E-ticaret

Defne

İade yönetimi + triyaj

Yerel · Qwen 2.5 14B Eğitmen · Claude Sonnet 6 dk okuma

Otuz günün özeti

Gün 1
İlk kurulum. Defne, iade yönetimi triyaj asistanı.
100% onay
Gün 6
İlk iade talepleri triyaja girdi. ‘14 gün koşulu’ + ‘ürün durumu’ filtreleri çalıştı.
91% onay
Gün 11
Eğitim seansı: marka politikası ‘mağaza kredisi seçeneği önce sun’ kuralı eklendi.
olgunluk 14 → 38
Gün 17
Defne pattern fark etti — bir ürün son 7 günde 23 kez iade gelmiş. Üretici uyarısı.
yan-akıl
Gün 24
Otonom iade onayı başladı. Tipik vakalar (14 gün içi + ürün hasarsız) Defne tarafından onaylanıyor.
%65 otonomi
Gün 30
Sabah özet: Dün 67 iade talebi, 44'ü otomatik işlendi, 18'i insan onayında, 5'i öncelikli.
bağ uzun

Bağlam

Bu örnek, Türkiye’de orta-ölçek bir hazır giyim e-ticaret markasında Ilura ile yetiştirilen iade-yönetim agent’ının 30 günlük günlüğüdür. Defne’ın görevi: gelen iade taleplerini triyaj etmek, tipik olanları otomatik işlemek, sapmaları insan ekibine yönlendirmek.

Marka politikası: müşteri memnuniyeti öncelikli, ama gereksiz iade önlenmeli. Mağaza kredisi alternatifi her zaman önce sunulur.

Niye agent, niye otomatik kural değil?

İade yönetiminin %70’i kalıbı belli (14 gün içi + hasarsız → otomatik onay). Ama:

  • “Hediye olarak aldım, beden tutmadı” — kural değil, durum
  • “İlk kez aldım, beğenmedim” — toleranslı yaklaşım gerek
  • “Ürün açıklamasıyla aynı değil” — şikâyet, soruşturma gerek

Bot bu nüansları kaçırır — sadece if-else kural ağacı. Defne öğreniyor: “Bu müşteri ilk kez yazıyor, dilekçe nazik, marka kredisi öneririm.”

Mimari

Müşteri iade formu / WhatsApp / iade@marka.com

Yerel: Qwen 2.5 14B (ofis sunucu)
    ├─► Sipariş veritabanı (yerel)
    ├─► Müşteri geçmişi (yerel)
    ├─► İade politika kütüphanesi (yerel doküman)
    ├─► Marka tonu rehberi (yerel)
    └─► PII maskeleme

Karar:
  - Tipik (14 gün + hasarsız + ilk iade) → Defne otomatik onay
  - Sapma (memnuniyetsizlik, hatalı ürün, yüksek tutar) → insan onayı
  - Pattern uyarısı (ürün toplu iade) → ürün ekibine bildirim

Haftada bir:
  Eğitim seansı → maskeli örnekler → Claude Sonnet → LoRA → Qwen

30 günün özeti

Hafta 1 — politika öğrenme

İlk hafta Defne marka politikasını öğrendi: 14 gün koşulu, ürün durumu kontrolü, mağaza kredisi alternatifi, müşteri geçmişi okuma.

132 iade talebi. 121’inde Defne doğru karar verdi (politikaya uygun); 11’inde insan müdahale etti (politika dışı durum).

Maturity: 14.

Hafta 2 — eğitim ve kredi alternatifi

89 örnek Claude Sonnet’e gitti. Eğitmen önerdi:

“Marka politikası: mağaza kredisi önce sun. Müşteri kabul etmezse nakit iade. Bu sıra önemli — net %18 fazla mağaza kredisi tercihi.”

Defne bunu öğrendi. Ertesi hafta her iade talebinde “İade tutarını mağaza kredisi olarak hesabınıza ekleyeyim mi? Aynı tutar, anında kullanılabilir. Yoksa nakit iadeye geçeyim — 5 iş günü.” sıralaması başladı.

Maturity: 14 → 38.

Hafta 3 — pattern uyarısı

  1. günde Defne bir ürünün toplu iadesini fark etti:

“#23-yaz-gömlek-erkek-mavi son 7 günde 23 kez iade alındı. Sebep dağılımı: %78 ‘beden tutmadı’, %18 ‘kalıbı uygun değil’, %4 ‘renk farklı’. Beden tablosu vs üretici kalıp uyumsuzluğu olabilir mi?”

Marka ekibi inceledi. Üretici 23 yaz koleksiyonunda kalıp ölçüsü değiştirmiş ama beden tablosunu güncellememiş. Ürün geçici olarak satıştan kaldırıldı, kalıp tekrar ölçüldü, beden tablosu güncellendi. Sonraki haftada iadeler %85 düştü.

Maturity: 38 → 47.

Hafta 4 — yarı-otonom işleme

  1. günden sonra Defne tipik iadeleri otomatik işlemeye başladı:
  • 14 gün içi + ürün hasarsız + ilk iade + tutar < 1.500 TL → Defne onay → mağaza kredisi öneri
  • Müşteri kabul → kredi yüklenir
  • Müşteri red → nakit iade başlatılır

Sapma vakaları (memnuniyetsizlik şikâyeti, yüksek tutar, tekrarlayan müşteri) hep insana atıldı.

Maturity: 47 → 62.

Bağ paneli — gün 30

MetrikDeğer
Toplam iade talebi1.847
Otonom işlenen1.201 (%65)
İnsan onayına yönlendirilen525 (%28)
Öncelikli işaretli121 (%7)
Yanlış otonom karar6 (%0.5)
Pattern uyarısı4
Maturity skoru62
Mağaza kredisi tercihi%42 (eskiden %24 — Defne etkisi)

%42 mağaza kredisi tercihi → markaya net döviz tasarrufu ay başına yaklaşık 380.000 TL (eskiden nakit çıkardı, şimdi sirkülasyonda kalıyor).

Üç ders

1. Tipik = otomatik, sapma = insan

İade yönetimi için altın kural: kalıbı belli olanı otomatize et, kenar vakaları insanına bırak. Defne’ın %0.5 yanlış oranı = insan ortalamasının altında.

2. Mağaza kredisi sırası küçük ama büyük

“Önce kredi sun, sonra nakit” — basit kural, %18 tercih farkı. Marka ekibi insan operatörlere böyle eğitiyordu; Defne tutarlı uyguladı, %42’ye kadar çıktı.

3. Pattern uyarısı = üretici geri-besleme

Bireysel iade incelenmesi pattern’i kaçırır. Defne toplu görüp uyardı = üretici sorunu kaynakta çözüldü. Bu seviyede agent organizasyona değer üretiyor.

Diğer markalarda Defne

Defne’ın iade-yönetim tanımı kopyalanabilir. Ama:

  • Politika marka-özel (her markanın kendi 14/30 gün koşulu)
  • Mağaza kredisi sistemi marka altyapısına bağlı
  • Pattern eşikleri ürün kategorisine göre kalibre edilir

30 günde benzer olgunluğa ulaşır — o markanın diliyle.

Sıkça sorulanlar

Defne iadeyi otomatik mi onaylıyor?
Sadece tipik vakalar: 14 gün içi + ürün hasarsız + tedarikçi-onaylı + müşteri ilk kez. Sapma her ne olursa insan onayı — 'memnuniyet iadesi', 'hatalı ürün şikâyeti', 'yüksek tutar' hep insanına gider.
Mağaza kredisi vs nakit iade?
Marka politikası: mağaza kredisi önce sun (müşteri reddedince nakit). Defne bunu öğrendi — eğitim seansının 11. günündeki düzeltme. Şimdi her iade talebine standart sırayla cevap veriyor.
Defne yanlış iade onaylasa ne olur?
Audit log her kaydı zincirde tutuyor; geri alma tek tık. Ay sonu denetimde yanlış onay = düzeltme + Defne'ın profili güncellenir + politika revizesi.
İade pattern uyarısı pratikte ne işe yaradı?
Bir ürünün 7 günde 23 iade alması fabrika hatası işareti. Defne uyardı; ürün geçici olarak satıştan kaldırıldı, üretici çağrıldı, sorun kalıp ölçüsünde çözüldü. Bu gerçek yan-akıl rolü.