# Yapay zeka destekli müşteri hizmetleri

> Yapay zeka destekli müşteri hizmetleri, destek ekibinize gelen talepleri kanal fark etmeksizin okuyup sınıflandıran, önceliklendiren, temsilciye kaynağı belli taslak cevap hazırlayan ve basit talepleri kendisi kapatan bir yapıdır. Corrplus olarak bunu mevcut destek (ticket) sisteminizin üzerine kuruyor, kararın insanda kalması gereken her yerde konuşmayı temsilciye devrediyoruz.

URL: https://corrplus.net/tr/hizmetler/yapay-zeka-musteri-hizmetleri/
Güncellendi: 2026-10-22
Corrplus Ekibi

## Kimler için

- Talepleri e-posta, WhatsApp, web formu ve telefondan alan ve hepsini ayrı ayrı takip eden destek ekipleri
- Zendesk, Freshdesk veya HubSpot Service Hub kullanan ama talepleri hâlâ elle etiketleyip dağıtan şirketler
- Kampanya ve sezon dönemlerinde bekleme süresi uzayan e-ticaret, abonelik ve turizm işletmeleri
- Yeni temsilcilerin ürün ve prosedür bilgisine hızlı ulaşması gereken çağrı merkezleri

## Ne zaman uygun değil

- Az sayıda talep alan ve tek kanaldan çalışan işletmeler. Bir web veya WhatsApp chatbot'u yeterli olur.
- Müşteriyle insan temasını tamamen kesmek isteyenler. Bu yapı temsilcinin yerini almak için değil, rutin işi ondan almak için kurulur.

## Teslim ettiklerimiz

- **Talep sınıflandırma ve yönlendirme**: Gelen her talebin konusu, aciliyeti ve tonu belirlenip doğru ekibe ve önceliğe atanması.
- **Temsilci asistanı**: Ticket ekranında, bilgi tabanınıza dayanan ve kaynağını gösteren taslak cevap; temsilci düzenleyip gönderir.
- **Otomatik çözüm akışları**: Sipariş durumu, fatura kopyası, randevu değişikliği gibi kuralı net talepleri sistemlerinizden okuyup kapatan akışlar.
- **İnsana devir kuralları**: Şikayet, hukuki ifade, yüksek tutar veya müşterinin isteği durumunda konuşmanın özetiyle temsilciye aktarılması.
- **Destek bilgi tabanı**: Prosedürlerinizden ve hazır cevaplarınızdan derlenen, güncellenen ve eksikleri raporlanan içerik.
- **Raporlama**: Konu dağılımı, otomatik kapanan ve devredilen talepler, tekrar eden sorun başlıkları.

## Nasıl çalışıyoruz

- **Keşif**: Son dönemin ticket ve mesaj örneklerini kanal kanal inceliyor, konu dağılımını ve tekrar eden talepleri çıkarıyoruz.
- **Tasarım**: Hangi talebin otomatik kapanacağını, hangisinin temsilciye taslakla gideceğini ve hangisinin doğrudan insana devredileceğini yazılı kurallara döküyoruz; KVKK değerlendirmesi bu aşamada.
- **Kurulum**: Önce sınıflandırma ve temsilci asistanını devreye alıyoruz. Temsilciler taslakları onayladıkça otomatik kapanan konuları genişletiyoruz.
- **İşletme**: Yanlış sınıflandırmaları ve düzeltilen taslakları izliyor, kuralları ve bilgi tabanını güncel tutuyoruz.

## Kullandığımız araçlar

Zendesk, Freshdesk, HubSpot Service Hub, WhatsApp Business Platform, OpenAI, Anthropic Claude ve Google Gemini modelleri, n8n, pgvector veya Qdrant, Microsoft 365 ve Google Workspace e-posta

**Süre:** Sınıflandırma ve temsilci asistanının ilk sürümü genellikle 4–8 hafta içinde

**Fiyatlandırma:** Keşif görüşmesinden sonra sabit kapsamlı proje teklifi; model kullanım maliyeti sizin hesabınızda; isteğe bağlı aylık işletme.

## Destek ekibinin zamanı nereye gidiyor?

Çoğu destek ekibinde temsilcinin zamanı cevap yazmadan önce başka işlere gider: talebi okumak, doğru ekibe atamak, müşterinin siparişini başka bir ekranda bulmak, aynı soruya daha önce nasıl cevap verildiğini aramak. Talepler e-posta, WhatsApp, web formu ve telefondan geldiğinde bu iş katlanır.

Birçok şirkette talepler tek bir yerde toplanmaz: e-posta ayrı bir kutuda, WhatsApp bir çalışanın telefonunda, telefon notları bir tabloda durur. İlk adım bu kanalları tek bir ticket akışında birleştirmektir. Yapay zeka bütün resmi ancak o zaman görür.

Kanallar birleştiğinde, cevap yazmadan önceki bu ön işi yapay zeka üstlenir. Talebi okur, konusunu ve aciliyetini belirler, ilgili müşteri bilgisini getirir ve temsilciye kaynağı belli bir taslak sunar. Kuralı net ve riski düşük talepleri ise baştan sona kendisi kapatır.

## Hangi talep kimde kalır?

Bütün talepler aynı muameleyi görmez. Kurulumun özü bu ayrımı yazılı hale getirmektir.

| Talep türü | Örnek | Kim çözer |
|---|---|---|
| Bilgi sorusu | İade süresi, çalışma saatleri | Yapay zeka, bilgi tabanından |
| Sistemden okunan durum | Sipariş nerede, fatura kopyası | Yapay zeka, müşteri doğrulandıktan sonra |
| Standart işlem | Adres değişikliği, randevu erteleme | Yapay zeka hazırlar; kurala göre otomatik veya temsilci onayıyla |
| Şikayet ve istisna | Hasarlı ürün, çift çekim | Temsilci, yapay zekanın hazırladığı özet ve taslakla |
| Hukuki veya hassas konu | Tüketici hakem heyeti, KVKK kapsamında veri talebi | Doğrudan yetkili kişi |

Bu tablo şirkete göre değişir. Bir e-ticaret firmasında düşük tutarlı iade otomatik kapanabilirken bir sigorta şirketinde her iade talebi temsilciye gider. Kuralları sizin risk tercihinize göre yazıyoruz.

## Chatbot ve RAG asistanından farkı ne?

[Chatbot](/tr/hizmetler/chatbot-gelistirme/) bir veya iki kanalda müşteriyle konuşan ön yüzdür; sahibi çoğunlukla pazarlama veya e-ticaret ekibidir. Yapay zeka müşteri hizmetleri ise destek operasyonunun arkasındaki yapıdır: tüm kanallardan gelen talepleri sınıflandırır, ticket sistemine bağlanır ve temsilcinin ekranında çalışır. Chatbot bu yapının kanallarından biri olabilir.

[RAG bilgi asistanı](/tr/hizmetler/rag-kurumsal-bilgi-asistani/) çalışanların iç belgelere soru sorduğu genel bir araçtır. Burada aynı teknik destek bilgi tabanına uygulanır ve müşteriye gidecek cevap çoğu durumda önce temsilciden geçer.

## Nasıl başlıyoruz?

İlk görüşmede son dönemden anonimleştirilmiş bir ticket örneği üzerinden konu dağılımını birlikte çıkarıyoruz. Bu dağılım, neyin otomatik kapanabileceğini ve temsilci asistanının nerede en çok işe yarayacağını gösterir. Satışa dönük konuşmalar da destek kanallarınıza düşüyorsa [yapay zeka satış asistanı](/tr/hizmetler/yapay-zeka-satis-asistani/) ile birlikte planlıyoruz. Kapsamlı bir yol haritası için [yapay zeka keşif programı](/tr/yapay-zeka-kesif-programi/) ile başlayabiliriz.

## Sık sorulan sorular

### Yapay zeka temsilcilerimizin yerini mi alacak?

Kurduğumuz yapıda hayır. Amaç, sipariş durumu sormak gibi rutin talepleri ve elle etiketlemeyi temsilciden almak. Şikayet, istisna ve karar gerektiren konuşmalar insanda kalır; temsilci bunlara daha çok zaman ayırır.

### Mevcut ticket sistemimizi değiştirmemiz gerekir mi?

Hayır. Zendesk, Freshdesk ve HubSpot gibi sistemlerin API'leri üzerinden çalışıyoruz; etiketler, taslaklar ve notlar sizin sisteminizde görünür. Kendi geliştirdiğiniz bir sistem varsa ona da bağlanabiliriz.

### Konuşma insana ne zaman devredilir?

Kuralları birlikte yazıyoruz. Tipik durumlar: müşteri temsilci istediğinde, şikayet veya hukuki ifade geçtiğinde, yüksek tutarlı iadede ya da yapay zeka cevaptan emin olmadığında. Temsilci konuşmanın özetini ve geçmişini görerek devralır.

### Telefon çağrılarında da çalışır mı?

Çağrı kayıtları yazıya çevrilerek sınıflandırma, özet ve kalite incelemesi yapılabilir. Telefonda doğrudan konuşan sesli asistan ayrı bir kapsamdır; ihtiyacınıza uyup uymadığını keşif aşamasında birlikte değerlendiriyoruz.

### Müşteri verisi KVKK açısından nasıl korunur?

Modele yalnız gereken alanlar gider; kimlik ve kart bilgileri maskelenir. Konuşma kayıtlarının saklama süresi ve verinin işlendiği ülke tasarımda belirlenir. Aydınlatma metinlerini hukuk danışmanınızla birlikte güncelliyoruz.

### Başarıyı nasıl ölçüyoruz?

Başlamadan önce mevcut durumu ölçüyoruz: ilk cevap süresi, çözüm süresi, yanlış yönlendirilen talepler. Aynı ölçümleri kurulumdan sonra tekrarlıyoruz. Baştan hedef rakam vaat etmiyoruz; karşılaştırmayı kendi verinizle görüyorsunuz.