Hiểu về sự khác biệt trong dữ liệu lưu lượng truy cập

Khi sử dụng SHOPLINE Analytics cùng với các công cụ phân tích bên thứ ba, bạn có thể nhận thấy sự khác biệt trong dữ liệu liên quan đến lưu lượng truy cập. Những khác biệt này thường phát sinh từ sự khác nhau trong phương pháp theo dõi, công nghệ thu thập dữ liệu, hoặc cách mà mỗi công cụ định nghĩa các chỉ số cụ thể. Bằng cách hiểu cách mỗi công cụ theo dõi và báo cáo dữ liệu, bạn có thể giải thích các báo cáo phân tích tốt hơn và đưa ra quyết định tiếp thị thông minh.

Hướng dẫn này phác thảo các nguyên nhân phổ biến của sự khác biệt trong dữ liệu lưu lượng truy cập để giúp bạn phân tích và so sánh các chỉ số hiệu quả hơn.

Nguyên nhân phổ biến của sự khác biệt trong số lượng lưu lượng truy cập

A. Sự khác biệt trong khoảng thời gian và bộ lọc

Sự không nhất quán trong cài đặt múi giờ, thời gian báo cáo, hoặc điều kiện bộ lọc giữa các công cụ có thể ảnh hưởng trực tiếp đến việc so sánh dữ liệu của bạn. Đảm bảo rằng tất cả các công cụ được cấu hình với cùng một cài đặt trước khi so sánh dữ liệu.

B. Định nghĩa chỉ số khác nhau

SHOPLINE Analytics đếm khách truy cập dựa trên phiên. Các công cụ khác có thể sử dụng các chỉ số khác như "nhấp chuột", "người dùng", hoặc "lượt xem trang". Ngay cả khi tên chỉ số có vẻ tương tự, định nghĩa có thể khác nhau.

C. Công nghệ theo dõi

SHOPLINE sử dụng JavaScript để theo dõi khách truy cập. Nếu một khách truy cập tắt JavaScript, lượt truy cập của họ có thể không được tính. Ngược lại, một số công cụ bên thứ ba sử dụng các công nghệ theo dõi bổ sung ngoài Cookie và JavaScript—như địa chỉ email, số điện thoại, địa chỉ IP, và tác nhân người dùng—để xác định người dùng, dẫn đến phạm vi dữ liệu rộng hơn. 

Các phương pháp xác định độc quyền này không được chia sẻ giữa các công cụ phân tích, điều này có thể dẫn đến sự khác biệt trong số lượng khách truy cập.

D. Sự khác biệt trong cách xử lý tải trang

SHOPLINE bắt đầu một phiên mới mỗi khi một trang được tải lại. Một số công cụ bên ngoài có thể không tính lượt xem trang được tải từ bộ nhớ cache của trình duyệt, điều này có thể dẫn đến sự không nhất quán trong dữ liệu.

E. Sự khác biệt trong cách xử lý lưu lượng không hợp lệ

• Lưu lượng Bot: SHOPLINE lọc ra các bot đã biết (ví dụ: các trình thu thập thông tin của công cụ tìm kiếm). Một số công cụ bên ngoài có thể không áp dụng cùng một bộ lọc.
• Lưu lượng độc hại: SHOPLINE xác định và lọc lưu lượng không hợp lệ từ các nguồn như botnet, nguồn gốc nghi ngờ, hoặc trang nhấp chuột dựa trên địa chỉ IP và mẫu hành vi.

F.  Sử dụng các mô hình thống kê

Một số công cụ bên thứ ba dựa vào việc lấy mẫu và mô hình hóa để ước tính các chỉ số lưu lượng. SHOPLINE tính toán các chỉ số dựa trên dữ liệu theo dõi thực tế. Những phương pháp khác nhau này có thể dẫn đến các kết quả khác nhau.

Nguyên nhân của sự khác biệt trong tỷ lệ chuyển đổi

A. Nhiều đơn hàng trong một phiên

SHOPLINE chỉ ghi nhận một lần chuyển đổi cho mỗi phiên, ngay cả khi một người dùng đặt nhiều đơn hàng. Các công cụ khác có thể tính mỗi đơn hàng là một lần chuyển đổi riêng biệt, có thể làm tăng tỷ lệ chuyển đổi.

B. Hành vi chuyển đổi dự đoán

Một số công cụ sử dụng mô hình hóa để ước tính xem một người dùng có khả năng chuyển đổi hay không, thay vì chỉ dựa vào các đơn hàng đã hoàn thành. Điều này có thể dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi được báo cáo cao hơn.

C. Đơn hàng không được tính là chuyển đổi của cửa hàng trực tuyến

Các đơn hàng không được đặt thông qua cửa hàng trực tuyến của SHOPLINE (ví dụ: đơn hàng được tạo qua API, được tạo thủ công trong Admin, qua POS, hoặc được nhập khẩu) không được tính là chuyển đổi trong SHOPLINE Analytics. Mặc dù các đơn hàng này xuất hiện trong hệ thống, chúng không được liên kết với bất kỳ phiên hoặc dữ liệu lưu lượng nào.

"N/A" như một nguồn lưu lượng

A. Hạn chế của trình duyệt trong ứng dụng

Khi người dùng mở các trang cửa hàng qua trình duyệt trong ứng dụng trên các nền tảng như Facebook hoặc Instagram, SHOPLINE có thể không xác định được nguồn giới thiệu do các hạn chế của nền tảng. Những lượt truy cập như vậy sẽ được gán nhãn là "N/A".

B. Lưu lượng Bot không có thông tin có thể theo dõi

Một số bot không cung cấp dữ liệu giới thiệu hợp lệ. Khi SHOPLINE không thể xác định nguồn gốc của một lượt truy cập, nó được phân loại là "N/A". Chúng tôi đang liên tục làm việc để giảm thiểu tác động của loại lưu lượng này. Nếu bạn nhận thấy tỷ lệ lưu lượng "N/A" cao bất thường, vui lòng liên hệ với đội ngũ hỗ trợ của chúng tôi để điều tra thêm.

Tóm tắt và khuyến nghị

Các sự khác biệt trong dữ liệu làm nổi bật các phương pháp theo dõi và triển khai kỹ thuật khác nhau được sử dụng bởi các công cụ phân tích. Để đảm bảo phân tích có ý nghĩa, chúng tôi khuyên bạn nên:

• Xác định mục tiêu phân tích của bạn và chọn nguồn dữ liệu phù hợp nhất
• Đảm bảo tính nhất quán trong khoảng thời gian và cài đặt bộ lọc khi so sánh dữ liệu
• Tập trung vào xu hướng dữ liệu thay vì giá trị tuyệt đối

Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, vui lòng liên hệ với đội ngũ hỗ trợ của SHOPLINE. Chúng tôi ở đây để giúp đỡ.