Günümüzün rekabetçi iş dünyasında, verimlilik sadece bir avantaj değil, bir zorunluluktur. Ancak şirketler, farklı departmanlar ve sistemler arasında giderek artan veri akışıyla boğuşuyor. Peki, bu karmaşık ve birbirinden kopuk süreçleri akıllı bir şekilde birbirine bağlayıp otomatize edebilir miyiz? Erlikon.ai olarak cevabımız net: Evet. Bu vaka analizinde, açık kaynaklı iş akışı otomasyon aracı n8n ve geliştirdiğimiz Büyük Dil Modeli (LLM) Agent'ları ile bunu nasıl başardığımızı anlatıyoruz.
Problem: Çok Kanallı Müşteri Geri Bildirim Kaosu
Bir müşterimiz, e-posta, sosyal medya, CRM ve destek talepleri gibi birden çok kanaldan gelen müşteri geri bildirimlerini yönetmekte zorlanıyordu. Bu veriler yapılandırılmamış, farklı dillerde ve yoğun hacimliydi. Manuel olarak bu geri bildirimleri okumak, duygu analizi yapmak, ilgili departmana atamak ve aciliyetini belirlemek hem yavaş hem de hataya açıktı.
Çözümümüz: n8n Sinir Sistemi, LLM Agent Beyni
Bu probleme, iki güçlü teknolojiyi birleştirerek yaklaştık:
- n8n (İş Akışı Otomasyonu): Süreçlerimizin dijital sinir sistemi olarak görev yaptı. n8n'in görsel arayüzü ve yüzlerce entegrasyonu sayesinde, farklı platformlardan veri akışını kolayca yönettik.
- Özelleştirilmiş LLM Agent: Bu sistemin beyni olarak, gelen veriyi anlayan, yorumlayan ve eyleme dönüştüren akıllı bir agent geliştirdik. Bu agent, sadece metni işlemekle kalmıyor, aynı zamanda iş mantığını da anlıyordu.
İş Akışının Adımları
Oluşturduğumuz n8n iş akışı şu adımlardan oluşuyordu:
- Veri Toplama: n8n, belirli aralıklarla e-posta sunucusunu, Twitter mention'larını ve CRM'deki yeni notları otomatik olarak kontrol etti.
- LLM Agent'a Gönderme: Toplanan her bir geri bildirim, bir API çağrısı ile bizim LLM Agent'ımıza gönderildi.
- Akıllı Analiz (LLM Agent'ın Görevi): Agent, gelen metin üzerinde anında şu analizleri gerçekleştirdi:
- Duygu Analizi: Metnin pozitif, negatif veya nötr olup olmadığını belirledi.
- Konu Sınıflandırma: Geri bildirimi "Teknik Sorun", "Fatura Sorusu", "Özellik Talebi" gibi önceden tanımlanmış kategorilere ayırdı.
- Aciliyet Tespiti: Metnin içeriğine göre "Yüksek", "Orta", "Düşük" aciliyet seviyesi atadı.
- Özetleme: Uzun geri bildirimleri tek paragraflık özetlere dönüştürdü.
Agent, bu bilgileri yapılandırılmış bir JSON formatında n8n'e geri döndürdü.
- Eyleme Geçme ve Rotalama: n8n, LLM Agent'tan gelen yapılandırılmış veriyi kullanarak akıllı kararlar verdi. Örneğin:
- Eğer kategori "Teknik Sorun" ve aciliyet "Yüksek" ise, otomatik olarak Jira'da bir görev oluşturdu ve ilgili ekibe bir Slack bildirimi gönderdi.
- Eğer kategori "Özellik Talebi" ise, bunu Notion'daki ürün geliştirme panosuna yeni bir kart olarak ekledi.
- Eğer duygu "Negatif" ise, müşteri ilişkileri ekibine özel bir e-posta uyarısı gönderdi.
Sonuç: Ölçülebilir Değer
Bu entegrasyon sayesinde müşterimiz somut faydalar elde etti:
- Geri bildirimlere ilk yanıt süresi %90 oranında azaldı.
- Manuel veri işleme için harcanan haftalık 20+ saatlik emekten tasarruf edildi.
- Acil sorunlar anında tespit edildiği için müşteri memnuniyeti ve problem çözme oranı arttı.
- Tüm geri bildirimler otomatik olarak etiketlenip arşivlendiği için, raporlama ve analiz süreçleri basitleşti.
Bu vaka, n8n gibi esnek bir otomasyon aracı ile LLM Agent'ların akıllı yetenekleri birleştiğinde, en karmaşık iş akışlarının bile nasıl verimli, ölçeklenebilir ve akıllı hale getirilebileceğinin canlı bir kanıtıdır. Erlikon.ai olarak, işletmenize özel bu tür otomasyon çözümleriyle rekabette bir adım öne geçmenizi sağlıyoruz.