Warum Ihre Analysedaten möglicherweise nicht mit den Versanddaten übereinstimmen

Last updated: June 19, 2026

Einführung

Dieser Artikel erklärt einige häufige Gründe, warum die Daten, die Sie im Versand sehen, möglicherweise nicht exakt mit den Daten in Analytics übereinstimmen. Obwohl wir uns um Konsistenz bemühen, können aufgrund verschiedener Faktoren geringfügige Unterschiede entstehen. Das Verständnis dieser Faktoren kann Ihnen helfen, aufgetretene Abweichungen abzugleichen.

Häufige Gründe für Datenabweichungen

  1. Rundung und Kürzung:
    • In einigen Fällen können Versanddaten während der Verarbeitung gerundet oder gekürzt werden. Dies kann zu geringfügigen Abweichungen von +/- 1–2 bei bestimmten Metriken führen.
  1. Inkonsistenzen beim Zeitbereich:
    • Die Dashboards von Versand und Analytics verwenden sowohl das ausgewählte Start- als auch das Enddatum als Kontext für Backend-Berechnungen. Es ist entscheidend, sicherzustellen, dass Sie in beiden Plattformen genau denselben Zeitbereich verwenden. Selbst kleine Unterschiede im ausgewählten Datumsbereich können zu Datenabweichungen führen.
  1. Parameterunterschiede:
    • Wenn nicht exakt dieselben Parameter in Versand und Analytics ausgewählt werden, ist dies eine häufige Fehlerquelle.
  1. Anpassungen in Analytics:
    • Analytics bietet ein hohes Maß an Flexibilität und ermöglicht es Benutzern, Diagramme und Analysen anzupassen. Beachten Sie, dass in Analytics vorgenommene Änderungen die angezeigten Daten erheblich beeinflussen können.
    • Versandbenutzer nehmen bestimmte Standardfilter und -spalten möglicherweise als selbstverständlich an, während diese in Analytics möglicherweise nicht berücksichtigt werden.
    • Wichtige Spalten, die in Analytics überprüft werden sollten und im Versand häufig vorausgesetzt werden:
      • active
      • deleted
      • dispatch_type_critical
    • Wenn jemand ein Diagramm ändert, beachten Sie, dass viele wichtige Spalten verfügbar sind, die Versandbenutzer als selbstverständlich ansehen würden. Spalten wie active, deleted und dispatch_type_critical sind allesamt übliche Filter, von denen ein Benutzer möglicherweise nichts weiß, wenn er sich die Beispiele nicht angesehen hat.

Fehlerbehebung

Wenn Sie Datenabweichungen feststellen, versuchen Sie Folgendes:

  1. Zeitbereiche überprüfen: Überprüfen Sie erneut, dass Start- und Enddatum in Versand und Analytics identisch sind.
  2. Parameter überprüfen: Überprüfen Sie sorgfältig alle ausgewählten Parameter in beiden Plattformen, um sicherzustellen, dass sie exakt übereinstimmen.
  3. Anpassungen in Analytics überprüfen: Wenn Sie Diagramme in Analytics geändert haben, stellen Sie sicher, dass alle hinzugefügten Filter mit dem Standardverhalten von Versand übereinstimmen. Achten Sie besonders auf die Spalten active, deleted und dispatch_type_critical.
  4. Rundung/Kürzung berücksichtigen: Beachten Sie mögliche Rundungsfehler, insbesondere bei bestimmten Metriken.

Benötigen Sie weitere Unterstützung?

Wenn Sie diese Schritte ausprobiert haben und weiterhin Probleme auftreten, wenden Sie sich bitte mit den folgenden Informationen an den Support:

  • Die spezifischen Dashboards und Metriken, die Sie vergleichen.
  • Sc​reenshots Ihrer Versand- und Analysekonfigurationen (Zeiträume, Parameter, Filter).
  • Ein Beispiel für die von Ihnen beobachtete Datenabweichung.