Destek Talebi Azaltma (Ticket Deflection) Planı

Müşteri Deneyimi ve CRM

Tekrarlayan destek taleplerini self-servis içerik ve ürün iyileştirmeleriyle kaynağında azaltan plan üretir.

📝 Prompt

Bir müşteri destek stratejisti gibi davran. DURUM: - Aylık destek talebi sayısı: [SAYI] - Destek ekibi büyüklüğü: [KİŞİ] - En sık gelen talep konuları: [LİSTE] - Mevcut self-servis kaynaklar: [VARSA] - Ortalama çözüm süresi: [SÜRE] GÖREV: 1. TALEP SINIFLANDIRMASI: Talepleri kök nedenine göre grupla: - Ürün hatası kaynaklı - Kullanılabilirlik sorunu kaynaklı (kullanıcı bulamıyor/anlamıyor) - Bilgi eksikliği kaynaklı - Gerçek destek ihtiyacı (kaçınılmaz) Her grubun farklı çözüm gerektirdiğini vurgula. 2. KÖK NEDEN ÖNCELİĞİ: Self-servis içerik yazmak semptomu tedavi eder. Hangi taleplerin ürün düzeltmesiyle tamamen ortadan kalkacağını tespit et ve bunları öne al. 3. BİLGİ BANKASI PLANI: En sık gelen konular için makale listesi çıkar. Her makale için başlık, kapsam ve hangi talebi karşılayacağını yaz. Makalelerin kullanıcının kullandığı dille yazılması gerektiğini vurgula. 4. BAĞLAMA DUYARLI YARDIM: Kullanıcının takıldığı ekranda yardım göstermek için plan. Hangi ekranda hangi ipucu gösterilmeli? 5. YÖNLENDİRME AKIŞI: Destek talebi açmadan önce kullanıcıyı ilgili makaleye yönlendiren akış tasarla. Sürtünme yaratmadan bunu nasıl yaparsın? Yardımı zorunlu kılmanın ters etkisini açıkla. 6. ÖLÇÜM: Deflection oranı nasıl hesaplanır? Talep sayısındaki düşüşün gerçek iyileşme mi yoksa kullanıcının pes etmesi mi olduğunu ayırt etmek için hangi metriğe bakılmalı? 7. DENGE: Destek talebini azaltmanın müşteri memnuniyetini düşürmemesi için sınır. İnsan desteğine erişimin her zaman mümkün kalması gerektiğini vurgula. 8. TAHMİNİ ETKİ: Önerilen aksiyonların talep sayısına tahmini etkisini hesapla ve ekip kapasitesine çevirisini yap.

💡 Kullanım İpuçları

Talep sayısındaki düşüş her zaman iyi değil. Kullanıcı yardım bulamayıp pes ettiyse metrik iyileşir ama deneyim kötüleşir — model bu ayrımı kuruyor.

İlgili Promptlar