你是否有曾遇過這樣的困擾，明明GA安裝上網站了，GA的電子商務報表設定也都正確安裝，但是營收數據始終與實際訂單金額不相符？今天這篇文章就是要就「GA購買次數與購買金額為什麼與實際訂單金額不相符」這個問題來解答！
一、訂單數據與GA數據產生落差的可能原因
1. 使用 GA 篩選器
排除特定網址的IP這個原因通常發生在會排除公司IP且部分客人會來電請公司同事協助下單的情況，具體的情境會是因為公司同事連結的網路通常會是公司的網路，而因為又於GA設定了「排除來自公司IP的流量」，所以導致由公司同事下單的網站行為被篩選掉，篩選的資料當然也包含到轉換次數與轉換金額。
如果是針對上述提到的IP篩選器問題有兩種解決方案，其中一個就是請同事在協助客人下訂單的時候，不要使用到公司的網路，但實務上可能不是那麼容易，有可能會有因為急忙幫客人處理、忘記切換使用的網路等，所以也提供第二種做法，適用於每一種可能造成數據落差的篩選器，那就是觀測轉換總數據的時候，盡可能使用沒有套用任何篩選器的資料檢視，那麼就可以避免上述的問題發生囉。
2. GA與官網數據的時間落差
時間落差造成的數據差異主要有三種：
第一種GA資料收集會有的資料延遲，意思是網站的數據並不會立刻記錄到GA報表上，通常24-48 小時的資料延遲，通常資料量愈大，資料延遲的時間就愈長，依照 Google 官方文件的說明：如果標準帳戶每天傳送給 Analytics (分析) 的工作階段數量超過 20 萬筆，報表一天就只能更新一次，超過 20 萬筆的資料就會延後一天更新，不過資料延後更新並不影響最終的數據追蹤結果，所以要避免這個因素影響判斷，在比對營收數據是否有落差的時候，就需要避免挑選過去2天的交易數據來比對。
第二種情況則是網站紀錄區與GA時區設定不一致，網站時區通常會設定為該地的時間點，不過GA卻有可能設定了太平洋時間，如果時區設定不一，那麼台北時間早上十點可能就是太平洋時間的晚上七點，數據上當然就會不一樣，要解決這個問題也很容易，只需要在GA時區設定改成與網站相同的時區即可。
第三種情況是客人購買時間點如果網站客人在接近晚上12:00 時下單，就比較容易發生網站購買的時間點是當天，GA紀錄的購買時間點卻是隔天，舉例來說，假設我在5/10下訂單，但訂單成立時間是按下付款按鈕的當下，而網站追蹤碼是追蹤付款完成的畫面，那麼這兩個步驟間的時間橫跨一天，那麼對網站訂單系統來說，紀錄的訂單時間就會是 5/10 23:59，GA的轉換數據卻是記錄在5/11 00:00，這個情況也會產生單日轉換次數與業績差異。不過這個問題在拉取一段時間區間比較的時候就相對沒有太大的影響。
3. 訂單取消
第三種情況則是訂單取消，由於GA追蹤的方式是以「訂單送出的當下的網站追蹤觸發作為轉換次數與轉換價值的計算」，所以一般來說手動取消訂單、超商取貨未取等於結帳完成後任何取消狀態下取消的訂單就不會自動進入GA的轉換計算中被扣除。這個問題只能用人工匯入退貨資料來處理，詳細的操作步驟可以參考官方對退款資料的說明。
二、怎麼檢查GA的轉換落差是否有落差？
了解完 Google Analytics 轉換與網站落差的主要原因，接下來跟大家分享我在 Google Analytics 數據維護過程當中，會怎麼做Google Analytics 轉換數據檢查
1. 確認觀察數據報表是否完整
假設你使用的是通用GA，那麼數據檢查第一步就可以先確認查看數據的Google Analytics 資料檢視層級是否包含到完整資料？有沒有套用可能會影響轉換數據的篩選器；如果你使用的是GA4，那麼你可以檢查是否有設定到「資料篩選器」，以及這個篩選器是否會影響完整數據追蹤。
常見會影響轉換追蹤的篩選器類型包括：IP篩選器、網域篩選器、特定裝置篩選器、特定來源媒介篩選器等，因為一旦使用了篩選器，篩選器就會影響到報表的最終數據，而有可能造成部分轉換資料被篩選剔除。至於要避免這個因素的最佳作法就是，在比較數據的過程當中，盡可能使用具有完整數據的 Google Analytics 資料檢視層級或資源。
2. 從每日營收與訂單營收比對
確認沒有受到GA任何工具設定的影響後，就可以開始比較GA的每日營收數據與官網的營收數據是否有落差，初步我會先用最上方的折線圖做抽樣比較，如果抽樣之後發現每日營收皆相同且總營收也跟網站營收一致，那就代表整體追蹤是完整且正常的。
但如果抽樣發現有些許或大幅度的營收落差，我就會下載完整的GA營收數據資料來比對網站系統計算的營收數據，如果檢查結果是高於5%以上的數據落差，就比較有可能是網站追蹤流程需要跟工程師共同檢查網站追蹤是否有問題，常見的問題包括：沒有設定正確的追蹤參數、部分訂單沒有正確跳回追蹤頁面等。
說到這裡，可能有些人有疑問，為什麼是以營收落差是否有高於 5% 作為判斷標準？原因是因為，在GA追蹤與網站設定沒有異常的情況下，通常GA轉換與實際網站系統的數據差異多半是因為「取消訂單」造成轉換落差，所以一般來說會以5% 作為數據落差是否落於正常範圍的判斷標準。當然，也不是說營收落差少於5%追蹤就絕對沒問題，細部還是需要看，造成營收落差的訂單有哪些，這些訂單有什麼特點。
比對官網轉換數據與 Google Analytics可以從「轉換 > 電子商務 > 銷售業績」這個報表來比對，GA報表裡面的交易 ID即為訂單ID，可以透過這個編號來比對，哪些訂單有被紀錄在GA報表裡，而哪些訂單沒有？假設有追蹤到訂單，訂單金額是否正確，這些都是比對檢查過程中需要特別留意的比對項目。
經過上述的訂單比對步驟之後，你可以抓出遺漏的訂單是哪些，從中分析可能的原因，例如說有可能遺失追蹤的訂單都是某種付款方式、某種配送方式等，遺失追蹤的訂單都是經過同事代客戶為下單等因素，就大致可以判斷可能原因，再就問題來確認是哪個階段的問題。
3. 確認轉換落差問題是什麼時候發生的
確認轉換收益落差後，接下來要確認的問題就是：「數據落差是什麼時候發生的？」，這個問題的釐清可以幫助我們確認Google Analytics 究竟是從安裝時就有轉換追蹤不完整的問題，還是特定某次的網站更新或系統更新後，才發生狀況，這個問題非常重要，因為這個問題根本性的影響我們要從哪些面向來深入檢查網站追蹤問題到底出在哪裡。
假設我發現，Google Analytics 從安裝當下就有極大的轉換數據落差問題，我就會與工程師討論可能要檢查原始的電子商務代碼安裝的狀況、確認客戶消費完是否有成功觸發與回傳資料到GA。假設是發現是自今年7月份才開始發生數據有極大落差的問題，我的問題與解決方向就會改成是與工程師確認7月前是否有進行系統與程式碼的變更。不同問題發生的時間點，會影響到我們面對問題深入研究的面向以及共同協作排解問題的方向。
這篇分享的檢查步驟與數據落差可能原因，希望對有 Google Analytics 的轉換追蹤與網站數據有落差的讀者的解決方向，如果在電子商務安裝還有疑惑的話，也可以閱讀這份針對電子商務追蹤異常說明的官方文件。
那麼我們就下篇文章見～
ADer Sharon
