Müşteri Hizmetlerinde Yapay Zeka için Nihai Kılavuz (2025)

Yapay zeka sohbet robotları

Yapay zeka sohbet robotları, günümüzde müşteri hizmetlerinde kullanılan en popüler yapay zeka biçimidir.

Ekiplerin mevcut araçlarına bağlandıkları için, tekrarlayan soruları ele almada ve kuyruğun birikmesini önlemede harikadırlar. 

Ayrıca yardım merkezlerinden yanıtlar alabilir veya sipariş durumlarını kontrol edebilirler. 

Ve uyumadıkları için müşteriler ihtiyaç duydukları her an yardım alabilirler.

Üretken Yapay Zeka

Üretken yapay zeka - adından da anlaşılacağı gibi - mevcut verilerden kalıplar öğrenerek metin, görüntü, müzik veya kod gibi yeni içerikler üretir. 

Yapıyı ve stili anlamak için derin öğrenme modellerini ( büyük dil modelleri gibi) kullanır, ardından istemlere yanıt olarak orijinal çıktılar oluşturur.

Muhtemelen ChatGPT, DALL-E veya MusicLM gibi araçlara aşinasınızdır - bunların hepsi iş başındaki üretken yapay zeka örnekleridir. 

Müşteri hizmetlerinde, üretken yapay zeka çoğunlukla yazı yazmak için kullanılır. Bu, bir sohbet robotunun daha doğal yanıtlar bulmasına yardımcı olmak veya uzun bir ileri geri konuşmayı hızlı bir özet haline getirmek anlamına gelebilir. 

Hatta bazı ekipler bunu sık sorulan soruları yardım makalelerine dönüştürmek için kullanıyor.

Yapay zeka ajanları

Geçtiğimiz yıl bir teknoloji manşeti okuduysanız, muhtemelen yapay zeka ajanlarını duymuşsunuzdur. 

Bu tür yazılımlar yalnızca içerik üretmek veya istemlere yanıt vermek için değil, belirli bir hedefe yönelik amaçlı eylemlerde bulunmak için tasarlanmıştır. 

Esnek bir yapay zeka platformu üzerine inşa ediyorsanız, yapay zeka temsilcilerini müşteri hizmetleri iş akışlarına nasıl uygulayabileceğinizin sınırı yoktur. 

Araçlar arasında çok adımlı görevleri yerine getirebilen akıllı süreç otomasyonu ve yapay zeka iş akışı otomasyonunun önemli bir sağlayıcısıdır.

Bir müşterinin mesajını okuyan, Shopify'daki sipariş durumunu kontrol eden ve bir güncelleme gönderen bir yapay zeka aracısı oluşturabilirsiniz - hepsi insan girişi olmadan. 

Ya da müşteriye iade politikanızla ilgili yol gösteren, iade etiketi oluşturan ve Zendesk'teki bileti güncelleyen bir yapay zeka temsilcisi.

Yapay zeka aracıları söz konusu olduğunda, sınır yoktur. Diğer bazı YZ aracı örneklerini buradan okuyabilirsiniz.

İleri geri talimatlara dayanan sohbet robotlarının aksine, ajansal yapay zeka özerkliği ile tanımlanır. Ne olması gerektiğini ve bunun nasıl gerçekleştirileceğini bulabilir, davranışlarını sonuçlara göre ayarlayabilir. 

Sesli asistanlar

Müşteri hizmetleri tamamen konuşmalarla ilgilidir, bu nedenle çoğu yapay zekalı sesli asistanın hizmet desteği için kullanılması mantıklıdır. 

Birinin ne söylediğini anlamak için konuşma tanıma özelliğini ve cevap vermek için metinden sese özelliğini kullanıyorlar, hem de gerçek zamanlı olarak. 

Şöyle düşünüyor olabilirsiniz: Sohbet iyi çalışıyorken neden sesle uğraşalım? Haklı bir soru. 

Bazı şirketler sesi tercih ediyor çünkü müşterileri zaten bu şekilde etkileşime geçmeyi bekliyor, örneğin bir bankayı veya destek hattını aramak gibi. 

Bu gibi durumlarda, ihtiyacınız olanı yazmak yerine sadece söylemek genellikle daha hızlıdır. Ve dijital arayüzler konusunda rahat olmayan kişiler için ses daha doğal gelebilir.

Ayrıca insanların %90 'ı sesli aramanın çevrimiçi aramadan daha kolay olduğuna inanıyor, bu nedenle ses kullanımına yönelik bir talep olduğu açık.

Bir müşteri hizmetleri ortamında, sesli asistanlar rutin soruları yanıtlar ve kullanıcılara şifre sıfırlama veya hesap bakiyesini kontrol etme gibi self servis görevlerde rehberlik eder.

Makine öğrenimi

"Makine öğrenimi" etrafta çokça dolaşıyor ve evet, biraz moda bir kelime. Ancak bu yutturmacanın ardında, müşteri desteğinde ortaya çıktığı gerçek, somut yollar var.

Özünde makine öğrenimi, sistemlerin kalıpları tespit etmede daha iyi hale gelmesiyle ilgilidir - birileri her kuralı programladığı için değil, bunu anlamak için yeterince örnek gördükleri için. 

Spam filtreniz neyi yakalayacağını böyle bilir ya da Netflix bir sonraki adımda ne izleyeceğinizi böyle tahmin eder.

Örneğin, müşteri hizmetlerinde bir makine öğrenimi modeli, müşteri hizmetleri ekibinin hangi destek taleplerinin artma olasılığının daha yüksek olduğunu tahmin etmesine veya daha büyük sorunlara dönüşmeden önce müşteri şikayetlerindeki kalıpları belirlemesine yardımcı olabilir.

Başlamak için kendi modelinizi oluşturmanıza gerek yok; Botpress gibi birçok platform, ekibinizin geçmiş destek verileriyle özelleştirilebilen tak ve çalıştır araçları sunar.

Yapay zekalı bir sohbet robotu ile karmaşık desteği otomatikleştirme

Müşterilere ipotek veya emeklilik planları konusunda yardımcı olmak kolay değildir - her ikisi de son derece düzenlenmiş ve tarihsel olarak manuel süreçlerdir. VR Bank için bu, kaynakları ve ekip bant genişliğini tüketiyordu.

VR Bank bu görevlerin üstesinden gelmek için bir yapay zeka chatbotu oluşturdu. Doğal dil anlayışını chatbot tasarımıyla birleştirerek, kullanıcılara hassas finansal kararlarda rehberlik eden ve verileri doğrudan CRM'lerine besleyen bir chatbot oluşturduk.

Sadece bu chatbot bile VR Bank'a yılda 530.000 €'nun üzerinde tasarruf sağlıyor. 

Yapay zeka aracısı ile ölçeklendirme desteği

Yüz binlerce kullanıcıyı desteklediğinizde, küçük sorular bile hızla birikebilir. 

Extendly'nin karşılaştığı zorluk buydu: destek ekibini yormadan veya yanıt süresinden ödün vermeden artan talebe nasıl ayak uydurulacağı.

Biz de sanal bir destek temsilcisi gibi çalışan bir yapay zeka aracısının geliştirilmesine yardımcı olduk: Kullanıcıların ne sorduğunu anlıyor ve hatta kendi başına destek talebi oluşturmak veya sorunları iletmek gibi eylemlerde bulunabiliyor. 

Temsilci, CRM'lerine ve dahili araçlarına bağlanır ve geçmiş konuşmalardan öğrendikçe daha akıllı hale gelmeye devam eder. 

Bu sayede ekiplerini iki katına çıkarmaya gerek kalmadan 400.000 kullanıcıyı destekleyebildiler.

7/24 hizmet

İster tatil ister yoğun alışveriş sezonunda gece 3 olsun, yapay zeka müşterilerin sorularını anında yanıtlayabilir. 

Bu tür her zaman açık destek, işletmelerin küresel kitlelere hizmet vermesine ve müşterileri günün her saati mutlu etmesine yardımcı olur. Ayrıca, artık her zaman dilimini kapsamak için esnemek zorunda olmayan çalışanlar üzerindeki baskıyı da azaltır.

Artan müşteri memnuniyeti

Gartner, müşteri hizmetleri ekiplerinin %80 'inin müşteri deneyimini geliştirmek için üretken yapay zekayı kullanacağını öngörüyor. 

Bunun nedeni, müşterilerin beklemeden veya kendilerini tekrar etmeden daha hızlı ve daha doğru yardım almalarıdır.

Çalışan verimliliğinde artış

Yapay zeka, tekrarlayan ve zaman alan görevleri üstlenerek verimliliği artırır. Manuel çaba harcamadan raporlar oluşturabilir, mesajlar planlayabilir, iş akışlarını yönetebilir veya takipleri tetikleyebilir. 

Sonuç olarak, ekipler odak noktalarını mikro yönetim görevlerinden stratejiyi yönlendirmeye kaydırabilir. Yapay zeka kullanan şirketlerin %63 'ünün operasyonlarında verimliliğin arttığını bildirmesi şaşırtıcı değil.

Maliyet verimliliği

Yapay zeka kullanan şirketler, işgücü maliyetlerinde %52'lik bir azalma olduğunu bildiriyor. 

Bunun nedeni, yapay zekanın veri girişi ve yaygın müşteri taleplerinin ele alınması gibi zaman alan görevleri otomatikleştirmesidir. Ekipler, bu işi yönetmek için daha fazla kişiyi işe almak yerine, bunu anında, günün her saati ve ara vermeden yapması için yapay zekaya güvenebilir.

Hiper kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri

Müşteri geçmişine, tercihlerine ve davranışlarına erişim sayesinde yapay zeka, etkileşimleri gerçek zamanlı olarak uyarlayabilir. 

Bunun gibi kişiselleştirilmiş destek güven oluşturur ve bu nedenle modern destek ekipleri için önemli bir farklılaştırıcı haline gelmektedir.

1. Uçtan uca müşteri desteğini otomatikleştirin

Benim naçizane fikrime göre, yapay zekanın müşteri hizmetlerini iyileştirdiğini gördüğüm en uygun maliyetli yol, ortak talepleri baştan sona ele alan sohbet robotlarıdır.

Oteller için Sanal uşaklar ve Personel Asistanları oluşturan bir Botpress ortağı olan HostifAI bunu mükemmel bir şekilde yapıyor. 

Konuklar WhatsApp, Messenger veya Telegram aracılığıyla birçok oteline mesaj gönderebilir ve anında check-in yapmalarına, akşam yemeği rezervasyonu yapmalarına ve yerel turlar için rezervasyon yapmalarına yardımcı olan çok dilli, 7/24 çalışan bir asistanla bağlantı kurabilir. Asistan, konuklara her adımda rehberlik ediyor, rezervasyonlarını onaylıyor ve dahili sistemleri güncelliyor.

Ve işin en can alıcı noktası da şu: Bu konuşmaların %75 'inde hiçbir zaman bir insan temsilciye ihtiyaç duyulmuyor.

Harika bir müşteri hizmetleri sohbet robotunun yapması gereken de budur.

2. Kişiselleştirilmiş ürün önerileri

Netflix'e bu kadar sık girmemin nedenlerinden biri de ne izlemek istediğimi zaten biliyormuş gibi hissettirmesi.

Görünüşe göre bu yapay zeka, daha önce yaptıklarımdan bir şeyler öğrenerek gerçekten "oynat" tuşuna basmak isteyeceğim bir şey bulmama yardımcı oluyor.

Aynı yaklaşım müşteri hizmetleri için de geçerlidir. Yapay zeka, bir görüşmedeki davranışlarından veya tercihlerinden öğrenerek kullanıcıları doğru ürün veya hizmete yönlendirebilir. 

Yapay zeka, insanları sonsuz bir seçenek kataloğu arasında gezinmeye zorlamak yerine, hedefe yönelik birkaç soru sorup ardından bir plan önererek daha çok yardımcı bir rehber gibi davranıyor.

3. Müşteri duyarlılık analizi

Müşterilerin bir marka hakkında ne hissettiğini anlamak, satışları artırmanın ve sadakat oluşturmanın anahtarıdır. 

Ve iyi haber! Müşteri yorumlarını ve sosyal medya gönderilerini analiz ederek duyarlılıklarını belirleyen çok sayıda yapay zeka aracı var.

Doğal dil işleme araçları bu tür işler için geliştirilmiştir. Müşteri yorumları, sohbet dökümleri ve sosyal medya gönderileri gibi yapılandırılmamış metinleri inceleyerek içgörüleri ortaya çıkarırlar. Duyarlılık, yinelenen şikayetler veya ürün geri bildirimi gibi şeyleri düşünün. 

(Çünkü gerçekçi olalım, hiçbir çalışan bunları taramak için saatlerini harcamak istemez).

Benim kullandığım araçlardan bazıları Instagram, WhatsApp ve Facebook gibi kanallardaki konuşmaları tek bir yerde toplayan Qualtrics Social Connect. 

Daha derine inmeye hazırsanız, NLP ile oluşturulmuş bir yapay zeka ajanı gerçek zamanlı destek görüşmelerini otomatik olarak işleyebilir ve bunları eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürebilir.

4. Tahmine dayalı analitik 

Hiç bir hizmetin kullanıcı unutmadan hemen önce yenileme yapmasını hatırlattığını gördünüz mü? Ya da bir platformun, herhangi biri bir sorunu bildirmeden önce olağandışı bir etkinliği işaretlediğini? İşte bu tahmine dayalı analitiktir.

Yapay zeka, kullanım kalıpları ve yaygın sonraki adımlar gibi geçmiş davranışları analiz ederek bir kullanıcının neye ihtiyaç duyabileceğini tahmin edebilir ve daha onlar sormadan harekete geçebilir. Bir destek akışını tetikleyebilir veya bir sorunu büyümeden önce proaktif olarak çözebilir.

Fiziksel ürünleri olan kuruluşlar için öngörüye dayalı yapay zeka, talebi tahmin etmeye ve o korkunç "stokta yok" anlarını azaltmaya yardımcı olur. 

Ekipler geçmiş satışları, mevsimsel eğilimleri ve diğer dış değişkenleri hesaba katarak daha akıllıca planlama yapabilirler.

5. Çağrı deşifresi ve analizi

Sesli yapay zeka, konuşmaları ekiplerin gerçekten kullanabileceği verilere dönüştürerek telefon tabanlı desteği yeniden şekillendiriyor. 

Örneğin, bir müşteri yakın zamanda yaptığı bir alışverişi kontrol etmek için arar. 

Yapay zeka destekli bir temsilci cevap verir, kimliklerini onaylar, gönderi ayrıntılarını paylaşır ve sorun daha fazla destek gerektiriyorsa, daha önce konuşulanların hızlı bir özetini sunarak çağrıyı canlı bir temsilciye yönlendirir.

6. Yüksek hacimli dahili destek görevlerini otomatikleştirin

Milyonlarca kullanıcıyı destekleme zorluğuyla karşı karşıya kalan Ruby Labs, dahili müşteri hizmetleri iş akışlarını otomatikleştirmek için yapay zeka aracıları oluşturdu. 

Bu temsilciler abonelik iptallerini otonom olarak yönetir, geri ödemeleri işler, teknik sorunları giderir ve hatta olası dolandırıcılığı işaretlemek için ödeme geçmişini değerlendirir. 

Stripe gibi harici araçlarla entegre olarak ve kullanıcı davranışına dayalı kişiselleştirilmiş akışlar sunarak, aracılar akıllı dijital çalışanlar olarak hareket eder.

Sonuç olarak Ruby Labs, %98 çözüm oranıyla her ay 4 milyondan fazla destek oturumunu otomatikleştirmiştir. 

1. Net Hedefler Belirleyin

Herhangi bir teknolojiyi seçmeden önce, neyi düzeltmeye çalıştığınızı netleştirin. Sor:

• Ekibin zamanını hangi görevler tüketiyor?
• Hangi sonuçların iyileştirilmesi gerekiyor? 
• Mevcut süreçteki sürtüşme nerede?

Varsayımları atlayın. Destek ekipleri, operasyon liderleri ve analistlerle konuşun. Gerçek sorunlu noktaları belirlemek için sohbet kayıtlarını, bilet etiketlerini ve kullanıcı geri bildirimlerini inceleyin.

Buradan, sorunu doğru yapay zeka çözümüyle eşleştirin.

Net bir hedef olmadan, hiçbir şeyi çözmeyen pahalı bir araç oluşturma riskiyle karşı karşıya kalırsınız. Sorun noktasıyla başlayın ve bunun yapay zeka uygulamanıza rehberlik etmesine izin verin.

2. Bir Platform Seçin

Hedeflerinizi belirledikten sonra, onları destekleyen araçları bulun. 

Zaten kullandıklarınızla başlayın. Birçok CRM, yardım masası ve destek platformu otomatik etiketleme, bilet yönlendirme veya duygu analizi gibi yapay zeka özelliklerini zaten içeriyor. 

Bunlar ihtiyaçlarınızı karşılamıyorsa, özel yapay zeka araçlarına bakın, ancak ekibinizin halihazırda kullandıklarıyla kolayca entegre olduklarından emin olun.

Doğru platform iş akışlarınıza bağlanmalı, yeni akışlar yaratmamalıdır. 

Bakımı kolay ve kullanıcılarınızın gerçekte yaptığı konuşma türlerini ele almak için oluşturulmuş araçlara öncelik verin.

En iyi yapay zeka platformu, sahip olduğunuz sistemlerle birlikte çalışan ve siz büyüdükçe ölçeklenebilen platformdur.

3. Verilerinizi Hazırlayın

Yapay zeka yalnızca onu beslediğiniz veriler kadar akıllıdır.

Bu işe girişmeden önce elinizdekileri gözden geçirin: sohbet dökümleri, bilet kayıtları, bilgi tabanı içeriği, CRM kayıtları. 

Mükerrerlikleri temizleyin, tutarsızlıkları giderin ve her şeyin yapay zekanın anlayabileceği şekilde etiketlendiğinden emin olun.

Bu, yapay zekanızın gerçekten öğrenmesini ve zaman içinde gelişmesini sağlayan şeydir.

4. Bir Çözüm Oluşturun

Hedefleriniz tanımlanmış ve verileriniz hazırsa, bir sonraki adım uygulamadır. 

Çoğu durumda, şirketler ya a) bir satıcı ile ortaklık kurar, b) dahili geliştiricilerle çalışır ya da c) yoğun geliştirme çalışmaları olmadan yapay zekayı dağıtmak için düşük kodlu platformlar kullanır. 

İster bir yapay zeka sohbet robotu, ister yapay zeka aracısı veya tahmine dayalı bir model başlatıyor olun, kurulum, kullanım durumunuzun karmaşıklığını ve ekibinizin teknik rahatlık düzeyini yansıtmalıdır.

Sohbet robotları ve sanal temsilciler için bu aşama şunları içerir:

• Karşılama akışlarının ve temel amaçların tanımlanması (sipariş durumu, iadeler, iptaller, SSS'ler)
• Temsilcileri desteklemek için handoff kurallarını ayarlama
• Uç durumlar için yeniden denemeleri ve geri dönüşleri işleme
• Canlı veriler için API'lere bağlanma (örneğin, sevkiyat güncellemeleri, CRM aramaları, takvim kullanılabilirliği)
• Sipariş numaraları, tercihler veya konuşma geçmişi gibi bağlamların saklanması

Entegrasyonları da unutmayın. 

Müşteri hizmetlerinde yapay zeka, stack geri kalanıyla konuştuğunda en iyi şekilde çalışır: Destek için Zendesk , ödemeler için Stripe , siparişler için Shopify veya özel API'ler aracılığıyla dahili sistemleriniz.

Yetenekli meslektaşlarım chatbot'ların Zendesk'e nasıl bağlanacağına dair ücretsiz bir eğitim hazırladılar:

5. Test Et ve Tekrarla

Canlı yayına geçmeden önce yapay zekanızı kontrollü testlerden geçirin. 

Gerçek dünya senaryolarını kullanarak simülasyonlar çalıştırın ve nasıl performans gösterdiğini görmek için uç durumları test edin. 

Yanlış anlaşılan niyetler ve çıkmaz akışlar gibi sürtünme noktalarını araştırın. Lansmandan önce ayarlamalar yapın. 

Bu aşamayı hızlı geri bildirim toplamak ve mantığı iyileştirmek için kullanın. Yalnızca test ortamlarında tutarlı bir performans gösterdiğinde tam dağıtıma geçmelisiniz.

6. Dağıtın ve İzleyin

Çözümünüz yayına girdiğinde, neyin işe yarayıp neyin yaramadığını hızla öğreneceksiniz. 

Kullanım verileri en değerli geri bildirim döngünüzdür. Sistemin gerçek dünya varyasyonlarını nasıl ele aldığını, nerede başarılı olduğunu ve nerede ince ayar yapılması gerektiğini görmeye başlayacaksınız.

Lansman sonrası izlenecek bazı metrikler şunlardır:

• En çok tetiklenen eylemler veya niyetler
• Başarısızlık noktaları (örneğin, geri dönüş mantığı, düşük güvenirlikli tahminler)
• Çözüme veya görevin tamamlanmasına kadar geçen süre
• İnsan kıyaslamalarına karşı doğruluk
• Eskalasyon veya el değiştirme oranları

Bir chatbot kullanıyorsanız, chatbot analizlerinizi incelemeye değer. Size neyin işe yaradığı ve işlerin nerede rayından çıktığı hakkında çok şey söyleyeceklerdir.

Profesyonel İpucu: YZ sistemlerinizle ilgili sorunları ve öğrendiklerinizi takip ettiğiniz basit bir belge olan YZ İyileştirme Günlüğü tutun. Değişiklikleri izlemek ve yeni kalıpları kaydetmek için düzenli olarak (iki haftada bir öneririm) gözden geçirin. 

Ve son olarak, ister yapay zeka ile müşteri memnuniyetini artırmaya ister yapay zeka biletleme gibi dahili görevleri otomatikleştirmeye odaklanın, iş etkisini izlemek önemlidir. 

Yatırım getirisini hesaplayarak başlayın. Müşteri hizmetleri sohbet robotları için yatırım getirisini nasıl ölçeceğiniz aşağıda açıklanmıştır.

Buradaki amaç proaktif kalmaktır: Yapay zeka, sürekli geri bildirim olmadan kendini geliştirmez.

Bir yapay zeka müşteri hizmetleri çözümünü baştan sona uygulamak genellikle ne kadar sürer?

Karmaşıklığına bağlı olarak bir yapay zeka müşteri hizmetleri çözümünü devreye almak birkaç hafta ila birkaç ay sürebilir. Temel bir SSS sohbet robotu bir gün içinde yayına girebilirken, tam entegre bir yapay zeka aracısı 2-3 ay sürebilir. Özel sistemlere ve uyumluluk gereksinimlerine sahip büyük kurumsal dağıtımların devreye alınması 6 ay sürebilir.

Yapay zeka müşteri hizmetleri araçları farklı dil ve kültürlerde eşit derecede iyi çalışıyor mu?

YZ müşteri hizmetleri araçlarının etkinliği diller arasında değişir, çünkü LLMs araçları İngilizce gibi dillerde daha kapsamlı bir şekilde eğitilir, bu da onları daha az eğitim verisi olan dillerde daha az doğru hale getirir. Kültürel nüanslar ve argo da yanlış anlaşılmalara neden olabilir, bu nedenle farklı pazarları destekleyen işletmelerin genellikle kaliteyi sağlamak için her dil bölgesinde çok dilli eğitim ve testlere yatırım yapması gerekir.

Yapay zeka son derece duygusal veya hassas müşteri etkileşimlerini etkili bir şekilde ele alabilir mi?

Yapay zeka, sıkıntı veya olumsuz duyguları tespit etmeye yardımcı olan duygu analizi sayesinde birçok duygusal veya hassas etkileşimin üstesinden gelebilir. Genellikle, eskalasyon mantığının yanıtları profesyonel tuttuğu hizmet arızaları gibi sorunlar için etkilidir. Ancak yapay zeka, gerçek empatiden yoksun olduğu için yoğun duygular içeren derin kişisel konuşmalarda hala zorlanıyor. Bu durumlarda, insan temsilciler gerekli olmaya devam ediyor.

Müşteri konuşmalarında markamın özel sesini ve tonunu yansıtması için yapay zekayı nasıl eğitebilirim?

Yapay zekayı markanızın sesi ve tonuyla uyumlu hale getirmek için onu markaya özgü verilerle eğitmeniz gerekir. Şirketler genellikle stil kılavuzları veya mevcut konuşma dökümleri sağlar, böylece yapay zeka markanın tarzında nasıl iletişim kuracağını öğrenir. Birçok yapay zeka platformu, yapay zekanın nasıl yanıt vereceğini ayarlamak için yapılandırılabilir ton ayarlarını destekler. Gerçek etkileşimlerin devam eden incelemeleri de sistemin rafine edilmesine yardımcı olarak zaman içinde markanızın kişiliğiyle tutarlı kalmasını sağlar.

Bir yapay zeka müşteri hizmetleri sistemi başlatıldıktan sonra ne tür bir bakım gerektirir?

Bir yapay zeka müşteri hizmetleri sistemi, yeni ürünleri veya politikaları yansıtmak için eğitim verilerinin güncellenmesi, hatalar veya boşluklar için görüşme günlüklerinin izlenmesi ve doğruluk düşerse modellerin yeniden eğitilmesi dahil olmak üzere başlatıldıktan sonra sürekli bakım gerektirir. İşletmelerin ayrıca çözüm oranları ve müşteri memnuniyeti gibi performans ölçümlerini takip etmesi ve değişen müşteri beklentilerine uyum sağlamak için görüşme akışlarını sürekli olarak iyileştirmesi gerekir.