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Kowal Analytics pour Magento 2

30,75 € 25,00 €
Instalacja COMPOSER
M2-ANALIZA
Cela nécessite des modifications dans le modèle
Non
Petites modifications
Changements importants
Nécessite des connaissances en programmation
Non
Notions de base
Avancé
Difficulté de configuration
Impact sur les performances
Conformité aux normes Magento
  • Polonais Polonais
  • Anglais Anglais
  • 2.4.9
  • 2.4.8
  • 2.4.7
  • 2.4.6
  • 2.4.5
  • 2.4.4
  • 2.4.3
  • 2.4.2
  • 2.4.1
  • 2.4.0
  • 2.3.7
  • 2.3.6
  • 2.3.5
  • 2.3.4

Qu’est-ce que ce module

Kowal Analytics est un module d’attribution des ventes pour Magento 2. Sa mission est de montrer quels éléments de la boutique influencent réellement le panier, la commande et le chiffre d’affaires.

Ce n’est pas un simple pixel qui collecte des vues de pages. Le module analyse l’ensemble du contexte de vente :

  • quelle zone a été affichée,
  • quel objet dans cette zone a été cliqué,
  • depuis quelle page ou depuis quel produit l’utilisateur a interagi,
  • quel produit a été ajouté au panier,
  • quel SKU a finalement été acheté,
  • quel chiffre d’affaires doit être attribué à ce parcours.

Grâce à cela, la boutique peut répondre à des questions auxquelles les outils d’analytics standards ne répondent généralement pas :

  • Quelles sections related products génèrent réellement des ventes ?
  • Quels blocs upsell et cross-sell génèrent du chiffre d’affaires ?
  • Quels articles de blog mènent à la vente de produits ?
  • Quels bannières, widgets ou sections CMS sont seulement cliqués sans convertir ?
  • Quels éléments de page occupent de l’espace sans avoir d’impact sur les ventes ?

Quelle est la valeur métier

Le module a été conçu pour les boutiques qui souhaitent optimiser le merchandising, le contenu et la mise en page sur la base de leur impact réel sur les ventes, et non uniquement sur le trafic ou le CTR.

Depuis les rapports, il est possible d’évaluer :

  • le chiffre d’affaires par area,
  • le nombre de commandes par area,
  • l’efficacité d’objets précis au sein d’un area donné,
  • l’efficacité de la relation produit -> produit cliqué -> SKU acheté,
  • l’impact du blog sur les ventes,
  • l’impact du premier clic, du dernier clic, de la contribution assistée et du view-through,
  • les parcours source menant à l’achat.

Ce qui distingue ce module des simples analytics pixel

1. Il mesure les ventes, et pas seulement les vues et les clics

Un clic seul ne dit encore rien de la valeur métier. Kowal Analytics relie les événements frontend au panier, à la commande et au chiffre d’affaires.

2. Il s’appuie sur la notion d’area

L’unité d’analyse de base est l’area, c’est-à-dire une zone distincte de la page que vous souhaitez mesurer.

Exemples :

  • related_products sur une PDP,
  • upsell_products sur une PDP,
  • crosssell_products dans le panier,
  • category_listing sur la liste des produits de catégorie,
  • search_results sur les résultats de recherche,
  • wishlist_products,
  • compare_products,
  • blog_post_listing,
  • blog_sidebar_categories,
  • votre propre box promotionnelle dans le CMS.

3. Il permet aussi d’analyser l’object

Dans chaque area se trouvent des object précis, c’est-à-dire les éléments que l’utilisateur voit et clique.

Exemples :

  • un produit dans la section related_products,
  • un article de blog dans une liste d’articles,
  • une catégorie de blog dans la sidebar,
  • une bannière promotionnelle,
  • un lien CTA dans une box marketing.

Cela signifie que le rapport ne s’arrête pas au niveau :

  • section related performante

mais descend jusqu’au niveau :

  • le produit X dans la section related vend le mieux
  • l’article de blog Y mène au plus grand nombre de commandes

4. Il connaît le contexte source

Le module enregistre également le contexte source, c’est-à-dire le point de départ du parcours.

Exemple :

  1. l’utilisateur se trouve sur la fiche produit Affirm Water Bottle,
  2. il voit related_products,
  3. il clique sur Zing Jump Rope,
  4. il accède à la PDP de ce produit,
  5. il l’ajoute au panier,
  6. et achète finalement Zing Jump Rope.

Dans ce cas, il est possible d’afficher :

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

C’est exactement le niveau d’analyse qui manque habituellement dans les outils classiques.

Comment comprendre les notions les plus importantes

Area

Area est une section ou un bloc de page que vous souhaitez mesurer comme source d’impact sur les ventes.

Exemples :

  • section de produits associés,
  • listing de catégorie,
  • widget de blog,
  • sidebar de blog,
  • bannière promotionnelle,
  • popup,
  • bloc CMS personnalisé.

Object

Object est un élément précis à l’intérieur d’un area.

Exemples :

  • un produit dans une liste,
  • un article de blog,
  • une catégorie de blog,
  • un tag,
  • un slide dans un slider,
  • une bannière dans une section promotionnelle.

Source Page

Source Page est la page depuis laquelle l’utilisateur a commencé le parcours lié à un area donné.

Exemples :

  • la fiche produit source pour related_products,
  • un article de blog pour un lien menant vers un produit,
  • un listing de catégorie pour un clic sur un produit,
  • les résultats de recherche pour un produit cliqué.

Purchased SKU

Il s’agit du SKU précis qui a été acheté et auquel nous attribuons l’impact d’un area ou d’un object donné.

Quelles zones peuvent être mesurées

Le module prend en charge à la fois les intégrations natives et les zones définies par sélecteurs.

Exemples en e-commerce

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

Exemples en content commerce

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

Exemples personnalisés

  • homepage_promo_box
  • black_friday_banner
  • summer_campaign_slider
  • ai_recommendations
  • category_top_cta

Quels rapports l’utilisateur obtient-il

Analytics Dashboard

Il sert à obtenir un aperçu rapide des résultats.

Il affiche entre autres :

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

Area Report

Il répond à la question :

  • quelle zone fonctionne,
  • quels objets y génèrent des ventes,
  • quelles sources sont à l’origine des ventes.

Exemple :

  • related_products génère 12 commandes et 4 800 PLN de chiffre d’affaires,
  • le produit qui vend le mieux est WB05-S-Orange,
  • la source la plus fréquente de ce parcours est le produit Affirm Water Bottle.

Product Context Report

Ce rapport est essentiel pour les zones produit.

Il répond à la question :

  • depuis quel produit source,
  • quel produit a été cliqué,
  • et qu’est-ce qui a finalement été acheté.

Exemple :

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

Blog Commerce Report

Il montre l’impact du blog sur les ventes.

Il répond aux questions :

  • quel article vend,
  • quelle catégorie du blog vend,
  • quel tag mène à des commandes,
  • quels SKU sont achetés après une entrée depuis le blog.

Exemple :

  • l’article Comment choisir une gourde de sport a généré 9 commandes,
  • le SKU le plus souvent acheté après cet article est Affirm Water Bottle.

Object Report

Il permet d’entrer dans un objet précis.

Exemple :

  • un produit précis dans related_products,
  • un article de blog précis dans blog_post_listing,
  • une catégorie de blog précise dans la sidebar.

Le rapport affiche :

  • les clics,
  • les commandes,
  • le chiffre d’affaires,
  • les pages source,
  • les SKU achetés associés à cet objet unique.

Source Page Report

Il s’agit d’un rapport en perspective inversée.

Au lieu d’observer l’objet, vous observez une page source précise et vérifiez :

  • quels objets cliqués depuis cette page génèrent des ventes,
  • quels SKU sont ensuite achetés,
  • quel chiffre d’affaires cette page précise a généré comme point de départ du parcours.

Exemple :

  • la fiche produit Affirm Water Bottle comme source page,
  • les objets les plus performants depuis cette page sont deux produits de related_products,
  • le chiffre d’affaires total de ce parcours est de 1 350 PLN.

Scénarios d’usage typiques

Optimisation du merchandising

La boutique peut comparer si :

  • related_products vend mieux que upsell_products,
  • le cross-sell dans le panier conclut réellement la vente,
  • le listing de catégorie dirige vers des produits qui débouchent effectivement sur une commande.

Analyse du blog

L’équipe contenu peut vérifier :

  • quels articles mènent à une PDP,
  • quels articles aident à ajouter un produit au panier,
  • quels articles ont un impact réel sur les ventes.

Nettoyage du layout de la boutique

Si une section a beaucoup d’impressions et un impact faible ou nul sur le chiffre d’affaires, il est possible d’évaluer s’il faut :

  • l’améliorer,
  • la déplacer,
  • remplacer son contenu,
  • ou la supprimer complètement.

Test des changements

Après une modification du layout, d’un widget, du blog ou du mécanisme de recommandation, vous pouvez comparer :

  • la période avant et après,
  • l’impact sur le CTR,
  • l’impact sur les commandes,
  • l’impact sur le chiffre d’affaires.

À qui s’adresse ce module

Il apportera le plus de valeur à :

  • les propriétaires de boutiques Magento,
  • les e-commerce managers,
  • les merchandisers,
  • les équipes CRO,
  • les équipes contenu et SEO,
  • les agences qui développent des boutiques Magento.

Résumé

Kowal Analytics transforme les éléments du storefront en sources de vente mesurables.

Il permet de passer de la question générale :

  • ce bloc fonctionne-t-il ?

à la question concrète :

  • quel produit, article, catégorie ou page source génère des ventes, et quel chiffre d’affaires en résulte ?

Guide d’installation de Kowal Analytics

Prérequis

Avant l’installation, assurez-vous que :

  • l’instance Magento 2 fonctionne correctement,
  • Composer a accès au dépôt de packages Kowal,
  • vous disposez d’un accès CLI à bin/magento,
  • l’environnement permet d’exécuter cron et les queue consumers,
  • l’environnement écrit correctement dans la base de données et dans var/log.

Installation via Composer

Ajoutez le dépôt Composer :

composer config repositories.kowal composer https://repo.kowal.store

Ajoutez les identifiants d’accès au dépôt privé :

composer config http-basic.repo.kowal.store  

Installez le module :

composer require kowal/module-analytics

Activation du module

Exécutez les commandes Magento standard :

bin/magento module:enable Kowal_Analyticsbin/magento setup:upgradebin/magento cache:flush

Si la boutique fonctionne en production mode, exécutez également :

bin/magento setup:di:compilebin/magento setup:static-content:deploy -fbin/magento cache:flush

Lancement des processus asynchrones

Le module utilise des files d’attente et un traitement asynchrone. Sans cela, le dashboard et les rapports ne seront pas complets.

Démarrez les consumers requis :

bin/magento queue:consumers:start kowal_analytics.raw_eventsbin/magento queue:consumers:start kowal_analytics.conversionbin/magento queue:consumers:start kowal_analytics.attribution

Le cron Magento doit également fonctionner correctement, car le module utilise le retry et le backfill pour l’attribution.

Vérification de base :

bin/magento cron:run

Ce qui se passe après l’installation

Après une installation correcte, le module :

  • charge le tracker sur le storefront,
  • enregistre les événements frontend,
  • associe la session analytics au quote,
  • transfère les identifiants analytics vers sales_order,
  • enregistre les conversions et les lignes de conversion,
  • calcule l’attribution des commandes aux area et aux object,
  • met à disposition un dashboard ainsi que des rapports détaillés dans le panneau Magento.

Où vérifier que le module fonctionne

Après l’installation, vérifiez :

  • Kowal -> Analytics -> Dashboard
  • Stores -> Configuration -> Analytics

Si le module est correctement actif, vous devriez voir :

  • le dashboard du module,
  • le widget de synthèse sur le dashboard natif de Magento,
  • la section de configuration dans Stores -> Configuration.

Test technique recommandé après déploiement

Effectuez un test end-to-end simple :

  1. Ouvrez la boutique.
  2. Accédez à une fiche produit.
  3. Cliquez sur un élément tracké, par exemple un produit dans related_products ou un article de blog.
  4. Ajoutez le produit au panier.
  5. Passez une commande.
  6. Vérifiez que les événements, les conversions et l’attribution ont bien été enregistrés.

Si le debug est activé, vérifiez :

  • les logs dans la console du navigateur,
  • var/log/kowal_analytics_debug.log

Ce qu’il vaut la peine de vérifier dans le HTML

Si vous souhaitez confirmer que le tracking fonctionne au rendu de page, vérifiez la présence des attributs :

  • data-kowal-track-area
  • data-kowal-track-area-id
  • data-kowal-track-object
  • data-kowal-track-id
  • data-kowal-track-sku

Exemple :

  • le conteneur de la section related_products doit avoir data-kowal-track-area='related_products'
  • un produit individuel dans cette section doit avoir data-kowal-track-object='product' et son propre data-kowal-track-id

Problèmes typiques après installation

Le dashboard est visible, mais il n’y a pas de données

Vérifiez :

  • si les consumers fonctionnent,
  • si le cron fonctionne,
  • si analytics est activé dans la configuration,
  • si le tracker se charge sur le frontend,
  • si des area trackés sont effectivement présents sur la page.

Les événements sont enregistrés, mais l’attribution est incomplète

Vérifiez :

  • si le consumer kowal_analytics.attribution fonctionne,
  • si le cron de retry fonctionne,
  • si les événements source arrivent bien en base avant le calcul final de l’attribution.

Une custom area n’apparaît pas dans les rapports

Vérifiez :

  • si la définition de l’area a bien été enregistrée,
  • si les sélecteurs correspondent au DOM réel,
  • si le runtime apply ajoute bien data-kowal-track-*,
  • si la zone en question dispose d’identifiants d’objet nécessaires pour l’analyse ultérieure.

Recommandation de déploiement

L’ordre le plus sûr est le suivant :

  1. installer le module,
  2. démarrer les consumers et le cron,
  3. activer le debug,
  4. tester un scénario produit simple,
  5. vérifier le dashboard,
  6. puis seulement étendre le tracking aux custom area.

Guide de configuration de Kowal Analytics

Navigation dans le panneau d’administration

Points d’entrée principaux du module :

  • Kowal -> Analytics -> Dashboard
  • Stores -> Configuration -> Analytics

Structure de la configuration

Actuellement, le module propose trois groupes principaux de paramètres.

1. General

Chemin :

  • Stores -> Configuration -> Analytics -> General

Champ :

  • Enable Analytics

Signification :

  • active ou désactive le tracking frontend et le traitement analytics ultérieur pour le scope sélectionné.

Recommandation :

  • il est préférable d’activer par store view après avoir préalablement vérifié le bon fonctionnement des trackers et des consumers.

2. Debug

Chemin :

  • Stores -> Configuration -> Analytics -> Debug

Champs :

  • Enable Backend Debug Log
  • Enable Frontend Console Log

Signification :

  • le backend debug enregistre des logs techniques dans :
    • var/log/kowal_analytics_debug.log
  • le frontend debug enregistre les logs du tracker dans la console du navigateur.

Utilisation :

  • installation,
  • QA,
  • analyse des erreurs,
  • tests du selector assistant,
  • confirmation que les événements arrivent bien dans le pipeline.

Recommandation :

  • l’activer pendant le déploiement et les tests,
  • le désactiver en environnement de production une fois la validation terminée.

3. Tools

Chemin :

  • Stores -> Configuration -> Analytics -> Tools

Champ :

  • Enable Frontend Selector Assistant

Signification :

  • affiche un assistant sur le storefront qui aide à désigner et à préparer la configuration de vos propres area basés sur des sélecteurs.

Utilisation :

  • mapping des custom section,
  • analyse de la structure DOM,
  • préparation de la définition d’area sans édition manuelle du code.

Comment comprendre la configuration en pratique

Scope

Le module fonctionne dans le scope Magento, la configuration peut donc être différente pour :

  • default,
  • website,
  • store view.

Le plus sûr est de traiter le module comme un outil par store view, car :

  • différentes boutiques peuvent avoir un layout différent,
  • différentes boutiques peuvent avoir des sections de blog, CMS et merchandising différentes,
  • les rapports par store view sont beaucoup plus fiables sur le plan opérationnel.

Comment comprendre les notions de base dans le module

Area

Area est une zone distincte de la page que vous souhaitez mesurer comme source d’impact sur les ventes.

Exemples :

  • related_products
  • upsell_products
  • crosssell_products
  • category_listing
  • search_results
  • wishlist_products
  • compare_products
  • blog_post_listing
  • blog_sidebar_categories
  • homepage_promo_box

Object

Object est un élément précis à l’intérieur d’un area.

Exemples :

  • un produit individuel dans une liste,
  • un article de blog,
  • une catégorie de blog,
  • un tag,
  • une bannière,
  • un slide.

Source Page

Source Page est la page depuis laquelle l’utilisateur a interagi d’une manière menant ensuite à une vente.

Exemples :

  • la fiche produit source pour related_products,
  • un article de blog pour un produit cliqué,
  • un listing de catégorie pour un produit cliqué,
  • les résultats de recherche pour un produit.

Dashboard et rapports

Analytics Dashboard

C’est l’écran principal de synthèse. Il affiche :

  • attributed revenue,
  • attributed orders,
  • average order value,
  • CTR,
  • top areas,
  • top supported products,
  • top blog sources,
  • des liens vers les rapports détaillés.

Cet écran répond à la question :

  • qu’est-ce qui fonctionne le mieux

Area Report

Ce rapport répond aux questions :

  • quel area génère du chiffre d’affaires,
  • quels object dans cet area vendent,
  • de quelles source page proviennent les ventes.

Exemple :

  • related_products compte 18 commandes,
  • le produit qui y vend le mieux est Zing Jump Rope,
  • la source la plus fréquente de ce parcours est la fiche produit Affirm Water Bottle.

Product Context Report

Il s’agit d’un rapport pour les zones produit telles que :

  • related_products
  • upsell_products
  • crosssell_products
  • category_listing
  • search_results

Il montre la relation :

  • source product -> clicked object -> purchased SKU

Exemple :

  • l’utilisateur est sur la PDP Affirm Water Bottle,
  • il clique sur WB05-S-Orange dans related_products,
  • il achète WB05-S-Orange.

Blog Commerce Report

Il s’agit d’un rapport pour les zones blog :

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

Il répond aux questions :

  • quel post vend,
  • quelle catégorie de blog vend,
  • quel tag soutient les ventes,
  • quels SKU sont achetés après une visite depuis le blog.

Object Report

Il s’agit d’un rapport pour un object précis.

Exemple :

  • un produit dans related_products,
  • un article de blog de blog_post_listing,
  • une catégorie de blog de blog_sidebar_categories.

Il affiche :

  • combien d’impressions il a eues,
  • combien de clics il a eus,
  • combien de commandes il a générées,
  • quel chiffre d’affaires lui a été attribué,
  • de quelles source page provenaient ces parcours.

Source Page Report

Il s’agit d’un rapport pour une page source précise.

Exemple :

  • la fiche produit Affirm Water Bottle,
  • l’article de blog Comment choisir une gourde de sport,
  • le listing de catégorie Chaussures de running.

Il affiche :

  • quels clicked object depuis cette page génèrent des ventes,
  • quels SKU sont achetés après une visite depuis cette page,
  • combien de commandes et de chiffre d’affaires cette page précise génère comme point de départ du parcours.

Modèles d’attribution

Modèles disponibles :

  • Last Click
  • First Click
  • Assisted
  • View Through

Comment les lire :

Last Click

Le meilleur pour répondre à la question :

  • quel élément a directement conclu la vente.

First Click

Le meilleur pour répondre à la question :

  • quel élément a démarré le parcours menant à l’achat.

Assisted

Le meilleur pour répondre à la question :

  • quel élément a participé au parcours, même s’il n’a pas été le dernier clic.

View Through

Le meilleur pour répondre à la question :

  • si la simple exposition de la section a eu un impact sur la vente, même sans clic.

Configuration de custom area

Vous pouvez préparer une custom area via le Frontend Selector Assistant.

Workflow typique :

  1. Activez Enable Frontend Selector Assistant.
  2. Ouvrez le storefront.
  3. Lancez l’assistant.
  4. Désignez la zone.
  5. Vérifiez le container selector proposé.
  6. Vérifiez le item selector proposé.
  7. Vérifiez le link selector.
  8. Enregistrez la définition.
  9. Confirmez que le runtime apply a ajouté data-kowal-track-*.
  10. Testez le clic et le passage aux rapports.

Exemple de custom area

Supposons que vous ayez sur la page d’accueil une box promotionnelle avec trois tuiles.

Vous pouvez définir :

  • area_code = homepage_promo_box
  • object_type = promotion
  • container_selector = .homepage-promo
  • item_selector = .homepage-promo__item
  • link_selector = .homepage-promo__link

Le rapport montrera alors :

  • quelle tuile a été cliquée,
  • laquelle a mené à un achat,
  • quel chiffre d’affaires elle a généré.

Workflow de test après configuration

L’ordre le plus pertinent est :

  1. activer analytics,
  2. activer le backend debug,
  3. activer le frontend console log,
  4. suivre un scénario utilisateur,
  5. vérifier le dashboard,
  6. vérifier le rapport area,
  7. descendre vers l’object report ou le source page report,
  8. désactiver le debug après confirmation du bon fonctionnement.

Recommandations opérationnelles

  • maintenez les consumers sous supervisor ou systemd,
  • veillez à ce que le cron Magento fonctionne en permanence,
  • après des changements de thème, vérifiez que les sélecteurs des custom area correspondent toujours au DOM,
  • après des changements de merchandising, comparez les résultats par area,
  • n’interprétez pas le CTR seul comme un succès sans vérifier le chiffre d’affaires et les commandes.

Questions et réponses

Question
Le module permet-il de surveiller le comportement des clients en temps réel (visites, clics, parcours utilisateur) ?
Réponse
Oui — le module est décrit comme des « outils d’analyse avancés pour Magento 2 : surveillez le comportement des clients en temps réel, analysez les visites, les conversions et les actions des utilisateurs ».
Question
Puis-je générer des rapports de ventes, de conversion ainsi qu’une comparaison des résultats sur une période donnée ?
Réponse
Oui — la fonctionnalité d’analyse permet d’analyser les conversions et les actions des utilisateurs, ce qui permet de créer des rapports temporels et de comparer l’efficacité des campagnes marketing.
Question
Le module s’intègre-t-il à des outils externes, par exemple Google Analytics, des pixels publicitaires ou d’autres outils marketing ?
Réponse
Oui — dans la description de la boutique, il est indiqué que les modules de la catégorie « Analyse » permettent l’intégration avec des outils d’analyse ainsi que le suivi des actions des utilisateurs.
Question
L’installation du module nécessite-t-elle de modifier les fichiers du cœur de Magento ou du thème de la boutique ?
Réponse
Non — bien que la description détaillée du module ne fournisse pas cette information explicitement, par défaut, les modules proposés par la boutique Kowal en tant qu’extensions Magento 2 sont conçus pour fonctionner sans modification des fichiers core.
Question
Le module prend-il en charge les environnements Magento 2 avec plusieurs boutiques (multi-store) et plusieurs langues ?
Réponse
Oui — en tant que module analytique adapté à Magento 2, il peut fonctionner dans des environnements multiboutiques, même s’il est conseillé de vérifier la documentation technique pour plus de certitude.
Question
Cela affecte-t-il les performances de la boutique, par exemple la collecte de données en temps réel peut-elle ralentir son fonctionnement ?
Réponse
La collecte de données avancées peut avoir un impact — même si le module indique une surveillance en temps réel, il est recommandé d’effectuer un test de performance dans un environnement de test et de prêter attention à la configuration.
Question
Puis-je définir mes propres filtres ou conditions d’analyse (par exemple le comportement des clients d’un groupe spécifique, des clients B2B, de catégories précises) ?
Réponse
Bien que la description ne donne pas de détails sur le filtrage, les modules analytiques avancés offrent généralement la possibilité de créer des segments et des conditions d’analyse — il est conseillé de le vérifier dans la documentation du produit.
Question
Le module permet-il l’envoi automatique de rapports ou de notifications (par exemple chaque mois) à l’administrateur ?
Réponse
La description ne précise pas cette fonctionnalité — si les rapports ou notifications automatiques sont importants pour vous, il est recommandé de demander au fabricant si cette option est disponible.
Question
Le module est-il compatible avec les versions de Magento 2 (par exemple 2.3.x ou 2.4.x) ?
Réponse
Oui — les informations de compatibilité ne sont pas détaillées précisément dans la description, mais un module faisant partie de l’offre des boutiques Magento 2 prend généralement en charge les versions les plus récentes de la plateforme ; il est toujours recommandé de confirmer la compatibilité.
Question
Après l’achat du module, est-ce que je bénéficie d’une assistance technique et de mises à jour ?
Réponse
Oui — en tant que module de la boutique Kowal dans la catégorie « Analytique », il bénéficie de l’assistance et des mises à jour standard.
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