Sepet Nedenleri Dedektörü: “Terk”i Sebebe Çeviren Ai CRO Motoru

Sepetin terk edilmesi e-ticarette klasik bir problem gibi görünür: kullanıcı sepete ekler ama satın almaz. Ancak bu olay tek bir nedene bağlanamaz. Bazen kargo ücreti sürprizi, bazen teslim tarihi, bazen ödeme ekranı hatası, bazen de “son anda güven” kaybıdır. Birçok ekip bu problemi sadece metrik olarak görür: Sepet terk oranı %X. Oysa gerçek ihtiyaç şudur: Her terk, “neden” etiketiyle anlaşılmalı ki doğru aksiyon seçilebilsin. “Sepet Nedenleri Dedektörü” fikri; kullanıcı davranış sinyallerini, sepet içeriğini, sayfa akışını, kampanya koşullarını ve destek mesajlarını bir araya getirerek her terk olayına açıklanabilir bir neden atayan Ai analiz ürünüdür.

Dedektörün temel farkı, yalnızca “remarketing” üretmek değil; ürün ve süreç iyileştirmesine girdi vermesidir. Çünkü her terk, aynı araçla çözülmez. Kargo sürprizi varsa çözüm kargo eşiği ve fiyat iletişimidir. Teslimat belirsizse çözüm teslim slotu netliğidir. Ödeme hatası varsa çözüm teknik düzeltmedir. Güven sorunu varsa çözüm iade politikası ve sosyal kanıttır. Dedektör, her birini ayrı ayrı işaretler ve ekipleri doğru yere yönlendirir.

Sistem, terk anındaki 5 büyük sinyali okur:
1) Fiyat/Toplam Değişimi: Sepet ekranı ile ödeme ekranı arasında toplam artış var mı? Kupon uygulandı mı? Kargo eklendi mi?
2) Teslimat Sinyali: Kullanıcı teslimat seçeneklerine baktı mı? Teslimat tarihini gördü mü? ‘Geç’ bulup çıktı mı?
3) Ödeme Davranışı: Kullanıcı ödeme adımında hata aldı mı? Kart ekranında kaç deneme yaptı? 3D sayfasından geri mi döndü?
4) Güven Sinyali: Kullanıcı iade/SSS/yorum sayfasına mı gitti? Marka hakkında arama mı yaptı? Sayfada uzun durup çıkış mı yaptı?
5) Ürün Uyuşmazlığı: Sepetteki ürünlerin varyantları (beden/renk) değiştirildi mi? Ölçü tablosu açıldı mı? Son anda ürün silindi mi?

Bu sinyallerden Dedektör, her terk için “en olası 1–2 nedeni” çıkarır ve kanıtlarını listeler: “Toplam 120 TL arttı çünkü kargo eklendi; kullanıcı 14 saniye kargo detayına baktı ve çıktı.” Böylece ekip, tahmin değil, iz üzerinden konuşur.

MVP çok pratik kurulabilir: GA4 event’leri + checkout event logları + sepet içeriği snapshot’ı. Üzerine basit bir panel: terkleri listele, nedeni göster, örnek oturumları gruplandır. En güçlü özelliklerden biri “kümelenmiş neden raporu”dur: Son 7 günde terklerin %32’si kargo sürprizi, %18’i ödeme hatası, %14’ü teslimat belirsizliği… Böyle bir rapor, önceliklendirmeyi otomatik yapar.

Gelişmiş sürümde Dedektör “aksiyon önerisi” verir ama rastgele değil; neden sınıfına göre. Kargo sürprizinde: “Sepet üstüne kargo eşiğini erken göster, ürün sayfasında kargo maliyet bandı ekle, belirli sepetlerde ücretsiz kargo testi yap.” Ödeme hatasında: “Ödeme sağlayıcı loglarını eşleştir, hata kodu bazlı fix listesi çıkar, alternatif yöntem öner (Havale/BNPL).” Güven sorunuysa: “iade politikası özet kartı ekle, teslimat süresi netleştir, sosyal kanıt bloklarını checkout’a taşı.” Teslimat belirsizliğinde: “tahmini teslim tarihi daha erken göster, ilçe bazlı slotları öne çek, teslimat maliyetini netleştir.”

Bu ürünün “yaratıcı” tarafı, terk verisini sadece pazarlama için değil, ürün tasarımı ve operasyon için kullanmasıdır. Ürün ekipleri checkout akışını tasarlarken “hangi adımda hangi neden artıyor?” sorusuna cevap bulur. Lojistik ekibi, hangi bölgede teslimat belirsizliği yüzünden kayıp yaşandığını görür. Müşteri destek ekibi, hangi soruların terk öncesi geldiğini analiz eder. Böylece sepet terk sorunu, tek bir departmanın değil, tüm sistemin optimizasyonuna dönüşür.

Gelir modeli: oturum/checkout hacmine göre abonelik. Ajans planı: site sayısına göre. Kurumsal plan: veri ambarı entegrasyonu, BigQuery/Redshift bağlantısı, özel dashboard ve SLA. Ayrıca e-ticaret altyapılarına (WooCommerce/Shopify) plugin olarak paketlenebilir: “tek tık kur, 24 saat sonra neden raporu gelsin.” TeknolojiTR gibi bir platformda bu fikir; dönüşüm optimizasyonu, CRO ve Ai kullanımını somut bir ROI’ye bağlayan çok güçlü bir içerik olur.

Aşağıdaki checkout olaylarından terk nedenini belirle (kargo, teslimat, ödeme, güven, ürün uyuşmazlığı). 1–2 neden seç, kanıtları listele ve 3 aksiyon öner. Olaylar: {events} Sepet: {cart}