Sepet terk oranı nedir ve reklam performansını nasıl bozar

Sepet terk oranı nedir sorusunun kısa cevabı şudur: sepetine ürün ekleyen kullanıcıların ne kadarının satın almadan ayrıldığını gösteren orandır. Reklam tarafında bu metriğin değeri, tıklamadan sonraki en büyük kaybın tam olarak burada yaşanmasından gelir. Panel size tıklamayı ve sepete eklemeyi rahatlıkla gösterir; ödeme adımında kaybettiğiniz kişiyi ise ancak bu oranı doğru tanımladığınızda görürsünüz.

Bu yazı oranın tanımına, hesaplamasındaki en yaygın hataya ve terk eden kullanıcıyı bir yeniden pazarlama sinyaline çevirmeye odaklanıyor. Sitenizde dönüşümü aşağı çeken teknik ve deneyim sorunlarının teşhisi ayrı bir iş; onun için düşük dönüşüm oranı sebepleri yazısı daha uygun bir başlangıç.

Sepet terk oranı nedir ve nasıl hesaplanır

Formül tek satır: belirli bir dönemde sepete ürün ekleyip satın alma yapmayan kullanıcı sayısını, aynı dönemde sepete ürün ekleyen toplam kullanıcı sayısına bölersiniz. Sonucu yüzdeye çevirdiğinizde oranı elde edersiniz.

Hesaba girmeden önce iki şeyi sabitlemeniz gerekir, yoksa oran her raporda başka çıkar. Birincisi zaman penceresi: 30 günlük bir pencere seçtiyseniz hem pay hem payda aynı 30 günü kapsamalı. İkincisi sayım birimi. Sepete ekleme bir olaydır ve tek bir kullanıcı gün içinde defalarca tetikleyebilir. Olay sayısıyla hesaplarsanız payda şişer ve oran gerçekte olduğundan kötü görünür. Tekil kullanıcı bazına indirin ve tanımı hesabın sonuna kadar değiştirmeyin.

Aynı hesapta neden iki farklı terk oranı çıkar

Sepet terk oranı ile ödeme adımı terk oranı sürekli birbirinin yerine kullanılıyor. Karışıklığın tamamı paydadan geliyor. Basit bir örnekle bakalım. 30 günlük tek bir dönemde, tekil kullanıcı bazında şu rakamlar olsun:

• Sepete ürün ekleyen: 1.000 kullanıcı
• Ödeme adımına geçen: 400 kullanıcı
• Satın almayı tamamlayan: 150 kullanıcı

Sepet terk oranı sepete ekleyenlerin tamamını paydaya alır. 1.000 kullanıcının 150'si satın aldı, geriye 850 kişi kalıyor: 850 ÷ 1.000 = 0,85, yani %85. Ödeme adımı terk oranı ise yalnızca ödemeye başlayanları paydaya alır. 400 kullanıcının 150'si satın aldı, geriye 250 kişi kalıyor: 250 ÷ 400 = 0,625, yani %62,5. Aynı dönem, aynı 150 satış, iki farklı oran. İkisi de doğrudur, çünkü farklı sorular soruyorlar.

Bu ayrımı yapmadığınızda kaybın nerede yoğunlaştığını da göremezsiniz. Örnekte sepete ekleyen 1.000 kişiden yalnızca 400'ü ödeme adımına ulaşıyor; aradaki 600 kişi ödeme formunu hiç görmüyor. Ödeme adımına ulaşıp tamamlamayan ise 250 kişi. Yani asıl kayıp ödeme formunda değil, çok daha önce yaşanıyor: sepetten ödemeye geçişteki kayıp, ödeme adımındaki kaybın 2,4 katı. İkisini tek bir oranda toplasaydınız 850 kişilik terkin içindeki bu ayrımı hiç fark etmeyecektiniz.

Aynı sebeple, başka bir sitenin terk oranıyla kendinizinkini kıyaslamak çoğu zaman anlamsızdır. Baymard Institute gibi kuruluşların derlediği kamuya açık ortalamalar mevcut, ancak bu derlemelerin kapsadığı sektörler, ülkeler ve olay tanımları sizinkiyle aynı değil. Dışarıdan gelen bir yüzdeyi hedef değil yön tayini olarak okuyun; karar verdirecek tek kıyas, kendi geçmiş dönemlerinizle yaptığınız kıyastır.

Terk oranı reklam raporunuzu tam olarak nerede yanıltır

Terk oranı sitenin metriği gibi görünür ama faturasını reklam panelinde ödersiniz. Üç noktada karşınıza çıkar:

• Sepete ekleme sayısı sağlıklı, satın alma sayısı düşükken kampanyayı kapatma refleksi. Sorun kreatifte olmayabilir; kopan bir ödeme akışı da aynı tabloyu üretir.
• Sipariş başına maliyetin açıklanamaz biçimde yükselmesi. Aynı sayıda sepet için daha az sipariş demek, sipariş başına maliyeti doğrudan yukarı itmek demektir.
• Optimizasyon sinyalinin zayıflaması. Satın alma olayı seyrekleştikçe algoritmanın öğrenebileceği veri de azalır; hangi olaya optimize edeceğiniz ayrı bir karar başlığıdır ve burada girmiyoruz.

En değerli okuma biçimi, terk oranını trafik kaynağına göre ayrıştırmaktır. Aynı sitede aynı dönemde, farklı kampanyalardan gelen kullanıcıların terk oranı belirgin biçimde ayrışıyorsa sorun ödeme sayfasında değildir; o kampanyanın çektiği kitle ile ürünün vaadi arasında bir uyumsuzluk vardır. Terk oranı bütün kaynaklarda benzer seviyedeyse sorun gerçekten sitededir ve reklam tarafında yapacağınız hiçbir ince ayar onu çözmez. Bu tek ayrım, bütçeyi haftalarca yanlış yere harcamanızı engeller.

Terk edilen sepet her zaman bir hata değildir

Oranı sıfıra yaklaştırmayı hedef olarak koymak, bu metriği yanlış anlamak olur. Sepete eklemenin bir kısmı satın alma niyeti değil, kaydetme davranışıdır. Kullanıcı kargo tutarını görmek, toplam fiyatı hesaplamak, ürünü sonraya bırakmak veya birkaç seçeneği yan yana karşılaştırmak için sepeti kullanır. Bu kişi kaybedilmiş bir müşteri değil, henüz karar vermemiş bir müşteridir.

Ayrım pratikte şuraya oturur: ödeme adımına hiç geçmeyen kullanıcı çoğunlukla henüz ikna olmamıştır, ödeme adımına geçip tamamlamayan kullanıcı ise ikna olmuş ama bir yerde takılmıştır. Birinciye argüman gerekir, ikinciye kolaylık. Bu iki grubu tek bir kitle olarak ele almak, yeniden pazarlamada en sık yapılan kurgusal hatadır.

Terk oranını yeniden pazarlama tetikleyicisine çevirmek

Bu metriğin reklamcı için asıl değeri teşhiste değil, kitle üretiminde. Yukarıdaki örnekte 850 kişilik bir terk kütlesi var ve bu kütle tek parça değil, iki net segmente ayrılıyor:

• Sepete ekleyip ödeme adımına geçmeyen 600 kullanıcı. Buradaki mesaj ürünün kendisi üzerinedir: kalan soru işaretini kapatan içerik, kullanım gösteren kreatif, ölçü ve malzeme bilgisi, karşılaştırma yapan kullanıcıya net bir fark.
• Ödeme adımına geçip satın almayan 250 kullanıcı. Buradaki mesaj işlem üzerinedir: kargo süresi, iade koşulu, ödeme seçenekleri, güvenlik ve teslimat vaadi.

Zamanlama ikinci ayrımdır. Her iki segmentin değeri de hızla erir, çünkü kararın verildiği pencere dardır. Kitleleri gün bazında kademelendirin, örneğin ilk üç gün ve sonraki hafta ayrı listeler olsun, ve her kademeye aynı kreatifi göstermeyin. Listelerin genel kurgu kuralları ve hangi kullanıcının hangi listede tutulacağı için yeniden pazarlama kuralları yazısı temel referanstır; burada anlattığımız, o listenin hangi olaydan beslenmesi gerektiği.

Satın alanları bu iki kitleden de çıkarmayı unutmayın, yoksa parasını çoktan ödemiş kullanıcıya sepetini hatırlatmaya devam edersiniz. Segmentleri kurduktan sonraki hedefleme yaklaşımları için yapay zeka ile hedefleme sayfasına bakabilirsiniz.

İlk hafta kendi hesabınızda ne yapmalısınız

Sırayı bozmadan ilerleyin; her adım bir sonrakinin girdisi:

• Olayları doğrulayın. Sepete ekleme ve ödeme başlatma olaylarının ikisi de tetikleniyor mu, tekil kullanıcı bazında mı raporlanıyor?
• Tek bir pencere seçin. 30 gün iyi bir başlangıçtır. İki oranı ayrı ayrı hesaplayın: sepet terk oranı ve ödeme adımı terk oranı.
• Aynı hesabı kampanya kaynağına göre bölün. Kaynaklar arasında ayrışma varsa sorun kampanyadadır, ayrışma yoksa sorun sitededir.
• İki terk segmentini ayrı kitleler olarak kurun ve her birine ayrı kreatif hazırlayın.
• Satın alanları her iki kitleden de dışlayın ve bunu her ay tekrar kontrol edin.

Dönüşüm hesabınızı bu tanıma göre yeniden yapmak isterseniz dönüşüm oranı hesaplama aracı işi hızlandırır. Ölçmeye başladığınız anda tıklamadan sonraki kaybın büyüklüğünü ilk kez somut olarak görürsünüz; oradan sonrası kreatif ayarı değil, akış tamiridir.