Çağrı merkezindeki ilk-seviye çağrıların %63'ünü insan operatöre düşmeden çözen voice agent
Operatör başına aylık çağrı kapasitesini 2,3× büyütürken müşteri memnuniyetini 4,1/5'ten 4,3/5'e çıkardık.
Başlangıç noktası— Problem
Türkiye'nin büyük 4 telekom operatöründen biri. Aylık 3,2 milyon çağrı, 2.500 operatör, ortalama bekleme süresi 4 dk 12 sn. Çağrıların %71'i tekrarlayan sorgu (paket bilgisi, fatura sorgu, basit teknik destek) — değer üretmeyen, operatör tarafından zorla yapılan iş.
Önceki danışmanlık denemeleri: iki ayrı IVR upgrade projesi ve bir başka firma tarafından kurulan chatbot. Hepsi production'a gitti, hiçbiri ölçülebilir CSAT artışı sağlayamadı. Yönetim 'AI projeleri ölüyor' yorgunluğu içindeydi.
Bizimle başlarken müşterinin tek talebi vardı: 'Bu sefer slayt istemiyoruz, çalışan sistem istiyoruz, başaramazsanız söz konusu meblağ kadar geri verirsiniz.'
Yaklaşım— Yaklaşım
- step 01
Hafta 1-2 — Çağrı taksonomisi
Son 90 günün 12.000 transkripsiyonu üzerinde clustering. Sonuç: %71 'tekrar eden sorgu' iddiası gerçekte %58 — kalan %13 görünüyordu çünkü operatörler kategori seçmiyordu. Bu tek bulgu pilot kapsamını yeniden tanımladı.
- step 02
Hafta 3 — Voice stack seçimi
Üç farklı pipeline test edildi (OpenAI Realtime, Deepgram + GPT-4o + ElevenLabs, AWS-only). Latency, hallucination ve maliyet birlikte değerlendirildi. Seçim: Deepgram nova-3 + Anthropic Claude (function calling) + ElevenLabs Turbo. Latency budget: <800ms end-to-end.
- step 03
Hafta 4-7 — Üretim pilot
İlk 4 senaryo (fatura sorgu, paket değişim, modem reset, kotanın gösterimi) için agent inşa edildi. Pilot 50.000 çağrı/gün üzerinden başladı (toplam çağrının %15'i). Müşteri data lake'inden ek context (geçmiş çağrılar, fatura durumu) RAG ile besleme.
- step 04
Hafta 8-10 — KPI tuning
İlk 2 hafta agent %41 oranında insana eskalasyon yaptı — beklenenden yüksek. Hata analizi sonucu kullanıcı duygusu (öfke seviyesi) modeli iyileştirildi, prompt-level guardrails eklendi. Eskalasyon oranı %22'ye düştü.
- step 05
Hafta 11+ — Ölçeklendirme
Pilot başarılı: tüm gelen aramaların %60'ı agent'a yönlendirildi. İnsan operatörler kalan %40 + agent'ın eskale ettiklerine odaklandı. İçeri eğitim, oncall rotation kuruldu, devrederken müşterinin AI ekibi (3 kişi) tarafımızdan yetiştirildi.
Sonuçlar
"İlk kez bir AI projesinde 'bu çalışıyor mu?' sorusunu sormamıza gerek kalmadı. Sayılar zaten her gün karşımızda."
— Müşteri tarafından — Operasyon Direktörü
Teknoloji yığını
- Deepgram Nova-3
- Anthropic Claude (Sonnet 4.5)
- ElevenLabs Turbo
- LiveKit SFU
- PostgreSQL + pgvector
- GCP Vertex AI Search
- Datadog APM
- Custom orchestrator (TypeScript)
Ardından
Outbound çağrı + 4 yeni senaryo
Pilot başarısı sonrası engagement Outcome Partnership'e dönüştü. Şu an outbound satış araması ve kampanya bildirimleri için aynı stack kullanılıyor. Yıllık aktif engagement.
Sizinki bu vakanın neresinde duruyor?
30 dakikalık keşif görüşmesinde mevcut durumunuzu dinler, benzer bir engagement için ilk yön gösterimini paylaşırız. Bağlayıcılığı yok.