Uno dei motivi per cui credo che shopify oggi sia la piattaforma migliore per fare e-commerce um al mondo è la sezione dei report.

Infatti nel corso degli ultimi anni um ogni penso semestre shopify ha veramente arricchito tutta la libreria di reportistica già presente all'interno del del proprio band e in queste lezioni mostrerò un po' quelli che sono i report che utilizza utilizzo di solito come mi approccio alla parte di analisi dei dati e cercheremo insieme di magari esplorare e vedere delle prendere delle considerazioni insieme e in questo momento siamo nell'homepage dove vediamo appunto rapidamente quello che è l'andamento della giornata.

Eh innanzitutto è interessante vedere come già dello snapshot diciamo dell'homepage ci saranno dei dati interessanti come così come l'andamento delle ore um andandolo diciamo, a paragonare a quello che è appunto la performance del giorno prima, eh? Possiamo già filtrare volendo per tipologie di canale di vendita, quindi supponiamo insomma di filtrare in questo caso per per altri canali.

Chiaramente qui tutto diciamo tutte le vendite avvengono tramite e-commerce, quindi basta filtrare per negozio online e se clicchiamo su i visitatori attivi andiamo direttamente nella sezione live che possiamo trovare sotto analisi live View um in questo momento quello che vediamo è appunto questo globo colorato con tutte quelle che sono le persone che al momento sono diciamo attive o che hanno appunto concluso recentemente un ordine.

E infatti vediamo che al momento abbiamo sei carrelli attivi di cui cinque check out in esecuzione e quindi possiamo seguire insomma in tempo reale l'andamento del dello store.

In questo in particolare è uno store che vende um insomma prodotti di marca usati e quindi, come si può intuire ha un valore medio dell'ordine molto elevato.

Di conseguenza avrà potenzialmente poi lo vedremo un tasso di conversione mediamente più basso um appunto più basso della media ma è normale più è alto il valore medio dell'ordine più è basso solitamente il rate, perché chiaramente è un acquisto più ponderato, più pensato dall'altra parte meno è alto e quindi più è basso il valore medio dell'ordine, maggiore è il tasso di conversione, quindi possiamo vedere anche i tassi di conversione del tre quattro cinque percento su carrelli medi del di trenta quaranta cinquanta euro.

Infatti se andiamo direttamente su an- analisi, prima di andare sul report delle vendite vediamo un po' l'andamento per esempio in questo in questo caso degli ultimi dodici mesi, la vendita appunto per canale possiamo vedere anche l'andamento degli ultimi novanta giorni senza problemi come anticipavo noi qui vediamo un po', quello che è il tasso di conversione um e dall'altra parte il numero di sessioni um finché se non sbaglio rientra sotto i novanta giorni la visualizzazione è giornaliera addirittura e possiamo appunto inserire i paragoni oppure se noi vogliamo per esempio inserire quattro mesi.

Quindi disponiamo di fare q due q tre, quindi um q due q tre.

Quindi facciamo da aprile a fine settembre.

Perfetto.

Già qui l'andamento è invece per mesi.

Quindi appunto possiamo vedere la distribuzione per mesi con l'incremento del fatturato rispetto ai sei mesi precedenti, um con appunto l'incremento di traffico e le varie le varie cose.

Ecco che infatti, come dicevo, parliamo di un carrello medio del valore di circa seicento euro.

Quello che vediamo qui è la distribuzione dei prodotti più venduti, la percentuale dei clienti abituali che sarà un un parametro molto, molto interessante.

Sessioni per località chiaramente sessioni per dispositivo.

Questo è un po' la che penso che il novantacinque percento delle persone usi um quando quando cerchi di analizzare un po' i dati all'interno di di shopify.

Diciamo che è sicuramente ottimo per come è stato studiato e pensato perché ti dà in tempo um tempo quasi immediato, il venti e ottanta delle dei dati che che ci servono per analizzare l'andamento del nostro e-commerce.

Però diciamo che non basta a mio parere non basta fermarsi qui e non a caso appunto andremo ora su report delle vendite um così da poter esplorare oltre settantasette um- risultati e qui ci possiamo veramente divertire prima di di partire.

Chiaramente è importante andare a filtrare per categoria um-, magari andiamo a vedere un paio di report per per categoria per poter effettivamente navigare al meglio se noi passia- se noi partiamo per il filtro acquisizione, chiaramente andremo a vedere sessioni per località per referrer e storico sessione.

Andiamo a vedere per esempio le sessioni per e ferrer, che secondo me è un è un è un grafico importante interessante perché noi possiamo in tempo tempi molto rapidi.

Quindi per esempio negli ultimi novanta giorni andare a vedere quali sono le fonti di traffico più più adatte che che chiaramente portano, portano traffico.

Diciamo che è un'analisi che andrebbe poi comparata con Google.

Google analytics perché chiaramente le fonti di traffico poi dipendono anche um data g t m che inseriamo però diciamo che insomma, torniamo al discorso di prima eh shopify ci dà una suite di di dati da poter analizzare in tempi molto brevi, è ovvio che un'analisi più approfondita su analytics oppure su una serie di app che andremo poi a vedere insieme è è molto più più profonda.

Però questo forse a a a a un livello diciamo più da e-commerce manager o store manager che magari vuole delucidarci alcune alcune riflessioni e lo fa in maniera appunto molto immediata.

Quindi lato acquisizione diciamo che abbiamo tutti i report relativi appunto alle sessioni, quindi sessione anche per località e storico sessione.

Diciamo in generale già nel momento in cui ci spostiamo su clienti, iniziamo a lavorare e a vedere dei dati molto interessanti.

Quindi io quello che inizierei a fare è per esempio iniziare a guardare il report dei um um clienti abituali in questo primo report possiamo andare a vedere la frequenza d'acquisto e quindi chiaramente qui c'è un filtro, quindi in questo caso è cliente abituale? Sì e possiam vedere con questo filtro gli ordini totali che la singola persona ha effettuato sul nostro store um e noi possiamo chiaramente andare diciamo, a esportare questi parametri o stamparli quindi come c s v oppure ulteriormente andarli a filtrare.

Quindi, volendo, è abituale sì e um importo speso um diciamo è maggiore di maggiore di perché se mettiamo e ci fa inserire un numero esatto, se noi facciamo invece maggiore di noi possiamo mettere mille perfetto applica filtri.

Ecco che abbiamo insomma filtrato tutti i nostri migliori clienti che ha speso più di mille euro e vediamo chiaramente, in questo caso, che abbia dei segmenti veramente veramente molto interessanti.

Um questo chiaramente può essere poi filtrato anche per insomma altri, per esempio la data primo ordine.

Magari vogliamo vedere tutti quelli che hanno acquistato um da primo ordine.

Per esempio possiamo mettere duemila e ventitré zero uno zero uno perfetto um quindi in questo caso, um diciamo che data primo ordine qua filtrerà solo quelli che han fatto quella parte lì.

Invece se noi facciamo un discorso di campione mensile um chiaramente selezionando il mese specifico ci va ad applicare filtri.

Comunque a livello di diciamo di filtraggio possiam lavorare sui clienti abituali e la stessa cosa la possiamo chiaramente fare sui clienti occasionali.

Um quindi tutti quelli che di base hanno fatto solo un ordine, questo diciamo, è un po', la suddivisione che ha shopify.

Da una parte abbiamo i i i led a tutti gli effetti che hanno zero acquisti, i clienti occasionali che hanno un acquisto e tutti gli altri maggiori di due e e anche qui possiamo chiaramente filtrare, lavorare, esportare e giocare.

Um un altro, insomma, um grafico che mi piace molto è chiaramente il il confronto tra vendite a nuovi clienti e clienti abituali.

Perché? Perché se noi andiamo a ad affrontare per esempio nel negli ultimi dodici mesi diviso per mese, riusciamo anche a capire effettivamente innanzitutto qual è l'andamento generale.

Quindi in questo caso stiam vedendo che i clienti diciamo che arrivano per la prima volta o comunque sono mediamente in crescita, ma che dall'altra parte lo sono anche i clienti abituali e soprattutto per fare tutti quelli che sono i calcoli di ritorno sugli investimenti in ambito pad.

Chiaramente è giusto capire mese per mese um la tipologia di clienti Quanto fatturato mi porta ai cluster di per esempio clienti ricorrenti versus clienti um clienti che hanno acquistato per la prima volta e quindi magari il ritorno sull'investimento.

Vado a ponderarlo appunto su questa macro divisione, perché se io faccio il il r o i complessivo della somma del fatturato mensile, ottengo magari un moltiplicatore che è un moltiplicatore anche alto.

Per esempio, se abbiamo guadagnato centomila euro e ne abbiamo investiti dieci, il R o i chiaramente è dieci sul mese, però magari di questi come in questo caso, se abbiamo cento quaranta per la prima volta, quindi nuovi clienti e centosessantaquattro abituali avremo circa un cinquantacinque per cento.

Cinquantacinque sessanta percento di clienti abituali versus un un quaranta per cento di clienti nuovi.

Quindi andare a calcolare invece il il costo per acquisizione di un cliente nuovo chiaramente cambia particolarmente.

Quindi io utilizzo questi report in maniera rapida per andare a ad alimentare queste questi ragionamenti.

Quindi, ripeto a tutti gli effetti sono utili ai fini, ai fini del business.

Passiamo quindi ora a I report sul comportamento.

In questo caso chiaramente possiamo andare a vedere un po' il tasso di efficienza della nostra macchina.

Um vediamo ne apriamo un paio, quindi Okay.

Okay.

E okay.

Vediamo un po'.

Ne apro un po' un po' a caso, ma per farvi capire un po', quelli che sono solitamente quelli che che uso e che mi stimolano i ragionamenti.

Um un un report, secondo me molto interessante è um questo ovvero prodotti più popolari con basso tasso di click sulle raccomandazioni.

Cosa significa? Significa che questi prodotti che nuovamente potremmo filtrare sono, secondo shopify dei prodotti che um non sono diciamo, ma soprattutto in cataloghi ampi.

In questo caso il catalogo è ampio, ma insomma ci sono anche i cataloghi molto più ampi.

Immagina di avere cataloghi di decine di migliaia di prodotti.

Questi sono prodotti che mediamente convertono, ma non vengono messi in evidenza in tutti quelli che sono magari i bandol dinamici all'interno delle logiche di eh all'interno del nostro negozio.

Quindi questo report ci fa capire subito in tempo reale quali sono i prodotti che dovremmo andare, magari a mettere in evidenza e se la rotazione non diciamo non ci soddisfa effettivamente andare a a lavorare appunto a a promuoverli.

Um un altro diciamo report fondamentale sono le ricerche principali senza click nei negozi online.

Questo diciamo che non dovrebbe capitare, a mio parere, soprattutto se si usano tool di ricerca intelligente.

Però noi se per esempio andiamo a fare un un ambi diciamo una um, una reportistica no, degli degli ultimi trecentosessantacinque giorni.

Vediamo che um, tutti questi questi termini di ricerca non hanno avuto click.

Cosa significa che per esempio, la parola Gucci non ha all'interno di questo negozio? Um una una pagina dedicata magari non c'è la pagina brand specifica sul su su quello oppure non essendoci un motore di ricerca intelligente, non si può associare alla parola Gucci un risultato di ricerca ponderato.

Quindi magari una persona cerca il nome brand l'abbiamo visto nella nella lezione della ricerca intelligente e non appare um non appare un un prodotto perché non stiamo cercando un prodotto, stiamo cercando semplicemente il nome brand, quindi eh questa è diciamo, è la prova provata che il motore di ricerca interno a shopify non è um diciamo dei migliori e al contrario, è fondamentale utilizzare un motore di ricerca intelligente se non l'hai già fatto.

Prova a a lanciare questo report all'interno del tuo sto e vedere che risultati ti escono fuori un, diciamo un altro report abbastanza classico sono le sessioni per dispositivo.

Diciamo che ormai non c'è più non c'è più storia la vittoria schiacciante dei mobile è abbastanza evidente.

Um chiaramente ci sono anche altri altri dispositivi, così come il tablet, che comunque insomma, se noi in novanta giorni abbiamo oltre millecinquecento sessioni di cui mille visitatori unici ecco sappiamo di dover comunque prestare attenzione all'ottimizzazione per dispositivo.

Se questo fosse cento o cinquanta chiaramente la priorità che gli darei sarebbe sicuramente diversa.

Però ecco è importante tenerla tenerla in considerazione.

E poi se apriamo invece lo storico conversione sulle raccomandazioni dei prodotti, questo negli ultimi dodici mesi è un pochino il proseguimento del primo report che abbiam visto.

Quindi in questo mese cosa ci fa vedere? Um ci fa vedere, um quelle che sono le le singole sessioni in cui, um una diciamo qual è la percentuale di acquisti a seconda della raccomandazione, diciamo di di di shopping e ora, al netto di questo, di questo report che non ci dice tanto qui lo vediamo appunto più più nello specifico um mese su mese o periodo su periodo quello che è l'incremento magari di sessioni qual è l'incremento decrescita dei click quanto è la se le sessioni con aggiunte al carrello e in generale se c'è una differenza diciamo di acquisti ora questo report specifico non ci dà granché dati perché non è integrato con un motore di personalizzato.

Però se lo fosse, um, potremmo appunto vedere questo tipo di di discrepanze, di evoluzione.

Andiamo a cambiare categoria, andiamo sulla parte di contabilità e e qui chiaramente veniamo a tutti gli effetti.

Quanto stiamo fatturando? Quanto stiamo facendo utile, Quindi se noi andiamo per esempio su fatturato netto, piuttosto che costo dei beni venduti, tutta la parte di imposte, pagamenti per tipo resi e per esempio, saldo buoni regalo e sconti, forse.

Ecco qua.

Sicuramente abbiamo un sacco da divertirci.

Um perché? O comunque per fare girare un e-commerce bisogna saper leggere i numeri e averli sempre sotto controllo.

E queste reportistica nuovamente, ripeto, non sono in assoluto le uniche reportistica da utilizzare è alla fine del del delle lezioni.

Magari metterò un paio di appunto di app che che utilizzo Um, però sicuramente avere avere accesso immediato a questi dati senza dover configurare dei fogli excel, eccetera è, um è a mio parere, insomma, comodissimo.

E se versiamo, per esempio, il fatturato netto da inizio mese Qui chiaramente vi diamo quello che che che ci riguarda distribuito per giorni um a livello di costo dei beni venduti qui, per esempio, è evidente che lo store in specifico non inserisce il costo dei prezzi.

Forse perché dico forse perché lo so chiaramente il costo in questo caso è sempre dinamico.

Quindi e essendo usato um c'è, ci può essere un cambiamento? No, lo stesso prodotto la stessa referenza può avere, può costarmi oggi cento e la rivendo a duecento, oppure può costarmi e la rivendo comunque a duecento.

Quindi dipende tanto dalle trattative in questo caso c'è tanto compra compravendita.

Però come eh si può vedere nel momento in cui noi inseriamo all'interno del nostro store il costo d'acquisto che io consiglio sempre di fare a prescindere anche solo un costo medio ponderato ecco che riusciamo meglio a fare a farci i conti in tasca.

In questo caso, anche se volessimo non non possiamo fare, um qui abbiamo poi la parte di incasso mensile lordo, quindi chiaramente diviso per per mesi um andando poi a vedere le varie transazioni.

Una cosa che mi piace vedere vabbè chiaramente la parte di resi, quindi capire quanto ci sono um quando ci ci ci incidono i resi nella redditività del mese o dell'anno um qui abbiamo un insomma un tema fondamentale per chi lavora con i um i buoni regalo che sono appunto i saldi dei buoni regalo.

Perché poi alla fine ora qui vedo che insomma il saldo è sempre uguale, quindi non sono stati più usati.

Però qualora voi utilizziate i i buoni regalo um qui vedete in tempo reale qual è il saldo appunto di di soldi che avete già incassato, ma che a livello di quindi a livello di flusso di cassa è un flusso di cassa positivo.

Ma che poi um insomma do- dovete quindi ancora, cioè è un credito nei confronti dei vostri clienti da dover da dover saldare.

Può sembrare strano però c'è ci sono alcuni imprenditori che magari si perdono all'interno di queste logiche non si rendono conto, anche perché shopify lo fa di default, di inserire il le gift card all'interno dei del catalogo prodotti e e quindi insomma è è un po' questo diciamo il tema il tema principale e qui invece per concludere nella nella parte di sconti possiamo vedere chiaramente quelle che sono le scontistiche e quanto anche qui nuovamente possiamo esportarli quanto hanno inciso sulle attività promozionali che abbiam fatto sul sul nostro catalogo.

Quindi insomma già abbiamo visto un bel po' di um di eh di report, ma siamo quasi alla metà um tutti diciamo i gli ordini relativi alla parte di frode e insomma è è bello importante, soprattutto quando appunto si iniziano a fare volumi.

Vi assicuro che ci sono ci sono comunque ordini rischiosi e bisogna fare attenzione alla parte di di frode di charge perché appunto ci sono furti di carta d'identità e di carte di credito.

E nel momento in cui viene effettuato un acquisto sul nostro store che non insomma che non viene gestito da, cioè che che non viene controllato um rischiamo poi magari di accettare dei pagamenti um che poi ci dovre spedire la merce e poi dobbiamo rimborsare perché le banche difendono poi i loro clienti, quindi qui vediamo un po' il tasso di accettazione.

Qui vediamo che c'è stato un dp nel mese di agosto, quindi significa che alcuni ordini non sono stati accettati.

Vabbè, chiaramente si spera insomma che il tasso di accettazione sia superiore al novantasette percento.

In generale questa è un po', una metrica chiave perché sennò insomma e e infatti qui vediamo che c'è stato un un ck di di circa cinquecento euro in questo in questo periodo um e quindi insomma, capiamo che non sono non sono non sono male qui chiaramente vediamo il tasso di charge back per frode, insomma però da questo punto di vista qui c'è tanto c'è tanto ordine e le cose stanno andando insomma, posso dire molto molto bene.

Insomma, se vediamo negli ultimi dodici mesi um a parte a parte questo caso, um non c'è stato nient'altro di di clamoroso.

Quindi insomma su questo voto dieci su dieci andiamo a vedere su marketing um chiaramente la parte di modelli di attribuzione.

Anche qui diciamo che sulla parte marketing potremmo già parlare di app che vengono utilizzate per um shopify per fare analisi diciamo ambito marketing.

Una di queste è triple è molto conosciuta nell'ambito dell'advertising ed effettivamente tanto tanto.

Insomma in in in in um tipo il Wayne analytics e si integra direttamente col nostro ecommerce e ci crea e con tutti diciamo i canali di marketing e ci dà un attimo tutta la parte di attribuzione delle vendite ai singoli canali.

Quindi questa è un'app assolutamente che io consiglio tra l'altro appunto si può integrare anche su sul mobile per vedere effettivamente l'efficienza delle nostre campagne per canale canale di per canale di vendita anche una prima diciamo versione versione gratuita e lo consiglio vivamente.

Poi chiaramente shopify cerca anche di di inserire um al suo interno un po' di reportistica.

Però come si può vedere un po' frazionata? E non è proprio um fatta diciamo nel migliore nel migliore dei modi.

Quindi per la parte di attribuzione marketing consiglio di sfruttare magari appunto app esterne um quello che invece fa molto bene è tutta la parte secondo me di OMS, quindi management system e quindi tutta la parte di storico evasioni storico ordini tempi di consegna, spedizione ed evasione, per esempio.

Quindi vedere um noi qui possiamo vedere per esempio negli ultimi dodici mesi um qual è la media di giorni per evadere gli ordini? E questo è davvero molto interessante perché se noi poi possiamo andare insomma a filtrare per um indiriz di indirizzo di spedizione, oppure per chiaramente canali di vendita, eccetera noi riusciamo a effettivamente capire quand'è e perché in questi in tutti questi casi ci abbiamo messo più di tre giorni ad evadere l'ordine um e quindi insomma è è importante fare questo tipo di analisi.

Questo A mio parere è è un ottimo insomma grafico, Anche se ecco che comunque gli ordini evasi um in oltre quattro giorni, soprattutto in un in un negozio in uno store come questo, dove comunque la merce dovrebbe essere già pronta, già già pronta per essere venduta e magari in certi momenti di picco durante l'anno non si è riusciti a stare dietro alle richieste.

Passiamo ora ai report relativi alle scorte.

Questo è veramente uno dei dei report più ma più interessanti.

Quindi ne apriamo, apriamo un po' okay, qui possiamo vedere la rotazione dei prodotti che abbiamo a magazzino, quindi vediamo di caricare il report.

Um c'è tutta quella che è la Insomma rotazione a B C.

Quindi effettivamente prodotti che ruotano entro trenta giorni in tra trenta e sessanta o tra sessanta o più o più giorni.

Vediamo appena si carica il report perfetto.

Eccolo qui.

Quindi l'analisi B C per prodotto Qui, per esempio, possiamo vedere che abbiamo un gruppo a vediamo qui mostra di più un gruppo A che rappresentano l'ottanta per cento delle entrate Gruppo B che rappresenta il quindici percento delle entrate e gruppo C, che rappresenta il cinque percento delle entrate.

Quindi insomma già qui ci fa capire effettivamente che c'è.

Insomma un un piccolo numero diciamo di prodotti che ha un'altissima richiesta.

Poi ecco, diciamo che costa un po' ho preso con le pinze questo report per questo caso specifico, ma così come tutti i report, perché chiaramente essendo usato, è ovvio che ci siano diciamo dei prodotti che appena entrano a stock vengono venduti in tempi in tempo zero, altri invece che abbiano una rotazione più alta o che vengono venduti meno.

Però insomma riuscire sempre anche a equilibrare il il magazzino è è cosa è cosa buona e giusta, così come capire un attimo i giorni di scorte rimanenti.

Quindi questo report cosa fa? Um va a recuperare le vendite e le quantità appunto vendute giornalmente del singolo prodotto.

Ora qui, ripeto, parliamo di prodotti dove magari a stock ci sono due massimo tre pezzi per referenza.

Infatti abbiamo um tanti prodotti fuori fuori stock che quando vengono stoccati magari hanno solo uno o due pezzi.

Però in generale quello che si va a vedere è la quantità venduta giornalmente e che quindi è veramente il totale di vendita della singola referenza per mesi diviso per trenta e ci fa capire effettivamente qual è la data prevista nel quale noi dovremmo andare, andare fuori stock e quindi ci permette di far di capire, per esempio, che abbiamo diciassette prodotti che da qui a trenta giorni andremo a ad esaurire e altre sei varianti prodotto che allo stesso modo andremo a esaurire poco più avanti.

Quindi, insomma, a anche questo molto molto utile da da vedere, diciamo su e-commerce un pochino più più tradizionali um qui vediamo proprio l'istantanea diciamo del di scorte a fine mese, con appunto tutte le singole varianti e quant'altro um qui vediamo percentuali di scorta venduta chiaramente.

Insomma, se se è zero è zero insomma poi dopo va va filtrata anche qui è sempre sulla parte di di stock, quindi tutta la parte di management, ma anche di magazzino.

Insomma, anche formare le persone che lavorano nel magazzino è secondo me fondamentale per poter essere autonomi nel nel guardare questi report.

E qui abbiamo appunto sempre la quantità media di scorte, quindi tutte giornalmente se stessa, cosa che abbiamo visto anche di là e qui per concludere vabbè valore delle scorte a fine mese, quindi effettivamente vedere mese per mese con quanto, insomma, um quanto è insomma, è ipotizzato di finire di finire nel magazzino.

Ottimo.

Andiamo ora nelle ultime categorie ci siamo.

Parliamo di vendita e qui chiaramente possiam vedere storico vendite, vendite per canale, vendite per prodotto vendite anche per sconto questi sono un po' secondo me i report principali da guardare.

Quindi se noi andiamo su questo report relativo allo allo storico vendite generale è un po' quello che vediamo anche nel nel menù di analisi classico vediamo lo spe- lo spaccato giornaliero delle vendite con un confronto che possiamo tenere o eliminare.

E chiaramente andare a vedere, insomma anche tutta la parte di di flusso di cassa.

Come come sta andando? Vendita per canale l'abbiamo in realtà già visto qua si vende esclusivamente per canali e-commerce.

Se invece utilizzassimo anche altri canali di vendita come marketplace, Amazon, eBay li ritroveremmo tutti qua chiaramente se ci abbiamo collegati al nostro e-commerce shopify.

Venite per prodotto e vediamo effettivamente quali sono i prodotti che fanno.

Insomma, che che vendono di più.

In questo caso nuovamente ci sono tantissime referenze diverse qui non c'è un prodotto, ci vesta un best seller, però solitamente qui riusciamo a identificare i nostri best seller e e qui vendite per sconto.

Insomma, io so che non ci sono tanti sconti in questo in questo store.

Ecco che però negli ultimi trenta giorni vediamo un attimo quelli che sono gli unici sconti effettuati e quanto effettivamente hanno prodotto in termini di vendita.

Quindi anche questo secondo me è molto molto interessante e andiamo nell'ultima sezione che è la parte diciamo di vendita al dettaglio.

Qui possiamo vederlo nello specifico um se c'è la configurata la parte di point quindi di vendita offline um e in questo caso non è diciamo non è configurato, però è utile per appunto vedere anche nella sede offline um quanto viene cioè quant'è la vendita e quindi fare anche tutto quel tipo di analitica non solo dell'online ma anche del dell' offline.

Bene, siamo arrivati un po' al termine di questo rush su tutta la parte di report principali che si trovano all'interno delle dell'e-commerce su shopify um abbiamo visto un po' quelli che sono alcuni diciamo schemi che che che vengono visualizzati come andarli ad analizzare e effettivamente come andare a integrare magari anche app esterne, soprattutto per la parte di marketing um risottolineo diciamo un po' l'importanza per poter effettivamente fare un'attribuzione più specifica.

Chiaramente lo ridico l'utilizzo di questi report non sostituisce l'utilizzo di Google Analytics.

Um, a maggior ragione Google Analytics è molto più ampio, molto più personalizzabile.

Google Analytics quattro Secondo me è veramente un ottimo strumento.

Bisogna studiarlo, bisogna capirlo.

Bisogna implementare il proprio modello di misurazione, il piano di misurazione per effettivamente tracciare ciò che a noi interessa e non come in questo caso abbia fatto semplicemente guardare dei report creati dagli altri, bensì creare i nostri propri report.

Ma questo sono sicuro che verrà fatto nel momento in cui i volumi supporteranno la crescita del tuo progetto.

Per ora è tutto e noi ci vediamo alla prossima lezione.