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

Khi sử dụng Phân tích SHOPLINE 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 mỗi công cụ định nghĩa các chỉ số cụ thể. Bằng cách hiểu cách mỗi công cụ giám sát và báo cáo dữ liệu, bạn có thể diễn giải báo cáo phân tích tốt hơn và đưa ra quyết định tiếp thị chính xác hơn.

Hướng dẫn này trình bày các nguyên nhân phổ biến gây ra 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 gây ra sự khác biệt trong đếm lưu lượng truy cập

A. Sự khác biệt về phạm vi thời gian và bộ lọc

Sự không nhất quán trong cài đặt múi giờ, khoảng 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. Hãy đảm bảo 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

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

C. Công nghệ theo dõi

SHOPLINE sử dụng JavaScript để theo dõi khách truy cập. Nếu 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 thêm các công nghệ theo dõi khác ngoài Cookie và JavaScript — chẳng hạn như địa chỉ email, số điện thoại, địa chỉ IP và trình duyệt — để nhận diện người dùng, dẫn đến phạm vi dữ liệu rộng hơn.

Các phương pháp nhận diện 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 xử lý tải trang

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

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

• Lưu lượng bot: SHOPLINE lọc bỏ các bot đã biết (ví dụ: trình thu thập dữ liệu của công cụ tìm kiếm). Một số công cụ bên ngoài có thể không áp dụng các bộ lọc tương tự.
• Lưu lượng độc hại: SHOPLINE nhận diện và lọc lưu lượng không hợp lệ từ các nguồn như botnet, nguồn nghi ngờ hoặc trang trại nhấp chuột dựa trên địa chỉ IP và hành vi.

F. Sử dụng 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 truy cập. SHOPLINE tính toán các chỉ số dựa trên dữ liệu theo dõi thực tế. Các phương pháp khác nhau này có thể dẫn đến kết quả khác nhau.

Nguyên nhân gây ra sự khác biệt về tỷ lệ chuyển đổi

A. Nhiều giao dịch mua trong một phiên

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

B. Dự đoán hành vi chuyển đổi

Một số công cụ sử dụng mô hình để ước tính khả năng người dùng sẽ chuyển đổi, 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 cửa hàng trực tuyến

Đơn hàng không được đặt qua cửa hàng trực tuyến SHOPLINE (ví dụ: đơn hàng tạo qua API, tạo thủ công trong Quản trị, qua POS hoặc nhập khẩu) không được tính là chuyển đổi trong Phân tích SHOPLINE. 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 truy cập nào.

"N/A" như một nguồn lưu lượng truy cập

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 hạn chế của nền tảng. Các lượt truy cập như vậy sẽ được gán nhãn là "N/A".

B. Lưu lượng Bot Không Có Thông Tin Có Thể Truy Vết

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

Tóm tắt và Khuyến nghị

Sự khác biệt về 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 khuyến nghị:

• Xác định mục tiêu phân tích của bạn và chọn nguồn dữ liệu phù hợp nhất
• Đảm bảo tính nhất quán trong phạm vi 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 luôn sẵn sàng giúp đỡ.