Sosyal medya, forumlar, şikâyet platformları ve çağrı merkezi gibi farklı kanallardan gelen müşteri verilerinin nasıl tek platformda birleştirildiği
Yapay zekânın binlerce geri bildirim arasından standart kalite kontrollerinin gözden kaçırabileceği sinyalleri nasıl tespit ettiği
Kritik konuların kalite ekiplerine erken aşamada aktarılarak aksiyona nasıl dönüştürüldüğü
Temmuz 2024–Haziran 2026 döneminde üretilen araçlara ilişkin dört kritik konunun nasıl erkenden yakalandığı
Genişleyen marka portföyü ve artan veri hacminin ekiplere ekstra operasyonel yük oluşturmadan nasıl yönetildiği
Türkiye otomotiv sektörünün öncü şirketlerinden Tofaş, araçlarını yüzlerce kontrol ve testten geçiriyor. Ancak yalnızca belirli kullanım koşullarında ortaya çıkan bazı konular, standart kalite kontrolleri sırasında görünür hâle gelmeyebiliyor.
Bu PDF’te, Artiwise CXM’in Tofaş’a farklı kanallardaki müşteri sesini tek platformda toplama, yapay zekâyla analiz etme ve kritik kalite sinyallerini üretim sahasına yayılmadan tespit etme konusunda nasıl destek olduğunu göreceksiniz.
Müşteri geri bildirimlerini yalnızca raporlanan veriler olmaktan çıkararak kalite ekipleri için proaktif, ölçeklenebilir ve sürdürülebilir bir erken uyarı mekanizmasına dönüştüren gerçek bir yapay zeka uygulaması.
Modern otomotiv kalite yönetiminde müşteri sesini erken uyarı kaynağı olarak kullanmanın neden kritik hâle geldiği.
Standart kontrollerde görünmeyen ancak müşterilerin gerçek kullanım deneyimlerinde ortaya çıkan konuların nasıl tespit edildiği.
Farklı kanalların tek platformda birleştirilmesi, geri bildirimlerin yapay zekâyla sınıflandırılması ve kritik sinyallerin önceliklendirilmesi.
Müşteri verilerinin analiz edilmesinden kritik konuların kalite ekiplerine aktarılmasına uzanan içgörü ve aksiyon süreci.
Temmuz 2024-Haziran 2026 döneminde dört kritik konunun erkenden tespit edilmesi; görünürlük, ölçek ve süreklilik sağlayan kalite yönetimi yapısı.