Inoiv KPI Dashboard

⚠

Kohorte	Größe	Ø Orders	Repeat Rate i	Ø LTV	LTV Lift i
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🎯 Campaign Performance TrailIQ™ vs. Platform

Was die Werbeplattform sagt vs. was unsere First-Party-Daten (TrailIQ) wirklich messen. Grosse Zahl = TrailIQ (Last-Click First-Party). Klein darunter = Platform-reported (DDA bei Google, View-Through bei Meta).

🟢 Google Ads

Kampagne	Spend	ROAS	NC-ROAS	Orders	NC / RC	AOV	CPA	NC-CPA
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🔵 Meta Ads

Kampagne	Spend	ROAS	NC-ROAS	Orders	NC / RC	AOV	CPA	NC-CPA
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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

—

Attributiert i

—

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.

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.

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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

—

Meta → Google Impact i

—

Identity Matching i

—

Newsletter → Bestellungen Effekt (letzte 30 Tage)

Lade Daten...

Email Orders/Tag i

—

Email Klicks/Tag i

—

Email → Orders Impact i

—

Email Revenue Total i

—

Meta Seeding Impact — Meta Spend vs. Shop Orders (täglich) Zeigt wie Meta-Traffic Google PMax indirekt befeuert

Tägliche Übersicht

Datum	Meta Spend	Meta LP Views	Google Orders	Total Orders	Shop Revenue

🎯 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.

Bounce Rate (Visitor-Level, GA4-ähnlich): Ein Visitor ist nicht bounce wenn er mindestens eines dieser Signale hat: Intent-Event (sa_intent, add_to_cart, begin_checkout, purchase) ODER Engagement mit ≥10s / ≥25% Scroll ODER mindestens 2 Pageviews. Alle anderen zählen als Bounce.

Avg Time: Basiert auf engagement Events (Sessions ≥3s mit Tab-Close). Coverage: — aller Visitors.

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

—

Revenue Total i

—

Multi-Channel Orders i

—

Top Insight i

—

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

🎨 Meta Creatives

Creative-Level Performance mit Copy-Analyse, segmentiert nach Audience-Typ. Daten aus KV (Sync alle 3h).

Segment:

Creatives

—

Spend

—

Revenue (Meta)

—

ROAS (Meta)

—

📖 Copy Learning Top 25% vs Bottom 25% Performer (nach ROAS)

Lade Copy-Analyse …

Creatives

Lade Creatives …

⚙️ 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. Der Klick eine Stunde vor dem Kauf zählt voll, ältere Klicks verlieren exponentiell an Gewicht. Das "Tempo" des Vergessens steuerst du über Trail Memory (siehe unten).

Aktuelles Modell wird im Browser gespeichert (localStorage)

Trail Memory Time-Decay & TrailIQ Half-Life

Wie lange soll ClickTrail einen Touchpoint "im Gedächtnis" behalten? Ein Touch nach dieser Zeitspanne bekommt nur noch 50% Gewicht, danach nimmt es exponentiell ab. Beeinflusst Time-Decay und TrailIQ Modelle. Wähle das Preset das zu deiner Branche passt — oder nutze das Datenanreicherungs-Signal aus dem Attribution Tab um zu entscheiden.

ScaleTrail Standard ★ 7 Tage

E-Commerce DTC, Default. Aligned mit Google Ads & Meta Bidder Windows. Ideal für Impulskäufe und kurze Buying Cycles. Funktioniert für 80% der Shops out of the box.

Premium / Considered 14 Tage

Längere Awareness-Phase, Marken mit Consideration-Journey. Für Premium-Beauty, Möbel, Mode mit mehrfachen Touchpoints über 1-2 Wochen vor dem Kauf.

B2B Lead Gen 30 Tage

B2B, Big Ticket, Sales Cycles über mehrere Wochen. Ideal für Agenturen, SaaS, hochpreisige Services wo die Kaufentscheidung Wochen bis Monate dauert.

Einstellung 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)
Datenanreicherung (ML-basiert): ClickTrail Adaptive — lernt aus deinen echten Kundendaten und passt Trail Memory automatisch an. Kein fixes Preset, sondern ein Wert der sich mit deinem Shop entwickelt. Voraussetzung: 1000+ Conversions/Monat.

Inoiv Dashboard

Engagement Score pro Kanal i

Kampagnen-Performance i

Funnel Drop-off pro Kanal i

Cross-Channel Impact

Meta Seeding Impact — Meta Spend vs. Shop Orders (täglich) Zeigt wie Meta-Traffic Google PMax indirekt befeuert

Tägliche Übersicht

🎯 LP Insights

LP Friction Matrix i

📊 Attribution Models

Channel-Verteilung pro Modell i

🎨 Meta Creatives

📖 Copy Learning Top 25% vs Bottom 25% Performer (nach ROAS)

Creatives

⚙️ Settings

Attribution-Modell

Trail Memory Time-Decay & TrailIQ Half-Life

Kommt bald