WhatsApp destek hattı veya web üzerinden ulaşılan canlı yardımda müşterilerden özür dilemek bir strateji değildir. Temsilcileriniz bunu sık sık yapmak zorunda kalıyorsa destek sisteminizde ciddi bir aksaklık yaşıyorsunuz demektir. Örneğin"gecikme için özür dileriz" ifadesini birden fazla kez kullanmak zorunda kalmaları, kullandığınız sistem veya araçlarda bir sorun olduğu anlamına gelir.
Özellikle WhatsApp'ın çoğu şirket için varsayılan iletişim kanalı olduğu Türkiye gibi pazarlarda, modern destek ekiplerinin 24 saatlik SLA sürelerine ulaşması daha hızlı çalışmayla veya daha çok personelle elde edilemez. Daha hızlı, daha verimli ve daha az özür dilenen bir müşteri hizmetleri sunmak istiyorsanız destek kanalları, temsilciler ve içgörü ile eylem arasındaki engelleri ortadan kaldırmanız gerekir.
Yüksek performanslı ekipler; personel sayısını artırmadan, temsilcileri yıpratmadan veya araçlarla boğulmadan WhatsApp ve web'de hızlı ve tutarlı destek sunabilir. Burada, bunun nasıl mümkün olacağından bahsedeceğiz. Daha iyi bir müşteri deneyimi elde etmek istiyor ve omnichannel destek hizmetleri sunuyorsanız Bitrix24 araçları en büyük yardımcınız olabilir. Görev Yönetimi, İK yönetimi ve Etkinlik Akışında CoPilot gibi özelliklere sahip olan Bitrix24, uygun fiyatlarla sorunsuz bir müşteri hizmetleri otomasyonu elde etmenizi sağlar.
SLA nedir ve müşteri hizmetleri için neden önemlidir?
Bu makalede sık sık kullanacağımız bir terim olduğundan, "SLA nedir?" sorusunu cevaplayarak başlayalım. Bu, “Service Level Agreement”, yani “Hizmet Düzeyi Anlaşması” teriminin kısaltılmış hâlidir ve belirli bir platform üzerinde belirli bir hizmetin sağlanma şekli konusunda verilen taahhüt anlamına gelir. Müşteri hizmetleri (customer service) bağlamında, SLA, destek ekibinin müşterilere verdiği ve CRM içinde operasyonel olarak uyguladığı zaman bazlı taahhütleri ifade eder. Örneğin:
- İlk yanıt süresi (destekle iletişime geçmesinden sonra müşteriye ne kadar hızlı bir şekilde dönüş yapıldığı)
- Çözüm süresi (sorunun tamamen çözülmesi için geçen süre)
SLA zamanlayıcıları ile, bu taahhütleri aktif olarak takip etmek mümkündür. Mesela WhatsApp ve web üzerinden canlı sohbet gibi kanallarda destek taleplerini 24 saat içinde tamamen çözmeyi hedefliyorsanız CRM sisteminiz içinde bu süreye uygun bir SLA belirleyebilirsiniz. SLA zamanlayıcıları çok kanallı bir CRM içinde otomatik olarak izlenir, durdurulur veya sonlandırılır.
Her hâlükârda önemli olan, SLA zamanlayıcılarını bir raporlama ölçütü olarak ele almak yerine, talep önceliklendirmesini yönlendirmek, sorunları ortaya çıkmadan önce çözmek ve destek davranışını müşteri beklentileriyle uyumlu hâle getirmek için kullanmaktır.
Özürleri değil, müşteri destek sistemini ölçeklendirin
Kaçırılan SLA sürelerinin ardındaki en yaygın problem, temsilcilerin yavaş olması değil, “bağlamın” dağınık olmasıdır. Burada bağlam ile kastedilen şey, çok kanallı destek hizmetlerinde sıklıkla yaşanan SLA takibi sorunlarıdır. Örneğin müşterilerden biri destek ekibine WhatsApp’tan yazar, diğeri web sitesindeki formdan ulaşır, bir başkası ise e-posta göndermeyi tercih eder. Sadece bu örnekte bile üç farklı kanal kullanılmaktadır.
Bu kanallardan gönderilen her mesaj farklı bir gelen kutusuna düşüyorsa onunla farklı bir ekip ilgileniyordur ve tüm mesajlar ortak bir önceliği veya zamanlayıcısı olmayan bir yerde toplanıyordur. Yani bir temsilci sorunu fark ettiğinde SLA zaten sona ermiş olur. Destek ekibinin bundan sonra yapabileceği tek şey müşteriden özür dilemektir.
Çok kanallı desteğin başarısız olmasının birden çok nedeni vardır ve çalışanların “umursamaması” hemen hiçbir zaman bunlardan biri değildir. Başarısızlığın başlıca nedenleri arasında şunlar yer alır:
- Destek kanallarının birbirinden ayrı yapılandırılmış olması
- Görev sahipliğinin belirsiz kalması
- SLA sürelerinin manuel olarak takip edilmesi
- Bir bilgi yönetim sistemi kullanılmadığından ötürü destek çalışanlarının aynı bilgilere ulaşamaması
Müşterilerden daha az özür dilemek istiyorsanız görevlerin daha az el değiştirdiği ve daha az “kör nokta” barındıran bir sisteme geçiş yapmanız gerekir. Böyle bir sistem; Facebook Messenger, Instagram, WhatsApp, e-posta, SMS ve birçok farklı online kanallardan gelen mesajları tek bir yerde toplayabilmenin yanı sıra görevlerin atanıp takip edilmesini ve tüm çalışanların aynı güncel bilgilere ulaşabilmesini de sağlamalıdır.
Çok kanallı tek bir gelen kutusu, tek bir görev kuyruğu, tek bir zamanlayıcı
24 saatlik SLA süreleri elde etmenin temelinde, gerçek çok kanallı gelen kutusu kullanmak yatar. Bu, aynı CRM'ye bağlı birden fazla kanal kullanmak değil, tüm kanalların operasyonel bir kuyruğa bağlandığı bir CRM kullanmak anlamına gelir. Böyle bir sistemin ayırt edici özellikleri şunlardır:
- WhatsApp, canlı sohbet (live chat), e-posta ve sosyal mesajlar aynı anda ve birlikte gelir
- Her destek biletinin bir sahibi vardır ve bu kişinin kim olduğu görülebilir, yani manuel ticket yönetimi yapılması gerekmez
- Müşteriler ile yapılan her görüşme veya kurulan her etkileşim, aynı SLA zamanlayıcısını paylaşır
Bu tür bir birleşik bir gelen kutusunda, temsilciler araç değiştirmek zorunda kalmaz veya bağlamı kaybetme riski yaşamazlar. Aynı şekilde, yöneticiler de hangi kanalın aşırı yüklendiğini tahmin etmek zorunda kalmaz. Hem temsilciler hem de yöneticiler aynı tutarlı kaynağı kullanarak hareket eder ve karar alırlar.
Böyle bir sistemde önceliklendirme de otomatik hâle gelir. Destek biletlerinde “ilk gelen ilk hizmeti alır” kuralı kullanılmaz. Bunun yerine tüm biletler önceliklerine göre temsilcilere atanır ve bir SLA zamanlayıcısına bağlanır. Öncelikler belirlenirken şu kriterler kullanılır:
- SLA riski
- Kanal aciliyeti
- Müşterilerin değeri ve/veya etkisi (örneğin geri dönen müşteriler ile potansiyel müşteriler farklı önceliklere sahip olacaktır)
Sadece bu değişiklikleri yapmak bile geleneksel sisteminize kıyasla ilk yanıt sürelerini yarıya indirebilir. Önceliklendirme kriterlerini kullanmanız diğer departmanlara da yardımcı olur. Örneğin geri dönen müşteriler daha hızlı hizmet alabileceğinden, sürekli satın alım yapan düzenli müşterilere dönüşmeleri daha kolay olacak ve bu da hem satış hem de pazarlama departmanları için iyi haber anlamına gelecektir.
24 Saat SLA Toolkit’i: WhatsApp ve Web’de Özürsüz Hizmet
Kapsamlı ve adım adım kılavuzu almak için e-posta adresinizi girin.
SLA süreleri sadece takip edilen şeyler değildir
SLA süreleri aslında müşteri hizmetleri ekiplerinin yabancısı olduğu bir şey değildir. Birçok ekip zaten onları kullanır ancak bu kullanım sürenin takibiyle sınırlı kalır. Diğer bir deyişle SLA zamanlayıcıları çoğunlukla gösterge panolarında yer alan bir geri sayımdan ve arada sırada göz atılan bir detaydan ibarettir.
Oysa SLA sürelerinin gösterge panoları yerine iş akışları içerisinde yerleştirilmesi, yani operasyonel amaçlarla kullanılmaları gerekir. Aksi takdirde “geriye dönük bir ölçüm” olmak dışında bir işe yaramazlar, yani sadece raporlarda yer alır ve temsilcilerin bireysel performansının değerlendirilmesi için kullanılırlar.
Ancak varlık amaçları bu değildir. SLA süreleri, sorunları henüz ortaya çıkmadan önce önlemek için kullanılan operasyonel araçlar olmalıdır. Operasyonel bir SLA şunları yapabilir:
- Bir bilet oluşturulduğunda SLA süresi otomatik olarak başlar
- Müşteri girdisi beklenirken bu süre duraklatılır
- Sürenin uzunluğu, ilgili kanalın kurallarına göre ayarlanır
- Sürenin bitmesine yaklaşılmışsa biletin önem düzeyi otomatik olarak yükseltilir
Operasyonel SLA süreleri, WhatsApp tabanlı destek ve web tabanlı çözümler (mesela canlı sohbet) için çok daha önemlidir. Hiçbir müşteri "bir iş günü içinde size geri döneceğiz" mesajını görmek istemez. Herkes mesajına çok kısa bir süre içinde ve hatta mümkünse ilk 10 dakikada dönüş yapılmasını tercih eder. Keza müşteriler sürekli bir ilerleme görmeyi bekler.
Operasyonel SLA sürelerini doğrudan bilet yönlendirme ve önceliklendirme sistemine entegre ederek bu hızı elde edebilirsiniz. Dahası ekibiniz hatalara tepki vermeyi bırakıp bunları önlemeye de başlar. Destek ekiplerinin hızlı olması için tahmin yapmakla zaman kaybetmemesi, güncel bilgiye ulaşabiliyor olması gereklidir.
Hızlı ve tutarlı bir müşteri deneyimi
Bu bilgilerin yer aldığı ortak bir bilgi tabanı yoksa temsilciler ya hafızalarını kullanarak yanıtları yeniden yazar ya da eski belgelerden kopyala yapıştır yaparlar. “Aman başıma bir şey gelmesin” endişesiyle, sırf kendilerini güvende hissetmek için basit sorunları bile üst kademelere iletirler. Ancak kullanılan CRM’nin bir parçası olan bir bilgi tabanına geçiş yapıldığında, temsilciler örneğin bilet içeriğine dayalı önerilen yanıtlardan yararlanmaya başlar.
Üstelik hassas konular için onaylanmış yanıtların neler olduğunu görebilir ve güncellemeler ve değişiklikler için sürekli sorular sormak zorunda da kalmazlar. Bu, özellikle çok kanallı destek hizmetleri sunulurken kritik öneme sahip olan, doğru, uyumlu ve tutarlı yanıtlar vermelerini sağlar.
Tüm bunların sonucunda sadece daha hızlı çözüm sunmakla kalmaz, aynı zamanda belirsiz veya tutarsız yanıtlardan kaynaklanan takip işlemlerinin sayısını da azaltırsınız. Böyle bir sistem, müşteri memnuniyeti ölçümü yaparken daha tatmin edici sonuçlar görmenizi de sağlar çünkü müşteriler de her zamankinden daha hızlı ve tutarlı cevaplar almaya başlar.
AI destek chatbotları ile kesintisiz bir şekilde hizmet sunun
Bitrix24’ün CoPilot’u gibi yapay zekâ asistanları, canlı sohbet yönetimi dâhil çeşitli amaçlarla kullanılarak müşterilere sunulan desteğin kesintisiz olmasını sağlayabilir. AI destekli bir sohbet robotu (chatbot), insan temsilcilerin yerini almak için tasarlanmamıştır. Ancak insan temsilcilere pek çok farklı şekilde yardımcı olarak onların işini kolaylaştırabilir. Örneğin:
- Tekrarlayan soruları doğal bir konuşma tonuyla yanıtlayabilir
- Müşterilerden temel bilgileri (iletişim bilgisi, sorunun tanımı, geri bildirim vb.) toplayarak bunları CRM’ye aktarabilir
- Destek biletlerini doğru şekilde yönlendirip takip edebilir
- Yaygın talepler ve sorguları (mesela sipariş durumu, fiyatlandırma detayları, hesap erişimi) anında cevaplayabilir
Eğer bir sorunu çözemiyor veya müşteri sorgularını anlamakta zorlanıyorsa bağlam bozulmasına yol açmadan durumu bir insan çalışana aktarmaları da mümkündür. AI asistanı ile müşteri arasında gerçekleşen konuşma bir temsilciye ulaştığında, o temsilci bu görüşme hakkında şu bilgileri anında görebilecektir:
- Tam sohbet geçmişi
- Algılanan niyet ve kategori
- Müşteri sorgusu analiz edildikten sonra önerilen eylemler veya yanıtlar
Şirketler, AI sohbet asistanları sayesinde WhatsApp ve diğer kanallardan gerçekleşen sohbetleri kesintilerden arındırılmış, yapılandırılmış ve yönetilebilir iş akışlarına dönüştürebilir. AI asistanı, bağımsız bir araç değil de CRM yazılımının bir parçası olduğundan, topladığı her bilgi otomatik olarak sistemin de bir parçası olacaktır.
Konuşmalardan sinyallere: etkinlik akışında yapay zekâ
Hızlı ve etkili bir müşteri hizmetleri sunmak için sadece çok miktarda bilgiden öte içgörülere de ihtiyacınız vardır. Bir CRM platformu size her müşteri hakkında istediğinizden bile daha fazla bilgi sağlayabilir fakat sadece doğru CRM yazılımı bunları içgörülere dönüştürebilecektir.
Bununla kastettiğimiz şey aslında basittir. Müşteriler her gün size neyin çalışmadığı veya kafa karıştırıcı olduğu hakkında sayısız bilgi verir ancak bu bilgiler binlerce mesajın içinde gizlenir ve içgörülere dönüşmezlerse unutulup giden bir “gürültü” oluşturmaktan fazlasını yapmazlar. Etkinlik akışına entegre edilmiş yapay zekâ, bu gürültüleri “sinyallere” dönüştürebilir. Bu sinyaller de şunları gösterir:
- Trend olan destek taleplerinin nedenleri
- Kanal veya konuya göre yaşanan ani artışlar
- Mesaj içeriğine göre otomatik etiketlenmiş sorunlar
Bu, destek ekibi yöneticilerinin SLA süreleri sona ermeden ve müşteriler şikâyetlerini artırmadan önce harekete geçmelerini sağlar. Ayrıca soyut ölçütler yerine gerçek müşteri dili kullanılarak ürün, faturalama ve operasyon ekipleriyle iletişim kurulması da mümkün olur. Örneğin üründeki bir tasarım sorunu çok fazla destek talebi üretmeye başlamışsa tasarım ekibi bu sorunun ne olduğuna dair gerçek bir geri dönüş alabilecektir.
WhatsApp ve canlı sohbet: Türkiye’nin destek araçları
Türkiye'de müşteri hizmetleri sunarken WhatsApp gibi IM araçları veya canlı sohbet kullanmak sadece bir kolaylık olmaktan da öte bir beklentidir. Diğer bir deyişle Türk müşteriler ağırlıklı olarak bu iki kanalı seçer ve e-posta mesajlarını genellikle kullanmazlar. WhatsApp hem kişisel hissettirir hem de hızlıdır. E-postalar ise müşterilerin kendilerini dikkate alınmamış gibi hissetmelerine neden olur ve en iyi ihtimalle saatler sonra gelen yanıtlar kimsede güven uyandırmaz.
Bu nedenle Türkiye merkezli şirketler destek hizmetleri için bu iki kanala odaklanmalı ve yine bu kanallar üzerinde maksimum 24 saatlik SLA süreleri yakalamayı hedeflemelidir. Yukarıda paylaştığımız bilgileri kullanarak bunu yaparsanız çarpıcı sonuçlar elde edebilirsiniz.
Saha çalışmalarında, sadece 21 gün içerisinde 4 saatten kısa ilk yanıt süreleri ve destek taleplerinin yaklaşık %80'ine 24 saat içinde çözüm sunmak mümkün olmuştur. Üstelik bu sonuçları elde etmek için yeni destek çalışanları işe almaya da gerek kalmamıştır.
Bu farkı yaratan şey çaba değil, destek kanalları ve operasyonel tasarım arasındaki uyumdur. SLA süreleri kaçırılmaya başlandığında, çoğu şirket içgüdüsel olarak ek personel işe almaya başlar. Ancak temeli sorunlu olan bir sistemde, daha fazla temsilci sadece daha fazla sorun yaratır.
Daha fazla çalışan değil, daha verimli işleyen bir sistem
Kişisel gelen kutuları yerine paylaşılan kuyruklara, manuel takip yerine yerleşik SLA zamanlayıcılarına, tekrarlayan işler yerine yapay zekâ desteğine odaklanmaya başladığınızda sürekli olarak 24 saatlik SLA süreleri elde etmeniz de mümkün olur. Ve böyle bir sistemde müşterilerden özür dilenmesine de gerek kalmaz. Sorunların büyük bir kısmı henüz daha ortaya çıkmadan önce zaten çözülecek ve her müşteri kendini değerli hissedebilecektir.
Bitrix24 çözümleri ile böyle bir müşteri destek hizmetini hemen bugün sunmaya başlayabilirsiniz. Görev Yönetimi, İK yönetimi ve Aktivite Akışında CoPilot gibi modüllere sahip olan Bitrix24, Türkiye şartlarına uygun müşteri hizmetleri sunabilmek için en iyi seçenektir ve yukarıda bahsettiğimiz tüm avantajları kolayca elde edebilmenizi sağlar. Sınırsız sayıda kullanıcı için sonsuza dek ücretsiz olan sürümüyle, Bitrix24’ün müşteri deneyimini nasıl değiştirebileceğini kendiniz görün!
Bitrix24 ile 24 Saatlik SLA Sürelerine Ulaşın
Bitrix24, çok kanallı desteği kolaylaştırır ve omni-channel desteği sunan ekiplerin performansını yükseltir. Bitrix24'un Görev Yönetimi, İK Yönetimi ve CoPilot gibi özellikleri ile uygun fiyatlı ve sorunsuz bir müşteri hizmetleri otomasyonu elde edin.
Hemen Başlayın
Sık Sorulan Sorular
24 saatlik SLA aslında neyi ölçer?
24 saatlik SLA, yalnızca ilk yanıt süresini değil, müşterinin sorununun tamamen çözülmesine kadar olan toplam süreyi ölçer. Çok kanallı bir CRM sisteminde bu süre, WhatsApp, canlı sohbet, e-posta ve sosyal medya gibi farklı kanallar için ortak bir zamanlayıcı ile takip edilebilir. Ayrıca, müşteri tarafından bilgi sağlanana kadar olan bekleme süreleri otomatik olarak duraklatılabilir ve acil durumlarda öncelik seviyesi yükseltilebilir. Bu sayede SLA, gerçek müşteri deneyimini yansıtan, dinamik ve adil bir metriktir.
24 saatlik SLA elde etmek için kullanmam gereken programlar nelerdir?
Teknik olarak Google Forms, Zendesk veya Zoho gibi araçlarla SLA takibi yapılabilir, ancak bu çözümler genellikle farklı sistemler arasında veri parçalanmasına neden olur ve entegrasyon maliyetlerini artırır. 24 saatlik SLA’ya yönelik tüm fonksiyonları — çok kanallı iletişim, otomatik zamanlayıcı, önceliklendirme, duraklatma ve raporlama — tek bir platformda sunan Bitrix24, bu tür bir altyapıyı kurmak için en verimli ve maliyet-etkili seçeneğidir. Tüm süreçler aynı sistemde yönetildiğinde, veri tutarlılığı ve ekip koordinasyonu garanti altına alınır.
Yapay zekâ, müşteri deneyimine gerçekten yardımcı olabilir mi?
Evet, yapay zekâ müşteri deneyimini önemli ölçüde artırabilir — ancak insan temsilcilerinin yerini almak yerine, onları desteklemek için kullanılmalıdır. AI, tekrarlayan soruları (örneğin, saatler, fiyatlar, sipariş durumu) anında cevaplayabilir, müşteri geçmişini analiz ederek insan ekiplerine öneriler sunabilir ve rutin görevleri otomatikleştirebilir. En iyi sonuçlar, AI’nın hızlı ve doğru ilk tepkileri vermesiyle insan temsilcilerinin karmaşık veya duygusal durumları ele alması bir araya getirildiğinde elde edilir. Bu iş birliği, hem hızı hem de kaliteyi artırır.
Bu uygulamaların sonuçlarını ne zaman görmeye başlarım?
Çoğu ekip, 24 saatlik SLA sistemini uyguladıktan sonra 3–4 hafta içinde belirgin iyileşmeler görür: ortalama çözüm süresinde %20–40 azalma, müşteri memnuniyeti puanlarında artış ve tekrarlayan soruların otomatik çözülme oranı artışı. Bu süre, sektörünüzün karmaşıklığına ve müşteri tipinize göre değişebilir. Ancak her durumda, gerçek zamanlı göstergeler ve dashboard’lar sayesinde her günki ilerlemeyi izleyebilir ve gerekli ayarlamaları anında yapabilirsiniz.
Sadece daha fazla müşteri temsilcisi ile daha hızlı hizmet veremez miyim?
Genel olarak hayır. Daha fazla çalışan, otomatik olmayan bir sistemde sadece maliyetleri artırır ve verimliliği artırır. Hızlı hizmet, çalışan sayısından ziyade süreçlerin optimize edilmesiyle elde edilir: tekrarlanan görevlerin otomasyonu, önceliklendirme kurallarının netleştirilmesi ve ekip için doğru araçların sunulması. Bitrix24 gibi bir platformla, aynı personel sayısıyla %50 daha fazla talebi yönetebilir, çünkü ekipler zamanlarını yalnızca değer yaratan işlere harcayabilir.
.png?1769015194081)
.png?1769015194081)
.png?1769015194081)
.png?1769015194081)
