Tahmini Davranışsal Yönlendirme Nedir ve Müşteri Deneyimini Nasıl İyileştirir?

VoIP'yi veya işi takip eden herkes, yapay zeka ve makine öğreniminin büyük dalgalar yarattığını fark etmiş olacaktır. Örneğin, çok sayıda VoIP ve iletişim merkezi teknolojisi, tahmine dayalı analitik kullanır ve birden çok sağlayıcı kendi AI yardımcılarını yayınlar.

Bu AI devrimi uzun zamandır geliyor ve birçok kişi bu teknolojinin soğuk ve kişiliksiz olacağını düşünürken, ya daha kişiselleştirilmiş deneyimler sağlayabilirse? Bir temsilciye ihtiyaç duymadan bir müşteriyi sistemde gezdirecek IVR AI platformları zaten var ve bunlar acentelere yönlendirmeyi kolaylaştıracak.

Müşteri hizmetleri deneyiminiz, işletmenizin sürekli iyileştirmeniz gereken bir yönüdür çünkü müşteriler, kendi ihtiyaçlarına öncelik veren şirketlere değer verir. Tahmine dayalı davranışsal yönlendirme, müşteri iletişim deneyimini büyük ölçüde kişiselleştirmek için veri destekli eşleştirmeyi kullanmak üzere tasarlanmış bir teknolojidir. Diğer tahmin araçları gibi, tahmine dayalı davranışsal yönlendirme yazılımı da iletişim merkezi sonuçlarını iyileştirmek için makine öğrenimini kullanır.

• Öngörücü Davranışsal Yönlendirme Nedir?
• Tahmini Davranışsal Yönlendirme, Müşteri Deneyimini Nasıl İyileştirir?
  • İçerik Müşterileri
  • Üzgün ​​Müşteriler
  • Zaman Kısıtlamaları Olan Müşteriler
  • Tekrar Arayanlar
• Müşteri-Aracı Etkileşimlerini Nasıl Kolaylaştırır?
  • Çağrı İşleme Süresini Azaltır
  • Müşteri Deneyimini İyileştirir
  • Daha Hızlı ve Daha Doğru Çağrı Yönlendirme
• Tahmine Dayalı Davranışsal Yönlendirme ve Diğer Çağrı Yönlendirme
  • Tahmine Dayalı Davranışsal Yönlendirme ve IVR
  • Tahmine Dayalı Davranışsal Yönlendirme ve Beceri Tabanlı Yönlendirme
  • Tahmine Dayalı Davranışsal Yönlendirme ve Doğrudan Çağrı Merkezi Yönlendirme
• Daha İyi Sonuçlar İçin Müşterileri İdeal Temsilcileriyle Eşleştirin

Öngörücü Davranışsal Yönlendirme Nedir?

Tahmine dayalı davranışsal yönlendirme, bir müşteriyi en nitelikli temsilciyle eşleştirmek için algoritmalar kullanan bir teknolojidir. Yapay zeka tabanlı tahmine dayalı yönlendirme gerçekleştiren diğer teknolojilerin aksine, tahmine dayalı davranışsal yönlendirme, aracıları müşteriyle kişilik ve davranış temelinde birleştirir.

Yazılım, etkileşimin her iki taraf için organik ve olumlu olması için hem arayan hem de temsilcinin doğal eğilimlerini ve iletişim alışkanlıklarını ölçer. İlk olarak, kuruluş, her temsilci için, eğilim, ortalama işlem süresi veya bir müşteri sorunu hakkında ne kadar bilgili olduklarını belirleyen iletişim merkezi ölçümlerini tanımlar.

Daha sonra sistem, arayanın iletişim ve kişilik stilini ve ayrıca arama geçmişini belirlemek için gelen aramayı kendi veritabanıyla eşleştirmek için arama izleme yazılımı verilerini kullanır. arayan. Çağrı izleme sağlayıcısı Phonewagon'un dökümü, bu çağrı merkezi yazılımının satış erişimini nasıl iyileştirdiğini açıklayabilir.

Nasıl iletişim kurduğumuz, duygusal durumlarımızın ve kişiliklerimizin büyük bir göstergesidir. Bazı insanlar daha fazla ifade kullanarak iletişim kurar ve daha duygusal temelli iletişim araçlarına sahiptir. Diğerleri ise iletişim kurarken kullanım değeri ifadeleri kullanır. Diğerleri hala daha mantıklı bir konuşma tarzı kullanarak ilerlemek için belirli gerçekleri ve rakamları istiyor.

Makine öğrenimi, modern konuşmanın bu nüanslarını tespit etmede ve hem arayanı hem de aracıyı uygun eşleştirme kategorilerinde gruplandırmada giderek daha iyi hale geliyor. Benzer iletişim tarzlarına sahip iki kişiyi eşleştirdiğinizde, ilişki kurmayı kolaylaştırmış olursunuz. Bu, bir müşterinin temsilciyle kişisel düzeyde bağlantı kuruyorsa bir şirketten satın alma şansını bile artırır.

Davranış yazılımı, arayanları altı davranış profiline göre gruplamak için algoritmalar kullanır.

• Yapan : Yapan kişi genellikle çok çekici ve ikna edicidir.
• Organizatör : Bu en organize ve mantıklı kişilik tipidir.
• Bağlayıcı : Bağlayıcılar sohbete değer verir ve genellikle sıcak ve şefkatlidir.
• Danışman : Bunlar dikkatli ve vicdanlı kabul edilirler.
• Hayalperest : Hayalperestlerin sanatsal kişilikleri vardır ve düşünceli ve sakin olma eğilimindedirler.
• Özgün : Bu kişilik tipi özgün ve kendiliğindendir. Temsilciler ve müşteriler arasındaki konuşmalar biraz rastgele olabilir, ancak yetenekli temsilciler, görüşme süresini düşük tutmak için konuşmayı yönlendirebilir.

Çağrı, gerçek zamanlı ve stereo olarak kaydedilir, bu da ilgili tarafların belirlenmesini kolaylaştırır. Ardından, arama ilerledikçe, sesli arama kayıt verileri yazılım tarafından kopyalanır. Dil ve konuşma analitiğini kullanarak, tahmine dayalı davranış analizi, arayan hakkında tahmine dayalı kalıplar geliştirir. Bu, yukarıda bahsedilen kişilik özellikleri listesinde nereye düştüklerini belirler ve ayrıca çağrılarına bir duygu atfeder. Çağrı merkezi yazılımı, arayanın hayatında neler olup bittiğine dair sıkıntı seviyeleri veya kişisel notlar gibi temsilciye yardımcı olabilecek bağlamsal ipuçlarını bile bozar.

Mattersight, 2014 yılında bu teknolojiye öncülük etti ve onların en önemli ürünü oldu. Mattersight öngörücü davranışsal yönlendirme, çağrı yönlendirmeyi yepyeni bir yöne çekmek için görüşmenin bu yönlerini kullandı ve müşteri etkileşimleri ve temsilci performansı hakkında gelişmiş analitikler sağladı.

Bu teknoloji yalnızca temsilciler ve müşteriler arasında daha iyi iletişimi kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda arayanları daha iyi yönlendirmek için kullanılabilecek etkileyici veri kümeleri oluşturur. Arayan, belirli bir temsilcinin stiline daha iyi yanıt verdi mi? Arayan, hatta biraz konuşkan olmaktan daha mı sorumlu? Ardından, tahmine dayalı davranışsal yönlendirme, aramayı, bir sonraki aramada bu tür bir kişiliği barındıracak bir temsilciye atayacaktır. Arayan kişi, fazla tüy bırakmadan hızlı bir şekilde bir çözüm mü arıyor? Ardından, tahmine dayalı davranışsal yönlendirme bunu tanıyacak ve çağrıyı daha ticari bir temsilciye gönderecektir.

Sistem, her olası yönlendirme olasılığına bir yüzde atar - yüzde ne kadar yüksek olursa, eşleşme o kadar iyi olur. Tüm süreç, arayan kişiyle temas sırasında değil, sonrasında başlar ve makine öğrenimi algoritmaları, tüm bilgileri, her müşteriye kişilik özelliklerini atfeden paylaşılan bir veritabanında toplar.

Arayan kişi bir sonraki aradığında, tahmine dayalı davranışsal yönlendirmenin numarayı araması, önceki etkileşimlere dayanarak arayanın kişiliğini belirlemesi ve belirlenen özellikleri benzer iletişim alışkanlıklarına sahip bir temsilciyle eşleştirmesi bir saniyeden az sürer. Veritabanı paylaşıldığından, bir müşteriden toplanan veriler diğerinin etkileşimlerinde kullanılabilir - aramaları kişilik ve duyarlılık temelinde daha iyi yönlendirmek için gereken tek şey arayan müşterilerin sayısıdır.

Tahmini Davranışsal Yönlendirme Müşteri Deneyimini Nasıl İyileştirir?

Müşterileri elde tutmak için, tahmine dayalı davranışsal yönlendirmenin arkasındaki mantık olan bir marka ile hoş bir deneyim yaşamaları gerekir. Diğer sistemler yolları algoritmalara dayalı olarak değerlendirirken, tahmine dayalı davranışsal yönlendirme, hem müşterinin hem de temsilcinin memnuniyetini göz önünde bulundurarak giden aramalar gönderir.

İçerik Müşterileri

Her arayan kişinin stresli bir sorunu yoktur; hatta bazı müşteriler bilgi almak veya hizmetlerinde değişiklik yapmak isteyebilir ve birisiyle konuşmak isteyebilir. Tahmine dayalı davranışsal yönlendirme ile sistem, aramayı müşterinin kişiliğine ve mevcut eğilimine daha uygun bir temsilciye yönlendirmek için algoritmalarını, duygu verilerini ve iletişim geçmişini kullanır. Örneğin, müşteri ayrıntılı ise ve biraz senaryonun dışına çıkma ve daha konuşkan olma eğilimindeyse, sistem bu daha güler yüzlü stile yanıt verecek bir temsilci seçecektir.

Tahmine dayalı davranışsal yönlendirme sistemi, temsilciye çağrı için tüm ilgili verileri sağlamak için IVR sistemleri, CRM yazılımı ve beceri tabanlı yönlendirme gibi diğer çözümlerle birlikte çalışır. Daha cana yakın bir etkileşimle, garantili olumlu müşteri deneyimi daha olasıdır.

Bir temsilciden gelen bir etkileşim örneği, "Merhaba! Bugün nasılsın?"

Üzgün ​​Müşteriler

Faturalandırmada veya hizmette hatalarla karşılaşan müşteriler de hızlı çözüm ve işletmenin sorunu kabul etmesini ister. Davranışsal yönlendirme, arayan kişinin yönlendirme sırasında üzgün veya kızgın olduğunu anlamak için sesli ipuçlarını ve geçmiş konuşmaları kullanır. Çalışan, bu duygusal durumları algıladığında, iletişim kurmadan önce ekrandaki uyarılar aracılığıyla bunu bilecektir.

Bu bilgilerle temsilci, konuşmanın hemen başında özür dilemeye ve bir çözüm sunmaya hazır olacaktır. Bu, şirketin müşterilerinin sorunlarına daha duyarlı görünmesini sağlayacaktır. Kızgın veya üzgün arayanlar mantık ve özlülük gerektirdiğinden, sistem aramayı "organizatör" kişilik tipine giren bir temsilciye yönlendirebilir.

Bir temsilciden gelen bir etkileşim örneği, "Merhaba. Faturalandırmayla veya (hizmetimiz) ile ilgili sorunlar yaşadığınızı görüyorum. Bunu yaşamak zorunda kaldığın için bir saniye özür dilememe izin ver. Bunu bir an önce çözelim.”

Zaman Kısıtlamaları Olan Müşteriler

Bazen bir arayan çok sıkı bir son teslim tarihi ile ulaşıyor. Çözüm arayan müşteriler, hattayken doğrudan ve konuya odaklanan temsilcilere ihtiyaç duyar. Fazla gevezelik içeren uzun, uzun konuşmalar, yalnızca müşterinin şirket hakkındaki algısını bozar. Sözlü ipuçlarına ve geçmiş arama geçmişine dayanan tahmine dayalı davranışsal yönlendirme, sorunu olabildiğince çabuk çözmek için müşteriyi daha doğrudan ve ticari bir temsilciyle eşleştirir.

Bu, müşterilerin zamanının kısıtlı olduğu finansal hizmetler ve teknoloji endüstrisi gibi sektörlerde çalışırken önemli bir davranışsal özelliktir.

Bir temsilciden gelen bir etkileşim örneği, "Merhaba. Ayarlamam için bana ihtiyacın olduğunu görüyorum (hizmet adı). İzin ver de seni uzaklaştırayım, böylece gününe devam edebilirsin."

Tekrar Arayanlar

Diğer bazı yönlendirme sistemlerindeki sorun, aynı konuşmaların bazılarını tekrar okuma eğiliminde olmalarıdır, bu da arayanlar için can sıkıcıdır. Bir arayan önceden var olan bir sorun için çözüm aradığında, sistem bunu not alacak, arayanın duyarlılığını ve duygusal durumunu ölçecek ve onu ihtiyaçlarına uygun bir temsilciye doğru bir şekilde yönlendirecektir. Temsilci, arama geçmişiyle tamamen hazırlanacak ve son aramanın bittiği yerden devam edecektir. Bu, müşteri hizmetleri deneyiminde nadir görülen ayrıntılara gösterilen özeni gösterir ve müşteri bunu fark edecektir.

Bir temsilciden gelen bir etkileşim örneği, “Merhaba! Geçen Cuma seninle konuştuğumuzdan beri (sorun) nasıl oldu? Daha önce (temsilci adı) ile konuştuğunuzu biliyorum – o zamandan beri işler düzeldi mi?”

Müşteri-Aracı Etkileşimlerini Nasıl Kolaylaştırır?

Müşteriler, etkileşimde bulundukları markaların onları anladığını ve onlara değer verdiğini hissetmek ister. Bu teknolojinin eşleştirme algoritmaları, temsilci ve müşteri arasında daha hoş deneyimler yaratmak için oluşturulmuştur. Tahmine dayalı davranışsal yönlendirme ile arayanlar tarafından kullanılan dil türleri gibi kriterler, işletmelerin arayanı anlamasına ve müşteri yolculuğunu iyileştirmesine yardımcı olur. Bu, uzun vadeli ilişkileri teşvik edecektir. Bu tür bir çözümü her tür iletişim merkezine uyarlamanın birkaç avantajı daha var.

Çağrı İşleme Süresini Azaltır

Daha ayrıntılı olsa da, kişisel etkileşimler bir çağrı merkezinde görüşme süresini artıracak gibi görünebilir, ancak bu her zaman böyle değildir. Gerçek şu ki, öngörücü davranışsal yönlendirme, müşteri ve temsilci etkileşiminin kalitesini arttırır ve sonuç olarak, iki tarafın kişiliklerinin tamamlayıcı olması sayesinde işlem süreleri azalır. Tahmine dayalı davranışsal yönlendirme, arayan ile temsilci arasındaki ilişkiyi artırmak için tasarlanmış bir sistemdir ve bu genellikle konuşmaları daha yalın hale getirir ve sorunları daha hızlı çözer.

Örneğin CVS, Mattersight'ın sistemini kullanan CVS, müşterilerle yapılan aramalarda görüşme süresini %8,4 oranında azaltmayı başardı. Müşteri/temsilci etkileşimlerinin verimliliğini artırmak için verileri de kullanabildiler.

Müşteri Deneyimini İyileştirir

Kolay bir ilişki ile müşteriler, müşteri memnuniyeti anketleri sırasında çok daha olumlu olma eğilimindedir. Yapay zeka destekli akıllı yönlendirme ayrıca aracılarla daha doğal etkileşimler sağlar ve bir müşterinin kabul edildiğini hissetmesi için temsilciye beslenen arayan verilerinin bir deposunu sağlar. Arayanın zamanının kısıtlı olduğu ve verimliliğe ihtiyaç duyduğu durumlarda bile sistem bunu fark edecek ve arayanın ihtiyaçlarını karşılayan bir temsilci seçecektir.

Genel olarak sistem, birçok çağrı merkezinin müşteri memnuniyeti (CSAT) oranlarını yüksek tutmak için ihtiyaç duyduğu çok yönlülüğü sunar - her arayan kişiye özel yardım alır. Temsilci ve arayan arasında bir ilişki kurulduğunda, müşteriler daha rahat hissedecekler, bu da akıcı etkileşimler ve daha iyi bir müşteri yolculuğu anlamına geliyor.

Daha Hızlı ve Daha Doğru Çağrı Yönlendirme

NICE inContact'a göre, müşterilerin %95'i tahmine dayalı davranışsal yönlendirme olmadan rastgele yönlendiriliyor. Bu, bu sistemlerin bazen müşterileri yanlış departmanlara yönlendirdiği anlamına gelir. Özellikle etkileşime dakikalar katacağından, kesin olmayan yönlendirmenin müşteri deneyiminin kalitesini düşürmesi garanti edilir. Genişletilmiş etkileşimler, aramaları yanlış yönlendiren aracıların verimliliğini de azaltacaktır.

Tahmine dayalı davranışsal yönlendirme ile makine öğrenimi algoritması çok kesindir ve yalnızca kişilik ve duygu verilerini değil, aynı zamanda arama geçmişi verilerini de kullanarak aramaları akıllıca yönlendirir.

Tahmine Dayalı Davranışsal Yönlendirme ve Diğer Çağrı Yönlendirme

Tahmine dayalı davranışsal yönlendirme, yüksek çeviklik sağlar ve Büyük Veriyi iletişim merkezi deneyimine dahil eder. Bir arayan hakkında toplanan tüm bilgileri aracılarla organik eşleşmeler sağlamak için kullandığından, mevcut sistemlerle nispeten kolaylıkla entegre olacaktır. Tahmine dayalı davranışsal yönlendirmenin analitik tabanlı yönlendirme ile geliştireceği birkaç yönlendirme sistemi burada.

Tahmine Dayalı Davranışsal Yönlendirme ve IVR

IVR, bir müşteriyi çevir sesi çoklu frekans (DTMF), ses ve yapay zeka kullanan bir sistemde yönlendirmek için tasarlanmıştır. IVR, müşterilere bir temsilci ile konuşmaya gerek kalmadan fatura ödeme ve zamanlama işlevleri sağlar.

Tahmine dayalı davranışsal yönlendirme, arayanla olan tüm etkileşimleri, hatta IVR kayıtlarından bile hesaba katan bütünsel bir çözüm sunar. Algoritmaları sayesinde, bir müşterinin bir temsilci ile önceki temasları sırasında mı yoksa self servis deneyimi sırasında mı tedirgin olduğunu hızlı bir şekilde belirleyecektir.

Tahmine dayalı davranışsal yönlendirme sistemleri, arayanın resmini çizmek ve onları en uygun aracılarına bağlamak için IVR sistemleriyle iletişim kurar. Müşteri, sesi kullanırken veciz mi seslendi? Telefon seçeneklerini dinlemeden önce “0”a bastılar mı? Ses tonlarındaki sözlü ipuçlarından bazıları nelerdi? Davranışsal modelleme ve arama geçmişi, arayanların doğru temsilcilerle eşleşmesine yardımcı olmak için uzun bir yol kat edebilir.

Tahmine Dayalı Davranışsal Yönlendirme ve Beceri Tabanlı Yönlendirme

Beceri tabanlı yönlendirme, aracıları becerilerine göre belirli gruplara yerleştiren bir teknolojidir. IVR sistemleri daha sonra müşterileri ihtiyaçlarına göre belirli temsilci gruplarına yönlendirir. Bu teknoloji ile, sorunları karmaşık olduğunda arayanlar bir uzmana gönderilir. Karmaşık sorular ve sorunlar hızlı bir şekilde çözülebildiği için kolaylık sağlayan bir sistemdir. Beceri tabanlı yönlendirme, arayan kişi daha az sıklıkta geri döndüğü ve müşteriler bunu sevdiği için görüşme sürelerini azaltır.

Ancak, tahmine dayalı davranışsal yönlendirme ile nasıl karşılaştırılır?

Tahmine dayalı davranışsal yönlendirme, müşterilerin kişiliklerini anlamak için Büyük Veriyi kullanan bir sistemdir, ancak çözüm AI kullandığından, beceri tabanlı yönlendirmenin bazı yönlerini de içerir. Sonuç olarak, tahmine dayalı davranışsal yönlendirme, müşterileri nitelikli aracılara göndermek için mevcut sistemleri geliştiren ekstra bir katman olarak çalışabilir. Yalnızca sorunlarını nasıl ele alacağını bilen temsilciye ulaşmakla kalmayacak, aynı zamanda onlarla kişisel olarak da bağlantı kurabilecekler.

Tahmine Dayalı Davranışsal Yönlendirme ve Doğrudan Çağrı Merkezi Yönlendirme

Tahmine dayalı davranışsal yönlendirme gibi, doğrudan yönlendirme de müşterileri doğru departmana yönlendirmek için algoritmalar ve veriler kullanır. Örneğin, bir müşteri ödemelerde gecikmişse, bu yönlendirme sistemi arayanın tahsilat departmanına gönderilmesi gerektiğini belirleyecektir. Benzer şekilde, desteğe veya pazarlama departmanına yeni bir müşteri gönderilebilir.

Veriye dayalı çağrı merkezi yönlendirmesi ile her şey müşteri bilgilerine dayalıdır, bu da onu verimliliği artırmak isteyen iletişim merkezlerinde çok kullanışlı bir sistem haline getirir. Örneğin, pazarlama departmanına yeni bir müşteri göndermek, yeni bir ek hizmet satışını çok daha organik hale getirecektir. Benzer şekilde, aynı tür müşteriyi desteğe göndermek, bu çok önemli ilk aylarda hizmette herhangi bir aksaklık olmamasını da sağlayacaktır. Verimli yönlendirme ve dolayısıyla gelişmiş müşteri tutma, bu sistemin önemli bir nedenidir.

Doğrudan çağrı merkezi yönlendirmesine genellikle akıllı yönlendirme denir, ancak tahmine dayalı davranışsal yönlendirme gibi AI tarafından desteklenmez. Tahmine dayalı davranışsal yönlendirme, aramaları doğru temsilciye de yönlendirerek doğrudan yönlendirme deneyimini geliştirecektir. Koleksiyon temsilcileriyle olan etkileşimlerde bile, gelişmiş kişiselleştirme, müşteri deneyimini daha olumlu hale getirecektir. Örneğin, tahsilatlardaki bir müşteri yanlışlıkla ücretlendirildiyse, tahmine dayalı davranışsal yönlendirme, müşterinin memnuniyetsizliğini sözlü ipuçları yoluyla alacak ve aramayı sorunu düzeltebilecek bir temsilciye yönlendirecektir.

Daha İyi Sonuçlar İçin Müşterileri İdeal Temsilcileriyle Eşleştirin

Çağrı merkezi endüstrisi genelinde, bu teknoloji, büyük veri kullanımı ve müşteri deneyimini artırma potansiyeli nedeniyle bir paradigma kayması olarak görülüyor. AI güdümlü yönlendirme teknolojisi, müşterileri ve verilerini aktif olarak analiz ediyor ve onlara daha hoş bir iletişim deneyimi sağlıyor.

Bu sadece müşteriye fayda sağlamakla kalmaz, aynı zamanda temsilcilerin daha doğal konuşmasına ve diğer hattaki arayanlarla bağlantı kurmasına olanak tanır ve daha fazla içerik temsilcisi, daha iyi temsilci tutma anlamına gelir. Müşterileri mutlu etmek, aynı zamanda, bir markayla sağlıklı ilişkilere sahip memnun müşteriler daha uzun süre sadık kaldıkları için kapsamlı parasal faydalar sağlar.

Bu teknoloji, işlem sürelerini kısaltır ve müşteri yolculuğunun daha iyi anlaşılmasını sağlayarak, onu diğer çağrı merkezi yazılımlarınız için hayati bir tamamlayıcı haline getirir. Tahmine dayalı davranışsal yönlendirme, AI odaklı bulut çözümlerinin iletişim merkezine getirdiği artan etkinin bir başka yönüdür. Müşteri adayı puanlama, tahmine dayalı arama ve müşteri hizmetleri araçlarının tümü burada ve tahmine dayalı davranışsal yönlendirme, iletişim merkezlerinde belki de en kayda değer etkiye sahip olacak teknolojidir.

Müşteri memnuniyetini artırmak isteyen herhangi bir kuruluş, müşterilere sahip olmak ve daha derinlemesine etkileşim kurmak, müşteriyi elde tutmaya yardımcı olduğundan, tahmine dayalı bir davranışsal yönlendirme çözümü uygulamayı düşünmelidir.

Müşteri yolculuğunu iyileştirebilecek daha fazla çözüm mü arıyorsunuz? Çağrı önceliği sıralaması ve tahmine dayalı müşteri adayı puanlaması ile ilgili kılavuzlarımıza göz atın.