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# 了解Convbox能做什么

Convbox Analytics 基于用户的渠道来源触点和在网站中的行为轨迹，帮助您分析真实的渠道贡献，了解消费者，为营销决策提供可信的数据支撑。

**您是否遇到过这种情况？**

您在 Facebook Ads 上看到了 100 个订单的报告，在 Google Ads 上看到了 150 个订单的报告，加起来是 250 个订单。但您的 Shopify 后台实际只有 190 个订单。
这并非数据错误，而是因为每个媒体平台都会报告所有它“参与”过的订单，导致了严重的重复计算（Overlap）。这会让您无法判断各个渠道的真实价值，从而难以决策预算分配。
Convbox 旨在帮您看清数据背后的真相,将帮助您有效评估渠道贡献.。以下介绍其中三个核心功能：

# 订单旅程 (Order Journey) - “一个用户到底是怎么决定购买的？我的不同广告到底起了什么作用？”

想象一下，您可以清晰地看到一个顾客“小明”的完整购买历程：
1. 第1天：通过一位红人在 Instagram发布的视频链接访问了您的网站（来源：Instagram/ Influencer）。
2. 第3天：在 Facebook 信息流中看到您的广告并点击再次访问（来源：Facebook / Paid Ads）。
3. 第5天：直接搜索您的品牌名进入网站，并将商品加入购物车。（来源：Google/ Organic Search）
4. 第7天：收到您的营销邮件，点击其中的折扣码最终完成支付（来源：Email / Marketing Campaign）。


Order Journey 功能将这一切行为按时间轴清晰呈现。您不再需要猜测，而是能确切地知道每个渠道在消费者决策过程中扮演的角色（比如：红人带来了认知，广告实现了再营销，搜索体现了品牌意向，邮件最终促成转化），从而理解渠道间如何协同作用。

→ 详细的Order Journey功能介绍，请参阅：[订单旅程详细说明]

# 渠道重叠 (Channel Overlap) - “Facebook 和 Google 的客户重叠度有多高？它们一起贡献了多少订单？”

虽然Order Journey告诉了你每个每个渠道在订单时间轴上的作用，您不可能手动查看每一个订单的旅程。Channel Overlap 功能从宏观视角，用统计数据和直观的图表（如维恩图）展示渠道间的交集。
例如，它会直接告诉您：在总共的 190 个真实订单中，其中，有 80 个订单的转化路径同时包含了 Facebook Ads 和 Google Ads 的触点。Facebook 单独贡献了 20 单，Google 单独贡献了 70 单，而其他渠道贡献了剩余的20单。

这样您就能简单快速了解不同媒体渠道之间的受众重叠程度和协作效果，帮助您评估渠道组合策略，避免预算浪费在相互内耗的渠道上。

→ 详细了解更多订单的overlap情况，请参阅：[All Channel报告]

# 真实投资回报率 (True ROAS) - “Facebook 自称 ROAS 是 4，Google 自称是 5。撇开水分，它们真实的 ROAS 到底是多少？”

True ROAS 报告是 Convbox 的核心解决方案。我们以您 Shopify 后台的 190 个真实订单 为基准（而不是 250 个），根据您选择的归因模型（如最终点击、线性归因等），公平地将销售额贡献分配到这 190 个订单所涉及的各个渠道上，从而计算出每个渠道的 真实转化次数 和 True ROAS。
同时，我们将 Facebook 报告的 ROAS (基于100单) 和 Google 报告的 ROAS (基于150单) 也同步到同一报告中，让您可以进行直接对比：
* 平台报告 ROAS: Facebook: 4.0 | Google: 5.0
* Convbox True ROAS (最终点击模型): Facebook: 2.8 | Google: 3.4

更重要的是，这种分析可以深入到具体的广告系列（Campaign）甚至单个广告（Ad）层级。 这意味着您不仅可以对比 Facebook 和 Google 整个渠道的 True ROAS，还能在 Convbox 中直接看到不同媒体平台（如 Facebook, Google, TikTok）的不同广告活动，全部置于相同的归因口径和时间窗，在统一的评价体系下进行衡量，让您的预算分配决策基于真实、不重复的数据，从而最大化广告投入产出比。

→ 了解更多ad级别的true roas，请参阅：[Ads报告]