Chatbot, özellikle internet üzerinden kullanıcılarla konuşmayı simüle etmek için tasarlanmış bir bilgisayar programıdır. Chatbot’lar, genellikle müşteri hizmetlerinde sıkça sorulan soruları yanıtlamak ve müşterilerin ihtiyaç duydukları bilgileri bulmalarına yardımcı olmak için kullanılır. Mesajlaşma uygulamaları, web siteleri ve mobil uygulamalar da dahil olmak üzere çeşitli platformlara entegre edilebilir ve çok çeşitli kullanıcı girdilerini anlayabilecek ve bunlara yanıt verebilecek şekilde tasarlanır. Bazı sohbet robotları, kullanıcıların ne dediğini anlamak için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanırken, bazıları ise sadece belirli komutlara veya anahtar sözcüklere yanıt verebilen kurallara dayalı sistemler kullanır.
Yakın zamanda OpenAI tarafından yayınlanan yapay zeka ChatGPT sohbet robotu ise bir arama motoru gibi çalışmakta ve GPT teknolojisini kullanarak insanlarla hem sohbet ediyor hem de yalnızca metin tabanlı içerikler/cevaplar verebiliyor. Aynı zamanda hatalı bir e-maili, code blokunu ya da herhangi bir dildeki grammer bozukluklarını düzeltebiliyor. Başka bir yazımızda, detaylıca değiniyor olacağız. Takipte kalın 🙂
Konuşma botu veya konuşma yapay zekası (Artificial Intelligence – AI) vb. olarak da bilinen bir chatbot, ses veya metin yoluyla doğal dilde bir konuşma yürütebilen bir yapay zeka yazılımıdır. İşletmeler, insan gücünden, paradan ve zamandan tasarruf etmek için chatbot teknolojisinden yararlanır. Satış sonrası ve müşteri hizmetleri, çoğu işletmenin konuşma botlarını uyguladığı alanlardır ve bunu CRM, satış ve pazarlama izlemektedir. Alıcı tarafta, 2017 itibarıyla tüketiciler, çevrimiçi perakende sektöründe chatbot kullanımı için en yüksek kabul düzeyine ve yapay zeka teknolojisinden yararlanmak için devlet hizmetlerinin en düşük kabul düzeyine sahipti.
Yapay Zeka Pazarı
Genel Yapay Zeka (AI) pazarı, chatbot pazarından çok daha büyük bir pastadır. Küresel yapay zeka yazılım pazarının 2018’de 9,51 milyar ABD doları pazar büyüklüğü vardı ve 2025’te 118,6 milyar ABD dolarına çıkacağı tahmin ediliyor. Yapay zeka pazarı, doğal dil işleme, robotik süreç otomasyonu ve makine gibi çok çeşitli uygulamaları içeriyor. Microsoft, IBM, Google ve Samsung gibi teknoloji endüstrisindeki en büyük isimlerin birçoğu yapay zeka ile ilgili araştırma ve geliştirmeye büyük yatırımlar yaptı ve her biri binlerce yapay zeka patent başvurusu yaptı.
Chatbot pazarının büyüklüğünün, 2016 yılında 190,8 milyon ABD doları olan pazar büyüklüğünden büyük bir artışla 2025 yılında yaklaşık 1,25 milyar ABD dolarına ulaşacağı tahmin ediliyor.
Aşağıdaki grafik 2018’den 2027’ye kadar olan küresel chatbot pazar gelirini göstermektedir. 2027’de dünya çapındaki chatbot pazarının, 2018’deki 40,9 milyon dolardan 454,8 milyon ABD dolarına ulaşacağı tahmin edilmektedir.
Chatbot Nasıl Çalışır?
Bir chatbot kullanıcı girdilerini anlamak ve bunlara yanıt vermek için makine öğrenimi algoritmaları ve önceden tanımlanmış kuralların bir kombinasyonunu kullanarak çalışır. Bir kullanıcı bir chatbot’a mesaj gönderdiğinde, mesaj önce bir doğal dil işleme (NLP) sürecinden geçirilir. Chatbot kurallara dayalı bir sistem kullanıyorsa, nasıl yanıt vereceğini belirlemek için mesajda belirli anahtar sözcükleri veya tümceleri arar. Chatbot makine öğrenimi kullanıyorsa, bir yanıt oluşturmak için makine öğrenimi algoritmaları kullanır.
Chatbot nasıl yanıt vereceğini belirledikten sonra bir yanıt oluşturur ve bunu kullanıcıya gönderir. Bu yanıt, önceden tanımlanmış kurallar kullanılarak veya büyük bir yanıt veri kümesi üzerinde eğitilmiş makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak oluşturulabilir. Bazı sohbet robotları, yanıtlarında daha doğru veya güncel bilgiler sağlamak için harici veri tabanları veya API’ler gibi diğer veri kaynaklarından da yararlanabilir.
Genel olarak, bir sohbet robotunun amacı, bir kullanıcıyla konuşmayı doğal, ilgi çekici ve yardımcı olacak şekilde simüle etmektir.
Kural tabanlı chatbot’lar nasıl çalışır?
Kural tabanlı sohbet botları, kullanıcı girişlerine nasıl yanıt verileceğini belirlemek için önceden tanımlanmış kuralları kullanır. Bu kurallar temel olarak, kullanıcının mesajında aramak üzere programlanan anahtar kelimelere veya belirli ifadelere dayanır. Chatbot bir mesaj aldığında, mesajı bu anahtar sözcüklerden veya ifadelerden herhangi biri için tarar ve nasıl yanıt vereceğini belirlemek için karşılık gelen önceden tanımlanmış kuralı kullanır.
Örneğin, kullanıcıların uçuş rezervasyonu yapmasına yardımcı olmak için tasarlanmış bir sohbet robotu, “rezervasyon” ve “uçuş” gibi belirli anahtar sözcükleri arayan bir dizi kuralla programlanabilir. Kullanıcının mesajı bu anahtar kelimelerden birini içeriyorsa, chatbot karşılık gelen kuralı kullanarak bir yanıt oluşturur ve kullanıcıya nasıl uçuş rezervasyonu yapılacağı hakkında bilgi verir.
Bu tür bir sohbet robotu, basit sorguları işlemek ve doğrudan bilgi sağlamak için etkili olabilse de, daha karmaşık mesajları anlama yeteneği sınırlıdır.
Chatbot Mimarisi
Chatbot mimarisi, chatbot’u oluşturmak ve çalıştırmak için kullanılan bileşenler ve teknolojiler dahil olmak üzere, bir chatbot sisteminin genel tasarımını ve yapısını ifade eder. Bir sohbet robotunun mimarisi, uygulamaya bağlı olarak değişebilir, ancak çoğu sohbet robotu, aşağıdaki bileşenleri içeren benzer bir temel yapıyı takip eder:
1. Doğal dil işleme (NLP)
Kullanıcının yazdığı mesajın anlamını ve amacını anlamaktan sorumlu olan chatbot bileşenidir. NLP, kullanıcının girişini analiz etmek için algoritmalar ve makine öğrenimi teknikleri kullanır.
2. Bilgi tabanı
Bilgi tabanı, sohbet robotunun yanıtlar oluşturmak ve kullanıcılara bilgi sağlamak için kullandığı bir bilgi ve veri koleksiyonudur. Bu, chatbot’un yardım sağlamak üzere tasarlandığı ürünler, hizmetler, politikalar, prosedürler ve diğer konular hakkındaki bilgileri içerebilir.
3. Diyalog yöneticisi
Diyalog yöneticisi, konuşmanın akışını kontrol etmekten ve kullanıcı girişlerine nasıl yanıt verileceğine karar vermekten sorumlu olan sohbet robotu bileşenidir. Bu, kullanıcının girişine ve konuşmanın mevcut bağlamına dayalı bir yanıt oluşturmak için önceden tanımlanmış kuralların, makine öğrenimi algoritmalarının veya diğer tekniklerin kullanılmasını içerebilir.
4. Kullanıcı arabirimi
Kullanıcı arabirimi, kullanıcıların mesaj göndermek ve yanıt almak için etkileşime girdiği chatbot bileşenidir. Bu, bir web sitesinde veya mobil uygulamada bir sohbet penceresi, akıllı bir hoparlörde bir ses arabirimi veya başka bir arabirim türü olabilir. Kullanıcı arabirimi genellikle kullanımı kolay, sezgisel ve ilgi çekici olacak şekilde tasarlanır ve kullanıcılara sorunsuz bir deneyim sağlamayı amaçlar.
Chatbot Türleri
Genel olarak iki kategoride gruplandırılabilen birkaç farklı sohbet robotu türü vardır: Kural tabanlı sohbet robotları ve makine öğrenimi tabanlı sohbet robotları.
Kural tabanlı chatbot’lar, önceden tanımlanmış kurallara dayalı olarak kullanıcı girişlerini anlamak ve bunlara yanıt vermek üzere programlanır. Bu kurallar temel olarak, kullanıcının mesajında belirli anahtar kelime veya ifadelerin aranmasını ve bir yanıt oluşturmak için önceden tanımlanmış kuralın kullanılmasını içerir. Kural tabanlı sohbet botlarının oluşturulması nispeten basittir. Basit sorguları işlemek ve doğrudan bilgi sağlamak için etkilidir. Daha karmaşık veya ayrıntılı mesajları anlama yetenekleri sınırlıdır.
Makine öğrenimi tabanlı chatbot’lar ise, kullanıcı girdilerini anlamak ve bunlara yanıt vermek için makine öğrenimi algoritmalarını ve doğal dil işlemeyi (NLP) kullanır. Bu sohbet robotları, temel olarak insan dilinin kalıplarını ve nüanslarını öğrenmelerine olanak tanıyan, örnek konuşmalardan oluşan büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir. Bu, karmaşık veya ayrıntılı girdileri daha iyi anlamalarını sağlar ve bu girdiler zaman içinde uyum sağlamalarına ve gelişmelerine olanak tanır. Ancak, makine öğrenimi tabanlı sohbet robotlarının oluşturulması daha zordur ve etkili olmaları için önemli miktarda eğitim verisi gerekir.
Bu iki geniş kategoriye ek olarak, aşağıdakiler de dahil olmak üzere yaygın olarak kullanılan birkaç başka sohbet robotu türü de vardır:
1. Müşteri hizmetleri sohbet robotları
Bu sohbet robotları, sipariş verme, sipariş durumunu kontrol etme veya bir sorunu giderme gibi sık sorulan soru ve sorunlarda yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Genellikle e-ticaret web sitelerine veya mesajlaşma uygulamalarına entegre edilirler ve müşteri hizmetleri temsilcileri üzerindeki iş yükünün azaltılmasına yardımcı olurlar.
2. Ses tabanlı sohbet robotları
Sesli asistanlar veya sanal asistanlar olarak da bilinen ses tabanlı chatbot’lar, sesli komutları ve soruları anlamak ve bunlara yanıt vermek için tasarlanmış bilgisayar programlarıdır. Genellikle akıllı hoparlörlere, akıllı telefonlara veya diğer cihazlara entegre edilirler ve hatırlatıcı ayarlamak, soruları yanıtlamak veya müzik çalmak gibi çeşitli görevleri gerçekleştirmek için kullanılabilir.
Ses tabanlı sohbet robotları, kullanıcının sesini anlamak için genellikle doğal dil işleme (NLP) algoritmalarını kullanır ve kural tabanlı veya makine öğrenimi tabanlı olabilir. Kural tabanlı ses botları, kullanıcının girişinde belirli anahtar sözcükleri aramak ve bir yanıt oluşturmak için önceden tanımlanmış kuralı kullanmak üzere programlanmıştır. Öte yandan, makine öğrenimi tabanlı ses botları, örnek konuşmalardan oluşan büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir ve kullanıcı girdilerini daha iyi anlamak ve bunlara yanıt vermek için insan dilinin kalıplarını ve nüanslarını öğrenebilir.
3. Hibrit sohbet robotları
Hibrit sohbet robotları, hem kural tabanlı hem de makine öğrenimi tabanlı sistemlerin öğelerini birleştiren bir tür sohbet robotudur. Bu sohbet botları, kullanıcı girdilerini anlamak ve bunlara yanıt vermek için önceden tanımlanmış kurallar ile makine öğrenimi algoritmalarının bir kombinasyonunu kullanır.
Hibrit bir sohbet robotu sisteminde, sohbet robotu, belirli anahtar sözcük veya ifadeleri tanımlamak için bir dizi kural kullanabilir ve ardından daha doğal ve uygun bir yanıt oluşturmak için makine öğrenimi algoritmalarından yararlanır.
4. Sosyal mesajlaşma chatbot’ları
Sosyal mesajlaşma chatbot’ları, sosyal medya platformlarında ve mesajlaşma uygulamalarında kullanılmak üzere tasarlanmış bir tür chatbot’tur. Bu sohbet robotları genellikle Facebook Messenger veya WhatsApp gibi popüler mesajlaşma uygulamalarına entegre edilir ve bilgi sağlamak, sık sorulan soruları yanıtlamak veya sipariş vermek veya randevu ayarlamak gibi görevlerde yardımcı olmak için kullanılır.
Sosyal mesajlaşma chatbot’ları genellikle, çok çeşitli kullanıcı girdileri anlamaya ve bunlara yanıt vermeye olanak tanıyan doğal dil işleme (NLP) algoritmaları ve makine öğrenimi teknikleri kullanılarak oluşturulur.
Genel olarak, sosyal mesajlaşma chatbot’ları, işletmeler için müşterilerle iletişim kurmanın, bilgi ve yardım sağlamanın kullanışlı bir yoludur. Müşteri hizmetleri temsilcileri üzerindeki iş yükünün azaltılmasına yardımcı olabilir ve kullanıcılara ihtiyaç duydukları bilgileri almaları için hızlı ve kolay bir yol sağlar.
5. Menü tabanlı sohbet robotları
Menü tabanlı sohbet robotları, kullanıcı girişlerine nasıl yanıt verileceğini belirlemek için önceden tanımlanmış bir menü veya akış şeması kullanan bir tür sohbet robotudur. Bu sohbet robotları genellikle müşteri hizmetlerinde veya kullanıcıların bir görevi tamamlamak için bir dizi seçenek veya adımda yönlendirilmesi gereken diğer uygulamalarda kullanılır.
Menü tabanlı bir sohbet robotu sisteminde, sohbet robotu kullanıcıya aralarından seçim yapması için bir dizi seçenek veya adım sunar ve ardından hangi seçeneğin sunulacağını belirlemek için kullanıcının yanıtını kullanır. Örneğin, bir uçuş rezervasyonu yapmak için kullanılan menü tabanlı bir chatbot, önce kullanıcıya istediği varış noktasını sorabilir ve ardından varış noktasına uygun uçuşların bir listesini sunabilir. Kullanıcı daha sonra mevcut seçenekler arasından seçim yapabilir ve sohbet robotu, rezervasyon sürecinin geri kalanında onlara rehberlik etmek için yanıtlarını kullanır.
Menü tabanlı sohbet botları, kullanıcılara uçuş rezervasyonu yapmak veya sipariş vermek gibi belirli bir görevi tamamlamaları için basit ve doğrudan bir yol sağlamanın etkili bir yoludur. Ayrıca, bir sorunu gidermek veya çevrimiçi bir form doldurmak gibi karmaşık veya çok adımlı işlemlerde kullanıcılara rehberlik etmek için de yararlı olabilir. Ancak, daha karmaşık veya açık uçlu kullanıcı girişlerini anlama yetenekleri sınırlıdır ve diğer sohbet robotu türleri kadar esnek veya uyarlanabilir değildir.
6. Yapay zeka destekli bağlamsal sohbet robotları
Yapay zeka destekli bağlamsal sohbet robotları, bir konuşmanın bağlamını anlamak ve daha uygun ve ilgili yanıtlar oluşturmak için yapay zeka (AI) ve doğal dil işleme (NLP) algoritmalarını kullanan bir tür sohbet robotudur.
Bağlamsal sohbet robotları, daha alakalı ve yardımcı yanıtlar oluşturmak için önceki konuşmalardan öğrendikleri bilgileri ve konuşmanın mevcut bağlamını kullanabilir. Örneğin, bir kullanıcı bağlamsal bir chatbot’a önceki bir konuşmada bahsettiği bir restoran hakkında soru sorarsa, chatbot kullanıcı ve restoran hakkında öğrendiği bilgileri daha kişiselleştirilmiş ve doğru bir yanıt vermek için kullanabilir.
Genel olarak, yapay zeka destekli bağlamsal sohbet robotları, daha doğal ve ilgi çekici bir kullanıcı deneyimi sağlar ve kullanıcıların ihtiyaç duydukları bilgileri bulmalarına veya belirli görevleri gerçekleştirmelerine yardımcı olma konusunda daha etkilidir. Ancak, etkili olmaları için önemli miktarda eğitim verisi ve hesaplama kaynağı gerekir. Bu yüzden tüm uygulamalar için uygun olmayabilir.
7. İşlem botları
İşlem botları, kullanıcıların satın alma yapmalarına veya işlemleri tamamlamalarına yardımcı olmak için tasarlanmış bir sohbet robotu türüdür. Bu sohbet robotları genellikle e-ticaret web sitelerine veya mesajlaşma uygulamalarına entegre edilir ve kullanıcıların ürünlere göz atmasına, sipariş vermesine ve siparişlerinin durumunu izlemesine yardımcı olur.
İşlem botları, kullanıcı girdilerini anlamak ve bunlara yanıt vermek için genellikle doğal dil işleme (NLP) algoritmalarını ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır.
Genel olarak, kullanıcılara ürünleri bulmaları ve satın almaları için hızlı ve kolay bir yol sağlar ve kullanıcılar için genel alışveriş deneyimini iyileştirmeye yardımcı olur.
Chatbot’ların Sağladığı Avantajlar Nelerdir?
Chatbot’lar işletmeler, kuruluşlar ve bireyler için bir dizi avantaj ve fırsat sunar. Bu avantajlardan bazıları aşağıdaki şekildedir:
1. Geliştirilmiş müşteri hizmeti
Chatbot’lar, müşterilerin bilgiye ve yardıma hızlı ve kolay erişim sağlaması için web sitelerine, mobil uygulamalara ve diğer platformlara entegre edilebilir. Bu, müşteri hizmetleri temsilcileri üzerindeki iş yükünün azaltılmasına yardımcı olur ve müşterilere daha verimli ve kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmaya olanak tanır.
2. Geliştirilmiş kullanıcı etkileşimi
Chatbot’lar, kullanıcıların bilgi ve hizmetlere kolayca erişmesi için daha doğal ve ilgi çekici bir yol sunar. Bu, kullanıcı memnuniyetini ve sadakatini artırmaya yardımcı olur ve kullanıcıları belirli bir platformu veya hizmeti daha sık kullanmaya teşvik eder.
3. Artan verimlilik ve üretkenlik
Chatbot’lar, diğer etkinlikler için zaman ve kaynak ayırmaya yardımcı olabilecek, sık sorulan soruları yanıtlama veya bilgi sağlama gibi çok çeşitli görevi otomatikleştirir. Bu, genel verimliliği ve üretkenliği artırmaya yardımcı olur ve işletmelerin daha katma değerli görevlere odaklanmasına olanak sağlar.
4. Yeni iş ve gelir fırsatları
Chatbot’lar, yeni gelir kaynakları oluşturabilecek sanal asistanlar gibi yeni ürün ve hizmetler oluşturmak için kullanılabilir. Ayrıca mevcut ürün ve hizmetleri iyileştirmek ve müşterilere daha iyi bir alışveriş deneyimi sunarak daha fazla satış ve gelir elde etmek için de kullanılabilirler.
Genel olarak, sohbet robotları işletmeler, kuruluşlar ve bireyler için bir dizi fırsat sunar ve müşteri hizmetlerini, kullanıcı katılımını, verimliliği ve geliri iyileştirmeye yardımcı olur.
Chatbot Müşteri İletişiminde ve Memnuniyetinde Başarılı Mı?
Chatbot’ların müşteri iletişimindeki başarısı; chatbot’un tasarım ve uygulama kalitesi, özel kullanım durumu, müşterilerin tercih ve beklentileri gibi bir dizi faktöre bağlı olarak değişir. Genel olarak, iyi tasarlanmış sohbet robotları, müşteri iletişimini ve memnuniyetini artırmanın etkili bir yoludur, ancak tüm uygulamalar veya durumlar için uygun olmayabilir.
Müşteri iletişimini ve memnuniyetini artırmanın etkili bir yolu olan Chatbotlar canlı destek sistemleri olarak öne çıkıyor. Yapay zeka destekli chatbotlar müşterilere canlı destek sürecinde önemli rol oynamaktadır.
Müşteri iletişiminde ve memnuniyetinde chatbotların başarısını etkileyebilecek temel faktörlerden bazıları aşağıdakileri içerir:
Chatbot’un kullanıcı girdilerini anlama ve bunlara yanıt verme yeteneği: Bir chatbot’un müşteri iletişimi ve memnuniyetindeki başarısı, büyük ölçüde, kullanıcı girdilerini doğal bir şekilde anlama ve bunlara yanıt verme becerisine bağlıdır. Bu, yüksek kaliteli doğal dil işleme (NLP) algoritmalarının ve makine öğrenme tekniklerinin yanı sıra chatbot’un çok çeşitli kullanıcı girdilerini işleyebilmesini sağlamak için önemli miktarda eğitim verisinin kullanılmasını gerektirir.
Chatbot’un kullanıcı arayüzü ve tasarımı: Bir chatbot’un tasarımı ve kullanıcı arayüzü, müşteri iletişimindeki başarı ve memnuniyet üzerinde de önemli bir etkiye sahiptir. İyi tasarlanmış bir chatbot’un kullanımı kolay, sezgisel ve ilgi çekici olması ve kullanıcılara sorunsuz bir deneyim sunması gerekir.
Chatbot’un özel kullanım durumu ve uygulaması: Bir chatbot’un özel kullanım durumu ve uygulaması, müşteri iletişimi ve memnuniyetindeki başarısını da etkileyebilir. Örneğin, müşteri hizmetleri için kullanılan bir chatbot, eğlence veya eğitim amaçlı kullanılan bir chatbot’a göre iletişimi ve memnuniyeti artırmada daha etkili olabilir.
İlgili İçerikler:
Yapay Zeka Destekli En İyi 10 E-mail Yazma Aracı ve Yazma Asistanı (Ücretsiz ve Ücretli)
Yapay Zekanın E-mail Yazmayı Kolaylaştıran 3 Katkısı
NLP Nedir? E-Posta İletişiminde ve E-Mail Yönetiminde Doğal Dil İşleme (NLP) Rolü
İş Zekası (Business Intelligence BI) Nedir? İşletmeler İçin Veri Odaklı Aksiyon Almanın Önemi
ChatGPT İle Maillere Cevap Verme, Yapay Zeka İle Etkili Mail Yazma
Yapay Zekanın E-Posta Yönetimine 8 Katkısı
E-posta Nasıl Yazılır? Etkili Bir E-Mail Yazmak İçin Tavsiyeler
