Kullanıcılarınızın önemli bir bölümü e-ticaret sitenizde yönsüz bir şekilde gezinirken, destek ekipleriniz tekrarlayan taleplerle boğuşuyor. Operasyonel maliyetler yükseliyor, memnuniyet skorları ise geride kalıyor.

Peki çözüm nerede?

Yanıt, yapay zeka destekli agent ürünlerinde gizli. Ancak bu tür ürünlerin ürün yönetimi, alışık olduğumuz yöntemlerin ötesinde bir yaklaşım gerektiriyor. Bu yazıda, agent ürünlerinin temel bileşenlerini, nasıl ölçümlenmesi gerektiğini ve ürün yöneticileri için kritik noktaları ele alıyoruz.

Agent Ürününüzün Temel Bileşenleri

Bir agent ürününü başarılı kılmak için dört kritik bileşeni anlamanız gerekiyor:

Prompting (Yönlendirme), agent'ınızın kimliğini ve davranış kalıplarını belirliyor. Marka kimliğinizi yansıtan ve kullanıcı ihtiyaçlarına cevap veren yönlendirme stratejilerini tasarlamanız gerekiyor.

Guardrails (Korkuluklar), agent'ınızın hangi konularda konuşabileceğini ve hangi işlemleri gerçekleştirebileceğini kontrol ediyor. Örneğin, fintech ürününüzdeki agent hesap bakiyelerini gösterebilir ama para transferi yapamayacak şekilde kısıtlanmalı.

Knowledge Base (Bilgi Tabanı), agent'ınızın başvuracağı bilgi havuzunu oluşturuyor. Ürün kataloglarından sıkça sorulan sorulara kadar tüm kurumsal bilgiyi yapılandırmanız ve sürekli güncel tutmanız gerekiyor.

Actions (Aksiyonlar), agent'ınızı pasif bir bilgi kaynağından aktif bir işlem yapabilen araç haline getiriyor. Sipariş sorgulama, randevu oluşturma gibi işlemleri API entegrasyonları üzerinden mevcut sistemlerinizle sorunsuz çalışacak şekilde kurgulamalısınız.

İki Ana Ürün Modeli: Alışveriş ve Destek Agent'ları

Alışveriş Agent'ları, müşteri tercihlerini öğrenerek kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunuyor. E-ticaret kullanıcılarının %80'i siteye girdiklerinde tam olarak ne aradığını bilmiyor - bu noktada alışveriş agent'ları devreye giriyor. Geçmiş alışveriş verileri ve tarama geçmişini birleştirerek proaktif önerilerde bulunması, dönüşüm oranını artırıyor.

Destek Agent'ları, müşteri hizmetlerinin operasyonel yükünü azaltmaya odaklanıyor. Modern destek agent'ları %85'in üzerinde çözüm oranına ulaşabiliyor. Mevcut sorunları hızlı çözmesi ve çözemediği karmaşık durumları doğru departmana yönlendirmesi başarının anahtarı.

Başarıyı Ölçen Kritik Ölçütler

Çözüm Oranı en önemli başarı göstergesi. Sektör standartları %85'in üzerindeki çözüm oranını başarılı bir ürün olarak kabul ediyor. Aylık 10.000 sorgudan 8.750'sini otomatik çözebiliyorsanız, doğru yoldasınız demektir.

Konu ve Alt Konu Analizi, hangi konularda en çok soruyla karşılaştığınızı gösteriyor. Bilgi tabanınızı ve agent yeteneklerinizi bu doğrultuda geliştirebiliyorsunuz.

Müşteri Memnuniyet Skoru, agent ile etkileşim sonrası müşteri memnuniyetini ölçüyor. %80'in üzerinde memnuniyet oranı hedeflenirken, düşük skorlar ürün iyileştirme alanlarınızı işaret ediyor.

Çözüm Başına Maliyet, yatırım getirinizin temelini oluşturuyor. Geleneksel müşteri hizmetlerinin konuşma başına 8-12$ maliyetine karşılık, agent'lar 0,50-1,50$ maliyetle çalışabiliyor - bu %80-90 maliyet azaltımı demek.

Karşılaşacağınız Teknik Zorluklar

Yapılandırılmamış Veri Yönetimi en büyük zorluklardan biri. Yapılandırılmamış veriyi agent'ınızın anlayabileceği formata dönüştürmek, web tarama zorlukları ve dinamik içerik değişimleri sürekli dikkat gerektiriyor. Otomatik veri güncelleme sistemleri kurun ve manuel müdahale noktalarını minimize edin.

Yönlendirme Tasarımı, agent'ınızın her senaryoda tutarlı ve doğru yanıt vermesini sağlamak için karmaşık bir süreç gerektiriyor. Kullanıcı niyetini doğru anlamak, sınır durumları yönetmek ve marka tonunu korumak sürekli iyileştirme istiyor.

Mevcut Sistem Entegrasyonları, müşteri ilişkileri yönetimi, kurumsal kaynak planlama ve talep yönetim sistemleriyle API bağlantılarını kurmanızı ve veri akışını senkronize etmenizi gerektiriyor. Ürün yöneticisi olarak detaylı yazılım bilgisine ihtiyacınız yok, ancak API entegrasyonlarını ve veri hatlarını anlamanız gerekiyor.

Çok Dilli Destek özellikle Türkçe gibi morfolojik olarak zengin dillerde ekstra çaba gerektiriyor. Dile özgü nüansları, ekleri ve bağlamı doğru yorumlayan sistemler geliştirmelisiniz.

Kalite Güvencesi ve Test Süreçleri

Agent ürününüzün tutarlı performans göstermesi için üçlü test yapısı kritik: Test Agent yönlendirme değişikliklerini test ediyor, Değerlendirici Agent sonuçları otomatik değerlendiriyor, Canlı Agent kullanıcılara hizmet veriyor. Bu yapı sayesinde her değişiklik otomatik olarak değerlendiriliyor.

A/B testi ile farklı yönlendirme versiyonlarını ve model seçimlerini karşılaştırarak, hangi yaklaşımın daha iyi sonuç verdiğini veriye dayalı belirleyebilirsiniz. Kritik konuşmalar için uzman inceleme süreçleri tanımlayın ve agent doğruluğunu doğrulayın.

Maliyet Optimizasyonu ve Ücretlendirme

Çoklu agent yapısı ile farklı görevler için özelleşmiş modeller kullanabilirsiniz. Basit sorgular için ekonomik modeller, karmaşık problemler için güçlü modeller kullanarak toplam maliyeti optimize edin.

Başarıya dayalı ücretlendirme modeli, yalnızca başarıyla çözülen konuşmalar üzerinden ücretlendirme yaparak müşterilerinize risksiz uygulama sunuyor. Eğer sistem müşteri sorusunu çözemeyip canlı temsilciye yönlendirirse, o konuşma için ücret alınmaz.

Pratik Uygulama Önerileri

Başarılı bir agent ürünü geliştirmek için:

Kullanım senaryolarını belirlemekle başlayın - Hangi süreçlerinizin yapay zeka agent ile optimize edilebileceğini belirleyin. E-ticaret, fintech, SaaS ve telekom gibi tekrarlayan sorguların yoğun olduğu sektörlerde en etkili sonuçları alabilirsiniz.

Küçük başlayıp büyütün - Pilot uygulamayla 2-4 haftada başlayın, 6-12 haftada tam kapsamlı kullanıma geçin. Net tanımlanmış kullanım senaryolarıyla başlayın ve mevcut sistemlerinizin API dokümanlarını hazır tutun.

Sürekli iyileştirme kültürü oluşturun - Geri bildirim döngüleri kurun ve müşteri memnuniyet verilerini ürün geliştirmeye yönlendirin. Bilgi tabanınızı sürekli güncelleyin, düşük performans gösteren konuları belirleyip yönlendirmeleri optimize edin.

Ekipler arası iş birliği yapın - Yazılım geliştirme, tasarım, müşteri başarısı ve iş ekipleriyle yakın çalışın. Ürün yöneticisi olarak yazılım ekibinizle etkili iletişim kurabilecek teknik derinliğe sahip olun.

​

Yapay zeka agent ürünleri, %85'in üzerinde çözüm oranları ve %80-90 maliyet azaltımı ile 3-6 aylık geri ödeme süreleri sunuyor. Ürün yöneticisi olarak başarınız, teknolojik mükemmelliği sürekli iyileştirme kültürüyle birleştirmekte yatıyor.

Doğru bileşenleri anlayarak, kritik ölçütleri takip ederek ve sistematik test süreçleri uygulayarak, müşteri deneyimini optimize ederken operasyonel maliyetleri minimize eden sürdürülebilir bir ürün geliştirebilirsiniz. Agent ürünlerinin ürün yönetimi, ürün yönetiminin yeni nesli - siz de bu dönüşümün öncülerinden biri olabilirsiniz.

‍