Erfolgsmetriken, die wirklich zählen
Die meiste Verwirrung über ShopGuide 'Dashboard besteht nicht darin, die falsche Nummer auszuwählen-es geht darum, zwei verschiedene Zahlen so zu behandeln, als ob sie dasselbe messen würden. Hier ist, was jeder tatsächlich zählt, indem er ShopGuides echte Definitionen verwendet, anstatt Einen Branchen-Benchmark, den wir nachholen müssten.
Was jede Metrik tatsächlich zählt
-Einzelne Nutzer– unterschiedliche Käufer, identifiziert anhand einer persistenten Kennung. Eine Person, fünf Besuche, weiterhin ein Nutzer. -Sitzungen– einzelne Browsing-Sessions. Ein Käufer kann sich im Laufe der Zeit eine Menge davon anhäufen. -Interaktionen– Sitzungen, in denen der Käufer tatsächlich eine Nachricht gesendet hat, im Gegensatz zu einer Sitzung, in der das Widget geladen wurde, aber niemand damit interagiert hat. -Benutzernachrichten– Gesamtnachrichtenvolumen. Ein Tiefenmaß, kein Reichweitenmaß. -Chat-Bestellungen/Chat-zugeordnete Einnahmen-abgeschlossene Shopify-Bestellungen, die mit einem Chat-Thread verknüpft sind, wenn ein Kauf auf eine Chat-Interaktion folgt.
Sie werden absichtlich getrennt gehalten. Fasst man Sitzungen zu Interaktionen oder Interaktionen zu Bestellungen zusammen, erhält man Vergleiche, die nicht das aussagen, was sie scheinbar bedeuten – ein Monat mit mehr Sitzungen, aber gleichbleibenden Interaktionen, deutet auf eine größere Nutzerzahl hin. Das Widget wird angezeigt, ohne dass es zu einer Interaktion kommt – keine weitere Interaktion. Siehe Häufige Fehler für die spezifische Version davon, auf die Sie achten sollten.
Zwei Möglichkeiten, eine Sitzung zu zählen
Mit dem Dashboard können Sie den Sitzungs nenner zwischen Shopifys eigener Analyse anzahl und ShopGuide 'eigener Thread-abgeleiteter Anzahl wechseln. Sie sind sich nicht immer einig, und das ist in Ordnung-Shopifys Nummer hängt davon ab, ob Ihr Geschäft die Berichter statt ung gewährt hat Zugriff auf ShopGuide benötigt, und wo es fehlt, zeigt das Dashboard diese Verhältnisse als nicht verfügbar an, anstatt leise eine andere Nummer einzu tauschen. Wo beide vorhanden sind, sind kleine Unterschiede zwischen ihnen zu erwarten, da sie auf zwei unterschiedliche Weisen erfasst werden. Wege. Wählen Sie einen als Referenzpunkt und bleiben Sie über die Berichtsperioden hinweg dabei, anstatt während des Vergleichs die Quellen zu wechseln.
Die Einnahmen sind verknüpft, nicht modelliert.
Chat-Bestellungen und Chat-zugeordnete Einnahmen sind keine statistische Schätzung-sie stammen aus dem direkten Verbinden einer abgeschlossenen Shopify-Bestellung mit dem Chat-Thread des Käufers. Das macht die Zahl vertretbar: Jede gezählte Bestellung ist eine echte, nachvollziehbare. eins. Es macht es außerdem konservativ. Ein Käufer, der chatten, die Seite verlassen und später ohne nachvollziehbaren Link zu diesem Chat zurückkehrt, wird nicht erfasst. Betrachten Sie diese Zahl als Untergrenze für den tatsächlichen Einfluss des Chats, nicht als Obergrenze.
Informationslücken als Qualitätssignal
Unabhängig von Volumen und Umsatz ist die Anzahl und Zusammensetzung der Kategorien, die in der Erkennung von Informationslücken angezeigt werden, ein echter Frühindikator für die Chat-Qualität – und zwar einer, der nicht davon abhängt, dass Käufer sich die Mühe machen, eine Bewertung abzugeben. Ein system_error zählen Das Problem, das nur einen Shop betrifft, sollte umgehend untersucht werden; es handelt sich um ein App- bzw. Systemproblem und nicht um ein Inhaltsproblem. Ein knowledge_gap-Cluster zu einem Thema sagt Ihnen genau, was Sie als nächstes hinzufügen müssen, da wiederkehrende Formulierungen derselben Frage bereits erhalten In einer Reihe gestapelt, anstatt über Duplikate verstreut zu sein.
Wo ein echter Vergleich stattfindet
A/B-Tests sind der einzige Bereich, in dem Sie einem kontrollierten Experiment nahekommen: Sie weisen sowohl das Chat-Engagement als auch die abgeschlossenen Bestellungen jeder Variante einer Startnachricht oder eines Eingabeaufforderung zu, sodass Sie zwei Konfigurationen anhand realer Umsatzerlöse vergleichen. anstatt die Ursache aus einer Trendlinie abzuleiten. Siehe A/B-Tests und A/B-Testergebnisse -und geben Sie einem Test einen vollständigen Konjunktur zyklus, bevor Sie einen frühen Vorsprung als real behandeln.