LIGUE SHOPIFY A MUSE
Configurar relatórios Shopify em Muse
O Adzviser recupera os dados de origem através das suas ferramentas de relatório MCP. Muse utiliza estes resultados para responder às suas perguntas. Ligue a fonte em Adzviser e autorize Muse a utilizar esta ligação.
Ligue 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 deseja usar em Muse.
Abra a configuração Adzviser →Autorizar Adzviser em Muse
Abrir Muse.ai e envie: «Pode ligar-se ao Adzviser MCP personalizado em https://mcp.adzviser.com/http?» Selecione Ligar no cartão Adzviser, inicie sessão no Adzviser e conclua a autorização através do 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 ligação de relatório Adzviser é de leitura apenas. Pode recuperar dados para análise; não pode editar registos ou campanhas de origem.
UM PRIMEIRO RELATÓRIO SHOPIFY ÚTIL
Explique uma mudança de vendas antes de escolher uma promoção
Crie um relatório que 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.
Estes campos são um ponto de partida. Nem todas as combinações podem ser incluídas no mesmo relatório. Utilize pedidos separados para diferentes níveis de relatório e consulte o catálogo completo de campos para conhecer todos os campos disponíveis.
COPIAR PARA MUSE
Execute a sua primeira análise Shopify
Cole este prompt depois de estabelecer a ligação. 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. Utilize estas métricas nos relatórios que as suportam: Gross sales, Discounts, Returns, Net sales, Orders. Discriminação por: Product title, Product SKU. Verifique que campos podem ser combinados e utilize tabelas separadas para os diferentes níveis de análise. Indique 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. Assinale os dados em falta e distinga as alterações observadas das suas possíveis explicações.
