Müşteri Görüşmelerini Anlayan, Ölçen ve Geliştiren Akıllı Sistem

Her gün milyonlarca müşteri görüşmesi yapılıyor.
Ancak bu konuşmaların büyük bir kısmı yalnızca kayıt altında tutuluyor, analiz edilmiyor.
Aslında her çağrı, işletmeler için bir altın madenidir — müşteri ihtiyaçlarını, sorunlarını, hatta gelecekteki davranışlarını içinde barındırır.

İşte tam bu noktada Yapay Zekâ Destekli Çağrı Analizi (Speech Analytics) devreye girer.
FGS’nin geliştirdiği AI Speech Analytics platformu, tüm çağrıları dinler, çözümler, duyguları algılar, eğilimleri tespit eder ve yöneticilere stratejik içgörüler sunar.

Yapay Zekâ Destekli Çağrı Analizi Nedir?

Çağrı analizi, sesli görüşmelerin otomatik olarak yazıya dökülmesi (Speech-to-Text – STT), ardından bu metinlerin doğal dil işleme (NLP) ve duygu analizi teknikleriyle değerlendirilmesi sürecidir.

FGS’nin geliştirdiği yapay zekâ altyapısı, her görüşmeden anlamlı veriler çıkarır:

• Müşteri memnuniyet skoru

• Duygu (pozitif / nötr / negatif) tespiti

• Ajan performans göstergeleri

• Sık geçen kelime ve konu analizi

• Otomatik kalite değerlendirmesi (AI QA)

Bu sistem sayesinde, binlerce saatlik ses kaydı birkaç dakika içinde analiz edilerek ölçülebilir ve aksiyona dönüşebilir bilgiye dönüştürülür.

Nasıl Çalışır?

1️⃣ STT (Speech-to-Text)
Yapay zekâ destekli konuşma tanıma motorları (OpenAI Whisper, Google Speech, FGS Speech AI) görüşmeleri yüksek doğrulukla yazıya çevirir.

2️⃣ NLP (Doğal Dil İşleme)
Metin haline gelen konuşmalar, yapay zekâ modelleri tarafından analiz edilir. Duygular, niyetler ve anahtar temalar belirlenir.

3️⃣ Sentiment & Intent Analysis
Müşteri öfkeliyse, memnunsa ya da kararsızsa sistem bunu etiketler. Görüşme “riskli”, “pozitif”, “takip gerekli” gibi kategorilere ayrılır.

4️⃣ AI QA Entegrasyonu
Görüşmeler puanlanır, temsilcilerin performansı objektif biçimde değerlendirilir.

5️⃣ Raporlama ve Dashboard
Tüm veriler, FGS’nin web tabanlı kontrol panelinde canlı olarak izlenir, Excel veya API formatında dışa aktarılabilir.

Çağrı Analizi ile Elde Edilen Değerler

• Gerçek zamanlı içgörü: Görüşmelerin anlamı, duygu tonu ve sonucu anında ölçülür.

• Objektif kalite ölçümü: İnsan hatasından bağımsız değerlendirme.

• Operasyonel verimlilik: QA ekiplerinin zaman kaybı azalır.

• Müşteri deneyimi artışı: Şikâyet sebepleri erken tespit edilir.

• Stratejik karar desteği: Veriye dayalı yönetim kültürü oluşur.

FGS AI Speech Analytics’in Öne Çıkan Özellikleri

1. Çoklu Dil Desteği

Türkçe, İngilizce ve Arapça dahil olmak üzere çok dilli altyapı, farklı coğrafyalardaki çağrı merkezleri için uyumludur.

2. Gerçek Zamanlı İzleme

Yöneticiler, devam eden görüşmeleri canlı dinleyebilir, analiz sonuçlarını anında dashboard üzerinden görebilir.

3. AI QA Entegrasyonu

Kalite ekipleri için özel olarak geliştirilen AI QA modülü, her görüşmeyi puanlayarak kalite skorlarını otomatik günceller.

4. Duygu ve Niyet Analizi

Sistem, yalnızca kelimeleri değil, ses tonunu ve konuşma ritmini de analiz eder. Bu sayede “öfke”, “sabırsızlık” veya “memnuniyet” gibi duygular tespit edilir.

5. Gelişmiş Raporlama ve KPI Takibi

Anlık dashboard, şu göstergeleri sunar:

• Ortalama konuşma süresi

• Müşteri duygu dağılımı

• Ajan performans skorları

• Konu bazlı çağrı trendleri

• Günlük / haftalık analiz grafikleri

AI Speech Analytics Nasıl Kullanılır?

FGS’nin çözümü, bulut tabanlı yapısıyla kolay entegrasyon sağlar.
Çağrı kayıt sistemine veya santral altyapısına entegre edilerek, otomatik analiz başlatılır.

Kullanım Adımları:

1. Çağrılar sistemde kayıt altına alınır.

2. AI motoru sesleri yazıya çevirir.

3. NLP motoru metinleri anlamlandırır.

4. Sentiment analizi sonuçları oluşturulur.

5. Dashboard’da sonuçlar görselleştirilir.

Teknik Altyapı

Yapay Zekâ ile Otomatik Kalite Değerlendirme (AI QA)

Çağrı analizi yalnızca veri üretmez, kaliteyi ölçer.
FGS’nin AI QA modülü, her görüşmeyi 100 üzerinden puanlar ve kalite standartlarını otomatik değerlendirir.

Değerlendirilen kriterler:

• Selamlama standardı

• İletişim tonu ve empati

• Script uyumu

• Çözüm süresi

• Müşteri memnuniyet oranı

Bu sayede kalite ekipleri yüzlerce görüşmeyi saniyeler içinde analiz edebilir.

Kullanım Senaryoları

1. Çağrı Merkezi Operasyonları

Her çağrı otomatik analiz edilir, riskli görüşmeler tespit edilerek yöneticilere bildirim gönderilir.

2. Müşteri Memnuniyeti Takibi

Görüşme tonu olumsuzsa sistem “düşük memnuniyet riski” uyarısı üretir.

3. Satış ve Pazarlama Analizi

Satış temsilcilerinin konuşma tarzı, müşteri yanıt oranı ve kapanış başarısı analiz edilir.

4. Eğitim ve Performans Yönetimi

Ajan hataları, empati eksikleri veya iletişim zayıflıkları raporlanır. Eğitim planları bu verilere göre hazırlanır.

Sektörel Kullanım Alanları

• Finans ve Bankacılık: Müşteri şikâyet analizi ve mevzuat uyumu

• Telekomünikasyon: Operatör çağrılarında kalite ve duygu analizi

• Sağlık: Hasta iletişim süreçlerinde memnuniyet ölçümü

• E-Ticaret: Satış sonrası destek çağrılarının izlenmesi

• Kamu Kurumları: Vatandaş aramaları için kalite denetimi

Veri Güvenliği ve KVKK Uyumu

FGS’nin tüm AI sistemleri, KVKK ve GDPR standartlarına tam uyumludur.

• AES-256 bit veri şifreleme

• Rol tabanlı erişim kontrolü

• Audit log sistemi

• Türkiye içinde barındırılan veritabanları

Veriler yalnızca yetkili kişiler tarafından görüntülenebilir; bu da hem güvenlik hem de yasal uygunluk sağlar.

Raporlama ve Görselleştirme

FGS AI Dashboard, kullanıcı dostu arayüzüyle karmaşık verileri sadeleştirir.
Raporlar anlık olarak yenilenir, PDF veya Excel formatında dışa aktarılabilir.

Gösterge Örnekleri:

• Pozitif/Negatif çağrı oranı

• Ortalama çözüm süresi

• Ajan başarı sıralaması

• Günlük toplam çağrı sayısı

• Duygu yoğunluğu ısı haritası

AI Çağrı Analizi ile İş Değerini Artırın

1. Daha Kısa Çözüm Süreleri

Sorunlar hızlı tespit edilir, müşteri bekleme süresi azalır.

2. Objektif Performans Değerlendirmesi

İnsan yanlılığı ortadan kalkar, değerlendirmeler tamamen veriye dayanır.

3. Müşteri Sadakati

Sorunlar erken fark edilip çözülür; marka güveni güçlenir.

4. Verimlilik Artışı

Kalite ekipleri daha az çağrı dinleyerek daha fazla analiz yapar.

5. Stratejik Karar Desteği

Veri odaklı analizler, ürün geliştirme ve süreç iyileştirmede yol gösterir.