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Analysen und Berichte

Warum einige Statistiken ungenau aussehen

Wenn eine Bundlex-Zahl von deiner Erwartung abweicht, prüfe zuerst die Kennzahl, den Zeitraum und die enthaltenen Bestellungen. Bundlex erfasst Käufe über sein Widget und ist daher kein Ersatz für den shopweiten Verkaufsbericht von Shopify.

Prüfe Zeitraum und Filter

Das Zeitraummenü des Dashboards ändert die Übersichtskarten, während die Rabatttabelle auf dieser Seite Werte für den gesamten Zeitraum anzeigt. Für eine Tabelle mit Datumsfilter öffne Analytics. Die Rabatttabelle folgt dem Zeitraum und listet jeden Rabatt auf, wenn der Filter auf Alle Rabatte steht. Wenn du einen Rabatt auswählst, werden die anderen Bereiche gefiltert und die Angebote dieses Rabatts anstelle der Tabelle angezeigt.

Datumsangaben sind UTC-Kalendertage. Die Option „24 Stunden“ bedeutet den bisherigen aktuellen UTC-Tag, der vom heutigen Tag in der Zeitzone deines Shops abweichen kann. Begrenzte Zeiträume werden mit dem vorherigen Zeitraum gleicher Länge verglichen.

Analytics-Datumsauswahl mit der Voreinstellung 7 Tage, Kalenderbereich, Hinweis zu UTC-Tagen und der Schaltfläche Anwenden.
(1) Wähle eine Voreinstellung aus oder wähle Daten im Kalender aus. (2) Daten verwenden UTC-Tage, die von der Zeitzone deines Shops abweichen können. (3) Wende einen benutzerdefinierten Zeitraum an. Das Beispiel umfasst den 11. bis 17. Oktober.

Ältere Bestellungen und Besucher decken unterschiedliche Zeiträume ab

Die Erfassung von Besuchern und Warenkorb-Hinzufügungen begann am 12. April 2026. Ein Shop, der früher installiert wurde, kann Bestellungen aus der Zeit enthalten, bevor Besucher erfasst wurden. Der Vergleich dieser Bestellungen für den gesamten Zeitraum mit dem kürzeren Besucherverlauf kann die Conversion- und Umsatz-pro-Besucher-Werte erhöhen.

Verwende in Analytics einen Zeitraum nach Beginn des Trackings und bewege den Mauszeiger über den Hilfetext der Kennzahl, um den Hinweis zum Trackingbeginn zu sehen. Dadurch werden die Verläufe besser vergleichbar, aber der Funnel wird dadurch nicht zu einer übereinstimmenden Gruppe einzelner Käufer.

Die Aktualisierung des zusätzlichen Umsatzes im September 2026 hat die vorangegangenen 60 Tage neu berechnet. Ältere Bestellungen behalten ihre vorherige Berechnung und zeigen in der Aufschlüsselung einen Hinweis auf die alte Berechnung. Das Tracking von Abonnements begann am 20. September 2026. Die vorangegangenen 60 Tage wurden auf Pläne geprüft. Bei älteren Bestellungen können Informationen zu Abonnements fehlen.

Bestellungen können die Besucher- oder Warenkorb-Hinzufügungen übersteigen

Besucher werden nach Browser und Rabatt gezählt, nicht bei jedem Besuch. Ein wiederkehrender Kunde kann erneut bestellen, ohne eine weitere Besucherzählung zu erzeugen. Bestellungen können auch aus Warenkörben stammen, die vor dem ausgewählten Zeitraum erstellt wurden, während browserseitiges Tracking blockiert oder unterbrochen werden kann.

Für die Zuordnung einer Bestellung ist weiterhin eine erkannte Bundlex-Identität in den Bestellpositionen erforderlich. Bundlex zählt nicht automatisch jeden Schnellkauf oder jede gewöhnliche Shopify-Bestellung.

Die Warenkorb- und Conversion-Rate können daher in beide Richtungen abweichen, und Raten können über 100 % liegen. Die Balken und angezeigten Prozentsätze des Funnels sind auf 100 % begrenzt, während Karten und Tabellen die berechneten Raten anzeigen. Eine höhere Anzahl an Bestellungen allein beweist kein doppeltes Tracking.

Der zusätzliche Umsatz hat sich geändert oder ist gesunken

Der zusätzliche Umsatz umfasst jetzt qualifizierende Bundles, BOGO und kostenpflichtige optionale Artikel, einschließlich Zusatzartikeln zum vollen Preis. Andere Rabattcodes verringern ihn, und Einheiten zum vollen Preis, die über eine strenge Mengenbegrenzung hinausgehen, werden ausgeschlossen. Ein Gratisgeschenk selbst trägt keinen bezahlten Umsatz bei.

Stornierte und vollständig erstattete Bestellungen werden ausgeschlossen. Eine später erkannte Stornierung oder vollständige Rückerstattung ändert die Werte für das ursprüngliche Bestelldatum. Teilrückerstattungen verringern die gemeldeten Beträge derzeit nicht. Testbestellungen werden in aktiven Shops ausgeschlossen.

Verlängerungen von Abonnements erscheinen nur in der Karte Verlängerungen. Sie werden nicht bei Bestellungen, Gesamtumsatz, zusätzlichem Umsatz, AOV oder den Conversion- und Abonnementraten berücksichtigt. Die erste Abonnementbestellung wird normal gezählt.

Verwende die Aufschlüsselung des zusätzlichen Umsatzes in Analytics, um zu prüfen, welche Kaufgruppen beigetragen haben und wie viel aus Zusatzartikeln stammt. Siehe die Berechnung und Beispiele.

Die Tabellensummen ergeben nicht die Shop-Gesamtsumme

Wenn eine Bestellung zwei Rabatte enthält, zählt jede Rabattzeile diese Bestellung und ihren vollständigen Gesamtumsatz. Das Addieren dieser Zeilen zählt die gemeinsame Bestellung doppelt. Die shopweiten Karten zählen sie einmal. Der zusätzliche Umsatz wird einzelnen Kaufgruppen zugeordnet und auf die Rabatte aufgeteilt.

Ein Gedankenstrich ist nicht dasselbe wie null

Eine Rate oder ein Durchschnitt benötigt einen Nenner. Ohne Bestellungen zeigt der AOV einen Gedankenstrich. Bei Besuchern, aber ohne Bestellungen, beträgt die Conversion tatsächlich 0 %. Vergleichsprozentsätze können nicht berechnet werden, wenn der vorherige Wert null ist oder kein gültiger Vergleich vorliegt. Stattdessen kann ein Gedankenstrich erscheinen.

Warte, bis neue Aktivitäten angezeigt werden

Besucher- und Warenkorb-Hinzufügungen werden regelmäßig zusammengefasst und können etwa 20 Minuten benötigen, bis sie angezeigt werden. Dies ist eine ungefähre Verarbeitungsverzögerung und keine garantierte Aktualisierungszeit. Öffne Analytics nach dem Warten erneut oder lade die Seite neu. Bestellwerte werden aktualisiert, nachdem die Bestellung synchronisiert wurde. Es kann bis zur nächsten täglichen Prüfung dauern, bis sich eine kürzlich erfolgte Stornierung oder vollständige Rückerstattung auf historische Gesamtwerte auswirkt.

Wenn die Zahlen weiterhin falsch aussehen, sende dem Support den Namen der Kennzahl, den Zeitraum, den Rabattnamen und gegebenenfalls eine Shopify-Bestellnummer. Mit diesen Angaben können wir dieselben Datensätze vergleichen, die du siehst.

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