Dlaczego GA4, sklep i reklamy pokazują różne wyniki?

1. Ustal, czy porównujesz tę samą rzecz.

Załóżmy, że właściciel widzi 120 zamówień w sklepie, marketer 105 zakupów w analityce, a panel reklamowy przypisuje kampaniom 112 konwersji. Te liczby nie muszą opisywać identycznego zbioru. Zamówienie to zapis sprzedaży w sklepie. Zdarzenie zakupu to informacja przekazana do analityki. Przypisanie zakupu reklamie zależy dodatkowo od przyjętej zasady, czyli modelu atrybucji.

Zacznij od zdania: „Chcemy uzgodnić liczbę zamówień złożonych w tym tygodniu, po wyłączeniu anulowanych”. Dzięki temu nie próbujesz jednocześnie rozstrzygnąć poprawności sprzedaży, rozpoznania klienta i skuteczności reklamy. Zapisz nazwę raportu oraz dokładną nazwę wskaźnika z każdego narzędzia. Słowo „zakupy” bez definicji jest za mało precyzyjne.

2. Zamknij okres i sprawdź daty.

Porównaj zakończony przedział, np. od poniedziałku do niedzieli. Trwający dzień jest trudny do oceny: zamówienia napływają, statusy się zmieniają, a importy kosztów i sprzedaży wykonują się w swoim rytmie. Google Analytics również przetwarza dane w różnych odstępach i może później aktualizować wynik. Zapisz więc godzinę odczytu obu raportów.

Sprawdź, do jakiej daty przypisano zakup. Złożenie zamówienia, zapłata i kliknięcie reklamy to różne momenty. Transakcja z niedzieli wieczorem może w innej strefie czasowej należeć do poniedziałku. Przy rozbieżności na granicy miesiąca sprawdź właśnie ostatnie i pierwsze godziny okresu. Nie przesuwaj ręcznie dat tylko po to, by sumy zaczęły pasować.

3. Rozłóż przychód na składniki.

Uzgodnij, czy raport pokazuje wartość zamówień przed korektami, po zgłoszonych zwrotach czy wyłącznie opłacone transakcje. Żadna z tych definicji nie jest wymienna z pozostałymi. We Flowpeek odczytuj opis używanego raportu; kwota po korektach sama nie potwierdza, że płatność została rozliczona.

Następnie sprawdź koszt dostawy, rabaty i podatek. Wyraz „netto” bywa używany do opisania wartości po korektach, dlatego bez opisu nie zakładaj, że chodzi o kwotę bez VAT. Waluty porównuj osobno. Jeżeli jedna tabela zawiera PLN i EUR, potrzebujesz jawnej reguły przeliczenia, a nie zwykłego dodania wartości. To często wyjaśnia różnicę większą niż brak pojedynczego zdarzenia.

4. Porównaj konkretne numery zamówień.

Wybierz próbkę, która obejmuje różne sytuacje: normalny zakup, anulowanie, zwrot częściowy, zakup z rozpoznanym źródłem oraz zakup bez przypisania. Porównaj ten sam identyfikator, status, czas i wartość. Jeśli raport zdarzeń nie pozwala dotrzeć do zamówienia, zapisz to jako ograniczenie porównania.

W roboczym arkuszu oznacz cztery stany: obecne w obu systemach, tylko w pierwszym, tylko w drugim, obecne z inną wartością. Dla każdego stanu szukasz innej przyczyny. Przy dodatkowym zdarzeniu sprawdzasz możliwość powtórnego wysłania zakupu; przy brakującym rekordzie — działanie integracji i zakres importu. Nie poprawiaj sumy współczynnikiem „na oko”, bo przy kolejnym miesiącu problem wróci.

• Ten sam numer zamówienia i waluta.
• Ten sam status oraz moment uwzględnienia zwrotu.
• Sprawdzenie powtórzeń zdarzenia zamiast utożsamiania ich z dodatkowymi zamówieniami.

5. Dopiero teraz porównaj przypisanie do kanałów.

Poprawnie zaimportowane zamówienie może nie mieć połączenia z obserwowaną wizytą. Wtedy sprzedaż istnieje, ale źródło pozostaje nieprzypisane. Historyczny import zamówień nie odtwarza dawnych kliknięć. Nie zamieniaj brakującego źródła na Direct: byłaby to nowa informacja dopisana bez dowodu.

Atrybucja przypisuje udział sprzedaży źródłom, z których klient przyszedł przed zakupem. Wynik zależy od zasady podziału, uwzględnianego czasu przed zakupem i zarejestrowanych wizyt. Może się więc zmieniać, choć liczba zamówień pozostaje taka sama. Nie dodawaj konwersji z osobnych paneli reklamowych do jednej sumy sklepu: te same zakupy mogą być przypisane przez więcej niż jeden system. We Flowpeek obejrzyj źródła i ścieżkę, a następnie zapisz, której reguły używasz w cyklicznym raporcie.

Flowpeek daje Ci własny punkt odniesienia. Nie faworyzuje platformy reklamowej ze względu na jej nazwę: przypisuje udział na podstawie zarejestrowanej ścieżki i wybranego modelu. Dlatego porównuj kanały przy tej samej zasadzie oraz czasie uwzględnianym przed zakupem. To nie oznacza równych wyników dla wszystkich kanałów. Pozwala za to rozmawiać o budżecie na wspólnej podstawie.

W pokazanym raporcie Google Ads ma 47 konwersji przy pierwszym kontakcie i 39 przy ostatnim. Direct zmienia się z 74 na 83. To nie oznacza, że po przełączeniu modelu sklep zyskał lub stracił zamówienia. Zmieniła się reguła przyznawania udziału źródłom. W obu tabelach pozostaje 136 nieprzypisanych zakupów — samo wybranie innego modelu nie odtwarza brakującego powiązania.

Flowpeek obsługuje również Last Non-Direct, model liniowy, pozycyjny 40/20/40 oraz Time Decay z siedmiodniowym okresem połowicznego spadku wagi. Konwersje wspomagane to osobne zestawienie wcześniejszej obecności źródła na ścieżce. Nie są dodatkowymi zamówieniami, które należy dodać do sprzedaży sklepu.

6. Przykład: z 100 zamówień robią się trzy różne wyniki.

Załóżmy, że sklep ma 100 zamówień po 200 zł, w tym pięć anulowanych. Raport przed korektami pokaże 20 000 zł, a zestawienie wyłączające anulowania 19 000 zł. Dodatkowo dziesięć pozostałych zamówień nie ma rozpoznanego źródła. Raport kanałów z pominiętym wierszem „Nieprzypisane” pokaże jeszcze inną sumę.

Rozwiązaniem jest uzgodnienie statusów i przywrócenie widoczności nieprzypisanej sprzedaży. Dopiero resztę różnicy kierujesz do sprawdzenia integracji. Powyższe liczby są przykładem rachunkowym, nie wynikiem klienta Flowpeek. Pokazują, dlaczego przed oceną jakości danych warto przygotować prosty most między raportami: stan początkowy, korekty, stan końcowy.