Case Study Mayıs 2026 · 8 dk okuma

Sepet terk CRM akışı nasıl kuruldu?

Anonim bir e-ticaret markasında sepet terk, welcome ve post-purchase akışlarıyla CRM gelir payının 30 günde görünür hale gelmesi.

SD
Servet Demirhan Freelance Performans Pazarlama ve Büyüme Danışmanı

Kısa cevap: Bu anonim CRM case study'de sepet terk akışı tek başına bir indirim makinesi olarak kurulmadı. Welcome, sepet terk ve post-purchase akışları birlikte ele alındı; amaç kayıp sepeti kurtarmak kadar yeni müşteri CAC'ını ve tekrar satın alma potansiyelini daha doğru okumaktı.

Marka adı ve ticari hacim anonimleştirildi. Başlangıçta tüm gelir reklam panelinden yönetiliyor, CRM tarafı ise kampanya e-postalarından ibaret görünüyordu. Sepet terk eden kullanıcıya düzenli takip yoktu; satın alma sonrası ikinci siparişe götüren bir akış da bulunmuyordu.

30 günlük sonuç
Sepet terk kurtarma%0 → %12,8
CRM gelir payı%3,4 → %9,7
Tekrar satın alma sinyaliölçülmüyor → cohort takibi
Blended CAC etkisidaha okunabilir

Başlangıç problemi

Paid media yeni kullanıcı getiriyordu ama tekrar satın alma ve sepet kurtarma görünmediği için CAC yorumu eksik kalıyordu. Reklam tarafında CPA pahalı görünürken, bazı kullanıcı segmentlerinin sonraki 30 günde ek gelir ürettiği bilinmiyordu. Bu da bütçenin gereğinden sert kısılmasına yol açabiliyordu.

AlanBulguRisk
Sepet terkOtomatik takip yokSatın alma niyeti olan trafik boşa gidiyor
WelcomeTek mesaj ve segment yokYeni kullanıcı değeri anlatılamıyor
Post-purchaseİkinci sipariş akışı yokLTV sinyali ölçülemiyor
RaporlamaCRM geliri ayrı okunmuyorCAC olduğundan kötü yorumlanıyor

1. hafta: veri ve izin kontrolü

İlk adım e-posta izni, KVKK onayı, event tetikleri ve ürün bilgisini kontrol etmekti. Sepete ekleme, checkout başlangıcı ve purchase event'leri CRM aracına doğru düşmeden akış kurmak hatalı olurdu. Sepet terk senaryosu için ürün adı, fiyat, görsel, sepet linki ve kullanıcı izni zorunlu alan olarak belirlendi.

2. hafta: üç temel akış

Önce üç akış canlıya alındı: welcome series, sepet terk ve post-purchase. Sepet terk dizisi 1 saat, 24 saat ve 72 saat olarak kuruldu. İlk mesaj sadece hatırlatma, ikinci mesaj ürün faydası ve sosyal kanıt, üçüncü mesaj ise sınırlı teşvik ve alternatif ürün önerisi taşıdı.

AkışZamanlamaAmaç
Welcome0 dk, 2 gün, 7 günMarka değeri ve ilk satın alma
Sepet terk1 saat, 24 saat, 72 saatSatın alma niyetini geri kazanma
Post-purchase3 gün, 14 gün, 30 günİkinci sipariş ve ürün eğitimi

3. hafta: baskılama ve çakışma kontrolü

Akışlar birbirini ezmesin diye suppression kuralı eklendi. Son 24 saatte satın alan kullanıcı sepet terk mesajı almadı. Aktif iade veya destek talebi olan kullanıcı promosyon akışından çıkarıldı. Böylece CRM, daha fazla mesaj gönderen değil daha doğru anda mesaj gönderen bir sistem haline geldi.

4. hafta: ölçüm ve CAC yorumu

CRM gelir payı, sepet kurtarma oranı, tekrar satın alma ve kampanya dışı otomasyon geliri ayrı raporlandı. Bu, paid media tarafındaki CAC yorumunu değiştirdi: bazı kampanyaların ilk sipariş CPA'ı yüksek görünse de, gelen kullanıcıların CRM ile ikinci siparişe dönme ihtimali bütçe kararına dahil edildi.

Çıkarılacak ders

Sepet terk akışı sadece satış kurtarma taktiği değildir. Doğru kurulursa reklam bütçesinin gerçek ekonomisini daha doğru okutur. İlk sipariş pahalıysa bile CRM ikinci sipariş ve sepet kurtarma üretiyorsa blended CAC daha sağlıklı yorumlanır.

Bu vaka nasıl kullanılmalı?

Önce yaşam döngüsü programının ilk 90 günü notunu oku. Martech seçim tarafı için e-ticaret martech stack, bütçe ekonomisi için e-ticaret reklam bütçesi, genel hesap kontrolü için reklam audit checklist iyi devamdır.

Vaka hakkında sık sorulanlar

Sepet terk akışı kaç mesajdan oluşmalı?

Başlangıç için 3 mesaj yeterlidir: 1 saat sonra hatırlatma, 24 saat sonra ürün/fayda vurgusu, 72 saat sonra sınırlı teşvik veya alternatif öneri.

CRM geliri reklam performansını nasıl etkiler?

CRM geliri tekrar satın alma ve sepet kurtarma yarattığında blended CAC düşer. Bu, paid media tarafında ilk sipariş için taşınabilecek CPA alanını artırabilir.

İndirim zorunlu mu?

Hayır. Önce hatırlatma, fayda, güven sinyali ve ürün önerisi denenmelidir. İndirim son mesajda kontrollü kullanılmalı; aksi halde kullanıcıyı indirim beklemeye eğitebilir.