Ketidaksesuaian penjualan di Shopify Analytics

Laporan penjualan Shopify Analytics terkadang dapat menampilkan angka yang tidak cocok di berbagai laporan, ekspor, atau dasbor karena waktu atau logika pelaporan. Halaman ini menguraikan alasan umum ketidaksesuaian ini, seperti cara pengembalian dana dan pengembalian dicatat, cara penjualan oleh staf dihitung di lingkungan ritel, dan perbedaan antara laporan penjualan dan ekspor pesanan. Memahami perbedaan ini membantu Anda menafsirkan laporan dengan lebih akurat dan memecahkan masalah perbedaan tak terduga dalam data penjualan Anda.

Ketidaksesuaian pengembalian dana dan pengembalian dalam laporan Penjualan

Pengembalian dan pengembalian dana adalah dua item terpisah dalam laporan Anda. Laporan penjualan menyertakan pengembalian Anda dan laporan keuangan Pembayaran menyertakan pengembalian dana. Untuk mendapatkan laporan angka yang dikembalikan dananya, Anda dapat menambahkan kolom Status pembayaran ke laporan Penjualan dari waktu ke waktu, memfilter transaksi untuk Dana dikembalikan atau Sebagian dana dikembalikan, lalu mengatur laporan berdasarkan kolom Status pembayaran.

Ketidaksesuaian umum untuk pengembalian dan pengembalian dana dalam laporan Penjualan dapat terjadi dalam skenario berikut:

• Jika pengembalian dana masih tertunda, Anda mungkin melihat jumlah positif yang ditampilkan di laporan Penjualan menurut kanal Anda. Saat pengembalian dana selesai, jumlah tersebut akan ditampilkan sebagai jumlah negatif.
• Jika Anda mengembalikan dana produk dalam pesanan lalu melakukan stok ulang produk pada tanggal yang berbeda, jumlah yang sama akan ditampilkan dua kali dengan stok ulang menampilkan N/A di kolom Produk.
• Jika Anda melakukan stok ulang produk dan tidak mengembalikan dana pesanan, pajak mungkin ditampilkan sebagai jumlah pengembalian dalam laporan Penjualan dan laporan Penjualan Keuangan. Ini adalah perilaku yang wajar karena pajak dikembalikan saat produk yang dikenai pajak tersebut dikembalikan. Dalam kasus ini, pajak tidak dikembalikan dananya kepada pelanggan, tetapi tidak ditambahkan ke laporan Penjualan mana pun. Pajak yang dikembalikan tidak ditampilkan dalam laporan Pembayaran karena laporan tersebut hanya mempertimbangkan uang yang dipertukarkan antara Anda dan pelanggan.
• Jika Anda melakukan pengelompokan atau rentang tanggal Anda tidak menyertakan pembuatan pesanan dan pengembalian, Anda mungkin hanya memiliki satu bagian dari pesanan. Hal ini dapat menghasilkan angka negatif saat Anda mungkin mengharapkan angka nol. Jika Anda menghapus pengelompokan atau memperbarui rentang tanggal untuk menyertakan pembuatan pesanan dan pengembalian, keduanya akan dikelompokkan bersama. Anda mungkin juga ingin menambahkan kolom untuk Jenis penjualan, karena kolom ini menampilkan bagian pesanan mana yang ada di baris tersebut.

Laporan Pengembalian hanya menampilkan produk yang dijual kepada pelanggan. Jika Anda membuat pesanan sebagai pesanan USD 0,00 tanpa ada dana yang dipertukarkan antara toko dan pelanggan Anda dan produk tersebut dikembalikan, laporan Pengembalian tidak akan menampilkan produk tersebut.

Ketidaksesuaian penjualan ritel oleh staf dan dasbor Ringkasan

Dalam laporan Penjualan ritel oleh staf, penjualan dikelompokkan berdasarkan lokasi POS untuk setiap anggota staf POS. Di dasbor ringkasan, kartu Penjualan ritel oleh staf berisi total gabungan untuk semua lokasi untuk setiap anggota staf.

Ketidaksesuaian ekspor pesanan dari Total Penjualan

Laporan Penjualan menampilkan total penjualan barang yang dipertukarkan antara toko Anda dan pelanggan, sedangkan ekspor pesanan mengacu pada total saat ini dari setiap pesanan tersebut. Misalnya, jika Anda mengembalikan dana dengan jumlah kustom sebesar USD 5, tetapi tidak ada produk yang dananya dikembalikan dan distok ulang, pengembalian dana tersebut tidak akan ditampilkan di laporan Penjualan, tetapi disertakan dalam ekspor pesanan Anda. Pesanan uji coba tidak disertakan dalam laporan Penjualan, tetapi disertakan dalam ekspor pesanan Anda.

Ketidaksesuaian Kuantitas Bersih dan Penjualan Kotor

Anda mungkin memperhatikan bahwa penjualan kotor tidak sejalan dengan kuantitas bersih yang terjual untuk suatu produk. Nilai-nilai ini memiliki persamaan yang berbeda sebagai berikut:

• Penjualan kotor - harga produk dikalikan dengan kuantitas. Pesanan yang dibatalkan, tertunda, dan belum dibayar akan disertakan.
• Kuantitas bersih - jumlah item yang terjual dikurangi jumlah item yang dikembalikan.

Ketidaksesuaian kuantitas yang dipesan dan Penjualan kotor

Kuantitas yang dipesan hanya mencakup produk yang secara khusus dipesan oleh pelanggan dan tidak mencakup apa pun yang ditambahkan ke pesanan mereka dengan mengedit pesanan. Penjualan kotor mencakup total yang dicatat untuk produk yang ditambahkan ke pesanan.

Ketidaksesuaian berbasis dimensi dalam laporan kustom

Saat Anda membuat laporan kustom dengan filter, Anda mungkin melihat hasil yang berbeda saat beralih antar dimensi seperti Hari dan Jam untuk periode waktu yang sama.

Ini terjadi karena filter berlaku untuk dimensi yang digunakan. Misalnya, jika Anda menambahkan filter seperti Diskon item pesanan adalah $0, filter akan menghapus periode waktu apa pun yang tidak memenuhi kondisi ini:

• Saat menggunakan dimensi Hari, setiap hari yang berisi pesanan dengan diskon item pesanan akan dihapus dari laporan.
• Saat menggunakan dimensi Jam, setiap jam yang berisi pesanan dengan diskon item pesanan akan dihapus dari laporan.

Karena hari dan jam berisi set pesanan yang berbeda, beralih dimensi dapat menghasilkan total yang berbeda meskipun rentang tanggalnya sama.

Opsi untuk mengatasi ketidaksesuaian berbasis dimensi

• Tambahkan dimensi ID Pesanan atau Nama pesanan ke laporan Anda, yang menampilkan semua pesanan individual dan memberikan hasil yang konsisten terlepas dari dimensi lainnya.
• Tinjau apakah filter Anda diperlukan untuk tujuan pelaporan Anda, atau apakah filter yang berbeda mungkin lebih sesuai dengan kebutuhan Anda.
• Jika Anda menggunakan ShopifyQL, pertimbangkan untuk menyesuaikan kueri Anda untuk menggunakan kondisi WHERE, bukan kondisi HAVING, yang menerapkan filter sebelum pengelompokan, bukan sesudahnya.