Sessiz Müşteri Dedektifi: Sepette Konuşmayan İtirazı Yakalayan Ai

Konuşmayan müşterinin davranış sinyallerinden “gizli itiraz”ı tahmin edip doğru müdahaleyi üreten Ai e-ticaret fikri.

27.01.2026

E-ticarette en kritik kitle çoğu zaman “konuşmayanlar”dır: Ne yorum yazar, ne destek talebi açar, ne de açıkça şikâyet eder. Ama bir gün aniden iade eder, bir daha gelmez veya sepette kaybolur. “Sessiz Müşteri Dedektifi” fikri; kullanıcı davranışındaki mikro sinyalleri (sayfada dönüp durma, filtre değiştirip çıkma, beden tablosuna aşırı bakma, kargo/iadeye tekrar tekrar tıklama, aynı ürünü 3 kez açıp kapama) okuyup “sessiz itirazın” nedenini tahmin eder ve doğru anda doğru müdahaleyi üretir.

Bu sistemin farkı, her müdahaleyi indirimle çözmeye çalışmamasıdır. Dedektif, sorun tipine göre aksiyon seçer: Güven sorunuysa sosyal kanıt (benzer kullanıcı yorumları, kısa garanti özeti), uyum sorunuysa karar desteği (beden önerisi, karşılaştırma tablosu), fiyat hassasiyeti ise paket/alternatif önerisi, teslimat kaygısıysa net ETA ve iade kolaylığı vurgusu. Hatta bazı durumlarda “satışa zorlama” yerine “netleştirici soru” ile ilerler: “Hediye mi alıyorsunuz? Teslim tarihi kritik mi?” gibi.

MVP: GA4/Shop event’lerini al, “sessiz risk skorunu” üret, 3 tip müdahale şablonu sun: (1) Bilgi kartı, (2) Karar sihirbazı, (3) Canlı destek tetikleme. Gelişmiş: Ürün tipine göre model (moda/elektronik/kozmetik), segment bazlı öğrenme, A/B takibi ve gelir etkisi raporu. Böylece markalar “indirim bağımlılığı” yerine gerçek friksiyonu çözer.

Problem

E-ticarette müşteriler şikâyet etmeden kayboluyor; gerçek friksiyon anlaşılamıyor.

Çözüm

Mikro davranış sinyallerinden “sessiz itiraz” nedenini tahmin edip indirim yerine doğru müdahale üreten Ai.

Kimler için uygun?

  • E-ticaret ekipleri
  • D2C markaları
  • Growth & CRO ekipleri
  • Ürün yöneticileri

Başlangıç adımları

  • Event verisini topla
  • Sessiz risk sinyallerini çıkar
  • Sorun tipini sınıflandır
  • Müdahale şablonu seç
  • A/B test ve etki ölç

Gelir modeli

  • Aylık abonelik (trafik bazlı)
  • Eklenti/SDK lisansı
  • Kurumsal entegrasyon

Önerilen Ai araçları

  • Event analytics
  • LLM sınıflandırma
  • Öneri motoru
  • A/B ölçüm

Örnek prompt

Aşağıdaki oturum sinyallerine göre müşterinin sessiz itirazını tahmin et. 3 müdahale öner: bilgi kartı / karar desteği / canlı destek. Sinyaller: {events} Ürün: {product}