chatinu

chatinu, işletmelerin müşterileriyle yaptığı yazışmaları yapay zekâ ile analiz eden çok kiracılı bir müşteri sohbet zekâsı platformu. Platformun yanıt aradığı sorular şunlar: müşteri neden satın aldı, neden almadı, süreci neden yarıda bıraktı, kim dönüşmeye yakın, kim kaybedilmek üzere ve kime yeniden ulaşılmalı. Tasarımı sektörden bağımsız, ancak ilk olarak sağlık turizmi alanında çalışan klinikler için optimize ettim.

Amaç

Birçok işletmede satışın büyük bölümü WhatsApp gibi mesajlaşma kanallarında gerçekleşiyor. Bu yazışmalar aslında çok değerli bir bilgi kaynağı, ama genellikle okunup unutuluyor. Hangi müşterinin hangi nedenle vazgeçtiği, kimin memnun kalıp tekrar gelebileceği ya da kimin sessizce kaybolduğu kimsenin önünde bir rapor olarak durmuyor.

chatinu'yu bu yazışmaları bir müşteri zekâsı motoruna dönüştürmek için geliştirdim. Basit bir sohbet analiz aracı değil; amacı işletmenin eski müşterilerini yeniden kazanmasına yardım etmek. Klinikler için bu üç hedefe dönüşüyor. Birincisi hiç dönüş yapmayan ya da yarıda bırakan adaylara yeniden ulaşıp ilk satışı sağlamak. İkincisi tedavi olmuş ama memnun kalmamış hastaları kazanıp itibarı korumak. Üçüncüsü ise memnun kalmış hastalara ikinci ya da üçüncü bir işlem önermek.

Nasıl çalışır

İşletme geçmiş WhatsApp yazışmalarını ve daha önceki müşteri ya da tedavi kayıtlarını sisteme aktarıyor. Yapay zekâ her konuşmayı analiz ederek vazgeçme nedenini, duygu durumunu, müşterinin geri kazanılma olasılığını gösteren bir puanı, ikincil nedenleri ve kısa bir özeti çıkarıyor. Bu analiz sonuçları kaybedilen müşteriler, tedavi görmüş müşteriler, risk altındaki müşteriler ve ek satış fırsatları gibi segment sayfalarında listeleniyor.

Kullanıcı bir segmenti seçip doğrudan kampanya oluşturabiliyor. Kampanyalar doğal dille de tarif edilebiliyor. Örneğin belirli bir tedavi için son otuz günde belirli bir ülkeden gelen müşterilere indirim kampanyası istendiğinde, sistem bu cümleyi yapılandırılmış bir filtreye çeviriyor, hedef kitleyi önizleme olarak gösteriyor ve her kişi için onun konuşma analizine dayanan kişisel bir mesaj hazırlıyor. Mesajlar Meta'nın WhatsApp Cloud API'si üzerinden gönderiliyor ve her birinin durumu takip ediliyor. WhatsApp'ın kuralları gereği son yirmi dört saat içinde yazışılmamış kişilere yalnızca önceden onaylanmış şablon mesajlar gönderilebildiği için sistem bu kurala uyuyor ve yalnızca iletişim izni veren kişileri hedefliyor.

Öne çıkan özellikler

• Konuşma analizi; vazgeçme nedeni, duygu durumu, geri kazanılma puanı ve özet bilgilerini otomatik olarak çıkarıyor.
• Doğal dille kampanya oluşturma sihirbazı otuzdan fazla hazır şablonla geliyor.
• Kampanya mesajları kişiye özel olarak, o kişinin geçmiş konuşmasından yararlanılarak hazırlanıyor.
• Panelde, müşterinin kendi yapay zekâ sunucusunu, otomatik yanıt kurallarını ve bilgi bankasını tanımlayabildiği bir otomasyon bölümü bulunuyor.
• Otomatik yanıtlar katı bir sırayla üretiliyor. Önce tanımlı bir senaryo eşleşiyorsa onun birebir yanıtı veriliyor. Eşleşme yoksa bilgi bankasından ilgili bölüm bulunuyor ve dil modeli yalnızca o bölüme dayanarak cevap yazıyor. Benzerlik yeterince yüksek değilse sistem bilgisi olmadığını söyleyip konuyu bir yetkiliye aktarmayı öneriyor.
• Her yanıtın hangi kaynaktan üretildiği kayda geçiyor ve panelden denetlenebiliyor. Böylece model kendi bilgisinden fiyat ya da prosedür uyduramıyor.
• Gerektiğinde bir operatör konuşmayı devralıp yanıtı elle yazabiliyor.
• İlk kez yazan bilinmeyen bir numara otomatik olarak aday müşteri kaydı olarak açılıyor, ancak açıkça seçilmedikçe kampanyalara dahil edilmiyor.
• WhatsApp API ağ geçidi ücretli bir eklenti olarak sunuluyor; sesli asistan da dakika kotasıyla satılan bir eklenti olarak tasarlandı.

Sesli asistan

Platforma telefon kanalını da eklemek için bir sesli asistan modülü geliştirdim. Gelen arama SIP üzerinden Asterisk'e ulaşıyor, konuşma yazıya çevriliyor, yanıt yazılı kanallarla aynı kural ve bilgi bankası zinciriyle hazırlanıyor ve tekrar sese dönüştürülüyor. Yazıya çevirme ve seslendirme için varsayılan olarak sunucuda yerel çalışan faster-whisper ve Piper kullanılıyor; böylece ses verisi sunucudan dışarı çıkmıyor. Görüşmelerin kayıtları şifreli olarak saklanıyor, transkripti ve özeti çıkarılıyor. WhatsApp, sesli asistan ve panel sohbeti aynı ortak bilgi bankasını kullanıyor; müşteri belgesini bir kez yüklüyor ve her kanalda geçerli oluyor. Bu modülün ilk sürümü şu anda daha kapsamlı bir yapay zekâ çağrı merkezi motoruyla değiştiriliyor.

Güvenlik

Müşteri verilerinin yalıtımını mimarinin temeline koydum. Merkezde yalnızca kiracı kataloğunu, abonelikleri ve destek kayıtlarını tutan bir ana veritabanı var. Müşterilerin kendi verileri ise merkezde değil, yönetim panelinden bir sunucu havuzundan atanan veri düğümlerinde, her müşteri için ayrı oluşturulan bir veritabanında duruyor. Her kiracının ayrı veritabanı, ayrı bilgi bankası, ayrı yapay zekâ uç noktası ve ayrı önbellek anahtar alanı var.

Yapay zekâ çağrıları her kiracı için tanımlanan uç noktalara yönlendiriliyor. Bu uç nokta müşterinin veri düğümündeki Ollama olabileceği gibi kendi veri merkezimizdeki GPU sunucuları da olabiliyor. Bir kiracı verisinin yurt dışına çıkmamasını istediğinde dış sağlayıcılara yapılan çağrılar kod düzeyinde engelleniyor. Uç nokta tanımlarında SSRF saldırılarına karşı denetim yapılıyor ve gizli bilgiler Fernet ile şifrelenerek saklanıyor. KVKK kapsamında veri envanteri, saklama süreleri, silme hakkı, rıza kaydı ve erişim denetimi ayrıca ele alındı.

Teknik altyapı

chatinu üç uygulamadan oluşuyor: tanıtım ve satış sitesi, iç yönetim paneli ve bütün müşterilerin ortak kullandığı müşteri paneli. Müşteri paneli tek bir ağ geçidi gibi çalışıyor. Kullanıcı giriş yaptığında ana veritabanından kiracı bilgisi alınıyor, istek süresince o müşterinin veritabanına bağlanılıyor ve dil modeli istekleri müşterinin yapay zekâ ucuna yönlendiriliyor.

Arka uç Go ile yazılmış üç ayrı servisten oluşuyor ve ortak paketler tek bir Go çalışma alanında paylaşılıyor. Veritabanı olarak PostgreSQL 18, oturum, hız sınırlama ve önbellek için Valkey kullanırım. Arayüzler Vite, React ve TypeScript ile yazıldı ve derlenen dosyalar Go ikilisinin içine gömülüyor. Önde HTTP/3 destekli Nginx duruyor. Servisler Docker olmadan systemd birimleri olarak çalışıyor ve sunuculara kaynak kod değil, yalnızca derlenmiş ikililer gönderiliyor. Yeni bir veri düğümü kurulum betiğiyle tekrar çalıştırılabilir biçimde hazırlanabiliyor.

Kullanım alanları

• Sağlık turizmi kliniklerinin yarıda kalan hasta adaylarına yeniden ulaşması ve memnun hastalara yeni tedaviler önermesi.
• WhatsApp üzerinden satış yapan işletmelerin kaybettikleri müşterilerin vazgeçme nedenlerini anlaması.
• Geçmiş müşteri kayıtlarına dayanan, kişiye özel ve izinli WhatsApp kampanyaları.
• Sık sorulan soruların WhatsApp ve telefonda, yalnızca işletmenin kendi bilgi bankasına dayanarak otomatik yanıtlanması.
• Müşteri verisinin dışarıya çıkmaması gereken ve yapay zekâyı kendi sunucusunda çalıştırmak isteyen kurumlar.

Durum

Konuşma analizi, segment sayfaları ve doğal dille kampanya akışı çalışır durumda; WhatsApp API ağ geçidi de yayında. Sesli asistan tarafında, daha kapsamlı bir yapay zekâ çağrı merkezi motorunu platforma taşıma çalışması sürüyor.