Araştırma Bulgularına Göre Tüketici Beklentileri
Müşteri Deneyimi Yönetimi ve Teknolojileri Derneği (MDYD), Deloitte ve PRAGMA iş birliğiyle Eylül-Ekim 2025'te Türkiye'de yürüttüğü araştırma, tüketicilerin dijital destek ve insan desteğine ilişkin beklentilerini ortaya koymaktadır. 1.000 tüketiciyi kapsayan çalışmaya göre, müşteri temsilcisinin talebe dijital destek araçlarıyla aynı hız ve doğrulukta yanıt verebildiği durumlarda katılımcıların yüzde 78'i canlı destek almayı tercih etmektedir.
Araştırma aynı zamanda, hızlı dijital çözümlere olan ilgiyi de ön plana çıkarmaktadır. Çalışmaya katılan tüketicilerin yüzde 63'ü, bir temsilciyle görüşmeden hızlı yanıt alabilmek için yapay zeka tabanlı sanal asistan kullanmak istediğini belirtmiştir.
Destek Türü Müşterinin İhtiyacına Göre Değişiyor
E-ticarette doğru desteğin türü, müşterinin neyi öğrenmek veya çözmek istediğine göre farklılık göstermektedir. Siparişinin kargoya verilip verilmediğini soran bir müşteri, otomatik yanıtla aradığı bilgiye beklemeden ulaşabilir. Ancak teslim edildiği görünen siparişi eline ulaşmadığında, yaşadığı sorunu anlayan bir temsilcinin kayıtları incelemesi ve konuyu araştırması gerekmektedir.
Müşteri talebinin ilk temastan çözüme kadar yönetilmesi kritik bir noktadır. Otomatik yanıtların ve sohbet robotlarının yetersiz kaldığı durumda müşteri, talebini inceleyebilecek bir temsilciye kolayca ulaşabilmelidir. Temsilcinin ise önceki etkileşimleri, verilen yanıtları ve bekleyen işi görebilmesi gerekmektedir.
Bu bilgiler aktarılmadığında müşteri sorununu baştan anlatmak zorunda kalır ve temsilci de daha önce paylaşılmış bilgileri yeniden toplamakla zaman geçirir. Teslimatla ilgili inceleme başka bir ekibin sorumluluğundaysa, görüşmenin ardından talebin o ekibe ulaşması ve müşteriye dönüşün de takip edilmesi gerekmektedir.
İşletmelerin Çözüm Arayışları
Müşteri deneyimi ve operasyonel süreç yönetimi alanında hizmet veren şirketler, yapay zeka destekli çok kanallı deneyim orkestrasyonu altyapılarıyla telefon, mesajlaşma ve diğer dijital kanallardaki temasları bir araya getirmeye başlamıştır. Bir görüşme temsilciye devredildiğinde, önceki etkileşimlerin detayları ve açık kalan talebe ilişkin bilgiler de aktarılmaktadır.
Yapay zeka, talebin konusunu belirlemeye ve görüşmeleri analiz edip özetlemeye yardımcı olmaktadır. Böylece temsilci, müşterinin daha önce ne anlattığını ve hangi işlemlerin yapıldığını birlikte değerlendirebilmektedir.
Bu çalışma modelinde, görüşmenin ardından yapılacak iş de takip edilmektedir. Talepler konularına göre ayrılarak, hangi ekibin ele alacağı, gerektiğinde kime iletileceği ve çözüm için hedeflenen süreler belirlenmektedir. Böylece görüşmede öğrenilen ihtiyaç, sorumlusu ve takip adımları belli bir iş sürecine dönüşmektedir.
