acoreva.

Acoreva'nın teknoloji yaklaşımı

Müşteri için sıradaki doğru adımı bulmak.

Acoreva yalnızca mesajları bir araya getirmez. Müşterinin kim olduğunu, nereden geldiğini, hangi işlemlerin yapıldığını ve bu işlemlerin satışa dönüşüp dönüşmediğini birlikte değerlendirir.

Görüşmeden sonuca uzanan teknoloji

Birbiriyle bağlantılı beş geliştirme alanı.

01

Aynı müşteriyi farklı kanallarda tanıma

Müşteri kimliği eşleştirme

Telefon, e-posta, platform kimliği ve reklam sinyalleri eksik ya da çelişkili olabilir.

Acoreva nasıl çözüyor?

Parçalı kayıtları kanıt ve güven puanıyla aynı müşteri profiline bağlayan eşleştirme yaklaşımı.

Nasıl ölçeceğiz?

Eşleştirme doğruluğu, yanlış birleştirme ve çözülemeyen kayıt oranı

02

Satışın hangi temaslardan geldiğini anlama

Güven seviyeli gelir atfı

Çok temaslı yolculuklarda geliri tek bir reklam tıklamasına zorla bağlamak yanıltıcıdır.

Acoreva nasıl çözüyor?

Temas sırasını ve belirsizliği koruyan, kanıt seviyesini görünür tutan gelir atfı modeli.

Nasıl ölçeceğiz?

Yolculuk kapsama oranı, atıf güveni ve doğrulanmış gelir eşleşmesi

03

AI'ın güvenli biçimde işlem yapması

Kontrollü AI aksiyon katmanı

Metin üretmek tek başına müşterinin gerçek işini tamamlamaz ve hatalı aksiyon riski taşır.

Acoreva nasıl çözüyor?

Bilgi tabanına dayalı yanıt, kontrollü araç kullanımı, izin kontrolü ve insan devri orkestrasyonu.

Nasıl ölçeceğiz?

Görev tamamlama, araç doğruluğu, yanlış aksiyon ve insan devri isabeti

04

Hangi aksiyonların işe yaradığını öğrenme

Sonuç geri besleme katmanı

Bir insan ya da AI aksiyonunun randevu, satış veya tekrar gelire etkisi çoğu sistemde ölçülmez.

Acoreva nasıl çözüyor?

Aksiyonları sonraki ticari olaylarla ilişkilendiren, karşılaştırılabilir sonuç kayıtları.

Nasıl ölçeceğiz?

Ölçülebilir aksiyon oranı, dönüşüm farkı ve sonuç geri-besleme süresi

05

Müşteri için sonraki doğru adımı önerme

Sonraki en uygun aksiyon

Yeni veya daha az müşteri verisi bulunan işletmelerde yalnızca geçmişe dayalı modeller yeterli sonuç üretemez.

Acoreva nasıl çözüyor?

İş kuralları, açıklanabilir skorlar ve kontrollü öğrenmeyi birleştiren hibrit karar mekanizması.

Nasıl ölçeceğiz?

Öneri isabeti, kabul oranı ve kontrol grubuna göre sonuç artışı

Ürünü nasıl geliştiriyoruz?

Müşteri verisinden gerçek işletme pilotlarına.

Her aşama çalışan bir ürün çıktısı ve ölçülebilir başarı kriteri üretir. Geliştirme alanları birbirini besleyecek şekilde ilerler.

Ay 1–4

01

Ortak müşteri verisi ve kimlik

Müşteri olay modeli, kimlik eşleştirme ve güven puanı

Ay 3–7

02

Gelir kaynağı ve müşteri yolculuğu

Temas yolculuğunu yeniden oluşturma ve güven seviyeli gelir atfı

Ay 5–10

03

AI iletişim katmanı

Doğrulanmış bilgiyle yanıt, niyet tespiti, özet, kontrollü aksiyon ve insan devri

Ay 7–12

04

Sesli asistan iş akışları

Gelen ve giden aramalar, randevu, takip ve işlem doğrulaması

Ay 10–16

05

Karar destek katmanı

Davranış skorları ve sonraki en uygun aksiyon önerileri

Ay 13–18

06

Pilot ve iyileştirme

Gerçek işletme testleri, karşılaştırma ve sektör bazlı hazır akışlar

AI ve sesli asistan, sohbet etmekten fazlasını yapmalı.

Başarı yalnızca iyi bir yanıt vermek değildir. Randevunun gerçekten oluşması, müşteri kaydının doğru güncellenmesi, gerektiğinde çalışana aktarılması ve sonucun ölçülmesi gerekir.

Müşteri niyetini doğru anlamaBilgiye dayalı yanıtGörev tamamlamaİnsan devriYanlış işlemSatışa dönüşüm

Güven ve izin, kararın parçası.

Her öneri ve otomatik işlem; işletmeler arası veri ayrımı, çalışan yetkileri, müşterinin iletişim izni ve işlem kaydıyla birlikte değerlendirilir.

  • İletişim izinlerinin kanal bazında kaydı
  • Kontrollü AI araç erişimi
  • Gereksiz veriyi tutmama ve silme
  • Denetlenebilir karar ve işlem geçmişi

Gerçek müşteri akışıyla kontrollü doğrulama

Kendi sürecinizde birlikte deneyelim.

Tanışma görüşmesi