Ticket Triage
Gelen destek ticket'larını sınıflar, önceliklendirir, doğru agent'a atar
// Çözdüğü problem
100+ ticket/gün gelen destek ekibinde manuel triage 2-3 saat alır. Yüksek öncelik (down, fatura, churn) düşük öncelik içinde kaybolur.
// Ne yapar
Her gelen ticket'ı LLM ile analiz eder: kategori (teknik/fatura/feature/şikayet), öncelik (kritik/yüksek/normal/düşük), niyet (sorulan asıl şey), customer health context (premium müşteri? churn riskli?). Doğru agent'a (uzmanlık + iş yükü) atar.
// Değer
Bir SaaS destek ekibi aynı kişi sayısıyla %40 fazla ticket çözer oldu.
⏱ Kurulum süresi: 3-5 gün
// Nasıl çalışır
- 01
Zendesk/Intercom/Freshdesk webhook ile yeni ticket alır
- 02
LLM ile sınıflama (kategori + öncelik + niyet)
- 03
Customer enrichment: CRM'den müşteri sağlığı, contract value, NPS
- 04
Agent matching: uzmanlık + workload + müsaitlik
- 05
Otomatik atama + öncelik etiketi
- 06
Kritik (down, churn risk) → manager Slack alert
- 07
Tek tıkla yanıt taslağı (önceki benzer ticket çözümünden)
// Gerçek örnek
Bir SaaS destek lead'i Burcu, 120 ticket/gün'lük yükü 30 dakikada triaj edebilir oldu. Kritik down ticket'lar artık 5dk içinde uygun engineer'a düşer (eskiden 1-2 saat sürerdi).
// Tetikleyici
Yeni ticket webhook
// Çıktı kanalları
// Entegrasyonlar
// Sınırlar (dürüstçe)
- ×İlk hafta öğrenme süreci — kategorileme kalitesi zamanla artar
- ×Çok özelleşmiş ürün için fine-tuning gerekebilir
- ×Otomatik atama yapar, ama agent yine de manuel re-assign edebilir
// SSS
01.Zendesk'in kendi macro'larından farkı?+
Macro statik kural. Biz LLM ile niyet anlıyoruz — "Faturam yanlış geldi" ile "Tahsilat hatası" arasındaki fark.
02.Veri gizliliği?+
Müşteri verisi sizin destek sisteminizde kalır. Sadece classification metadata bizim sistemden geçer.
03.Çoklu dil?+
TR + EN ana, otomatik dil tespit ve uygun dilde yanıt.
// Teknik altyapı
// İhtiyacın olan ajan listede yoksa söyle, 2 günde shipliyoruz.
Bu ajanı iste →// Aynı kategoride