İade Mikroskopu: İade Fotoğraflarından Kök Neden Çıkaran Ai Analiz

İade oranı yüksek bir e‑ticaret işletmesinde asıl problem çoğu zaman “kaç iade” değil, “neden iade” sorusunun cevabının bulanık kalmasıdır. Çünkü iade gerekçesi genellikle tek satırlık bir seçenektir: “beklediğim gibi değil”, “beden uymadı”, “hasarlı geldi” gibi. Oysa gerçek kök neden; ürün fotoğrafındaki renk sapması, beden tablosunun yanlış kurgulanması, paketleme standardı, kargo sürecindeki kırılganlık, ürün sayfasındaki yanlış vaat veya tedarikçinin kalite dalgalanması olabilir. “İade Mikroskopu” fikri, iade sürecinde gelen fotoğraf/video kanıtlarını, müşteri mesajlarını ve sipariş bağlamını birlikte okuyarak kök nedenleri otomatik çıkaran bir Ai analiz ürünüdür.

Bu fikir “iade nedenini yaz” yaklaşımını tersine çevirir: Müşteri yazmasa bile sistem kanıttan öğrenir. Örneğin ayakkabı iadesinde fotoğrafta burun kırığı görünüyorsa “paketleme + taşıma” kökü öne çıkar. Kıyafette omuz dikişinin söküldüğü görülüyorsa “üretim kalite kontrol” sinyali yükselir. Kozmetikte sızdırma varsa “kapak standardı” veya “şişe toleransı” gibi üretim parametrelerine işaret eder. Aynı zamanda ürün sayfası vaatleriyle uyumsuzluk aranır: “Saten parlak” yazıp mat gelen ürün, içerik‑ürün uyumsuzluğu kümesine düşer.

MVP’de veri çok pratik toplanır: (1) iade formundaki metin, (2) iade fotoğrafları, (3) sipariş detayları (SKU, varyant, tedarikçi, depo, kargo firması), (4) ürün sayfası içeriği. Sistem her iadeyi 3 katmanda etiketler: Görsel kanıt etiketi (hasar/defolu/renk/ölçü), metin niyet etiketi (pişmanlık, beklenti, kalite), operasyon bağlam etiketi (depo, paketleme, kargo). Sonuçta bir “kök neden panosu” doğar: Hangi SKU’da hangi kök neden yükseliyor? Hangi depoda kırılgan ürünlerde hasar artıyor? Hangi tedarikçinin belirli partilerinde dikiş problemi var?

En yaratıcı bölüm, çıktının aksiyonlara bağlanmasıdır. İade Mikroskopu sadece rapor vermez; her kök neden için çözüm reçetesi üretir. Örneğin renk uyumsuzluğu artıyorsa: “fotoğraf çekim ışığı standardını güncelle”, “ürün varyant renk adlandırmasını düzelt”, “sayfaya gerçek kullanıcı fotoğrafı bloğu ekle”. Beden uyumsuzluğu artıyorsa: “beden tablosunu ölçüm noktalarıyla genişlet”, “vücut ölçüsüne göre öneri wizard’ı ekle”, “en çok iade edilen bedenlerde uyarı koy”. Hasar artıyorsa: “paket içi sabitleme aparatı ekle”, “kutu dayanıklılığını yükselt”, “kargo firması rota değişimini test et”.

Gelir tarafında bu ürün iade maliyetini doğrudan düşürdüğü için ROI’si nettir: iade lojistiği, yeniden paketleme, değer kaybı, müşteri hizmetleri yükü. Fiyatlama; iade adedi bazlı veya SKU bazlı olabilir. Büyük işletmeler için “tedarikçi skor kartı” ve “depo/hat performansı” modülleri premium olur. Ayrıca ürünü bir “kalite erken uyarı sistemi”ne çevirebilirsin: belirli bir SKU’da 48 saat içinde hasar sinyali yükselirse satın alma ekibine alarm.

TeknolojiTR’de bu fikri anlatırken “iade azaltma” klişesine düşmeden, görsel kanıttan kök neden çıkarma ve tedarik zinciri kararlarına bağlama tarafını vurgulamak içerikleri benzersiz kılar. Çünkü çoğu araç iade raporu yapar; kanıttan öğrenip operasyon reçetesi çıkaran çok az ürün vardır.

Bu iade dosyasında kök nedeni çıkar (en olası 3). Kanıta dayalı kısa gerekçe ve 5 aksiyon öner. Ürün: {sku} Müşteri metni: {text} Fotoğraflar: {images} Sipariş bağlamı: {context}