Günümüz hizmetlerine dönüp baktığımız zaman hantal işleyen yapılar olduğunu net bir şekilde görebiliriz. Hantal yapıyı daha iyi bir hale getirmek için tek çare yeni bir insan gücü, yeni bir tane daha ve yeniden bir tane daha… İstek ve ihtiyaçların bu denli arttığı günümüz koşullarında aynı paralellikte artan insan gücü ile de çözüm sağlıklı bir şekilde yapılamamaktadır. Sektör bağımsız olarak değerlendirirsek, verilen hizmet ve ödenen para eğrisinin artık ters orantıya doğru kaydığı görülmektedir. Durum işin içinden çıkılamaz bir hal almaya giderken, yepyeni bir teknoloji ve akabinde teknolojinin farklı bir dalı ile karşılaştık. Yapay zeka ve chatbot’lar…

Araştırmalar bize gösteriyor ki; aldığımız telefonlar teknoloji alanında müthiş bir ilerleme kaydederken, telefonun asıl varoluş nedeni olan arama özelliği git gide azalmaktadır. Bu kırılıma bakmak gerekirse; insanların ihtiyaçlarını karşılayan bir takım özellikleri artık arayarak giderme yerine, browser üzerinde araştırma, twitter içerisinde ilgili konu ile alakalı tweetlere bakmak veya kendi konuşma gruplarında arkadaşlarına sorarak danışma olarak bulabiliriz. En son çare olarak ilgili firmayı arayarak danışma hizmeti alınmaktadır ki bu dünümüz Z kuşağının kesinlikle tercih etmek istediği bir yöntem değildir. Bu durum kullanıcıların gözünden ticari firmalar…

Peki firmaların gözünden müşterileri değerlendirmek gerekirse; firmalar verilen hizmeti daha iyiye götürmek için bir dizi yenilik getirmek için hem kendi aralarında hemde global alanda ciddi bir rekabet içindeler. Artan müşteri istekleri ve ihtiyaçlarına karşılık verebilmek için ilk aşama teknolojinin gücüne, yetmediği yerde insan gücüne sahip olmaya çalışmaktalar. Firmaların ortak kanısı, müşteriler hizmet ve destek beklediği yerde ciddi bir memnuniyetsizlik duyuyor ve bunu gidermek için personel alımı ve aynı zamanda teknolojiye anlık çözümler için devasa yatırımlar devam etmek zorunda olduklarıydı.

Hem müşteri hem de firmalar gözünden durumu değerlendirdikten sonra chatbot’lar bu alanın neresinde sorusu aklımıza geliyor. Bu konu bu kadar kısa sürede neden bu denli önemli bir noktaya geldi? Genel olarak yukarıda bahsetmiş olduğum açıkların hepsini kapatabilen bir teknoloji olduğu için iş dünyasında bu kadar sahiplenilen bir teknoloji oldu.

Sadece yaz! Chatbot’lar sayesinde artık insanların yazmış olduğu yazılardan yazmak istedikleri niyeti anlayabiliyor, aynı zamanda niyetine en uygun çözümü insanlara sunabiliyor. Sürekli manuel olarak bir müdahale gerektirmiyor. Kendi kendine öğrenen sistemlerle yapılar kendini sürekli eğitmekte, geliştirmektedir. Gelişim sayesinde insanlarda değişen ihtiyaçlara daha doğru cevaplar üretebilmekte.

Kişilleştirilebilmekte! Chatbot’lar aynı zamanda insanların konuşma tarz ve üslüplerine göre yanıt dönebiliyor. Onlara onlar gibi davranabiliyor. Danışmanlı eğitim yaparak istemiş olduğumuz şekilde bot’larımızı yönlendirebiliyoruz.

Zamanla seni tanıyor! Chatbot’lar ile konuşmaya başladığınız andan itibaren chatbot’lar sizin davranışlarınızı izliyor. Konuşma tarzınızı ve yapmak istediğiniz tüm işlemleri takip ediyor. Bir sonraki sohbette sizi daha çok tanıyan bir chatbot ile karşılaşmanız muhtemel olacak. Her bir konuşmada size karşı tecrübelerinde artış olduğu için sürekli aynı işlemi yapan kişiye, bir sonraki gelişinde “yeniden bu işlemi yapmak ister misiniz?” gibi bir soru ile kendi kendine karar vererek müşteriyi karşılayabiliyor.

Seni anlıyor! Kurmuş olduğun cümlenin niyetini ayrı, içeriğini ayrı anlıyor ve bunları sonrasında tümceyi geri birleştirip bir anlam üretiyor. En sonunda senin için en doğru olan yanıtı sana geri dönüyor. Hizmet aldığın firmadan daha özel bir bilgi almak istediğin zaman gerekli güvenlik adımlarını geçtikten sonra sana istediğin her türlü bilgiyi anlık olarak sana sağlayabiliyor. Evet, bu teknoloji tam olarak bunu sağlıyor. Telefonun başında hiç bir zaman “Sizi kısa süre bekletiyorum.” mesajını almayacağına garanti verebilirim.

Zaman değerli! Yapmak istediğin işlem her ne ise bunu tek bir cümle halinde chatbot’lara sorduğun zaman alacağın yanıt, oran olarak eski sisteme göre yarı yarıya fark ediyor.

Günümüz ihtiyaçlarına baktığınız zaman, hangi sektör olduğu önemsiz olarak diyebilirim ki bu teknolojiyi kendi bünyesine entegre etmeyen firmalar için hazin son sandığımızdan daha yakın olabilir…

Müşteri ile en çok temas çağrı merkezi kanalı üzerinden sağlanır. Kampanyaların çıkışı, müşterinin herhangi bir işi için direkt olarak aradığı kanal çağrı merkezi kanalıdır. Bundan dolayı bankacılık sektöründe yatırımın üst düzeyde yapıldığı bir alandır.

Yapay zeka teknolojisinin ilk uygulama alanı bankacılık sektöründe bu denli önem taşıyan bir kanal üzerinden olması daha doğru olacaktır.

Call center kanalında katma değer katmayan işler için gelen aramaların azalması ilk hedef olmalıdır. Katma değer katmayan işlerin analizini yapmak bu aşamada en doğrusu olacaktır. Eğer ki arama kayıtların nedenlerine bakacak olursak ilk sırada şikayet/talep isteklerinden kaynaklı aramaları görebiliriz. Bu durum banka personelini gereksiz yere meşgul etmektedir. Bunun haricinde yukarıda da bahsetmiş olduğum, kullanmış olduğu kart ile ilgili bilgi alma talebi ile gelen aramalar veya yazışmaları söyleyebiliriz. Para transferleri, şifre bloke gibi bankacılık sektörünün salt özellikleri ile ilgili arama ve yazı ile gelen talepleri sayabiliriz.

Bunları madde madde ele alarak ilerlersek;

· Şikayet/Talep isteklerinden kaynaklı aramalar
Bu tür aramalar şikayet/talep sonuçlanıncaya kadar müşteriden gelen aramalardır. Bir şikayet/talep isteğinin banka tarafında sonuçlanması ortalama iki gündür. İki gün boyunca her bir saatte müşterinin arayıp şikayet/talep durumunu öğrenmek istemesinden kaynaklı müşteri temsilcisini meşgul etmesi bankanın istemeyeceği bir durumdur.

Bu durum chat tarafı için konuşmamız gerekirse, müşteri bu durumunu temsilciye bağlanmadan önce direkt olarak şikayet/talep numarasını yazarak otomatik olarak ilgili web service üzerinden durumunu alıp müşteriye sunmak olacaktır. Yapay zekanın varlığı burada müşterinin niyetini anlamasıdır. Niyet anlaşıldıktan sonra o niyete karşılık gelecek olan sonucu müşteriye arada bir personel olmadan iletilmesi sağlanmalıdır.

Chat harici müşteri hizmetleri araması durumunda müşteri hizmetlerinin direkt yönlendirmesi ve şikayet/talep ile ilgili bilgiyi kendisi vermemesi beklenmektedir. Bu şekilde müşteri şikayet/talep konusu ile ilgili call center kanalında belki kendisi farkında olmadan yapay zeka teknolojisini kullanması zorunda bırakılacaktır.

Müşteri istemiş olduğu herhangi bir kanal üzerinden şikayetini söyler. Şikayeti Chatbot uygulamamız alır ve banka içerisinde var olan şikayet yönetimi sistemi ile web servisleri aracılığı ile konuşur. Yeni bir kayıt ise bu kayıt açılır ve müşteriye bir numara verilir. Öncesinden var olan bir kayıt ise, kayıt ile ilgili bilgi müşteriye aktarılır. Bu sayede şikayet ve banka müşterisi arasında herhangi bir personelin olmasına gerek yoktur.

Yapay zeka teknolojisi ile şikayetini istediği her zaman ve her yerden takip edebileceğini öğrendiği için müşteri temsilcisi ile konuşmak müşteriye de cazip gelmeyecektir.

· Kampanyalar ile ilgili bilgi almak için gelen aramalar
Her bir kartın veya müşterinin üzerinde belirli kampanyalar mevcuttur. Kampanyalar müşteriye güzel fırsatlar sunmakla beraber, günlük veya aylık harcamalarında yardımcı bir faktör olarak değerlendirilebilir.

Müşterilerin çoğu kendi üzerinde olan kampanyaları öğrenmek ve istemiş olduğu kampanyalara katılmak ister. Bunu sağlamanın iki yolu vardır.

İlk olarak banka müşterisi müşteri hizmetlerini arar (Inbound) ve kampanyalar hakkında bilgi almak istediğini söyler. Bu durum bankacılık tarafı için günümüz şartlarında müşteri temsilcilerini gereksiz yere meşgul etmek olarak düşünülebilir. Bu durum yapay zeka teknolojisi ile çözülebilmektedir. Yapay zeka teknolojisini kullanarak müşteri call center kanalının chat ortamını kullanarak kendine ait kampanyalar ile ilgili bilgi alabilir, istemiş olduğu kampanyalara evet veya hayır butonlarını kullanarak tercihini yapabilir. Bunlar haricinde yine aynı kanal üzerinden müşteriye kampanya da çıkılabilir. Müşteri ile daha samimi ve daha hızlı iletişimin kurulması bu sayede mümkün olacaktır.

Müşteri herhangi bir kanal üzerinden gelir ve kampanya hakkında bilgi almak istediğini yazar. Bu hangi kanal ise o kanaldan chatbot uygulamasına gider. Burada yine bankanın içyapısına inip inbound için öncesinde yapılan işlemler yapılır ve chatbota gelen niyetin cevabı iletilir. Chatbot uygulaması müşterinin geldiği kanala cevabı iletir.

İkinci bir yolda müşterinin daha önceden kullanmış olduğu kanal üzerinden müşterinin segmentine özel kampanyayı sunabiliriz (Outbound).

Bu yöntemde yapay zeka teknolojisini kullanarak müşteri özelinde belirlemiş olduğumuz kampanyanın müşteri listesi çıkartılır. Bu liste banka içerisinde kullanılan kampanya ürününe gönderilir. Chatbot uygulamamız bankanın kampanya ürünü ile entegre olur ve listeyi ürün üzerinden alır, ilgili müşteriye kampanyayı sunar. Müşteri görmüş olduğu kampanyaya cevap verir, verdiği kanal üzerinden tekrardan chatbot uygulamamıza gelir. Chatbot uygulaması sunulan kampanya ile ilgili müşterinin geri dönüşünü ilgili tablolarda güncel olmasını kampanya ürününden ister. Kampanya ürünü tabloları günceller ve geçmiş kaydında güncelleme yapar.

Oluşan bu iki durumda da sistem müşteri hizmetlerinin yaptığı işi yapmış olacak ve müşteri temsilcileri katma değeri olmayan işler ile meşgul olmayacak ve müşteride öğrenmek için ortalama beş dakikasını müşteri hizmetleri kanalında harcamamış olacaktır. Bu karşılıklı bir kazanca dönüşen bir durum olduğundan müşteriye benimsetilmesi daha kolay olacaktır.

· Bankacılığın salt özellikleri ile ilgili aramalar
Bankacılık sektöründe birçok işlemi gerçekleştirebilmemiz mümkündür. Salt özellikleri para transferleri, şifre bloke, eft, havale, fatura ödeme, otomatik ödeme talimatı gibi basit özellikler sayılabilir.

Bu özelliklerin her biri yapay zeka teknolojisi ile kolayca yapılabilir özelliklerdir. Örnekler üzerinden gitmemiz gerekirse; müşterinin call center kanalında chatbot ile konuşması şu şekilde olmalıdır.

Müşteri: 50 lira para transferi yapmak istiyorum
Chatbot: Liste ile kayıtlı olan hesaplardan hangisine para transferi gerçekleştirmek istiyorsunuz? (Chatbot para transferi olduğunu anlayıp müşterinin hesabında bulunan kayıtlı işlemlerini müşteriye getirir.)
Müşteri: Annem’e yollayacağım.
Chatbot: Annenize 50 TL para transferi gerçekleşecektir. Onaylıyor musunuz? (Bot kayıtlı işlemlerde var olan Annem ile yazdığını eşleştirerek ilgili hesaba 50 TL para transferi gerçekleştirmek için onay istemektedir.)
Müşteri: Evet onaylıyorum.
Chatbot: Para transfer işleminiz gerçekleşmiştir.

Mobil uygulamayı veya internet ortamını kullanmayan bir kişi için oldukça basite indirgenmiş bir bankacılık işlemi haline getirebilmemiz mümkündür. Bu kanalları kullanmasına rağmen o an o işlem sıralamasını yapmak istemeyen müşteriler içinde başvurulacak cazip bir kanal haline getirilebilir.

Bir başka örnek üzerinden gitmemiz gerekirse;

Müşteri: Fatura mı ödemek istiyorum.
Chatbot: Kayıtlı olan fatura ödeme işlemleri içinden mi yapmak istiyorsunuz? (Evet ve Hayır butonu ile beraber soruyu yöneltiyor.)
Müşteri: Hayır.
Chatbot: Hangi faturanızı ödemek istiyorsunuz?
Müşteri: Turkcell faturamı ödemek istiyorum.
Chatbot: Numaranızı alabilir miyim? (Bot müşterinin Turkcell yazması ile Telekom ödemesi yapacağını anlıyor ve soruyu ona göre yöneltiyor.)
Müşteri: 111111111
Chatbot: Ödenmemiş 1 adet faturanız bulunmaktadır. Ücreti 40 TL’dir. Hangi hesabınız ile ödeme yapmak istiyorsunuz? (Sorunun ardından müşterinin hesapları liste olarak müşterinin önüne çıkıyor ve müşteri listeden ödemeyi yapmak istediği hesabını seçiyor.)
Chatbot: Ödeme işleminizi onaylıyor musunuz?
Müşteri: Evet
Chatbot: İşleminiz gerçekleşmiştir. Başka işlem yapmak ister misiniz?

Müşteriye ne basit ve yalın hal ile ulaşabilmeyi mümkün kılarak, tüm bankacılık işlemleri yapay zeka teknolojisini kullanarak oldukça basit bir hale getirilebiliyor. Bu şekilde müşterinin kendisini daha özel hissetmesini sağlayabiliriz. Bunu isim ile hitap ekleyerek, daha önceki işlemlerinden sistemin öğrendikleri ile “Fatura ödemesi yaptınız, tekrar fatura ödemesi yapmak istemisiniz Sn. isim” gibi bir şekilde bunu sağlayabiliriz. Bu gibi yöntemler ile müşterinin banka ile olan sadakatini arttırmakta mümkün kılınabilir.

Teknik açıdan bunun yapılabilir olması için banka ile entegrasyonun doğru şekilde yapılabilmesi önem arz etmektedir. Bankacılık sektörü için güvenlik birinci önceliktir. Bilginin dışarı sızmaması, herhangi bir şekilde dışa açılım gibi konulara izin verilmemektedir. Bundan dolayı yapay zeka teknolojisinin geliştirilmesi veya alınması durumunda kendi kaynakları içerisinde bulunması gerekmektedir. BDDK bankaların bulut teknolojisini kullanmasına izin vermemektedir. Geliştirme içeride yapılmalı ve entegrasyon doğru şekilde tasarlanmalıdır. Yapay zeka teknolojisi ile yapılan geliştirmeler direkt olarak müşteriye dokunduğu için daha dikkatli şekilde dizaynı gerçekleşmelidir.

Mobil kanal diğer kanallara göre bankacılık sektörü için biraz daha basit bir kanaldır. Çünkü müşteri kendine ait olan şifreyi girdiği için güvenlik katmanına takılmaz. Güvenli alanda olduğundan dolayı her sorduğu soruda genel cevaplar yerine kendine ait olan cevapları alabilir.

Bu durumu örneklendirmek gerekirse;

Chatbot: Size nasıl yardımcı olabilirim?

Müşteri: Kredi kartı kalan borcum ne kadar?

Chatbot: x kartınızda kalan borcunuz 200TL’dir.

Müşteri: Tüm borcu ödemek isterim.

Chatbot: Borcunuz vadesiz hesabınızdan ödenecektir. Onaylıyor musunuz? (Chatbot kalan borcun tamamını ödemesi gerektiğini anlamıştır, Ödenebilecek hesap olarak vadesiz TL hesabını bulduğu için bir tek bunu sunmuştur. Liste getirmesine gerek kalmamıştır.)

Müşteri: Evet onaylıyorum.

Chatbot: Ödeme işleminiz tamamlanmıştır. Başka işlem yapmak istiyor musunuz?

Müşteri: Evet

Chatbot: Yapmak istediğiniz işlemi açıklar mısınız?

Müşteri: Kredi kullanmak istiyorum.

Chatbot: Adınıza tanımlı olan 5000TL kredi var. Onaylarsanız direkt hesabınıza yatırabilirim. Başka bir miktar istiyorsanız kredi bölümüne yönlendirebilirim. İster misin?

Müşteri: Kredimi onaylıyorum. Hesabıma aktarılmasını istiyorum.

Chatbot: Krediniz hesabınıza aktarılması için onay almam gereklidir .(Yeni bir sayfa içerisinde onaylaması gereken sayfalar müşterinin karşısına açılır. Onaylaması halinde parası hesabına aktarılır. Onaylamaması halinde başka işlem yapmak istiyor musunuz adımına müşteri geri yönlenir.)

Chatbot: Onayladığınızdan dolayı istemiş olduğunuz miktar hesabınıza aktarılmıştır. Başka işlem yapmak istiyor musunuz?

Müşteri: Hayır teşekkürler.

Chatbot: Her türlü bankacılık işleminiz için ben buradayım. İyi geceler. (Konuşma saatinden gece olduğunu çıkardığı için iyi geceler demiştir. Onayladığı için kredi miktarını hesabına yatırmıştır.)

Bu gibi güvenli alanda olan müşteriler olunduğu zaman istemiş olduğu her işlem için menüler arasında gezinmeden bot sayesinde müşteriye hizmet olarak sunulabilir. Müşteri yapmak istediği her işlemi buradan sadece düşüncelerini yazarak yapabilmektedir. Bu örnekler mobil uygulaması içerisinde görünen tüm özellikleri yapması demektir. Ona yardım etmek isteyen özel asistanının orada bekliyor olması müşterinin bankasına karşı sadakatini arttırıcı bir unsurdur. Burada dikkat edilmesi gereken en önemli husus, örneğin müşteri eft işlemini mobil uygulamayı kullanarak 30 sn içerisinde yapıyorsa bunu bot ile 10 saniyede yapabilmelidir. Bot için kullanılan teknolojiden ziyade hazırlayacağınız kurgu çok daha önemli bir faktördür.

Akıllı arama yapay zeka teknolojisinin gelmesi ile anlam kazanan bir kavramdır. Günümüzde akıllı arama denildiği zaman kastedilen Google arama motoru gibi arama yapabilen yapılardı. Fakat bu artık yeterli değil. İstemiş olduğumuz dokümanın içerisinde geçen kelimeleri gösterip dokümanın tümünü açmamız, sonrasında içerisinden bizim için önemli olan kısmı bulmamız artık bir zaman kaybı. Bunun yerine benim ne aradığımı anlayan bir yapı olsun ve aramak istediğim paragrafı veya cümleyi direk karşıma getirsin, tüm dokümanı taramamı benden istemesin gibi yeni bir ihtiyaç ortaya çıktı.

Bankacılık sektörünü ele alırsak, içeride var olan doküman sayısını bilmemizin ihtimali yok. Genel bir kavram üzerinden arama yapmak isterseniz, istemiş olduğunuz dosyası bulma zamanınız tahmini on dakikadır. Yazmış olduğunuz yazılımın hukuk birimine, uyum birimine ve bankanın kurumsal yapısına uygunluğunu tespit edebiliyor olmanız lazım. Tüm bunları araştırmak için neredeyse yarım gününüzü harcamanız gerekir. Yarım gün karşısında yaptığınız onca araştırma sonucunda tüm uygunlukları geçebiliyorsanız yazılımınızı o zaman canlıya alabiliyorsunuz.

Çağrı merkezlerini ele alalım. Örneğin bir müşteri aradı ve 30000 lirası olduğunu söyledi ve karşılığında ne kadar faiz alabileceğini sordu. Günümüzde var olan arama kavramında “30000 liraya ne kadar faiz?” gibi bir soru sorup karşılığını alabilmeniz mümkün değildir. Müşteriyi beklemeye alıp, güncel faiz oranları gibi bir arama ile ilgili dokümana erişip dokümanı taradıktan sonra hangi aralık olduğunu bulup sonrasında tekrar müşteriye bağlanıp cevap verebiliyorsunuz. Geçen süre tahmini olarak 4 dakikadır. Bu süre bir müşteriyi bilgilendirmek için çok yüksek bir süredir.

Sadece iki örnek üzerinden değerlendirmiş olduğum konuyu tüm banka kanallarına yayarak örnekleri çoğaltabilmek mümkündür.

Akıllı arama kavramı ile temel odak istemiş olduğu dokümana basit ve hızlı bir şekilde ulaşabilmektir. İlk olarak şundan bahsetmek gerekir ki siz ek olarak bir data yüklemenizi yapmanıza gerek yoktur. Sisteme gösterilen yerlerde olası değişiklikler öncesinden sisteme tanımlanır. Sisteme daha önceden tanıtılan pathlere(yollara) herhangi bir yükleme olduysa sistem bunu algılar ve sadece değişikliğin olduğu yerleri tekrar taramaya başlar. Bu şekilde sizin tüm sistem üzerinde bulunan dokümanlarınızı sisteme işlemek mümkündür. İkinci kısımda sistemden arama için beklenenler alışageldik arama mantığı gibi değildir. Size doküman göstermez. Bir örnek üzerinden gitmek gerekirse; siz “mevduat faiz oranlarını öğrenmek istiyorsunuz” bu cümleyi aratıp ağırlığı en yüksek olan dokümanın ilgili paragrafı size getirilir. Tüm doküman ve doküman içerisinde geçen yerler çizili bir şekilde karşınıza gelmez. Bu bir zaman kaybıdır. Arama mantığı ile sağlanan doğru bilgiye en hızlı şekilde ulaşma şeklidir.

Bu şekilde hem internal(dahili) arama için büyük bir zaman kaybı kazanmakta, hem de chat temsilcilerin bilmedikleri bir soru karşısında cevap verme zamanlarını neredeyse yarı yarıya indirme imkanı sunmaktadır.

Arama mantığının değişim zamanı 15 yıllık bir kullanım tecrübesi ardından gerekli hale gelmiş ve zamanın gerisinde kalmıştır. Bu sayede zamandan tasarruf ve gereksiz meşguliyet sürelerini en aza indirgemek hedef alınmıştır.

Akıllı Arama Kavramı ve Chatbot Entegrasyonu

Akıllı Arama ile beklenti anlık olarak dokümana değil, doküman içerisinde gerekli olan paragrafa ihtiyacımızın olduğudur. Peki bunu chatbot kavramı ile nasıl entegre hale getirebiliriz. Örnek üzerinden gitmek gerekirse, canlı temsilcinin tek görevi müşterilere cevap vermek. Artık müşterileri chat kanalında chatbot’un karşılayacağını biliyoruz. Chatbot bu karşılamayı yaptığını varsayalım. Müşterinin sormuş olduğu oldukça özel bir soruya cevap veremediğini anlıyoruz. 3 kere üst üste “Üzgünüm, sizi anlayamadım, nasıl yardımcı olabilirim?” gibi bir soru ile döndüyse bu müşteriyi elde var olan konuşma metni ile beraber canlı temsilciye aktarmak gereklidir. Sormuş olduğu özel soruyu temsilcinin de bilme olasılığı çok düşüktür. Bundan dolayı canlı temsilciye aktarılma durumunda da kendisi dokümanlar içerisinden bir arama yapması gerekecektir. Bu durumda akıllı arama kavramı müşteriye hızlı yanıt dönebilmemiz için tekrar devreye girmektedir.

Bankacılık sektörü için bu örnekler çoğaltılabilir ve her bir kanal üzerinden entegrasyonların çok varyasyonlu şekilde yapılması alınacak olan verimi arttıran bir unsur olabilir.