E-Commerce-Checks im Detail

E-Commerce ist der Bereich, in dem schon kleine Tracking-Lücken zu großen Umsatz-Lücken im Reporting führen. Der Auditor prüft das auf zwei Ebenen: Live (über die GA4 Data API) und in der Tiefe (über BigQuery).

<!-- SCREENSHOT: E-Commerce-Funnel-Sektion mit roter Ampel und Funnel-Visualisierung -->

Was prüft die App?

Vier zentrale Themen liegen hinter den E-Commerce-Checks:

1. Pflicht-Events vorhanden - view_item, add_to_cart, begin_checkout und purchase müssen alle gemessen werden.
2. Funnel-Completion - wie viele Sessions, die einen begin_checkout feuern, kommen tatsächlich bis purchase?
3. Duplikate - werden Käufe versehentlich doppelt erfasst?
4. Transaktions-Attribution - werden Käufe sauberen Kanälen zugeordnet, oder landen sie überproportional auf Direct und Unassigned?

Wann wird ein Check ausgelöst?

Aus dem Code:

Die Logik liegt in app/services/ga4_api_check_service.py:_run_data_checks() (Pflicht-Events + Attribution) und in den SQL-Queries ecommerce_funnel.sql, ecommerce_transactions.sql und duplicate_events.sql.

Typische Ursachen

• Fehlende purchase-Events → Checkout läuft auf einer Subdomain ohne Tracking, Payment-Redirect-URL löscht Cookies vor dem Trigger, Headless-/No-JS-Checkout.
• Doppelte Transaktionen → Reload der Danke-Seite, Popup-Workflow feuert Trigger mehrfach, fehlerhafte Dedup-Logik im GTM, parallele Universal-Analytics-Implementierung läuft mit. Tieferer Hintergrund im Blog Doppelte Käufe in GA4.
• Unvollständige Item-Daten → price und item_id werden als (not set) übergeben, weil dynamische Felder nicht im DataLayer landen.
• Hoher Direct-Anteil bei Käufen → Payment-Provider als Referrer (siehe Blog Bank- und Payment-Provider als Referrer) oder Cross-Domain-Tracking ohne _ga-Cookie-Pass.

<!-- SCREENSHOT: Doppel-Transaktionen-Tabelle mit Transaction-ID, Timestamp, Umsatz-Impact -->

So gehst du vor

1. Pflicht-Events zuerst - wenn purchase fehlt, lohnt jede weitere Auswertung erst, sobald das Tracking läuft.
2. Funnel-Sektion create_ecommerce_funnel_section öffnen - sie zeigt die Drop-offs zwischen view_item → add_to_cart → begin_checkout → purchase als Sankey-/Barchart.
3. Duplikate-Sektion create_duplicate_transactions_section prüfen - sie listet konkrete Transaction-IDs, die mehrfach gefeuert wurden, inkl. Umsatz-Impact.
4. Attribution kreuzprüfen mit Attribution & Akquisitions-Qualität.
5. Bei Item-Datenproblemen in Event-Qualität & PII-Hinweise weiterlesen - dort liegt die PII- und (not set)-Diagnose.

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