Yapay Zeka ile Çağrı Analitiği ve Kalite Ölçümü

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, çağrı merkezi kalite ve operasyon ekiplerinin konuşma kayıtlarını yapay zeka ile metne dönüştürüp analiz etmesi ve kalite ölçümünü örneklemden tüm çağrılara taşıması için tasarlanmış iki günlük bir programdır. Katılımcılar konuşma tanıma, davranış göstergeleri, neden analitiği, LLM tabanlı otomatik kalite puanlama ve koçluk panolarını uygulamalı olarak çalışır.

Neden Bu Eğitim?

Tam Kapsamlı Kalite. Rastgele seçilen birkaç çağrı yerine tüm konuşmaları tutarlı kriterlerle değerlendiren bir yapı kurun.

Nedenlere Ulaşın. Tekrar arama, transfer ve memnuniyetsizliğin arkasındaki konuşma örüntülerini veriyle ortaya çıkarın.

Hedefli Koçluk. Temsilci bazında somut kanıt cümleleriyle desteklenen, adil ve gelişim odaklı geri bildirim verin.

“Her çağrı müşterinin sesini taşır; o sesi eksiksiz dinleyen kurumlar kaliteyi tahminle değil, kanıtla yönetir.”

Ön Koşullar

Metrik Bilgisi — AHT, FCR, CSAT ve kalite değerlendirme formu gibi temel çağrı merkezi kavramlarına hakimiyet.
Kalite Süreci — Çağrı dinleme, puanlama veya temsilci geri bildirimi süreçlerinde deneyim sahibi olmak.
Veri Okuryazarlığı — Excel veya bir raporlama aracında tablo, filtre ve basit grafiklerle çalışabilmek.
Kodlama Gerekmez — Programlama bilgisi aranmaz; analizler hazır araçlar ve yönlendirmeli uygulamalarla yapılır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKonuşma analitiğinin temellerini kavramak, çağrıları güvenle metne dönüştürmek, davranış göstergelerini yorumlamak ve çağrı nedenlerini yapay zeka ile analiz etmek.

Modül 1

Çağrı Analitiği ve Kalite Yönetimine Giriş

Geleneksel kalite izleme ve örneklem sorununun sınırları
Konuşma analitiği (speech analytics) nedir, ne sağlar?
Temel metrikler: AHT, FCR, CSAT, NPS ve transfer oranı
Ses, transkript, CRM ve anket verisinin birleştirilmesi
Yapay zeka destekli kalite programının olgunluk seviyeleri
Vaka: Tüm çağrıları değerlendirmeye geçen bir kalite ekibi

Modül 2

Konuşmayı Metne Dönüştürme ve Hazırlık

Otomatik konuşma tanıma (ASR) ve Türkçeye özgü zorluklar
Konuşmacı ayrıştırma (diarization): temsilci ve müşteri
Transkript kalitesi: kelime hata oranı (WER) kavramı
Azure AI Speech, Amazon Transcribe ve Whisper karşılaştırması
Kişisel verilerin transkriptlerde maskelenmesi
Demo: Örnek çağrı kaydının transkripte dönüştürülmesi

Modül 3

Akustik ve Konuşma Davranışı Göstergeleri

Sessizlik, bekletme ve üst üste konuşma oranları
Konuşma hızı, söz kesme ve konuşma payı dengesi
Ses tonu ve duygu sinyallerinin temkinli yorumlanması
Anahtar ifade tespiti: iptal, şikayet ve rakip adı
Çağrı nedeni (contact reason) kategorilerinin çıkarılması
Uygulama: Yirmi transkript üzerinde gösterge analizi

Modül 4

Konu, Duygu ve Neden Analitiği

Transkriptlerde konu modelleme ve tema kümeleme
Çağrı başı ve sonu duygu değişiminin ölçülmesi
Tekrar arama ve ilk temasta çözümsüzlük nedenleri
LLM ile çağrı özeti ve neden etiketi üretimi
Uygulama: Tekrar arama nedenlerinin tema haritası
Günün değerlendirmesi ve kalite ölçümü gününe köprü

Günün hedefiKalite formunu otomatik puanlamaya uygun hale getirmek, uyum risklerini yakalamak, sonuçları panolarla izlemek ve veriye dayalı koçluk planı oluşturmak.

Modül 1

Otomatik Kalite Değerlendirme Tasarımı

Kalite formunun ölçülebilir kriterlere dönüştürülmesi
Kural tabanlı ve LLM tabanlı otomatik puanlama
Zorunlu ifade ve senaryo uyumu (script compliance) kontrolü
Kanıt cümlesi gösteren açıklanabilir değerlendirme
Otomatik puan ile uzman değerlendirmesinin kalibrasyonu
Uygulama: LLM ile beş kriterli kalite formu puanlaması

Modül 2

Uyum, Risk ve Müşteri Deneyimi Sinyalleri

KVKK aydınlatma ve kayıt bilgilendirmesi kontrolleri
Satış görüşmelerinde yanıltıcı ifade riski tespiti
Kırılgan müşteri ve eskalasyon sinyallerinin yakalanması
Anket olmadan memnuniyet tahmini ve yöntemin sınırları
Yanlış pozitif alarmların yönetimi ve eşik ayarı
Vaka: Uyum riski taşıyan çağrıların önceliklendirilmesi

Modül 3

Kalite Panoları ve Performans Koçluğu

Temsilci, ekip ve konu bazlı kalite panosu tasarımı
Power BI ile çağrı analitiği göstergelerinin sunumu
Veriye dayalı koçluk: güçlü yön ve gelişim alanı tespiti
Örnek çağrı kütüphanesi ve iyi uygulama paylaşımı
Adil ölçüm, çalışan gözetimi etiği ve şeffaflık
Atölye: Takım lideri için haftalık koçluk raporu

Modül 4

Uygulama Yol Haritası ve Kapanış

Çağrı analitiği projesinde veri, platform ve ekip ihtiyacı
Amazon Connect Contact Lens ve benzeri çözümlerin incelemesi
Pilot kapsamı, başarı ölçütleri ve yatırım gerekçesi
Grup çalışması: Kurum için kalite dönüşüm planı sunumu
Eğitim değerlendirmesi ve Soru-Cevap oturumu
Katılım sertifikalarının takdimi ve kapanış

Eğitim Kazanımları

Analitik Bakış — Konuşma analitiğinin kalite yönetimine katkısını ve örneklem temelli değerlendirmenin sınırlarını açıklayabileceksiniz.
Transkript Yönetimi — Konuşma tanıma çıktılarının kalitesini değerlendirip kişisel verileri maskeleyerek analize hazırlayabileceksiniz.
Davranış Göstergeleri — Sessizlik, söz kesme ve konuşma payı gibi göstergeleri müşteri deneyimiyle ilişkilendirerek yorumlayabileceksiniz.
Neden Analitiği — Tekrar arama ve memnuniyetsizlik nedenlerini transkriptlerden tema haritasına dönüştürebileceksiniz.
Otomatik Puanlama — Kalite formunu ölçülebilir kriterlere dönüştürüp LLM tabanlı puanlamayı uzman değerlendirmesiyle kalibre edeceksiniz.
Uyum Kontrolü — Zorunlu bilgilendirmeler ve riskli ifadeler için otomatik kontrol kuralları tanımlayıp alarmları yönetebileceksiniz.
Veriye Dayalı Koçluk — Kanıt cümleleriyle desteklenen, adil ve gelişim odaklı temsilci koçluk raporları hazırlayabileceksiniz.
Dönüşüm Planı — Kurumunuz için veri, platform ve başarı ölçütleri tanımlanmış bir çağrı analitiği pilot planı oluşturacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Çağrı merkezi kalite uzmanları ve yöneticileri
operasyon ve iş gücü planlama ekipleri
müşteri deneyimi analistleri
takım liderleri ve raporlama sorumluları.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka ile Çağrı Analitiği ve Kalite Ölçümü Eğitimi kimler için uygundur?

Program; çağrı merkezi kalite uzmanları ve yöneticileri, operasyon ve iş gücü planlama ekipleri, müşteri deneyimi analistleri ve takım liderleri için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi formatta verilir?

Eğitim 2 tam gün sürer ve 8 modülden oluşur. Kurumun tercihine göre Digital Vizyon Akademi sınıflarında, kurum lokasyonunda veya online olarak gerçekleştirilir.

Eğitimde hangi araç ve teknolojiler ele alınıyor?

Azure AI Speech, Amazon Transcribe ve Whisper gibi konuşma tanıma servisleri, LLM tabanlı puanlama yaklaşımları, Amazon Connect Contact Lens gibi hazır analitik çözümleri ve Power BI ile panolama örneklenir.

Otomatik kalite puanlaması uzman değerlendirmesinin yerini alır mı?

Hayır. Eğitimde otomatik puanlamanın tüm çağrıları kapsayan bir ön değerlendirme sağladığı, ancak kriterlerin uzmanlarla düzenli kalibre edilmesi ve kritik kararların insan onayıyla verilmesi gerektiği vurgulanır.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Evet. Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası almaya hak kazanır; online eğitimlerde sertifikalar dijital olarak iletilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

YAPAY ZEKA İLE ÇAĞRI ANALİTİĞİ VE KALİTE ÖLÇÜMÜ EĞİTİMİ