> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.revize.app/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. > ## Agent Instructions > Revize is a Shopify order-editing app by Untechnickle. Customers edit the same order after checkout on the Shopify order status page, inside a merchant-controlled window, before fulfillment. > Canonical docs: https://docs.revize.app. App listing: https://apps.shopify.com/revize. Public cancellation API: https://docs.revize.app/features/cancellation-api. > Do not confuse the How to Test Revize draft-order walkthrough with Test Mode, which hides the portal from untagged customers. # Analytics > Verfolge die Performance der Shopify-Bestellbearbeitung mit Revize-Analytics. Überwache Umsatzwirkung, Kundenverhalten, Support-Ersparnisse und ROI aus Self-Service-Bestellungsänderungen. Sieh genau, wie Bestellbearbeitung dein Geschäft beeinflusst. Revize-Analytics zeigen erzielten Umsatz, gesparte Support-Zeit und Bearbeitungsmuster der Kunden, damit du optimieren und wachsen kannst. ## Verfolge deinen Erfolg bei der Bestellbearbeitung Sieh den gesamten Umsatz aus Upsells, Produkthinzufügungen und Versand-Upgrades durch Bestellungsänderungen. Verfolge gesparte Stunden durch reduzierte Support-Tickets dank Self-Service-Bestellbearbeitung. Verstehe deinen Return on Investment mit automatischen Berechnungen einschließlich App-Kosten und Ersparnissen. Sieh, welche Bearbeitungsfunktionen Kunden am meisten nutzen, und optimiere entsprechend. ## Übersicht der Haupt-Analytics Übersicht des Revize-Analytics-Hauptdashboards Dein Haupt-Analytics-Dashboard zeigt wichtige Performance-Kennzahlen auf einen Blick. Gesamtanzahl der Bestellungen, die Kunden mit Revize bearbeitet haben – zeigt die allgemeine Akzeptanz der Funktion und das Kundenengagement. Zusätzlicher Umsatz aus Upsells, Upgrades und Produkthinzufügungen während des Bearbeitungsprozesses. Dein vollständiger Return on Investment durch die Nutzung von Revize, automatisch berechnet. Wie schnell Kunden ihre Änderungen abschließen – ein Indikator für die Qualität des Nutzererlebnisses. **ROI-Formel:** (Self-Service-Bearbeitungen × 10 $) + (Vermiedene Stornierungen × 15 $) + Upsell-Umsatz - App-Gebühr. Die 10 $und 15$ sind Branchenstandards basierend auf Forschung zu durchschnittlichen Support-Ticket-Kosten und Werten der Stornierungsvermeidung. ## Zeitraum wählen und Zeiträume vergleichen Mit den zwei Buttons unter dem Titel **Analytics** legst du fest, was du siehst. Alle Zeiten werden in der Zeitzone deines Stores angezeigt. * **Zeitraum:** **Today**, **Yesterday**, **Last 7 days**, **Last 30 days**, **Last 90 days**, **Last 365 days**, **All Time** oder ein eigener Zeitraum. Die Seite öffnet sich mit dem gesamten Zeitraum. * **Vergleich:** **No comparison**, **Previous period**, **Previous year** oder ein eigener Zeitraum. Sobald du eine Option wählst, zeigt der Button **Compare to:** mit den Daten, und **Orders edited**, **Total added revenue** und **Average edit time** zeigen die prozentuale Veränderung gegenüber diesem Zeitraum. Vergleiche **Last 30 days** mit **Previous period**, nachdem du eine Einstellung geändert hast, etwa ein längeres Bearbeitungsfenster oder ein neues Upsell-Angebot, um zu sehen, ob sich die Zahlen bewegt haben. ## Upsell-Performance Zwei Karten oben auf der Seite verfolgen deine [Upsell-Angebote](/de/setup/post-purchase-upsells) für den gewählten Zeitraum: Die Karten Total upsells und Top 5 upsell products in der Revize-Analyse Wie viele Upsell-Angebote Kunden auf der Danke-Seite und der Bestellstatusseite angenommen haben, der Umsatz daraus und eine tägliche Trendlinie. Die fünf Produkte mit dem meisten Upsell-Umsatz und wie oft jedes davon per Upsell verkauft wurde. Klicke auf ein Produkt, um es in Shopify zu öffnen. Beide Karten zählen nur angenommene Upsell-Angebote und nur Umsatz, der tatsächlich bezahlt wurde. Produkte, die Kunden selbst über **Add products** hinzufügen, sind hier nicht enthalten. Sie erscheinen unter **Total added revenue** und **Edits by type**. ## Einblicke ins Bearbeitungsverhalten der Kunden Tortendiagramm mit dem Bearbeitungsverhalten der Kunden nach Typ Sieh mit der Visualisierung 'Bearbeitungen nach Typ', welche Funktionen Kunden am meisten nutzen. **Verstehen, was Kunden bearbeiten:** * Aktualisierungen der Lieferadresse * Änderungen der Produktmenge * Hinzufügen von Produkten zu Bestellungen * E-Mail- und Telefonkorrekturen * Bestellstornierungen Das Tortendiagramm zeigt genau, welche Bearbeitungsfunktionen Kunden am meisten nutzen, sodass du Kundenbedürfnisse verstehen und dich auf die Verbesserung der beliebtesten Funktionen konzentrieren kannst. **Analytics-Einblick:** Wenn Adressänderungen häufig sind, fangen Kunden Lieferfehler frühzeitig ab – das spart dir Kosten für fehlgeschlagene Lieferungen. Wenn Produkthinzufügungen beliebt sind, fokussiere die Optimierung deines Upsell-Flows für noch bessere Ergebnisse. ## Detaillierte Aktivitätsaufschlüsselung Detaillierte Aufschlüsselung aller Bearbeitungsaktivitäten nach Typ Klicke auf einen Aktivitätstyp, um spezifische Bestellungen zu sehen und detaillierte Einblicke zu erhalten. **Jede Art von Bearbeitung verfolgen:** * Aktualisierungen der Lieferadresse * Zur Bestellung hinzugefügte Produkte * Mengenänderungen * E-Mail- und Telefonaktualisierungen * Versandmethoden-Upgrades * Erstellte Support-Anfragen * Stornierte Bestellungen * Verarbeitete Rückerstattungen * Erstellte Steuerrechnungen * Aktualisierte Liefertermine **Klicke auf eine beliebige Zahl**, um die spezifischen Shopify-Bestellungen zu sehen. Alle Bestellungen werden basierend auf den Bearbeitungstypen automatisch getaggt (Upsell, Downgrade und Rückerstattungen an die ursprüngliche Zahlungsmethode oder als Store Credit) – für einfaches Filtern und Analysieren. ## Messung der Geschäftsauswirkung Diagramme mit Umsatz pro Bearbeitung, gesparten Support-Stunden und Gesamtersparnisseffekt Drei Schlüsselkennzahlen, die deine echten Geschäftsergebnisse aus der Bestellbearbeitung zeigen. **Drei Diagramme, die am meisten zählen:** **Umsatz pro Bearbeitung**\ Durchschnittlicher zusätzlicher Umsatz pro bearbeiteter Bestellung. Zeigt, dass Kunden nicht nur Fehler beheben – sie steigern den Wert ihrer Käufe. **Gesparte Support-Stunden**\ Zeit, die dein Support-Team gespart hat, weil Kunden Bestellungen selbst bearbeitet haben.\ *Berechnung: Vermiedene Support-Tickets × 15 Minuten* **Gesamter Ersparnisseffekt**\ Vollständige Kostenersparnis durch reduzierte Support-Arbeit und vermiedene Stornierungen.\ *Formel: (Self-Service-Bearbeitungen × 10 $) + (Vermiedene Stornierungen × 15 $)* ## Bestellstatus-Tracking Vollständige Liste jeder über Revize bearbeiteten Bestellung mit direkten Shopify-Links für detaillierte Analysen. Bestellungen, die durch Upsells, Upgrades oder Hinzufügungen während der Bearbeitung zusätzlichen Umsatz erzeugt haben. Bestellungen im Hold, weil Bearbeitungen eine Zahlung erfordern, Kunden die Zahlung aber noch nicht abgeschlossen haben. Über Revize stornierte Bestellungen mit Stornierungsgründen für Trendanalysen. ## Stornierungs-Einblicke Tortendiagramm mit Stornierungsgründen der Kunden Verstehe, warum Kunden stornieren, um deinen Store zu verbessern und zukünftige Stornierungen zu reduzieren. **Aus Stornierungsmustern lernen:** * 'Falsch bestellt' * 'Besseren Preis woanders gefunden' * 'Versandzeit zu lang' * 'Versandkosten zu hoch' * 'Meine Meinung geändert' * 'Zahlungsmethode ändern' * 'Sonstiges' sowie alle eigenen Gründe, die du festlegst Die Karte **Why customers cancelled their orders** zeigt außerdem **Recent notes**, die Kunden beim Stornieren hinterlassen haben. Klicke auf **View all**, um die vollständige Liste **Cancellation reasons** zu öffnen. Dort kannst du nach Grund filtern, nach Kunde, Bestellnummer oder Notiz suchen, nach Datum sortieren und als CSV exportieren. Nutze diese Daten, um Trends zu erkennen und dein Kundenerlebnis, deine Preisstrategien und Versandoptionen zu verbessern. **Umsetzbarer Einblick:** Wenn 'Besseren Preis woanders gefunden' häufig ist, ziehe dynamische Preisstrategien in Betracht. Wenn 'Versandzeit zu lang' oft erscheint, prüfe Express-Versandoptionen oder schnellere Fulfillment-Partner. ## Support-Tickets Die Karte **Support tickets** zeigt, was Kunden zu ihren Bestellungen gefragt haben, als sie auf ihrer Bestellseite **Contact support** genutzt haben, gruppiert nach Thema (Lieferadresse, Produktmenge, Produkte hinzufügen, Rabattcode, Bestellung stornieren, Versand-Upgrade oder Sonstiges). Jedes Ticket enthält die E-Mail-Adresse des Kunden, damit du antworten kannst. Klicke auf **View all**, um die vollständige Liste zu öffnen. Filtere nach Thema, zeige mit **With a message only** nur Tickets mit Nachricht an, suche nach Nachricht, Kunde, Bestellnummer oder E-Mail und sortiere nach Datum. ## Export als CSV Du kannst die Listen der Stornierungen und Support-Tickets als CSV-Dateien herunterladen: Lege den Zeitraum oben auf der Analytics-Seite fest. Der Export verwendet denselben Zeitraum. Klicke auf der Karte **Why customers cancelled their orders** oder der Karte **Support tickets** auf **View all**. Wende die gewünschten Filter oder Suchen an und klicke dann auf **Export CSV**. Die Datei enthält alle passenden Zeilen, nicht nur die angezeigte Seite. | Export | Spalten | | - | - | | **Cancellations** | Bestellung, Kunde, Grund, Notiz, Datum | | **Support tickets** | Bestellung, Kunde, E-Mail, Telefon, Thema, Nachricht, Datum | Jeder Export enthält bis zu 10.000 Zeilen. Wenn es mehr sind, weist Revize dich darauf hin. Grenze dann den Zeitraum ein und exportiere den Rest separat. Hast du Vorschläge für Analytics-Funktionen? Schreibe uns an [hello@revize.app](mailto:hello@revize.app). Wir bauen das, was Händler am meisten brauchen. ## So greifst du auf Analytics zu Gehe in deinem Shopify-Admin zu Apps und klicke auf Revize. Finde Analytics in der Seitenleiste, um auf dein vollständiges Dashboard zuzugreifen. Sieh dir Übersichtskennzahlen oben an, dann scrolle für detaillierte Aufschlüsselungen nach unten. Klicke auf einen beliebigen Bearbeitungstyp, um spezifische Bestellungen zu sehen und in die Daten einzutauchen. ## Warum Analytics deinem Geschäft helfen Zeige Stakeholdern genau, wie Bestellbearbeitung sich durch Umsatz und Kostenersparnis selbst trägt. Konzentriere dich auf die Bearbeitungsfunktionen, die Kunden am meisten nutzen, und verbessere unterperformante. Quantifiziere Support-Zeitersparnisse, um Ressourcenzuteilung und Planung zu rechtfertigen. Erkenne Muster im Kundenverhalten, um Produkte, Richtlinien und Erlebnisse zu verbessern. ## Häufig gestellte Fragen Ja, klicke im Dashboard auf einen Bearbeitungstyp, um die spezifischen Shopify-Bestellungen zu sehen. Bestellungen werden basierend auf den Bearbeitungstypen automatisch für einfaches Filtern getaggt. Das sind Bestellungen, bei denen Kunden Änderungen vorgenommen haben, die eine zusätzliche Zahlung erfordern, die Zahlung aber noch nicht abgeschlossen haben. Revize hält diese Bestellungen, bis die Zahlung verarbeitet ist. Ja, für Stornierungen und Support-Tickets. Klicke auf einer der beiden Karten auf **View all** und dann auf **Export CSV**. Die Datei folgt deinem Zeitraum und deinen Filtern. Siehe [Export als CSV](#export-als-csv). Die Diagramme und Hauptkennzahlen werden nicht exportiert. Ja. Wähle einen Zeitraum und dann im Vergleichs-Button **Previous period**, **Previous year** oder einen eigenen Zeitraum. Die Hauptkennzahlen zeigen die prozentuale Veränderung. Revize-Analytics verwandeln deine Bestellbearbeitungsdaten in umsetzbare Geschäftseinblicke. Nutze diese Kennzahlen, um ROI nachzuweisen, das Kundenerlebnis zu optimieren und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. ## Verwandte Funktionen * [Kundenportal](/de/features/customer-portal) — Wo die gesamte in den Analytics verfolgte Bearbeitungsaktivität stattfindet * [Produkte hinzufügen](/de/features/add-products-upsell) — Wichtiger Beitrag zu deinen Zusatzumsatz-Kennzahlen * [Bestellung stornieren](/de/features/cancel-order) — Sieh Stornierungsgründe und Trends in deinen Analytics This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.