Tu as peut-être déjà ouvert l’onglet Analytics de ta boutique Shopify, regardé le chiffre d’affaires du jour… puis refermé en te demandant quoi en faire. Entre le tableau de bord, les rapports de vente, les statistiques Shopify en temps réel et les exports CSV, le suivi des ventes peut vite ressembler à un cockpit d’avion. Pourtant, avec quelques méthodes fiables et quelques outils gratuits, le nombre de ventes d’un site Shopify devient un vrai outil de pilotage au quotidien, et pas seulement un indicateur de fin de mois.
L’enjeu n’est plus seulement de “voir” les ventes Shopify, mais de relier ces chiffres à des décisions concrètes : arrêter une promo qui détruit la marge, pousser un produit qui convertit très bien, revoir un transporteur qui génère trop de retours.
Pour rendre tout cela concret, considérons une marque qui vend des chaussures de running sur Shopify. L’équipe veut un suivi des ventes clair, sans devoir installer dix applications payantes ni passer ses soirées dans Excel. Tu vas voir comment cette boutique construit pas à pas un tableau de bord vraiment utile, exploite les rapports de vente et les analyses clients, puis utilise quelques outils gratuits pour compléter ce que Shopify offre nativement.
L’objectif n’est pas de devenir data analyst, mais de transformer les statistiques e-commerce en actions simples : ajuster le catalogue, lisser la logistique, mieux cibler les campagnes marketing. Au passage, ces mêmes méthodes te permettront aussi d’observer, de façon partielle mais maligne, les ventes d’autres sites Shopify de ton marché.
En bref :
- Shopify fournit déjà un socle très complet pour suivre le nombre de ventes : tableau de bord, rapports de vente, analyses clients, exports de données, sans extension payante obligatoire.
- Un tableau de bord minimaliste avec 4 ou 5 indicateurs bien choisis (chiffre d’affaires, commandes, taux de conversion, panier moyen, part de nouveaux clients) suffit pour prendre le pouls de ta performance e-commerce chaque matin.
- Les rapports personnalisés et les explorations permettent de croiser ventes, sessions, retours, canaux et pays pour répondre à des questions métier précises, au-delà du simple total des ventes Shopify.
- L’analyse des clients (cohortes, CLV, segments) aide à distinguer les acheteurs ponctuels des clients fidèles, et à investir ton temps et ton budget sur les bons profils.
- Le suivi opérationnel des commandes (retours, retards, annulations) doit toujours être mis en face des courbes de ventes, sous peine de te faire illusion sur la rentabilité réelle.
- Quelques outils gratuits externes (Google Analytics, Data Studio/Looker Studio, extensions d’espionnage de boutiques) complètent les statistiques Shopify sans exploser ton budget.
Voir les ventes d’un site Shopify depuis le tableau de bord : poser les bases d’un suivi des ventes utile
Pour la majorité des boutiques, la porte d’entrée la plus simple reste le tableau de bord Shopify, accessible via la section Analyse de données. C’est là que NordicRun a commencé pour structurer son suivi des ventes.
Plutôt que de garder toutes les cartes par défaut, l’équipe a décidé de ne conserver que quelques blocs vraiment clés, visibles en un coup d’œil dès l’ouverture du back-office.
Concrètement, le tableau de bord affiche chez eux : le chiffre d’affaires glissant sur 7 jours, le nombre de commandes, la valeur moyenne de commande, le taux de conversion global et la répartition des ventes par canal (site, réseaux sociaux, marketplaces). Cela peut sembler minimal, mais ce socle donne déjà une vision très claire de la tendance quotidienne. Si le nombre de ventes chute alors que les sessions restent stables, la question devient immédiate : problème de confiance, bug de paiement, tarif mal ajusté ?
Un réflexe particulièrement utile consiste à jouer avec les plages de dates et les comparaisons “période vs période”. Par exemple, comparer la semaine de lancement d’une nouvelle collection à la même semaine l’année précédente, ou mettre face à face les soldes de janvier sur deux années. Ce type de vue comparative aide à savoir si les ajustements de prix, de budget publicitaire ou de frais de port ont réellement produit un effet sur les ventes Shopify, ou si tu te racontes une belle histoire.
Sur ce point, Shopify a fait des progrès notables : les cartes du tableau de bord peuvent être réorganisées, masquées, dupliquées. Tu peux donc te construire une “vue du matin” très orientée ventes, puis une vue plus orientée marge ou retours pour un autre usage. C’est un des meilleurs moyens de sortir d’une consommation passive des statistiques Shopify et de te créer un vrai rituel de pilotage.
Pour une vue plus fine, NordicRun utilise aussi les rapports de vente détaillés inclus dans Shopify. Là, il devient possible de filtrer par produit, collection, pays, canal, code de réduction ou encore employé (en boutique physique connectée). Ces rapports affichent le nombre de ventes, le chiffre d’affaires, le panier moyen, parfois le taux de retour selon la formule. L’équipe a par exemple construit un rapport récurrent qui compare les ventes par pays avec le coût du transport pour ajuster la politique de frais de port.
Tableau comparatif des vues Shopify à exploiter pour suivre le nombre de ventes
Pour te repérer rapidement dans l’écosystème des rapports de vente, tu peux t’appuyer sur un schéma simple que NordicRun utilise en interne.
| Vue Shopify | Ce que tu observes | Usage concret pour le suivi des ventes |
|---|---|---|
| Tableau de bord principal | Ventes, commandes, sessions, taux de conversion, panier moyen | Prendre le pouls rapide de ta performance e-commerce chaque jour |
| Rapports de vente standard | Détail par produit, collection, canal, pays, réduction | Identifier les produits et canaux qui tirent vraiment le chiffre d’affaires |
| Rapports clients | Nouveaux vs récurrents, fréquence d’achat, valeur vie client | Mesurer la fidélité et sélectionner les segments prioritaires |
| Exports CSV | Données brutes des ventes Shopify et du comportement | Analyser plus finement dans un tableur ou un outil de BI gratuit |
Ce balisage évite de se perdre dans les dizaines de rapports possibles. En gros, le tableau de bord te dit “comment ça va aujourd’hui”, les rapports de vente te disent “d’où vient le résultat”, les rapports clients “qui l’a généré”, et les exports servent de base pour des analyses plus poussées. L’essentiel consiste à ne pas tout mélanger sur le même écran.
Une fois ces bases posées, la question suivante arrive vite : comment passer de ces vues standard à des analyses de ventes vraiment adaptées à ta boutique, sans investir dans une solution externe chère ? C’est là que les explorations et rapports personnalisés deviennent intéressants.
Méthodes fiables pour construire des rapports de vente Shopify vraiment pertinents
Dès que le trafic et le nombre de ventes augmentent, les rapports préconfigurés montrent leurs limites. L’équipe de NordicRun voulait, par exemple, savoir si une campagne de remise de 15 % avait surtout permis d’écouler le vieux stock, ou si elle avait cannibalisé les ventes des nouvelles collections. Impossible à voir sur un rapport standard, sauf à jongler mentalement entre plusieurs écrans.
La solution choisie a été de créer un rapport personnalisé combinant plusieurs variables : ventes par produit durant la période de promotion, sessions par page produit, taux de conversion par modèle, et taux de retour post-promo. En une seule vue, l’équipe a pu repérer trois schémas différents : les modèles anciens très soldés qui partaient bien et revenaient peu, les nouveautés peu impactées, et un modèle intermédiaire qui semblait séduire mais générait trop de retours. Résultat concret : arrêt rapide de la promo sur ce dernier modèle, réécriture de la fiche produit et mise à jour des photos.
Ce type d’analyse des ventes repose sur une logique simple : formuler une question métier claire, puis construire un rapport qui y répond au lieu de subir un déluge de données. Quelques exemples de questions utiles pour ton propre suivi des ventes :
- Quels produits génèrent le plus de marge, pas seulement le plus de chiffre d’affaires, sur les 30 derniers jours ?
- Quel canal marketing amène les clients qui ont la meilleure valeur vie sur 6 mois ?
- Quels codes promo déclenchent un fort volume de ventes mais un taux de retour élevé ?
- Quels pays ou régions affichent un bon taux de conversion mais un panier moyen faible ?
Une fois ces questions posées, les explorations Shopify permettent de juxtaposer les colonnes pertinentes et de sauvegarder la vue. Tu obtiens ainsi de vrais outils de pilotage que tu peux rouvrir chaque semaine, plutôt que de repartir de zéro à chaque fois. Ce n’est pas spectaculaire graphiquement, mais très efficace pour gagner du temps et trancher.
Un point souvent sous-utilisé tient à la granularité des périodes analysées. Beaucoup de marchands restent sur des vues mois par mois, alors que certaines décisions se jouent à l’heure près, notamment lors d’opérations flash ou de lancements produits. Les statistiques Shopify étant quasi temps réel, NordicRun suit par exemple les ventes par canal heure par heure lors des 24 premières heures d’un lancement, ce qui leur permet d’ajuster très vite les budgets publicitaires ou les créas qui ne performent pas.
Pour aller plus loin sans dépenser, certaines équipes complètent ces rapports par un connecteur vers Google Analytics et un tableau de bord Looker Studio gratuit. Les ventes Shopify remontées via le suivi e-commerce sont croisées avec les sources de trafic détaillées, ce qui permet d’affiner la compréhension du parcours d’achat. Ce n’est pas obligatoire au démarrage, mais dès que plusieurs canaux d’acquisition deviennent significatifs, ce pont améliore nettement la finesse de l’analyse des ventes.
En toile de fond, la vraie question reste la même : comment éviter de se laisser hypnotiser par le seul chiffre d’affaires et construire un ensemble d’indicateurs équilibré. C’est ce qui attend au paragraphe suivant, avec un zoom sur les indicateurs de performance prioritaires.
Statistiques Shopify et indicateurs de performance clés pour piloter les ventes
Regarder uniquement le total des ventes Shopify revient à ne suivre que le compteur de vitesse d’une voiture sans tenir compte du niveau d’essence, de la température du moteur ou de la pression des pneus. Pour un suivi des ventes sérieux, il faut accepter de regarder plusieurs compteurs, même si cela demande un petit effort d’interprétation. NordicRun s’est concentré sur quatre indicateurs principaux, faciles à suivre et directement actionnables.
Le premier est le taux de conversion global, qui mesure la proportion de sessions transformées en commandes. Quand ce taux varie brutalement, l’équipe sait que quelque chose a bougé dans l’expérience : changement de thème, nouvelle politique de livraison, bug de moyen de paiement, ou afflux de trafic peu qualifié. Chaque baisse déclenche une vérification rapide du tunnel de commande et des pages produit stratégiques.
Deuxième pilier, la valeur moyenne de commande (AOV). Ce chiffre reflète la capacité de la boutique à vendre plusieurs produits ou des versions plus haut de gamme dans la même commande. NordicRun a remarqué qu’un de ses packs “chaussures + chaussettes techniques” faisait mécaniquement grimper l’AOV. Quand ce pack a disparu du catalogue pour des raisons logistiques, l’AOV a chuté dans les jours suivants, alors même que le trafic augmentait. Sans cet indicateur, cette perte de valeur serait passée inaperçue.
Troisième indicateur, la valeur vie client (CLV). Là, on ne se concentre plus sur la commande du jour mais sur les achats répétés dans le temps. Les statistiques Shopify sur les clients récurrents, combinées à quelques exports, permettent d’estimer combien rapporte en moyenne un client sur un an. C’est cette donnée qui aide à décider combien investir pour acquérir un nouveau client via les publicités ou un partenariat.
Quatrième brique, le taux de retour produit. Beaucoup de marchands préfèrent ne pas trop le regarder, surtout quand il augmente, mais il conditionne directement la rentabilité réelle. Sur NordicRun, un modèle de chaussure très populaire affichait un volume de ventes confortable mais un taux de retour très supérieur à la moyenne. En recoupant ce chiffre avec les commentaires clients et les données de pointure, l’équipe a identifié un problème de guide des tailles et a corrigé la fiche produit. Le volume de retours a baissé, et la marge réelle est redevenue cohérente.
Ce qui compte, ce n’est pas seulement chaque indicateur isolé, mais leur combinaison. Un taux de conversion e-commerce qui grimpe pendant une grosse promotion peut cacher une baisse de marge et une explosion de retours. Un panier moyen qui augmente peut être dû à une hausse des prix qui fait fuir une partie des clients les plus sensibles. L’art consiste donc à lire les statistiques Shopify à plusieurs niveaux, en croisant conversion, AOV, CLV et retours avant de conclure que “la campagne a marché”.
Pour garder cela exploitable, NordicRun a construit une petite routine hebdomadaire : revue de ces quatre indicateurs, avec une règle simple. Si deux d’entre eux sortent simultanément de leur fourchette habituelle, une analyse plus poussée est lancée via les rapports personnalisés. Ce cadre évite de se précipiter sur chaque micro-variation tout en restant vigilant sur les mouvements significatifs.
Une fois ce socle chiffré en place, il devient pertinent de s’intéresser non plus seulement à “combien” les clients achètent, mais à “qui” ils sont et comment ils se comportent dans la durée. C’est le rôle de la prochaine étape : l’analyse des clients et des segments.
Analyser les ventes Shopify côté clients : segments, cohortes et comportements de réachat
Dès que la boutique dépasse quelques centaines de commandes, une évidence apparaît : tous les clients n’ont pas le même poids dans les ventes Shopify. Certains achètent une fois sur un coup de tête, d’autres reviennent chaque saison, d’autres encore commandent en gros pour leur club ou leur entreprise. Ignorer ces différences, c’est renoncer à une grande partie du potentiel de ton suivi des ventes.
Sur NordicRun, trois grandes familles de clients ont été identifiées à partir des rapports Shopify : les acheteurs occasionnels venus via une promo, les passionnés de running qui renouvellent régulièrement chaussures et textiles, et les clubs sportifs qui commandent en lot. Chacun de ces segments présente un comportement d’achat, une sensibilité au prix et un cycle de décision différents.
Les rapports “nouveaux vs récurrents” donnent une première image. Si la majorité des ventes provient uniquement de nouveaux clients, la boutique risque de dépendre fortement des coûts d’acquisition publicitaire. À l’inverse, une base solide de récurrents indique une offre et une expérience client alignées sur les attentes. NordicRun suit la part de ventes générées par des clients récurrents et s’alarme quand ce pourcentage diminue plusieurs semaines de suite.
Pour aller plus loin, les cohortes clients offrent une vue très instructive. Il s’agit de regrouper les clients par mois ou par campagne d’acquisition, puis d’observer leur comportement dans le temps : nombre de commandes supplémentaires, montant cumulé, taux de désabonnement, etc. Par exemple, les clients acquis pendant une opération “Black Friday” ont parfois une CLV plus faible et un taux de retour plus élevé que ceux acquis via du contenu éditorial ou la recherche naturelle. Les statistiques Shopify, complétées par des exports, rendent ce constat visible noir sur blanc.
NordicRun a ainsi découvert qu’un petit segment de passionnés générait à lui seul une part disproportionnée du chiffre d’affaires récurrent. Ces clients avaient en commun plusieurs critères : fréquence d’achat élevée, commande moyenne supérieure, taux d’ouverture e-mail fort. À partir de là, l’équipe a créé un segment dédié pour leur proposer des avant-premières, des tests produits et un programme de parrainage plus généreux. Ce type de ciblage n’est possible que si tu acceptes que tous les clients ne se valent pas économiquement.
La force de Shopify réside dans la possibilité de créer des segments personnalisés directement dans le back-office, en combinant fréquence d’achat, montant dépensé, produits achetés et engagement marketing. Ces segments sont ensuite réutilisables dans les campagnes e-mails, les automatisations, voire certains connecteurs publicitaires. Côté e-mail, si tu utilises une plateforme comme Mailjet pour ton emailing, tu peux synchroniser ces segments pour orchestrer des messages adaptés à chaque groupe de clients.
Cette manière de travailler suppose d’accepter une idée parfois inconfortable : ne pas traiter tous les clients à égalité en matière d’effort marketing et de budget. En pratique, cela revient à investir davantage sur ceux qui contribuent le plus à la valeur vie, tout en gardant bien sûr un socle d’expérience correct pour l’ensemble. C’est aussi l’une des meilleures réponses à l’augmentation des coûts publicitaires ces dernières années.
Une fois que le “qui” des ventes est plus clair, il reste à connecter ces analyses au quotidien logistique : expédition, retours, incidents de paiement. Sans ce lien, même une belle segmentation client reste théorique.
Suivi des commandes, retours et qualité de service : l’envers du décor des ventes Shopify
Les chiffres de vente bruts racontent rarement toute l’histoire. Une boutique peut afficher un beau chiffre d’affaires tout en souffrant d’un niveau de retours important, de retards de livraison ou d’erreurs de préparation. Pour que l’analyse des ventes reste honnête, il faut systématiquement relier les rapports de vente aux rapports de commandes et aux indicateurs de qualité de service.
Chez NordicRun, un lancement de chaussure “performance” a déclenché un pic de ventes spectaculaire… puis un pic de retours tout aussi spectaculaire. Les rapports de commandes ont rapidement montré que certaines pointures étaient beaucoup plus concernées que d’autres. En recoupant ces données avec les avis clients, l’équipe a trouvé le coupable : un guide des tailles approximatif, copié sur une autre gamme. Le modèle était bon, mais la promesse de taille ne correspondait pas à la réalité.
Concrètement, le suivi de chaque commande passe par plusieurs statuts dans Shopify : en cours, payée, expédiée, livrée, retournée, remboursée. En filtrant les rapports par produit, par transporteur ou par zone géographique, NordicRun mesure l’impact opérationnel sur les statistiques e-commerce : taux de retour par produit, délai moyen de livraison, taux d’annulation avant expédition. Ces données ne sont pas “sexy”, mais elles conditionnent la satisfaction client, donc la fidélisation et, à moyen terme, la valeur vie.
Un autre cas fréquent concerne les retards de livraison. Un transporteur peut afficher globalement des délais corrects, mais se dégrader sur certaines zones ou périodes de l’année. En suivant la proportion de commandes livrées en retard par rapport à la promesse sur le site, et en la mettant en parallèle avec les avis clients et les demandes au SAV, une boutique peut décider d’adapter son offre de livraison sur certaines régions. Ce genre d’ajustement, discret, a plus d’impact sur la performance e-commerce que beaucoup de campagnes publicitaires.
Le suivi des annulations avant expédition mérite aussi de l’attention. Un taux d’annulation élevé peut signaler une expérience de paiement trop compliquée, des délais de livraison jugés trop longs au moment où le client lit les détails, ou encore un bug technique sur certains navigateurs. Examiner régulièrement les rapports d’annulation par canal et par device permet de détecter des problèmes que les simples statistiques de ventes ne révèlent pas.
NordicRun a mis en place un rendez-vous mensuel réunissant marketing, logistique et relation client pour parcourir ensemble ces rapports. L’idée est simple : faire dialoguer les chiffres de ventes Shopify avec le vécu des clients au quotidien. Quand une campagne marketing déclenche un trop grand volume de réclamations, elle est ajustée même si le chiffre d’affaires brut est au rendez-vous. Cette manière de piloter demande un peu de discipline, mais elle évite les stratégies qui “cassent” la confiance à long terme.
À ce stade, les fondations sont en place : vision claire des ventes, compréhension fine des clients, connexion avec la logistique. Reste une question très concrète : quels outils gratuits peuvent t’aider à faire tout cela sans plomber ta marge, et comment les utiliser sans te noyer ?
Outils gratuits et astuces pour compléter les statistiques Shopify et affiner l’analyse des ventes
La bonne nouvelle, c’est que tu peux aller loin en matière de suivi des ventes avec les seules fonctionnalités natives de Shopify, surtout si tu exploites les rapports personnalisés. La moins bonne, c’est que dès que plusieurs canaux marketing, plusieurs pays ou un volume important de commandes entrent en jeu, les besoins dépassent parfois ce que l’interface propose. Plusieurs outils gratuits ou freemium permettent alors de compléter le dispositif sans se ruiner.
Premier réflexe presque incontournable : connecter Google Analytics en mode e-commerce amélioré. Les statistiques Shopify et celles de Google ne coïncideront jamais à 100 %, mais l’intérêt est ailleurs. Analytics t’aide à analyser plus finement le comportement des visiteurs avant la conversion : taux de rebond par page de destination, temps passé avant ajout au panier, parcours multi-canal. Couplé à tes rapports de vente, cet éclairage permet par exemple d’identifier une fiche produit qui génère beaucoup de sessions mais peu de commandes, et d’y concentrer tes efforts d’optimisation.
Deuxième brique gratuite utile : Looker Studio (ex-Data Studio), qui permet de construire des tableaux de bord personnalisés en important les données Shopify via des exports CSV récurrents ou via des connecteurs gratuits/low cost. Plusieurs équipes apprécient cette solution pour mettre sur un même écran les ventes Shopify, les dépenses publicitaires et certains indicateurs logistiques. Tu obtiens ainsi une vue consolidée de ta performance e-commerce, sans devoir passer par une solution BI d’entreprise.
Côté “observation du marché”, certaines extensions ou services freemium promettent de voir les ventes d’un site Shopify concurrent. Soyons clairs : tu n’auras jamais un accès fiable à 100 % au nombre de ventes d’une boutique qui ne t’appartient pas. En revanche, des outils d’analyse de trafic, d’historique de prix ou des applications spécialisées peuvent donner des ordres de grandeur, repérer des best-sellers apparents ou suivre l’apparition/disparition de produits. Ces signaux restent à manier avec prudence, mais peuvent inspirer ta stratégie produit.
Pour structurer ton écosystème, la page dédiée à Shopify sur Trajectio peut t’aider à prendre du recul sur la plateforme elle-même. Tu peux par exemple explorer les usages détaillés dans l’article sur Shopify et Shopify Plus ou réfléchir à la place de ta boutique dans une stratégie de marque personnelle en consultant le contenu sur les boutiques en ligne et les marques personnelles. Ces ressources complètent la vision purement chiffrée par une réflexion plus large sur le modèle économique.
Dernier point, souvent sous-estimé : la gouvernance de tes données. Même avec les meilleurs outils gratuits, un suivi des ventes dégénère vite en “usine à gaz” si personne n’est responsable de la qualité des données et de la clarté des rapports. Dans le cas de NordicRun, une personne a la charge de maintenir les rapports Shopify clés, de vérifier régulièrement que les balises de suivi (UTM, événements) fonctionnent et de purger les rapports devenus obsolètes. Ce rôle, souvent occupé à temps partiel, évite que les statistiques Shopify se transforment en collection de graphiques oubliés.
Au final, l’essentiel n’est pas de multiplier les outils, mais de choisir quelques briques qui se complètent bien : Shopify pour le coeur des ventes, un outil analytique pour le comportement de navigation, un tableau de bord externe si nécessaire, et éventuellement un ou deux services d’observation concurrentielle. C’est ce trio, utilisé avec constance, qui donnera à ton suivi des ventes la profondeur dont tu as besoin pour décider sereinement de la suite.
Quels indicateurs suivre en priorité pour un site Shopify qui démarre ?
Pour un lancement, concentre-toi sur un petit nombre d’indicateurs : le chiffre d’affaires, le nombre de commandes, le taux de conversion global, la valeur moyenne de commande et la part de nouveaux clients dans les ventes. Ce socle suffit pour repérer les tendances majeures. La valeur vie client deviendra vraiment utile après plusieurs mois, quand un premier cycle de réachat apparaîtra dans tes rapports Shopify.
Comment configurer un tableau de bord Shopify vraiment utile au quotidien ?
Commence par supprimer toutes les cartes qui ne t’aident pas à décider. Garde uniquement 4 ou 5 blocs clés : chiffre d’affaires sur la période, commandes, taux de conversion, panier moyen, répartition des ventes par canal. Place-les en haut de l’écran et utilise les comparaisons ‘période vs période’ pour voir rapidement si tu es en avance ou en retard par rapport à ta référence.
Existe-t-il des outils gratuits pour analyser plus finement les ventes Shopify ?
Oui. Tu peux connecter Google Analytics pour analyser le comportement des visiteurs avant la conversion, utiliser Looker Studio pour créer des tableaux de bord consolidés à partir d’exports Shopify, et t’appuyer sur des versions freemium d’outils d’analyse concurrentielle pour repérer des tendances de marché. La clé reste de ne pas multiplier les outils au-delà de ce que ton équipe peut vraiment exploiter.
Peut-on connaître le nombre de ventes d’un site Shopify concurrent ?
Pas de façon exhaustive et fiable. Certains services essaient d’estimer les ventes à partir du trafic, de l’apparition de nouveaux avis ou de signaux techniques, mais cela reste approximatif. Ce qui reste pertinent, en revanche, c’est d’observer les familles de produits poussés, la fréquence des nouveautés, les gammes de prix et l’ergonomie du site pour t’inspirer de ce qui semble fonctionner.
Comment relier concrètement mes campagnes marketing aux rapports Shopify ?
Assure-toi d’utiliser des paramètres UTM cohérents sur l’ensemble de tes campagnes (social ads, Google Ads, influence, email). Configure correctement tes canaux de vente dans Shopify, puis filtre les rapports de vente par canal et campagne. Tu pourras alors comparer non seulement le volume de ventes, mais aussi le panier moyen et la valeur vie des clients issus de chaque levier.