Geleneksel olarak, bir kesinti nedeniyle internet sağlayıcınızın destek hattını aradığınızda süreç kabaca şöyle işlerdi. Robotik bir ses sizi "değerli müşterimiz" diye selamlar, ardından telefon menülerinde birkaç dakikanızı harcatırdı ("teknik destek için 3'e, internet için 2'ye, diğer tüm sorunlar için 4'e basın"). Unutulmuş hissederek beklemeye alınır, nihayet bir müşteri temsilcisi telefonu açıp adınızı, hesap numaranızı ve sorununuzu sorana kadar hatta kalırdınız. Modeminizi yeniden başlatmak sorunu çözmediyse tekrar beklemeye alınır ve bir teknisyen randevusu almadan önce tüm hikâyeyi ikinci bir temsilciye baştan anlatmak zorunda kalırdınız.
Yapay zekâ (AI), tam da bu tarz destek etkileşimlerini şimdiden dönüştürüyor. Robotik bir sesle ve birden fazla müşteri temsilcisiyle uğraşmak yerine, artık bir AI ajanı anında devreye girebiliyor. Hesabınızı görebiliyor, bölgenizdeki diğer müşterilerin de etkilenip etkilenmediğini kontrol edebiliyor ve basit sorunları doğrudan çözebiliyor ya da bir teknisyen randevusu oluşturabiliyor. Artık "tüm müşteri temsilcilerimiz şu anda meşgul" mesajı yok, bekleme müziği de yok. Yakın zamana kadar teknolojik sınır buydu.
Ancak şimdi yeni yetenekler, ajanların konuları takip etmesine ve daha uzun zaman dilimlerinde görevleri yürütmesine olanak tanıyor. Bunun, AI şirketlerinin bireysel müşteri etkileşimlerinin ötesine geçmesini ve haftalar ile aylara yayılan karmaşık müşteri yolculuklarına nasıl yaklaşılacağını yeniden düşünmesini sağlayacağına inanıyoruz. AI; sigorta müşterilerini ilk aramadan ödeme aşamasına, ipotek başvuru sahiplerini ön onaydan kapanışa, kurumsal potansiyel müşterileri ise ilk demodan imza aşamasına kadar yönlendirecek. Bu durum yalnızca söz konusu müşteriler için daha iyi sonuçlar yaratmakla kalmayacak, aynı zamanda AI sağlayıcısının sadece maliyet tasarrufundan değil, ortaya çıkan gelir artışından da pay almasını sağlayacak.
Değer Yalnızca Bayrak Yarışının Sonunda Ortaya Çıkar
Müşteriler için değer yaratmanın haftalar ve aylar boyunca birçok adım gerektirdiği pek çok iş modeli vardır. Geleneksel davacı avukatlık dosyası hazırlık sürecini örnek alalım. Potansiyel davalar genellikle telefonla gelen talepler (lead) olarak ulaşır; kayıt uzmanları temel bilgileri toplar ve bunları, müşteriyi kabul edip etmeyeceğine karar veren bir avukata iletir. Bir hukuk bürosu davayı üstlendiğinde araştırma ve delil toplama süreci başlar: Avukat yardımcıları polis raporlarını talep eder, tanıklarla iletişime geçmeye çalışır, delillerin korunması için davalılara delil karartmayı önleme yazıları gönderir ve bu sırada müşterileri ilerleme hakkında bilgilendirir. Ardından bürolar, tıbbi kronolojiyi hazırlayıp talep mektubunu sonlandırmak üzere bilgileri avukatlara teslim etmeden önce müşterinin tedavisinin tamamlanmasını bekler.
Bu süreç, tarihsel olarak "bayrak yarışı" diye adlandırabileceğimiz bir yapıdır: Her devir teslimde düşüş veya değer kaybı riski barındıran uzun bir yolculuk. Potansiyel müşteriler genellikle birkaç farklı kişisel yaralanma hukuk bürosunu arar ve çoğunlukla kendilerine en hızlı dönüş yapan büroyla anlaşır. Dolayısıyla müşteriler yalnızca sesli mesaja ulaşırsa veya niteliklendirme kararı yavaş verilirse davalar huniden düşebilir. Müşteriyle anlaşıldıktan sonra delil toplama süreci aynı anda birçok paralel iş akışını içerir ve büroların, önceki dört denemesi yanıtsız kalan bir tanığı beşinci kez arama konusunda yeterli sabrı olmayabilir. Ayrıca iş gücü kısıtlamaları, özellikle rutin görünen düşük değerli tazminat taleplerinde, büroların her bir delili ayrıntılı olarak incelemesini engelleyebilir. Bir büro, doktor notunun detaylı okunmasının beyin hasarı belirtilerini ortaya çıkararak uzlaşma değerini artırabileceği bir durumda ilk teklifi kabul edebilir. Son olarak davalar aylarca sürebilir, çok sayıda katılımcı gerektirebilir ve belgeler, paydaşlar ile sistemler arasında dağılmış bilgiler içerebilir. Bu durum, her müşteri için büyük resmin tamamını korumayı neredeyse imkânsız hale getirir. Sonuç olarak önemli faturalar talep mektubuna yansımayabilir veya tedavi boşlukları açıklanamayarak uzlaşma değerinin düşmesine neden olabilir.
Uzun Süreli Ajan Fırsatı
Yakın zamana kadar AI ajanları çoğunlukla sınırları belirli görevleri ("Bu takip e-postasını gönder", "O görüşmeyi özetle", "Bu belgeyi oluştur") ve dar kapsamlı etkileşimleri yönetiyordu. Örneğin müşteri desteği, harika bir erken dönem AI kullanım senaryosu olmuştur; çünkü problem alanı net bir şekilde tanımlanmıştır, bu da yüksek güvenilirliğe ulaşılmasını sağlarken şirketlere özel politikalara göre özelleştirmeye de imkân tanır. Etkileşimler kısadır, sonuçlar doğrulanabilir ve AI ajanları başa çıkamayacakları uç durumlarla karşılaştığında, eskalasyonlar için mevcut destek ekipleri genellikle hâlâ yerindedir.
Artık uzun süreli ajanlar, onlarca adım, farklı modalite ve daha uzun zaman ufukları boyunca hedeflerin peşinden gidebiliyor; bu da onların bayrak yarışlarını baştan sona üstlenmelerini mümkün kılıyor. Davacı avukatlık örneğinde, uzun süreli bir ajan, müşterinin tazminatını maksimize etme hedefiyle ilk kayıt görüşmesinden itibaren bir davaya atanabilir. Ajan, gerektiğinde dava bağlamını kaydeder ve geri çağırır. Olaylara veya son tarihlere göre uyanır, tanıklarla iletişim kurmak, müşteriyi bilgilendirmek ve telefon, e-posta veya mesaj yoluyla avukatlarla etkileşime geçmek için proaktif olarak alt ajanları görevlendirir. Ardından bulguları birleştirir, sonraki adımları planlar, incelenmesi için belgeler hazırlar ve davayı mümkün olan en iyi sonuca doğru yönlendirir. Müşteriler genelinde sürekli öğrenir; çünkü her dava, ajanın bir sonraki davayı mevcut olandan daha iyi işlemesine yardımcı olacak veriler üretir.
Ajan, günümüzün bayrak yarışında gözlemlenen temel değer kayıplarını giderir. Yolculuğun başında, ajan saate veya haftanın gününe bakılmaksızın müsait olduğu ve davaları neredeyse anında değerlendirebildiği için müşteriler artık yavaş dava değerlendirme sürecinde kaybolmaz. Delil toplama artık insan kapasitesiyle sınırlı değildir; çünkü dava ajanı, beşinci, onuncu veya hatta yirminci telefon görüşmesini yapmak için herhangi bir anda ek bir alt ajan başlatabilir. Ajanlar neredeyse sınırsız ölçekte büyütülebildiğinden, rutin görünen davalar bile eksiksiz şekilde ele alınır ve her bir delil ayrıntılı olarak incelenerek aksi takdirde gözden kaçabilecek potansiyel beyin hasarı ortaya çıkarılır. Son olarak ajan, tanık telefon görüşmesi transkriptlerinden polis raporlarına ve tıbbi kayıtlara kadar davanın eksiksiz bir kaydını tutarak hiçbir bilginin kaybolmamasını sağlar.
Sonuçlar İçin Ödeme Almak
Bu kayıpları kapatmanın ötesinde, müşteri yolculuğunun tamamına sahip olmak ajan sağlayıcısının ekonomisini değiştirebilir. Ajanlar sonuçları daha yüksek kalitede ve daha hızlı sunmaya yardımcı oldukça, müşteriler için yalnızca maliyet düşüşü değil, gelir artışı da sağlayabilirler. Daha da önemlisi, etki gözlemlenebilir ve ajanlara atfedilebilir olduğunda, sağlayıcılar fiyatlandırmayı iş çıktılarına veya sonuçlara dayandırarak yarattıkları katma değerden pay alabilirler. Örneğin davacı avukatlıkta tek bir dava ayrık bir iş birimidir ve ortaya çıkan sonucun, yani uzlaşma tutarının değeri net bir şekilde belirlenebilir. Ayrıca ajanlar nihai iş çıktısının daha büyük bir kısmını yönlendirdikçe, sonuçlar ajanlara daha kolay bağlanabilir. Böylece sağlayıcılar, yalnızca maliyet düşüşüne odaklanarak daha önce ulaşılamayan sözleşme değerlerine erişerek brüt gelir artışından pay alabilirler.
Kabul etmek gerekir ki sonuç bazlı fiyatlandırmaya geçiş pürüzsüz değildir. Davacı avukatlık alanında çoğu eyalet, avukat olmayanların hukuki ücretlerden pay almasını yasaklar; bu nedenle fiyatlandırmanın, doğrudan bir pay almak yerine uzlaşma değerleriyle uyumlu olması gerekir. Diğer dikeylerde sağlayıcılar, sonuç bazlı sözleşmeler için henüz bir emsal bulunmayan satın alma ekiplerinden itirazlarla karşılaşabilir. Ajanlar sonuçları tamamen sahiplenmeye yaklaşsa da başlangıçta atfetme tartışmaları muhtemelen gündeme gelecektir. Bu nedenle uzun süreli ajanların başarılı bir şekilde devreye alınması, teknik olduğu kadar ticari bir zorluk da olacaktır.
Yine de yüksek değerli müşteri yolculuklarında sonuçlar üzerinden ödeme almak yeni bir fikir değildir.
AI Odaklı Bir Red Ventures Vakası
Red Ventures (RV) harika bir tarihsel örnektir. Ric Elias ve Dan Feldstein tarafından kurulan RV, uzun vadeli tüketici sözleşmeleri için uçtan uca dijital dış kaynaklı satış operasyonlarının öncüsü olmuştur. Örneğin sigorta poliçeleri için RV, müşteriler bu ürünleri ararken (homeinsurance.com gibi sitelere sahip olarak) onlar hakkında bilgi toplar, onlarla iletişime geçer, teminat seçeneklerini açıklamalarına yardımcı olur ve poliçeyi kapatırdı. Bu yolculuğun tamamına sahip olarak RV, kapattığı her poliçe için sigorta şirketinden bir ödeme alırdı. Bu model geçmişte son derece iyi işliyordu: S&P Global'e göre RV, 2022'de yaklaşık 1,4 milyar dolarlık satış üzerinden ~370 milyon dolar FAVÖK elde etti.
Şimdi ise bu model yapısal olarak tehdit altında görünüyor. Huninin en üstünde tüketiciler, ürünleri keşfetme biçimlerini değiştiriyor. Ürünleri araştırmak ve karşılaştırmak için Google aramalarına veya karşılaştırma sitelerine güvenmek yerine, artık Meta'nın Muse veya Instinct'i gibi kişisel bir ajandan doğrudan ürün önerileri isteyebiliyorlar; bu da geleneksel araştırma sitelerine sahip olmanın değerini düşürüyor. Sürecin ilerleyen aşamalarında ise doğrusal hunileri yöneten yüzlerce insan yerine, uzun süreli ajanlar çok daha karmaşık yolculuklarda çalışabilir. Bunu ürünler ve iletişim kanalları arasında, paralel olarak, herhangi bir dilde, ölçeklenebilir şekilde ve sonsuz bir sabırla yapacaklar. Müşteri kaybı ve zayıflayan reklam harcamalarının etkisiyle RV'nin FAVÖK'ünün 2025'te tahmini ~160 milyon dolara gerilemesi, AI'ın sektördeki dönüşümü ilerledikçe bu modelin kırılganlığına dair erken bir işaret sunuyor.
Pazara Çıkışın Üç Yolu
Uzun süreli ajanları pazara sunmanın farklı yolları vardır.
(1) Platformu Satmak: Bu yaklaşımda sağlayıcı, uzun süreli ajanı bir yazılım olarak satar ve işletmenin mevcut operasyonlarını destekler. Mevcut bir ekibe ve iş akışlarına entegre olan davacı avukatlık dava ajanı buna iyi bir örnektir. Platform satmak, fiyatları sabitleyen benzer yazılım veya dış kaynaklı hizmet sözleşmelerinin genellikle bulunmaması nedeniyle gelir artışı potansiyeli sunar. Ancak bu durum, yeni bütçe kalemlerinin oluşturulması gerektiği için satış döngülerini uzatır ve işletmedeki birden fazla departmanla etkileşime giren bir ajana sonuçları net bir şekilde atfetmeyi zorlaştırır.
(2) Hizmeti Satmak: Burada sağlayıcı, tıpkı Red Ventures'ın bir sigorta şirketi için müşteri edinim yolculuğunun tamamını üstlenmesi gibi, istenen sonucu daha etkili bir şekilde sunmak için zaten dış kaynak olarak kullanılan bir hizmeti devralır. Bu yaklaşım, alıcılar için ROI hesabı basit olduğundan ve BPO'lar (İş Süreçleri Dış Kaynak Kullanımı) için bütçe kalemleri halihazırda mevcut olduğundan satış döngülerini kısaltır. Ancak AI öncesi mevcut fiyatlandırma modelleri, uzun süreli ajanın sunabileceği gerçek değeri yansıtmayabilir ve bugün birçok yüksek değerli yolculuk şirket içinde yürütüldüğünden bu yaklaşımın kapsamı sınırlı kalabilir.
(3) Tam Entegre (Full-Stack) Olmak: Tam entegre bir yaklaşım, dikey entegrasyon sağlamak ve AI odaklı bir oyuncu haline gelmek anlamına gelir. Örneğin, bir borç tahsilat firmasına uzun süreli bir ajan satmak yerine borç portföyleri satın alıp tahsilatı kendiniz yapabilirsiniz; böylece yaratılan AI katma değerinin tamamını elde eder ve atfetme sorunlarını çözersiniz. Ancak bu aynı zamanda lisanslama veya uyumluluk gibi asıl müşteri yolculuğunun dışında kalan hizmet parçalarını da üstlenmeniz anlamına gelir ki bu da dikkat dağıtıcı unsurlar ve operasyonel karmaşıklık ekler.
Bu yaklaşımlardan hangisinin galip geleceğini söylemek için henüz çok erken, ancak uzun süreli ajanların bayrak yarışını büyük ölçekte kazanacağına ve AI'ın hitap edebileceği pazarı iş gücü bütçelerindeki bir paydan gelirdeki bir paya genişleteceğine inanıyoruz. Davacı dava hazırlığı yalnızca bir örnek; ajanların ipotek oluşturma, sigorta hasar işlemleri, karmaşık kurumsal satışlar ve sayısız başka yüksek değerli yolculukta sonuçları yönlendirdiğini görmeyi bekliyoruz. Eğer siz de bu fırsatı değerlendirmek üzerine çalışıyorsanız, sizden haber almayı çok isteriz!
