Çağrı Merkezi Türkçe Konuşma Kalite Skorlama
Müşteri temsilcisi-müşteri ses kayıtları → AI selamlama / empati / kapanış skoru + iyileştirme önerisi.
Kimin derdi bu?
Gerçek bir insan, gerçek bir acı. Kafanda canlandır.
- Kim
- Çağrı merkezi yöneticileri (50-500 koltuk)
- Canı yanan yer
- Manuel kalite skorlama %2 örneklem; tüm çağrıları dinlemek imkansız
- Şu an nasıl yapıyor
- Random sample + manuel scorecard; kalite eşitsiz
6 saate sığar mı?
Bootcamp modunda sıkıştırılmış senaryo.
L — 12+ saat. Whisper TR + AI evaluation + dashboard.
Ne ile inşa edeceksin?
Sıfırdan yazmayacaksın — bu parçaları birleştireceksin.
Hangi parçalar?
Her parça ayrı bir commit. Sırayla yakala.
- 1Toplu ses upload
- 2Whisper TR transkript
- 3Diarization (temsilci vs müşteri)
- 4AI scorecard (selamlama, empati, çözüm, kapanış)
- 5Temsilci performans dashboard
- 6Trend analiz + öneri
Piyasada kimler var?
Rakip değil, referans. Sen onlardan küçük, hızlı ve yakın olacaksın.
Neden evet, neden hayır?
Kısa bir gerçeklik testi.
TR çağrı merkezi market büyük; yerel rakip zayıf
Diarization+TR Whisper kalite zor; satış uzun döngü
Para nereden gelir?
Bir çerçeve, değil kesin plan. İlk 100 kullanıcıya odaklan.
- Fiyat
- ₺99/koltuk/ay
- Hedef ARR
- 20 müşteri × 50 koltuk × ₺99 = ₺99k/ay
- Model
- Subscription
Claude Code'a ver
Aşağıdaki prompt'u olduğu gibi kopyala, Claude Code'a yapıştır. Stack, veri modeli, 6 saatlik inşa sırası ve başarı kriterleri içinde.
# Çağrı Merkezi Türkçe Konuşma Kalite Skorlama **Ne inşa ediyoruz:** Çağrı kayıtlarını yükleyip Whisper transkript + diarization yapan ve AI'ın selamlama/empati/çözüm/kapanış skorunu çıkaran kalite kontrol panel. **Kullanıcının işi (JTBD):** Manuel kalite örneklemeyi %5'ten %100'e çıkarıp her temsilcimi haftalık skorlamak istiyorum. --- ## Stack - Next.js 15 App Router - Tailwind + shadcn/ui + Recharts - Supabase Postgres + storage + Auth - Whisper (Groq large-v3) + Claude Sonnet 4.6 - pyannote diarization (Render worker) - Deploy: Vercel + Render ## Veri modeli ```sql create table agents ( id uuid primary key default gen_random_uuid(), user_id uuid references auth.users, name text, employee_id text ); create table calls ( id uuid primary key default gen_random_uuid(), agent_id uuid references agents, audio_url text, duration_seconds int, transcript jsonb, diarized jsonb, scores jsonb, total_score int, feedback text, status text default 'queued', recorded_at timestamptz, created_at timestamptz default now() ); ``` ## Ana akışlar 1. Toplu ses upload (.zip 100 dosya). 2. Worker Whisper transkript + pyannote diarization. 3. Claude scorecard üretimi: 6 kriter × 1-5. 4. Dashboard: temsilci sıralaması, en düşük 10 çağrı. 5. Çağrı detay: zaman çizgili transkript + skor açıklama. ## 6 saatlik inşa sırası - 0:00–1:00 — Scaffold + auth + upload UI - 1:00–2:00 — Whisper TR (Groq) entegrasyon - 2:00–3:00 — Basit diarization (pyannote async) - 3:00–4:30 — Claude scorecard prompt - 4:30–5:30 — Dashboard + temsilci sıralama - 5:30–6:00 — Render worker deploy ## Başarı kriteri - [ ] 5 örnek ses dosyası işlendi - [ ] Diarization temsilci/müşteri ayırıyor - [ ] 6 kriter skor + toplam puan - [ ] Dashboard temsilci performansı - [ ] Çağrı detay zaman çizgili görünüyor ## Dikkat - TR Whisper-large-v3 doğruluk yüksek ama Groq fiyat uygun. - Diarization Türkçe için fine-tune gerekebilir. - KVKK: ses kayıtları hassas — encryption + sınırlı erişim. - Skorlama prompt'u şirketin kendi rubric'iyle override edilebilmeli.
Bu sana uymadı mı?
Hepsini görTürkçe CV yüklüyorsun, AI ATS-uyumlu, pozisyon spesifik (software eng / marketing / satış) 3 varyant üretiyor.
Esnaf gelir-giderini sesli yazıyor ("bugün 3 saat çalıştım, 500TL aldım"), AI aylık kâr/zarar + vergi tahmini çıkarıyor.
Öğrenci matematik/fen sorusunu fotoğrafla, AI adım adım çözüm + benzer 3 soru + zayıf konu tespiti.