisteminiz de manuel müdahale gerekmeksizin daha yetkin hale gelir. Ayrıca, yapay zekâ ajanları takip sorularını ele alabilir, önceki etkileşimlerden bağlamı anlayabilir ve müşterilere doğal ve yardımcı şekilde kişiselleştirilmiş yanıtlar sunabilir. LiveAgent gibi biletleme sistemleriyle entegre edilen yapay zekâ ajanları, güçlü bir kombinasyon oluşturur: biletleme sistemi iş akışını ve müşteri iletişimini yönetirken, yapay zekâ ajanı zekâ ve yanıt üretimini üstlenir.
FlowHunt, yapay zekâ yeteneklerini iş süreçleriyle buluşturmak için özel olarak tasarlanmış bir iş akışı otomasyon platformudur. Müşteri destek otomasyonu bağlamında FlowHunt, LiveAgent (biletleme sistemi), yapay zekâ ajanları (zeka katmanı) ve çeşitli API’ler (entegrasyon noktaları) arasında orkestrasyon katmanını sağlar. FlowHunt, LiveAgent’ta yeni bir bilet geldiğinde otomatik olarak tetiklenen ve sırasıyla bu bileti işleyen, yanıt üreten ve tekrar sisteme gönderen karmaşık iş akışlarını kolaylıkla oluşturmanıza imkân tanır. Platformun görsel iş akışı oluşturucu arayüzü, kapsamlı kod bilgisi gerektirmeden bu otomasyonları tasarlamayı kolaylaştırır.
FlowHunt’ı müşteri destek otomasyonu için güçlü kılan en önemli özellik, tek bir iş akışında birden fazla yapay zekâ fonksiyonunu entegre edebilmesidir. FlowHunt ile yalnızca yanıt üretmekle kalmayıp, e-postaları sınıflandırabilir, anahtar bilgileri çıkarabilir, biletleri uygun ekiplere yönlendirebilir ve etkileşimleri ileride referans için kaydedebilirsiniz. Platform, LiveAgent ile API bağlantıları üzerinden entegrasyon sunar; böylece LiveAgent’taki olaylara dayalı iş akışlarını tetikleyebilir ve sonuçları buraya aktarabilirsiniz. Ayrıca, FlowHunt çeşitli yapay zekâ modellerine ve araçlarına erişim sağlar: metin üretimi için LLM’ler, spam tespiti için sınıflandırma modelleri ve e-posta içeriğini ayrıştırmak için veri çıkarma araçları. Bu kapsamlı kabiliyet seti, FlowHunt’ı yalnızca yanıt üretiminin ötesine geçen, akıllı filtreleme, sınıflandırma ve yönlendirme içeren gelişmiş müşteri destek otomasyon sistemleri oluşturmak için ideal kılar.
Etkili bir otomatik bilet yanıtlayıcı sistemin mimarisi, uyumlu şekilde çalışan birkaç anahtar bileşenden oluşur. İlk bileşen, tetikleyici mekanizmadır; bu örnekte, LiveAgent’ta yeni bir bilet geldiğinde FlowHunt iş akışını başlatan kurallar. LiveAgent, belirli posta kutularına gelen biletler veya belirli özelliklere sahip biletler gibi çeşitli kriterlere göre kurallar oluşturmanıza imkân tanır. Kural tetiklendiğinde, bilet kimliğini FlowHunt iş akışına aktarır ve otomasyon süreci başlar. Bu tetikleyici mekanizması, otomasyonun yalnızca uygun olduğunda çalışmasını ve sistemin bileti işlemek için gerekli tüm bilgilere sahip olmasını sağlar.
İkinci bileşen, bilet içeriği çıkarma adımıdır. İş akışı, LiveAgent’tan bilet kimliğini aldığında, bu biletin tam içeriğini (e-posta gövdesi, gönderen bilgisi, konu satırı ve diğer ilgili metaveriler) almak zorundadır. Bu, LiveAgent’a yapılan bir API isteğiyle sağlanır. Çıkarılan içerik sonraki aşamaya aktarılır. Bilet kimliği tek başına işlem için yeterli olmadığından, sistemin e-posta içeriğine ulaşması zorunludur. API isteği, sonraki adımlar için gereken tüm bilgileri içeren yapılandırılmış veri döndürür.
Üçüncü bileşen, israf edilen token kullanımını engelleyen ve yanıt kalitesini koruyan kritik yenilik olan spam tespit sistemidir. Spam tespit adımı, çıkarılan bilet içeriğini (e-posta gövdesi, gönderen e-posta adresi ve konu satırı dâhil) belirli bir spam tespiti istemiyle bir yapay zekâ sınıflandırma modeline gönderir. İstem, yapay zekâya mesajı işletmeye özel kriterlere göre değerlendirmesini, örneğin hesap sorunları, fatura talepleri, teknik destek gibi gerçek destek kategorileriyle ilişkili olup olmadığını analiz etmesini söyler. Ayrıca, işletme bağlamında spam olarak kabul edilen pazarlama e-postaları, bildirimler veya şirketin ürün/hizmetleriyle ilgisi olmayan mesajlar gibi durumları da tanımlar. Yapay zekâ modeli genellikle mesajın spam olup olmadığını belirten bir mantıksal değer döndürür.
Dördüncü bileşen, spam sınıflandırmasına dayalı koşullu yönlendirmedir. Mesaj spam olarak sınıflandırılırsa iş akışı bir yol izler: bilet LiveAgent’ta “spam” etiketiyle işaretlenir ve işlem durdurulur. Böylece spam mesajlar başka kaynak harcamaz ve uygunsuz yanıtlar oluşturmaz. Mesaj gerçek olarak sınıflandırılırsa iş akışı devam eder. Bu koşullu mantık, yalnızca gerçek taleplerin token harcayan yanıt üretim aşamasına geçmesini sağlayarak sistemin verimliliği için kritiktir.
Beşinci bileşen, araç çağırabilen bir ajan ile yapay zekâ yanıt üretimidir. Gerçek talepler için iş akışı bilet içeriğini, şirketinizin bilgi tabanına erişimi olan bir yapay zekâ ajanına aktarır. Bu ajan, hangi konulara yanıt vereceği ve hangi bilgileri kullanacağı konusunda özel talimatlarla yapılandırılır. Müşteri talebini alır ve bilgi tabanındaki bilgileri kullanarak uygun bir yanıt formüle eder. Talep bilgi tabanı kapsamındaysa detaylı ve doğru bir yanıt üretir. Kapsam dışındaysa, insan temsilcisinin inceleyeceğine dair bir mesajla yanıt verir. Böylece sistem yalnızca güvenilir bilgiye dayalı yanıt üretir.
Altıncı ve son bileşen ise yanıtın sisteme aktarılması adımıdır. Yapay zekâ ajanı yanıtı ürettikten sonra, iş akışı başka bir API isteğiyle bu yanıtı LiveAgent’a gönderir. Konfigürasyona bağlı olarak, bu yanıt bilette not olarak (sadece destek ekibine görünür) veya doğrudan müşteriye cevap olarak gönderilebilir. Not olarak göndermek, yapay zekâ yanıtını müşteriyle paylaşmadan önce destek ekibinin kalite kontrol yapmasına imkân tanır. Tam otomasyon tercih ediliyorsa, yanıt doğrudan müşteriye gider ve anında çözüm sağlanır.
Spam tespit sisteminin başarısı, spam’in işletmenize özel olarak nasıl tanımlandığına bağlıdır. Genel spam tespit sistemlerinin şüpheli bağlantı veya phishing gibi yaygın spam göstergelerini aramasının aksine, işletmeye özel spam tespiti, bir mesajın destek operasyonlarınızla ilgili olup olmamasına odaklanır. Sınıflandırma kriterleri iş modelinize, ürünlerinize ve hizmetlerinize göre özelleştirilmelidir. Örneğin, bir fatura hizmeti sunan şirket için geçerli destek talepleri; hesap yönetimi, fatura sorunları, hizmet kesintileri veya giriş problemleriyle ilgili olabilir. Bu bağlamda spam; pazarlama e-postaları, promosyon teklifleri veya üçüncü taraf hizmet bildirimleri olacaktır.
Spam tespiti uygularken, bu kriterleri yönlendiren yapay zekâ isteminde tanımlarsınız. İstem, hangi mesaj türlerinin geçerli destek talebi ve hangilerinin spam olduğunu açıkça belirtmelidir. Örneğin: “Bu e-postayı, pazarlama e-postası, promosyon teklifi, üçüncü taraf hizmet bildirimi veya hesap yönetimi, fatura ya da hizmet sorunlarıyla ilgisi olmayan bir mesaj ise spam olarak sınıflandır. Müşterinin hesabı, faturası, hizmet durumu veya giriş sorununa dair bir talebi ise gerçek olarak sınıflandır.” Bu net kriterlerle, yapay zekâ sınıflandırması işletme ihtiyaçlarınıza uygun ve tutarlı olur; sistem yanlışlıkla gerçek talepleri filtrelemez ya da spam’i işleme almaz.
Bu yaklaşımın güzelliği son derece özelleştirilebilir ve zamanla geliştirilebilir olmasıdır. Belirli mesajların yanlış sınıflandırıldığını fark ederseniz, istemdeki kriterleri düzeltebilir ve doğruluğu artırabilirsiniz. Ayrıca, destek ekibinizin yanlış sınıflandırılan mesajları işaretleyip sisteme geri bildirim sağlamasını da entegre edebilirsiniz. Böylece spam tespit sistemi zamanla işletmenize özgü, giderek daha isabetli hâle gelir. Bu, işletmenizin bağlamını anlamayan ve gerçek talepleri yanlışlıkla filtreleyen ya da işletmeye özel spam’i kaçıran genel spam tespit algoritmalarına kıyasla çok daha etkilidir.
Yapay zekâ yanıt üretim sisteminin başarısı, bilgi tabanınızın kalitesi ve kapsamına doğrudan bağlıdır. Bilgi tabanı, yapay zekâ ajanı için tek doğru kaynak niteliğindedir; müşteri taleplerine yanıt verirken kullanmasına izin verilen tüm bilgiler burada yer alır. Ürün dokümantasyonları, SSS, sorun giderme rehberleri, şirket politikaları, fatura bilgileri veya müşteri desteğiyle ilgili diğer bilgiler dâhil edilebilir. Bilgi tabanınız iyi organize edilmiş, güncel ve destek ekibinizin aldığı taleplerin çoğunluğunu karşılayacak kadar kapsamlı olmalıdır.
Yapay zekâ ajanını yapılandırırken, hangi bilgi tabanını kullanacağını ve bu bilgi tabanını nasıl kullanacağına dair talimatları belirtirsiniz. Örneğin, ajan yalnızca belirli konulara yanıt verecekse, belirli bilgi türlerine öncelik verecekse veya bazı talepleri insan temsilcilere yönlendirecekse bu yönergeleri tanımlayabilirsiniz. Mesela, bilgi tabanınızda kan damarları ile ilgili bilgiler varsa (videodaki örnekte olduğu gibi), ajana yalnızca bu konuda sorulara yanıt vermesi ve diğer konulardaki soruları yanıtlamaması talimatı verirsiniz. Böylece ajan tanımlı kapsamda kalır ve cevaplayamayacağı konularda yanıt üretmeye çalışmaz.
Bilgi tabanı ile yapay zekâ ajanı entegrasyonu genellikle “retrieval-augmented generation (RAG)” yöntemiyle sağlanır; burada yapay zekâ sistemi önce bilgi tabanında sorguya uygun bilgileri arar, en alakalı belge veya bölümleri getirir ve ardından bu bilgilerle yanıt üretir. Bu sayede yanıtlarınız doğrudan bilgi tabanınızın içeriğine dayalı, doğru ve şirketinizin bilgileriyle tutarlı olur. Ayrıca, RAG sistemleri kullandıkları bilgi kaynaklarını belirtebilir, böylece müşteriler dilerse orijinal dokümana ulaşarak detaylı bilgi edinebilir.
Tüm bu bileşenlerin bir arada nasıl çalıştığını anlamak, etkili bir otomatik bilet yanıtlayıcı sistemi uygulamak için gereklidir. Akış, müşterinin destek adresinize e-posta göndermesiyle başlar. LiveAgent bu e-postayı alır ve bir bilet oluşturur. Yeni biletler için LiveAgent’ta bir kural tanımladıysanız, bu kural çalışır ve bilet kimliğini FlowHunt iş akışına iletir. İş akışı, bilet kimliğini alır ve hemen LiveAgent’a bir API isteğiyle biletin tam içeriğini (e-posta gövdesi, gönderen bilgisi, konu satırı) çeker. Bu içerik çıkarılır ve sonraki adımların işleyebileceği şekilde yapılandırılır.
Sonrasında iş akışı, bilet içeriğini spam tespit adımına gönderir. Spam tespiti yapan yapay zekâ, e-posta gövdesi, gönderen adresi ve konu satırıyla birlikte işletmenize özel spam tanımını içeren bir istem alır. Yapay zekâ bu mesajı kriterlere göre analiz eder ve bir sınıflandırma sonucu döndürür: spam ya da gerçek. Eğer spam olarak sınıflandırılırsa, iş akışı hemen bileti LiveAgent’ta “spam” etiketiyle işaretler ve işlemi durdurur. Bilet potansiyel olarak manuel inceleme için LiveAgent’ta kalır, ancak otomasyon devam etmez. Böylece kaynaklar israf olmaz ve spam’e uygunsuz yanıt oluşturulmaz.
Gerçek olarak sınıflandırılırsa iş akışı yanıt üretim aşamasına geçer. Bilet içeriği, bilgi tabanına erişimi olan bir yapay zekâ ajanına aktarılır. Ajan müşteri talebini alır, bilgi tabanında ilgili bilgileri arar. Alakalı bilgi varsa, kapsamlı ve doğru bir yanıt üretir. Uygun bilgi yoksa, sorunun bilgi tabanı dışında olduğunu belirten ve insan temsilcinin inceleyeceğini bildiren bir yanıt üretir. Bu yanıt iş akışının son adımına aktarılır.
Son adımda, iş akışı yanıtı LiveAgent’a bir API isteğiyle gönderir. Konfigürasyona bağlı olarak, bu yanıt bilette not olarak (personel incelemesi için) veya müşteriye doğrudan cevap olarak gönderilebilir. Not olarak gönderilirse, bir destek elemanı yanıtı gözden geçirebilir ve isterse müşteriye iletebilir veya düzenleyebilir. Tam otomasyon tercih edilirse, yanıt müşteriye doğrudan gönderilir ve anında çözüm sunulur. Tüm bu süreç, genellikle birkaç saniyede tamamlanır ve sistem, mesajı otomatik olarak sınıflandırıp spam olup olmadığını belirlemiş, gerçekse uygun bir yanıt üretmiş ve bu yanıtı biletleme sistemine göndermiş olur. Bu, manuel işlemlerin dakikalar veya saatler sürebildiği geleneksel yöntemlere kıyasla büyük bir gelişmedir.
FlowHunt’ın araştırmadan içerik üretimine, yayına ve analitik süreçlerine kadar tüm yapay zekâ içerik ve SEO iş akışlarınızı nasıl otomatikleştirdiğini deneyimleyin.
Otomatik destek sisteminizde spam tespiti uygulamanızın en güçlü nedenlerinden biri, sağladığı ciddi maliyet tasarrufudur. Büyük dil modelleri token bazlı ücretlendirme yapar ve sistem tarafından işlenen her e-posta token harcar. Destek e-posta adresinize günde 1.000 e-posta geliyorsa ve bunların %25’i spam veya ilgisiz mesajlardan oluşuyorsa, otomatik yanıt gereksiz yere 250 mesaj için token harcar. Aylık bazda bu, binlerce token israfı ve önemli bir fazladan maliyet demektir. Spam tespiti ile, ilgisiz mesajlar LLM’e ulaşmadan süzülür ve token tüketiminiz %25 veya daha fazla azalır.
Maliyet tasarrufu sadece token ile sınırlı değildir. Yanlış yanıtlanan veya gözden geçirilmesi gereken bilet sayısını azaltarak, destek ekibinizin iş yükünü de düşürürsünüz. Personel artık spam veya ilgisiz mesajlara verilen uygunsuz yanıtları düzeltmekle vakit kaybetmez; insan yargısı gerektiren gerçekten karmaşık konulara odaklanabilir. Bu da destek ekibinin verimliliğini artırır ve potansiyel olarak daha az personelle aynı hizmeti sunmanızı sağlar. Ayrıca, gerçek taleplere daha hızlı ve doğru yanıtlar sunarak müşteri memnuniyetini artırır ve ek destek talebini azaltırsınız.
Spam tespitli otomatik bilet yanıtlayıcı sisteminin yatırım getirisi genellikle çok yüksektir. Küçük bir destek ekibi bile ilk birkaç ayda ciddi tasarruf sağlayabilir. Büyük ekiplerde ise tasarruf çok daha çarpıcıdır. Doğrudan maliyet tasarrufunun ötesinde, daha iyi müşteri memnuniyeti, daha hızlı yanıt süreleri ve destek operasyonlarını personel artışına gerek kalmadan ölçeklendirme gibi dolaylı faydalar da vardır. Tüm bu avantajlar, otomatik bir destek sistemi oluşturmak ve sürdürmek için yapılan yatırımı çoğu organizasyon için çok cazip hâle getirir.
Otomasyon rutin taleplerin çoğunu karşılayabilse de, her zaman insan müdahalesi gerektiren durumlar olacaktır. Karmaşık konular, hassas meseleler veya bilgi tabanı kapsamı dışındaki sorular insan desteği gerektirir. Etkili bir otomatik destek sisteminde, bu durumları belirleyerek insan temsilcilere yönlendiren mekanizmalar bulunmalıdır. Burada yapay zekâ ajanının bilgi sınırlarını tanıma yeteneği çok önemlidir. Talep bilgi tabanı dışında ise, ajan bunu belirten ve bileti insan incelemesine yönlendiren bir yanıt üretmelidir.
Ek olarak, sisteminizde güven seviyesi eşikleri (confidence threshold) uygulamak isteyebilirsiniz. Yapay zekâ yanıtından emin değilse veya talep belirsizse, sistem potansiyel olarak yanlış yanıt göndermek yerine bileti insan incelemesine yönlendirebilir. Bu, fazladan bir kalite kontrol katmanı ekler ve müşterilere doğru bilgi ulaşmasını sağlar. Ayrıca, belirli anahtar kelime veya kalıplara dayalı yükseltme kuralları tanımlayabilirsiniz. Örneğin, müşteri şikâyet belirten veya duygusal dil içeren bir mesaj gönderirse, bilet otomatik olarak daha empatik destek sunabilecek bir insana aktarılabilir.
Etkili yükseltmenin anahtarı, insan temsilcilere tüm gerekli bağlamı sağlamaktır. İş akışı; orijinal müşteri talebi, varsa yapay zekâ yanıtı, yükseltme nedeni ve diğer ilgili bilgileri içermelidir. Böylece insan temsilciler durumu hızla anlayıp, ek bilgiye ihtiyaç duymadan uygun desteği sunabilir. Rutin taleplerin otomatik işlenmesiyle karmaşık konuların akıllı şekilde insanlara aktarılması birleştiğinde, hem otomasyonun verimliliği ve tutarlılığı hem de insan desteğinin empati ve yargısı bir arada sunulmuş olur.
Otomatik destek sistemi uygulamak bir seferlik bir proje değildir; izleme, analiz ve sürekli iyileştirme gerektiren dinamik bir süreçtir. Otomatik olarak işlenen bilet oranı, spam tespit doğruluğu, yapay zekâ yanıt kalitesi ve otomatik yanıt sonrası müşteri memnuniyeti gibi temel metrikleri takip etmelisiniz. Bu metrikler, sisteminizin ne kadar iyi çalıştığı ve nerelerde iyileştirme gerektiği hakkında içgörü sağlar. Örneğin, spam tespit doğruluğu beklenenden düşükse, istemdeki sınıflandırma kriterlerini güncellemeniz gerekebilir. Otomatik yanıtlarla müşteri memnuniyeti düşükse, bilgi tabanınızı geliştirmelisiniz.
Analitikler, otomasyonla sağlanan maliyet tasarrufunu da takip etmelidir. Manuel desteğin maliyetini (personel zamanı, yan haklar, genel giderler) otomatik desteğin (LLM token maliyeti, platform ücretleri, bakım) maliyetiyle karşılaştırarak yatırım getirisini ölçebilir ve sisteme yatırımınızı sürdürebilirsiniz. Ayrıca, zaman içindeki eğilimleri takip edin. Bilgi tabanınız büyüdükçe ve sisteminiz geliştikçe, otomasyon oranı ve maliyet tasarrufunun arttığını görmelisiniz. Tersine, performans düşüşü bilgi tabanınızın güncel olmadığını veya müşteri taleplerinin değiştiğini gösterebilir.
Sürekli iyileştirme sistemi baştan itibaren dâhil edilmelidir. Destek personelinin yanlış sınıflandırılan mesajları, hatalı yanıtları veya diğer sorunları işaretleyebileceği geri bildirim döngüleri oluşturun. Bu geri bildirimleri spam tespit kriterlerini güncellemek, bilgi tabanını genişletmek veya yapay zekâ ajanın talimatlarını düzeltmek için kullanın. Ayrıca, sistem performansınızı periyodik olarak gözden geçirip geliştirme fırsatları arayın. Bu, yeni bilgilerle bilgi tabanınızı güncellemeyi, değişen spam türlerine göre spam tespit kriterlerinizi güncellemeyi veya duygu analizi, niyet sınıflandırma gibi yeni özellikler eklemeyi kapsayabilir. Otomatik destek sisteminizi durağan bir uygulama değil, sürekli gelişen bir değer olarak ele alırsanız, zamanla daha fazla fayda ve değer üretmeye devam edersiniz.
Spam tespitli otomatik bilet yanıtlayıcı sistemi kurarken başarıya doğrudan etki edecek birkaç pratik husus vardır. Öncelikle, küçük başlayıp kademeli olarak genişleyin. Tüm destek operasyonunuzu bir anda otomatikleştirmek yerine, öncelikle belirli bir kategori veya belirli bir e-posta adresinden gelen biletlerle başlayın. Böylece sisteminizi test edebilir, sorunları tespit edip yaklaşımınızı iyileştirebilir ve pozitif sonuçlar gördükçe otomasyonu daha fazla bilet türüne ve kategoriye genişletebilirsiniz.
İkinci olarak, kaliteli bir bilgi tabanı oluşturmaya zaman ayırın. Otomatik yanıtlarınızın kalitesi, bilgi tabanınızın kalitesine doğrudan bağlıdır. Bilgi tabanınızın kapsamlı, iyi organize edilmiş ve güncel olduğundan emin olun. Sadece teknik bilgi değil, yaygın müşteri senaryolarının nasıl ele alınacağına dair rehberler de ekleyin. Bilgi tabanınızı konu veya müşteri yolculuğuna göre organize etmek, yapay zekâ ajanının alakalı bilgiyi bulmasını kolaylaştırır. Ayrıca ürünleriniz, hizmetleriniz veya politikalarınız değiştikçe bilgi tabanınızı düzenli güncelleyecek bir süreç oluşturun.
Üçüncü olarak, spam tespit kriterlerinizi dikkatlice tanımlayın. Sizin işinizde spam ne demek, hangi mesajlara yanıt verilmesi gerekir, hangileri filtrelenmeli? Bu kriterleri net şekilde dokümante edip spam tespit isteminizi bunlara göre oluşturun. Spam tespit sisteminizi, gerçek spam ve geçerli mesaj örnekleriyle test edin ve zaman içinde karşılaştığınız yeni spam türlerine göre kriterlerinizi revize etmeye hazırlıklı olun.
Dördüncü olarak, kalite kontrol mekanizmaları uygulayın. Ne kadar iyi tasarlarsanız tasarlayın, hatalar olacaktır. Bu hataların müşteriye ulaşmasını önleyecek süreçler oluşturun. Bu; destek personelinin yapay zekâ yanıtlarını göndermeden önce gözden geçirmesi, belirsiz yanıtları inceleme için işaretle
Otomatik bilet yanıtlayıcı, gelen müşteri destek e-postalarını veya biletlerini alan, analiz eden ve bir bilgi tabanı veya önceden tanımlanmış kurallara göre uygun cevaplar üreten yapay zekâ destekli bir sistemdir. Manuel yanıt süresini ortadan kaldırır ve destek ekiplerinin karmaşık konulara odaklanmasını sağlar.
Spam tespiti, gelen e-postaların gerçek destek isteği mi yoksa istenmeyen mesaj mı olduğunu belirlemek için yapay zekâ sınıflandırması kullanır. Sistem, e-posta içeriğini, gönderen bilgisini ve konu satırını işletmeye özel kriterlere göre analiz ederek mesajları spam veya gerçek olarak sınıflandırır, böylece ilgisiz mesajlar için LLM tokenlarının boşa harcanmasını önler.
Spam tespitinin entegrasyonu, yapay zekâ modellerinin spam e-postaları işlemesini engelleyerek ciddi maliyet avantajı sağlar, gerçek müşteri sorunlarına odaklanılarak yanıt kalitesini artırır, destek ekibinin iş yükünü azaltır ve otomatik yanıtların yalnızca gerçek müşteri talepleri için oluşturulmasını garanti eder.
Evet, sistem işletmenize özel bilgi tabanları tanımlamanıza imkân verir. Şirketinize ait dokümantasyon, SSS, ürün bilgileri veya müşteri sorularına yanıt verirken yapay zekâ ajanının kullanmasını istediğiniz herhangi bir içeriği yükleyebilirsiniz. Yapay zekâ yalnızca bilgi tabanınız kapsamındaki soruları yanıtlar.
FlowHunt, LiveAgent'a API entegrasyonları ve otomasyon kurallarıyla bağlanır. LiveAgent'ta bir bilet oluşturulduğunda, bir kural FlowHunt iş akışını tetikler; bu akış bilet içeriğini çıkarır, spam tespiti ve yapay zekâ yanıtı üretimi adımlarından geçirir ve ardından yanıtı not veya doğrudan cevap olarak tekrar LiveAgent'a gönderir.
Soru bilgi tabanı kapsamı dışındaysa, yapay zekâ ajanı bu sorunun bilgi tabanı dışında olduğunu ve bir insan temsilcinin inceleyeceğini belirten bir mesaj ile yanıt verir. Bu sayede müşteriler uygun cevap alırken, karmaşık sorunlar insan incelemesine yönlendirilir.
Arshia, FlowHunt'ta bir Yapay Zeka İş Akışı Mühendisidir. Bilgisayar bilimi geçmişi ve yapay zekaya olan tutkusu ile, yapay zeka araçlarını günlük görevlere entegre eden verimli iş akışları oluşturmada uzmanlaşmıştır ve bu sayede verimlilik ile yaratıcılığı artırır.
Spam tespiti ile akıllı bilet yanıtlayıcılarınızı dakikalar içinde oluşturun. Destek maliyetlerinizi azaltırken kaliteli cevaplar sunun.
FlowHunt AI akışlarını LiveAgent ile entegre ederek müşteri ticket'larına akıllı otomasyon kuralları ve API entegrasyonu ile otomatik olarak nasıl yanıt vereceğ...
Bu yapay zeka akışı, gelen e-postaları otomatik olarak spam ya da değil olarak sınıflandırır ve gerçek mesajları şirket bilgi kaynaklarını kullanan bir yapay ze...
AI ajanları ve GitHub entegrasyonu kullanarak müşteri destek taleplerinden Hugo'da bilgi bankası makalelerini otomatik oluşturmayı öğrenin.
Çerez Onayı
Göz atma deneyiminizi geliştirmek ve trafiğimizi analiz etmek için çerezleri kullanıyoruz. See our privacy policy.
