Omtera, ElevenLabs’ın stratejik partneri olarak işletmelerin ElevenLabs Conversational AI teknolojisini doğru kullanım senaryoları, güvenilir entegrasyonlar ve ölçülebilir iş hedefleriyle hayata geçirmesine yardımcı olur. Müşteri taleplerinin arttığı, ekiplerin tekrarlayan görüşmeler altında zorlandığı ve kullanıcıların daha hızlı yanıt beklediği günümüzde sesli yapay zekâ, yalnızca bir otomasyon aracı değil, müşteri deneyiminin önemli bir parçası hâline gelmektedir.
ElevenLabs Conversational AI, kullanıcılarla gerçek zamanlı olarak konuşabilen, doğal dili anlayabilen, bağlama uygun yanıtlar üretebilen ve gerektiğinde işletme sistemlerinde işlem gerçekleştirebilen AI agent’lar oluşturmak için kullanılan bir platformdur.
ElevenLabs, bu çözümünü güncel ürün yapısında ElevenAgents adıyla konumlandırmaktadır. ElevenAgents ile işletmeler sesli veya yazılı iletişim kurabilen agent’lar tasarlayabilir, bu agent’ları web sitelerine, mobil uygulamalara ve telefon sistemlerine bağlayabilir ve konuşma performansını merkezi bir platform üzerinden takip edebilir.
Geleneksel chatbot sistemleri çoğunlukla önceden hazırlanmış soru-cevap akışlarını veya karar ağaçlarını takip eder. ElevenLabs Conversational AI ise büyük dil modelleri, Speech to Text, Text to Speech, bilgi tabanları, tool calling ve gerçek zamanlı konuşma yönetimi gibi bileşenleri bir araya getirir. Böylece kullanıcı, yalnızca belirli komutları yazmak zorunda kalmadan doğal bir şekilde konuşabilir.
Örneğin bir kullanıcı:
“Önümüzdeki hafta için İstanbul ofisinizden bir randevu almak istiyorum.”
dediğinde AI agent yalnızca uygun bir metin yanıtı üretmez. Yetkilendirilmiş bir entegrasyon üzerinden takvimi kontrol edebilir, uygun saatleri sunabilir, seçilen zamanı kaydedebilir ve kullanıcıya sözlü olarak onay verebilir.
ElevenLabs, ElevenAgents’ın ses ve chat kanallarında doğal iletişim kurabilen, araçlarla bağlantı kurarak aksiyon alabilen ve performansı izlenebilen agent’lar geliştirmek için kullanıldığını belirtmektedir.
Bir sesli AI agent’ın kullanıcıyla doğal bir görüşme gerçekleştirebilmesi için birden fazla teknoloji katmanının birlikte çalışması gerekir.
Speech to Text, kullanıcının söylediği cümleleri gerçek zamanlı olarak metne dönüştürür. Bu katmanın hızlı ve doğru çalışması, konuşmanın kesintisiz ilerlemesi açısından kritiktir.
Sistem yalnızca kelimeleri yazıya geçirmekle kalmamalı; farklı aksanları, konuşma hızlarını, arka plan gürültüsünü ve konuşma içindeki doğal duraklamaları da yönetebilmelidir.
Örneğin bir müşteri:
“Siparişimi dün verdim ama hâlâ hazırlanıyor görünüyor, kontrol edebilir misiniz?”
dediğinde sistem bu ifadeyi anlamlandırır ve kullanıcının sipariş durumu hakkında bilgi istediğini belirler.
Kullanıcının konuşması metne dönüştürüldükten sonra büyük dil modeli, konuşmanın bağlamını analiz eder. Agent’ın system prompt’u; rolünü, hedeflerini, konuşma tarzını, kullanabileceği araçları ve uyması gereken kuralları tanımlar.
Bir e-ticaret destek agent’ına şu tür kurallar verilebilir:
ElevenLabs dokümantasyonuna göre system prompt, agent’ın kişiliği ve politika yapısı için temel bir blueprint görevi görür. Agent’ın rolü, hedefleri, adım adım talimatları ve guardrail’leri bu yapı içinde tanımlanabilir.
Agent tarafından oluşturulan yanıt, Text to Speech teknolojisiyle konuşmaya dönüştürülür. ElevenLabs’in öne çıktığı temel alanlardan biri, metni yalnızca okunabilir bir ses dosyasına çevirmek yerine tonlama, tempo, vurgu ve duygusal ifadeyi dikkate alan sesler üretmesidir.
Bu sayede bir destek agent’ı sorun yaşayan kullanıcıya daha sakin ve empatik bir tonla yanıt verebilirken, satış görüşmesi yapan başka bir agent daha enerjik ve yönlendirici bir ses kullanabilir.
ElevenLabs ayrıca Voice Library içinden hazır ses seçme, metin komutuyla yeni bir ses tasarlama ve gerekli izinlerin bulunduğu durumlarda voice cloning kullanma seçenekleri sunar.
İnsanlar gerçek bir konuşmada her zaman kusursuz sıralarla konuşmaz. Kullanıcı agent’ın sözünü kesebilir, bir cümleyi yarıda bırakabilir, düşünmek için durabilir veya söylediğini düzeltebilir.
Turn-taking, agent’ın ne zaman dinlemesi, ne zaman konuşması ve kullanıcının araya girdiği durumlarda nasıl davranması gerektiğini belirleyen katmandır. Düşük gecikme ve doğru turn-taking yönetimi, kullanıcının bir sesli menüyle değil, gerçek bir konuşma deneyimiyle karşılaştığını hissetmesini sağlar.
Sesli AI uygulamalarında gecikme, kullanıcı deneyimini doğrudan etkiler. Yanıtın geç gelmesi, kullanıcı ile agent’ın aynı anda konuşmasına veya görüşmenin mekanik hissettirmesine neden olabilir.
ElevenLabs, ElevenAgents platformunu düşük gecikmeli, doğal ve insan benzeri sesli veya yazılı etkileşimler oluşturmak üzere konumlandırmaktadır. Platform; konuşmayı algılama, yanıt oluşturma ve sesi kullanıcıya aktarma katmanlarını gerçek zamanlı bir akış içinde bir araya getirir.
Uluslararası pazarlarda faaliyet gösteren işletmeler için her dilde ayrı bir çağrı merkezi operasyonu kurmak önemli maliyet ve yönetim yükü oluşturabilir. ElevenLabs’in çok dilli ses teknolojileri sayesinde tek bir agent farklı dillerde hizmet sunacak şekilde yapılandırılabilir.
Bu özellik özellikle turizm, e-ticaret, finansal hizmetler, eğitim, teknoloji ve uluslararası müşteri desteği sunan şirketler açısından değerlidir. Kullanıcının konuştuğu dili algılayan agent, görüşmeye aynı dilde devam edebilir ve markanın belirlediği iletişim tonunu koruyabilir.
Dil desteği kullanılan model, agent yapılandırması ve seçilen özelliklere göre değişebileceği için canlıya geçiş öncesinde hedef dillerde kapsamlı test yapılmalıdır.
Bir Conversational AI agent’ın güvenilir yanıtlar verebilmesi için şirketin güncel ve onaylanmış bilgilerine erişmesi gerekir. Bilgi tabanı; ürün dokümanları, destek makaleleri, şirket politikaları, kullanım kılavuzları ve sıkça sorulan sorular gibi kaynaklardan oluşturulabilir.
Retrieval-Augmented Generation veya RAG, kullanıcının sorusuyla ilgili içeriği bilgi tabanından bularak modelin yanıtını bu kaynaklara dayandırmasına yardımcı olur.
Örneğin bir yazılım şirketi aşağıdaki içerikleri bilgi tabanına ekleyebilir:
Kullanıcı “Kurumsal planda SSO desteği bulunuyor mu?” diye sorduğunda agent genel model bilgisine dayanmak yerine şirketin güncel dokümanından doğru yanıtı getirebilir.
Tool calling, AI agent’ın yalnızca bilgi vermek yerine gerçek bir işlem gerçekleştirmesini sağlar. Agent, uygun yetkilendirmeler ve iş kuralları doğrultusunda harici API’leri veya bağlı sistemleri kullanabilir.
Örnek işlemler şunlardır:
ElevenLabs’in resmî entegrasyon sayfası; telefon altyapıları, CRM sistemleri, veri platformları ve iş uygulamalarıyla kullanılabilecek yüzlerce hazır entegrasyon seçeneği bulunduğunu belirtmektedir.
Her görüşmenin tamamen serbest biçimde ilerlemesi uygun olmayabilir. Özellikle finans, sağlık, sigorta, müşteri doğrulama ve satış süreçlerinde belirli adımların doğru sırayla tamamlanması gerekir.
Workflows kullanılarak görüşme aşamaları, karar noktaları, doğrulama adımları ve kullanılabilecek araçlar yapılandırılabilir.
Örneğin bir sigorta hasar bildirim süreci şu şekilde tasarlanabilir:
Bu yapı, agent’ın doğal konuşma yeteneğini korurken kritik iş süreçlerinin kontrollü ilerlemesini sağlar.
Bir AI agent’ı canlıya almak projenin sonu değildir. Görüşmelerin ne kadar başarılı olduğu, kullanıcıların hangi noktalarda sorun yaşadığı ve agent’ın kurallara ne ölçüde uyduğu düzenli olarak değerlendirilmelidir.
Takip edilebilecek başlıca metrikler şunlardır:
ElevenLabs, agent oluşturmanın yanı sıra performansın izlenmesi ve değerlendirilmesi için de araçlar sunduğunu belirtmektedir.
Müşteri hizmetleri ekipleri genellikle sipariş durumu, parola yenileme, hesap bilgileri, ürün kullanımı ve iade politikaları gibi tekrarlayan sorularla karşılaşır.
ElevenLabs Conversational AI, bu taleplerin önemli bir bölümünü 7/24 karşılayabilir. Agent bilgi tabanından yanıt getirebilir, müşteri kaydını kontrol edebilir ve çözüm üretemediği durumda görüşmeyi bağlamıyla birlikte insan temsilciye aktarabilir.
Buradaki amaç müşteri hizmetleri çalışanlarının tamamen yerine geçmek değil; tekrarlayan iş yükünü azaltarak ekiplerin daha karmaşık ve yüksek değerli sorunlara odaklanmasını sağlamaktır.
Web sitesine gelen her potansiyel müşterinin ihtiyacı aynı değildir. Satış agent’ı kullanıcıyla doğal bir görüşme gerçekleştirerek şirket büyüklüğü, ihtiyaç, bütçe, zamanlama ve mevcut sistemler gibi bilgileri toplayabilir.
Örneğin bir B2B yazılım şirketinin agent’ı şu soruları sorabilir:
Agent daha sonra lead’i CRM’de oluşturabilir, uygun satış temsilcisine yönlendirebilir ve takvim entegrasyonu üzerinden görüşme planlayabilir.
Klinikler, danışmanlık şirketleri, servis sağlayıcıları, eğitim kurumları ve saha hizmeti veren işletmeler randevu planlama agent’larından yararlanabilir.
Kullanıcı uygun tarihleri doğal konuşma içinde öğrenebilir, seçimini yapabilir ve randevu onayını alabilir. Agent ayrıca randevu değiştirme ve iptal etme süreçlerinde de kullanılabilir.
Bu yapı, telefonla randevu alan ekiplerin iş yükünü azaltırken mesai saatleri dışında gelen taleplerin kaçırılmasını önleyebilir.
Bir e-ticaret agent’ı ürün keşfinden satış sonrası desteğe kadar farklı aşamalarda görev alabilir.
Örneğin kullanıcı:
“Koşu için hafif, suya dayanıklı ve 5.000 TL’nin altında bir ayakkabı arıyorum.”
dediğinde agent ürün kataloğunu sorgulayabilir, uygun seçenekleri açıklayabilir ve ürün sayfalarına yönlendirebilir.
Satın alma sonrasında ise sipariş durumu, teslimat tarihi, iade koşulları ve değişim seçenekleri hakkında destek verebilir.
Conversational AI, çalışan onboarding süreçlerinde veya kullanıcı eğitimlerinde interaktif bir rehber olarak kullanılabilir.
Yeni bir çalışan; şirket politikaları, kullanılan uygulamalar, izin süreçleri veya departman yapısı hakkında agent’a soru sorabilir. Bir SaaS kullanıcısı ise ürün kurulumu sırasında adım adım sesli yardım alabilir.
Bu yaklaşım, statik dokümanları daha erişilebilir hâle getirirken kullanıcıların ihtiyaç duydukları bilgiye daha hızlı ulaşmasını sağlar.
Agent’lar yalnızca gelen çağrılarda değil, uygun izin ve yasal düzenlemeler çerçevesinde outbound aramalarda da kullanılabilir.
Örnek kullanım alanları şunlardır:
Ancak outbound kullanım senaryolarında kullanıcı izni, iletişim tercihleri, yerel düzenlemeler ve arama saatleri dikkatle yönetilmelidir.
Geleneksel IVR sistemlerinde kullanıcılar genellikle “Satış için 1’i, destek için 2’yi tuşlayın” gibi sabit menüler arasında ilerler. Kullanıcının ihtiyacı menüde bulunmuyorsa süreç uzar ve yanlış departmana yönlendirme yaşanabilir.
ElevenLabs Conversational AI’da kullanıcı ne yapmak istediğini kendi kelimeleriyle anlatabilir. Agent amacı belirleyebilir, takip soruları sorabilir ve bağlı sistemlerde işlem gerçekleştirebilir.
Geleneksel IVR sistemleri:
Conversational AI agent’lar ise:
Bununla birlikte her sürecin Conversational AI’a taşınması gerekmez. Basit ve yüksek riskli işlemlerde kontrollü menüler, doğrulama adımları veya insan onayı kullanılmaya devam edebilir. En güçlü yaklaşım, doğal konuşma ile kurallı iş akışlarını birlikte tasarlamaktır.
İlk projede tüm müşteri hizmetlerini otomatikleştirmeye çalışmak yerine sınırları belirli bir kullanım senaryosu seçilmelidir.
Örnek pilotlar:
Pilotun başarılı sayılması için ölçülebilir hedefler belirlenmelidir. Örneğin “Gelen sipariş sorgularının yüzde 50’sini insan müdahalesi olmadan tamamlamak” net bir hedeftir.
Agent’ın nasıl konuşacağı yalnızca ses seçimiyle belirlenmez. Kullanacağı kelimeler, cümle uzunlukları, soru sorma biçimi, hata durumları ve insan temsilciye geçiş noktaları da tasarlanmalıdır.
Konuşma tasarımında şu sorular yanıtlanmalıdır:
Dağınık, güncelliğini kaybetmiş veya birbiriyle çelişen dokümanlar agent performansını olumsuz etkiler. Bu nedenle bilgi tabanı kurulmadan önce içeriklerin güncellenmesi ve sorumluların belirlenmesi gerekir.
Her doküman için içerik sahibi, son güncelleme tarihi, geçerlilik kapsamı ve onay durumu takip edilmelidir.
Agent’ın hangi sistemlere erişebileceği minimum yetki prensibiyle belirlenmelidir. Her tool yalnızca gerekli veriye ve gerekli işleme erişebilmelidir.
Örneğin sipariş durumu agent’ı, kullanıcının bütün müşteri profilini değiştirme yetkisine sahip olmamalıdır. Yalnızca kimlik doğrulama sonrasında ilgili siparişi sorgulayabilmelidir.
Bazı görüşmelerin insan desteğine aktarılması kaçınılmazdır. Karmaşık şikâyetler, yüksek riskli kararlar, hassas veriler ve istisnai talepler için açık escalation kuralları hazırlanmalıdır.
Aktarım sırasında temsilciye şu bilgiler iletilebilir:
Bu sayede kullanıcı aynı bilgileri baştan anlatmak zorunda kalmaz.
Canlı kullanımdan önce farklı aksanlar, kesintiler, belirsiz sorular, gürültülü ortamlar ve beklenmeyen talepler test edilmelidir.
Yalnızca ideal senaryoları test etmek yeterli değildir. Kullanıcıların eksik bilgi verdiği, konuyu değiştirdiği, aynı soruyu farklı biçimlerde sorduğu veya yanlış bilgi aktardığı durumlar da değerlendirilmelidir.
Omtera, ElevenLabs’ın stratejik partneri olarak işletmelerin yalnızca bir AI agent oluşturmasına değil, bu agent’ın gerçek iş süreçlerinde güvenli ve ölçülebilir değer üretmesine odaklanır.
Omtera, müşteri taleplerini, görüşme hacimlerini, mevcut ekip yükünü ve operasyonel darboğazları analiz ederek en yüksek değer potansiyeline sahip kullanım senaryolarının belirlenmesine yardımcı olur.
Her kullanım senaryosu; uygulanabilirlik, risk, entegrasyon ihtiyacı, beklenen iş etkisi ve ölçeklenebilirlik açısından değerlendirilir.
Agent’ın rolü, sesi, iletişim tonu, system prompt’u, workflow’ları ve escalation kuralları işletmenin ihtiyaçlarına göre tasarlanabilir.
Burada amaç yalnızca doğal konuşan bir agent oluşturmak değil; markanın iletişim standartlarına uyan, sınırlarını bilen ve doğru zamanda insan desteğine geçebilen bir sistem kurmaktır.
Omtera, mevcut dokümanların agent tarafından kullanılabilecek bir bilgi mimarisine dönüştürülmesine destek olabilir. İçeriklerin bölümlendirilmesi, güncellik kontrolleri, kaynak hiyerarşisi ve doğrulama süreçleri bu çalışmanın önemli parçalarıdır.
ElevenLabs agent’ları; CRM, help desk, telefon altyapısı, takvim, veri tabanı ve şirket içi API’lerle entegre edilebilir.
Omtera, agent’ın yalnızca konuşan bir arayüz olarak kalmaması ve uçtan uca iş süreçlerine bağlanması için gerekli entegrasyon mimarisinin planlanmasına yardımcı olur.
Pilot aşamasında konuşma örnekleri, hata senaryoları, tool calling sonuçları ve kullanıcı geri bildirimleri analiz edilir. Başarı kriterleri doğrulandıktan sonra kapsam kontrollü biçimde genişletilir.
Omtera’nın yaklaşımı, büyük ve riskli bir dönüşüm yerine ölçülebilir pilotlarla başlayarak öğrenilen sonuçları üretim ortamına taşımaktır.
Canlıya alınan agent’ların performansı düzenli olarak değerlendirilmelidir. Omtera; görüşme sonuçlarının, aktarım nedenlerinin, hata noktalarının ve kullanıcı davranışlarının analiz edilmesine destek olarak sürekli optimizasyon sürecinin kurulmasına yardımcı olabilir.
Kullanıcıların bir AI agent ile konuştuğunu bilmesi güven ve şeffaflık açısından önemlidir. Agent görüşmenin başında kendisini açık biçimde tanıtmalıdır.
Agent’ın yalnızca görevini yerine getirmek için gerekli verileri istemesi gerekir. Hassas verilerin konuşma kayıtlarında gereksiz biçimde tutulmaması, erişimlerin sınırlandırılması ve geçerli mevzuata uygun saklama politikalarının uygulanması önemlidir.
Sağlık, hukuk, finans ve benzeri yüksek riskli alanlarda agent’ın tek başına nihai karar vermesi uygun olmayabilir. Gerekli işlemler insan incelemesi veya onayı gerektirecek şekilde yapılandırılmalıdır.
Agent bilmediği bir konuda tahminde bulunmak yerine bilgiye ulaşamadığını söylemeli veya görüşmeyi doğru ekibe aktarmalıdır. RAG, sıkı prompt kuralları, tool doğrulaması ve düzenli eval süreçleri bu riskin azaltılmasına yardımcı olur.
Sesli agent maliyeti yalnızca kullanılan dakikadan oluşmayabilir. Telefon altyapısı, dil modeli, entegrasyonlar, geliştirme, monitoring, güvenlik ve bakım maliyetleri de toplam sahip olma maliyetine dâhil edilmelidir.
ElevenLabs fiyatları, paket kapsamları ve kullanım limitleri zaman içinde değişebileceği için uygulama öncesinde güncel fiyatlandırma sayfası kontrol edilmelidir.
ElevenLabs Conversational AI, işletmelerin müşteri iletişimini daha hızlı, erişilebilir ve ölçeklenebilir hâle getirmesine yardımcı olur. Ancak sürdürülebilir başarı; doğru kullanım senaryosunun seçilmesine, güvenilir bilgi kaynaklarına, kontrollü entegrasyonlara, kapsamlı testlere ve sürekli optimizasyona bağlıdır.
Sesli AI agent’ınızı güvenli ve ölçülebilir biçimde hayata geçirmeye hazır mısınız? ElevenLabs projenizi Omtera ile planlamak için hemen iletişime geçin.
ElevenLabs Conversational AI ile ElevenAgents aynı şey midir?
ElevenLabs, konuşabilen ve aksiyon alabilen AI agent platformunu güncel ürün yapısında ElevenAgents adıyla sunmaktadır. Conversational AI, teknolojinin genel kategorisini; ElevenAgents ise ElevenLabs’in bu alandaki ürün platformunu ifade eder.
ElevenLabs Conversational AI yalnızca sesli görüşmeler için mi kullanılır?
Hayır. ElevenAgents hem voice hem de chat tabanlı etkileşimler için kullanılabilir. İşletmeler agent’larını telefon, web sitesi, uygulama veya destek kanallarına göre yapılandırabilir.
ElevenLabs Conversational AI kodlama gerektirir mi?
Temel bir agent, no-code arayüz üzerinden oluşturulabilir ve test edilebilir. Ancak özel API bağlantıları, kimlik doğrulama, karmaşık workflow’lar, veri güvenliği ve kurumsal sistem entegrasyonları için teknik geliştirme gerekebilir.
Agent kullanıcı adına işlem yapabilir mi?
Evet. Tool calling ve API entegrasyonları sayesinde agent randevu oluşturabilir, sipariş sorgulayabilir, CRM kaydı güncelleyebilir veya destek talebi açabilir. Bu yetkilerin güvenli biçimde sınırlandırılması gerekir.
ElevenLabs Conversational AI Türkçe destekler mi?
ElevenLabs çok dilli modeller ve agent özellikleri sunmaktadır. Ancak dil desteği kullanılan model ve yapılandırmaya göre değişebileceğinden Türkçe performansın gerçek kullanım senaryoları ve hedef kullanıcı profilleriyle test edilmesi önerilir.
ElevenLabs Conversational AI çağrı merkezinin yerini alır mı?
Platform, tekrarlayan ve standart taleplerin otomatikleştirilmesini sağlayabilir. Ancak karmaşık, hassas veya istisnai durumlarda insan temsilcilerin süreçte kalması gerekir. En verimli model, AI agent ile insan ekiplerin birlikte çalıştığı hibrit yapıdır.
Bir Conversational AI projesine nasıl başlanmalıdır?
Öncelikle sınırları net, düşük riskli ve yüksek hacimli bir kullanım senaryosu seçilmelidir. Daha sonra başarı metrikleri, bilgi tabanı, konuşma akışı, entegrasyonlar, güvenlik kuralları ve insan temsilciye aktarım süreci hazırlanmalıdır.
Omtera bu süreçte hangi hizmetleri sunar?
Omtera; kullanım senaryosu analizi, agent tasarımı, system prompt ve workflow geliştirme, bilgi tabanı yapılandırması, API entegrasyonları, test, canlıya geçiş ve performans optimizasyonu gibi alanlarda işletmelere destek sunabilir.
.webp)
.svg)