X
X
EUR

Yapay Zekâ Destekli CRM

AnasayfaYapay Zekâ Destekli CRM

Yapay Zekâ Destekli CRM

Müşteri verisini kaynaklı özet, kontrollü öneri ve ölçülebilir iş akışına dönüştüren insan denetimli AI CRM çözümü.

CRM verisini ekip kararına dönüştürün

Yapay zekâ önerir, ekibiniz kontrol eder ve karar verir.

Yapay Zekâ Destekli CRM; müşteri görüşmelerini özetler, talepleri sınıflandırır, eksik bilgiyi işaretler, sonraki aksiyon veya cevap taslağı önerir. Öneriler doğrulanmış CRM kayıtları ve yetkili bilgi kaynaklarıyla sınırlandırılır; kritik işlemler insan onayı olmadan uygulanmaz.

Müşteri asistanıKaynaklı öneri
Yeni müşteri mesajıKurumsal ekip için 25 kullanıcı ve WhatsApp entegrasyonu hakkında bilgi istiyoruz.
AI özetiOrta ölçekli B2B fırsatı. İstenen kapsam: 25 kullanıcı, ekip gelen kutusu ve CRM entegrasyonu.
Önerilen aksiyonİhtiyaç analizi görüşmesi planla; kullanıcı rolleri, mesaj hacmi ve mevcut CRM bilgisini sor.
TALEP SINIFIWhatsApp CRM%92 güven
ÖNCELİKYüksekKarar süresi yakın
EKSİK BİLGİMevcut CRMTemsilciye sor
Bugün özetlenen48
İnsan onayı12
Kaynak eşleşmesi%94
Net tanım

Yapay Zekâ Destekli CRM nedir?

Yapay Zekâ Destekli CRM, müşteri kayıtları, görüşmeler, teklifler, görevler ve işletmenin yetkili bilgi kaynakları üzerinde özetleme, sınıflandırma, arama ve öneri yetenekleri sunan CRM çözümüdür.

Hazır bir sohbet ekranından farklı olarak kullanıcı rolünü, müşteri kaydını, süreç aşamasını ve veri kaynağını dikkate alır. Yapay zekânın hangi veriyi okuyabileceği, hangi işlemi yalnızca önereceği ve hangi aksiyon için insan onayı isteyeceği proje kapsamında belirlenir.

Veri var, karar gecikiyor

CRM’de bilgi birikmesine rağmen ekip neden zaman kaybeder?

Müşteri geçmişi uzun notlar, mesajlar, e-postalar ve teklif dosyaları arasında büyüdükçe doğru bilgiyi bulmak zorlaşır. Temsilci görüşme öncesi kayıtları okumak, görüşme sonrası not düzenlemek ve standart sorulara cevap hazırlamak için zaman harcar.

Yapay zekâ bu tekrar eden bilişsel yükü azaltabilir; ancak kontrolsüz kullanıldığında yanlış özet, kaynaksız cevap veya yetkisiz veri paylaşımı oluşturabilir. Bu nedenle amaç “insanı kaldırmak” değil, doğrulanabilir öneriyle daha hazırlıklı çalışmasını sağlamaktır.

Uzun müşteri geçmişinin görüşme öncesinde okunamaması
Serbest metin notların raporlanabilir veriye dönüşmemesi
Yeni taleplerin yanlış ekip veya kategoriye yönlenmesi
Standart sorulara tutarsız cevap verilmesi
Takip aksiyonlarının görüşme sonrasında unutulması
AI çıktısının kaynağının ve doğruluğunun bilinmemesi
Ürün deneyimi

Müşteri kaydı üzerinde kaynaklı özet ve kontrollü öneri

Temsilci müşterinin son durumunu, açık teklifi, riskleri ve önerilen sonraki adımı aynı ekranda görür. Öneri doğrudan kayıt değiştirmez; kullanıcı doğrular, düzenler veya reddeder.

AI Destekli Fırsatlar12 öneri bekliyor
ÖZETLENEN48
SINIFLANDIRILAN37
ONAY BEKLEYEN12
GERİ BİLDİRİM29
Müşteri / fırsatAI sınıfıÖneriGüven
Atlas Teknoloji25 kullanıcı · WhatsApp CRMYeni fırsatDemo planla%92
Nova YapıTeklif revizyonu bekliyorTakipBugün ara%87
Mira EndüstriBakım sözleşmesi yenilemeYenilemeTeklif hazırla%84
Hizmete özel kullanım alanları

Yapay Zekâ Destekli CRM özellikleri

Her özelliği her projeye eklemek yerine ölçülebilir iş yükü ve veri uygunluğuna göre kullanım alanı seçilir.

01

Müşteri 360 özeti

Görüşme, teklif, görev ve açık konular kısa, tarihli ve kaynak bağlantılı özete dönüşür.

02

Görüşme özeti

Yetkili konuşma veya not içeriğinden kararlar, sorular ve takip maddeleri taslaklanır.

03

Talep sınıflandırma

Yeni mesaj hizmet, konu, önem ve sorumlu ekip önerisiyle iş kuyruğuna alınır.

04

Cevap taslağı

Onaylı bilgi kaynaklarına dayanan cevap hazırlanır; temsilci gönderimden önce kontrol eder.

05

Sonraki aksiyon

Süreç aşaması ve geçmişe göre görev, soru veya takip zamanı önerilebilir.

06

Bilgi asistanı

Ürün, prosedür ve sözleşme dokümanlarında yetkiye uygun anlamsal arama yapılır.

07

Veri kalite kontrolü

Eksik alan, çelişkili not, mükerrer kayıt veya standart dışı giriş incelemeye sunulur.

08

Yönetici özeti

Fırsat, risk, bekleyen karar ve ekip yükü tanımlı metriklerle kısa özetlenir.

09

Geri bildirim ve ölçüm

Kabul, düzenleme, ret, doğruluk ve iş kazancı sonuçları sürüm bazında izlenir.

İnsan kontrollü yapay zekâ

Öneri ile otomatik işlem birbirinden ayrılır

Bir metni özetlemek ile fiyat değiştirmek aynı risk seviyesinde değildir. Her AI özelliği veri hassasiyeti ve iş etkisine göre sınıflandırılır; gerekli adımlarda insan onayı zorunlu tutulur.

1Kaynak göster: Cevabın dayandığı CRM kaydı veya belge görülebilir.
2Yetkiyi koru: Kullanıcı erişemediği veriyi AI üzerinden de göremez.
3Onay iste: Mesaj, fiyat, durum ve görev değişikliği kontrol edilir.
4Ölç ve iyileştir: Hata, düzenleme ve reddetme nedenleri izlenir.
İşletme sonucu

AI CRM işletmeye ne kazandırır?

Yapay zekânın değeri gösterişli sohbet ekranı değil, doğrulanmış işlerde harcanan süreyi azaltması ve ekip kararını desteklemesidir.

Daha hızlı hazırlıkUzun müşteri geçmişi görüşme öncesinde kısa özete dönüşür.
Daha düzenli kayıtNotlardan konu, karar ve takip maddeleri çıkarılır.
Daha tutarlı bilgiCevap taslakları onaylı kaynak ve kurum diliyle hazırlanır.
Ölçülebilir AIKabul, ret, doğruluk ve zaman kazancı izlenir.

Yapay Zekâ Destekli CRM kimler için uygundur?

Yoğun müşteri görüşmesi, uzun satış döngüsü, teknik ürün bilgisi, çok sayıda destek talebi veya düzenli teklif takibi bulunan işletmeler için uygundur. Satış, müşteri hizmetleri, teknik servis, bayi yönetimi ve operasyon ekiplerinde farklı kullanım senaryoları kurulabilir.

Verisi az veya düzensiz işletmede önce temel CRM süreci kurulmalıdır. Yapay zekâ eksik müşteri kartını, tutarsız satış aşamasını veya güncellenmeyen görevi kendiliğinden çözmez. Güvenilir kayıt, açık süreç ve kullanıcı sahipliği AI projesinin ön koşuludur.

Yeni bir müşteri talebi AI CRM’de nasıl ilerler?

Web formu, WhatsApp veya e-postadan gelen talep önce CRM’e kaydedilir. Yapay zekâ metni hizmet, konu ve öncelik açısından sınıflandırır; müşteri veya firma eşleşmesi önerir. Zorunlu bilgiler eksikse temsilcinin sorması gereken alanları gösterir.

Temsilci kaydı açtığında kısa özet, dayanak mesaj ve önerilen aksiyonu görür. Öneriyi kabul edebilir, düzenleyebilir veya reddedebilir. Demo görüşmesi planlanırsa görev ve satış fırsatı insan onayıyla oluşturulur. Görüşme notu sonrasında kararlar ve takip maddeleri taslaklanır.

Yönetici yalnızca “kaç AI önerisi üretildi?” ölçümüne bakmaz. Önerilerin ne kadarı kabul edildi, hangi sınıfta hata arttı, kullanıcı ne kadar düzenledi ve işlem süresi gerçekten azaldı sorularını izler.

Müşteri 360 özeti nasıl güvenilir hazırlanır?

Özet, erişilebilen bütün veriyi tek metinde eritmek yerine tanımlı başlıklar kullanmalıdır: son görüşme, açık ihtiyaç, gönderilen teklif, bekleyen karar, risk ve sıradaki görev. Her önemli ifade kaynak kayda veya tarihe bağlanmalıdır.

Eski ve yeni bilgi çelişiyorsa AI kesin sonuç yazmamalı; çelişkiyi işaretlemelidir. “Müşteri bütçeyi onayladı” gibi ticari açıdan kritik ifadeler yalnızca doğrulanmış kayıtla kullanılmalıdır. Özet üretildiği anda güncel olmalı ve yeni hareket geldiğinde yeniden oluşturulmalıdır.

Görüşme özeti ve aksiyon çıkarımı

Toplantı veya çağrı içeriği kullanılacaksa kayıt ve işleme koşulları kurum politikası ve mevzuat açısından değerlendirilmelidir. Ham içerik yetkili alanda tutulur; AI çıktısı konuşmanın yerine değil, kontrol edilecek taslak olarak sunulur.

Özet; konuşulan konular, müşteri soruları, verilen taahhütler, kararlar ve sorumlular şeklinde yapılandırılabilir. “Teklif cuma günü güncellenecek” ifadesinden görev taslağı çıkabilir; ancak tarih, sorumlu ve müşteri kaydı kullanıcı tarafından doğrulandıktan sonra oluşturulur.

Bilgi tabanı ve kaynaklı cevap üretimi

AI asistanına internette genel cevap aratmak yerine onaylı ürün dokümanı, prosedür, fiyat politikası, sözleşme şablonu ve sık sorulan sorular indekslenebilir. Kullanıcı sorusu ilgili kaynak parçalarıyla eşleştirilir ve cevap bu bağlamla hazırlanır.

Belgenin sürümü, geçerlilik tarihi, sahibi ve erişim seviyesi tutulmalıdır. Süresi dolan doküman aramadan çıkarılabilir. Kaynak bulunamazsa sistem tahmin yürütmek yerine “yeterli doğrulanmış bilgi yok” diyerek yetkili kişiye yönlendirmelidir.

Lead scoring ve önceliklendirme nasıl ele alınır?

AI destekli öncelik, müşteriyi kesin olarak “iyi” veya “kötü” ilan etmemelidir. Talep kapsamı, zamanlama, etkileşim, firma profili ve veri eksikliği gibi açıklanabilir sinyaller sunabilir. Satış temsilcisi puanın hangi kayıtlara dayandığını görebilmelidir.

Geçmiş satış verisi taraflıysa model de aynı eğilimi tekrar edebilir. Bölge, şirket büyüklüğü veya iletişim biçimi gibi özelliklerin haksız dışlamaya dönüşmemesi için özellik seçimi ve sonuç dağılımı incelenir. Puan satış kararının yerine değil, iş kuyruğunu düzenleyen yardımcı sinyal olarak kullanılır.

Prompt, model ve sürüm yönetimi

AI davranışı yalnızca seçilen modele bağlı değildir. Sistem talimatı, bağlam, kaynak seçimi, sıcaklık, çıktı şeması ve doğrulama kuralları birlikte sonucu etkiler. Değişiklikler sürüm, tarih ve sorumlu bilgisiyle kaydedilmelidir.

Yeni sürüm doğrudan bütün kullanıcılara açılmadan örnek senaryo setinde test edilir. Önceki ve yeni çıktılar doğruluk, kaynak kullanımı, güvenlik, dil ve maliyet açısından karşılaştırılır. Gerekirse sınırlı kullanıcı grubunda pilot çalıştırılır ve geri dönüş planı korunur.

AI değerlendirme seti ve kabul kriterleri

“Bize göre iyi çalışıyor” ifadesi sürdürülebilir kalite kanıtı değildir. Gerçek işten anonimleştirilmiş veya güvenli biçimde hazırlanmış örnek talepler, görüşmeler, belgeler ve beklenen sonuçlardan bir değerlendirme seti oluşturulur. Kolay örneklerin yanında belirsiz, eksik, çelişkili ve cevap verilmemesi gereken senaryolar da bulunmalıdır.

Sınıflandırma özelliği için doğru kategori ve yönlendirme; özet için kritik bilgi, yanlış ekleme ve tarih doğruluğu; kaynaklı cevap için dayanak, cevap kapsamı ve kaynak bulunamadığında davranış ayrı ölçülür. Her kullanım alanının kabul eşiği farklı olabilir. Düşük riskli not özetiyle fiyat veya sözleşme önerisi aynı doğruluk standardına bağlanmaz.

Model, prompt, kaynak veya veri akışı değiştiğinde aynı set yeniden çalıştırılır. Önceki sürümle karşılaştırma yapılır ve belirli bir alandaki iyileşmenin başka bir alanda gerileme oluşturup oluşturmadığı görülür. Canlı kullanıcı geri bildiriminden doğrulanmış yeni örnekler sete eklenerek kalite ölçümü zaman içinde güçlendirilir.

AI ajanları CRM’de hangi işlemleri yapabilir?

Bir AI ajanı yalnızca metin üretmek yerine CRM araması, görev taslağı, toplantı önerisi veya onay kuyruğu hazırlama gibi araçları kullanabilir. Ancak her araca verilen yetki, parametre, işlem limiti ve insan onayı açıkça tanımlanmalıdır. “Müşteriyi takip et” gibi belirsiz hedefle sınırsız işlem yetkisi verilmemelidir.

Okuma, taslak oluşturma ve geri döndürülebilir işlemle başlanabilir. Örneğin ajan müşteri geçmişini okuyup takip görevi taslağı hazırlayabilir; kullanıcı tarih ve sorumluyu onayladıktan sonra kayıt açılır. Mesaj gönderme, teklif değiştirme, kayıt silme, fiyat veya müşteri statüsü güncelleme gibi yüksek etkili işlemler daha sıkı onay ve log gerektirir.

Ajanın hangi aracı hangi sırayla çağırdığı, kullandığı veri, ürettiği sonuç ve kullanıcı kararı izlenebilir olmalıdır. İşlem yarıda kalırsa tekrar deneme mükerrer görev veya mesaj oluşturmamalıdır. Harcama, adım sayısı ve süre sınırı beklenmeyen döngüleri kontrol eder.

Kullanıcı eğitimi ve AI benimseme süreci

AI özelliği doğru çalışsa bile ekip çıktıyı ne zaman kullanacağını, neyi kontrol edeceğini ve hatayı nasıl bildireceğini bilmiyorsa değer üretmez. Eğitim yalnızca butonları göstermek yerine kullanım sınırlarını anlatmalıdır. Kullanıcı, önerinin kesin karar olmadığını ve hangi alanları doğrulaması gerektiğini bilmelidir.

Pilot ekipte farklı deneyim seviyelerine sahip kullanıcılar seçilir. Kabul, düzenleme ve ret davranışı incelenir; gereksiz uyarı, fazla uzun özet veya anlaşılmayan güven göstergesi arayüzde düzeltilir. AI geri bildirimi ayrı bir form yükü olmamalı; kullanıcı doğal akışında “doğru”, “düzenledim” veya “uygun değil” seçebilmelidir.

Yönetici AI kullanımını çalışan gözetimi veya otomatik performans cezası olarak konumlandırmamalıdır. Amaç tekrarlı işi azaltmak, bilgiye erişimi kolaylaştırmak ve kayıt kalitesini güçlendirmektir. Kullanım politikası, sorumluluk ve destek yolu açık olduğunda ekip sistemi daha güvenli benimser.

AI CRM’de veri güvenliği ve KVKK yaklaşımı

Müşteri notu, iletişim, teklif, fiyat ve bazı sektörlerde hassas veri AI işlemine girebilir. Hangi verinin hangi amaçla, hangi sağlayıcı veya altyapıda işlendiği açık biçimde belirlenmelidir. Gereksiz alanlar maskeleme veya kapsam dışı bırakma yoluyla korunabilir.

  • CRM rol ve kayıt yetkileri AI sorgularında da uygulanır.
  • Prompt ve kaynak içinde hassas veri kapsamı sınırlandırılır.
  • Sağlayıcının veri saklama ve eğitim politikaları değerlendirilir.
  • AI önerisi, kullanıcı onayı ve uygulanan işlem loglanabilir.
  • Veri saklama, silme, yedekleme ve olay müdahalesi planlanır.

Yazılım teknik kontrolleri destekler; hukuki dayanak, aydınlatma, açık rıza ve saklama politikaları işletmenin yetkili danışmanlarıyla ayrıca değerlendirilmelidir.

Yanlış cevap ve halüsinasyon riski nasıl azaltılır?

Model akıcı bir metin ürettiği için doğru olduğu varsayılmamalıdır. Kaynaklı üretim, sınırlı görev tanımı, yapılandırılmış çıktı, zorunlu alan kontrolü ve insan onayı birlikte kullanılır. Kritik sayılar, fiyatlar, tarihler ve sözleşme ifadeleri sistem kaydından doğrulanır.

Modelin güven ifadesi tek başına doğruluk kanıtı değildir. Kaynak bulunmayan, çelişkili veya yetki dışı sorularda cevap vermeme davranışı tasarlanır. Kullanıcı hatayı işaretleyebilir; örnek inceleme ve düzeltme süreci ürün yönetiminin parçasıdır.

AI CRM performansı nasıl ölçülür?

Başarı yalnızca üretilen özet veya mesaj sayısıyla ölçülmez. AI kullanılmadan önceki işlem süresi ve kalite seviyesi belirlenir; pilot sonuçlarla karşılaştırılır.

  • Öneri kabul, düzenleme ve ret oranı
  • Sınıflandırma doğruluğu ve yanlış yönlendirme oranı
  • Kaynaklı cevap ve kaynak bulunamama oranı
  • Görev başına zaman kazancı ve kullanıcı geri bildirimi
  • Hassas veri, yetki ve güvenlik ihlali sayısı
  • Model, sorgu ve kullanıcı bazında tahmini maliyet

Yüksek kabul oranı tek başına yeterli değildir; kullanıcı alışkanlıkla kontrol etmeden onaylıyor olabilir. Düzenli örnek denetimi ve sonuç doğrulaması sürdürülmelidir.

Model sağlayıcısı ve maliyet nasıl yönetilir?

Bulut modeli, özel dağıtım veya hibrit yaklaşım veri hassasiyeti, doğruluk, gecikme, dil kalitesi, hacim ve bütçeye göre seçilir. Her özellik için en büyük modeli kullanmak gerekmez; sınıflandırma, özet ve kaynaklı cevap farklı model veya kurallarla çalışabilir.

Girdi ve çıktı uzunluğu, belge indeksleme, saklama, eşzamanlı kullanıcı ve tekrar denemeler maliyeti etkiler. Kullanıcı, ekip ve özellik bazında limit, önbellek ve kullanım raporu planlanabilir. Sağlayıcı değişimini kolaylaştırmak için AI katmanı CRM iş kurallarından ayrıştırılabilir.

Yapay Zekâ Destekli CRM fiyatı nasıl belirlenir?

Fiyat yalnızca kullanıcı veya model ücretinden oluşmaz. Kullanım senaryosu, veri kaynağı, entegrasyon, yetki, bilgi tabanı, doğrulama, test seti, model trafiği, izleme, barındırma ve destek kapsamı birlikte değerlendirilir.

KapsamDeğerlendirilen ihtiyaçProjeye etkisi
Kullanım alanıÖzet, sınıflandırma, cevap ve öneriAI akışı ve arayüz
KaynakCRM kaydı, belge, e-posta ve görüşmeVeri hazırlığı
KontrolYetki, kaynak, onay ve logGüvenlik katmanı
ModelSağlayıcı, hacim, gecikme ve maliyetİşletim gideri
Yaşam döngüsüTest, izleme, sürüm ve destekSüreklilik modeli
Uygulama yaklaşımı

Yapay Zekâ Destekli CRM kurulum süreci

Önce ölçülebilir ve düşük riskli kullanım alanı seçer, gerçek örneklerle doğrular, sınırlı kullanıcı pilotundan sonra yaygınlaştırırız.

01 · KEŞİFİş yükü, veri, risk ve başarı ölçütü belirlenir.
02 · HAZIRLIKKaynak, yetki, örnek ve değerlendirme seti hazırlanır.
03 · PROTOTİPAI akışı, arayüz ve insan onayı birlikte kurulur.
04 · PİLOTGerçek kullanıcıyla doğruluk, hız ve güvenlik ölçülür.
05 · İŞLETİMSürüm, maliyet, hata ve kullanıcı geri bildirimi izlenir.

Mevcut CRM’e yapay zekâ özellikleri eklenebilir mi?

Mevcut CRM’in API, veri modeli, yetki ve kayıt kalitesi uygunsa AI özellikleri ayrı bir entegrasyon katmanıyla eklenebilir. Önce hangi verinin okunacağı ve hangi önerinin CRM’e nasıl döneceği belirlenir.

Eski sistem doğrudan bağlantıya uygun değilse kontrollü veri aktarımı, rapor katmanı veya belirli iş akışıyla başlanabilir. Mevcut CRM’i değiştirmek zorunlu değildir; ancak güvenli yetki ve güncel veri sağlanamıyorsa proje kapsamı buna göre sınırlandırılır.

AI önerilerini düzenli satış verisiyle besleyin

Müşteri, fırsat, teklif ve görev altyapısını kurmak için Satış ve Teklif CRM çözümünü inceleyin.

Satış CRM'i inceleyin

AI CRM kullanım alanınızı birlikte doğrulayalım.

Veri, süreç, güvenlik ve iş yükünüzü inceleyerek ölçülebilir pilot kapsamı ve işletmenize özel yol haritası hazırlayalım.

Kullanım alanı analiziKontrollü prototipİşletmeye özel teklif
Demo ve analiz isteyin

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zekâ Destekli CRM nedir?

Yapay Zekâ Destekli CRM; müşteri özeti, görüşme özeti, talep sınıflandırma, cevap taslağı, sonraki aksiyon ve bilgi tabanı aramasını insan denetimiyle CRM sistemine ekler.

Mevcut CRM sistemine yapay zekâ eklenebilir mi?

Mevcut CRM sisteminin API, veri modeli, yetki ve kayıt kalitesi uygunsa yapay zekâ özellikleri ayrı ve kontrollü bir entegrasyon katmanıyla eklenebilir.

AI CRM müşteri mesajlarını otomatik gönderir mi?

Proje kuralına göre cevap taslağı hazırlanabilir; müşteri iletişimi gibi kritik işlemler insan onayından sonra gönderilecek biçimde tasarlanabilir.

Yapay zekâ yanlış bilgi üretirse ne olur?

Kaynaklı üretim, sınırlı görev, yapılandırılmış çıktı, insan onayı, hata bildirimi ve düzenli örnek denetimiyle yanlış cevap riski azaltılır.

CRM verileri yapay zekâ modelinin eğitiminde kullanılır mı?

Bu durum seçilen sağlayıcı ve altyapının veri politikasına bağlıdır. Sağlayıcının saklama ve eğitim koşulları proje öncesinde değerlendirilir ve gerekli kontroller uygulanır.

AI CRM hangi kullanım alanlarıyla başlayabilir?

Müşteri 360 özeti, görüşme notu özeti, talep sınıflandırma, eksik alan kontrolü veya kaynaklı cevap taslağı gibi ölçülebilir bir pilotla başlanabilir.

Yapay Zekâ Destekli CRM maliyeti nasıl belirlenir?

Maliyet kullanım alanı, veri kaynağı, entegrasyon, yetki, model trafiği, test, izleme, barındırma ve destek kapsamına göre belirlenir.

AI CRM sonuçlarının doğruluğu nasıl ölçülür?

Öneri kabul ve düzenleme oranı, sınıflandırma doğruluğu, kaynak kullanımı, zaman kazancı, hata ve güvenlik sonuçları pilot öncesi ölçütlerle karşılaştırılır.

Yapay Zekâ Destekli CRM mobilde çalışır mı?

Evet. CRM ve AI çalışma alanları telefon, tablet ve masaüstüne uyumlu hazırlanabilir; kullanıcı rolüne göre sade mobil ekranlar tasarlanabilir.

Top