Maya

Bağlam

İstanbul’da 4 şubesi olan orta-ölçek bir kuaför zincirinde Ilura ile yetiştirilen Maya agent’ının 30 günlük günlüğüdür. Görevi: WhatsApp Business üzerinden gelen randevu taleplerini ve müşteri destek mesajlarını triyaj etmek, tipik vakaları otomatik çözmek, anormalleri insana yönlendirmek.

Müşteri profili: %60 sadık (tercih stilisti var), %30 ara sıra, %10 ilk kez.

Niye agent, niye sıradan WhatsApp Business otomasyonu değil?

Standard WhatsApp Business araçları (Manychat, Wati, Twilio Studio) kural-tabanlı flow’lar yapıyor:

• “Saat söyle” → menü çık
• “Stilist iste” → liste

Ama gerçek hayat:

• “Selin müsait mi yarın akşam? Yoksa bir yakın zamanı?”
• “Cumartesi gelmek isterdim ama Pazar saat 14 de oluyor”
• “Bu sefer farklı bir stilist denemek istedim — kim önerirsin?”

Bu nüansları kural ağacı yakalamaz. Maya öğreniyor.

Mimari

WhatsApp Business API (Meta resmi)
    ↓ (webhook)
Yerel: Qwen 2.5 14B (şube ofis sunucusu)
    ├─► Müşteri DB (yerel SQL — randevu geçmişi, tercih)
    ├─► Stilist müsait slotları (canlı API)
    ├─► Şube + uzmanlık tablosu
    └─► PII maskeleme

Karar:
  - Tipik (24h+ önceden, müsait slot var, sadık müşteri) → Maya onay → randevu yarat
  - Sapma (yeni müşteri, son dakika, çoklu randevu, şikâyet) → insan onayı
  - Pattern uyarısı (slot doluluk) → şube yöneticisine bildirim

Haftada bir:
  Eğitim → maskeli özet (talep tipi/zaman/sonuç) → GPT-4o → LoRA → Qwen

30 günün özeti

Hafta 1 — randevu mantığı

İlk hafta Maya müsait slot eşleştirme öğrendi. 132 randevu talebi geldi, 108’inde doğru slot önerdi, 24’ünde insan müdahale etti (özel istek, çoklu hizmet, sigortacılık karmaşası).

Maturity: 14.

Hafta 2 — sadık müşteri tercihi

Eğitim seansında 89 örnek GPT-4o’ya gitti. Eğitmen önerdi:

“Sadık müşteri (3+ randevu) için önce tercih stilisti kontrol et. Müsait değilse alternatif önermeden önce ‘Selin yarın 11:00 müsait — uygun mu? Yoksa hafta sonu için bakayım?’ diye sor.”

Maya bunu öğrendi. Sonraki hafta sadık müşteriler için tercih kontrolü %95 doğruluk.

Maturity: 14 → 36.

Hafta 3 — iptal politikası

15. günde Maya iptal/iade triyajı başlattı. Sistem çağrımına yazılı kural:

• 24h+ önceden iptal → otomatik onay, slot serbest bırakılır
• 24h içi iptal + sadık müşteri → tek seferlik tolerans (insan onayı)
• 24h içi + yeni müşteri → bilgi mesajı + insan onayı

İlk hafta 18 iptal işlendi, hepsi doğru kategoride; tek hata yok.

Maturity: 36 → 47.

Hafta 4 — pattern uyarısı + sabah brifing

22. günde Maya slot doluluk pattern’i fark etti:

“Cuma 18:00-21:00 son 4 hafta tüm şubelerde dolu. Talep yetişmiyor — 23 müşteri ‘bir sonraki uygun zaman’ aramış. Slot eklemeyi düşünelim mi?”

Şube yöneticisi inceledi: gerçekten doluluk, ek vardiya açıldı (18:00-21:00 cumaları). Aynı saatlere talep %23 düştü, müşteri memnuniyeti arttı.

Sabah brifing başladı: “Bugün 38 randevu — 3’ü onayını bekliyor: VIP müşteri yarın için ek hizmet eklemek istiyor.”

Maturity: 47 → 62.

Bağ paneli — gün 30

%0.3 yanlış oran insan operatörle aynı seviyede. Müşteri memnuniyeti arttı çünkü cevap hızı 5 dakikaya düştü (eski 30+ dakikadan).

Üç ders

1. Sadık müşteri = tercih bilgisi

Müşterinin tercih stilisti, saat kalıbı, hizmet türü — hepsi profil veri. Bot bunu kaçırır; agent biriktiriyor + kişiselleştirme yapıyor.

2. Sınır net = güvenli otonomi

İptal politikası sistem çağrımına yazılı olduğu için Maya o sınırın dışına çıkmıyor. “Esnek davran” gibi belirsiz kural yerine “24h+ otomatik, altı insan onayı” gibi net eşik.

3. Pattern uyarısı = işletmeye değer

“Cuma 18:00 dolu” gözlemi insan operatörlere sızmaz — her biri tek tek vakalarla uğraşır. Maya toplu görüp uyardı = ek vardiya = kâr.

Diğer hizmet sektörleri için

Maya’nın WhatsApp + randevu mantığı kuaföre özel değil:

• Diş kliniği — randevu + acil triyajı
• Spa/masaj — paket önerisi + tercih terapist
• Veteriner — acil triyajı + sahip iletişim
• Fizyoterapi — seans takibi + reçete hatırlatma

Tanım kopyalanır; politika + müşteri profili her sektörde sıfırdan yetişir.