← Tüm vakalar
E-ticaret180 çalışan · 12M aktif kullanıcı / ay8 hafta pilot + 4 ay ölçeklendirmeOutcome Partnership

Müşteri destek ticket'larının %47'sini insan müdahalesi olmadan çözen, ürün kataloğuna gerçek zamanlı bağlı RAG asistanı

Aynı asistan ürün arama dönüşümünde +%18 uplift sağlayarak destek maliyeti kesintisinin 3 katı gelir uplift'i getirdi.

Sektör
E-ticaret — Müşteri destek + ürün bulma
Çalışma modeli
Outcome Partnership
Şirket ölçeği
180 çalışan · 12M aktif kullanıcı / ay
Engagement süresi
8 hafta pilot + 4 ay ölçeklendirme
// 01

Başlangıç noktasıProblem

Türkiye'nin en büyük dikey e-ticaret oyuncularından biri (moda + ev tekstil). Aylık 280K destek ticket, ortalama yanıt 11 saat, %62'si iade/değişim/sipariş takibi gibi yapısal sorgular. Müşteri NPS'i son 18 ayda 32'den 19'a düşmüştü — yönetim panik modunda.

Aynı anda ürün katalog ekibinden de eş zamanlı bir talep vardı: '/ara' sayfasında dönüşüm oranı düşüyor, kullanıcılar doğal dilde aradıklarında ('kahve rengi, kısa kollu, lakros tarzı tişört') sonuç dönmüyor.

Discovery aşamasında iki problemin aynı çözümle giderilebileceğini gösterdik: ürün katalog + sipariş verisi üzerine kurulu tek bir konuşma katmanı. Pilot kapsamı buna göre belirlendi.

// 02

YaklaşımYaklaşım

  1. step 01

    Hafta 1-2 — Katalog + ticket veri keşfi

    1.2M ürün açıklaması + 2 yıllık ticket arşivi indekslendi. İlk bulgu: ürün açıklamalarının %38'i tek satır boş veya 'açıklama yok' içeriyor — bu RAG kalitesini öldürecekti. Hızlı ek iş: LLM tabanlı toplu açıklama zenginleştirme pipeline'ı.

  2. step 02

    Hafta 3 — Embedding & retrieval mimarisi

    Hibrit retrieval: BM25 (keyword) + dense embedding (Cohere multilingual-v3) + reranker. Türkçe morfoloji nedeniyle pure dense yetersiz kaldı; hibrit ile recall@10 %71'den %93'e çıktı. Reranker (Cohere rerank-3) precision'ı düzeltti.

  3. step 03

    Hafta 4-5 — Konuşma katmanı

    Tek asistan, iki mod: 'support' (sipariş/iade/takip) ve 'discover' (ürün arama). Asistan kullanıcının niyetine göre otomatik mod geçiyor. Sipariş API'lerine function calling, ürün API'sine semantic search.

  4. step 04

    Hafta 6 — A/B test pilot

    Trafik %5'i (haftada ~140K oturum) asistana yönlendirildi. Kontrol grubunda klasik filtre arama + insan destek devam etti. KPI'lar: destek ticket çözüm oranı, ürün sayfası dönüşümü, ortalama sepet değeri.

  5. step 05

    Hafta 7-8 — Production tuning + ölçeklendirme

    Conversion uplift istatistiksel anlamlılığa ulaştı (p<0.01, n=420K). Asistan tüm trafiğe açıldı. İade akışına otomatik kargo etiketi üretimi eklendi — müşteri 'iade et' dediği anda link mailine düşüyor.

// 03

Sonuçlar

%47
Destek ticket'ının insan müdahalesi olmadan çözüm oranı
t+90 gün; eskalasyon edilen %53 hâlâ insan operatörde
+%18
Ürün arama → sepete ekleme dönüşümü
doğal dil aramaları üzerinde ölçülen uplift
+%9
Genel sepet dönüşüm oranı
tüm trafik üzerinde — asistanın discovery yardımı dahil
11sa → 18dk
Ortalama yanıt süresi
destek ticket'larında, 95p
32 → 41
NPS
asistan canlıya alındıktan 4 ay sonra
8.3 ay
Geri ödeme süresi
destek maliyet tasarrufu + ek gelirin engagement maliyetine oranı

"Asistan canlıya alındığında en şaşırtıcı şey destek tasarrufu değildi — sepet dönüşümünün de yükselmesi oldu. Hayatımızda görmediğimiz bir kaldıraç."

Müşteri tarafından — CPO

// 04

Teknoloji yığını

  • Cohere multilingual-v3 + rerank-3
  • PostgreSQL + pgvector
  • OpenSearch (BM25)
  • Anthropic Claude (Haiku + Sonnet)
  • Cloudflare Workers
  • Next.js chat UI
  • Datadog + custom evals (Promptfoo)
// 05

Ardından

Kişiselleştirilmiş öneri motoru

Asistan üretimde olduğundan bu yana her oturumun zengin sinyali ürün öneri motoru için kullanılıyor. Yeni faz: 'şu beden yok' senaryosunda otomatik alternatif öneri (LLM + collaborative filtering hibrit).

~/your-engagement

Sizinki bu vakanın neresinde duruyor?

30 dakikalık keşif görüşmesinde mevcut durumunuzu dinler, benzer bir engagement için ilk yön gösterimini paylaşırız. Bağlayıcılığı yok.