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Analisi e report

Perché alcune statistiche sembrano inaccurate

Se un valore di Bundlex non corrisponde alle tue aspettative, controlla innanzitutto la metrica, l'intervallo di date e gli ordini inclusi. Bundlex segnala gli acquisti effettuati tramite il suo widget, quindi non sostituisce il report delle vendite complessive del negozio Shopify.

Controlla il periodo e i filtri

Il menu del periodo nella dashboard modifica le schede riepilogative, mentre la tabella degli sconti in quella pagina mostra i dati complessivi. Per una tabella filtrata per data, apri Analytics. La tabella Sconti segue l'intervallo di date e mostra ogni sconto quando il filtro è impostato su Tutti gli sconti. Selezionando uno sconto, gli altri riquadri vengono filtrati e le offerte di quello sconto vengono mostrate al posto della tabella.

Le date sono giorni di calendario UTC. L'opzione 24 ore indica il giorno UTC corrente fino a questo momento, che può differire dalla data odierna nel fuso orario del tuo negozio. I periodi delimitati vengono confrontati con il periodo precedente di uguale durata.

Selettore di date di Analytics con il preset 7 giorni, l'intervallo del calendario, la nota sui giorni UTC e il pulsante Applica.
(1) Scegli un preset o seleziona le date nel calendario. (2) Le date utilizzano giorni UTC, che possono differire dal fuso orario del tuo negozio. (3) Applica un intervallo personalizzato. L'esempio comprende dall'11 al 17 ottobre.

Gli ordini e i visitatori meno recenti coprono cronologie diverse

Il monitoraggio dei visitatori e degli aggiungi al carrello è iniziato il 12 aprile 2026. Un negozio installato in precedenza può avere ordini risalenti a prima della registrazione dei visitatori. Confrontare questi ordini complessivi con la cronologia più breve dei visitatori può gonfiare i valori di conversione e ricavi per visitatore.

Usa un intervallo di date in Analytics successivo all'inizio del monitoraggio e passa il cursore sul testo della guida della metrica per visualizzare la nota sull'inizio del monitoraggio. In questo modo le cronologie sono più confrontabili, ma il funnel non diventa un gruppo corrispondente di singoli acquirenti.

L'aggiornamento di settembre 2026 sui Ricavi aggiuntivi ha ricalcolato i 60 giorni precedenti. Gli ordini meno recenti mantengono il calcolo precedente e presentano un indicatore legacy nella suddivisione. Il monitoraggio degli abbonamenti è iniziato il 20 settembre 2026, con un controllo dei piani nei 60 giorni precedenti; gli ordini più vecchi potrebbero non contenere informazioni sugli abbonamenti.

Gli ordini possono superare il numero di visitatori o di aggiunte al carrello

I visitatori vengono conteggiati per browser e sconto, non a ogni visita. Un cliente di ritorno può effettuare nuovamente un ordine senza generare un altro conteggio di visitatori. Gli ordini possono inoltre provenire da carrelli creati prima del periodo scelto, mentre il monitoraggio lato browser può essere bloccato o interrotto.

L'attribuzione dell'ordine richiede comunque un'identità Bundlex riconosciuta nelle righe dell'ordine. Bundlex non conteggia automaticamente ogni acquisto rapido o normale ordine Shopify.

Il tasso di carrello e il tasso di conversione possono quindi differire in entrambe le direzioni e i tassi possono superare il 100%. Le barre e le percentuali visualizzate del funnel sono limitate al 100%, mentre le schede e le tabelle mostrano i tassi calcolati. Un numero maggiore di ordini, da solo, non dimostra che il monitoraggio sia duplicato.

I Ricavi aggiuntivi sono cambiati o diminuiti

I Ricavi aggiuntivi ora includono bundle idonei, BOGO e articoli opzionali a pagamento, compresi i componenti aggiuntivi a prezzo pieno. Gli altri codici sconto li riducono e le unità a prezzo pieno oltre un limite rigido di quantità vengono escluse. Un regalo gratuito non contribuisce ai ricavi pagati.

Gli ordini annullati e completamente rimborsati sono esclusi. Un annullamento o un rimborso completo rilevato in un secondo momento modifica i dati relativi alla data dell'ordine originale. I rimborsi parziali attualmente non riducono gli importi riportati. Gli ordini di prova sono esclusi nei negozi attivi.

I rinnovi degli abbonamenti compaiono solo nella scheda Rinnovi. Non vengono conteggiati in Ordini, Ricavi totali, Ricavi aggiuntivi, AOV o nei tassi di conversione e abbonamento. Il primo ordine dell'abbonamento viene conteggiato normalmente.

Usa la suddivisione dei Ricavi aggiuntivi in Analytics per controllare quali gruppi di acquisto hanno contribuito e quanto deriva dai componenti aggiuntivi. Consulta il calcolo e gli esempi.

I totali della tabella non corrispondono al totale del negozio

Se un ordine contiene due sconti, ogni riga dello sconto conta quell'ordine e il suo intero valore di Ricavi totali. Sommando queste righe, l'ordine condiviso viene conteggiato due volte. Le schede del negozio lo conteggiano una sola volta. I Ricavi aggiuntivi vengono assegnati ai singoli gruppi di acquisto e suddivisi tra gli sconti.

Un trattino è diverso da zero

Per calcolare un tasso o una media serve un denominatore. In assenza di ordini, l'AOV mostra un trattino; in presenza di visitatori ma senza ordini, la conversione è uno 0% effettivo. Le percentuali di confronto non possono essere calcolate se il valore precedente è zero o non esiste un confronto valido; al loro posto può comparire un trattino.

Attendi che le nuove attività vengano visualizzate

I conteggi dei visitatori e degli aggiungi al carrello vengono aggregati periodicamente e possono richiedere circa 20 minuti per essere visualizzati. Si tratta di un ritardo di elaborazione approssimativo, non di un tempo di aggiornamento garantito. Dopo aver atteso, riapri o ricarica Analytics. I dati degli ordini vengono aggiornati dopo la sincronizzazione dell'ordine. Un annullamento o un rimborso completo recente può richiedere fino al controllo giornaliero successivo per influire sui totali storici.

Se i dati sembrano ancora errati, invia all'assistenza il nome della metrica, l'intervallo di date, il nome dello sconto e, se pertinente, un numero d'ordine Shopify. Questi dettagli ci consentono di confrontare gli stessi record che stai visualizzando.

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