Ai Müşteri Görüşmesi Analizcisi: İçgörü + Alıntı Bankası

Kullanıcı görüşmeleri, ürün geliştirmede altın değerinde ama ekipler çoğu zaman görüşme çıktısını “notlar” halinde bırakır ve sistematik içgörüye dönüştüremez. Ai Müşteri Görüşmesi Analizcisi; transcript veya ses kaydından (metne çevrilmiş) temaları çıkarır, tekrar eden problemleri kümeler, kullanıcı cümlelerinden alıntı bankası üretir ve en kritik içgörüleri önceliklendirir.

Araç; her görüşme için kısa bir “özet kartı” çıkarır: hedef, ana bulgular, sürtünme noktaları, önerilen hipotezler. Ardından tüm görüşmeleri bir araya getirip tema bazında rapor üretir: “Ödeme akışı sorunları”, “güven endişesi”, “fiyat algısı”, “hız beklentisi” gibi. Her tema için: (1) Problemin tanımı, (2) Kanıt alıntıları, (3) Etki tahmini, (4) Önerilen çözüm hipotezleri ve (5) Test önerisi (A/B veya usability test) çıkar.

MVP: kullanıcı transcript yükler, “tema çıkarımı + alıntı bankası + aksiyon önerisi” alır. Gelişmiş: JTBD (Job-to-be-done) çerçevesi, persona sinyalleri, journey mapping ve “insight → backlog item” dönüşümü (Jira/Linear). Ayrıca “tasarım kararlarını gerekçelendir” modülü ile ekip içi iletişimi kuvvetlendirir.

TeknolojiTR gibi içerik ekosistemlerinde bu fikir ayrı bir açılım sağlar: Editörlerin okuyucu geri bildirimleri, yorumlar ve form yanıtları da görüşme olarak işlenebilir; “okuyucu ne istiyor?” içgörüsü çıkarılır. Böylece içerik stratejisi ve ürün özellikleri (ör. Ai Advisor) daha doğru önceliklenir.

Monetizasyon: görüşme dakikası / transcript kredi, ekip planı, kurumsal güvenlik (veri saklama, anonimleştirme). Özellikle anonimleştirme: kişisel veriyi maskeler, marka verisini gizler, yalnızca içgörü saklar.

Bu transcript’ten 6 tema çıkar, her tema için 3 alıntı, problem tanımı ve önerilen çözüm hipotezi yaz.
Transcript: {text}