Modern AI chatbot rule-based degil — LLM tabanli
Eski 'rule-based' chatbotlar (eger X yazarsa Y cevapla) sınırli kullanim disinda anlamsiz hale geliyordu. Modern chatbotlar Claude, GPT, Gemini gibi LLM'ler uzerinde calisir; doğal dilde anlama ve cevaplama yetenegine sahip.
Sirket-spesifik bilgiyi entegre etmek icin RAG (Retrieval-Augmented Generation) kullanılır. SSS dokumanlari, urun katalogu, kullanim kilavuzu — bunlari okuyan, dogru cevabi sentezleyen chatbot.
Eskalasyon ve insan operatöre devir kalitesi belirler
Iyi tasarlanmis chatbot kendi limitini bilir. Karmasik konu, hayal kırıklığı sinyali, kritik karar — bunlarda otomatik eskalasyon yapip insan operatöre devreder. Konuşma gecmisi ile.
Devir surecinin kalitesi musteri tatminini belirler. Kotu devir 'baştan başla' demek; iyi devir tum context'in operatöre tasinmasi. Bu kalite seviyesini standart paketin parçası yapiyoruz.
ROI: destek ekibi yukunde %50-70 azalma
Cogu kurumsal musterimizde AI chatbot, destek ekibi yukunu %50-70 azaltır. Tekrar eden sorular (fiyat, lokasyon, urun bilgisi) chatbot'a; karmasik konular insana.
Maliyet karsiligi: aylik LLM API maliyeti (10K-100K mesaj icin 100-1000 USD), prompt caching ile %50+ daha dusuk. ROI tipik 3-6 ay icinde net.
Ilgili hizmetler
Ilgili yazilar
Ayni karari destekleyen diger yazilar
Rehber
RAG Sistemi Nedir, Nasil Kurulur?
RAG (retrieval augmented generation) nedir, ne ise yarar ve kurumsal ekipler gercek dunyada nasil kurar? Pratik baslangic rehberi.
Maliyet Analizi
Mobil Uygulama Maliyeti 2026: Fiyati Gercekte Ne Belirler?
Mobil uygulama tekliflerinde fiyat farkinin hangi teknik ve urun kararlarindan dogdugunu netlestiriyoruz.
Teknoloji Secimi
Flutter mi React Native mi? Is Hedefine Gore Karar Verme Rehberi
Teknoloji secimini hype ile degil, ekip yapisi, performans hedefi ve urun yol haritasi ile degerlendiriyoruz.
Sonraki adim
Benzer bir proje planliyorsaniz, baglaminizi netlestirip teklif akisini birlikte kurabiliriz.
Proje talebi olustur