ข้อยัดแย้งในการวิเคราะห์

สิทธิ์เข้าใช้งานก่อนใคร

ตัววิเคราะห์ข้อมูลใหม่ของ Shopify อยู่ในช่วงสิทธิ์เข้าถึงก่อนใครและมีให้บริการเฉพาะผู้ขายบางรายเท่านั้น หากคุณใช้ตัววิเคราะห์ข้อมูลใหม่ คุณอาจสังเกตเห็นการเปลี่ยนแปลงบางอย่างกับข้อมูลของคุณเนื่องจากแพลตฟอร์มของเรามีการอัปเดต ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการอัปเดตจากประสบการณ์การใช้งานตัววิเคราะห์ก่อนหน้านี้

แนวคิดของการวิเคราะห์ดูเหมือนจะเป็นเรื่องง่าย การดำเนินการอย่างหนึ่งดูเหมือนจะเกิดขึ้นเพียงไม่กี่ครั้ง แต่ในความเป็นจริงอาจมีหลายปัจจัย เช่น วิธีที่เบราว์เซอร์ที่แตกต่างกันเป็นตัวกำหนดการดำเนินการ การตั้งค่าความเป็นส่วนตัวของลูกค้าและแม้กระทั่งการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตของลูกค้า ซึ่งจะทำให้เข้าถึงจำนวนที่ถูกต้องได้ยากขึ้น

ความขัดแย้งระหว่าง Shopify กับซอฟต์แวร์อื่นๆ

บางครั้งคุณจะเห็นผลลัพธ์ที่แตกต่างกันระหว่างการวิเคราะห์ของ Shopify กับบริการการติดตามจากภายนอกเช่น Google Analytics

มีสาเหตุที่เป็นไปได้หลายประการที่ทำให้ผลลัพธ์การติดตามแตกต่างกัน ได้แก่:

• ระบบจะพิจารณาความแตกต่างในการโหลดหน้าใหม่และจำนวนผู้เยี่ยมชมที่ไม่ซ้ำกัน Google จะนับทุกหน้าที่โหลดใหม่ แต่เบราว์เซอร์จะไม่นับรวมการโหลดใหม่ของของหน้าที่มีการเก็บแคช
• ความแตกต่างของวิธีการกำหนดเซสชัน ตัวอย่างเช่นซอฟต์แวร์วิเคราะห์บางส่วนจะนับการบอทการค้นหาเป็นผู้เยี่ยมชม แต่ซอฟต์แวร์อื่นไม่ทำ
• Google สามารถนับจำนวนผู้เข้าชมด้วย JavaScript และคุกกี้ที่เปิดใช้เท่านั้น ผู้เข้าชมบางรายอาจไม่อนุญาตให้มีการใช้คุกกี้หรือ JavaScript
• ลูกค้าสามารถใช้ส่วนขยายเบราว์เซอร์เพื่อบล็อก Google Analytics ไม่ให้ติดตามเซสชันและการซื้อของพวกเขาได้
• อาจมีการความคลาดเคลื่อนบ้างเนื่องจากเขตเวลาที่รายงานแตกต่างกัน อ่านข้อมูลเกี่ยวกับการเปลี่ยนเขตเวลา Google ของคุณที่นี่
• แต่ละบริการไม่น่าจะมีการใช้งานกลไกการติดตามแบบเดียวกัน ดังนั้นผู้เยี่ยมชมของคุณจะไม่ได้รับการบันทึกอย่างเท่าเทียมกัน รายละเอียดของกลไกการบันทึกคือข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งจะไม่แบ่งปันกับหน่วยงานใดๆ เด็ดขาด

ความคลาดเคลื่อนของจํานวนผู้เยี่ยมชมและลูกค้า

รายงานบางฉบับจะมี คอลัมน์ผู้เยี่ยมชม หรือ ลูกค้าเพื่อแสดงว่าผู้คนที่ไม่เหมือนใครเชื่อมต่อกับการ action หรือลักษณะเฉพาะมากเท่าใด ยอดรวมที่ได้รับคือความมีระดับความมีระดับ

รายงานบางส่วน เช่น เซสชัน ตามเวลา หรือ ยอดขายตามเวลา สามารถมีผู้เยี่ยมชมหรือลูกค้านับในหลายแถวได้ ตัวอย่างเช่น ลูกค้าอาจเยี่ยมชมร้านค้าของคุณในวันหนึ่ง จากนั้นเยี่ยมชมร้านค้าอีกครั้งในภายหลัง การดําเนินการนี้จะส่งผลให้แถวของทั้งสองวันแสดง 1ของคุณ เนื่องจากหมายเลขผู้เยี่ยมชมทั้งสองมาจากบุคคลเดียว มูลค่าทั้งหมดจะแสดง 1แทนการเพิ่มข้อมูลเข้าด้วยกัน 2ของคุณ ในทางกลับกัน คอลัมน์ เซสชัน จะแสดงว่าเข้าชมเว็บไซต์สองครั้ง

ในตัวอย่างนี้ คอลัมน์ ผู้เยี่ยมชม และลูกค้า จะแสดงบนร้านค้าที่มีระยะเวลามากกว่า 3 เดือน เมื่อยอดรวมของคอลัมน์ที่มีจํานวนผู้คนที่ไม่เหมือนใครแสดงในรายงาน ยอดรวมที่ได้อาจสูงกว่าหรือต่กว่าผลรวมของแต่ละแถว

ตารางผู้เยี่ยมชมและตัวอย่างการคลาดเคลื่อนทั้งหมดของลูกค้า

เดือน	ผู้เยี่ยมชม	ลูกค้า	เซสชัน
ยอดรวม	26	18	37
มกราคม	10	2	10
กุมภาพันธ์	11	7	12
มีนาคม	9	6	15

ผลกระทบของการวิเคราะห์และการเก็บข้อมูลลูกค้าด้วยวิธีที่ใช้คุกกี้เป็นหลัก

คุกกี้มีบทบาทสําคัญต่อการเก็บและรายงานการวิเคราะห์ร้านค้าออนไลน์ของคุณ โดยการจัดเก็บไฟล์ข้อความขนาดเล็กบนอุปกรณ์ของผู้ใช้ขณะเรียกดู คุกกี้เหล่านี้ได้รับการประมวลผลและจัดเก็บโดยเว็บเบราว์เซอร์ ทำให้สามารถรวบรวมข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับพฤติกรรมผู้ใช้บนเว็บไซต์ของคุณ เช่น จำนวนเซสชัน การเข้าชมหน้า และการคลิกลิงก์

คุกกี้อาจมีข้อมูลเพียงพอที่จะระบุตัวผู้ใช้ และกฎหมายและข้อบังคับต่างๆ ทั่วโลกควบคุมการรวบรวมและการใช้ข้อมูลนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง กฎการคุ้มครองข้อมูลทั่วไป (GDPR) และคำสั่ง ePrivacy ได้วางแนวทางเฉพาะสำหรับผู้ค้าที่ดำเนินงานในหรือกับลูกค้าจากเขตเศรษฐกิจยุโรป (EEA) และสหราชอาณาจักร (UK) ซึ่งกำหนดวิธีที่ควรเคารพและรวบรวมข้อมูลของผู้เยี่ยมชม

หากคุณเป็นผู้ขายที่ดำเนินงานใน EEA หรือสหราชอาณาจักร คุณอาจพบหัวข้อนี้แล้วและได้ทำการปรับเปลี่ยนการตั้งค่าความเป็นส่วนตัวของลูกค้าที่จำเป็น เมื่อมีการเปิดใช้งานแบนเนอร์คุกกี้ในบางภูมิภาค ระบบจะเก็บข้อมูลของผู้เยี่ยมชมที่มาจากภูมิภาคนั้นๆ เฉพาะหลังจากที่ได้รับความยินยอมแล้วเท่านั้น ด้วยเหตุนี้ ข้อมูลที่พร้อมให้ใช้งานเพื่อวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ การตลาด และการปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลจึงอาจมีจำนวนลดลง ซึ่งสังเกตเห็นได้จากจำนวนเซสชันที่ลดลง รวมถึงตัวชี้วัดอื่นๆ ที่ต้องอาศัยข้อมูลเซสชัน เช่น อัตราคอนเวอร์ชัน

หากต้องการดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการจัดการการตั้งค่าคุกกี้ของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ ให้ดูที่เอกสารประกอบเกี่ยวกับการจัดการการตั้งค่าความเป็นส่วนตัวของลูกค้าคุณ

ความคลาดเคลื่อนของการคืนเงินและการคืนสินค้าในรายงานยอดขาย

การคืนเงินและการคืนสินค้าเป็นสองรายการที่แยกกันในรายงานของคุณ รายงานยอดขายจะรวมการคืนสินค้าของคุณและรายงานการเงินของการชำระเงินจะรวมการคืนเงิน หากต้องการรับรายงานตัวเลขการคืนเงิน คุณสามารถเพิ่มคอลัมน์สถานะการชำระเงินในรายงานยอดขายตามช่วงเวลา กรองธุรกรรมสำหรับคืนเงินแล้วหรือคืนเงินแล้วบางส่วน จากนั้นจัดระเบียบรายงานตามคอลัมน์สถานะการชำระเงิน

ความคลาดเคลื่อนทั่วไปสำหรับการคืนสินค้าและการคืนเงินในรายงานยอดขายอาจเกิดขึ้นในสถานการณ์ต่อไปนี้:

• หากการคืนเงินยังรอดำเนินการอยู่ คุณอาจเห็นจำนวนเงินเป็นบวกแสดงอยู่ในรายงานช่องทางการขายของคุณ เมื่อดำเนินการคืนเงินเสร็จสิ้น จำนวนเงินจะแสดงเป็นจำนวนติดลบ
• หากคุณคืนเงินสินค้าในคำสั่งซื้อหนึ่งรายการแล้วคืนสินค้ากลับสต็อกในวันที่ต่างกัน จำนวนเดียวกันจะแสดงสองครั้งโดยมีการแสดงคืนสินค้ากลับสต็อกเป็น N/A ในช่องสินค้า
• หากคุณคืนสินค้ากลับสต็อกและไม่ได้คืนเงินคำสั่งซื้อนั้น ภาษีอาจแสดงเป็นจำนวนเงินคืนสินค้าในรายงานยอดขายและรายงานการเงินของยอดขาย ซึ่งเป็นเหตุการณ์ปกติ เนื่องจากภาษีจะส่งคืนเมื่อมีการคืนสินค้าที่เกี่ยวข้องกับภาษีที่เรียกเก็บ ในกรณีนี้ ลูกค้าของคุณจะไม่ได้รับภาษีคืน และจะไม่รวมอยู่ในรายงานยอดขายใดๆ ภาษีที่ส่งคืนจะไม่ปรากฏในรายงานการชำระเงินเนื่องจากรายงานนี้จะรวมเฉพาะธุรกรรมทางการเงินที่ดำเนินการระหว่างคุณกับลูกค้าเท่านั้น
• ในกรณีที่มีการจัดกลุ่มเกิดขึ้นหรือหากช่วงวันที่ของคุณไม่ได้ครอบคลุมทั้งการสร้างคำสั่งซื้อและการคืนสินค้า คุณอาจเห็นเพียงส่วนหนึ่งของคำสั่งซื้อเท่านั้น ผลลัพธ์ที่ได้อาจเป็นตัวเลขที่ติดลบในขณะที่คุณอาจคาดว่าจะเป็นศูนย์ หากคุณลบการจัดกลุ่มหรืออัปเดตช่วงวันที่เพื่อรวมทั้งการสร้างคำสั่งซื้อและการคืนสินค้า ระบบจะจัดกลุ่มทั้งสองเข้าด้วยกัน นอกจากนี้ คุณอาจต้องเพิ่มคอลัมน์สำหรับประเภทของการขายเนื่องจากคอลัมน์นี้จะแสดงส่วนต่างๆ ของคำสั่งซื้อที่อยู่ในแถว

รายงานการคืนสินค้าจะแสดงเฉพาะสินค้าที่ขายให้กับลูกค้าเท่านั้น ในกรณีที่คุณสร้างคำสั่งซื้อเป็นคำสั่งซื้อที่มีมูลค่า 0.00 ดอลลาร์สหรัฐโดยไม่มีการดำเนินการทางธุรกรรมระหว่างร้านค้าของคุณและลูกค้าและมีการคืนสินค้า สินค้าเหล่านั้นจะไม่แสดงในรายงานการคืนสินค้า

ความคลาดเคลื่อนของรายงานลูกค้าตามช่วงเวลาและจำนวนลูกค้าทั้งหมด

รายงานลูกค้าตามช่วงเวลาจะแสดงเฉพาะจำนวนลูกค้าที่สั่งซื้อสินค้าจากร้านค้าของคุณเท่านั้น จำนวนทั้งหมดในรายชื่อลูกค้าของคุณจะรวมลูกค้าที่ไม่ได้สั่งซื้อสินค้าจากร้านค้าของคุณ ตัวอย่างเช่น รายชื่อลูกค้าของคุณจะประกอบด้วยลูกค้าที่สมัครรับการตลาดผ่านอีเมล

คุณสามารถสร้างกลุ่มลูกค้าที่กรองตามลูกค้าที่สั่งซื้อได้ ใช้การแบ่งส่วนต่อไปนี้เพื่อสร้างกลุ่มลูกค้า:orders_placed(since: <YYYY-MM-DD>) = true AND orders_placed(until: <YYYY-MM-DD>) = true เปลี่ยน YYYY-MM-DD ด้วยช่วงวันที่ที่คุณต้องการ หากคุณต้องการรับจำนวนลูกค้าทั้งหมดตั้งแต่เปิดร้านจนถึงวันที่คุณสร้างกลุ่ม ให้ใช้วันที่ที่คุณเปิดร้านเป็นวันที่ since และวันที่ปัจจุบันเป็นวันที่ until

ความคลาดเคลื่อนของยอดขายปลีกตามพนักงานและแดชบอร์ดภาพรวม

ในรายงานยอดขายปลีกตามพนักงาน ยอดขายจะแบ่งตามตำแหน่งที่ตั้ง POS ของพนักงาน POS แต่ละคน ในแดชบอร์ดภาพรวม บัตรยอดขายปลีกตามพนักงานจะแสดงผลรวมของยอดขายปลีกของพนักงานแต่ละคนในตำแหน่งที่ตั้งทั้งหมด

ความคลาดเคลื่อนของการส่งออกคำสั่งซื้อจากยอดขายรวม

รายงานยอดขายจะแสดงยอดขายรวมของสินค้าที่มีการดำเนินการทางธุรกรรมระหว่างร้านค้าของคุณและลูกค้า ในขณะที่การส่งออกคำสั่งซื้อหมายถึงยอดรวมปัจจุบันของคำสั่งซื้อแต่ละรายการ ตัวอย่างเช่น หากคุณคืนเงินจำนวนแบบกำหนดเอง 5 ดอลลาร์สหรัฐ แต่ไม่มีการคืนเงินหรือคืนสินค้ากลับสต็อก การคืนเงินจะไม่แสดงในรายงานยอดขาย แต่จะรวมอยู่ในการส่งออกคำสั่งซื้อของคุณ คำสั่งซื้อสำหรับทดสอบจะไม่รวมอยู่ในรายงานยอดขาย แต่จะรวมอยู่ในการส่งออกคำสั่งซื้อของคุณ

ความคลาดเคลื่อนของจำนวนสุทธิและยอดขายรวม

คุณอาจสังเกตเห็นว่ายอดขายรวมไม่ตรงกับจำนวนขายสุทธิของสินค้า ค่าเหล่านี้มีสมการที่แตกต่างกันดังต่อไปนี้:

• ยอดขายรวม - ราคาสินค้าคูณด้วยจำนวน รวมถึงคำสั่งซื้อที่ยกเลิก รอดำเนินการ และยังไม่ได้ชำระเงิน
• จำนวนสุทธิคือจำนวนสินค้าที่ขายลบด้วยจำนวนสินค้าที่ส่งคืน

ความคลาดเคลื่อนของจำนวนที่สั่งซื้อและยอดขายรวม

จำนวนที่สั่งซื้อจะรวมเฉพาะสินค้าที่ลูกค้าสั่งเท่านั้น และจะไม่รวมสินค้าใดๆ ที่ถูกเพิ่มเข้าไปในคำสั่งซื้อของพวกเขาจากการแก้ไขคำสั่งซื้อ ยอดขายรวมจะรวมยอดรวมที่บันทึกไว้สำหรับสินค้าที่เพิ่มลงในคำสั่งซื้อ

ความคลาดเคลื่อนของข้อมูลอัตราคอนเวอร์ชั่น

หากคุณกำลังใช้ Shop Pay ของคุณอยู่ ข้อมูลอัตราคอนเวอร์ชันในระหว่างวันที่ 28 ตุลาคม 2021 ถึง 23 กันยายน 2022 อาจไม่ถูกต้อง คอนเวอร์ชันจริงของคุณอาจสูงกว่าที่รายงาน

ณ วันที่ 23 กันยายน 2022 ข้อผิดพลาดในการรายงานนี้ได้รับการแก้ไขแล้วและข้อมูลถูกต้อง ข้อมูลเก่าจากช่วงเวลาที่ระบุจะยังคงได้รับผลกระทบ