Müşteri Geri Bildirim Sentezi

Support ticket + NPS + uygulama yorumlarını tema bazlı sentezler

// Çözdüğü problem

Müşteri geri bildirimi her yerde (Zendesk, NPS survey, App Store, sosyal medya). Hangi temalar artıyor, ne yapmalı — manuel analiz haftalar alır.

// Ne yapar

Support ticket + NPS verbatim + App/Play Store yorumlar + Twitter mention birleşik toplar. Tema bazlı clustering yapar: "raporlama yetersiz", "mobile app crash", "fiyat yüksek". Her temanın trend'ini ve müşteri quote'larını gösterir.

// Değer

Voice of Customer analizi 1 hafta → 1 saat

Ürün + CS ekipleri prioritization'ı veri-bazlı yapar, sezgi yerine kanıt.

Kurulum süresi: 5-7 gün

// Nasıl çalışır

  1. 01

    Çoklu kaynak çekme (ticket + NPS + reviews + social)

  2. 02

    Embed + clustering (semantic similarity)

  3. 03

    Tema isimlendirme (LLM)

  4. 04

    Her tema için: frekans, trend (haftalık), örnek müşteri quote'ları

  5. 05

    Ürün ekibine prioritize edilmiş feedback raporu

  6. 06

    Aylık otomatik + manuel custom date range

// Gerçek örnek

Bir SaaS PM Berkay. Aylık rapor: "Top tema bu ay: (1) SSO kurulum zorluğu (42 mention, 3x artış), (2) Mobile crash iOS 17.2 (28), (3) Export CSV encoding Türkçe karakter (19). Müşteri quote: 'SSO setup için 3 saat support ile uğraştık, dokümantasyon yetersiz.'"

// Tetikleyici

Cron (aylık + manuel)

// Çıktı kanalları

PDFEmailSlackNotionLinear

// Entegrasyonlar

ZendeskIntercomTypeformApp Store ConnectGoogle PlayTwitter APILinear

// Sınırlar (dürüstçe)

  • ×İlk 30 gün baseline kurulum
  • ×Az volume'da (< 100 feedback/ay) clustering zayıf
  • ×Çok dilli feedback için ek konfig

// SSS

01.Support Summary ajanından farkı?+

Support Summary sadece ticket. Bu multi-source (NPS, App Store, sosyal dahil).

// Teknik altyapı

OpenAI embeddingsVector DBMulti-source APIs
~/order-feedback-sentezi

// İhtiyacın olan ajan listede yoksa söyle, 2 günde shipliyoruz.

Bu ajanı iste

// Aynı kategoride