CONECTE SHOPIFY A MUSE
Configurar relatórios Shopify em Muse
Adzviser recupera os dados de origem por meio de suas ferramentas de relatório MCP. Muse usa esses resultados para responder às suas perguntas. Conecte a fonte em Adzviser e autorize Muse a usar essa conexão.
Conecte Shopify em Adzviser
Insira a primeira parte do URL da sua loja myshopify.com, faça login em Shopify e permita que Adzviser leia seus dados de relatório. Adicione a fonte ao espaço de trabalho que você deseja usar em Muse.
Abra a configuração Adzviser →Autorizar Adzviser em Muse
Abrir Muse.ai e envie: “Você pode se conectar ao Adzviser MCP personalizado em https://mcp.adzviser.com/http?” Selecione Conectar no cartão Adzviser, faça login no Adzviser e conclua a autorização pelo MCP. Depois, volte ao Muse.
https://mcp.adzviser.com/httpVerifique o primeiro resultado
Peça a Muse para listar seus Adzviser espaços de trabalho e suas fontes. Escolha o espaço de trabalho e confirme a loja. Peça um pequeno relatório para um período conhecido antes de expandir a análise.
A conexão de relatório Adzviser é somente leitura. Pode recuperar dados para análise; ele não pode editar registros ou campanhas de origem.
UM PRIMEIRO RELATÓRIO SHOPIFY ÚTIL
Explique uma mudança de vendas antes de escolher uma promoção
Crie um relatório que você possa verificar
Compare os últimos 30 dias completos com os 30 dias anteriores para uma loja. Comece com vendas brutas, descontos, devoluções, vendas líquidas e pedidos no nível da loja. Em seguida, solicite vendas no nível do produto separadamente e classifique os produtos pela alteração absoluta nas vendas líquidas. Mantenha identificadores de produtos estáveis ao lado dos nomes para que produtos renomeados não pareçam itens não relacionados.
Combinar a definição de vendas antes de reconciliar totais
O catálogo Adzviser atualmente rotula o campo de ajuste Retornos. Shopify introduziu a terminologia de reversões de vendas para um conjunto mais amplo de ajustes negativos. Pergunte qual definição o relatório retornado usa antes de correspondê-lo ao Shopify Analytics. Vendas líquidas, vendas totais e pagamentos são medidas diferentes; um relatório de vendas não é uma reconciliação de pagamentos.
Distinguir a demanda do desconto
Para produtos com vendas brutas mais altas, mas vendas líquidas mais fracas, inspecione descontos e ajustes antes de concluir que a demanda melhorou. Peça a Muse uma lista de revisão curta: o produto, a mudança observada, uma possível explicação e as evidências adicionais necessárias para decidir se repetir a promoção.
Métricas para este relatório: Gross sales; Discounts; Returns; Net sales; Orders.
Dimensões relevantes: Product title; Product SKU.
Esses campos são um ponto de partida. Nem todas as combinações podem ser incluídas no mesmo relatório. Use solicitações separadas para diferentes níveis de relatório e consulte o catálogo completo de campos para conhecer todos os campos disponíveis.
COPIAR PARA MUSE
Execute sua primeira análise Shopify
Cole este prompt depois de estabelecer a conexão. Ajuste o período ou o tema à sua pergunta e deixe que Muse confirme a seleção antes de obter os resultados.
Use Adzviser para analisar Shopify. Liste meus espaços de trabalho e pergunte qual loja conectada usar. Compare os últimos 30 dias completos com os 30 dias anteriores para uma loja. Comece com vendas brutas, descontos, devoluções, vendas líquidas e pedidos no nível da loja. Em seguida, solicite vendas no nível do produto separadamente e classifique produtos pela alteração absoluta nas vendas líquidas. Mantenha identificadores de produtos estáveis ao lado dos nomes para que produtos renomeados não pareçam itens não relacionados. Use estas métricas nos relatórios que as suportam: Gross sales, Discounts, Returns, Net sales, Orders. Detalhamento por: Product title, Product SKU. Verifique quais campos podem ser combinados e use tabelas separadas para os diferentes níveis de análise. Informe as datas reais do relatório ou o período de observação. Mostre as linhas de dados que sustentam a análise, apresente uma breve conclusão e sugira um próximo passo de investigação. Sinalize os dados ausentes e diferencie as mudanças observadas das possíveis explicações.
