Sessiz İade Önleyici: İade Sebebini Satın Almadan Önce Çözen Ai

İade notlarını madencilikle çıkarıp ürün sayfasında doğru anda doğru uyarı veren Ai e-ticaret fikri.

27.01.2026

E-ticarette iadelerin önemli bir kısmı “ürün kötü” olduğu için değil, satın alma anında doğru beklenti kurulmadığı için olur: beden uymaz, renk farklı algılanır, ölçü anlaşılmaz, kullanım senaryosu yanlış seçilir. “Sessiz İade Önleyici” fikri; iade notlarını ve olumsuz yorumları madencilikle çıkarıp, ürün sayfasında satın alma öncesi mini “risk danışmanı” olarak çalışan Ai katmandır.

Sistem her SKU için iade desenlerini çıkarır: “dar kalıp”, “parlak görünüyor ama mat”, “kablo kısa”, “montaj zor”, “koku hassasiyeti”, “uyumluluk sorunu” gibi. Sonra bunu satışa dönük ama dürüst bir mikro içerik setine çevirir: “Bu ürün dar kalıptır → bir beden büyük önerilir.” veya “Ekran parlaklığı fotoğraftan farklı algılanabilir → gün ışığında çekim referansı.” Bu içerikler sayfaya “engelleyici pop-up” gibi değil; doğru yerde, doğru anda görünür: beden seçerken, renk seçerken, uyumluluk alanında.

Ürünün zekâsı, her kullanıcıya aynı uyarıyı vermemesinde. Kullanıcı sepetinde aynı markadan daha önce satın almışsa, risk mesajı azalır. İlk kez geliyorsa, daha açıklayıcı olur. Ayrıca bir “çözüm öneri” katmanı vardır: uyum riskinde alternatif ürün veya aksesuar önerir. Örneğin laptop kılıfı: kullanıcı 14 inç seçtiyse ve iade sebebi “dar geldi” ise 14.5 önerir.

MVP: iade notlarını içe aktar, ürün başı ilk 5 iade sebebini çıkar, sayfaya 3 kısa “önleyici kart” yaz. Gelişmiş: beden/ölçü fotoğraf standardı üretme, soru-cevap alanında otomatik yanıt şablonları, A/B test ile iade oranı ve memnuniyet ölçümü. ROI çok nettir: iade düşerse lojistik maliyeti ve operasyon yükü azalır.

Gelir modeli: SKU adedi bazlı abonelik + “iade analitiği” rapor paketi. Pazaryeri satıcıları için de güçlü bir eklenti olur.

Problem

İadeler yükseliyor; gerçek sebep çoğu zaman yanlış beklenti ve eksik açıklama.

Çözüm

İade/yorum verilerinden risk desenleri çıkarıp ürün sayfasında bağlama duyarlı önleyici kartlar gösteren Ai katman.

Kimler için uygun?

  • E-ticaret markaları
  • Pazaryeri satıcıları
  • Kategori yöneticileri
  • CX/operasyon ekipleri

Başlangıç adımları

  • İade notlarını topla
  • Desenleri kümeler
  • SKU risk kartları üret
  • Sayfaya bağla
  • A/B ölç
  • İyileştir

Gelir modeli

  • SKU bazlı abonelik
  • İade analitiği paketi
  • Kurumsal entegrasyon

Önerilen Ai araçları

  • Metin madenciliği
  • Kümeleme
  • LLM açıklama
  • A/B izleme

Örnek prompt

Bu SKU için iade notlarını analiz et. İlk 5 iade sebebini çıkar ve ürün sayfasına konacak 3 “önleyici kart” metni yaz.
İadeler: {returns}
Yorumlar: {reviews}