Podíl online nákupů neustále roste, poháněn měnícími se paradigmata a proliferací internetových obchodů. Trend prodeje produktů na tržištích, který v posledních letech zaznamenal významný růst, se zpomaluje. Spotřebitelé stále častěji volí specializované online obchody a počet takových obchodů každým rokem roste.
Při zvažování online obchodu jako plně funkčního podnikání, s primárním zaměřením na růst prodeje, vzniká potřeba zlepšit efektivitu, jak operativně, tak v marketingu.
Ze zvláštního hlediska, během transformační fáze z interního obchodu na středně velké podnikání, se objevuje řada otázek týkajících se rozhodování založeného na datech, protože zdroje dat (aplikace, služby) jsou velmi různorodé.
Na jedné straně je přístup ke všem dostupným nebo přístupným datům snadno dosažitelný (Google Analytics, Facebook Ads, Google Ads, Stripe, Paypal) — všechny tyto systémy nabízejí své mechanismy pro přístup k datům a generování reportů.
Na druhé straně jsou všechny tyto systémy velmi odlišné a konsolidace všech potřebných metrik nebo grafů do jednotného reportu se stává náročným úkolem bez značného manuálního úsilí.
Přesně v tomto okamžiku vzniká potřeba konsolidovat data z různých zdrojů na jednom místě pro následnou analýzu, vizualizaci nebo reportování.
Co je ETL?
ETL (Extract, Transform, Load) je proces extrakce/shromažďování dat z jednoho zdroje, jejich transformace a načítání do cílové destinace. Jinými slovy, je to proces přesunu dat z několika různých zdrojů (vstupů) na jedno místo, jako je datový sklad. Především je to nezbytné pro standardizaci přístupu k datům, protože každý zdroj má své rozhraní pro přístup k datům (API), což komplikuje konstrukci Shopify Reports nebo analýz. Mít jediný zdroj se všemi daty výrazně zjednodušuje proces vytváření reportů.
Proces ETL je poměrně složitý na implementaci, ale na základní úrovni se skládá ze tří fází:
-
E - Extrakce:
Fáze získávání dat ze zdroje, kterým může být databáze, API nebo textové soubory.
-
T - Transformace:
Fáze změny dat zahrnuje čištění od neplatných informací, změnu struktury a transformaci dat do formátu lépe vhodného pro analýzu.
-
L - Načítání:
Fáze přesunu připravených dat do cílové destinace, kterou obvykle představuje databáze jako Progress, Google BigQuery, Snowflake atd.
V důsledku toho datový sklad obsahuje kvalitní a homogenní data z různých zdrojů na jednom místě, což usnadňuje další analýzu a využití informací (zejména pro e-commerce, kde může být počet zdrojů dat rozsáhlý).
Datový sklad
Datový sklad je centralizované úložiště, kde jsou uchovávána připravená informace z různých zdrojů pro využití. Hlavním účelem vytvoření vlastního datového skladu je uchování informací z různých zdrojů pro následné použití v systémech business intelligence (BI), interních reportovacích systémech nebo operační podpoře.
Klíčové požadavky v kontextu e-commerce zahrnují:
-
Relevance:
Zajištění kontinuální aktualizace a synchronizace dat, aby byla informace v datovém skladu vždy aktuální a přesná.
-
Úplnost:
Ukládání všech potřebných dat z různých zdrojů, aby byl k dispozici komplexní soubor informací pro další analýzu a rozhodování.
-
Pohodlí výběru:
Vytvoření rozumné a snadno přístupné struktury pro úložiště, která umožňuje efektivní dotazy (SQL) a získávání potřebných dat pro různé obchodní potřeby.
Specializovaný datový sklad v e-commerce slouží jako centrální bod pro analýzu a interakci s daty, což podnikům umožňuje získávat cenné poznatky, optimalizovat strategie a zdokonalovat operační procesy.
Shopify: Jaká data lze extrahovat?
Jelikož je Shopify cloudová platforma, přímý přístup k datům není možný. Nicméně, Shopify poskytuje kvalitní API pro přístup k datům. Shopify API je pohodlné pro zpracování a integraci dat do datového skladu.
Pomocí Shopify API můžete extrahovat různá data, včetně:
- Data objednávek
ObjednávkyPoložky objednávekNávrhy objednávekVrátíPlněníZákazníci
- Data produktů
ProduktyVarianty produktůGalerie
- Data transakcí
Transakce
- Data výplat
VýplatyTransakce výplat
- Data uživatelů (pouze pro Shopify Plus)
- Data inventáře
Úrovně inventářePoložky inventářeLokace
- Pokladny
PokladnyNákupní košíky
Je však důležité poznamenat, že některá data jsou nedostupná prostřednictvím API, což může představovat výzvy pro komplexní analýzu a reportování. Taková data zahrnují:
- Historický inventář: Změny v množství produktů v určitých datech;
- Přenosy inventáře: Data o pohybu produktů mezi sklady;
- Nákupní objednávky: Informace o objednávkách od dodavatelů;
- Webová analytika: Data o návštěvnících, zobrazeních stránek a dalších webových analytických údajích.
Abychom kompenzovali tyto chybějící datové body, doporučuje se integrovat data z jiných systémů, jako jsou Google Analytics a Google Search Console, do skladu. To umožňuje komplexnější pochopení interakcí zákazníků s webem, dotazy ve vyhledávačích, viditelnost a další.
Prozkoumat související reporty
ETL pro Shopify
Při zvažování procesu ETL pro Shopify vyvstávají jak pozitivní aspekty, tak některé výzvy během zpracování dat z této platformy.
Pozitivní aspekty:
Kvalita Shopify API:
Vysoce kvalitní Shopify API umožňuje získání velkého množství dobře strukturovaných dat. To zahrnuje informace o produktech, objednávkách, zákaznících a dalších, což poskytuje vynikající základ pro další analýzu a obchodní analytiku.
Podpora Webhooků:
Shopify podporuje webhooky, což umožňuje ETL systému reagovat na jakékoli změny v datech v reálném čase. To znamená, že data mohou být aktualizována téměř v reálném čase, což zajišťuje čerstvost dat.
Výzvy:
Nestrukturovaná data (raw JSON):
Některá data, jako jsou meta pole a tagy, jsou prezentována v nestrukturovaném formátu (raw JSON). To výrazně komplikuje zpracování a analýzu těchto dat, protože postrádají jasnou strukturu. Použití těchto dat vyžaduje transformační fázi, která analyzuje pole a rozděluje je do příslušných tabulek.
Role transformační fáze:
Protože některá data přicházejí v nestrukturovaném formátu, hraje transformační fáze klíčovou roli v zpracování těchto dat.
Na závěr, při používání procesu ETL ve spojení se Shopify je důležité zvážit jak pozitivní, tak náročné aspekty, aby bylo zajištěno efektivní zpracování a analýza dat e-commerce podnikání.
Přehled ETL systémů
V současnosti existuje několik ETL systémů, které podporují Shopify ETL na relativně vysoké úrovni. Je však důležité poznamenat, že žádný z těchto systémů plně nevyužívá možnosti Shopify API. To může vést k omezením v extrakci dat a zpracování speciálních polí, jako jsou metafields nebo tagy, v formátu vhodném pro vytváření reportů.
Pokud jde o zpracování speciálních polí, jako jsou meta pole nebo tagy, většina ETL systémů nemusí plně chápat jejich podstatu. To komplikuje vytváření reportů a analýzu, protože tato dodatečná pole často obsahují klíčové kontextové informace o produktech, objednávkách, zákaznících a aplikacích třetích stran.
Je důležité vzít v úvahu tato omezení při výběru ETL nástroje pro Shopify. S velkými objemy dat a složitými strukturami je důležité vybrat nástroj, který nejlépe vyhovuje jedinečným potřebám vašeho podnikání a zajišťuje plnou kompatibilitu s funkcemi Shopify API.
Shrnutí
Vytvoření vlastního datového skladu prostřednictvím procesu ETL v moderní e-commerce je kriticky důležitým krokem pro budoucí růst a činění informovaných rozhodnutí založených na datech. Jak váš obchod roste, naléhavost tohoto procesu se stává stále relevantnější.
Na závěr, založení vlastního datového skladu není jen krokem vpřed, ale také strategickým rozhodnutím pro zajištění úspěchu a odolnosti tváří v tvář rychle se měnícím požadavkům a trendům. Je to investice do příležitostí pro zlepšení, inovace a celkový rozvoj společnosti.
