为什么部分统计数据看起来不准确

如果 Bundlex 的某项数据与预期不符，请先检查指标、日期范围以及其中包含的订单。Bundlex 报告的是通过其小组件完成的购买，因此不能替代 Shopify 的全店销售报告。

检查时间段和筛选条件

控制面板的时间段菜单会更改摘要卡片，而该页面上的折扣表显示的是全部时间数据。如需查看按日期筛选的表格，请打开分析。其中的折扣表会遵循日期范围；当筛选条件为所有折扣时，会列出每个折扣。选择某个折扣后，其他区块会随之筛选，并以该折扣的优惠替代表格显示。

日期采用UTC 日历日。24 小时选项表示当前 UTC 日期截至目前的时间，这可能与商店所在时区的今天不同。限定时间段会与长度相同的上一时间段进行比较。

较早的订单和访客覆盖的历史范围不同

访客和加购跟踪于2026 年 4 月 12 日开始。较早安装的商店可能在记录任何访客之前就已有订单。将这些全部时间订单与较短的访客历史记录进行比较，可能会使转化率和每位访客收入数据偏高。

请使用跟踪开始后的分析日期范围，并将鼠标悬停在指标的帮助文本上查看跟踪开始说明。这样可以让两段历史记录更具可比性，但不会将漏斗转化为由单个买家一一匹配组成的群组。

2026 年 9 月的追加收入更新重新计算了此前 60 天的数据。较早的订单保留之前的计算结果，并在明细中显示旧版标记。订阅跟踪于 2026 年 9 月 20 日开始，并检查了此前 60 天的订阅方案；较早的订单可能缺少订阅信息。

订单数可能超过访客数或加购数

访客按浏览器和折扣统计，而不是按每次访问统计。回访客户可以再次下单，而不会产生新的访客数。订单也可能来自所选时间段之前创建的购物车，同时浏览器端跟踪可能被阻止或中断。

订单归因仍要求订单商品中存在可识别的 Bundlex 身份信息。Bundlex 不会自动统计每个快速购买订单或普通 Shopify 订单。

因此，加购率和转化率可能向任一方向产生差异，且比率可能超过 100%。漏斗中的条形图和显示的百分比最高为 100%，而卡片和表格会显示计算出的比率。仅凭订单数较高，不能证明存在重复跟踪。

追加收入发生变化或下降

追加收入现在包括符合条件的组合、BOGO 和付费可选商品，包括原价追加商品。其他折扣代码会减少追加收入，严格数量上限之外的原价商品数量不会计入。免费赠品本身不会产生付费收入。

已取消订单和全额退款订单不会计入。之后发现取消或全额退款时，原订单日期对应的数据会发生变化。目前，部分退款不会减少报告的金额。在线商店中的测试订单会被排除。

订阅续订仅显示在续订卡片中。它们不会计入订单、总收入、追加收入、平均订单金额（AOV），也不会计入转化率和订阅率。首笔订阅订单会正常计入。

使用分析中的追加收入明细，检查哪些购买组产生了收入，以及其中有多少来自追加商品。请参阅计算方式和示例。

表格总计与商店总计对不上

如果一个订单包含两个折扣，每个折扣行都会计入该订单及其完整总收入。将这些行相加会重复计算共享订单。商店范围的卡片只会计算一次。追加收入会分配给单独的购买组，并在折扣之间拆分。

短横线不等于零

比率或平均值需要分母。没有订单时，平均订单金额（AOV）显示短横线；有访客但没有订单时，转化率是实际的 0%。如果上一数值为零或不存在有效比较，则无法计算比较百分比，此时可能显示短横线。

请等待新活动数据出现

访客数和加购数会定期汇总，可能需要约 20 分钟才会显示。这是大致的处理延迟，并非保证的刷新时间。等待后重新打开或刷新分析页面。订单同步后，订单数据会更新。近期取消或全额退款可能要等到下一次每日检查后，才会影响历史总计。

如果数据仍然看起来不正确，请将指标名称、日期范围、折扣名称，以及相关情况下的 Shopify 订单号发送给支持团队。这些信息可以帮助我们对比你正在查看的相同记录。