이전 분석 환경에서 업데이트
일부 데이터가 표시되는 방식과 일부 보고서 이름 조정을 포함한 일부 정보가 새로운 Shopify 분석에서 업데이트되었습니다. 이 페이지의 정보는 새로운 분석에서 예상할 수 있는 변경 사항을 다룹니다.
이 페이지의 정보
새로운 분석의 제한 사항
현재 새로운 Shopify 분석에는 다음과 같은 제한 사항이 포함되어 있습니다.
- 새로운 분석에서는 벤치마크를 사용할 수 없습니다.
새로운 Shopify 분석은 현재 모바일 장치에서는 보기 전용입니다.
Shopify 관리자의 다른 페이지에 있는 일부 기본 Shopify 보고서와 분석은 아직 이전 분석 프레임워크를 사용합니다. 이러한 보고서는 나중에 새로운 분석 프레임워크로 마이그레이션됩니다.
-
세션 기반 메트릭의 기록 데이터는 2022년 10월 1일까지만 거슬러 올라갑니다. 해당 날짜 이전의 데이터는 세션 기반 메트릭에 사용할 수 없습니다. 영향을 받은 메트릭은 다음과 같습니다.
- 카트에 추가 비율
- 이탈률
- 반송
- 결제 전환율
- 결제 완료 비율
- 전환율(온라인 스토어)
- 온라인 스토어 방문자
- 페이지 뷰
- 세션당 페이지 뷰
- 결제 도달 비율
- 세션 기간
- 세션
- 결제 완료 세션
- 결제까지 진행한 세션
- 카트 추가가 발생한 세션
신규 및 레거시 사용자 지정 보고서 탭의 콘텐츠
많은 기본 Shopify 보고서는 새로운 Shopify 분석을 사용하여 제공되며 Shopify 관리자 내 보고서 목록의 신규 탭에서 사용할 수 있습니다. 이러한 새 보고서는 확보, 세션 및 판매와 같은 동일한 보고서 카테고리를 사용합니다.
현재 일부 보고서는 아직 이전 분석 프레임워크를 사용하며 Shopify 관리자 내 보고서 목록의 신규 탭에도 포함되어 있습니다. 보고서가 아직 이전 분석 프레임워크를 사용 중인 경우 구성 패널을 사용하여 보고서를 맞춤 설정하거나 시각화를 선택하는 등 새로운 분석의 기능을 사용하여 보고서를 맞춤 설정할 수 없습니다. 아직 이전 분석 프레임워크를 사용 중인 보고서에 대해 자세히 알아보세요.
레거시 사용자 지정 보고서 탭에는 이전 분석 프레임워크도 사용하는 모든 기존 사용자 지정 보고서가 포함되어 있습니다. 사용자 지정 보고서 마이그레이션 도구를 사용하여 적격 사용자 지정 보고서를 새로운 분석 프레임워크로 마이그레이션할 수 있습니다. 새로운 분석 프레임워크를 사용하여 새 사용자 지정 보고서를 생성하려면 새로운 데이터 탐색을 생성해야 합니다.
데이터 표시 방식 변경 사항
새로운 Shopify 분석에서 일부 주요 데이터가 표시되는 방식에 몇 가지 일반적인 변경 사항이 있습니다.
- 이전 분석에서는 기본적으로 판매 시점의 제품 이름, 이형 상품 제목, SKU 및 공급업체를 사용했습니다. 새로운 분석에서는 제품의 현재 이름, 이형 상품 제목, SKU 및 공급업체를 사용합니다. 이로 인해 특히 이전 기록 데이터를 볼 때 이러한 차원에 따라 분류된 이전 보고서와 새 보고서 간에 일부 분명한 불일치가 발생할 수 있습니다. 보다 정확한 일치를 위해 이전 분석 환경의 일부 데이터를 비교하려는 경우 새로운 판매 시점의 제품 이름 필드를 사용하는 것이 좋습니다.재정 보고서에는 판매 시점의 제품 이름과 판매 시점의 제품 이형 상품 제목이 계속 사용됩니다.
- 새로운 분석에서는 고객 위치 필드가 업데이트되어 고객이 "기본" 또는 가장 최근에 사용된 주소뿐만 아니라 알려진 모든 고객 주소와 연결됩니다. 또한 고객 위치의 형식이 표준화된 위치 이름으로 지정됩니다(예:
Toronto
대신CA-ON-Toronto
). 이는 고객 세분화 도구에서 위치 형식이 지정되는 방식과 비슷합니다. customer_countries, customer_regions, customer_cities를 사용하여 고객 위치 필드 형식을 지정하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
보고서 이름 및 프레임워크 변경 사항
각 기본 Shopify 보고서의 콘텐츠를 보다 정확하게 설명하기 위해 새로운 Shopify 분석의 일부 보고서 이름이 변경되었습니다. 일부 기본 보고서는 아직 일시적으로 이전 분석 프레임워크를 사용 중이므로 아직 새로운 구성 패널 및 시각화를 사용하여 편집할 수 없습니다.
또한 이전 분석 환경의 온라인 스토어 카트 분석 보고서는 새로운 보고서인 함께 구매한 품목으로 완전히 대체되었습니다. 새로운 함께 구매한 품목 보고서에 대해 자세히 알아보세요.
다음 표를 참조하여 보고서가 현재 새 이름을 사용하는지 여부와 보고서가 현재 새로운 분석 프레임워크를 사용하는지 여부를 확인하세요.
이전 보고서 이름 | 새 보고서 이름 | 새로운 분석으로 마이그레이션되었나요? |
---|---|---|
- | 시간별 기존 고객 비율 | ✔ |
- | 신규 고객과 기존 고객 비교 | ✔ |
제품별 ABC 분석 | ABC 제품 분석 | ✘ |
승인율 | 승인율 | ✔ |
하루 평균 판매량 | 제품별 일일 판매 재고 | ✘ |
기간별 평균 주문 금액 | 기간별 평균 주문 금액 | ✔ |
판매된 상품의 비용 | 주문별 판매된 상품의 비용 | ✔ |
위치별 고객 | 위치별 고객 | ✔ |
예상 지출 등급별 고객 | 예상 지출 등급 | ✔ |
시간별 고객 수 | 시간별 신규 고객 vs 기존 고객 비교 | ✔ |
잔여 재고 일수 | 제품별 잔여 재고 | ✘ |
할인 | 주문별 할인 | ✔ |
신규 고객과 재방문 고객 판매량 비교 | 신규 고객 vs 기존 고객 매출 | ✔ |
사기 지불 거절 비율 | 지불 거절 비율(사기) | ✘ |
사기 지불 거절 금액 | 지불 거절 금액(사기) | ✘ |
시간별 주문 처리 | 시간별 주문 처리된 주문 | ✔ |
주문 처리, 배송 및 배달 시간 | 주문부터 배송까지의 속도 | ✔ |
기프트 카드 판매 | 기프트 카드의 순 판매액 | ✔ |
기프트 카드 잔액 | 기프트 카드의 잔액 | ✘ |
월별 총 결제액 | 수령한 결제 금액 | ✘ |
총 수익 | 주문별 총 수익 | ✔ |
총 판매량 | 주문별 총 판매량 | ✔ |
고위험 주문 비율 | 고위험 주문 비율 | ✔ |
월말 재고 스냅 샷 | 월말 재고 스냅 샷 | ✘ |
월말 재고 가격 | 월말 재고 가격 | ✘ |
순 판매액 | 주문별 순 판매액 | ✔ |
순 판매액(비용 포함) | 주문별 순 판매액(비용 포함) | ✔ |
순 판매액(비용 미포함) | 주문별 순 판매액(비용 미포함) | ✔ |
1회 방문 고객 | 1회 방문 고객 | ✔ |
온라인 스토어 카트 분석 | 함께 구매한 품목 | ✔ |
기간별 온라인 스토어 전환율 | 시간별 전환율 | ✔ |
사기로 인해 취소된 주문 | 사기로 인해 취소됨 | ✔ |
기간별 주문 | 기간별 주문 | ✔ |
전체 지불 거절 비율 | 지불 거절 비율 | ✘ |
유형별 결제액 | 방법별 결제 수 | ✘ |
지급 | 공급업체별 결제 | ✘ |
판매된 재고의 비율 | 판매 비율별 제품 | ✘ |
제품 주문 및 반품 | 제품별 주문 및 반품 | ✘ |
시간 경과에 따른 제품 추천 전환 | 시간 경과에 따른 제품 추천 전환 | ✘ |
POS(Point of Sale) 위치별 수익 | POS 위치별 총 수익 | ✔ |
제품별 수익 | 제품별 총 수익 | ✔ |
제품 이형 SKU별 수익 | 제품 이형별 총 수익 | ✔ |
POS(Point of Sale) 위치별 소매 판매 | POS 위치별 총 판매액 | ✔ |
제품별 소매 판매 | 제품별 POS 총 매출 | ✔ |
제품 유형별 소매 판매 | 제품 유형별 POS 총 매출 | ✔ |
제품 이형 SKU별 소매 판매 | 제품 이형별 POS 총 매출 | ✔ |
제품 공급업체별 소매 판매 | 공급업체별 POS 총 매출 | ✔ |
등록 직원별 소매 판매 | POS 직원의 총 판매 | ✔ |
등록 직원별 일일 소매 판매 | POS 직원의 총 일일 판매 | ✔ |
판매에 기여한 직원별 소매 매출 | 직원별 POS 총 매출 | ✔ |
재방문 고객 | 재방문 고객 | ✔ |
반품 | 주문별 총 반품 금액 | ✔ |
마케팅을 통한 판매 | 마케팅을 통한 판매 | ✘ |
청구 위치별 판매 | 청구 위치별 총 판매액 | ✔ |
채널별 판매 | 판매 채널별 총 판매액 | ✔ |
결제 통화별 판매 | 통화별 총 총 판매액 | ✔ |
고객 이름별 판매 | 고객별 총 판매액 | ✔ |
할인별 판매 | 할인 코드별 매출 | ✘ |
할인별 판매 | 앱의 할인 코드별 매출 | ✘ |
제품별 판매 | 제품별 총 판매액 | ✔ |
제품 이형 SKU별 판매 | 제품 이형별 총 판매액 | ✔ |
제품 공급업체별 판매 | 공급업체별 총 판매액 | ✔ |
트래픽 참조 페이지별 판매 | 참조 페이지별 총 판매액 | ✔ |
시간별 판매 | 기간별 총 판매액 | ✔ |
기간별 검색 전환 | 기간별 검색 전환 | ✘ |
제품별 판매율 | 제품별 판매율 | ✘ |
마케팅 관련 세션 | 마케팅 관련 세션 | ✘ |
장치별 세션 수 | 장치 유형별 세션 | ✔ |
방문 페이지별 세션 수 | 방문 페이지별 세션 수 | ✔ |
위치별 세션 수 | 위치별 세션 수 | ✔ |
참조 페이지별 세션 수 | 참조 페이지별 세션 수 | ✔ |
시간별 세션 수 | 시간별 세션 수 | ✔ |
배송 | 주문별 배송료 | ✔ |
배송 레이블 | 배송 레이블 | ✘ |
기간별 배송 레이블 | 기간별 배송 레이블 | ✘ |
Shop Campaigns 노출 | Shop Campaigns 노출 | ✘ |
Shop Campaigns 실적 | Shop Campaigns 실적 | ✘ |
Shop 채널 제품 노출 | Shop 채널 제품 노출 | ✘ |
Shop Pay 실적 | Shop Pay 실적 | ✘ |
Shop 스토어 실적 | Shop 스토어 실적 | ✘ |
요약 | 요약 | ✘ |
팁 | 직원별 팁 | ✔ |
주요 온라인 스토어 검색 | 주요 온라인 스토어 검색 | ✘ |
클릭이 발생하지 않은 상위 온라인 스토어 검색 | 클릭이 발생하지 않은 상위 온라인 스토어 검색 | ✘ |
결과가 없는 주요 온라인 스토어 검색 | 결과가 없는 주요 온라인 스토어 검색 | ✘ |
추천 클릭률이 낮은 상위 제품 | 추천 클릭률이 낮은 상위 제품 | ✘ |
총 판매량 | 총 판매량 분석 결과 | ✔ |
웹 성능 | 웹 성능 | ✘ |
일부 이벤트 및 메트릭 변경 사항
새로운 Shopify 분석을 통해 더 나은, 더 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하기 위해 데이터 플랫폼을 개선했습니다. 따라서 다음 이벤트를 추적하는 방식이 변경되었습니다.
새로운 분석에서는 해당 이벤트에서 파생된 메트릭에 이러한 변경 사항이 반영됩니다. 이 업데이트를 통해 기본 Shopify 보고서 및 해당 메트릭을 사용하는 생성된 새로운 데이터 탐색에서 보다 정확하게 보고할 수 있습니다.
영향을 받은 메트릭은 다음과 같습니다.
- 카트에 추가 비율
- 이탈률
- 반송
- 결제 전환율
- 결제 완료 비율
- 전환율(온라인 스토어)
- 온라인 스토어 방문자
- 페이지 뷰
- 세션당 페이지 뷰
- 결제 도달 비율
- 세션 기간
- 세션
- 결제 완료 세션
- 결제까지 진행한 세션
- 카트 추가가 발생한 세션
이러한 메트릭을 포함하는 모든 보고서 및 대시보드에는 새로운 분석 플랫폼을 출시한 시기에 데이터 변화가 나타날 수 있습니다.
결제가 시작된 시점 집계 방식 변경 사항
고객이 결제에 도달한 시점을 집계하는 방식이 변경되었습니다. 이 새롭게 개선된 방법론을 통해 모든 상점에서 보다 일관적으로 측정할 수 있습니다. 기록 비교를 위한 안정적인 기준을 제공하기 위해 이 새로운 방법론을 사용하여 2022년 10월까지 데이터를 백필했습니다.
이전에는 고객이 결제 시 작업을 수행할 때(예: 다음 페이지로 진행, 할인 코드 입력, 기프트 카드 입력 등) 고객이 결제에 도달한 것으로 집계했습니다. 봇 활동을 필터링하는 깔끔하고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하려면 이러한 입력 작업이 필요합니다. 새로운 방법론은 봇 활동을 필터링하는 데 사용하는 신호를 확장했으며, 다음 경로 중 하나를 통해 결제가 로드되기 시작한 총 세션 수를 집계합니다.
- 상점 카트
- 결제 고정 링크
- 공유된 결제 웹 URL
- 카트 결제 URL
- 카트 API
- 결제 API(현재 사용 중지되었으며 2025년 4월 1일부터 더 이상 사용할 수 없음)
이 집계에는 고객이 쿠키에 동의하고 광고 차단 기능을 사용하지 않는 세션만 포함됩니다. 발주 주문 인보이스, 주문 편집 인보이스, 교환 또는 Shopify POS를 통해 이루어진 거래는 포함되지 않습니다.
새로운 방법론은 이전 방법론보다 더 포괄적이므로 checkout_started
이벤트 수가 더 많이 집계될 수 있습니다. 다음 메트릭은 해당 이벤트를 사용하여 계산되며 이 변경으로 인해 변동될 수 있습니다.
- 결제 전환율(감소할 수 있음)
- 결제 도달 비율(증가할 수 있음)
- 결제까지 도달한 세션(증가할 수 있음)