MAGENTO 2 · ATTRIBUTION · UMSATZ

Sehen Sie, welche Elemente Ihres Shops zum Verkauf führen.

Kowal Analytics

Verknüpfen Sie Impressionen und Klicks mit Warenkorb, Bestellung und Umsatz. Bewerten Sie verwandte Produkte, Blog, Banner und eigene Bereiche anhand der ihnen zugeordneten Verkäufe.

Area und Object · Quellkontext · Verkaufsberichte

So funktioniert es in der Praxis

01 · Der Kunde sieht und klickt
Der Tracker speichert die Interaktion mit dem gemessenen Bereich und Objekt.

02 · Das Produkt landet in der Bestellung
Die Analytics-Session verbindet Ereignisse mit dem Warenkorb und der gekauften SKU.

03 · Sie bewerten den zugeordneten Umsatz
Dashboard und Berichte zeigen die Ergebnisse nach Attributionsmodell.

Was gewinnt Ihr Shop?

Prüfen Sie den Einfluss von Merchandising, Inhalten und Shop-Layout auf Bestellungen und Umsatz.

Was ist dieses Modul?

Kowal Analytics ist ein Modul zur Umsatzattribution für Magento 2. Es zeigt, welche Elemente des Shops tatsächlich Warenkorb, Bestellung und Umsatz beeinflussen.

Es ist kein gewöhnliches Pixel, das Seitenaufrufe sammelt. Das Modul analysiert den vollständigen Verkaufskontext:

• welcher Bereich angezeigt wurde,
• welches Objekt in diesem Bereich angeklickt wurde,
• von welcher Seite oder von welchem Produkt aus der Nutzer interagiert hat,
• welches Produkt in den Warenkorb gelegt wurde,
• welche SKU letztlich gekauft wurde,
• welcher Umsatz dieser Journey zugeordnet werden soll.

Dadurch kann der Shop Fragen beantworten, die Standard-Analytics in der Regel nicht beantworten:

• Welche related products-Sektionen verkaufen wirklich?
• Welche upsell- und cross-sell-Blöcke generieren Umsatz?
• Welche Blogbeiträge führen zu Produktverkäufen?
• Welche Banner, Widgets oder CMS-Sektionen werden zwar geklickt, konvertieren aber nicht?
• Welche Seitenelemente nehmen Platz ein, haben aber keinen Einfluss auf den Verkauf?

Welchen Geschäftswert bietet das Modul?

Das Modul wurde für Shops entwickelt, die Merchandising, Content und Seitenlayout anhand des tatsächlichen Einflusses auf Verkäufe optimieren möchten, nicht nur anhand von Traffic oder CTR.

Über die Berichte können Sie bewerten:

• Umsatz pro area,
• Anzahl der Bestellungen pro area,
• Wirksamkeit einzelner Objekte innerhalb einer bestimmten area,
• Wirksamkeit der Beziehung Produkt -> geklicktes Produkt -> gekaufte SKU,
• Einfluss des Blogs auf Verkäufe,
• Einfluss von First Click, Last Click, unterstützendem Anteil und View-through,
• Quellpfade, die zum Kauf führen.

Was unterscheidet dieses Modul von einfachen analytics pixel?

1. Es misst Verkäufe, nicht nur Aufrufe und Klicks

Ein Klick allein sagt noch nichts über den Geschäftswert aus. Kowal Analytics verknüpft Frontend-Ereignisse mit Warenkorb, Bestellung und Umsatz.

2. Es arbeitet mit dem Begriff area

Die grundlegende Analyseeinheit ist area, also ein abgegrenzter Seitenbereich, den Sie messen möchten.

Beispiele:

• related_products auf der PDP,
• upsell_products auf der PDP,
• crosssell_products im Warenkorb,
• category_listing auf der Produktliste einer Kategorie,
• search_results in den Suchergebnissen,
• wishlist_products,
• compare_products,
• blog_post_listing,
• blog_sidebar_categories,
• eine eigene Promo-Box im CMS.

3. Es ermöglicht auch die Analyse von object

In jeder area befinden sich konkrete object, also Elemente, die der Nutzer sieht und anklickt.

Beispiele:

• ein Produkt in der Sektion related_products,
• ein Blogbeitrag in der Beitragsliste,
• eine Blogkategorie in der Sidebar,
• ein Promotion-Banner,
• ein CTA-Link in einer Marketing-Box.

Das bedeutet, dass der Bericht nicht auf der Ebene endet:

• „die related-Sektion funktioniert“

sondern bis auf diese Ebene heruntergeht:

• „Produkt X in der related-Sektion verkauft am besten“
• „Blogbeitrag Y führt zu den meisten Bestellungen“

4. Es kennt den Quellkontext

Das Modul speichert auch den Quellkontext, also wo der Pfad begonnen hat.

Beispiel:

1. der Nutzer befindet sich auf der Produktseite Affirm Water Bottle,
2. sieht related_products,
3. klickt Zing Jump Rope,
4. wechselt zur PDP dieses Produkts,
5. legt es in den Warenkorb,
6. kauft schließlich Zing Jump Rope.

In diesem Fall kann angezeigt werden:

• source page = Affirm Water Bottle,
• area = related_products,
• clicked object = Zing Jump Rope,
• purchased sku = Zing Jump Rope.

Das ist genau die Analyseebene, die in typischen Tools meist fehlt.

Die wichtigsten Begriffe verstehen

Area

Area ist eine Sektion oder ein Seitenblock, den Sie als Quelle des Verkaufseinflusses messen möchten.

Beispiele:

• Sektion für verwandte Produkte,
• Kategorie-Listing,
• Blog-Widget,
• Blog-Sidebar,
• Promotion-Banner,
• Popup,
• eigener CMS-Block.

Object

Object ist ein konkretes Element innerhalb einer area.

Beispiele:

• ein Produkt auf einer Liste,
• ein Blogbeitrag,
• eine Blogkategorie,
• ein Tag,
• ein Slide in einem Slider,
• ein Banner in einer Promotion-Sektion.

Source Page

Source Page ist die Seite, von der aus der Nutzer den mit einer bestimmten area verbundenen Pfad gestartet hat.

Beispiele:

• Produktseite des Quellprodukts für related_products,
• Blogbeitrag für einen Link, der zu einem Produkt führt,
• Kategorie-Listing für einen Produktklick,
• Suchergebnisse für ein angeklicktes Produkt.

Purchased SKU

Dies ist die konkrete SKU, die gekauft wurde und der wir den Einfluss einer bestimmten area oder eines bestimmten object zuordnen.

Welche Bereiche können gemessen werden?

Das Modul unterstützt sowohl native Integrationen als auch Bereiche, die über Selektoren definiert werden.

Beispiele im E-Commerce

• related_products
• upsell_products
• crosssell_products
• category_listing
• search_results
• wishlist_products
• compare_products

Beispiele im Content Commerce

• blog_post_listing
• blog_recent_posts_widget
• blog_sidebar_recent_posts
• blog_sidebar_categories
• blog_sidebar_tags
• blog_post_view

Individuelle Beispiele

• homepage_promo_box
• black_friday_banner
• summer_campaign_slider
• ai_recommendations
• category_top_cta

Welche Berichte erhält der Nutzer?

Analytics Dashboard

Dient der schnellen Ergebnisübersicht.

Es zeigt unter anderem:

• attributed revenue,
• attributed orders,
• CTR,
• top areas,
• top supported products,
• top blog sources.

Area Report

Beantwortet die Frage:

• welcher Bereich funktioniert,
• welche Objekte darin verkaufen,
• aus welchen Quellen die Verkäufe entstehen.

Beispiel:

• related_products bringt 12 Bestellungen und 4 800 PLN Umsatz,
• am besten verkauft sich das Produkt WB05-S-Orange,
• die häufigste Quelle dieses Pfads ist das Produkt Affirm Water Bottle.

Product Context Report

Dieser Bericht ist entscheidend für Produktbereiche.

Er beantwortet die Frage:

• von welchem Quellprodukt aus,
• welches Produkt angeklickt wurde,
• und was letztlich gekauft wurde.

Beispiel:

• source product = Affirm Water Bottle,
• clicked object = Zing Jump Rope,
• purchased sku = Zing Jump Rope,
• orders = 7,
• revenue = 840 PLN.

Blog Commerce Report

Zeigt den Einfluss des Blogs auf Verkäufe.

Er beantwortet die Fragen:

• welcher Beitrag verkauft,
• welche Blogkategorie verkauft,
• welcher Tag zu Bestellungen führt,
• welche SKU nach dem Einstieg über den Blog gekauft werden.

Beispiel:

• der Beitrag Jak wybrać bidon treningowy hat 9 Bestellungen generiert,
• die nach diesem Beitrag am häufigsten gekaufte SKU ist Affirm Water Bottle.

Object Report

Ermöglicht den Einstieg in ein konkretes Objekt.

Beispiel:

• ein konkretes Produkt in related_products,
• ein konkreter Blogbeitrag in blog_post_listing,
• eine konkrete Blogkategorie in der Sidebar.

Der Bericht zeigt:

• Klicks,
• Bestellungen,
• Umsatz,
• Quellseiten,
• gekaufte SKU, die mit diesem einen Objekt verbunden sind.

Source Page Report

Das ist ein Bericht aus der umgekehrten Perspektive.

Statt auf das Objekt zu schauen, betrachten Sie eine Quellseite und prüfen:

• welche von dieser Seite aus geklickten Objekte verkaufen,
• welche SKU später gekauft werden,
• welchen Umsatz diese konkrete Seite als Startpunkt des Pfads generiert hat.

Beispiel:

• Produktseite Affirm Water Bottle als source page,
• die bestverkaufenden Objekte von dieser Seite sind zwei Produkte aus related_products,
• der Gesamtumsatz aus diesem Pfad beträgt 1 350 PLN.

Typische Einsatzszenarien

Merchandising-Optimierung

Der Shop kann vergleichen, ob:

• related_products besser verkauft als upsell_products,
• Cross-Sell im Warenkorb den Verkauf wirklich abschließt,
• das Kategorie-Listing zu Produkten führt, die tatsächlich in Bestellungen enden.

Blog-Analyse

Das Content-Team kann prüfen:

• welche Beiträge zur PDP führen,
• welche Beiträge dabei helfen, ein Produkt in den Warenkorb zu legen,
• welche Beiträge realen Einfluss auf Verkäufe haben.

Bereinigung des Shop-Layouts

Wenn eine Sektion hohe Impressionen und einen niedrigen oder keinen Einfluss auf den Umsatz hat, können Sie bewerten, ob sie:

• verbessert werden muss,
• verschoben werden sollte,
• mit anderem Inhalt befüllt werden sollte,
• oder vollständig entfernt werden sollte.

Änderungen testen

Nach einer Änderung am Layout, Widget, Blog oder Empfehlungsmechanismus können Sie vergleichen:

• den früheren und späteren Zeitraum,
• den Einfluss auf die CTR,
• den Einfluss auf Bestellungen,
• den Einfluss auf Umsatz.

Für wen ist dieses Modul?

Den größten Nutzen ziehen daraus:

• Betreiber von Magento-Shops,
• E-Commerce-Manager,
• Merchandiser,
• CRO-Teams,
• Content- und SEO-Teams,
• Agenturen, die Magento-Shops weiterentwickeln.

Zusammenfassung

Kowal Analytics verwandelt Storefront-Elemente in messbare Verkaufsquellen.

Es ermöglicht den Wechsel von der allgemeinen Frage:

• „funktioniert dieser Block?“

zur konkreten Frage:

• „welches Produkt, welcher Beitrag, welche Kategorie oder welche Quellseite generiert genau Verkäufe und welcher Umsatz steckt dahinter?“

Konfiguration und eigene Bereiche

Unter Stores → Configuration → Kowal → Analytics aktivieren Sie das Modul für den passenden Scope. Der Frontend Selector Assistant hilft dabei, einen eigenen Bereich zu markieren und Selektoren für Container, Elemente und Links vorzubereiten.

Die Modelle Last Click, First Click, Assisted und View Through ermöglichen die Analyse des letzten Klicks, des ersten Klicks, des unterstützenden Anteils und der Exposition ohne Klick. Es handelt sich um Modelle zur Zuordnung des Verkaufseinflusses; ihre Ergebnisse werden im Kontext des gewählten Modells gelesen.

Verarbeitung und Start der Berichte

Vollständige Berichte erfordern einen funktionierenden Magento cron sowie die Consumer kowal_analytics.raw_events, kowal_analytics.conversion und kowal_analytics.attribution. Ereignisse und Konversionen werden asynchron verarbeitet.

Während der Implementierung können Sie das Backend-Log und Logs in der Browserkonsole aktivieren. Prüfen Sie nach einem Theme-Wechsel die Selektoren eigener Bereiche und durchlaufen Sie das Szenario vom Klick bis zur Bestellung, um die Berichte zu verifizieren.

Installation über Composer

Paket: kowal/module-analytics; Modul: Kowal_Analytics. Nachdem Sie den Zugriff auf das Kowal-Repository konfiguriert haben, installieren Sie das Paket, aktivieren Sie das Modul, führen Sie das Magento-Update aus und leeren Sie den Cache. Berücksichtigen Sie für den Produktionsmodus die Kompilierung und die Bereitstellung statischer Inhalte entsprechend der Umgebung.

Von der Konfiguration zum Ergebnis

1. Der Kunde sieht und klickt
Der Tracker speichert die Interaktion mit dem gemessenen Bereich und Objekt.

2. Das Produkt landet in der Bestellung
Die Analytics-Session verbindet Ereignisse mit dem Warenkorb und der gekauften SKU.

3. Sie bewerten den zugeordneten Umsatz
Dashboard und Berichte zeigen die Ergebnisse nach Attributionsmodell.

Von der Empfehlung zur gekauften SKU

Beispiel: Der Kunde betrachtet Affirm Water Bottle, klickt Zing Jump Rope in der Sektion für verwandte Produkte und kauft dieses Produkt.

Der Bericht verbindet Quellseite, Bereich, geklicktes Objekt und gekaufte SKU. Der vom Attributionsmodell zugeordnete Umsatz hilft dabei, Kaufpfade zu vergleichen.

Treffen Sie Entscheidungen zum Shop-Layout auf Basis von Verkäufen

Möchten Sie das Modul an Ihren Shop anpassen? Fragen Sie nach der Implementierung von Kowal Analytics und besprechen Sie die Konfiguration oder benötigte Erweiterungen.