Sepet Kayıp Cerrahı: Ödeme Hatalarını Siparişe Çeviren Ai Kurtarma

Banka reddi/3D/limit/fraud gibi ödeme hatalarında kişiye uygun kurtarma akışları öneren Ai gelir kurtarma fikri.

27.01.2026

Sepet terkini herkes konuşur; ama e‑ticarette daha sessiz bir kayıp türü vardır: ödeme aşamasında “fail” olan işlemler. Banka reddi, 3D doğrulama yarıda kalması, limit yetersizliği, fraud şüphesi, taksit uyumsuzluğu, kart tipi uyumsuzluğu… Bu hatalar aynı anda hem müşteriyi sinirlendirir hem de siparişin gelire dönüşmesini engeller. “Sepet Kayıp Cerrahı” fikri, ödeme hatalarını ham log olarak bırakmak yerine; hatanın kök nedenini tahmin eden, müşteriye uygun “kurtarma akışı” öneren ve dönüşümü ölçen bir Ai gelir kurtarma ürünüdür.

Çoğu çözüm “tek bir pop‑up” koyar: “Tekrar deneyin.” Cerrah ise hatayı türüne göre tedavi eder. Örneğin 3D doğrulama başarısızsa: müşteriye bankasının uygulamasında hangi ekrana bakacağını söyleyen net bir mikro‑rehber çıkar, bir yandan da 3D’siz alternatif ödeme kanalını (havale, cüzdan, kapıda ödeme) önerir. Limit yetersizliğinde: “taksitli öde”, “iki kartla ödeme” veya “sepette bazı kalemleri sonra al” gibi seçenekleri akıllıca sunar. Fraud şüphesinde: güven verici bir açıklama + kimlik doğrulama (opsiyonel) + müşteri hizmeti hızlı hattı devreye girer. Banka reddinde: aynı bankayla tekrar denemek yerine farklı sağlayıcıya (PSP routing) yönlendirir.

MVP’nin kalbi “hata‑aksiyon matrisi”dir. Önce ödeme sağlayıcısından (iyzico/PayTR/Stripe vb.) kodlar alınır, sonra bu kodlar müşteri davranışıyla eşleştirilir: hangi kod hangi segmentte daha sık? mobil mi masaüstü mü? iOS mu Android mi? hangi saatlerde artıyor? Cerrah, bu veriden kurtarma stratejilerini öğrenir ve her hata anında en yüksek başarı şanslı iki alternatif akışı önerir. Bu öneriler sabit değil; “öğrenen” olur: belirli bir kitlede cüzdanla ödeme daha çok kurtarıyorsa onu öne alır.

En özgün taraf, ürünün müşteri deneyimini “kırmadan” kurtarmasıdır. Çünkü ödeme hatasında kullanıcı zihni zaten streslidir. Burada tasarım kritik: tek bir ekranda “neden oldu” + “şimdi ne yapalım” netliği. Ai, açıklamayı teknik log gibi değil, insan diliyle yazar: kısa, dürüst, çözüm odaklı. Ayrıca markanın tonuna uyum sağlar.

Gelir modeli çok direkt: Kurtarılan sipariş yüzdesi üzerinden başarı primi + aylık lisans. Büyük e‑ticarette ayrıca routing optimizasyonu (hangi banka/PSP hangi sepette daha iyi?) premium bir modül olur. TeknolojiTR’de bu fikir “ödeme hatası = kader değil” anlatısıyla fark yaratır; çünkü çoğu içerik sepet terkine odaklanır, ödeme fail kurtarma çok daha niş ve değerlidir.

Problem

Ödeme aşamasındaki fail işlemler görünmez kayıp yaratıyor; kullanıcıya doğru alternatif sunulmadığı için sipariş kaçıyor.

Çözüm

Hata kodlarını bağlama göre yorumlayıp en yüksek başarı şanslı kurtarma akışını (alternatif ödeme, routing, mikro-rehber) üreten Ai.

Kimler için uygun?

  • E-ticaret siteleri
  • Ödeme & fraud ekipleri
  • Growth ekipleri
  • Pazaryerleri

Başlangıç adımları

  • Ödeme hata kodlarını topla
  • Segmentlere göre analiz et
  • Hata-aksiyon matrisi kur
  • Checkout UI kurtarma akışları ekle
  • Başarıyı ölç ve öğren

Gelir modeli

  • Aylık lisans
  • Kurtarılan sipariş üzerinden başarı primi
  • Kurumsal routing modülü

Önerilen Ai araçları

  • LLM açıklama üretimi
  • Basit bandit/öğrenen seçim
  • Ödeme sağlayıcı entegrasyonu
  • Dashboard

Örnek prompt

Bu ödeme hatasını kullanıcı dilinde açıkla ve 2 kurtarma seçeneği öner (en yüksek başarı olasılığıyla). Hata kodu: {code} Cihaz: {device} Sepet: {cart} Kullanıcı geçmişi: {history}