# Müşteri ve e-ticaret.

> Müşteri hizmetleri ve e-ticaret ekipleri için yapay zeka: temsilci asistanı, WhatsApp, insana aktarım, hizmet ölçütleri, ürün içerikleri ve pazaryeri listelemeleri.

Müşteriye ulaşan her yapay zeka yanıtı markanız adına konuşur. Bu notlar temsilcilere yardım ederek başlamayı, neyin güvenle otomatikleştirilebileceğini ve başarının görüşme süresinin ötesinde nasıl ölçüleceğini anlatır.

- [Sohbet robotu mu, temsilci asistanı mı: müşteri hizmetlerinde yapay zeka nereden başlamalı?](https://veridive.com/tr/saha-notlari/chatbot-mu-temsilci-asistani-mi/): Temsilcilere yardım eden yapay zekayla başlayın: kaynaklı yanıt önerileri, özetler ve yönlendirme. Hataları temsilciler yakalarken siz hangi taleplerin güvenle otomatikleştirilebileceğini öğrenirsiniz. Sonra yalnızca o birkaç talep için self servisi açın; müşteri her adımda bir insana ulaşabilsin.
- [Müşteri hizmetlerinde yapay zeka, görüşme süresinin ötesinde nasıl ölçülür?](https://veridive.com/tr/saha-notlari/musteri-hizmetlerinde-yapay-zeka-olcumu/): Ortalama görüşme süresi düşerken müşteriler yeniden arıyor olabilir. Çözümü, tekrar eden temasları, kaynaklı yanıtların doğruluğunu, temsilcilerin taslakları ne kadar düzelttiğini, aktarımları ve memnuniyeti talep türüne göre ölçün; her birini canlıya almadan önceki başlangıç ölçümüyle karşılaştırın.
- [WhatsApp’ta yapay zekayla müşteri hizmetleri: neyi otomatikleştirmeli, neyi insana bırakmalı?](https://veridive.com/tr/saha-notlari/whatsapp-musteri-hizmetleri-otomasyonu/): Müşteriler WhatsApp’ı bir insanla sohbet gibi görür; bu yüzden otomasyon hızlı olmalı, otomatik olduğunu açıkça söylemeli ve bir insana her zaman tek mesaj uzaklıkta durmalı. Önce sipariş durumu gibi sorguları otomatikleştirin; şikayetleri, ödeme sorunlarını ve hassas her şeyi insanlara bırakın.
- [Müşteriyi robottan insana, derdini tekrar anlattırmadan aktarmak](https://veridive.com/tr/saha-notlari/chatbottan-canli-temsilciye-aktarim/): Müşterinin otomasyonu nasıl hatırlayacağını aktarım anı belirler. Net tetikleyicilerle aktarın, toplanan bilgiyi bir özetle birlikte iletin ve müşteriye bundan sonra ne olacağını dürüstçe söyleyin.
- [Yapay zeka yönlendirmesinin işleyebileceği bir talep sınıflandırması nasıl tasarlanır?](https://veridive.com/tr/saha-notlari/talep-siniflandirmasi-ve-yonlendirme/): Yönlendirme projeleri çoğu zaman modelden değil, kategorilerden takılır. Her birinin örnekleri ve sahibi olan, birbirini dışlayan daha az sayıda talep türü, yapay zeka yönlendirmesini ölçülebilir kılar.
- [Yapay zekayla yazılan, birbirinin kopyası gibi okunmayan ürün açıklamaları](https://veridive.com/tr/saha-notlari/yapay-zeka-urun-aciklamasi-yazma/): Üretilen açıklamalarda iki sorun çıkar: uydurulmuş özellikler ve binlerce üründe birbirinin aynısı metinler. Yalnızca doğrulanmış özelliklerden yazın, yapıyı kategoriye göre çeşitlendirin, modelin asla yazamayacağı iddiaları listeleyin ve yayımlanacak olanı kategori uzmanları onaylasın.
- [Kataloğunuzu yapay zekayla her pazaryerinin kategorilerine eşleştirmek](https://veridive.com/tr/saha-notlari/pazaryeri-kategori-eslestirme/): Her pazaryerinin kendi kategori ağacı ve zorunlu özellikleri vardır; yanlış kategori ürünü görünmez kılar ya da reddedilmesine yol açar. Yapay zeka kategori önerebilir ve özellikleri verinizden doldurabilir; her yeni eşleştirmeyi bir kişi bir kez onaylar.
- [Yapay zeka yanıtlarının Türkçede ve İngilizcede markanız gibi konuşmasını sağlamak](https://veridive.com/tr/saha-notlari/yapay-zeka-yanitlarinda-marka-dili/): Modeller sıfatlardan çok örnekleri izler. Yapay zeka yanıtları için bir üslup rehberinde modelin uygulayabileceği kurallar (hitap biçimi, cümle uzunluğu, asla söylenmeyecekler, nasıl özür dilenecek), her dilde örnek çiftleri ve değerlendirme setinde testler olmalı.