Chatbot geliştirme

Chatbot: müşteri destek 7/24

Chatbot geliştirme: Claude / GPT tabanlı LLM ile şirket bilgisi entegre edilmiş akıllı chatbot. WhatsApp, web sitesi, Slack — kullanıcının olduğu yerde.

Hızlı cevap

Chatbot geliştirme: Claude / GPT tabanlı akıllı chatbot, RAG ile şirket bilgisi, WhatsApp + web + Slack entegrasyonu.

Klasik 'kelime eşleştirme' chatbot devri bitti. Modern chatbot, RAG ile şirket dokümanlarınızı okur; doğal dilde cevaplar; eskalasyon gerekirse insan operatöre yönlendirir.

Chatbot projesi başlat Tüm hizmetler

Chatbot tesliminde standart

Claude veya GPT tabanlı (sizin seçim)
RAG ile şirket dokümanları entegrasyonu
WhatsApp / web / Slack / Discord deploy
İnsan operatöre eskalasyon akışı
Conversation analytics + raporlama

100+

Tamamlanan proje

10+

Yıllık deneyim

Şehir kapsama

4.9/5

Müşteri memnuniyeti

01.

Modern chatbot eski 'rule-based' chatbottan farklı

10 yıl önce chatbot 'eğer kullanıcı X yazarsa Y cevapla' tarzı rule-based yapılırdı. Sonuç: kullanıcı sınırlı setin dışında kaldığında chatbot anlamsız hale gelirdi.

Modern chatbot LLM (Claude, GPT) tabanlı, doğal dilde anlama-cevaplama yeteneğine sahip. Şirket-spesifik bilgiyi de RAG ile entegre ederek şirketinize özel hale geliyor.

02.

RAG ile şirket bilgisi entegrasyonu

RAG sayesinde chatbot, şirketinizin SSS dokümantasyonunu, ürün kataloğunu, kullanım kılavuzunu, fiyat sayfasını okuyabilir. Kullanıcı sorduğunda relevant olan parçaları bulur, LLM cevap olarak sentezler.

Veri kaynağı çeşitli olabilir: Notion, Google Docs, Confluence, kendi CMS, PDF, web sayfası. Bunları ETL ile vector database'e sürüyor; chatbot real-time arama yapıp cevap üretir.

03.

Eskalasyon ve insan operatöre devir

İyi tasarlanmış chatbot, kendi limitini bilir. Karmaşık konu, hayal kırıklığı sinyali, kritik karar — bunlarda otomatik eskalasyon yapıp insan operatöre devreder.

Devir sürecinde tüm konuşma geçmişi operatöre geçer; operatör 'baştan başla' demek zorunda kalmaz. Bu hem müşteri tatminini arttırır hem operatör verimliliğini.

04.

Maliyet ve performans

Chatbot geliştirme maliyeti: geliştirme sabit kapsam + runtime LLM API kullanımı (mesaj bazında). Tipik bir B2C chatbot ayda 10K-100K mesaj için LLM cost'u 100-1000 USD aralığında.

Prompt caching (Anthropic'in feature'i) ve sample tabanı fallback (basit sorulara hazır cevap) maliyeti %50+ azaltır. Bunlar standart paketin parçası.

Sıkça sorulan sorular

Chatbot benim şirketim için uygun mu?

Aylık 100+ tekrar eden müşteri sorusu olan her şirket için uygun. E-ticaret, SaaS, hizmet şirketleri en yaygın kullanan grup.

Chatbot Türkçe konuşabiliyor mu?

Evet, modern LLM'ler (Claude, GPT-4) Türkçe'de doğal seviyede iletişim kurar. Şirket-spesifik dokümantasyon Türkçe ise sorun yok.

WhatsApp üzerinde çalışabilir mi?

Evet, WhatsApp Business API entegrasyonu standart. Web, Slack, Discord, Telegram entegrasyonlarını da yapıyoruz.

Şirket dokümantasyonu nasıl entegre olunur?

Notion, Google Docs, Confluence, kendi CMS, PDF veya web sayfaları — ETL pipeline ile vector database'e aktarıyoruz. Manuel yazıp kopyalama yok.

Yayından sonra iyileştirme nasıl olur?

Conversation analytics ile chatbot'un nerede zorlandığı ortaya çıkar. Aylık destek ile prompt iyileştirme, yeni dokümantasyon ekleme, eskalasyon kuralı optimize.

Lokasyon