12 şubeli bir otomotiv grubu, Google Business Profile üzerindeki müşteri yorumlarını yönetemez hale gelmişti. Haftalık 200'den fazla yorum, farklı dillerde gelen mesajlar ve tutarsız marka tonu ciddi bir operasyonel yük oluşturuyordu.
Bu vaka çalışmasında, AI review yanıt otomasyonunun nasıl kurulduğunu ve elde edilen sonuçları paylaşıyoruz.
Problem
Otomotiv grubunun karşılaştığı sorunlar:
- Düşük yanıt oranı: Yorumların sadece %22'si yanıtlanabiliyordu
- Tutarsız ton: Her şubede farklı kişiler yanıt yazıyordu, marka tutarlılığı yoktu
- Geç yanıtlar: Ortalama yanıt süresi 72 saatti
- Çok dilli zorluk: Türkçe, İngilizce ve Almanca yorumlar ayrı ayrı yönetilmesi gerekiyordu
- Yüksek maliyet: 2 tam zamanlı çalışan sadece review yönetimine ayrılmıştı
Çözüm: AI Review Yanıt Sistemi
PlayReply altyapısını kullanarak, 3 aşamalı bir review yanıt sistemi kuruldu:
Aşama 1: Analiz ve Sınıflandırma
Her gelen yorum otomatik olarak analiz edilir:
- Duygu analizi (pozitif, nötr, negatif)
- Dil tespiti ve otomatik çeviri
- Konu kategorisi (servis kalitesi, fiyat, personel, teslimat)
- Aciliyet skoru (1-5 arası)
Aşama 2: Yanıt Üretimi
Analiz sonuçlarına göre AI, marka tonuna uygun yanıt üretir:
- Marka ses rehberi (brand voice guide) ile tutarlılık
- Müşterinin diline uygun yanıt (3 dilde)
- Negatif yorumlara empatik ve çözüm odaklı yaklaşım
- Pozitif yorumlara teşekkür ve sadakat güçlendirme
Aşama 3: Varyans Kontrolü ve Yayınlama
Üretilen yanıtlar bir kalite kontrol sürecinden geçer:
- Varyans kontrolü: Aynı tür yorumlara verilen yanıtlardaki çeşitlilik takip edilir
- Guard rail: Hassas konularda (yasal, şikayet) insan onayı gerektirilir
- A/B test: Farklı yanıt stillerinin müşteri etkisi ölçülür
- Otomatik yayınlama: Onay alınan yanıtlar otomatik olarak yayınlanır
Sonuçlar
Sistem 2 haftada kurulup canlı ortama alındı. İlk 3 ayın sonuçları:
Operasyonel Metrikler
- Yanıt oranı: %22 → %97 (%340 artış)
- Ortalama yanıt süresi: 72 saat → 45 dakika
- Otomasyon oranı: %78 (insan müdahalesi gerektirmeyen yanıtlar)
İş Metrikleri
- Ortalama Google puanı: 4.2 → 4.7
- Maliyet azalması: %47 (1.5 FTE tasarrufu)
- Müşteri memnuniyeti: NPS +12 puan artış
ROI
- Toplam yatırım: ~$4,500 (setup) + $400/ay (operasyon)
- Aylık tasarruf: ~$5,800 (iş gücü + verimlilik)
- ROI pozitife geçiş: 2. ay
- İlk yıl net tasarruf: ~$60,000
Review yanıt oranlarımız %340 arttı ve ortalama puanımız 4.7'ye çıktı. 12 şubede tutarlı marka tonu sağlamak daha önce imkansız görünüyordu. - Ahmet Y., Operasyon Müdürü
Öğrenilen Dersler
- Marka tonu rehberi kritik: AI'a net bir marka sesi tanımlaması vermek, tutarlılığın anahtarı
- Guard rail'ler güven sağlar: Negatif ve hassas yorumlarda insan onayı, hem ekibi hem müşteriyi korur
- Varyans kontrolü şart: AI'ın aynı yanıtı tekrarlamasını engellemek, doğallık için önemli
- Kademeli başlangıç etkili: Önce 2 şubede test, sonra 12 şubeye yaygınlaştırma
Sonuç
Review otomasyonu, en hızlı ROI getiren AI uygulamalarından biridir. Özellikle çok şubeli işletmelerde, tutarlı marka tonu ve hızlı yanıt süresi hem müşteri memnuniyetini hem de online itibarı doğrudan etkiler.
İşletmenizin review operasyonlarını otomatize etmek istiyorsanız, ücretsiz demo ile başlayabilirsiniz.