Tepebaşı'nda sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi yaptırmak

01Sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi ile neler yapılır?

Her işletmenin ihtiyacı farklıdır; yine de çoğu sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi projesinde şu başlıklar konuşulur:

• akış
• konuşmadan metne
• yönlendirme

Sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi ile birlikte sık planlanan işler arasında WhatsApp botu, belge işleme otomasyonu ve yapay zekâ chatbot bulunur.

02Hangi durumlarda sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi yaptırılır?

Belgelerden veri elle aktarıldığında

Fatura, form ve belgelerdeki alanlar okunur; kullanıcı doğrulama ekranında onaylayıp aktarır.

Ekip zamanını tekrarlayan işler aldığında

Sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi ile kopyala-yapıştır, veri girişi ve dosya işleme gibi adımlar otomatikleşir; ekip istisnalara odaklanır.

Konuşmadan metne gerektiğinde

Konuşmadan metne, sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.

03Sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi planlarken bilinmesi gerekenler

• Şirket verisi dış servislere gönderilecekse KVKK m.9 aktarım şartları ve sözleşmeler değerlendirilir; gerekirse yerel/şirket içi model kurulur.
• RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.
• Önce süreç ölçülür: işin adedi ve kişi başı süresi; otomasyonun faydası buradan görünür.

04Sık karşılaşılan durumlar

05Tepebaşı için uzaktan ve yerinde çalışma

PTT kayıtlarında Tepebaşı ilçesine bağlı 92 yerleşim bulunur. Birden fazla ilçede ekibi veya şubesi olan işletmelerde sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi için kullanıcı rolleri, şube bazlı görünürlük ve merkezi raporlar birlikte planlanır.

Tepebaşı'nda bulunan bir işletmeyle çalışırken toplantılar görüntülü yapılır, her aşama test ortamında paylaşılır ve geri bildirimler ortak panoda toplanır; yerinde bulunmak gereken kurulum ve eğitim adımları ayrıca planlanır.

Aynı ildeki Alpu, Çifteler ve Seyitgazi ilçeleri için de sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

06Proje nasıl ilerler?

1. İlk görüşme: Kısa bir görüşmede ne yapmak istediğinizi, bugün nasıl çalıştığınızı ve öncelikli sorunu konuşuruz.
2. Analiz: Ekranlar, raporlar ve entegrasyonlar için gerçek örnekler üzerinden ihtiyaç listesi çıkarılır.
3. Kapsam ve yazılı teklif: Modüller, aşamalar ve teslim kriterleri yazılı bir kapsamla belirlenir; teklif bu kapsama göre verilir.
4. Tasarım ve prototip: Tıklanabilir bir prototiple kullanıcı yolculuğu baştan sona denenir.
5. Geliştirme ve test: Her teslimde çalışan bir sürüm test ortamında paylaşılır; hatalar canlıya çıkmadan giderilir.
6. Yayın, veri aktarımı ve eğitim: Mevcut veriler aktarılır, sistem yayına alınır ve kullanıcılara eğitim verilir.
7. Bakım ve destek: Hata bildirimleri kayıt altına alınır, güncellemeler test edilerek uygulanır.

07Örnek kapsam hesabı

08Çalışma düzenimiz

Tasarım, geliştirme, test ve yayın adımları aynı ekip içinde yürür. Kod Git ile sürümlenir, kritik akışlar Playwright testleriyle korunur, yayın Docker konteynerleriyle tekrarlanabilir biçimde yapılır.

• Ölçülebilir hedefler konur: arama ve WhatsApp tıklaması, form talebi, işlem süresi.
• Kaynak kod ve veri işletmeye teslim edilir.
• Alan adı ve sunucu hesapları işletme adına açılır.

Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz: görüntülü toplantı, ekran paylaşımlı demo ve ortak proje panosu. Donanım kurulumu, depo barkod sistemi kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.

09Hangi durumlarda profesyonel destek gerekir?

Sesli asistan ve çağrı karşılama sistemi işlerinde bazı durumlar plansız ilerlerse sonradan pahalıya mal olur:

• Chatbot yanlış bilgi veriyor: kaynak belge yok/eski.
• Otomasyon kırılgan: ekran tıklamasına dayalı.
• Kişisel veya finansal verinin işlendiği akışlar
• Birden fazla sistemle entegrasyon gerektiren işler

SSSSık sorulan sorular

→İlgili sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

• konuşmadan metne
• akış
• yönlendirme
• KVKK
• RAG
• vektör veritabanı
• LLM
• insan onayı
• sınıflandırma
• Eskişehir
• Tepebaşı