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 분석 기능과 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 발생할 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 및 고객 수 불일치
일부 보고서에는 특정 작업 또는 특성에 연결된 고유 사용자 수를 나타내는 방문자 또는 고객 열이 포함됩니다. 주어진 총계는 근사치입니다.
시간별 세션 또는 시간별 판매와 같은 일부 보고서에는 방문자나 고객이 여러 행에서 계산되도록 할 수 있습니다. 예를 들어 고객은 어느 날 스토어를 방문한 다음 며칠 후에 다시 방문할 수 있습니다. 이렇게 하면 두 날짜에 대한 행이 각각 1의 값을 표시합니다. 방문자 수는 둘 다 한 사람에게서 나왔으므로 총 값은 2에 대한 값을 합산하는 대신 1로 표시됩니다. 반대로 세션 열은 웹사이트를 두 번 방문한 것으로 표시됩니다.
이 예에서는 방문자 및 고객 열이 3개월 동안 상점에 표시됩니다. 고유 사용자 수가 있는 열의 총계가 보고서에 표시될 경우 총 결과값은 개별 행의 합계보다 높거나 낮을 수 있습니다.
| 월 | 방문자 | 고객 | 세션 |
|---|---|---|---|
| 총계 | 26 | 18 | 37 |
| 1월 | 10 | 2 | 10 |
| 2월 | 11 | 7 | 12 |
| 3월 | 9 | 6 | 15 |
쿠키 기반 고객 데이터 수집 및 분석 영향
쿠키는 사용자가 탐색하는 동안 사용자의 장치에 작은 텍스트 파일을 저장하여 온라인 스토어에 대한 분석을 수집하고 보고하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 쿠키는 웹 브라우저에 의해 처리되고 저장되므로 이를 통해 세션 수, 페이지 방문, 링크 클릭 등 웹사이트에서 사용자 행동에 대한 귀중한 분석 정보를 수집할 수 있습니다.
쿠키에는 사용자를 식별할 수 있는 충분한 정보가 포함될 수 있으며 전 세계 다양한 법률 및 규정에서 이 정보의 수집과 사용을 규제합니다. 특히 GDPR(개인정보보호 규정) 및 ePrivacy 지침에서는 유럽 경제 지역(EEA) 및 영국(UK) 고객과 함께 사업을 운영하는 판매자에 대한 구체적인 지침을 설명하고 방문자 데이터를 존중하고 수집하는 방법을 명시합니다.
EEA 또는 영국에서 운영하는 판매자인 경우 이미 이 사안을 접하고 고객 개인정보 설정을 적절하게 조정했을 수 있습니다. 특정 지역에서 쿠키 배너가 활성화되면 해당 지역에서 방문한 사용자의 데이터는 동의를 얻어야 수집할 수 있습니다. 따라서 분석, 마케팅, 맞춤화 목적으로 사용할 수 있는 실제적인 데이터의 양이 줄어들 수 있습니다. 전환율을 비롯한 세션 데이터에 의존하는 지표나 세션 수가 감소하는 것에서 이러한 현상을 확인할 수 있습니다.
쿠키 설정을 효과적으로 관리하는 방법은 고객 개인정보 설정 관리에 대한 설명서를 참조하세요.
전환율 데이터 불일치
Shop Pay를 사용하는 경우 2021년 10월 28일에서 2022년 9월 23일 사이의 전환율 데이터가 정확하지 않을 수 있습니다. 보고된 것보다 실제 전환이 높을 수 있습니다.
2022년 9월 23일부로 이 보고 오류가 해결되었으며 데이터는 정확합니다. 지정된 기간의 기록 데이터는 여전히 영향을 받을 수 있습니다.