Müşterinin Sesi (Voice of Customer) · İç Ses Analizi

Müşteriniz Ne Hissediyor?Kim Neden Ayrılıyor?

Yapay zeka destekli Müşterinin Sesi (VoC) analitik platformu — geri bildirimi CRM, kargo ve segment verileriyle harmanlayın. Saniyeler içinde KNA, mikro-segment bazında temel etkenler.

VIP segment: Kargo memnuniyeti ↓
Online kanal: NPS (Net Tavsiye Skoru) ↑ %12
Temel Etken: Teslimat süresi
Müşterilerim Ne DiyorPIVONY

İyi Giden Şeyler

✓ Çok kullanıcı dostu! ★★★★

App Store yorumu

✓ Sipariş zamanında geldi 🎉

Anket katılımcısı

İyileştirme Gereken Alanlar

↗ Ödeme sayfası çok yavaş

App Store yorumu

↗ Başlangıç süreci kafa karıştırıcı

Anket yanıtı

Metrikler%63 pozitifİlk 5 TemaÖvgüler

100+

Brands

10M+

Feedback Points

48hr

Onboarding

4

Languages

Trusted by leading brands

VodafoneSamsungAllianzEtsturPaparaMillenicomKaracaAkbankVodafoneSamsungAllianzEtsturPaparaMillenicomKaracaAkbank

Genel Ortalama Yanıltır.
Asıl Hikaye Segmentlerde Gizli.

🔴 Ortalama NPS Gerçeği Gizler

Ortalama NPS skoru 42. Peki VIP müşteri segmentindeyse 18, online kanalda 67? Genel ortalama gerçeği gizliyor.

🟡 Geri Bildirim Bağlamsız Kalıyor

Müşteri 'kargo çok geç geldi' diyor. Ama bu hangi kargo şirketi? Hangi bölge? Hangi müşteri segmenti? Bilinmiyor.

🔴 İyi Giden Şeyler de Gözden Kaçıyor

Şikayetlere odaklanılırken iyi giden şeyler görünmez. Temel Etkenler tespit edilemiyor.

Öne Çıkanlar

Tek bakışta: iyi giden ne, iyileşmesi gereken ne.

Öne Çıkanlar, her analiz döneminde platformun otomatik olarak ürettiği özet görünümdür. İki bölüm: ✦ İyi Giden Şeyler: güçlü yanlarınız ✦ İyileştirme Gereken Alanlar: öncelikli aksiyon alanları Her madde, gerçek müşteri yorumlarına dayalıdır. Hangi yorumun o sonucu ürettiğini görebilirsiniz. Yönetim toplantısına 10 saniyede hazırsınız.

TV duvarınıza yansıtın, tüm ekip aynı anda müşterinin sesini duysun.

LiveBoard →
VIP segment: Kargo memnuniyeti ↓
Online kanal: NPS (Net Tavsiye Skoru) ↑ %12
Temel Etken: Teslimat süresi
Müşterilerim Ne DiyorPIVONY

İyi Giden Şeyler

✓ Çok kullanıcı dostu! ★★★★

App Store yorumu

✓ Sipariş zamanında geldi 🎉

Anket katılımcısı

İyileştirme Gereken Alanlar

↗ Ödeme sayfası çok yavaş

App Store yorumu

↗ Başlangıç süreci kafa karıştırıcı

Anket yanıtı

Metrikler%63 pozitifİlk 5 TemaÖvgüler

Temel Etken Analizi

KonuPerf.Önem%Neg
Teslimat Hızı282478%
İade Süreci202181%
Uygulama UX321345%
Ürün Kalitesi352822%
Müşteri Hizmeti301418%

← 1 > 10/sayfa

Temel Etkenler Özeti

Müşteri memnuniyetini en çok etkileyen faktörler, güçlü olanlar ve iyileştirme gerektiren alanlar, tek ekranda.

Temel Etkenler Özeti, istatistiksel analiz ile müşteri memnuniyetini en çok etkileyen faktörleri bulur. Her etken için: → Performans skoru → Önem ağırlığı (müşteri için ne kadar kritik) → Negatiflik oranı (kaç kişi şikayet ediyor) Sonuç: Neyin iyi gittiğini bilirsiniz. Neyin önce düzeltilmesi gerektiğini bilirsiniz. Nereden başlayacağınızı bilirsiniz.
Gerçek ZamanlıİnteraktifGösterge Paneli Tabanlı

Aynı Şikayet, Farklı Hikaye.

Geri bildirimi segment verinizle harmanlayın. Hangi müşteri grubunda ne tür deneyimler yaşandığını mikro-segment düzeyinde keşfedin.

Kargo verisi, satış kanalı (online/mağaza), müşteri segmenti (VIP/standart/yeni) ve daha fazlasını geri bildirim verinizle harmanlayın. 'Teslimat geç geldi' şikayeti artık şunu söyler: → Hangi kargo firmasında? → Hangi bölgede? → VIP müşteride mi, standart müşteride mi? → Online kanalda mı, mağazada mı?
Segment Filtrele ▾Kanal ▾Dönem ▾
SegmentGeri Bildirim SkoruBaşlıca Şikayet
VIP Müşteri★★★☆☆Kargo gecikmesi
Standart★★★★☆Uygulama hatası
Yeni Müşteri★★☆☆☆Başlangıç süreci
Online Kanal★★★★★-
Mağaza Kanalı★★★☆☆Bekleme süresi

Hangi veriyi harmanlayabilirsiniz?

✓ Kargo firma ve teslimat verisi ✓ Satış kanalı (online / mağaza / bayi) ✓ Müşteri segmenti (VIP / standart / yeni) ✓ Sipariş değeri ve kategorisi ✓ Coğrafi bölge ✓ CRM ve müşteri geçmişi

Gen AI · Agentic

Konular Otomatik Çıkar. Aksiyonlar Anında Devreye Girer.

Üretken yapay zeka her geri bildirimi okur ve önemli konuları keşfeder, ardından agentic yapay zeka (kendi başına aksiyon alan AI) siz sormadan harekete geçer.

Otomatik Konu Tespiti

Manuel taksonomi yok. Anahtar kelime kuralı yok. Üretken yapay zeka her geri bildirimi okur, gelişen konuları otomatik olarak belirler, kümeler ve tüm kanallarınızda zaman içindeki değişimini takip eder.

Otomatik tespit edilen konularGen AI
Kargo gecikmesi ↑ %23Ödeme ekranında uygulama çöküyorİade politikası kafa karışıklığıÖdeme zaman aşımıHarika ürün kalitesiBaşlangıç sürtünmesi

Otomatik keşfedildi · Manuel ayar gerektirmez

Agentic Aksiyonlar

Kritik bir segmentte önemli bir içgörü ortaya çıktığında, yapay zeka ajanı beklemez, otomatik olarak bilet oluşturur, ekipleri uyarır ve insan müdahalesini beklemeden yönetici özetleri gönderir.

🔍İçgörü tespit edildi
🤖Yapay zeka ajanı devreye girdi
Aksiyonlar alındı
Jira / Zendesk'te bilet oluşturuldu
Slack ekip uyarısı gönderildi
CX Direktörüne yönetici özeti iletildi

Bağla. Harmanla. Keşfet. Harekete Geç.

1

Tüm Kanalları ve Veriyi Bağla

Geri bildirim kanallarınızı (destek talebi, CRM, anket, çağrı merkezi) ve segment verinizi (kargo, satış kanalı, müşteri grubu) platforma bağlayın.

2

Yapay Zeka Harmanlayıp Analiz Eder

Yerel Türkçe NLU (Doğal Dil Anlama) her kaydı işler. Segment verisi ile geri bildirim otomatik harmanlanır. Öne Çıkanlar ve Temel Etkenler anlık üretilir.

3

Sistem Harekete Geçer

Kritik mikro-segmentte sorun mu var? Otomatik destek talebi açılır, ekip bilgilendirilir, CX (Müşteri Deneyimi) direktörüne Yönetici Özeti gider.

Tüm Özellikler

Otomatik Konu Tespiti (Üretken Yapay Zeka)

Üretken yapay zeka, geri bildirimlerden gelişen konuları otomatik olarak keşfeder, manuel kategori veya anahtar kelime kuralına gerek yok. Yeni temalar gerçek zamanlı olarak belirir.

Agentic Aksiyonlar

Yapay zeka ajanları içgörülere otomatik olarak harekete geçer, kritik bir segmentte örüntü ortaya çıktığında bilet açar, ekipleri uyarır ve özet raporlar gönderir.

Öne Çıkanlar

"İyi Giden Şeyler" ve "İyileştirme Gereken Alanlar": her analiz döneminde otomatik özet. Gerçek müşteri yorumlarına dayalı, tek bakışta.

Temel Etkenler Özeti

Müşteri memnuniyetini en çok etkileyen faktörleri istatistiksel analiz ile bulun. Performans, önem ağırlığı ve negatiflik oranı bir arada.

Mikro-Segmentasyon

Kargo, satış kanalı ve müşteri segmenti verinizi geri bildirimle harmanlayın. VIP müşteri ile standart müşteri aynı şikayeti farklı nedenlerle yapıyor olabilir.

Kök Neden Analizi

Şikayetin arkasındaki gerçek sebebi saniyeler içinde tespit edin. "Ürün bozuk" değil, "3. parti kargo gecikmesi, VIP segment, İstanbul bölgesi" gibi.

KPI İzleme & Anomali Uyarısı

Tanımladığınız metrikler sürekli izlenir. Belirli bir segmentte anormal değişim olduğunda anında e-posta bildirimi alırsınız.

Gizlilik Odaklı PII Maskeleme

Müşteri verileri analiz öncesi otomatik maskelenir. KVKK ve GDPR uyumluluğu yerleşik gelir.

Hangi Verilerinizi Harmanlayabilirsiniz?

Geri Bildirim Kaynakları

  • 🎫 Zendesk / Freshdesk
  • 👥 Salesforce CRM
  • 💬 Intercom / canlı sohbet
  • 📞 Çağrı merkezi kayıtları
  • 📋 NPS anketleri
  • 📄 CSV / Excel yükleme
  • 🎯 Pivony Capture bileşeni (Pivony)

Segment & Operasyonel Veri

  • 🚚 Kargo firması ve teslimat verisi
  • 🏪 Satış kanalı (online/mağaza/bayi)
  • 👑 Müşteri segmenti (VIP/standart/yeni)
  • 📦 Sipariş kategorisi ve değeri
  • 📍 Coğrafi bölge
  • 📊 CRM segmentasyon verisi

Sisteminiz listede yok mu? API ile özel entegrasyon kurulabilir. Satış ekibimizle görüşün.

Örnek proje

Etstur: Müşterinin Sesi

Turizm & Otelcilik

Etstur ile misafir deneyimini anladık ve Müşterinin Sesi platformunda otel bazında iyileştirme stratejileri ürettik.

Müşterinin Sesi nasıl kullanılıyor

Misafir geri bildirimi yolculuk ve tesis bağlamıyla birleştirilir; ekipler Öne Çıkanlar, mikro-segment görünümü ve kanıta dayalı kararlarla iyileştirmeyi önceliklendirir.

Yarattığı değer

Misafir geri bildirimini tesis bazındaki segment verileriyle birleştirerek Etstur, hangi otelin, hangi deneyim türünün ve hangi misafir segmentinin memnuniyeti veya kaybı tetiklediğini tespit edip büyümeden önce aksiyon alabiliyor.

Sonuçlar

  • Misafir sesinden otel düzeyinde strateji
  • Otel bazında mikro-segment analizi
  • Öne Çıkanlar ile anlık görünüm

500+ tesiste misafir geri bildirimi analiz edildi. Sonuçlar iç CX ekibi raporlamasına dayanmaktadır.

Pivony ile olan ortaklığımız, müşterilerimizin ihtiyaçlarını gerçekten dinleyerek ve onlarla empati kurarak daha mutlu bir müşteri tabanı oluşturmamıza yardımcı oldu.

Hande Kozlu Gültakan

CX Direktörü, Vodafone Türkiye

Müşteri Memnuniyeti ↑Mikro-segment görünürlüğü ↑CX Operasyon Verimliliği ↑

Birlikte çalıştığımız markalar

Müşteri odaklı global markalar tarafından tercih ediliyor

Müşterinizin Sesini Segment Düzeyinde Dinlemeye Hazır mısınız?

Ekibimiz size özel bir Müşterinin Sesi + mikro-segment analizi demosu hazırlar.

Ortalama kurulum süresi: 48 saat · Entegrasyon gerektirmez · Yerel Türkçe NLU