İçeriğe git
Özetle
- Sorun şuydu: Speee’de, tamamlanan her anlaşma satış ekibinden Müşteri Başarı ekibine devredilmek zorundaydı ve bu süreç tamamen yazılı olarak yürütülüyordu. Satış ekibi anlaşmanın tamamlandığını bildiriyordu, Müşteri Başarı ekibi bir form gönderiyordu, satış ekibi formu dolduruyordu, Müşteri Başarı ekibi de takip soruları soruyordu. Her hesap için düzinelerce tur yapılıyordu; her tur yaklaşık 30 dakika sürüyordu ve her ay yeni sözleşmeler geliyordu.
- Neden sürekli başarısız oluyordu: Notlar her bir temsilcinin kendi yorumunu yansıtıyordu ve görev devri gerçekleşmeden önce bir veya iki gün geçiyordu; bu nedenle hatıralar çoktan silinmişti. Müşteri Hizmetleri ekibi sık sık müşteriyle görüştüğünde, ayrıntıların gerçeklerle uyuşmadığını fark ediyordu ve oryantasyon sürecini baştan başlatmak zorunda kalıyordu.
- Yaptıkları şey: Tüm satış görüşmelerini tl;dv kaydettiler. Müşteri hizmetleri ekibi artık, 20'den fazla amaca özel komut içeren “Ask tl;dv kullanarak görüşme metninden doğrudan devir notlarını alıyor ve ardından çıktıyı satış temsilcisiyle tek seferde teyit ediyor.
- Sonuçlar: İş devri süreci üçte iki oranında azaldı. İşe alım süreci 23 gün daha hızlı tamamlandı. Özellik benimseme oranı %15 arttı. Satış temsilcisi başına aylık yedi adet daha fazla satış fırsatı elde edildi.
“Eğer olayları sadece somut gerçeklere dayalı olarak paylaşabilseydik, sorun çözülürdü. Bu hipoteze ulaştığımızda, tl;dv benimsemeye karar verdik,” diyor Speee’nin şirket içi SaaS ürününün Müşteri Başarısı (CS) sorumlusu Taiki Minami. Şirket, yalnızca satış ekibinden CS ekibine devretme süreçlerine bile muazzam bir çaba harcıyordu. Kaydedilmiş toplantı tutanaklarını — yani ham verileri — temel almaya başladıklarında, her şey değişmeye başladı. İşte bunu nasıl hayata geçirdiklerinin hikâyesi.
Şirket Profili ve Geçmişi
Speee, Inc. 2007 yılında Japonya’da kuruldu. Şirket, kurumsal pazarlama dijital dönüşüm (DX) danışmanlığından geleneksel sektörlerdeki dijital dönüşüm girişimlerine kadar uzanan 24 farklı iş kolunda faaliyet göstermektedir. Minami, ev yenileme dijital dönüşüm bölümünde çalışmaktadır ve burada, şirketin yenileme sektörü için geliştirdiği tescilli SaaS satış destek aracı olan Budii’nin ilk Müşteri Başarısı (CS) uzmanı olarak görev yapmaktadır. Ayrıca, Müşteri Başarısı stratejisi ve operasyon tasarımını da yönetmektedir.
tl;dv benimsememizin tetikleyicisi, satış ve müşteri hizmetleri departmanları arasındaki iş devri tl;dv . Anlaşma sonrası bilgi paylaşımı, karşılıklı mesajlaşmalara dayanıyordu ve bu durum hem iş yükü hem de kalite açısından darboğazlara yol açıyordu. Bu sorunu yapısal olarak çözmek için ekip, her satış görüşmesinin kaydedilmiş toplantı tutanaklarına dayalı bir sistem kurmaya karar verdi.
tl;dv Karşılaştığı Zorluk: Sonu Gelmeyen Metin Tabanlı İletişimin Gidip Gelmesi Normdu
Speee’nin Budii birimi, “The Model” tarzında bir organizasyon yapısı izlemektedir: Pazarlama → İç Satış → Saha Satışı → Müşteri Başarısı (CS). Bu modelde, Müşteri Başarısı sonuçlarını belirleyen ilk kritik aşama, satış ekibinden CS ekibine yapılan anlaşma sonrası devirdir.
tl;dv önce, iş devri süreçleri tamamen metin tabanlıydı. Satış ekibi “Anlaşmayı tamamladık” şeklinde bir mesaj gönderir, Müşteri Hizmetleri ekibi bir şablon form gönderir, satış ekibi bunu doldurur ve Müşteri Hizmetleri ekibi de inceler — bu döngü, bazen hesap başına düzinelerce turu bulurdu.
“Formda ‘Hedef, satış faaliyetlerini daha görünür hale getirmektir’ yazsa bile, şunu anlamamız gerekiyordu: neden görünürlük istediklerini ve neden bunu şu anda başaramadıklarını anlamamız gerekiyordu. Bu kadar derinlemesine bir anlayışa ulaşmak için sürekli gidip gelmemiz gerekiyordu. Bunu yazılı olarak yapmak inanılmaz derecede zahmetliydi. Yüz yüze toplantılar da ayarlamıştık, ancak o durumda bile her bir müşteri için yaklaşık 30 dakika sürüyordu.”
Her ay düzenli olarak yeni sözleşmelerin gelmesiyle birlikte, her biri 30 dakika süren iş devirleri birikerek, Müşteri Hizmetleri ekibinin müşterilerle geçirmesi gereken zamandan büyük ölçüde kesintiye neden oldu.
Ancak sorun sadece zamanla sınırlı değildi — kalite de bir sorundu. Satış temsilcilerinin tek tek hazırladıkları toplantı notları arasında büyük farklılıklar vardı; bu notlar ya aşırı ayrıntılı ya da aşırı belirsizdi. Müşteri Hizmetleri ekibi nihayet müşteriyle görüştüğünde, aldıkları bilgiler genellikle gerçeklerle uyuşmuyordu ve bu da onları oryantasyon sürecini sıfırdan yeniden başlatmaya zorluyordu.
Minami, sorunun temel nedenlerini üç noktaya indirgedi: satış temsilcilerinin öznel yorumlarının karışıması; devrin gerçekleşmesinden önce bir ila iki iş günü geçmesi nedeniyle anıların silinmesi; ve devralan tarafta, Müşteri Hizmetleri’nin kendi yorumlarına güvenmekten başka seçeneği olmaması. Ardından, bu durumların ortak noktasını belirledi.
“Her şey tek bir şeye bağlıydı: Gerçekler paylaşılmıyordu. Durumu tersinden ele alırsak, gerçekleri paylaşabilseydik, sorun kendiliğinden çözülürdü. İşte bu hipotez, bizi tl;dv benimsemeye yönlendirdi.”
Neden tl;dv?
Üç hizmet aday listesine girdi: tl;dv iki yerli araç.
İlk aday, Speee’nin güvenlik yönetişimi nedeniyle elendi — müşteri verilerini yapay zeka eğitimi için kullanan hizmetler söz konusu olamazdı. “Yapay zeka eğitiminden vazgeçmek için kurumsal planlarına abone olmak gerekiyordu ve bu da fiyatı önemli ölçüde artırıyordu. Bu yüzden bu seçeneği eledik.”
İkinci aday, öncelikle satış temsilcilerinin beceri geliştirilmesine odaklanmıştı; bu ise o dönemde ekibin en önemli önceliği olan devir-teslim sürecini düzeltme hedefiyle uyuşmuyordu. “Devir-teslimler ve toplantı tutanakları konusunda tl;dv , en yüksek transkripsiyon doğruluğuna tl;dv ve bilgiyi en kolay şekilde ayıklama imkânı tl;dv . Her şeyden öte, ‘Ask tl;dv özelliği karar vermemizde belirleyici oldu.”
Seçenekleri tl;dv” ile sınırladıktan sonra ekip, aylık bir plan kapsamında üç aylık bir deneme süreci yürüttü. Satın alma işleminin şirket içinde onaylanabilmesi için Minami, iş devri süresinde sağlanacak tasarrufu hesapladı ve bunu, serbest kalan ek satış kapasitesinden elde edilecek tahmini gelire dönüştürdü. Ancak o dönemde yapay zeka araçları hızla yaygınlaşmakta olduğundan, bu aracın beklenen performansı gösterip göstermeyeceği ve daha ucuz bir alternatifin ortaya çıkıp çıkmayacağı konusunda endişeler vardı. Ekip, hemen yıllık bir sözleşme imzalamak yerine üç aylık bir deneme süresini tercih etti.
Üç aylık deneme süreci sonuçları doğruladı ve ekip yıllık bir sözleşmeye geçti. Sonuçlar beklentileri aştığı için, başlangıçta planlanandan daha fazla sayıda lisansa geçtiler.
Yaptıkları Şey Çok Basitti: tl;dv'de Her Satış Görüşmesini Kaydetmek
“Yaptığımız şey gerçekten çok basitti — tüm toplantı kayıt altyapımızı tl;dv üzerine kurduk. Hepsi bu kadar.”
İş akışı şu şekildedir: Bir satış temsilcisi Google Meet üzerinden bir görüşme gerçekleştirdiğinde, tl;dv kaydı tl;dv kaydeder. Müşteri hizmetleri ekibi daha sonra istediği zaman “Ask tl;dv özelliğini kullanarak bir sorgu gönderebilir ve ihtiyaç duyduğu bilgileri elde edebilir. Elde edilen sonucu doğrudan satış temsilcisine gösterir ve “Bu, sizin anladığınızla örtüşüyor mu?” diye sorar — ve iş bu kadar.
Metin tabanlı onlarca karşılıklı yazışma turu ortadan kalktı. Satış temsilcileri artık toplantı notlarını elle yazmak zorunda kalmıyordu. Müşteri Hizmetleri ekibi artık ihtiyaç duydukları bilgileri, ihtiyaç duydukları anda, somut verilere dayanarak elde edebiliyordu.
tl;dv sorun: Gerçeklerin Korunması Sayesinde İşe Yarayan Bir Özellik
Bu sistemin temelinde tl;dvyapay zeka özelliği yer almaktadır. Toplu toplantı kayıtları ve transkriptler gibi ham kaynak materyaller olduğu gibi korunduğu için, ekip ihtiyaç duyduğu bilgileri herhangi bir açıdan ve herhangi bir zamanda elde edebilir.
“Toplantı notları bir kişi tarafından yazıldığında, o kişinin yorumu da notlara yansır. Ancak kayıt ve transkript — yani gerçekler — korunursa, yapay zeka yalnızca ihtiyacınız olan bilgileri ayıklayabilir. İşte bu kadar büyük bir fark yaratan da budur.”
Bununla birlikte, aracın sadece devreye alınması, ekibin onu bir gecede benimsediği anlamına gelmiyordu. İlk uyum sürecinde odak noktası kavramları açıklamaktı ve ekip üyelerinin o “aha” anını yaşamaları zaman aldı.
Minami, her toplantı türü için farklı talimatlar hazırlamayı üstlendi ve bunları defalarca ekibe bizzat dağıttı.
“İnsanlar bunu iş başında gördüklerinde ve kendileri kullandıklarında birden anlıyorlar — ‘Ah, bu gerçekten de işe yarıyor.’ Aracı bizzat denemek, kavramı açıklamaktan daha önemliydi.”
Günümüzde Minami, 20'den fazla farklı uyarı mesajı kullanıyor: yeni anlaşmaların devri, düzenli durum değerlendirme toplantıları, müşteri kaybı riski artan hesaplar — her biri kendine özgü bir uyarı mesajına sahip.
Yapay zeka komutlarını oluşturma süreci kendine özgüdür. Öncelikle, erken aşamada başarıya ulaşan müşterilerin arkasındaki faktörleri derinlemesine analiz eder. “Eğer bu bilgilere devretme aşamasında sahip olsaydık, işler daha iyi giderdi” bakış açısıyla, neyin gerçekten gerekli olduğunu belirler. Ardından bu gereksinimleri bir üretken yapay zeka aracına girerek komutun ilk taslağını oluşturur. Bu taslak, o komutu iyileştirip ayarlarken tl;dv test edilir tl;dv bazen bir düzine kez, bazen de onlarca kez. Sonuç, standartlarına ulaştığında nihai komutu ekiple paylaşır.
“Başlangıçta komutlar oluşturmak oldukça zor bir işti. Ancak bir kez oluşturduğunuzda, bu bir kurumsal varlık haline geliyor. Önemli olan, tüm ekibin kullanabileceği şekilde bunları oluşturmaktır.”
Minami, komut tasarımı konusunda dört kuralı izler:
① Çıktı biçimindeki tutarsızlıkları ortadan kaldırın. Çıktının her seferinde tek tip olması için yazı tipi boyutuna ve emojilerin kullanılıp kullanılmayacağına kadar her şeyi belirtin. Aksi takdirde, sonraki aşamalarda işleme zorlaşır.
② Özel isimleri önceden seçilebilir seçeneklerle doldurun.tl;dv , harici AI eğitimi için veri tl;dv , şirket adları ve diğer özel isimlerin doğruluğu düşebilir. Bunları önceden seçilebilir seçenekler olarak ayarlamak, AI'nın istenen sonuçları vermesine yardımcı olur.
③ Her bir maddeyi “üç aşamalı bir döküm” şeklinde yapılandırın. Uzun cümleler yerine, bilgilerin kısa, yoğun ve tutarlı bir biçimde aktarılmasını sağlayacak şekilde sorular tasarlayın — okuyucuların bilgileri hızlı bir şekilde özümsemesini sağlayan bir yapı oluşturun.
④ Kaynak kaydın zaman damgalarını ekleyin. AI'nın, analizini dayandırdığı ifadelerin zaman damgalarını vermesini sağlayın. “Bazen bir müşterinin duygusal durumunu sadece metinden anlayamazsınız. Geri dönüp kaydı dinleyebilmek — işte en önemli kısım budur.”
Evlat Edinme Sonrası: Sadece Müşteri Hizmetleri Değil — Satışlar da Değişti
Bu etki hem müşteri hizmetleri hem de satış tarafında hissedildi.
CS devir süreci üçte iki oranında azaltıldı. Daha kaliteli devir işlemleri sayesinde, yeni çalışanların işe alıştırma sürecinin sıfırdan yeniden yapılması gerekmez hale geldi ve işe alıştırma sürecinin tamamlanma süresi 23 gün kısaldı. Özellik benimseme oranları da %15 oranında arttı.
Satışlar da değişti. Daha önce iş devri süreçlerine harcanan zaman artık boşaldığı için, satış temsilcileri bu zamanı gerçek satış görüşmelerine ayırabildiler; bu da kişi başına aylık yedi ek satış fırsatı ile sonuçlandı.
“Kaydedilmiş bilgilere dayalı bilgi aktarımları sayesinde, müşteri hizmetleri ekibinin ilk temas anında sorunu çözme oranı önemli ölçüde artmaktadır. İlk teması kurmadan önce bile ‘bu kişinin X konusunda endişesi vardı’ bilgisine zaten sahip olursunuz. Bu noktadan başlamak, müşteri kazanım sürecinin kalitesine doğrudan etki eder.”
Bir Sonraki Hedef: tl;dv bir “Satış tl;dv Dönüştürmek — Bir Beceri Geliştirme Aracına Dönüşmek
Minami’nin gelecekle ilgili vizyonu, görev devirleri ve toplantı notlarının çok ötesine uzanıyor.
“İlk başta tl;dv bir toplantı notu aracı tl;dv sanmıştım. Ancak kullanmaya devam ettikçe, satış görüşmelerinde deneyimli bir iş arkadaşı ya da koç gibi bir role dönüşebileceğini fark ettim.”
Şu anda test ettiği şey, Claude tarafından desteklenen bir “sanal yönetici” sistemidir. Buradaki fikir, Claude’un bir yönetici kimliğini üstlenmesini ve tl;dv verilerinin düzenli aralıklarla otomatik olarak sisteme aktarılmasını sağlamaktır. Sanal yönetici daha sonra, “Bu görüşmede hedef belirlemenizde nicel titizlik eksikliği vardı” veya “İşte bundan sonra atmanız gereken adım” gibi geri bildirimler sunacaktır — bunların tümü otomatik olarak oluşturulacaktır.
Bu girişimin özü satış rakamlarına ulaşmak değil, beceri geliştirmedir. Yeni ekip üyeleri, yapay zeka aracılığıyla isteğe bağlı olarak sunulan, deneyimli bir temsilcinin satış görüşmelerine eşlik etmeye benzer deneyimler yaşayabilirler. Deneyimli bir iş arkadaşının zamanını ayırmasına gerek kalmaz. Programları uyumlu hale getirmeye gerek kalmaz.
“Personel eksikliğinin norm haline geldiği bir dönemde, hayatta kalmanın anahtarı, hangi görevleri yapay zekaya devredeceğinizi ve hangilerinin insan dokunuşu gerektirdiğini bilmektir. Elinizdeki personel sayısı ne kadar azsa ve elde etmeniz gereken sonuçlar ne kadar fazla olursa, tl;dv o kadar fazla benimsemelisiniz. Bu, tüm kaynaklarınızı yalnızca insanların yapabileceği işlere ayırabileceğiniz bir ortam yaratır.”
Özet
Speee için tl;dv , bir devir teslim sorununu çözmek amacıyla geliştirilmiş bir araç olarak tl;dv . Ancak asıl değeri, her satış görüşmesini gerçeklere dayalı bir kayıt olarak saklamakta ve kuruluşun ihtiyaç duyduğu anda tam olarak ihtiyaç duyduğu bilgileri elde edebileceği bir ortam yaratmakta yatmaktadır.
Minami’nin ulaştığı cevap basit: gerçekleri kaydetmeye devam etmek. Bu sayede, satış ve müşteri hizmetleri ekipleri aynı bilgileri temel alarak çalışır ve müşteriler daha hızlı bir şekilde değer elde eder. Bunun ötesinde ise daha da büyük bir olasılık yatıyor: biriken toplantı verilerini, kurum genelinde beceri geliştirmenin temeli olarak kullanmak.
“Bence tl;dv görev devri ve toplantı notlarının ötesinde çok daha fazla potansiyeli tl;dv . Kullanıcıların bu uygulamayı kullanırken bu daha geniş vizyonu akıllarında tutmalarını çok isterim.” Minami’nin sözleri, araç kullanıcısından platform düşünürüne uzanan bu yolculuğu bizzat yaşamış birinin inancını yansıtıyor.
