Artiwise ekibi sayesinde verilerimizi hızlıca analiz ediyor, gerçek zamanlı içgörülerle aksiyon alabiliyoruz. İhtiyaç duyduğumuz her an şube ve mağaza kırılımında tüm verilere erişiyor; şirketimizin güçlü yanlarını ve gelişim alanlarını birlikte görünür kılıyoruz.
Yapay zekayı doğrudan müşterinin karşısına çıkarmak bankacılıkta her zaman mümkün değil. Biz Artiwise ile yapay zekayı önce operasyonların içine almayı, çalışanların işini kolaylaştırmayı ve hata oranlarını azaltmayı tercih ettik. Bunun doğal sonucu olarak müşteri memnuniyetinin arttığını net bir şekilde gördük.
101 yıllık bir kurum olarak müşteri menfaatini her zaman odağımıza alıyoruz. Yeni teknolojilerle müşteri deneyimi odağımızı derinleştirecek çözümler ararken Artiwise ile çok değerli bir iş birliği kurduk. Ekiplerin tek ekip gibi çalıştığı bu sinerjiyle kısa sürede başarılı sonuçlar elde ettik.
Bu yıl Artiwise ile gerçekten tek takım gibi, çok verimli bir şekilde çalıştık. Çağrı merkezi, şikayet, chatbot, sosyal medya ve şube yazışmaları dahil birçok kanalı entegre ettik. Günün sonunda tüm müşteri seslerini bütünleşik şekilde analiz edebilmek kurum içinde en memnuniyet yaratan konu oldu.
Daha önce de benzer çalışmalar yapıyorduk ancak bu ölçekte ve bu büyüklükte bir veriyle değil. Artiwise ile birlikte deneyim verisini yalnızca bir ekibin değil, tüm ekiplerin erişebildiği bir yapıya taşıdık. Artık herkes aynı veriyi görüyor ve aynı dili konuşuyor.
Biz müşteriyle birebir temas eden tarafta değil, teknik problemlerin geldiği kanallarla ilgileniyoruz. Anketler, sosyal medya ve şikayet kanalları dahil tüm müşteri seslerini tek yerde toplayarak ortak problemleri görünür kıldık. Böylece sorunları garanti maliyetine yansımadan önce tespit edip daha proaktif hareket edebiliyoruz.
Ham müşteri verisi tek başına anlam ifade etmiyor. Yapay zeka destekli Artiwise CXM ile bu verileri aksiyon alınabilir içgörülere dönüştürüyor; parça ve hata bazlı sinyalleri erken aşamada tespit ediyoruz. Bugün garantiye yansıyan birçok sorunda, Artiwise’ın bunu önceden işaret ederek ekipler için adeta bir çalışma arkadaşı gibi proaktif uyarılar sunduğunu net şekilde görüyoruz.
Aslında problem basit: müşteriyi A noktasından B noktasına sorunsuz taşımak. Ancak operasyon çok büyük olduğu için süreci sadeleştirecek bir yapıya ihtiyaç duyduk. Artiwise ile tüm datayı tek yerde toplayarak aksaklıkları daha net görüyor ve müşteri yolculuğunu uçtan uca görünür hale getiriyoruz.
Artiwise’dan önce müşteri şikayetlerini manuel okuyarak haftalar harcıyorduk. İlk çıktılarda, bizim manuel analizlerimizle nokta atışı aynı sonuçların çıktığını gördük. Hem iş yapış biçimleri hem de iletişimleriyle gerçekten güçlü bir iş ortaklığı kurduk.
Artiwise güçlü bir analiz platformu sunuyor; ancak gerçek değer, ekipler arası karşılıklı geri bildirimle ortaya çıkıyor. Biz bu iş birliği sayesinde marka bazlı insight’ları düzenli olarak üretiyor ve üreticimize raporluyoruz. Veriyi analiz edip geri besleme yapmak, çıktıları daha ileri bir seviyeye taşıyor.
Müşteri duygu analizi, müşterilerin yazılı veya sözlü geri bildirimlerindeki görüş, duygu ve tutumlarını değerlendiren ve yorumlayan bir veri işleme tekniğidir.
Bu analiz, öznel “müşteri duygu”larını eyleme dönüştürülebilir içgörülere çevirerek işletmelerin müşteri algısını daha iyi anlamasını ve buna etkili şekilde yanıt vermesini sağlar.
Müşteri duygu analizi, işletmeler için büyük önem taşır çünkü müşterilerin ürün veya hizmetlere yönelik duygu ve düşüncelerini anlamalarını sağlar.
Bu anlayış; müşteri ihtiyaçlarının belirlenmesine, ürün kalitesinin artırılmasına, müşteri hizmetlerinin iyileştirilmesine ve pazarlama stratejilerinin daha etkili şekilde şekillendirilmesine yardımcı olur.
Konu (Aspect) Bazlı Duygu Analizi:
Bu detaylı analiz yöntemi, müşteri geri bildirimlerini ürün veya hizmetin belirli özelliklerine (örneğin fiyat, kalite, hız) göre parçalara ayırır. Her özellik için ifade edilen duygu analiz edilerek, müşteri tercihleri ve geliştirilmesi gereken alanlar hakkında derinlemesine içgörüler sunar.
Pozitif, Negatif veya Nötr Sınıflandırma:
Çoğu duygu analizi aracı, geri bildirimleri temel olarak pozitif, negatif veya nötr olarak sınıflandırır. Ancak gelişmiş sistemler; metindeki duygu yoğunluğunu, aciliyet seviyesini ve diğer niyetleri de analiz edebilir.
Tüketici İhtiyaçlarını Anlama:
Duygu analizinden elde edilen içgörüler, şirketlerin müşteri beklenti ve ihtiyaçlarını daha doğru anlamasını sağlar.
Operasyon ve Ürünleri Geliştirme:
Müşteri geri bildirimleri doğrultusunda süreçler, ürünler veya hizmetler iyileştirilebilir.
Müşteri Memnuniyetini ve Deneyimini Artırma:
Duygu analizine dayalı aksiyonlar sayesinde genel müşteri memnuniyeti ve deneyimi önemli ölçüde artırılabilir.
Gerçek zamanlı duygu analizi, büyük veri alanında kritik bir rol oynar. Facebook gibi dijital platformlarda kullanıcılar sürekli olarak düşünce ve görüşlerini paylaşırken, anlık olarak büyük miktarda metin verisi oluşur. Bu verilerin anında analiz edilmesi sayesinde kamuoyunun genel duygu durumu, toplumsal eğilimler ve hatta siyasi kararlar hakkında değerli içgörüler elde edilebilir.
Şirketler, gerçek zamanlı duygu analizini kullanarak marka algısını, müşteri memnuniyetini ve kampanya performanslarını yakından izleyebilir. Bu sayede hem hızlı tepki verebilir hem de veriye dayalı daha doğru stratejiler geliştirebilirler. Günümüzün veri odaklı dünyasında, insanların belirli konular hakkındaki duygu ve düşüncelerini anlamak için vazgeçilmez bir araçtır.
