Google'da yazılan bir yorum hangi mağazaya aitse bellidir; ama Şikayetvar'daki "Antalya'daki mağazanızda kasiyer bana bağırdı" şikâyeti markanın genel sayfasına yazılır ve hangi şubeyi ilgilendirdiği metnin içinde gizlidir. Çok şubeli bir zincirde bu yorumların doğru bölge müdürüne gitmemesi, en ciddi şikâyetlerin "genel" bir havuzda kaybolması demektir. Bu yazıda BranchVoice'un yorumları mağazaya eşleştirme yaklaşımını, yapay zekânın hangi kurallarla karar verdiğini ve emin olamadığı durumlarda ne yaptığını anlatıyoruz.
İki tür yorum kaynağı: mağaza düzeyi ve marka düzeyi
Platformlar yorumun nereye yazıldığı açısından ikiye ayrılır:
- Mağaza düzeyinde kaynaklar: Google Haritalar ve Yandex Haritalar. Her mağazanın kendi işletme kaydı vardır; yorum hangi kayda yazıldıysa o mağazaya aittir. Eşleştirme deterministiktir ve yapay zekâ devreye girmez.
- Marka düzeyinde kaynaklar: Şikayetvar, Ekşi Sözlük ve X. Yorum markaya yazılır; mağaza bilgisi varsa metnin içindedir ("Cevahir'deki mağaza", "Bursa Nilüfer şubesi").
Marka düzeyindeki yorumlar BranchVoice'a girdiğinde önce "Genel" adlı sanal mağazaya bağlanır. Bu, yorumun henüz bir şubeye atanmadığı anlamına gelir. Analiz sırasında yapay zekâ metinde şube ipucu ararsa ve bulursa yorum ilgili fiziksel mağazaya taşınır.
Yapay zekâ yorumları mağazaya nasıl eşleştirir?
Eşleştirme, her yorumun yapay zekâ ile sınıflandırılması sırasında aynı adımda yapılır; ayrı bir işlem değildir. Akış şöyle işler:
- Aday çıkarma: Yorum metni mağaza listenizle karşılaştırılır. Şehir, ilçe, AVM adı, adres parçaları ve mağazaya tanımladığınız takma adlar üzerinden en fazla on fiziksel aday seçilir. "Genel" ve "E-ticaret" sanal mağazaları her zaman seçeneklerin arasındadır.
- Karar: Yapay zekâ, yorumu ve aday listesini birlikte değerlendirip tek bir mağaza seçer ya da "hiçbiri" der. Bir mağaza seçildiğinde kararın güveni de ölçülür; güven belirlenen eşiğin altındaysa bağlantı yapılmaz ve yorum "Genel"de kalır.
- AVM çakışma kontrolü: Yorumda bir AVM adı geçiyorsa, seçilen mağazanın adı, adresi ya da takma adları o AVM'yi içermelidir. Aksi hâlde bağlantı reddedilir. Bu kural, aynı şehirde birden fazla mağazası olan zincirlerde yanlış eşleştirmenin en sık nedenini keser.
- Kanal kararı: Marka düzeyindeki yorumun fiziksel mağaza mı yoksa e-ticaret deneyimi mi anlattığı da aynı adımda belirlenir. "Kargo üç haftadır gelmedi" diyen bir yorum E-ticaret sanal mağazasına gider, hiçbir şubeye değil.
Her bağlantı değişikliği bir olay olarak kaydedilir; yorumun ne zaman, hangi yöntemle (kaynak kaydı, yapay zekâ ya da manuel) hangi mağazaya bağlandığı sonradan izlenebilir.
Emin olunamayan kritik yorumlar: Şube Eşleştirme kuyruğu
Eşleştirme kurallarının en önemli istisnası kritik yorumlardır. Risk seviyesi yüksek bir yorum (hijyen, güvenlik, yanıltıcı fiyat gibi) herhangi bir şubeye bağlanamadıysa, otomatik olarak Uyarılar altındaki Şube Eşleştirme kuyruğuna düşer. Burada yorum metni ve aday mağazalar yan yana gösterilir; operasyon ekibinden biri doğru şubeyi seçer ve yorum manuel olarak bağlanır.
Bu kuyruk bilinçli bir tasarım tercihidir: kritik bir şikâyetin belirsiz bir tahminle yanlış müdüre gitmesindense, bir kişinin otuz saniyesini alması tercih edilir. Düşük riskli ve şube belirtmeyen yorumlar ise "Genel"de kalır ve marka düzeyindeki raporlarda sayılır.
Manuel bağlama da bir olay olarak kaydedilir; yorumun mağazası değiştiğinde dashboard'daki şube rakamları ve mağaza karşılaştırma ekranı buna göre güncellenir. Böylece kuyruktan geçen her kritik yorum, hem o şubenin akışında hem de bölge raporlarında doğru yerde sayılır.
Eşleştirme doğruluğunu artırmak için yapabilecekleriniz
Yapay zekânın karar kalitesi, mağaza verinizin kalitesine bağlıdır. Üç basit adım fark yaratır:
- Takma adlar tanımlayın. Müşteriler mağazayı resmî adıyla anmaz; "Forum mağazası", "Kızılay şube" gibi ifadeler kullanır. Mağaza kartındaki takma ad alanına bu ifadeleri eklediğinizde aday çıkarma bunları da tarar.
- Adres ve AVM bilgisini eksiksiz girin. AVM çakışma kontrolü, mağazanın adında ya da adresinde AVM adının bulunmasına dayanır. Mağaza listesi içe aktarma sırasında bu alanları doldurmak sonradan uğraşmaktan kolaydır.
- Şube Eşleştirme kuyruğunu haftalık gözden geçirin. Kuyruk birikmez; kritik yorumlar zaten azdır. Düzenli bakıldığında marka düzeyindeki şikâyetlerin tamamı doğru şubede toplanır.
Bölge müdürü için sonuç
Bir kozmetik zincirinin Marmara bölge müdürü, Şikayetvar'dan gelen şikâyetleri eskiden genel merkezden haftalık özetle öğrenirdi. Eşleştirme sayesinde "Kocaeli'deki mağazanızda" diye başlayan bir şikâyet, yazıldığı gün o mağazanın yorum akışında ve bölge dashboard'unda görünür; kritikse kritik yorum uyarıları ile e-posta olarak gelir. Mağaza karşılaştırma ekranında Şikayetvar ve Ekşi Sözlük yorumları artık Google yorumlarıyla aynı şube kırılımında yer alır.
| Durum | BranchVoice'ta ne olur |
|---|---|
| Google / Yandex yorumu | Kaynak kaydından mağazaya doğrudan bağlanır |
| Marka yorumu, şube ipucu var | Yapay zekâ aday mağazalar arasından seçer, güven eşiğini geçerse bağlar |
| Marka yorumu, ipucu yok | "Genel" sanal mağazada kalır |
| E-ticaret deneyimi anlatıyor | "E-ticaret" sanal mağazasına gider |
| Kritik ve bağlanamamış | Şube Eşleştirme kuyruğunda manuel seçim bekler |
Sonraki adımlar
Yorumları mağazaya eşleştirme, marka düzeyindeki platformları şube bazlı yönetilebilir hâle getiren adımdır; onsuz Şikayetvar ve Ekşi Sözlük yalnızca marka itibarı kaynağı olarak kalır. Mağaza listenizi ve takma adlarınızı hazırladıktan sonra geçmiş yorumlar da aynı kurallarla eşleştirilir. Kendi mağazalarınızla görmek için demo talep edin.