Proje İçeriği

Ranswer AI, çoklu e-ticaret pazaryerlerinde (Trendyol, Hepsiburada, Amazon, n11 vb.) satış yapan işletmelerin müşteri mesajlarını tek bir platform üzerinden yönetmelerini sağlayan, yapay zekâ destekli bir iletişim asistanıdır. Sistem, satıcıların farklı kanallardaki mesajlarını, sipariş bilgilerini ve müşteri etkileşimlerini tek ekranda toplayarak, zaman kaybını ortadan kaldırır ve müşteri memnuniyetini artırır.

Platformun merkezinde GPT-tabanlı büyük dil modeli (LLM) yer alır. Bu model, Türkçe dil yapısına ve e-ticaret terminolojisine özel olarak fine-tuning yöntemiyle eğitilmiştir. Böylece müşteri sorularına, iade taleplerine veya ürün bilgisi isteklerine insan benzeri doğrulukta, bağlama duyarlı yanıtlar üretir.

Ranswer AI’ın yenilikçi yönü, sadece mesajları otomatik yanıtlamakla kalmayıp, müşteri duygusunu analiz eden, yanlış veya riskli cevapları engelleyen (Guardrails altyapısı) ve çok dilli destek sunan bir yapıya sahip olmasıdır. Ayrıca, işletmelere operasyonel karar desteği sağlayan “Satıcı İçgörü Paneli” sayesinde en çok şikâyet alan ürünler, geciken kargolar veya kalite sorunları anlık olarak tespit edilebilmektedir.

Tamamen bulut tabanlı (SaaS) bir mimariyle geliştirilen Ranswer AI, ölçeklenebilir altyapısı sayesinde hem KOBİ’ler hem de büyük markalar için erişilebilir, güvenli ve sürdürülebilir bir çözüm sunmaktadır.

Projenin Amacı

Ranswer AI, tamamen yeni bir hizmet olarak geliştirilmiştir; ancak aynı zamanda kurum içi süreçlerin de dijital dönüşümünü hızlandıran bir projedir. Esfa Grup bünyesinde faaliyet gösteren 35’in üzerinde markanın farklı pazaryerlerinde yürüttüğü müşteri iletişimi, daha önce manuel olarak yönetilmekteydi. Bu durum hem zaman hem de operasyonel verim açısından önemli bir darboğaz yaratıyordu.

Proje kapsamında geliştirilen Ranswer AI platformu, bu dağınık iletişimi tek merkezde toplayarak kurum içi iş akışlarını yeniden tanımladı. Satıcı ekipleri artık müşteri mesajlarını, iade ve şikâyet taleplerini yapay zekâ destekli şekilde yönetebiliyor.

Ancak bu dönüşüm yalnızca iç süreçlerle sınırlı kalmadı. Geliştirilen çözüm, SaaS modeliyle ticarileştirilerek Türkiye’deki ve uluslararası pazarlardaki tüm e-ticaret satıcılarına açıldı. Böylece proje, bir iç iyileştirme çalışmasından doğan, ölçeklenebilir ve ticarileşmiş bir yapay zekâ ürünü haline geldi.

Sonuç olarak Ranswer AI, hem kurum içi verimlilik artışı sağladı hem de global ölçekte yeni bir hizmet olarak pazara sunuldu.

Proje içindeki en büyük inovasyon nedir? (yeni bir teknoloji veya var olan teknolojinin farklı kullanımı gibi. IOT, M2M, AI vb.)

Ranswer AI’ın en büyük inovasyonu, Türkiye e-ticaret ekosistemine özel olarak geliştirilen yerelleştirilmiş yapay zekâ modelidir. Mevcut küresel modeller, Türkçe dil yapısı ve müşteri iletişimi bağlamında yeterli doğruluk sunmamaktadır. Ranswer AI, Türkçe’nin deyim, şikâyet kalıpları ve ticari terminolojisine özgü veri setleriyle eğitilmiş büyük dil modeli (LLM) sayesinde bu açığı kapatmaktadır.

Ayrıca, sistemde kullanılan Guardrails yapısı (Node.js, Phi, LLaMA tabanlı), halüsinatif yani yanlış veya bağlam dışı cevapların önüne geçerek modelin güvenilirliğini artırır. Bu teknoloji, yapay zekâ destekli müşteri hizmetlerinde Türkiye’de ilk kez bu ölçekte uygulanmıştır.

Ranswer AI aynı zamanda çoklu pazaryeri entegrasyonunu (Trendyol, Hepsiburada, Amazon vb.) tek merkezde birleştiren ilk platformdur. Bu sayede markalar, farklı kanallardaki müşteri mesajlarını tek ekranda yönetebilir, yapay zekâ tarafından otomatik yanıtlatabilir ve satış operasyonlarını anlık verilerle optimize edebilir.

Bu bütünleşik yaklaşım, hem teknolojik hem de iş süreçleri açısından sektörde bir “ilk” niteliği taşımaktadır.

Proje kurum içindeki hangi bölüme fayda sağlamıştır?(satış, pazarlama, finans, İK, IT, Üretim, Planlama, Satın alma, Lojistik Müşteri İlişkileri gibi)

Müşteri Deneyimi

Projenin hayata geçirilmesi konusunda üst yönetimin desteğini tam olarak alabildiniz mi?

Evet. Üst yönetim projeyi başından bu yana sahiplenmekte ve gerekli desteği vermektedir.

Proje sonunda ortaya çıkan sonuçları analiz edebildiniz mi? Rakamsal verilerle ifade eder misiniz?(ROI, maliyetlerde yüzdesel azalma, üretim süresinde azalma, hata payının düşmesi vs.)

Evet, proje sonunda kapsamlı performans analizleri yapıldı ve sonuçlar Ranswer AI’ın hem verimlilik hem de müşteri deneyimi açısından somut bir dönüşüm yarattığını ortaya koydu.

Pilot uygulama döneminde Esfa Grup bünyesindeki 35’ten fazla markada yürütülen testlerde, müşteri mesajlarına yanıt süresi ortalama %68 oranında azaldı. Yapay zekâ modelinin doğruluk oranı, gerçek kullanıcı senaryolarında %91 seviyesinde ölçüldü. Ayrıca, müşteri memnuniyeti skorları (CSAT) önceki döneme göre %35 artış gösterdi.

Operasyonel verimlilik tarafında, manuel müşteri hizmeti iş yükü yaklaşık %60 oranında azaldı. Bu durum, ekiplerin aynı kaynakla daha fazla müşteri yönetebilmesini ve hata oranlarını minimize etmesini sağladı.

Finansal olarak, erken kullanıcı markalarda ilk 6 ayda yaklaşık %22 maliyet tasarrufu elde edildi. Ranswer AI’ın ölçeklenebilir SaaS mimarisi sayesinde sistemin altyapı maliyeti müşteri başına düşüş eğilimine girdi.

Tüm bu göstergeler, projenin teknik başarılarının yanı sıra ticarileşme açısından da sürdürülebilir bir değer yarattığını doğrulamaktadır.

Projenizde şirket içinden kaç kişi aktif olarak görev almıştır? Ekip birimleri hakkında kısaca bilgi verir misiniz?

8

Projenizde (varsa)işbirliği kurduğunuz veya destek aldığınız bilişim şirketlerini belirtiniz.

Projemiz teknoloji tarafında tamamen inhouse geliştirilmiş olup, Esfa Grup ile POC süreci yürütülmüştür. Aynı zamanda bir akademik danışman ve bir proje danışmanı ile projemiz ile Tübitak 1507 başvurusu da yapılmıştır.

Proje sırasında kullandığınız ve spesifik önemi olan markaları (varsa) belirtiniz. (Yazılım veya donanım markaları)

Esfa Grup, Fellas, Nivea, L'oreal