Inoiv KPI Dashboard

⚠

Last-Click Sales i

—

Assisted Conv. i

—

First-Touch Sales i

—

Total Ad Spend i

—

Blended ROAS i

—

MER i

—

Blended CAC i

—

Datenqualität — Dark Funnel i

Webshop Orders i

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Attributiert i

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Unattributiert (Dark Funnel) i

—

Attribution Gap i

—

Attributiert Dark Funnel

ScaleSignal — Consent-Denied Revenue i

Signal Clicks i

—

Alle Besucher (inkl. Consent-Denied)

Consented Clicks i

—

Blind Clicks i

—

Consent Rate i

—

Hidden Revenue i

—

Consented Consent-Denied (Blind)

Kanal	Signal i	Consented	Blind	Consent %	Tracked Rev.	Hidden Rev. i	Total (est.) i

Attribution nach Kanal i

Kanal	Last-Click i	Revenue	Assists i	First-Touch i	Neu i	Repeat i	Spend	ROAS i	CAC i
Attribution-Daten werden geladen... Last-Click Daten ab sofort. Assists + First-Touch + Spend in kommenden Updates.

Kanal

Last-Click i

Revenue

Assists i

First-Touch i

Neu i

Repeat i

Spend

ROAS i

CAC i

Attribution-Daten werden geladen...

Last-Click Daten ab sofort. Assists + First-Touch + Spend in kommenden Updates.

Google Ads: Platform vs. Actual i

Google Reported Conv. i

—

Actual (gclid-matched) i

—

Diskrepanz i

—

Google Reported Rev.

—

Meta Ads: Platform vs. Actual i

Meta Reported Conv.

—

Actual (fbclid-matched)

—

Diskrepanz

—

Meta Reported Rev.

—

Google Kampagnen i

Kampagne	Spend	Impr.	Clicks	CTR i	CPC i	Conv. (Google) i	Conv. Value	ROAS

Meta Kampagnen i

Kampagne	Spend	Impr.	Clicks	CTR	CPC	Conv. (Meta)	Conv. Value	ROAS

Attribution-Modell (3 Stufen)

Stufe 1 — First-Touch: Zeigt den Kanal der ersten Session eines Kunden. Beantwortet: "Wo hat der Kunde uns entdeckt?"

Stufe 2 — Assists: Zählt alle Kanäle die in früheren Sessions vor dem Kauf vorkamen. Ein Kanal der nicht den letzten Klick hatte, aber im Pfad war = 1 Assist.

Stufe 3 — Adjusted Revenue: Revenue anteilig auf alle Touchpoints verteilt (Linear/Time-Decay). Zeigt den "wahren" ROAS pro Kanal.

Lade Insights...

Engagement Score pro Kanal i

📍 Landing Page Analyse wurde in einen eigenen Tab verschoben:

Kampagnen-Performance i

Kanal	Kampagne	Visitors	Landings	Intents	Purchases	Score

Funnel Drop-off pro Kanal i

Cross-Channel Impact

Wie beeinflusst Meta Traffic deine Google Ads Performance?

Meta Ads → Google Ads Effekt (letzte 30 Tage)

Lade Daten...

Google Orders/Tag i

—

Meta Traffic LP Views/Tag i

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Meta → Google Impact i

—

Identity Matching i

—

Newsletter → Bestellungen Effekt (letzte 30 Tage)

Lade Daten...

Email Orders/Tag i

—

Email Klicks/Tag i

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Email → Orders Impact i

—

Email Revenue Total i

—

Meta Traffic vs. Google Orders (täglich)

Tägliche Übersicht

Datum	Meta LP Views	Google Orders	Google Revenue	Total Orders

🎯 LP Insights

Welche Landing Pages bringen Conversions — und welche bremsen sie?

Wie wir messen

First-Landing Attribution: Jeder Besucher wird der Landing Page zugeordnet wo er zum ersten Mal auf inoiv.ch gelandet ist. Die LP holt den Kunden — wenn sie ihn überzeugt, kommt er später wieder und kauft. Die Erst-LP bekommt also den Credit für die Conversion.

Engagement-Daten (Bounce, Avg Time): Basieren auf Sessions ≥3 Sekunden bei denen der Besucher den Browser-Tab geschlossen hat. Coverage: — aller Visitors. Sessions <3s sehen die LP nicht richtig und werden bewusst nicht gezählt.

Score (0-100): Composite aus CR (40 Punkte), Bounce (20), Scroll (15), Intent (15), Volumen-Bonus (10). 🟢 Star (≥80) · 🟡 OK (60-79) · 🟠 Needs Attention (40-59) · 🔴 Critical (<40)

LP Friction Matrix i

Bubble = Visits. Hover für Details.

Sortieren nach:

Landing Pages

URL	Visits i	Mobile % i	Avg Time i	Bounce % i	Intent % i	Conv. i	CR % i	Revenue i	Score i

📊 Attribution Models

Vergleich aller 4 Attribution-Modelle für die gleichen Bestellungen — wer bekommt wirklich Credit?

Wie wir messen

Jede Bestellung im Zeitraum wird unter 6 verschiedenen Modellen attribuiert. Die Tabelle zeigt wie sich Revenue und Orders pro Channel je nach Modell verschieben — und welche Channels von welchem Modell bevorzugt werden.

TrailIQ™ ★ Default — Die intelligente Attribution für Premium E-Commerce. Versteht echte Customer Journeys statt nur den letzten Klick zu zählen. Erkennt wenn dein Kunde dich auf dem Handy entdeckt und auf dem Desktop kauft. Optimiert für das wie Menschen wirklich einkaufen.
Last-Click: 100% Credit an den letzten Channel vor dem Kauf. Standard im E-Commerce, aber unterschätzt Awareness-Channels.
First-Touch: 100% Credit an den ersten Channel der den Kunden gebracht hat. Belohnt Discovery, ignoriert die Closer.
Linear: Revenue gleichmässig auf alle Touchpoints verteilt. Fair aber kann Long-Tail Channels überbewerten.
U-Shape (40-20-40): 40% First, 40% Last, 20% gleichmässig auf Middle. Industrie-Standard.
Time-Decay: Touchpoints näher zum Kauf bekommen mehr Gewicht (Half-Life 7 Tage).

Orders Total i

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Revenue Total i

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Multi-Channel Orders i

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Top Insight i

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Channel-Verteilung pro Modell i

Channel × Modell — Revenue Vergleich

Channel	TrailIQ™ i	Last-Click	First-Touch	Linear	U-Shape	Time-Decay i	Δ Max-Min i

⚙️ Settings

Dashboard-Einstellungen und Präferenzen.

Attribution-Modell

Wähle dein bevorzugtes Standard-Modell für die Channel-Zuordnung. Das beeinflusst später (in einer kommenden Version) die Channel-Anzeige in KPI Overview und Ads Report. Im 📊 Attribution Tab siehst du immer alle 4 Modelle nebeneinander.

TrailIQ™ ★ Empfohlen — ScaleTrail Default

Die intelligente Attribution die versteht wie deine Kunden wirklich kaufen. Entdeckt echte Customer Journeys über Geräte und Kanäle hinweg. Sieht was Last-Click übersieht. Gebaut für Marken die jeden Franken Ad-Spend fair bewerten wollen.

Last-Click

100% Credit an den letzten Channel vor dem Kauf. Gut für kurze Buying Cycles, einfach zu verstehen, aber unterschätzt Awareness-Channels wie Meta.

First-Touch

100% Credit an den ersten Channel der den Kunden gebracht hat. Belohnt Discovery-Channels, ignoriert aber den Closer.

Linear

Revenue gleichmässig auf alle Touchpoints verteilt. Faire Verteilung aber kann Long-Tail Channels überbewerten.

U-Shape (40-20-40)

40% First-Touch + 40% Last-Touch + 20% gleichmässig auf Middle-Touchpoints. Industrie-Standard für mittlere Buying Cycles (7-30 Tage).

Time-Decay

Touchpoints näher zum Kauf bekommen mehr Gewicht (Half-Life 7 Tage). Der Klick eine Stunde vor dem Kauf zählt voll, der vor 3 Wochen zählt nur noch 10%. Gut für Marken mit echten Customer Journeys über mehrere Tage.

Aktuelles Modell wird im Browser gespeichert (localStorage)

Kommt bald

Google Ads OAuth Connect-Flow (P11)
Meta Ads OAuth Connect-Flow (P11)
Tracking-Parameter Setup-Wizard (P11)
Monthly AI Report Toggle (P11)
Spracheinstellung (DE/EN/FR)

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