Bu rehberi bitirdiğinizde Zia'nın hangi yeteneğini hangi koşulda açmanın işe yaradığını, hangisinin elinizdeki veriyle henüz işe yaramayacağını ve her birinin gerçek sürüm/kota sınırını bileceksiniz. Amacımız Zia'yı tanıtmak değil; "yapay zekâyı açtık" demekle "doğru kişiye doğru anda doğru aksiyonu söyleten bir sistem kurduk" demek arasındaki farkı göstermek. Çünkü Zia bir sihir değildir: iyi kurulmuş bir veri modelinin üzerine oturduğunda öngörü üretir, kötü veriyle çalıştığında ise sizi kendinden emin bir tonla yanlış yöne sürükler.
Zia neyi çözer, neyi çözmez
Zia, Zoho CRM'in içine gömülü yapay zekâ katmanıdır. Onu tek bir düğme gibi düşünmeyin; birbirinden bağımsız çalışabilen bir yetenek ailesidir. Pratikte üç tür iş yapar: tahmin eder (bir anlaşmanın kapanma, bir müşterinin ayrılma, bir adayın dönüşme olasılığını puanlar), yorumlar (e-posta ve çağrı içeriğindeki niyeti ve duyguyu çözer), önerir (sonraki adımı, uygun ürünü, otomatikleştirilebilir süreci işaret eder).
Asıl ayrım şudur: Zia tahmini üretir, kararı vermez. Bir tahmin, bir iş akışına, göreve veya bildirime bağlanmadığı sürece ekranda duran bir sayıdan ibarettir. Bu rehber boyunca her yeteneği "hangi insan kararını hızlandırır, hangi veriyi ister, hangi sürümde açıktır" üçlüsüyle ele alıyoruz.
Bu rehberde örneklerimizi tek bir gerçek bağlamdan veriyoruz: çok şubeli, abonelik benzeri bakım paketleri satan butik bir estetik/medikal klinik. Bu klinikte adaylar reklamdan gelir, danışman görüşmesinden geçer, işlem planına dönüşür ve sonrasında kontrol/seans takvimine girer. Zia'nın her yeteneğini bu akışın neresine oturduğuyla anlatacağız.
Önce veri modeli: Zia'nın yakıtı
Yapay zekâ tarafında en pahalı hata, modeli açmadan önce verinin yeterli olduğunu varsaymaktır. Zia'nın tahmin yetenekleri geçmiş kayıtlardan öğrenir; geçmiş kayıt yoksa ya da kirliyse, çıktı da kirli olur. Bu yüzden Zia'dan önce sorulması gereken soru "hangi modeli kuralım" değil, "bu modeli eğitecek temiz veri var mı" sorusudur.
İki somut araç veri tarafını doğrudan etkiler. Veri Zenginleştirme (Data Enrichment), bir kişi/firma kaydındaki boşlukları demografik ve firmografik bilgilerle doldurur; böylece aramadan önce karşınızdakinin segmentini görürsünüz. Zia Vision ise yüklenen görselleri (kimlik belgesi, fatura, fiş) görüntü tanımayla denetler; kalite standardına uymayan veya manipüle edilmiş olabilecek görselleri işaretler. Klinik örneğinde hasta onam/evrak yüklemelerinin ön kontrolünü insandan alır.
Tahmin (Prediction Builder) modeli, eğitim kriterinize uyan en az 200 kayıt olmadan çalışmaz. Tahmin bir seçim listesi (picklist) alanı içinse, her değerin doğru sonuç için en az 75 kaydı olmalı ve Zia en fazla 10 picklist değeri için tahmin yapar. Entegrasyonla üretilen alanlar tahmin edilemez, yalnızca katkı faktörü sayılır.
Bu sayılar şunu söyler: yeni kurulan ya da kaydı az olan bir klinikte churn veya kapanma tahmini açmak erkendir; önce yeterli geçmiş birikmelidir. Bunu müşteriye dürüstçe söylemek, "açtık çalışıyor" demekten çok daha değerlidir.
Skorlama ve tahmin: kararın matematiği
Zia'nın satışa en çok dokunan tarafı tahmin yetenekleridir. İki bileşeni karıştırmamak, doğru kurulumun yarısıdır.
Zia Skorları (Scores)
Hazır gelen, öngörüsel lead skorlama. E-posta açma, web ziyareti, sosyal etkileşim gibi sinyalleri okuyup her adaya bir puan verir. "Önce kime dönmeliyim" sorusunu yapılandırma gerektirmeden yanıtlar.
Tahmin Oluşturucu (Prediction Builder)
Yöneticinin kendi sorusunu modellediği esnek araç. Standart veya özel modüllerde "bu anlaşma kazanılır mı, gecikir mi", "bu müşteri paketi alır mı", yıllık büyüme/maliyet gibi sonuçları tahmin eder.
Tahmin Analitiği bu modellerin çıktısını yorumlar: kapanma olasılığı yüksek anlaşmalar, gecikme riski taşıyanlar, kazanma/kaybetme analizi ve her tahminin yanında bir aksiyon önerisi. Zia ayrıca kendi tahmininin işe yarayıp yaramadığını ölçüp bir güvenilirlik puanı verir; yani zamanla kalibre olur. Klinik örneğinde "ilk danışma sonrası işlem planına dönüşme olasılığı" alanı kurulduğunda, danışman düşük olasılıklı görüşmeye ek süre harcamak yerine yüksek olasılıklılara yoğunlaşabilir.
Hedef sonucu tanımlayın
Örnek: "danışma → işlem planı dönüşümü". Tahmin için seçtiğiniz isim, modülde alan etiketi olur ve kayıt sonrası değiştirilemez; baştan ayırt edici bir ad verin.
Eğitim verisini doğrulayın
Kriterinize uyan en az 200 kaydınız olduğundan emin olun. Bütün kayıtlar aynı değeri taşıyorsa Zia karşılaştırma yapamaz ve tahmin üretemez.
Skoru sürece bağlayın
Yüksek skorlu adayı iş akışıyla doğru danışmana yönlendirin veya öncelik kuyruğuna alın. Skor, ekranda kaldığı sürece değer üretmez.
Churn: müşteri gitmeden görmek
Churn Tahmini (Churn Prediction), mevcut müşterilerinizden hangisinin ilişkiyi kesme riskinin yüksek olduğunu önceden gösterir. Zia; satın alma geçmişi, destek talepleri, pazarlama etkileşimi ve kullanım sinyallerini analiz edip her müşteriye bir kopma olasılığı puanı atar. Müşteri gerçekten gitmeden, hâlâ kazanma şansı varken müdahale alanı açar. Abonelik benzeri bakım paketi satan klinikte bu, doğrudan tekrar gelir demektir.
Churn'ün arka planında çoğu zaman Olay Eşleme (Event Mapping) çalışır: farklı kaynaklardan gelen kullanım verisinin Zia tarafından "hangi davranış sadakat, hangisi uzaklaşma" diye doğru yorumlanmasını sağlar. Yani churn skoru iyi bir veri eşlemesi olmadan güvenilir değildir.
Churn Tahmini yalnızca Enterprise ve Ultimate sürümlerinde ve 20+ kullanıcı lisansı olan organizasyonlarda kullanılabilir (US, EU, IN, CN, AU veri merkezleri). Ayrıca abonelik tabanlı gelir modelleri için kayıt detayında iki salt-okunur alan oluşturur ve bu, özel alan kotanızdan düşer. Lisans/DC eşiğini taahhüt öncesi kontrol edin.
Bu eşik küçük klinikler için belirleyicidir: 20 lisans altındaysa churn tahmini açılmaz. Bu durumda biz, churn'ün yerine durum alanı + zamanlanmış fonksiyonla kurulan bir "kontrol seansı kaçırma" uyarısı öneririz — aynı problemi yapay zekâ olmadan, ama görünür biçimde çözer.
Öneri ve sonraki en iyi adım
Zia yalnızca neyin olacağını tahmin etmekle kalmaz; ne yapmanız gerektiğini de önerir. Bu tarafta birbirini tamamlayan birkaç yetenek var.
- Benzerlik Önericisi (Similarity Recommender): Bir müşterinin geçmişine benzer kayıtları ve onlardan türetilen ürün/hizmet önerilerini gösterir. Kayıt detayında en fazla 5 benzer kayıt ve her biri için en fazla 3 alan görüntülenir; benzerlik skoruna en çok katkı veren 5 alan öne çıkarılır.
- Öneri Oluşturucu (Recommendation Builder): İşletmenin kendi öneri modelini standart veya özel modülde kurmasına izin verir. Önemli sınır: her hedef modül için yalnızca bir öneri modeli kurulabilir ve hedef modül, kaynak modülle lookup/ilişkili liste üzerinden bağlı olmalıdır.
- Sonraki En İyi Deneyim (Next Best Experience): Belirli bir müşteri/fırsat için en etkili adımı önerir — arama planlamak, takip e-postası, belirli bir teklifi sunmak gibi.
Buna bir de İletişim için En Uygun Zaman (Best Time to Contact) eklenir: geçmiş yazışma ve yanıt kalıplarını, alıcının saat dilimini ve davranışını okuyup en yanıt alıcı saati önerir. Klinik örneğinde danışman, kontrol araması için sabah yerine akşamüstü öneriliyorsa, yanıt oranı somut biçimde değişir.
Benzerlik Önericisi tipik olarak Professional ve üzeri sürümlerde gelir. Öneri/skorlama gibi modeller sürüm ve veri merkezine göre farklılaşabilir; kesin taahhüt öncesi ilgili hesabın paketi ve DC'si kontrol edilmelidir.
E-posta, çağrı ve duygu analizi
Zia gelen iletişimi yalnızca saklamaz, anlamlandırır. E-posta zekâsı, bir mesajın niyetini (ne istiyor), tonunu (olumlu/olumsuz/nötr) ve duygusunu (memnuniyet, öfke, hayal kırıklığı) çözümler. Böylece kızgın bir hastanın mesajı kalabalık bir gelen kutusunda kaybolmaz; önceliklenir ve doğru tonla yanıtlanır. Aynı sinyaller Müşterinin Sesi (Voice of the Customer) ekranında bütünleşip müşterileri "savunucu / eleştirmen" olarak gruplar.
Çağrı zekâsı ise telefon görüşmesini metne döker (transkripsiyon) ve içeriğindeki niyet/duyguyu çıkarır. Bu hem kalite kontrol kaydı bırakır hem yöneticiye "görüşmeler genel olarak nasıl gidiyor" sorusunu veriyle yanıtlatır.
| Analiz türü | Ne çıkarır | Sahadaki faydası |
|---|---|---|
| Niyet | İletişimin amacı | Doğru kuyruğa düşürüp önceliklendirir |
| Duygu (sentiment) | Olumlu / olumsuz / nötr ton | Yanıt tonunu ve aciliyeti belirler |
| Emosyon | Öfke, memnuniyet, hayal kırıklığı | Empatik ve zamanında dönüşü tetikler |
Çağrı transkripsiyonu ölçümlü çalışır: bir organizasyon ayda en fazla 18.000 dakika (300 saat) transkripsiyon yapabilir. Ücretlendirme 30 saniyelik dilimlere yuvarlanır; her 30 saniye için 0,012 USD (dakikası 0,024 USD) ve normal fatura döngünüzden bağımsız olarak aylık tahakkuk eder. Yöneticiler süre eşiği ve modül/profil bazında sınır tanımlayabilir.
Türkiye bağlamında bu yetenek bir KVKK uyarısı gerektirir: çağrı kaydı ve transkripsiyonu kişisel veri işlemedir. Görüşme başında bilgilendirme/aydınlatma ve saklama süresi politikası olmadan açılmamalıdır.
Üretken YZ: özet, yazım, Models
Zia'nın üretken yapay zekâ katmanı, ekibin en çok zaman kaybettiği işleri devralır: eski yazışmaları okumak, not karıştırmak, aynı e-postayı tekrar yazmak. İki bileşen öne çıkar.
Kayıt Özeti (Record Summary), bir kayıttaki tüm geçmişi — aramalar, toplantılar, notlar, e-postalar — okunabilir bir özete indirir. Aramadan önce dosyayı elle taramaya gerek kalmaz. Models (yazım asistanı) ise açıklama, not ve e-posta alanlarında bağlama duyarlı içerik üretir: yeni e-posta, gelen e-postaya yanıt, çeviri ve yazışma özeti. Ton seçilebilir (profesyonel, samimi, açıklayıcı, anlatımsal ...) ve uzunluk kısa/orta/uzun olarak ayarlanabilir; Zia çeviride 74'e kadar dili destekler.
Kayıt Özeti her kullanıcı için günde 100 özet ile sınırlıdır. Tüketim mantığı: aynı kayıt için veri değiştiyse her yeniden üretim limitten düşer; aynı gün değişiklik yoksa tekrar üretim tek sayılır; farklı kullanıcılar aynı kayıt için ayrı ayrı kendi 100'lük kotalarından harcar. "Yeniden Üret" düğmesini yalnızca kayda yeni veri eklendiğinde kullanın.
| Yetenek | Tipik sürüm | Önemli sınır / not |
|---|---|---|
| Kayıt / Not / Konuşma Özeti | Professional+ | Kullanıcı başına günde 100 özet |
| Models (yazım, LLM seçimi) | Professional, Enterprise, Ultimate | CN dışı tüm DC; Zoho Hosted LLM tüm DC |
| Çeviri | Models ile | 74'e kadar dil |
Models arka planda Zoho'nun barındırdığı LLM'i veya bağladığınız harici bir sağlayıcıyı (OpenAI, Google, Anthropic, Cohere) kullanabilir; yani altyapı seçiminde esneklik vardır. Harici bir LLM bağlarsanız metin o sağlayıcıya gider — klinik gibi hassas veride bu, KVKK açısından ayrı bir karardır.
Sürüm, lisans ve kota gerçeği
"Zia var mı?" sorusunun tek doğru cevabı, ilgili hesabın paketine ve veri merkezine bakılarak verilir. Aynı isim altındaki yetenekler her sürümde aynı seviyede gelmez; bazıları lisans sayısına, bazıları kullanım kotasına bağlıdır. Aşağıdaki tablo, bu rehberde geçen yeteneklerin tipik uygunluğunu özetler — taahhüt değil, kontrol başlangıç noktasıdır.
| Yetenek grubu | Tipik sürüm | Kritik koşul |
|---|---|---|
| Özet / Models (üretken YZ) | Professional+ | CN dışı DC; günde 100 özet/kullanıcı |
| Benzerlik / öneri | Professional+ | Hedef modül başına 1 öneri modeli |
| Tahmin & skorlama | Enterprise+ | Eğitim için ≥200 kayıt |
| Churn tahmini | Enterprise / Ultimate | 20+ lisans; US/EU/IN/CN/AU |
| Ask Zia (global arama) | Enterprise (20+ lisans) / Ultimate | Kişisel dil İngilizce olmalı |
Zia'nın yetenek-sürüm eşlemesi ve dil/DC desteği Zoho tarafından zaman zaman güncellenir. Yukarıdakiler tipik olarak Enterprise ve üzeri içindir; ancak bir özelliği müşteriye taahhüt etmeden önce ilgili hesabın güncel paketini, kullanıcı lisans sayısını ve veri merkezini doğrulamak şarttır. Biz her kurulumdan önce bu uygunluk denetimini yaparız.
Pratik sonuç: Ask Zia'nın global aramadaki konuşma yeteneği yalnızca 20+ lisanslı Enterprise veya Ultimate'ta ve kişisel dil İngilizceyken devreye girer. Türkçe arayüz tercih eden bir ekip için bu, sürüm uygun olsa bile dil kısıtı nedeniyle beklenenden farklı çalışabilir — sahada en sık karşılaşılan sürprizlerden biri budur.
Eksenium kurulum sırası
Zia'nın yetenekleri kâğıt üzerinde etkileyici; sahada fark yaratması üç şarta bağlıdır: temiz veri, uygun sürüm ve sürece bağlanmış öneriler. Biz Zia kurulumlarını her zaman aynı sırayla ele alırız.
Veri denetimi
Zenginleştirme ve tahmin öncesi kayıt kalitesini, eksik alan oranını ve ≥200 kayıt eşiğini ölçeriz.
Sürüm & kota
Hangi yeteneğin lisansta açık olduğunu, lisans sayısını, DC'yi ve kullanım kotalarını netleştiririz.
Model & öneri
Skorlama, churn ve tahmin modellerini sizin senaryonuza göre eğitir, yalnızca değer yaratacak önerileri açarız.
Aksiyona bağlama
Her skoru ve uyarıyı bir iş akışına, göreve veya bildirime bağlar; sonucu izleyip kalibre ederiz.
Bu sıralamanın özü, manifestomuzdaki omurgayla aynıdır: önce süreç ve veri, en sonda otomasyon. Yapay zekânın değeri "açtık ve çalışıyor" demekte değil; doğru kişiye, doğru anda, doğru aksiyonu fısıldamasındadır. Bu rehberdeki yeteneklerden hangilerinin işinize gerçekten dokunduğunu birlikte belirleyip gerisini kurguya çevirebiliriz.
