В съвременния свят, където конкуренцията на пазара постоянно нараства и технологичните промени предоставят нови инструменти и възможности почти ежедневно, осигуряването на стабилност и непрекъснат растеж на бизнеса е от решаващо значение. Важно е не само да бъдеш адаптивен, но и максимално гъвкав. Гъвкавостта позволява на бизнеса да се приспособява към новите тенденции и ефективно да взаимодейства с клиентите.
От своя страна, за успеха на електронния бизнес е необходимо да се използват различни инструменти за анализ на данни, отчитане и оперативни дейности. Интегрирането на Shopify магазин с различни външни системи става жизненоважна и неизменна стъпка в този непрекъснат процес.
В тази публикация ще разгледаме различни аспекти на интегрирането на Shopify с системи за анализ на данни и отчитане, започвайки с типични решения като Google Sheets или Microsoft Power BI и завършвайки с по-специализирани инструменти като Exploratory. Ще разгледаме повърхностно примери за взаимодействие с различни системи, предоставяйки практически съвети за ефективна интеграция. Ще обсъдим възможностите за използване на аналитични инструменти за вземане на решения и осигуряване на оптималното функциониране на вашия онлайн магазин.
Как да получите достъп до данните на Shopify
Независимо от избраната система за анализ на данни и отчитане, ключов елемент за тяхното ефективно функциониране е данните. В контекста на взаимодействието на Shopify с външни системи възникват няколко важни въпроса:
- Как лесно да прехвърлите необходимите данни от Shopify към тези системи?
- Как да осигурите техните непрекъснати актуализации?
Първата стъпка в решаването на тази задача е да определите какви конкретни данни са ви необходими за анализ и отчитане. Информацията, която може да ви е необходима, е доста обширна, включително данни за продажби, наличности, детайли за клиенти, колички и др. Разбирането на конкретните нужди от данни ще помогне за идентифициране на оптималния метод за събиране и предаване на тази информация.
Що се отнася до леснотата на прехвърляне на данни, интегрирането на Shopify с външни системи може да бъде постигнато чрез ръчни или автоматизирани решения.
Ръчен експорт и импорт на данни
Докато експортирането на данни в CSV файл с помощта на стандартния механизъм на Shopify може да изглежда като първото и логично решение, важно е да се вземат предвид неговите критични недостатъци:
- Ограничение на данните, които могат да бъдат експортирани;
- Необходимост от ръчни актуализации на данните.
- Невъзможност за експортиране на сурови (неагрегирани) данни.
Едно от най-критичните ограничения е ограничението на обема на данните, които могат да бъдат експортирани, както по отношение на размер на пробата, така и по отношение на съдържание. Това е особено критично за бизнеси с голям обем поръчки или продукти.
Невъзможността да се експортират сурови данни (т.е. неагрегирани) е още едно ограничение на този подход. Оригиналните данни съдържат детайли, които могат да бъдат решаващи за задълбочен анализ и разпознаване на модели. Ограничението за експортиране само на агрегирани данни може да усложни задълбочения анализ и получаването на пълна картина на ситуацията.
За да се преодолеят тези недостатъци, могат да се използват по-напреднали и автоматизирани методи за интеграция, като например използването на Shopify API, който позволява получаване на повече данни в реално време.
Интеграция чрез Shopify API
Това решение е подходящо за компании с висококвалифицирани разработчици в екипа си и които са готови да инвестират значителни ресурси в разработването и поддръжката на интеграцията с помощта на Shopify API. Използването на API предоставя на магазина пълен контрол върху процеса на интеграция, позволявайки персонализиране според специфичните нужди и осигуряване на внос на данни в реално време.
Въпреки това, има някои недостатъци, които трябва да се вземат предвид. Един от тях е невъзможността да се получи голям обем данни наведнъж. Това налага създаването на междинно хранилище на данни от страна на магазина, което трябва да бъде постоянно синхронизирано с Shopify (където уебхуковете на Shopify API идват на помощ).
Shopify приложения за експорт на данни при поискване
Тъй като повечето системи за анализ на данни и отчитане поддържат зареждане и актуализиране на данни чрез URL, наличието на система, която отговаря на следните изисквания, е достатъчно:
- Възможност за експортиране на целия обем необходими данни с една заявка;
- Широк спектър от налични данни;
- Възможност за експортиране на предварително агрегирани данни;
- Възможност за експортиране на сурови данни;
- Навременни актуализации на данните (живи данни).
Mipler като доставчик на данни за Shopify
Mipler е популярно приложение за Shopify, което улеснява интеграцията и анализа на данни за изграждане на Shopify отчети с различна сложност. За кратък период, то спечели значителна популярност сред хиляди собственици на магазини на платформата Shopify, помагайки им ефективно да се справят с бизнес предизвикателствата. Тъй като приложението вече взаимодейства с данни от Shopify, разширяването на функционалността му, за да поддържа други платформи за отчитане, е логична стъпка в разширяването на обхвата му на приложение.
Едно от ключовите предимства на Mipler е възможността да се получават данни както в агрегирана, така и в сурова форма. Това предоставя на собствениците на магазини в Shopify гъвкавост при избора на формата, който най-добре отговаря на техните нужди и спецификации на отчетите.
В момента Mipler предлага няколко начина за достъп до данни:
-
Персонализирани отчети на Shopify с уникални линкове:
Приложението позволява на потребителите да получават данни в различни формати, като CSV, JSON, HTML, PDF, чрез уникални линкове към персонализирани отчети.
-
Директна интеграция с Google Sheets:
Приложението предоставя добавка за Google Sheets, наречена Shopify Data Connector, която позволява удобна и директна интеграция на данните от Mipler в Google Sheets.
-
API с различни типове заявки:
Mipler поддържа API с различни типове заявки, включително различни формати и структури, предоставяйки повече гъвкавост при работа с данни и интеграция с други системи.
В обобщение, Mipler не само осигурява удобен достъп до данни от Shopify, но и разширява функционалността си, предлагайки на потребителите различни методи за получаване и обработка на данни, за да оптимизират бизнес анализа си.
Изследвайте свързаните отчети
Достъп до данни чрез Mipler API за Shopify
Mipler реализира собствен крайна точка, предоставяща възможността за достъп до разнообразни данни в различни формати. Тази крайна точка е изключително гъвкава, позволявайки на потребителите лесно да определят какви конкретни данни да извлекат и за какъв период, с уточняване на конкретни колони и техните взаимовръзки.
Например, с помощта на тази крайна точка, потребителите могат незабавно да получат данни за броя на поръчките по дни от седмицата или месец. Възможно е също да се събере информация за количеството поръчки за определен период за конкретни продукти, използвайки филтри. Тази функционалност прави използването на Mipler изключително удобно и ефективно, позволявайки на потребителите точно да конфигурират параметрите за извличане на данни в съответствие с техните специфични нужди и бизнес запитвания.
Примери за API заявки с различни изходни данни:
-
https://app.mipler.com/api/[secret_key]/mql.json?expr=orders
Списък на всички поръчки с всички колони (над 65 колони)
-
https://app.mipler.com/api/[secret_key]/mql.json?expr=orders.select_columns(orders.name, orders.price, orders.processed_at).sort_by(desc(orders.processed_at))
Списък на всички поръчки, сортирани по дата с ограничение на колоните
-
https://app.mipler.com/api/[secret_key]/mql.json?expr=products
Списък на всички продукти
-
https://app.mipler.com/api/[secret_key]/mql.json?expr=summarize_columns([orders.processed_at_day, orders.count, orders.total_price])
Статистика за продажбите по дни
-
https://app.mipler.com/api/[secret_key]/mql.json?expr=summarize_columns([product_variants.name, orders.count, orders.total_price], filter(orders, is_in_range(orders.processed_at, LAST30DAYS)))
Списък на продуктите с броя на поръчките за последните 30 дни. Проверете заявката с демонстрационни данни.
Нека разгледаме как да го интегрираме с различни системи.
Данни от Shopify в Google Sheets
Google Sheets е изключително популярно средство с множество възможни приложения, а неговата гъвкавост го прави незаменимо за милиони потребители. Що се отнася до интеграцията с данни от Shopify, два основни метода предоставят удобен достъп до данни:
-
Използване на добавка за Google Sheets:
Има опция за инсталиране на отделна добавка за Google Sheets, специално проектирана за интеграция с данни от Shopify.
Тази добавка предоставя разширена функционалност за удобно извличане, анализ и показване на данни директно в Google Sheets. По-подробно описание може да бъде намерено в интеграцията на Shopify с Google Sheets.
Интеграция с Google Sheets -
Използване на вградената функция
=IMPORTDATA:Удобен и бърз начин е да се използва вградената функция
=IMPORTDATAв Google Sheets.Тази функция позволява на потребителите да вмъкват данни директно от CSV файлове. Като посочат директния линк към CSV файла от данни на Shopify (който може да бъде предоставен, например, чрез Mipler API), потребителите могат лесно и ефективно да извлекат и актуализират данни в Google Sheets.
Бърза интеграция с Google Sheets (=IMPORTDATA)
И двата подхода предоставят удобен достъп до данни от Shopify, позволявайки на потребителите да работят с данни директно в Google Sheets, избирайки този, който най-добре отговаря на техните нужди и изисквания.
Данни от Shopify в Exploratory
Exploratory е популярна и многофункционална програма, която предоставя широки възможности за извършване на различни операции с данни. Поради уникалната си функционалност, тя позволява на собствениците на магазини не само да извършват определени манипулации, но и да анализират тенденции, изграждат графики и използват множество други полезни опции, обединени под термина "наука за данни".
Подобно на други програми от този вид, Exploratory позволява удобно зареждане на данни директно от URL адреси и тяхното последващо използване. Екранните снимки по-долу демонстрират основните стъпки за добавяне на данни от Shopify, използвайки Mipler API. Този процес включва няколко етапа, при които потребителите могат лесно да интегрират данни от посочения източник за по-нататъшно изследване и анализ в програмата Exploratory.
Данни от Shopify в Excel
Microsoft Excel е известен и широко използван инструмент за анализ на данни, който предоставя удобен начин за импортиране на данни, включително CSV файлове, директно от уеб ресурси. За да извършите тази операция, следвайте следните стъпки:
- Отворете Microsoft Excel и отидете на таба "Данни";
- Кликнете на бутона "От уеб" в групата "Получаване на външни данни";
- След като кликнете "От уеб", ще се появи нов прозорец, позволяващ ви да посочите URL адреса на .csv файла, който искате да импортирате;
- В този прозорец поставете URL адреса на .csv файла в съответното поле. Можете да получите този URL адрес чрез Mipler API;
- Кликнете "Импорт" или "ОК".
Този прост процес позволява на потребителите бързо да импортират необходимите данни и лесно да ги актуализират без излишни стъпки.
Данни от Shopify в Microsoft Power BI
Microsoft Power BI е мощен инструмент за анализ и визуализация на данни, който също предоставя удобни функции за импортиране на данни от различни формати, като JSON и CSV, от външни източници, използвайки интерфейса "Магьосник за получаване на данни". Този интерфейс позволява лесен и бърз достъп до външни данни. Ето общ преглед на процеса:
- Изберете "Начало" и "Получаване на данни";
- В "Магьосника за получаване на данни" изберете типа на източника на данни, който искате да използвате. За импортиране на данни от външен URL, изберете "Уеб";
- Въведете URL адреса на източника на данни в съответното поле. Можете да изберете формата на данните, като JSON или CSV, в зависимост от изхода на уеб заявката;
- Кликнете "Зареждане" или "Трансформиране на данни".
Този интерактивен процес на импортиране на данни от външен URL позволява на потребителите безпроблемно и ефективно да интегрират разнообразни данни в своите Power BI проекти за последваща визуализация и анализ.
