Yapay Zeka Destekli Şikayet ve Talep Yönetimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, şikayet ve talep yönetimi süreçlerini yürüten ekiplerin gelen talepleri yapay zeka ile sınıflandırması, önceliklendirmesi ve daha hızlı çözüme kavuşturması için tasarlanmış bir günlük uygulamalı programdır. Katılımcılar otomatik yönlendirme, bilgi bankası destekli yanıt taslağı, SLA takibi ve şikayet verisinden kök neden analizi yaklaşımlarını örnek taleplerle çalışır.

Neden Bu Eğitim?

Akıllı Sınıflandırma. Serbest metinli talepleri konu, ürün ve aciliyete göre otomatik etiketleyerek manuel ayrıştırma yükünü azaltın.

Daha Kısa Çözüm Süresi. Doğru yönlendirme, yanıt önerisi ve SLA uyarılarıyla taleplerin beklemede kaldığı süreyi kısaltın.

Kök Nedene Ulaşın. Tek tek şikayetlerin ötesine geçip tekrarlayan temaları tespit ederek sorunları kaynağında önleyin.

“Her şikayet, kurumun kendini geliştirmesi için bir ipucudur; yapay zeka bu ipuçlarını kaybolmadan bir araya getirmenizi sağlar.”

Ön Koşullar

Süreç Deneyimi — Şikayet, talep veya destek kaydı (ticket) süreçlerinde çalışmış ya da bu süreçleri yönetiyor olmak.
Temel Dijital Beceri — Talep yönetim sistemleri, e-posta ve elektronik tablo uygulamalarını rahatça kullanabilmek.
Kodlama Gerekmez — Programlama bilgisi aranmaz; sınıflandırma ve yanıt uygulamaları hazır araçlarla yapılır.
Anonim Örnekler — Kişisel verilerden arındırılmış birkaç tipik şikayet örneği getirmek atölyeyi zenginleştirir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiŞikayet yaşam döngüsünde yapay zekanın katkı sunduğu adımları belirlemek, sınıflandırma ve yanıt üretimini uygulamak ve kök neden analiziyle iyileştirme planlamak.

Modül 1

Şikayet Yönetiminde Yapay Zekanın Rolü

Şikayet ve talep yaşam döngüsü: kayıttan kapanışa
ISO 10002 şikayet yönetimi ilkeleri ve yapay zeka
Çok kanallı talep akışı: çağrı, e-posta, web ve sosyal medya
Manuel süreçlerde darboğazlar ve gecikme kaynakları
Otomasyona uygun ve insan kararı gerektiren adımlar
Vaka: Talep hacmi artan bir operasyonun süreç haritası

Modül 2

Otomatik Sınıflandırma ve Önceliklendirme

Talep kategorileri ve etiket taksonomisi tasarımı
Metin sınıflandırma ile konu ve ürün tespiti
Duygu ve aciliyet tespitiyle önceliklendirme
Doğru ekibe otomatik yönlendirme (routing) kuralları
Tekrarlayan ve mükerrer taleplerin birleştirilmesi
Uygulama: Örnek şikayetlerin LLM ile etiketlenmesi

Modül 3

Yanıt Üretimi ve Çözüm Süreci

Bilgi bankası destekli yanıt önerisi (RAG) yaklaşımı
Kurumsal üsluba uygun, özür ve çözüm içeren yanıt taslağı
Hassas ve hukuki riskli şikayetlerde insan onayı
Hizmet seviyesi (SLA) takibi ve eskalasyon uyarıları
Zendesk ve Salesforce Service Cloud'daki YZ özellikleri
Atölye: Üç şikayet tipi için yanıt şablonu hazırlama

Modül 4

Kök Neden Analizi, Uyum ve Kapanış

Şikayet metinlerinden tema ve kök neden çıkarımı
Yönetim için şikayet eğilim raporu ve pano göstergeleri
KVKK, kayıt saklama ve otomatik karar sınırları
Kurumsal pilot için süreç ve başarı ölçütü taslağı
Eğitim değerlendirmesi ve Soru-Cevap oturumu
Kapanış ve katılım sertifikalarının takdimi

Eğitim Kazanımları

Süreç Haritası — Şikayet yaşam döngüsünde yapay zekanın katkı sunabileceği ve insan kararı gereken adımları ayırt edebileceksiniz.
Etiket Taksonomisi — Kurumunuza uygun, tutarlı ve ölçeklenebilir bir talep kategori ve etiket yapısı tasarlayabileceksiniz.
Önceliklendirme — Duygu ve aciliyet sinyallerini kullanarak kritik talepleri öne çıkaran bir önceliklendirme mantığı kurabileceksiniz.
Yanıt Şablonları — Yapay zeka destekli, kurumsal üsluba uygun ve kontrol listesiyle doğrulanan yanıt taslakları hazırlayabileceksiniz.
SLA Takibi — Hizmet seviyesi hedeflerini izleyen ve gecikme riskinde eskalasyon başlatan kuralları tanımlayabileceksiniz.
Kök Neden Analizi — Şikayet metinlerindeki tekrarlayan temaları ortaya çıkarıp ilgili birimlere iyileştirme önerisi sunabileceksiniz.
Uyum Bilinci — KVKK ve otomatik karar sınırları açısından şikayet süreçlerinde gözetilmesi gereken kuralları uygulayacaksınız.
Pilot Planı — Ekibiniz için kapsamı ve başarı ölçütleri belirlenmiş yapay zeka destekli şikayet yönetimi pilotu tasarlayacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Şikayet ve talep yönetimi birimleri
müşteri ilişkileri ve deneyimi ekipleri
çağrı merkezi operasyon yöneticileri
süreç iyileştirme ve kalite uzmanları.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka Destekli Şikayet ve Talep Yönetimi Eğitimi kimler için uygundur?

Program; şikayet ve talep yönetimi birimleri, müşteri ilişkileri ekipleri, çağrı merkezi operasyon yöneticileri ile süreç iyileştirme ve kalite uzmanları için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi formatta verilir?

Eğitim 1 tam gün sürer ve 4 modülden oluşur. Kurumun tercihine göre Digital Vizyon Akademi sınıflarında, kurum lokasyonunda veya online olarak gerçekleştirilir.

Eğitime katılmak için teknik bilgi gerekiyor mu?

Hayır. Şikayet veya destek süreçlerine aşinalık yeterlidir. Sınıflandırma ve yanıt üretimi uygulamaları kod yazmadan, hazır yapay zeka araçları ve şablonlarla yapılır.

Mevcut talep yönetim sistemimizle uyumlu mu?

Eğitim belirli bir yazılıma bağlı değildir. Zendesk, Salesforce Service Cloud ve benzeri sistemlerdeki yapay zeka özellikleri örneklenir; kurumun kullandığı sisteme göre uygulamalar uyarlanabilir.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Evet. Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası almaya hak kazanır; online eğitimlerde sertifikalar dijital olarak iletilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika