분석 불일치

분석 개념은 단순해 보입니다. 특정 작업이 발생한 횟수는 몇번입니까? 현실에서는 정확한 숫자에 도달하기 어렵게 하는 다양한 요인들이 있습니다. 예를 들어 다양한 브라우저가 각 작업을 정의하는 방법, 고객의 개인정보 설정, 심지어 고객의 인터넷 연결 등이 그러한 요인입니다.

Shopify와 기타 소프트웨어 간의 불일치

Shopify 애널리틱스와 Google Analytics 등의 타사 추적 서비스 간의 결과가 다를 때가 있습니다.

추적 결과가 차이나는 데는 다양한 이유가 있을 수 있습니다.

  • 페이지를 다시 로드하는 방법 및 고유 방문자 수의 계산 방식에 차이가 있습니다. Google은 다시 로드된 모든 페이지를 세지만 브라우저는 다시 로드된 캐시 페이지를 계산하지 않습니다.
  • 세션 정의 방법의 차이입니다. 예를 들어 일부 분석 소프트웨어는 검색 봇을 방문자로 계산하지만 다른 소프트웨어는 검색 봇을 방문자로 계산하지 않습니다.
  • Google은 JavaScript와 쿠키가 활성화된 방문자만 셀 수 있습니다. 일부 방문자는 쿠키 또는 JavaScript를 허용하지 않을 수도 있습니다.
  • 고객은 브라우저 확장 프로그램을 사용하여 Google Analytics에서 세션과 구매를 추적하지 못하도록 차단할 수 있습니다.
  • 보고 관련 표준 시간대가 다르므로 불일치가 생길 수 있습니다. 여기에서 Google 표준 시간대 변경에 대해 알아보십시오.
  • 각 서비스에서 동일한 추적 메커니즘을 사용하는 것은 아니므로 방문자가 똑같이 기록되지 않습니다. 기록 메커니즘의 세부 정보는 소유 정보이며 절대 공유되지 않습니다.

방문자 수 불일치

일부 보고서에는 특정 작업 또는 특성에 연결된 고유 사용자 수를 나타내는 Visitors 열이 포함됩니다. 주어진 총계는 근사치입니다.

세션 시간 초과와 같은 일부 보고서에서는 고객이 여러 행에 대한 방문자로 계산될 수 있습니다. 예를 들어 고객은 소셜 미디어를 통해 스토어에 도달한 다음 며칠이 지난 후에 직접 방문합니다. 이 결과는 1 값을 나타내는 DirectSocial 행이 됩니다. 방문자 수는 둘 다 한 사람에게서 나왔으므로 총 방문자 값은 2에 대한 값을 합산하는 대신 1(으)로 표시됩니다. 반대로 Sessions 열은 웹사이트를 두 번 방문한 것으로 표시됩니다.

다른 보고서에서는 방문자를 합산하여 대략적인 합계가 보고서에 표시될 수 있습니다. 이러한 보고서의 총계가 다른 보고서에 사용되면 총 결과값은 개별적인 행을 더한 것보다 높거나 낮을 수 있습니다.

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