Solution Suggester

Destek agent'ına benzer geçmiş ticket çözümlerini anında önerir

// Çözdüğü problem

Junior destek agent'ı her ticket için aynı sorunu sıfırdan çözmeye çalışır. Aslında bu sorun 100 kez çözülmüş, çözüm dokümante edilmemiş.

// Ne yapar

Yeni ticket geldiğinde otomatik olarak en benzer 3-5 geçmiş çözülmüş ticket'ı bulur. Çözüm adımlarını + müşteriye gönderilebilecek yanıt taslağını agent'a sunar.

// Değer

Çözüm süresi 15dk → 3dk, eğitim süresi -%70

Bir destek ekibi, junior'ların verimliliğini senior seviyesine yaklaştırdı.

Kurulum süresi: 5-7 gün (geçmiş ticket indexleme)

// Nasıl çalışır

  1. 01

    Yeni ticket içeriği embed

  2. 02

    Vector DB'de benzer çözülmüş ticket'lar

  3. 03

    Çözüm adımları + müşteri yanıtı çıkar

  4. 04

    Confidence skoru

  5. 05

    Agent paneline öneri kartları

  6. 06

    Agent kullanır → öğrenme döngüsü

// Gerçek örnek

Bir e-ticaret destek agent'ı junior, 'kart 3D Secure başarısız' ticket'ı geldi. Solution Suggester anında: "Bu sorun son 6 ay 47 kez geldi. Çözüm: kart bankasıyla 3D Secure aktivasyon. Müşteri yanıt taslağı [hazır]." Agent 30sn'de çözer.

// Tetikleyici

Yeni ticket / agent açtığında

// Çıktı kanalları

SlackEmailDashboard

// Entegrasyonlar

ZendeskIntercomFreshdeskNotion (knowledge base)

// Sınırlar (dürüstçe)

  • ×Geçmiş ticket çözümleri kalitesiz → öneri kalitesiz
  • ×Çok yeni ürün/feature için ilk dönem zayıf
  • ×Karmaşık çoklu-adımlı çözüm için manuel review şart

// SSS

01.Macro'larla aynı şey mi?+

Macro elle yazılır + statik. Biz semantic similarity ile dinamik öneri.

02.Yanlış öneri verirse?+

Confidence skoru göstererek. Agent karar verir. Yanlış öneriler downvote ile öğrenir.

// Teknik altyapı

OpenAI embeddingsVector DB (Pinecone)Ticket API
~/order-solution-suggester

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

Bu ajanı iste

// Aynı kategoride