Müşteri Operasyonları için Yapay Zekâ ve AI Agent Workshopu

Müşteri Operasyonlarında AI Agent Dönemi: Çağrı Merkezi, Satış Sonrası Destek, Müşteri İlişkileri ve Problem Çözümünde 10X Etki Workshopu

Tarih: 26 Haziran 2026

Saat: 10:00 – 16:00

Konum: Online

Süre: 6 Saat

Workshop Açıklaması

2026 itibarıyla müşteri operasyonlarında temel mesele artık yalnızca “çağrıyı karşılamak” veya “talebi kayıt altına almak” değildir. Asıl rekabet; müşterinin niyetini doğru anlamak, problemi ilk temasta çözmek, satış fırsatını kaçırmamak, şikâyeti krize dönüşmeden yönetmek, temsilci verimliliğini artırmak ve müşteri deneyimini veriye dayalı biçimde sürekli iyileştirmektir.

Türkiye’de müşteri operasyonları yöneticileri aynı anda birçok kritik baskıyla karşı karşıyadır: yüksek çağrı hacmi, yoğun WhatsApp ve e-posta trafiği, geç dönüşler, temsilciler arasında kalite farkı, müşterinin kendini tekrar etmek zorunda kalması, şikâyetlerin geç fark edilmesi, satış sonrası destek maliyetleri, churn riski, manuel raporlama yükü ve müşteri memnuniyetini ölçüp aksiyona dönüştürme zorluğu.

Bu workshop, müşteri ilişkileri, çağrı merkezi, satış, satış sonrası destek, müşteri operasyonu ve şikâyet yönetimi fonksiyonlarını tek bir yapay zekâ perspektifinde birleştirir. Katılımcılar; Claude AI merkezli uygulamalarla müşteri görüşmelerini analiz etmeyi, çağrı özetleri üretmeyi, temsilci kalite değerlendirmesi yapmayı, şikâyetleri önceliklendirmeyi, müşteri segmentlerine göre aksiyon planı çıkarmayı ve AI Agent destekli müşteri operasyon akışları tasarlamayı öğrenecektir.

Programın amacı yalnızca yapay zekâ araçlarını göstermek değildir. Amaç; müşteri operasyonlarının en yoğun ve maliyetli noktalarında somut çözüm üreten, kurum içinde hemen uygulanabilir AI destekli iş modelleri geliştirmektir.

Katılımcılar workshop sonunda kendi kurumlarında kullanabilecekleri çağrı analiz promptları, müşteri problem çözüm akışları, kalite değerlendirme matrisleri, şikâyet sınıflandırma modelleri, satış sonrası destek senaryoları, yapay zekâ çağrı merkezi kurguları ve 30 günlük müşteri operasyonu AI dönüşüm planı ile ayrılacaktır.

Bu eğitimde başarı ölçütü, katılımcının “AI müşteri hizmetlerinde kullanılabilir” demesi değil; “bizim çağrı yükümüz, şikâyet yönetimimiz, satış sonrası destek problemimiz ve müşteri deneyimi takibimiz için uygulanabilir bir model çıktı” diyebilmesidir.

Program İçeriği

1. Müşteri Operasyonlarında AI Dönüşümü: Çağrı Merkezi Artık Maliyet Merkezi Değil, Gelir ve Sadakat Motoru

Müşteri operasyonları geçmişte çoğu kurumda maliyet merkezi olarak görülüyordu. Bugün ise çağrı merkezi, müşteri ilişkileri, satış sonrası destek ve müşteri deneyimi ekipleri; müşteri sadakati, tekrar satış, kriz yönetimi, marka algısı ve gelir artışı üzerinde doğrudan etkili stratejik birimler haline gelmiştir.

Bu bölümde katılımcılar, yapay zekânın müşteri operasyonlarında hangi aşamalarda değer ürettiğini, hangi süreçlerin AI Agent ile desteklenebileceğini ve kurumlarının mevcut müşteri operasyonu olgunluğunu nasıl değerlendireceklerini öğrenecektir.

Ele alınacak başlıklar:

• Müşteri operasyonlarında AI dönüşümünün stratejik anlamı

• Çağrı merkezi, müşteri ilişkileri, satış ve satış sonrası desteğin tek veri akışında birleşmesi

• AI Agent ile klasik chatbot arasındaki fark

• Müşteri temas noktalarında AI kullanım alanları

• İlk temasta çözüm, hız, kalite ve memnuniyet ekseninde AI etkisi

• Müşteri operasyonu olgunluk modeli

• AI fırsat haritası: Hangi müşteri süreci önce dönüştürülmeli?

Case:

AI kullanmayan bir müşteri operasyonu ile AI destekli çalışan bir müşteri operasyonunun karşılaştırılması. Aynı şikâyet, satış sonrası destek talebi ve satış fırsatının iki farklı sistemde nasıl yönetildiği gösterilecektir.

Uygulama:

Katılımcılar kendi kurumlarındaki müşteri temas noktalarını listeler: çağrı, WhatsApp, e-posta, web formu, sosyal medya, bayi/şube, saha ekibi, satış sonrası destek ve CRM kayıtları. Bu temas noktaları “hacim”, “maliyet”, “müşteri etkisi”, “çözüm süresi”, “otomasyon potansiyeli” ve “risk seviyesi” kriterlerine göre puanlanır.

Çıktı:

Kuruma özel Customer AI Opportunity Map: Müşteri operasyonlarında hangi süreçlerin öncelikle AI ile desteklenmesi gerektiğini gösteren dönüşüm haritası.

2. Yapay Zekâ Çağrı Merkezi ve Voice AI Agent: Binlerce Çağrıyı Aynı Kalitede Karşılamak

Müşteri çağrılarında en büyük problem yalnızca telefonun çalması değildir. Asıl problem; çağrının geç karşılanması, müşterinin doğru anlaşılmaması, aynı sorunun tekrar tekrar sorulması, çağrı sonrası notların eksik tutulması ve temsilciler arasında kalite standardının değişmesidir.

Bu modülde katılımcılar, yapay zekâ çağrı merkezi ve Voice AI Agent yaklaşımının nasıl çalıştığını, hangi çağrı türlerinde kullanılabileceğini, hangi durumlarda insan temsilciye devretmesi gerektiğini ve müşteri deneyimini bozmadan nasıl ölçeklenebileceğini öğrenecektir.

Ele alınacak başlıklar:

• Yapay zekâ çağrı merkezi nedir?

• Voice AI Agent ile rutin çağrıların karşılanması

• Gelen çağrıda niyet analizi: bilgi talebi, şikâyet, satış fırsatı, teknik destek, tahsilat, randevu, iade/değişim

• Çağrı sonrası otomatik özet ve CRM notu oluşturma

• Temsilciye devretme kuralları

• Sesli görüşmelerde duygu ve aciliyet sinyallerinin yorumlanması

• Müşterinin kendini tekrar etmesini önleyen görüşme hafızası

• AI çağrı merkezi ile insan temsilci iş birliği

Case:

Bir günde gelen 1.000 çağrının %60’ı rutin bilgi, randevu, durum sorgulama veya basit yönlendirme ise ne olur? AI Agent bu çağrıların önemli kısmını karşıladığında temsilciler yalnızca karmaşık, yüksek değerli ve insani müdahale gerektiren görüşmelere odaklanır.

Canlı Demo:

Claude AI ile örnek çağrı transkriptleri üzerinden:

• Çağrının amacını sınıflandırma

• Müşteri problemini özetleme

• Aciliyet ve duygu seviyesi belirleme

• CRM’e yazılacak görüşme notu üretme

• Temsilciye sonraki en iyi aksiyon önerme

• İnsan temsilciye devretme kriterleri oluşturma

Katılımcı Uygulaması:

Katılımcılar örnek çağrı senaryoları üzerinden kendi kurumlarına uygun AI çağrı karşılama ve yönlendirme akışı tasarlar.

Çıktı:

Yapay Zekâ Çağrı Merkezi Akış Taslağı

• Çağrı niyet sınıflandırma tablosu

• AI Agent karşılama senaryosu

• İnsan temsilciye devretme kuralları

• Çağrı sonrası özet prompt’u

• CRM notu üretim şablonu

• Kritik çağrı alarm kriterleri

3. Müşteri Problemi Çözme ve Şikâyet Yönetiminde AI: Kriz Çıkmadan Önce Müdahale Etmek

Müşteri şikâyetlerinde kritik başarı faktörü, yalnızca cevap vermek değildir. Asıl başarı; problemi doğru sınıflandırmak, kök nedeni anlamak, aciliyet seviyesini belirlemek, müşteriye uygun tonu seçmek, çözüm ekibini doğru yönlendirmek ve aynı problemin tekrar etmesini engellemektir.

Bu modülde katılımcılar, müşteri şikâyetlerini AI ile analiz etmeyi, önceliklendirmeyi, çözüm senaryosu üretmeyi ve yöneticiler için aksiyon raporlarına dönüştürmeyi öğrenecektir.

Ele alınacak başlıklar:

• Şikâyet sınıflandırma: ürün, hizmet, teslimat, fatura, teknik destek, temsilci davranışı, fiyat, iptal/iade

• Aciliyet ve eskalasyon seviyesinin belirlenmesi

• Kök neden analizi

• Müşteri duygu durumu ve memnuniyetsizlik sinyalleri

• Şikâyet metinlerinden tekrar eden problem temalarını çıkarma

• Kriz potansiyeli taşıyan müşteri kayıtlarını erken tespit etme

• Şikâyet sonrası telafi ve iletişim metni üretme

• Yönetici raporu ve aksiyon listesi oluşturma

Case:

Aynı ürün/hizmet hakkında farklı kanallardan gelen 250 müşteri şikâyeti manuel incelendiğinde çoğu zaman yalnızca tekil talepler görülür. AI ile analiz edildiğinde ise tekrar eden kök nedenler, riskli müşteri segmentleri ve operasyonel darboğazlar ortaya çıkar.

Canlı Demo:

Claude AI ile örnek şikâyet kayıtları üzerinden:

• Şikâyetleri kategoriye ayırma

• Aciliyet seviyesine göre önceliklendirme

• Kök neden analizi çıkarma

• Müşteriye yanıt taslağı üretme

• Operasyon ekibine görev önerisi oluşturma

• Haftalık yönetici özeti hazırlama

Katılımcı Uygulaması:

Katılımcılar örnek müşteri şikâyeti veri setini analiz eder ve kendi kurumlarına uygun şikâyet yönetimi AI modeli tasarlar.

Çıktı:

AI Destekli Şikâyet ve Problem Çözüm Modeli

• Şikâyet sınıflandırma matrisi

• Aciliyet/eskalasyon kriterleri

• Müşteri yanıt metni prompt seti

• Kök neden analizi şablonu

• Haftalık şikâyet yönetim raporu

• Kriz önleme kontrol listesi

4. Satış ve Müşteri İlişkilerinde AI Agent: Gelen Her Talebi Satış Fırsatına Dönüştürmek

Müşteri operasyonları yalnızca destek birimi değildir. Gelen her çağrı, form, WhatsApp mesajı veya e-posta; doğru analiz edildiğinde çapraz satış, yenileme, ek hizmet, randevu, teklif veya müşteri elde tutma fırsatına dönüşebilir.

Bu modülde katılımcılar, satış ve müşteri ilişkileri ekiplerinin AI Agent ile nasıl daha hızlı, daha kişiselleştirilmiş ve daha veriye dayalı çalışabileceğini öğrenecektir.

Ele alınacak başlıklar:

• Gelen müşteri talebinden satış fırsatı çıkarma

• Lead niyeti ve sıcaklık skoru belirleme

• Müşterinin ihtiyacına göre teklif önceliği oluşturma

• Satış temsilcisine “sonraki en iyi aksiyon” önerme

• Müşteri geçmişinden kişiselleştirilmiş görüşme hazırlığı

• Randevu, demo, teklif ve takip süreçlerinde AI kullanımı

• Satış sonrası müşterilerde yenileme ve ek satış sinyalleri

• İlgisiz/soğuk talepler ile gerçek fırsatları ayırma

Case:

Bir müşteri sadece “fiyat alabilir miyim?” dediğinde bu her zaman soğuk talep değildir. AI, müşterinin mesaj içeriği, geçmiş etkileşimi, sektör bilgisi, aciliyet ifadesi ve ürün ilgisi üzerinden satış temsilcisine görüşme stratejisi önerebilir.

Canlı Demo:

Claude AI ile örnek müşteri talepleri üzerinden:

• Lead sıcaklık skoru oluşturma

• Müşteri ihtiyacını özetleme

• Satış temsilcisi için görüşme hazırlık notu üretme

• Kişiselleştirilmiş teklif e-postası yazma

• Takip mesajı oluşturma

• CRM’e işlenecek fırsat notu hazırlama

Katılımcı Uygulaması:

Katılımcılar örnek müşteri taleplerini satış fırsatlarına dönüştürür ve AI destekli takip akışı oluşturur.

Çıktı:

AI Destekli Satış ve Müşteri İlişkileri Toolkit’i

• Lead sıcaklık skoru matrisi

• Müşteri ihtiyaç analizi prompt’u

• Satış görüşmesi hazırlık notu şablonu

• Takip mesajı ve teklif e-postası prompt seti

• CRM fırsat notu üretim şablonu

• Satış sonrası ek fırsat tespit listesi

5. Satış Sonrası Destek ve Müşteri Başarısında AI: Sorun Çözmekten Değer Üretmeye Geçiş

Satış sonrası destek, müşterinin markayla gerçek ilişkisinin başladığı yerdir. Ürün veya hizmet satıldıktan sonra yaşanan her destek talebi; müşteri memnuniyetini, tekrar satın alma ihtimalini, tavsiye davranışını ve iptal riskini doğrudan etkiler.

Bu modülde katılımcılar, satış sonrası destek kayıtlarını AI ile analiz etmeyi, çözüm önerileri üretmeyi, müşteri başarı aksiyonları tasarlamayı ve churn riskini erken görmeyi öğrenecektir.

Ele alınacak başlıklar:

• Satış sonrası destek taleplerinin AI ile sınıflandırılması

• Teknik destek, kullanım sorunu, memnuniyetsizlik, fatura ve iade taleplerinin ayrıştırılması

• Müşteri başarı yönetiminde AI kullanımı

• Churn riski ve sessiz memnuniyetsizlik sinyalleri

• Destek taleplerinden ürün/hizmet iyileştirme fırsatı çıkarma

• Müşteriye özel kullanım önerileri ve başarı planları

• Sık tekrar eden destek konularından bilgi bankası oluşturma

• Destek sonrası memnuniyet ölçümü ve aksiyon planı

Case:

Bir müşteri destek talebi açmıyor olabilir; fakat kullanım sıklığı düşmüş, yanıt süresi uzamış, ödeme gecikmiş veya önceki görüşmelerinde memnuniyetsizlik sinyali vermiş olabilir. AI, bu dağınık sinyalleri birleştirerek erken uyarı üretebilir.

Canlı Demo:

Claude AI ile örnek satış sonrası destek verileri üzerinden:

• Talep kategorilerini belirleme

• Çözüm önerisi üretme

• Churn riski yorumlama

• Müşteri başarı aksiyon planı hazırlama

• Destek kayıtlarından bilgi bankası maddesi oluşturma

• Yöneticiye haftalık müşteri sağlığı özeti üretme

Katılımcı Uygulaması:

Katılımcılar örnek destek kayıtları üzerinden müşteri başarı ve churn önleme modeli tasarlar.

Çıktı:

AI Destekli Satış Sonrası Destek ve Customer Success Modeli

• Destek talebi sınıflandırma tablosu

• Müşteri sağlık skoru çerçevesi

• Churn risk sinyalleri listesi

• Çözüm önerisi prompt seti

• Bilgi bankası oluşturma şablonu

• Müşteri başarı aksiyon planı

6. Kalite Yönetimi, Temsilci Koçluğu ve Operasyon Verimliliğinde AI: Her Görüşmeyi Eğitim Verisine Dönüştürmek

Çağrı merkezi ve müşteri operasyonlarında kalite yönetimi çoğu zaman sınırlı sayıda görüşmenin manuel dinlenmesiyle yapılır. Bu yaklaşım hem zaman alır hem de tüm müşteri temaslarını temsil etmeyebilir. AI destekli kalite yönetimi, her görüşmeyi analiz edilebilir bir veriye dönüştürür.

Bu modülde katılımcılar, AI ile çağrı kalite değerlendirme, temsilci koçluğu, konuşma standartları analizi, duygu tonu değerlendirmesi ve operasyonel performans raporları oluşturmayı öğrenecektir.

Ele alınacak başlıklar:

• Çağrı ve yazışma kalite değerlendirme kriterleri

• Temsilci performansında tutarlılık analizi

• Görüşme tonu, çözüm kalitesi ve prosedür uyumu

• Otomatik çağrı özeti ve kalite puanı üretimi

• Temsilciye özel koçluk önerileri

• Eğitim ihtiyacı tespiti

• Operasyon yöneticileri için kalite dashboard mantığı

• İlk temasta çözüm, ortalama çözüm süresi ve memnuniyet metrikleri

Case:

Aylık 50.000 çağrının yalnızca 200 tanesi manuel kalite kontrolünden geçiyorsa gerçek kalite resmi görülemez. AI ile daha geniş ölçekte kalite sinyali çıkarılarak temsilci, süreç ve müşteri deneyimi bazında gelişim alanları tespit edilebilir.

Canlı Demo:

Claude AI ile örnek görüşme kayıtları üzerinden:

• Görüşme kalite puanı üretme

• Temsilci güçlü/gelişim alanlarını çıkarma

• Prosedür uyum kontrolü yapma

• Koçluk önerisi hazırlama

• Operasyon yöneticisi için özet rapor oluşturma

Katılımcı Uygulaması:

Katılımcılar örnek çağrı transkriptleri üzerinden kalite değerlendirme matrisi ve temsilci koçluk planı oluşturur.

Çıktı:

AI Destekli Kalite ve Temsilci Koçluğu Modeli

• Çağrı kalite değerlendirme matrisi

• Temsilci koçluk prompt’u

• Görüşme kalite puanı şablonu

• Eğitim ihtiyacı analiz tablosu

• Operasyon kalite raporu

7. Müşteri Operasyonlarında AI Süreç Otomasyonu: Talep Al, Anla, Yönlendir, Çöz, Raporla

Müşteri operasyonlarında en büyük verimsizliklerden biri, farklı kanallardan gelen taleplerin manuel olarak ayrıştırılması ve doğru ekibe yönlendirilmesidir. AI Agent yaklaşımı; talebi alır, niyeti anlar, aciliyet seviyesini belirler, ilgili bilgiye ulaşır, önerilen çözümü üretir, gerektiğinde insana devreder ve süreci raporlar.

Bu modülde Claude AI ana analiz ve karar destek aracı olarak kullanılırken, ChatGPT hızlı içerik ve alternatif üretim için; OpenClaw ise otomasyon mantığının gösterilmesi için destekleyici araç olarak konumlandırılacaktır.

Ele alınacak başlıklar:

• AI Agent tabanlı müşteri operasyon akışı tasarımı

• Talep sınıflandırma ve yönlendirme otomasyonu

• CRM/ticket sistemine otomatik özet ve aksiyon kaydı

• SLA takibi ve gecikme uyarıları

• Müşteri iletişim metni üretimi

• Bilgi bankası üzerinden cevap üretimi

• Çok kanallı müşteri operasyonlarında AI kullanımı

• OpenClaw ile örnek otomasyon mantığı

• İnsan onayı ve kontrol noktaları

Case:

E-posta, WhatsApp, çağrı merkezi ve web formundan gelen talepler tek bir AI Agent tarafından sınıflandırılırsa; hangi talepler satışa, hangileri teknik desteğe, hangileri şikâyet ekibine, hangileri finans/tahsilata yönlendirilmeli? Bu yapı operasyonel darboğazı nasıl azaltır?

Canlı Demo:

Örnek müşteri talebi üzerinden AI Agent akışı:

1. Müşteri talebi alınır.

2. Talep türü sınıflandırılır.

3. Aciliyet ve müşteri duygu seviyesi belirlenir.

4. CRM/ticket notu oluşturulur.

5. Müşteriye ilk cevap taslağı hazırlanır.

6. Doğru departmana görev önerilir.

7. Yönetici için günlük özet rapor üretilir.

Katılımcı Uygulaması:

Katılımcılar kendi kurumlarında yoğunluk yaratan bir müşteri operasyon süreci seçer ve AI Agent akış taslağı çıkarır.

Çıktı:

Müşteri Operasyonları AI Agent Süreç Taslağı

• Talep sınıflandırma akışı

• Departman yönlendirme kuralları

• SLA ve aciliyet kriterleri

• CRM/ticket notu prompt’u

• Müşteri cevap şablonu

• İnsan onayı gereken karar noktaları

• Günlük operasyon özeti şablonu

8. Müşteri Verisi, Güven, KVKK ve AI Governance: Hızlanırken Güveni Kaybetmeyin

Müşteri operasyonlarında yapay zekâ kullanımı yalnızca hız ve maliyet avantajı sağlamaz; aynı zamanda veri güvenliği, gizlilik, doğruluk ve kurumsal kontrol sorumluluğu doğurur. Müşteri kayıtları, telefon görüşmeleri, şikâyet metinleri, ödeme bilgileri, kimlik doğrulama süreçleri ve kişisel veriler AI ile işlenirken dikkatli bir yönetişim çerçevesi kurulmalıdır.

Bu bölümde katılımcılar, müşteri operasyonlarında AI kullanımının risklerini, kontrol noktalarını ve güvenli uygulama prensiplerini öğrenecektir.

Ele alınacak başlıklar:

• Müşteri verilerinde gizlilik ve veri minimizasyonu

• KVKK hassasiyeti ve kişisel veri paylaşım sınırları

• AI Agent’ın hangi veriye erişebileceği, hangi veriye erişmemesi gerektiği

• İnsan onayı gerektiren müşteri kararları

• Hatalı cevap, yanlış yönlendirme ve marka riski

• Sesli AI sistemlerinde kimlik doğrulama ve güvenlik hassasiyeti

• Müşteri ile AI etkileşiminde şeffaflık

• Kayıt tutma, denetim ve performans izleme

Case:

Bir AI Agent müşteriye hatalı bilgi verirse, yanlış iade/telafi önerirse veya hassas bilgiyi uygunsuz kullanırsa ne olur? Bu risklerin süreç tasarımıyla nasıl azaltılacağı incelenecektir.

Uygulama:

Katılımcılar örnek bir AI müşteri operasyonu senaryosu üzerinden risk analizi yapar ve kontrol listesi oluşturur.

Çıktı:

Müşteri Operasyonları AI Risk ve Governance Kontrol Listesi

• Veri güvenliği kontrol listesi

• İnsan onayı gerektiren karar noktaları

• Riskli müşteri verisi matrisi

• Güvenli prompt kullanım prensipleri

• AI cevap kalite kontrol listesi

• Eskalasyon ve denetim kuralları

Kapanış: 30 Günlük Müşteri Operasyonları AI Dönüşüm Aksiyon Planı

Workshop sonunda katılımcılar, öğrendikleri araçları ve modelleri kendi kurumlarına nasıl taşıyacaklarını netleştirecektir.

Kapanış sorusu:

Yarın sabah kurumunuza döndüğünüzde hangi müşteri operasyon sürecini AI ile farklı yöneteceksiniz?

Kapanış uygulaması:

• İlk dönüştürülecek müşteri sürecinin seçilmesi

• Sürecin mevcut darboğazlarının belirlenmesi

• Veri kaynaklarının listelenmesi

• AI Agent görev tanımının çıkarılması

• İnsan onayı gereken noktaların belirlenmesi

• 30 günlük uygulama planının oluşturulması

• Başarı metriklerinin belirlenmesi

Final çıktı:

30 Günlük Müşteri Operasyonları AI Dönüşüm Yol Haritası

Kullanılan Araçlar

Claude AI

Workshop’un ana uygulama aracı Claude AI olacaktır. Katılımcılar özellikle uzun müşteri görüşmesi transkriptleri, şikâyet kayıtları, destek talepleri, müşteri geri bildirimleri, kalite değerlendirme formları, satış sonrası destek notları ve müşteri deneyimi raporları üzerinde Claude AI ile çalışacaktır.

Claude AI; çağrı özetleme, müşteri duygu analizi, problem sınıflandırma, kök neden analizi, temsilci kalite değerlendirme, müşteri yanıt taslağı üretimi ve operasyon yöneticisi raporu hazırlama alanlarında merkezî araç olarak kullanılacaktır.

ChatGPT

ChatGPT; hızlı metin üretimi, müşteri iletişim alternatifleri, satış takip mesajları, kısa cevap şablonları, eğitim içerikleri, temsilci konuşma rehberleri ve alternatif prompt denemeleri için destekleyici araç olarak gösterilecektir.

OpenClaw

OpenClaw; müşteri operasyonlarında AI Agent ve otomasyon mantığını göstermek amacıyla yüzeysel düzeyde kullanılacaktır. Özellikle gelen talebi alma, sınıflandırma, ilgili departmana yönlendirme, CRM/ticket notu oluşturma, takip hatırlatması üretme ve günlük özet rapor çıkarma gibi akışlarda açık kaynak ve esnek otomasyon yaklaşımının nasıl kurgulanabileceği gösterilecektir.

Örnek Veri Setleri ve Şablonlar

Katılımcılar için örnek çağrı transkriptleri, müşteri şikâyet kayıtları, destek talepleri, satış fırsatı mesajları, temsilci kalite değerlendirme formları, müşteri memnuniyet anketleri ve CRM/ticket not şablonları kullanılacaktır.

Katılımcılara Sağlayacağı Faydalar

1. Çağrı ve Talep Yoğunluğunu Yönetilebilir Hale Getirme

Katılımcılar, çağrı, WhatsApp, e-posta, web formu ve CRM üzerinden gelen müşteri taleplerini AI ile sınıflandırmayı, önceliklendirmeyi ve doğru ekibe yönlendirmeyi öğrenecektir. Böylece operasyon ekipleri manuel ayrıştırma yükünden kurtularak çözüm üretmeye odaklanabilecektir.

2. İlk Temasta Çözüm Oranını Artırma

AI destekli çağrı özetleri, bilgi bankası cevapları, temsilci yönlendirme notları ve sonraki en iyi aksiyon önerileri sayesinde müşteriye daha hızlı ve daha doğru cevap verilebilecektir.

3. Şikâyetleri Krize Dönüşmeden Yönetme

Müşteri şikâyetleri yalnızca tekil kayıtlar olarak değil, tekrar eden problem temaları ve kök nedenler olarak analiz edilecektir. Bu sayede yöneticiler operasyonel problemleri daha erken fark edip aksiyon alabilecektir.

4. Satış ve Satış Sonrası Fırsatları Kaçırmama

Gelen müşteri talepleri yalnızca destek konusu olarak değil, potansiyel satış, yenileme, ek hizmet, çapraz satış veya müşteri elde tutma fırsatı olarak değerlendirilecektir.

5. Temsilci Verimliliği ve Kalite Standardını Artırma

AI destekli kalite değerlendirme ve koçluk modelleriyle temsilciler arasındaki hizmet kalitesi farkı azaltılacak, eğitim ihtiyaçları daha net görülecek ve müşteri görüşmeleri gelişim verisine dönüştürülecektir.

6. Satış Sonrası Destek Maliyetini Azaltma

Sık tekrar eden destek talepleri bilgi bankasına dönüştürülecek, basit talepler AI Agent tarafından karşılanabilecek ve insan temsilciler daha karmaşık, yüksek değerli müşteri problemlerine odaklanabilecektir.

7. Churn ve Memnuniyetsizlik Riskini Daha Erken Görme

Destek talepleri, görüşme tonu, şikâyet geçmişi, kullanım düşüşü ve müşteri geri bildirimleri birlikte analiz edilerek riskli müşteriler daha erken tespit edilebilecektir.

8. Güvenli ve Kontrollü AI Kullanımı

Katılımcılar, müşteri verilerinde KVKK hassasiyeti, insan onayı, riskli karar noktaları ve güvenli AI kullanım politikaları konusunda uygulanabilir bir yönetişim yaklaşımı kazanacaktır.

Workshop Çıktıları

Program sonunda katılımcılar aşağıdaki somut çıktılarla ayrılır:

• Kuruma özel Customer AI Opportunity Map

• Yapay zekâ çağrı merkezi akış taslağı

• Çağrı niyet sınıflandırma matrisi

• AI Agent karşılama ve yönlendirme senaryosu

• Çağrı sonrası özet ve CRM notu prompt seti

• AI destekli şikâyet ve problem çözüm modeli

• Kök neden analizi şablonu

• Müşteri yanıt metni prompt kütüphanesi

• Satış fırsatı ve lead sıcaklık skoru matrisi

• Satış sonrası destek ve müşteri başarı modeli

• Müşteri sağlık skoru ve churn risk sinyalleri listesi

• Temsilci kalite değerlendirme matrisi

• AI destekli koçluk ve eğitim ihtiyacı analiz şablonu

• Müşteri operasyonları AI Agent süreç taslağı

• AI risk ve governance kontrol listesi

• 30 günlük müşteri operasyonları AI dönüşüm aksiyon planı

Kimler Katılmalı?

Bu workshop, müşteri operasyonlarını daha hızlı, daha ölçülebilir, daha verimli ve daha müşteri odaklı hale getirmek isteyen tüm yöneticiler ve profesyoneller için tasarlanmıştır.

Katılım için uygundur:

• Müşteri Deneyimi Direktörleri ve Yöneticileri

• Çağrı Merkezi Direktörleri ve Operasyon Yöneticileri

• Müşteri Hizmetleri Müdürleri

• Müşteri İlişkileri Yöneticileri

• Satış Sonrası Hizmetler Yöneticileri

• Customer Success / Müşteri Başarı Ekipleri

• Satış Operasyonları ve CRM Yöneticileri

• Şikâyet Yönetimi ve Kalite Ekipleri

• Dijital Dönüşüm ve Operasyon Ekipleri

• E-ticaret, finans, sigorta, sağlık, turizm, eğitim, enerji, telekom, otomotiv, perakende ve B2B hizmet sektörlerinde müşteri operasyonu yöneten profesyoneller

Sertifika

Workshop sonunda tüm katılımcılara katılım sertifikası verilecektir.

Bu program, müşteri operasyonlarında yapay zekâyı yalnızca teorik bir teknoloji başlığı olarak değil; çağrı merkezi, müşteri ilişkileri, satış sonrası destek, şikâyet yönetimi, kalite kontrol, müşteri başarısı ve operasyonel verimlilik alanlarında uygulanabilir bir iş yapış biçimi olarak kullanmak isteyen tüm profesyoneller için tasarlanmıştır.