Pain Point
Sağlık turizmi sektöründe iki klinik üzerinden hizmet veren müşterimiz, hasta onboarding sürecinde dil engelleri, yanıtların doğruluğu ve hasta memnuniyeti alanlarında zamanda karlılık ve çözüm odaklı yaklaşım benimsemek istemiştir. Müşterimiz, hasta onboarding sürecinde gelen sorulara hızlı ve doğru yanıtlar verme konusunda zorlanmakta, bu da müşteri tatmini ve işlem hızını olumsuz etkilemektedir. Ayrıca, satış temsilcilerinin verimliliği ve etkinliği artırmak için süreçlerin otomatize edilmesine ihtiyaç duyulmuştur.
Webtures Çözüm Önerisi
Projede, Generative AI kullanılarak bir müşteri yanıt öneri sistemi geliştirilmesi önerilmiştir. Bu sistem, mevcut WhatsApp ve CRM platformlarına entegre edilerek ve satış temsilcilerine müşteri sorularına yönelik en uygun yanıtları önererek sürecin başlangıcında destek sağlayamıştır. Sistem aynı zamanda bir puanlama mekanizması ile desteklenerek, önerilen yanıtların etkinliği sürekli olarak değerlendirip ve iyileştirmiştir.
Kullanılan Teknoloji ve Uygulanan Metod
Generative AI ve Doğal Dil İşleme(NLP) Modelleri:
İleri seviye dil modelleri kullanılarak hastanın sorularına yanıt verilmesi sağlanmıştır.
Veri Toplama ve Ön İşleme:
CRM ve WhatsApp API kullanımlarıyla hastaların verilerinin toplanıp her adımda analizi yapılmaktadır. Bu kısımda veriler bir ön işlemeye tabi tutulup analiz edilir ve hastalara kişiselleştirilmiş yanıtlar sağlanır.
Gerçek Zamanlı Geri Bildirim ve İyileştirme:
AI sisteminin performansını arttırma amacıyla, hastanın geri bildirimlerinden yararlanan bir iyileştirme yöntemi tasarlanmıştır.
Sonuçta Elde Edilen Fayda
AI destekli onboarding sürecinin devreye alınmasıyla, hasta yanıtlama süresi önemli ölçüde kısalmış ve yanıt kalitesi artmıştır. Satış temsilcileri, daha karmaşık sorunlarla ilgilenmek üzere serbest bırakılmış, böylece hem müşteri memnuniyeti hem de çalışan verimliliği artırılmıştır. Dil engelleri azaltılarak, farklı ülkelerden gelen müşterilere daha iyi hizmet sunulmuştur.
Dersler ve Öğrendiklerimiz
Projede, AI teknolojisine dayalı sistemlerin etkili bir şekilde entegrasyonu ve uygulanmasının önemi anlaşılmıştır. Ayrıca, gerçek zamanlı puanlama ve geri bildirim mekanizmalarının sürekli iyileştirme için kritik olduğu görülmüştür. Yapay zeka sistemlerinin eğitimi ve geliştirilmesi sürecinde, veri kalitesinin ve çeşitliliğinin sistem performansı üzerinde büyük etkisi olduğu öğrenilmiştir. Son olarak, teknolojiyi insan faktörüyle uyumlu hale getirmek, teknolojik çözümlerin başarısında belirleyici bir rol oynamaktadır.
