Kadın elbise butiği ayda 40 bin oturum alıyordu ve bunun 30 bini ürün sayfasına ulaşıyordu. Yani ilgi vardı.
Ama o 30 bin kişiden yalnızca 600'ü sepete ekleme yapıyordu. Sepete ekleyenlerin de %78'i satın almadan çıkıyordu.
Sonuç: ayda 132 sipariş. Site dönüşüm oranı %0,33.
Dokuz ay sonunda sepete ekleyen kullanıcı 1.860'a, aylık sipariş 1.120'ye çıktı. Toplam satış 6,6 milyon lira, blended MER 6,2x oldu.
Bu vakanın öğretici tarafı şu: sepete ekleme %210 arttı ama sipariş %748 arttı. Aradaki fark, funnel'ın iki ayrı basamağının birlikte açılmasından geliyor.
Başlangıç ve 9. ay
| Metrik | Başlangıç | 9. ay |
|---|---|---|
| Aylık reklam harcaması | 60.000 TL | 189.516 TL |
| Aylık satış | 132.000 TL | 1.411.000 TL |
| Aylık MER | 2,2x | 7,45x |
| Aylık oturum | 40.000 | 75.000 |
| Ürün görüntüleyen | 30.000 | 62.000 |
| Sepete ekleyen | 600 | 1.860 |
| Sepet terk oranı | %78 | %39,8 |
| Aylık sipariş | 132 | 1.120 |
| Ortalama sepet | 1.000 TL | 1.259,82 TL |
| Site dönüşüm oranı | %0,33 | %1,49 |
| Beden kaynaklı iade | %17,6 | %11,9 |
Dokuz ayın toplamı 6,6 milyon lira satış ve 1.064.516 lira harcama. Karttaki 6,2x platform ROAS'ı değil, dönemin blended MER'i. MER'in ROAS'tan neden daha önemli olduğunu ayrı yazıda anlattım.
Sipariş neden sepete eklemeden hızlı büyüdü
Sepete ekleme 3,1 katına çıktı. Sipariş 8,5 katına çıktı. Bu fark tesadüf değil, iki çarpanın birleşimi:
Sipariş artışı = Sepete ekleme artışı × Dönüşüm artışı
Sepete ekleme 3,10 kat arttı. Sepetten siparişe geçiş %22'den %60,2'ye, yani 2,74 kat yükseldi. Çarpımları 8,5.
Ama asıl önemli olan şu: sepetten siparişe geçiş tek bir basamak değil. Ölçüme başladığımızda arada ikinci bir sızıntı olduğunu gördük.
| Aşama | Başlangıç | 9. ay |
|---|---|---|
| Sepete ekleyen | 600 | 1.860 |
| Ödemeye başlayan | 260 | 1.350 |
| Sipariş | 132 | 1.120 |
| Sepetten ödemeye | %43,3 | %72,6 |
| Ödemeden siparişe | %50,8 | %83,0 |
Başlangıçta iki ayrı yerde kayıp vardı. Sepete ekleyenlerin yarıdan fazlası ödemeye bile başlamıyordu. Ödemeye başlayanların da yarısı tamamlamıyordu.
"Sepet terk oranı %78" tek bir sayı gibi görünüyor ama içinde iki farklı problem barındırıyordu. Bunlar ayrılmadan doğru müdahale yapılamıyor: birinci sızıntı sepet sayfasıyla, ikincisi ödeme akışıyla ilgili.
Neden sepete eklemiyorlardı
Ürün görüntülemeden sepete ekleme oranı %2'ydi. Yani ürün sayfasına gelen 50 kişiden 1'i sepete ekliyordu.
Ürün sayfasındaki eksikler şunlardı:
- Ortalama 4-5 fotoğraf vardı, elbisenin yürürken veya otururken duruşu yoktu
- Mankenin boyu, ölçüleri ve giydiği beden yazmıyordu
- Beden tablosu genel marka tablosuydu, ürün ölçüsü içermiyordu
- "Standart kalıp" gibi yoruma açık ifadeler kullanılıyordu
- Kumaşın esnekliği, kalınlığı ve iç gösterme durumu açıklanmıyordu
- Astarlı olup olmadığı bazı ürünlerde görünmüyordu
- Değişim ve iade koşulları sayfanın altında kalıyordu
- Teslimat süresi ödeme adımına kadar netleşmiyordu
Kullanıcı ürünü beğeniyor ama şu sorulara cevap bulamıyordu: bana olur mu, üzerimde fotoğraftaki gibi durur mu, yetişir mi, olmazsa kolayca değiştirebilir miyim?
Bunların hiçbiri fiyatla ilgili değil. Hepsi risk ile ilgili.
Beden sistemi
Sepete ekleme oranını yükselten en büyük katman buydu.
Ürün sayfasına eklenenler: mankenin boyu ve ölçüleri, giydiği beden, ürünün gerçek göğüs-bel-basen ölçüleri, elbise boyu, kumaş esnekliği, kalıp türü, astar durumu, iç gösterme seviyesi.
"Tam kalıp" gibi genel ifadeler kaldırıldı, yerine ürün ölçüsü verildi. Beden tablosunun nasıl kullanılması gerektiğini ayrı yazıda anlattım.
Buna ek olarak bir beden öneri aracı kuruldu. Kullanıcı boy, kilo, göğüs, bel, basen ve tercih ettiği duruşu girerek öneri alabiliyordu. Kayıtlı kullanıcıların beden profili sonraki alışverişlerde hatırlandı.
Yorumlar da filtrelenebilir hale getirildi: satın alınan beden, kullanıcının boy-kilo aralığı, kalıp değerlendirmesi ve fotoğraflı yorumlar. 165 boyundaki bir kullanıcı, kendi ölçülerine yakın birinin yorumunu okuyabiliyordu. Yorumların ürün sayfasında nasıl kullanılacağını ayrıca yazdım.
Bu sistemin ölçülebilir sonucu iki taraflı oldu: sepete ekleme oranı %2'den %3'e çıkarken, beden kaynaklı iade oranı %17,6'dan %11,9'a indi.
Bu ikinci rakam önemli. Beden önerisi sadece satış baskısı yaratmadı, doğru beden seçimini de iyileştirdi. Yanlış beden satmak kısa vadede sipariş, uzun vadede iade maliyeti demek.
Görsel standardı. Her temel ürün için minimum içerik standardı belirlendi: ön, arka ve yan görünüm, yakın kumaş detayı, hareket videosu, otururken görünüm, beden ve kalıp anlatımı, kombin örneği.
Videoda özellikle şunlar gösterildi: eteğin yürürken açılımı, kumaşın vücuda yapışıp yapışmadığı, kol hareketi, elbise boyu.
Elbisede duruş ve döküm statik fotoğrafla anlaşılmıyor. Ürün sayfasında videonun nasıl kullanıldığını ayrı yazıda anlattım.
Sepet ve ödeme: iki ayrı sızıntı
Birinci sızıntı — sepetten ödemeye geçiş (%43,3 → %72,6).
Sepette toplam maliyet gösterilmiyordu; kargo ödeme adımında sürpriz oluyordu. Ürün toplamı, kargo durumu, ücretsiz kargo için kalan tutar ve genel toplam açık biçimde gösterildi. Ücretsiz kargo eşiği 1.250 lira olarak belirlendi — başlangıç sepetinin biraz üzerinde, ulaşılabilir bir seviyede.
Beden değişikliği kolaylaştırıldı: yanlış beden seçen kullanıcı ürünü silip yeniden bulmak zorunda kalmadı, sepet içinde değiştirebildi.
Stok rezervasyonu eklendi. Ödeme süreci başlayan beden kısa süre için rezerve edildi, kullanıcı ödeme sırasında ürünün tükenmesiyle karşılaşmadı.
Sepette güven bilgileri görünür yapıldı: değişim süresi, taksit seçenekleri, kapıda ödeme koşulları, tahmini teslimat tarihi. Kargo ve iade bilgisinin nasıl gösterilmesi gerektiğini ayrıca yazdım.
İkinci sızıntı — ödemeden siparişe geçiş (%50,8 → %83).
Ödeme üç uzun adımdan tek sade akışa indirildi. Yapılanlar: üyeliksiz alışveriş, adres otomatik tamamlama, gereksiz form alanlarının kaldırılması, kart türüne göre taksitlerin anında gösterilmesi, ödeme hatalarında açıklayıcı mesaj, başarısız ödeme sonrası sepete geri dönüş.
Kupon alanı küçültüldü ve sayfanın merkezinden çıkarıldı. Büyük bir kupon kutusu kullanıcıyı indirim kodu aramak için siteden ayrılmaya itiyor.
Zorunlu üyelik kaldırıldı — özellikle mobilde terk oranını doğrudan yükselten unsurdu.
Sepet kurtarma: nedene göre mesaj
Sepeti terk eden kullanıcıya tek tip mesaj gönderilmedi. Akış dört adımdı: 45 dakika sonra sepetteki ürün ve seçilen beden, 18 saat sonra beden ve kalıp bilgisi, 42 saat sonra müşteri yorumu ve video, 72 saat sonra sınırlı teklif.
Dördüncü adımdaki teklif herkese verilmedi. Yalnızca marjı ve dönüşüm olasılığı uygun kullanıcılara gösterildi. Her terk edilmiş sepete otomatik indirim vermek, organik olarak satın alacak kullanıcıyı da indirime alıştırıyor.
Daha önemlisi mesaj içeriği terk nedenine göre değişti:
- Bedende duran kullanıcıya beden rehberi
- Kargoda duran kullanıcıya teslimat bilgisi
- Ödemede duran kullanıcıya ödeme desteği
- Stok sorunu yaşayana benzer ürün
- İndirim arayana sepet avantajı
Bunu yapabilmek için sepet terki tek bir oran olarak değil, nedene göre ölçüldü: kargo maliyeti, beden belirsizliği, teslimat süresi, ödeme hatası, kupon arama, stok problemi, adres formu terkleri. Sepet terk e-postasının nasıl kurulduğunu ayrı yazıda anlattım.
Reels, Story ve katalog: üç ayrı görev
| Format | Aşama | Bütçe payı |
|---|---|---|
| Reels ve video | Keşif, yeni müşteri | %46 |
| Katalog | Hatırlatma ve geri kazanım | %24 |
| Story | Karar ve hızlı bilgi | %18 |
| Sepet ve ödeme geri kazanımı | Funnel altı | %12 |
Reels ürünü katalog görselinden çıkarıp gerçek kullanım içinde gösterdi: yürüme ve kumaş hareketi, aynı elbisenin farklı bedenlerde görünümü, günlük ve özel gün kombinleri, kumaşın yakın plan dokusu, mankenin ölçüleriyle beden denemesi.
Reels doğrudan indirim mesajıyla başlamadı. İlk iki saniyede kalıp, hareket veya kullanım alanı gösterildi.
Story karar aşamasında çalıştı: beden anketleri, manken ölçüleri, stokta kalan bedenler, teslimat tarihi, kumaş ve astar soruları. Özellikle Reels videosunu izlemiş kullanıcılarda güçlüydü.
Katalog ürün bazlı geri kazanım yaptı. Soğuk kullanıcıya tüm katalog rastgele gösterilmedi; ürün setleri günlük elbiseler, davet elbiseleri, uzun elbiseler, en çok görüntülenenler ve en düşük iade oranlı ürünler olarak ayrıldı. Meta katalog reklamlarının nasıl çalıştığını ayrıca yazdım.
Dokuz ayda 78 ana kreatif ve 190'dan fazla varyasyon test edildi. Kreatif test sisteminin nasıl kurulduğunu ayrı yazıda anlattım.
Beden bazlı katalog reklamı
Bu vakanın en özgün teknik hamlesi buydu.
Kullanıcının daha önce satın aldığı veya seçtiği beden kaydedildi. Remarketing reklamlarında yalnızca o bedenin stokta olduğu ürünler gösterildi.
Mantık basit: 42 beden giyen bir kullanıcıya 42 bedeni tükenmiş bir elbise göstermek, tıklama üretip satış üretmiyor. Hem bütçe hem güven kaybı.
Aynı mantık stok tükenmesi durumunda da uygulandı. Kullanıcının baktığı ürün tükendiyse aynı beden aralığında, benzer kalıpta ve yakın fiyat bandında alternatif gösterildi.
Remarketing penceresi 14 günde tutuldu. Elbisede ana satış penceresi bu; 30 günlük pencere yalnızca yeniden stok, özel gün ve sezon kategorilerinde kullanıldı. Remarketing kurgusunun nasıl olması gerektiğini ayrı yazıda ele aldım.
Ürün güven puanı
Her ürün şu sinyallerle puanlandı: görüntülemeden sepete ekleme oranı, sepetten satın alma oranı, beden kaynaklı iade, fotoğraflı yorum sayısı, stok derinliği, teslimat süresi.
Görüntülemesi yüksek ama sepete eklemesi düşük 24 elbise ayrı gruba alındı. Bu ürünlerde bütçe artırılmadı — önce ürün sayfası ve beden anlatımı düzeltildi.
Sebebi şu: yüksek görüntüleme alan ama satın alınmayan ürün, ilgiyi çekiyor ama bir engelle karşılaşıyor demek. O engel çözülmeden bütçe artırmak kaybı büyütüyor.
Kırılma dördüncü ayda oldu
İlk üç ay analiz ve hazırlık dönemiydi: ürün sayfaları incelendi, beden bilgileri standartlaştırıldı, format rolleri ayrıldı, sepet ve ödeme olayları ölçümlendi, 24 problemli ürün belirlendi.
Dördüncü ayda yeni beden sistemi, hareket videoları, mobil sabit sepete ekle butonu, ürün bazlı katalog remarketing, sade ödeme akışı ve teslimat mesajları aynı anda devreye girdi.
MER 4,53x'ten 5,71x'e çıktı ve bir daha 5'in altına inmedi.
Sekizinci ayda kreatif ölçekleme ve yeni ürün testleri nedeniyle MER geçici olarak 7,63x'ten 6,73x'e geriledi. Dokuzuncu ayda kazanan kreatifler ürün sayfası iyileştirmeleriyle eşleşince 7,45x'e çıktı ve satış rekor seviyeye ulaştı.
Denedim, tutmadı
- Sadece ürün dönüşü gösteren Reels. Görüntülenme üretti ama kalıp ve kullanım amacı anlatılmadığında satış katkısı sınırlı kaldı.
- Sürekli indirim mesajı. Sepete eklemeyi kısa süreli artırdı, kullanıcıların kupon beklemesine ve marjın düşmesine yol açtı.
- Bütün ürünleri tek katalog havuzunda göstermek. Kullanıcının ilgilendiği elbise tipiyle alakasız ürünler gösterildi.
- Stokta olmayan bedenleri reklamda tutmak. Yüksek tıklama, düşük satın alma. Beden bazlı stok filtrelemesine geçildi.
- Uzun ve genel beden tablosu. Kullanıcının kendi ölçüsüyle karşılaştırmasını zorlaştırdı.
- Her sepete anında indirim vermek. Organik satın alacak kullanıcıları da indirime alıştırdı.
- Ödeme sayfasında zorunlu üyelik. Özellikle mobilde terki doğrudan artırdı.
Sık sorulan sorular
Sepet terk oranı tek bir metrik midir?
Hayır ve bu vakadaki en önemli bulgu bu. "Sepet terk %78" tek bir sayı gibi görünüyor ama içinde iki ayrı problem vardı. Sepete ekleyenlerin yarıdan fazlası ödemeye bile başlamıyordu (%43,3 geçiş), ödemeye başlayanların da yarısı tamamlamıyordu (%50,8). Birinci sızıntı sepet sayfasıyla ilgiliydi: kargo sürprizi, beden değiştirme zorluğu. İkincisi ödeme akışıyla: uzun form, zorunlu üyelik, belirsiz taksit. İkisi ayrılmadan doğru müdahale yapılamıyor.
Hazır giyimde sepete ekleme oranı nasıl artırılır?
Beden belirsizliğini kaldırarak. Bu vakada ürün görüntülemeden sepete ekleme %2'den %3'e çıktı ve bunu sağlayan şey manken ölçüleri, ürünün gerçek göğüs-bel-basen ölçüleri, kalıp bilgisi ve hareket videosuydu. Ayrıca beden öneri aracı kurduk ve yorumları kullanıcının boy-kilo aralığına göre filtrelenebilir yaptık. Ölçülebilir ikinci sonuç ise beden kaynaklı iade oranının %17,6'dan %11,9'a inmesi oldu.
Sepete ekleme %210 artarken sipariş neden %748 arttı?
Çünkü iki çarpan birlikte çalıştı. Sepete ekleme 3,10 kat arttı, sepetten siparişe geçiş oranı %22'den %60,2'ye yani 2,74 kat yükseldi. Çarpımları 8,5 kat sipariş artışı veriyor. Funnel'ın ardışık iki basamağını birlikte iyileştirmenin etkisi toplama değil çarpma olarak işliyor. Tek başına sepete eklemeyi üçe katlasaydınız sipariş de üçe katlanırdı.
Beden bazlı katalog reklamı nasıl kurulur?
Kullanıcının daha önce satın aldığı veya seçtiği beden kaydedilir ve remarketing reklamlarında yalnızca o bedenin stokta olduğu ürünler gösterilir. 42 beden giyen kullanıcıya 42'si tükenmiş bir elbise göstermek tıklama üretip satış üretmiyor; hem bütçe hem güven kaybı. Aynı mantığı stok tükenmesinde de uyguladık: kullanıcının baktığı ürün bittiyse aynı beden aralığında, benzer kalıpta ve yakın fiyatta alternatif gösterildi.
Görüntülemesi yüksek ama satmayan ürünlerde ne yapılmalı?
Bütçe artırmadan önce ürün sayfasını düzeltmek gerekiyor. Bu vakada görüntülemesi yüksek ama sepete eklemesi düşük 24 elbiseyi ayrı gruba aldık. Yüksek görüntüleme alan ama satın alınmayan ürün, ilgiyi çekiyor ama bir engelle karşılaşıyor demek. Engel çözülmeden bütçe artırmak kaybı büyütüyor. Her ürüne bir güven puanı verdik: sepete ekleme oranı, satın alma oranı, beden kaynaklı iade, fotoğraflı yorum sayısı ve stok derinliği.
Çıkarım
Bu vakada reklam bütçesi 3,2 katına çıktı. Satış 10,7 katına çıktı. Aradaki farkı üreten şey reklam değildi.
Reklam kullanıcıyı ürüne getiriyordu — bunu başından beri yapıyordu. Getirdiği kullanıcı ürün sayfasında beden sorusuna cevap bulamıyor, sepette kargo sürpriziyle karşılaşıyor, ödeme adımında uzun formla uğraşıyordu.
Üç basamakta üç ayrı kayıp vardı ve hiçbiri reklam ayarıyla çözülemezdi.
Buradaki asıl ders funnel ölçümüyle ilgili. "Sepet terk oranı %78" cümlesi bir problem tanımı değil, bir problem yığınının özeti. Ayrıştırılmadan üzerine müdahale edilemiyor.
Ayrıştırdığımızda iki farklı sorun çıktı ve iki farklı çözüm gerektirdiler: biri sepet sayfasının şeffaflığıyla, diğeri ödeme akışının sadeliğiyle ilgiliydi. Sepete ekleme oranını neyin artırdığını ayrı yazıda anlattım.
