Müşteri hizmetlerine yapay zekâ chatbot kurmadan önce cevaplanması gereken 5 soru

Yapay zekâ chatbot kurmak isteyen şirketlerle konuşurken ilk sorduğumuz şey hangi modeli kullanacağımız olmuyor. Önce şunu soruyoruz: bu işi gerçekten bir dil modeli mi çözmeli?

Çünkü chatbot projelerinin çoğu teknik sebeplerle değil, yanlış yerde kullanıldığı için başarısız oluyor. Doğru kurulduğunda destek ekibinizin tekrar eden yükünü ciddi biçimde azaltır. Yanlış kurulduğunda müşteriyi sinirlendirir ve ekibinize temizlenecek yeni bir iş çıkarır.

Aşağıdaki beş soru, bir projeye başlamadan önce müşterilerimizle birlikte cevapladığımız sorular. Cevaplar chatbot’a gerek olmadığını gösteriyorsa bunu açıkça söylüyoruz — kural tabanlı basit bir otomasyonla çözülecek bir işe model koymak hem maliyeti hem hata payını gereksiz yükseltir.

1. Gelen soruların ne kadarı gerçekten değişken?

Destek kutunuzu bir hafta boyunca etiketleyin. Çoğu şirkette ortaya iki yığın çıkar: kalıplaşmış sorular (kargom nerede, fatura nasıl alınır, şifremi unuttum) ve serbest metinle gelen, bağlam gerektiren sorular.

Birinci yığın için dil modeli gerekmez. Sınırlı sayıda soruyu sınırlı sayıda cevapla eşleştiren bir akış hem daha ucuz hem daha öngörülebilir çalışır. Yapay zekânın karşılığını verdiği yer ikinci yığın: müşterinin kendi cümleleriyle anlattığı, birkaç bilgiyi birleştirmeyi gerektiren sorular.

Oran önemli. Gelen talebin büyük kısmı kalıplıysa, önce o kısmı otomatikleştirip kalanı insana bırakmak çoğu zaman daha akıllıca bir ilk adımdır.

2. Chatbot neye dayanarak cevap verecek?

Bu, projelerin en sık takıldığı yer. Bir asistanın “kendi verinizle çalışması”, şirket bilgilerinizin modele okutulup cevapların oradan üretilmesi demek. Dolayısıyla cevabın kalitesi, kaynağın kalitesini geçemez.

Pratikte şu tabloyla karşılaşıyoruz: bilgi üç farklı yerde duruyor, ikisi güncel değil, hangisinin doğru olduğunu yalnızca iki kişi biliyor. Bu durumda chatbot’un yapacağı şey, dağınıklığı daha hızlı dağıtmaktan ibaret olur.

Başlamadan önce tek bir doğruluk kaynağı belirlemek gerekir: hangi belge, hangi katalog, hangi prosedür geçerli ve kim güncelliyor. Bu iş çoğu zaman projenin en uzun kısmıdır ve atlanamaz.

3. Yanlış cevap verdiğinde ne olacak?

Dil modelleri emin olmadıkları yerde de akıcı konuşur. Bu, teknolojinin doğasında olan bir davranış ve tamamen ortadan kaldırılamaz; yönetilir.

Yönetmenin yolu modele sınır çizmekten geçer. Kurduğumuz asistanlarda üç kural standarttır:

• Kaynağa bağlı cevap. Asistan yalnızca kendisine verilen belgelerden cevaplar; belgede olmayan bir şeyi üretmesine izin verilmez.
• Bilmediğini söyleyebilme. Kaynakta karşılığı yoksa uydurmak yerine bilmediğini belirtir ve devrini yapar.
• Hassas konularda tam durma. Fiyat taahhüdü, iade kararı, hukuki veya sağlıkla ilgili sorularda cevap üretmez, doğrudan insana aktarır.

Bu sınırları baştan koymak, sonradan düzeltmekten çok daha kolaydır. Yanlış bir fiyat taahhüdünün bedeli, chatbot’un kazandırdığı zamandan büyük olabilir.

4. İnsana devir nasıl olacak?

Chatbot’un başarısı, çözdüğü sorular kadar doğru devrettiği sorularla da ölçülür. Kullanıcıyı en çok yoran şey, botun aynı cevabı üçüncü kez tekrarlaması ve çıkış yolu bulunamamasıdır.

Devir akışında üç şeye bakıyoruz: kullanıcı istediği an insana geçebiliyor mu, konuşma geçmişi temsilciye aktarılıyor mu (müşteri anlattığını tekrar anlatmak zorunda kalmamalı) ve mesai dışında ne oluyor. Üçüncüsü özellikle atlanıyor: gece gelen ve devredilmesi gereken bir talep, sabah kimsenin görmediği bir yere düşüyorsa sistem çalışmıyor demektir.

5. Başarıyı neyle ölçeceksiniz?

Ölçüyü yayına almadan önce tanımlamak gerekir, yoksa proje “iyi gidiyor gibi” ile “işe yaramadı” arasında bir yerde asılı kalır.

Kurduğumuz sistemlerde takip ettiğimiz başlıklar şunlar: insana devredilmeden kapanan konuşma oranı, ilk temasta çözüm oranı, konuşma başına düşen model maliyeti ve devredilen konuşmalarda temsilcinin harcadığı süre. Son madde önemli — chatbot çözmediği bir konuşmayı temizlenmesi zor bir hâle getiriyorsa kazanç görünenden azdır.

Bu verinin bir başka faydası daha var: hangi soruların sürekli devredildiğini gösterir. O liste, bilgi kaynağınızda neyin eksik olduğunun en doğru haritasıdır.

Türkçe, chatbot için İngilizceden zor bir dil

Bu başlık İngilizce kaynaklarda geçmez ama bizim projelerimizde süreyi en çok etkileyen konulardan biridir.

Türkçe sondan eklemeli. “Kargo” ile “kargomdakilerin” aynı kökten gelir ama yazılı olarak birbirine hiç benzemez. Kelime eşleştirmeye dayanan arama bu ikisini bağlayamaz. Bilgi kaynağını hazırlarken bunu hesaba katmak gerekir; aksi hâlde cevabı belgenin içinde duran bir soru, “bilmiyorum” cevabıyla geri döner.

İkinci mesele yazım. Destek kutusuna gelen soru şöyle görünür: “kargom nerde acaba”. Prosedür belgeniz ise “Kargo takibi nasıl yapılır?” diye yazılmıştır. Türkçe karakterler düşer, kısaltma kullanılır, noktalama uçar. Sistem bu ikisini eşleştirebilmeli.

Üçüncüsü modelin kendisi. Dil modelleri ağırlıklı olarak İngilizce metinle eğitiliyor; Türkçe performansları genellikle bir tık geride kalıyor ve sektöre özgü terimlerde bu fark açılıyor. Pratik sonucu şu: modeli İngilizce test setiyle denemeyin. Test sorularını kendi destek kutunuzdan, müşterinin yazdığı hâliyle alın. Çeviriyle kurulan testler yanıltıcı biçimde iyi sonuç verir.

Kural tabanlı bot mu, dil modeli tabanlı asistan mı?

İkisi rakip değil; farklı işler için farklı araçlar. Çoğu şirkette doğru cevap ikisinin birlikte kullanılmasıdır.

	Kural tabanlı bot	Dil modeli tabanlı asistan
Ne zaman doğru	Sorular sınırlı ve kalıplı	Sorular serbest metinle, farklı cümlelerle geliyor
Kurulum yükü	Akış tasarımı; görece kısa	Bilgi kaynağının hazırlanması; daha uzun
Maliyet yapısı	Büyük ölçüde sabit	Kullanım başına değişken
Öngörülebilirlik	Tam; ne diyeceği bellidir	Sınırlandırma ve test gerektirir
Bakım	Akış güncellemesi	İçerik güncellemesi ve sürekli ölçüm

Görünmeyen maliyetler

Teklif aşamasında en çok şaşırtan kalem kurulum değil, kurulumdan sonrası oluyor. Üç başlık bütçeye baştan yazılmalı.

Kullanım maliyeti. Dil modeli tabanlı bir asistanda her konuşmanın bir bedeli vardır ve bu bedel trafikle birlikte artar. Gereğinden uzun bağlam, gereksiz yere büyük model seçimi ve kontrolsüz tekrar denemeleri faturayı sessizce büyütür. Kurulumda bu üçünü sınırlamak, sonradan optimizasyon yapmaktan ucuzdur.

İçerik bakımı. Fiyatınız, prosedürünüz veya kataloğunuz değiştiğinde asistanın kaynağı da değişmeli. Bunu kimin, hangi sıklıkta yapacağı belirlenmezse sistem birkaç ay içinde eski bilgiyi güvenle anlatan bir araca dönüşür.

Ölçüm ve düzeltme. İlk sürüm hiçbir zaman son sürüm değildir. Konuşma kayıtlarını düzenli okuyup tıkanan noktaları düzeltmek, sistemin işe yarar kalmasının tek yoludur.

KVKK tarafı: konuşma kayıtları kişisel veridir

Bir chatbot, doğası gereği veri toplar. Müşteri sipariş numarasını, adını, bazen telefonunu yazar. Bu kayıtlar 6698 sayılı kanun kapsamında kişisel veridir ve projeye teknik bir detay olarak değil, tasarım kısıtı olarak girer.

Pratikte dört başlığı baştan konuşuyoruz:

• Aydınlatma. Sohbet başlarken kullanıcı, konuşmanın kaydedildiğini ve neden kaydedildiğini görmeli.
• Saklama süresi. Konuşma kayıtları süresiz durmamalı. Ne kadar tutulacağı ve sonunda ne olacağı yazılı olmalı.
• Yurt dışına aktarım. Model yurt dışındaki bir sağlayıcıda çalışıyorsa veri sınır dışına çıkıyor demektir. Bunun kanunda ayrı bir rejimi var; hukuki dayanağın netleştirilmesi gerekir. Bu konuda hukukçunuzla konuşmanızı öneriyoruz, biz teknik tarafı ona göre kuruyoruz.
• Maskeleme. Kimlik numarası, kart bilgisi gibi veriler modele hiç gitmemeli. Bunları istekten çıkarmak kurulum aşamasında yapılacak bir iştir; sonradan eklemek zordur.

Bu başlıkların hiçbiri projeyi durduran engeller değil. Ama sonradan fark edilirse mimariye dokunmayı gerektirir, o yüzden ilk toplantıda masaya koyuyoruz.

Nereden başlamalı

Pratik bir sıra öneriyoruz: bir haftalık destek trafiğini etiketleyin, en çok tekrar eden on soruyu çıkarın, bu onun cevabının nerede yazılı olduğunu tespit edin. Bu üç adım projenin kapsamını da maliyetini de büyük ölçüde netleştirir.

Bu çalışmayı birlikte yapmak isterseniz Yapay Zekâ Asistanı ve Chatbot sayfasında yaklaşımımızı anlattık. Destek dışındaki tekrar eden süreçleri de otomatikleştirmeyi düşünüyorsanız Yapay Zekâ ile İş Otomasyonu, asistanın mevcut panelinize veya e-ticaret altyapınıza bağlanması gerekiyorsa Özel Yazılım Geliştirme sayfalarına bakabilirsiniz.

Sık Sorulan Sorular

Hazır chatbot araçları yeterli olmaz mı?

Sorularınız standartsa ve şirkete özel bir veriye bağlanması gerekmiyorsa çoğu zaman yeterlidir; bunu açıkça söylüyoruz. Hazır araçların sınırı, kendi veritabanınıza, sipariş sisteminize veya iç prosedürlerinize bağlanmanız gerektiğinde ortaya çıkar. Asıl değer de genellikle orada üretilir.

Kendi verimizle çalışması tam olarak ne demek?

Asistan, genel bilgisiyle değil sizin belgelerinizle cevap verir. Soru geldiğinde ilgili belge parçaları bulunur, modele okutulur ve cevap yalnızca o parçalardan üretilir. Böylece cevabın kaynağı gösterilebilir olur ve model kendi kafasından konuşmaz.

Ne kadar sürede kurulur?

Süreyi belirleyen şey model değil, bilgi kaynağınızın hazır olup olmadığıdır. Belgeleri düzenli ve güncel olan bir şirkette ilk çalışan sürüm hızlı çıkar; bilgi dağınıksa proje süresinin büyük kısmını o derleme işi alır. Bu yüzden teklif öncesi mutlaka mevcut durumu görmek istiyoruz.

Müşteri, karşısındakinin bot olduğunu bilmeli mi?

Bilmeli. Gizlemek kısa vadede fark yaratmaz ama anlaşıldığı anda güven kaybına yol açar. Kurduğumuz asistanlar kendini tanıtır ve insana geçiş yolunu her zaman açık tutar.

Konuşma kayıtları KVKK açısından sorun yaratır mı?

Doğru kurulursa yaratmaz. Kaydın alındığının kullanıcıya bildirilmesi, saklama süresinin belirlenmesi ve kimlik veya ödeme bilgisi gibi verilerin modele hiç gönderilmemesi gerekir. Modelin yurt dışında çalıştığı durumlarda aktarım tarafının hukukçunuzla netleştirilmesini öneriyoruz; teknik kurulumu o karara göre yapıyoruz.

Maliyeti neye göre değişir?

Üç şeye: bilgi kaynağının hazırlık yükü, entegrasyon sayısı (sipariş sistemi, CRM, e-posta gibi) ve beklenen konuşma hacmi. Rakam vermeden önce bu üçünü konuşmak gerekiyor; sabit paket satmıyoruz çünkü aynı paket iki şirkette aynı işi görmüyor.

Aklınızdaki senaryoyu konuşmak isterseniz bizimle iletişime geçin. İlk keşif görüşmesi her zaman ücretsiz.

Bu içerik Markon Labs yazılım ve yapay zekâ ekibi tarafından hazırlanmıştır. 2017’den bu yana web, mobil ve özel yazılım projeleri geliştiriyoruz.