Yüzlerce mağazanın yorum verisi tek ekrana indiğinde yeni bir sorun ortaya çıkar: herkes aynı sayıya bakar ama farklı şey anlar. "Olumsuz oran" bir bölge müdürü için 1-2 yıldız, bir müşteri deneyimi direktörü için yapay zekânın olumsuz dediği yorumlardır; ikisi aynı toplantıda farklı rakam söyler. Bu dashboard metrikleri rehberi, BranchVoice'taki her göstergenin tanımını, kapsamını ve operasyonda nasıl okunması gerektiğini tek tek açıklar.
Dashboard metrikleri neden tek tanımla çalışmalı?
Bir zincirde yorum verisi beş platformdan gelir ve platformların doğası farklıdır. Google Haritalar ve Yandex Haritalar yorumları yıldız puanı taşır; Şikayetvar, Ekşi Sözlük ve X'ten gelen yorumlarda yıldız yoktur, yalnızca metin vardır. Yıldız bazlı bir metrik puansız kaynakları dışarıda bırakır; içerik bazlı bir metrik ise metinsiz, yalnız yıldızdan oluşan yorumları sayamaz. Bu yüzden BranchVoice her metriğin kapsamını açıkça belirtir ve aynı tanımı dashboard'da, raporlarda, uyarı kurallarında ve haftalık özette birebir kullanır.
Filtre çubuğu: her sayının bağlamı
Genel Bakış sayfasındaki tüm sayılar üstteki filtre çubuğuna bağlıdır: dönem (son 7, 30 ya da 90 gün, bu yıl veya özel aralık), karşılaştırma (önceki dönem, geçen yıl aynı dönem ya da kapalı), platform, kanal (fiziksel mağaza, e-ticaret, genel) ve bölge, il ya da mağaza. Filtre URL'de saklandığı için ekranı bir meslektaşınıza link olarak gönderdiğinizde o da aynı görünümü açar.
"Önceki döneme göre değişim" her zaman aynı uzunluktaki bir önceki dönemdir: 30 günlük görünümde önceki 30 gün, 7 günlük görünümde önceki 7 gün. Bu kuralın bilinmesi, "yorum sayısı yüzde kaç arttı" sorusunun yanlış yorumlanmasını önler.
Karne: beş kart ve kapsama şeridi
Sayfanın ilk satırı beş kartlık karnedir. Her kart değeri, önceki döneme göre değişimi ve küçük bir trend çizgisini gösterir; tıklandığında ilgili yorum listesine gider.
- Yorum hacmi: dönemde toplanan yorum sayısı; altında platform dağılımı.
- Deneyim skoru: yapay zekânın analiz ettiği yorumların içeriğinden hesaplanan 0-100 skor; 50 nötr, altı olumsuz ağırlıklı. Yalnızca metni olan ve analiz edilen yorumları sayar.
- Yıldız puanı: puan verilen yorumların ortalaması; yalnızca harita kaynakları. Yıldızı yüksek olduğu hâlde içeriği olumsuz yorumlar ayrıca sayılır.
- Sadakat dengesi: markayı tavsiye eden yorumların payı eksi bir daha gelmeyeceğini söyleyen yorumların payı; sıfırın altı net kayıp sinyalidir.
- Yapılacaklar: aynı gün ilgi isteyen cevapsız yorumlar ile kritik risk taşıyan yorumların toplamı; alt satırda acil, kritik, cevapsız olumsuz, açık anomali ve şube eşleştirmesi bekleyen yorum sayıları.
Karnenin altındaki kapsama şeridi, rakamlara ne kadar güvenebileceğinizi söyler: toplam yorum, metinli yorum, analiz edilen yorum, alakasız bulunan yorum ve son verinin ne zaman geldiği.
Metrik sözlüğü: yıldız ve içerik
Yıldız bazlı metrikler
Uyarı kuralları, mağaza karşılaştırma ve raporlar yıldız bazlı bir metrik ailesini paylaşır. Bunlar yalnızca puanlı yorumlar üzerinden hesaplanır:
| Metrik | Tanım |
|---|---|
| Yorum sayısı | Penceredeki toplam yorum |
| 1 yıldız sayısı | Penceredeki 1 yıldızlı yorum sayısı |
| Olumsuz sayı ve oran | 1-2 yıldızlı yorumlar; oran yüzde olarak |
| Olumlu oran | 4-5 yıldızlı yorumların yüzdesi |
| Ortalama puan | Penceredeki yorumların 1-5 ortalaması |
| Google mağaza puanı | Mağazanın Google kaydındaki güncel puan |
| Cevapsız olumsuz süresi | Son 30 günde yanıtlanmamış en eski 1-2 yıldızlı yorumun yaşı |
Ortalama puan ile Google mağaza puanı birbirine karıştırılmamalıdır. İlki seçili dönemdeki yorumların ortalamasıdır ve her gün değişir; ikincisi Google'ın mağaza sayfasında gösterdiği, tüm zamanları kapsayan puandır. Dönem ortalaması düşerken Google puanı bir süre sabit kalabilir; uyarı kuralını hangisine bağlayacağınız bu farka göre seçilir.
İçerik bazlı metrikler
Yapay zekâ analizi her yoruma bir duygu sınıfı, 0-4 arası risk skoru, yanıt aciliyeti, kayıp ve tavsiye niyeti olasılığı ve konu etiketleri verir. Buradan türeyen metrikler analiz edilen yorumları kapsar: deneyim skoru, olumsuz içerik oranı, yüksek risk ve kritik yorum sayısı, acil ve cevapsız yorum sayısı, kayıp oranı. Bu metriklerin tamamı uyarı kuralına da bağlanabilir; örneğin "bir mağazada son 7 günde kritik yorum sayısı 2'yi geçerse" kuralı yıldız değil içerik üzerinden çalışır.
Puan ile içerik arasındaki çelişki ayrı bir göstergedir: 4-5 yıldız verip olumsuz deneyim anlatan ya da 1-2 yıldız verip övgü yazan yorumlar sayılır. Bu sayı yüksekse yıldız puanı tek başına yanıltıcı demektir.
Konu dağılımı ve etki matrisi
Konu dağılımı, yorumların hangi konulara değindiğini gösterir; ama hacim ile olumsuzluk aynı şey değildir. Personel tutumu en çok konuşulan konu olup övgü ve şikâyeti bir arada taşıyabilirken, iade ve değişim az konuşulup neredeyse tamamen olumsuz olabilir. Bu yüzden Genel Bakış'ta konular bir etki matrisinde gösterilir: yatay eksen konunun yorumlardaki payı, dikey eksen olumsuz oranı, nokta büyüklüğü yüksek riskli yorum sayısıdır. Sağ üst bölge "öncelik", sağ alt "güçlü yan", sol üst "izle", sol alt "küçük sorun" olarak etiketlenir.
Matrisin yanındaki yükselen ve düşen listesi, önceki döneme göre payı en çok artan ve azalan konuları sıralar. Konu Analizi sayfası ise her konunun trendini, platform ve şube kırılımını ve örnek yorumlarını verir; kendi konularınızı analiz grupları ve konu taksonomisi ile tanımlarsınız.
Şube, operasyon ve müşteri sesi
Şubeler satırı, seçili bölge ya da ilde en iyi ve en kötü beş mağazayı deneyim skoru, yıldız, yorum sayısı, yüksek risk ve cevapsız olumsuz sayısıyla listeler; ortalama değil uçları gösterir. Mağazaları daha ayrıntılı kıyaslamak için mağaza karşılaştırma ekranı kullanılır.
Operasyon bölümü yanıt oranını yalnızca yanıt verilebilen kaynaklar üzerinden hesaplar, medyan yanıt süresini ve cevapsız olumsuz yorumların yaşlanmasını verir. Müşteri sesi bölümü ise öneri kategorilerini, duygu dağılımını, çalışan bahislerini ve moderasyon sayılarını toplar. Aynı sayıların e-posta hâli için haftalık özet e-postası yazısına bakabilirsiniz.
Sonraki adımlar
Metriklerin tek tanımla çalışması, zincirde veri tartışmasını bitirip aksiyon tartışmasını başlatır. Mağaza listenizi bağladıktan sonra karne ve etki matrisi ilk analizlerle birlikte dolar. Kendi verinizle görmek için demo talep edin.