Her çağrı okunur, örnekleme değil
CALLAII, Callmenta'nın kendi geliştirdiği konuşma analizi motorudur. Çağrıyı Türkçeye özel eğitilmiş konuşma tanımayla yazıya döker, duygu yolculuğunu transkript üzerinden okur, 12 boyutlu kalite puanı üretir, temsilciye koçluk yazar ve riskli çağrıyı yöneticiye bildirir. Örnekleme yok: kayıt altına alınan çağrıların tamamı işlenir.
Bir çağrıdan ne çıkıyor
Aşağıdaki alanların hepsi tek analiz turunda üretilir ve panelde çağrı detayında durur.
Türkçe konuşma tanıma ve konuşmacı ayrımı
Kayıt yazıya dökülür, konuşmacılar zaman damgalı segmentlere ayrılır. Motor Türkçe için eğitildi; bölgesel ağız, hızlı konuşma ve arka plan gürültüsü içeren gerçek çağrılarla çalışır.
Duygu yolculuğu, başlangıçtan bitişe
Müşterinin çağrıya nasıl başladığı ve nasıl bittiği ayrı ayrı okunur: sakin, nötr, endişeli, hayal kırıklığına uğramış, öfkeli, mutlu, memnun. Yön ve yoğunluk da yazılır. Her okuma transkriptten kısa bir gerekçeyle birlikte gelir; "negatif" deyip bırakmaz.
Kritik anlar, alıntısıyla
Çağrının seyrini değiştiren en fazla beş an; her biri müşterinin kendi cümlesi, o andaki duygu ve tetikleyiciyle. Dinlemeye gerek kalmadan neyin bozulduğu görülür.
Deeskalasyon tuttu mu
Gergin başlayan çağrının yumuşayıp yumuşamadığı ayrı bir alan olarak işaretlenir. Temsilcinin gerçekten sakinleştirip sakinleştirmediği ölçülebilir hale gelir.
12 boyutlu kalite puanı
Karşılama, aktif dinleme, çağrı sebebini ayrıştırma, sorunu anlama, gerekçe açıklama, sonucu konumlandırma, güven verme, mutabakat alma, olumlu dil, sakin ve profesyonel duruş, beklentiyi aşma ve genel deneyim. Her boyut 0-100, ağırlıklı toplamla birlikte.
Puanın gerekçesi
En güçlü boyutlar, en çok puan kaybedilen boyutlar ve kaybın transkripte dayalı nedeni. Tam puan için ne söylenmesi gerektiği örnek cümleyle yazılır; yüksek puanlı çağrıda bile boş bırakılmaz.
Operasyonel risk
Müşteri kaybı riski, eskalasyon gereksinimi, risk kategorisi ve öncelik. Riskli çağrı yöneticinin önüne kendiliğinden düşer, rapor beklemez.
Koçluk notu
Güçlü yön, kritik gelişim alanı ve aksiyon. Gelişim alanı temsilcinin kendi cümlesiyle, sorunun ne olduğuyla ve yerine ne denebileceğiyle birlikte gelir.
Ses davranış ölçümü
Metnin yanında, sesin kendisinden ölçülebilir davranış çıkarılır. Bu ölçüm yapay zekâ modeline sorulmaz; kayıt üzerinde doğrudan hesaplanır, bu yüzden yanılma payı yorumdan değil sinyalden gelir.
Eşikler uydurulmadı; gerçek çağrıların dağılımından çıkarıldı ve veri büyüdükçe yeniden ölçülür. Hangi sesin kime ait olduğu güvenle eşlenemiyorsa not kişi belirtmeden yazılır. Yanlış kişiye "sözünü kestiniz" demek, hiç dememekten kötüdür.
- Sözünü kesme: karşı tarafın konuşmasının üstüne binen başlangıçlar sayılır
- Konuşma dengesi: iki tarafın konuşma süresi payı
- Ölü hava: görüşme içinde kimsenin konuşmadığı süre
- Üst üste konuşma: iki tarafın aynı anda konuştuğu toplam süre
Sesten duygu tanıma yapmıyoruz
Bu bir eksik değil, bilinçli bir mühendislik ve uyum kararı. Sebebini açıkça yazıyoruz çünkü piyasada bunun tersi sıkça vaat ediliyor.
Çalışanın sesinden duygu tanıma yasak
AB Yapay Zekâ Yasası, işyerinde çalışanın biyometrik verisinden duygu çıkarsayan sistemleri yasaklıyor. Temsilcinin ses tonundan öfke ya da stres puanı üreten bir ürün, Avrupa'da satılabilir değil. Biz o alanı hiç açmadık.
Müşteri sesinden tanıma yüksek riskli sınıf
Müşterinin sesinden duygu çıkarsama, yasanın yüksek riskli ekinde. Yüksek riskli sınıfa girmek uygunluk değerlendirmesi, kayıt ve denetim yükümlülüğü demek. Ürünü o sınıfa sokmamayı tercih ettik.
Bizim duygu okumamız metinden gelir
Duygu yolculuğu transkript metni üzerinden okunur. Metin biyometrik veri değildir, bu yüzden bu okuma yasanın duygu tanıma tanımının dışında kalır. Panelde gördüğünüz her duygu etiketinin arkasında bir cümle vardır.
Akustik ölçüm duygu sonucunu beslemez
Kesme, ölü hava ve denge ölçümü duygu okumasına girdi olmaz, onu kalibre etmez, "şu dakikaya bak" diye dikkat de yönlendirmez. İki hat bilerek ayrı tutulur ve bu sınır kodun içindeki otomatik bir kontrolle korunur. Aynı sayıya duygu adı vermek ürünü yüksek riskli sınıfa sokardı.
Karşılığında elde ettiğimiz şey şu: ölçüm ham davranıştır, tartışmaya kapalıdır ve Avrupa'da da kurum içinde de dağıtılabilir. Bir temsilciye "sesin öfkeliydi" demek yerine "bu çağrıda sözünü yedi kez kestiniz, 42 saniye ölü hava var" demek hem doğrulanabilir hem düzeltilebilir.
Hat nasıl kuruluyor
- Mevcut santralınız SIP trunk ile bağlanır, numaranız ve operatörünüz değişmez.
- Santral her çağrının bir kopyasını SIPREC kayıt standardıyla iletir; CALLAII çağrı yoluna girmez.
- Kayıt yazıya dökülür, analiz üretilir ve çağrı müşteri kartının üstüne düşer.
- Kalite puanı, koçluk ve risk uyarısı panelde görünür; rapor beklemez.
- Verinin kurum dışına çıkmaması gerekiyorsa CALLAII Edge ile analiz kurum içinde çalışır.
Genel amaçlı duygu API'leriyle farkı
Bulut sağlayıcılarının metin duygu servisleri bir etiket döndürür. Çağrı merkezinde işe yarayan çıktı ise puan, gerekçe, koçluk ve aksiyondur.
Etiket değil karne
Pozitif ya da negatif etiketi tek başına kimseyi geliştirmez. CALLAII 12 boyutlu kalite puanını, kaybın nedenini ve örnek cümleyi birlikte üretir.
Türkçeye özel
Motor Türkçe çağrılarla eğitildi. Genel amaçlı çok dilli servisler Türkçe çağrı merkezi konuşmasında ton, kısaltma ve saha jargonunu kaçırıyor.
Panel ve akış dahil
Analiz tek başına bir API yanıtı değil; müşteri kartına, temsilci karnesine, yönetici uyarısına ve vardiya planına bağlı olarak gelir.
Veri yerleşimi net
Veriler AB bölgesinde tutulur, KVKK ve GDPR uyumludur. Kurum dışına hiç çıkmaması gereken senaryoda Edge kurulumu vardır.
Sık sorulanlar
Duygu analizi yapıyor musunuz, yapmıyor musunuz?
Yapıyoruz, ama kaynağı önemli. Duygu okuması çağrının transkript metninden gelir: müşterinin nasıl başladığı, nasıl bittiği, yönü, yoğunluğu ve gerekçesi. Sesin tonundan, perdesinden ya da biyometrik özelliklerinden duygu çıkarsamıyoruz. Aradaki fark hukuki olarak belirleyici: metin biyometrik veri değildir.
Rakipler ses tonundan öfke tespit ettiğini söylüyor, siz neden söylemiyorsunuz?
Çünkü işyerinde çalışanın sesinden duygu tanıma AB Yapay Zekâ Yasası ile yasaklandı, müşteri sesinden tanıma da yüksek riskli sınıfta. Bu vaadi veren bir ürünü Avrupa'ya satmak ya da kurum içine kurmak sorun doğurur. Biz ölçülebilir davranışa yöneldik: kesme, ölü hava, konuşma dengesi.
Çağrıların yüzde kaçı analiz ediliyor?
Kayıt altına alınan çağrıların tamamı. Kalite denetiminde örnekleme yapılmaz; ayda birkaç çağrı dinleyip ekibi o örnekten yargılamak yerine hepsinin puanı üretilir.
Santralımızı değiştirmemiz gerekiyor mu?
Gerekmiyor. CALLAII mevcut santralınıza SIP trunk ile bağlanır ve çağrının bir kopyasını SIPREC standardıyla dinler. Numaranız, operatörünüz ve çağrı akışınız aynı kalır.
Kayıtlar nerede işleniyor?
Bulut kurulumunda veriler AB bölgesinde tutulur. Verinin kurum dışına çıkmaması gerekiyorsa CALLAII Edge ile analiz kurumun kendi sunucusunda, gerekirse internet bağlantısı olmadan çalışır.
Yanlış analiz çıkarsa ne oluyor?
Puanlar itiraza açık: yönetici analizi görür, gerekçesini okur ve gerekirse düzeltir. Konuşma tanıma hatası şüphesi varsa transkript düzeltme ekranından metin elle düzeltilebilir. Sonucun arkasındaki gerekçe her zaman görünür, kapalı bir kutu değildir.
Kendi çağrınızla test edin
Demo görüşmesinde kendi sektörünüzden gerçek bir çağrı kaydını birlikte işletiyoruz. Analizin ne çıkardığını örnek veride değil kendi verinizde görürsünüz.