El comercio electrónico está creciendo cada año, y parece que esta tendencia es imparable. Los clientes están cambiando gradualmente de compras offline a online, y esta tendencia se acelera cada día. Cada nuevo estudio confirma el crecimiento de la industria del comercio electrónico. Esta tendencia se aplica incluso a sectores relativamente conservadores.
En ciertos casos, puede haber excepciones, pero en general, a medida que un negocio de comercio electrónico específico crece, también lo hace su complejidad. La fuerza laboral se expande, se crean nuevos puestos, se añaden canales de venta adicionales, nuevas plataformas publicitarias, afiliados, socios, etc.
Simultáneamente, el número de fuentes de información disponible y el volumen de los datos en sí están aumentando. Cada pedido, cada visita, cada clic, cada impresión de anuncio: toda esta información es valiosa. Si se interpreta correctamente, sí. Correlacionar hábilmente la información de diversas fuentes puede llevar a resultados sin precedentes. Además, han surgido nuevas profesiones centradas exclusivamente en trabajar con datos: Analistas de Datos, Científicos de Datos, Ingenieros de Datos, Arquitectos de Datos, Analistas de Datos Web y Especialistas en Seguridad de Datos.
Otro problema es que a medida que el negocio crece, cada vez más enlaces separan a las personas entre sí. Se vuelve cada vez más desafiante controlar las métricas operativas que impactan directamente en los indicadores clave de rendimiento.
El negocio se expande y se forman nuevos grupos de trabajo y departamentos. Todos necesitan datos. Diferentes tipos de datos. Cifras de ventas, métricas publicitarias, métricas de compromiso del cliente, para análisis, pronósticos, planificación, etc. Todos generan sus cifras, que sirven como indicadores de su efectividad. Pero, ¿cómo accedes a los datos si están en diferentes fuentes y formatos?
Además, está la cuestión de elegir un sistema centralizado para análisis e informes, junto con un repositorio de datos centralizado.
Sin un repositorio centralizado: Pérdida de oportunidades
Para las pequeñas empresas, la ausencia de un repositorio de datos centralizado no es un problema significativo. En primer lugar, la cantidad de datos no es grande. En segundo lugar, el número de fuentes de datos rara vez supera 3-5. Por lo tanto, los datos siempre se pueden recopilar en una única tabla de Excel o cargar algunos archivos CSV en sistemas analíticos. Sí, requiere mucho trabajo manual, pero no es demasiado complicado.
Sin embargo, a medida que la transformación a un negocio de comercio electrónico interno alcanza un tamaño mediano, comienzan a surgir disparidades. Diferentes departamentos ven diferentes datos de entrada y no logran ver el impacto de sus acciones en el resultado general. Más personas en la organización comienzan a tomar decisiones utilizando una cantidad limitada de información, lo que lleva a una pérdida de unidad y a una disminución de la eficiencia.
El resultado es una desaceleración en el crecimiento de las métricas clave del negocio de comercio electrónico.
Otro punto crítico es la posible pérdida de nuevos impulsores de crecimiento:
- A: Pueden simplemente pasar desapercibidos;
- B: Evaluarlos incorrectamente en un entorno de datos limitado y tomar la decisión equivocada.
ETL en el contexto del comercio electrónico
ETL es el proceso de recopilar, transformar y almacenar datos en un repositorio centralizado. Como proceso, surgió y se formalizó hace bastante tiempo, en la década de 1970. Sin embargo, ganó un uso generalizado solo con el crecimiento del número de servicios web, es decir, cuando las fuentes de datos disponibles se volvieron diversas y ramificadas. Actualmente, hay docenas de servicios tanto gratuitos como de pago que pueden cubrir completamente la transferencia de varios datos a un repositorio unificado. Más detalles se pueden encontrar aquí: Consolida Todos los Datos en un Solo Lugar: El Poder de ETL para Tiendas Shopify
En el contexto del comercio electrónico, ETL realiza la función de recopilar datos de docenas de fuentes en una única base de datos. Así, obtienes un repositorio unificado donde se almacenan todos tus datos. Esto, a su vez, estandariza el acceso a cualquier dato y facilita significativamente el acceso a la información necesaria.
Como resultado, todos los empleados, contratistas u otras personas o empresas obtienen acceso a los datos que necesitan para sus actividades efectivas.
Para la mayoría de las bases de datos de comercio electrónico, la siguiente información se incluirá:
- Datos de la tienda propia o datos de backend (pedidos, productos, inventario, transacciones, impuestos);
- Datos analíticos - visitas, impresiones, CTR de servicios como Google Analytics, Search Console, Mixpanel/Amplitude;
- Plataformas publicitarias - clics, impresiones, costo, rendimiento de servicios como Google Ads, FB, Criteo y docenas de otros;
- Marketing - Mailchimp, Sendgrid, Instagram, Hubspot y otros;
- Datos de CRM;
- Sistemas internos e informes (presupuestos, planes, objetivos, proveedores, etc.)
Almacén de Datos para Comercio Electrónico
El almacén, en la mayoría de los casos, es una base de datos en la nube como Google BigQuery, Amazon Redshift o Snowflake. Un almacén en la nube tiene varias ventajas clave, incluyendo:
- Facilidad de conexión;
- Seguridad;
- Disponibilidad (el tiempo de actividad rara vez es inferior al 99.9%);
- Velocidad de recuperación de datos;
- Escalabilidad.
También es posible implementar un almacén de datos local basado en PostgreSQL o Microsoft SQL Server. Sin embargo, esta es generalmente una solución menos confiable y rentable.
Vale la pena señalar que, incluso si tienes un único almacén de datos, los datos se pueden distribuir fácilmente en grupos de acceso, conocidos como Data Marts. De esta manera, varios grupos y departamentos tendrán acceso solo a los datos necesarios para la finalización efectiva de sus tareas.
Una vez que se obtienen los datos, el siguiente paso es el análisis, la generación de informes y la salida de métricas. En esta etapa, las limitaciones solo están en la imaginación de quienes trabajan con datos y sistemas de informes, utilizando herramientas comunes como PowerBI o Google Looker Studio.
¿Por qué ETL?
ETL es esencialmente un proceso. Es necesario para crear un entorno de información (datos) unificado y mantener su relevancia. Sin embargo, es uno de los pocos procesos clave. ETL no solo copia datos de la fuente al almacén; también los estructura, limpia y prepara adecuadamente.
El proceso ETL juega un papel fundamental en la obtención y preparación de datos para análisis, informes o análisis de negocios.
Cada departamento de la empresa puede beneficiarse de o incluso debería utilizar, los datos tanto para la planificación como para la evaluación de la efectividad.
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Qué Esperar de la Implementación de ETL
No es suficiente implementar el proceso ETL y crear un almacén de datos unificado. Necesitas la capacidad y habilidades para extraer información útil del almacén, y numerosos sistemas analíticos pueden ser útiles, los típicos como Power BI y Looker Studio, y otros más especializados como Exploratory.
Puedes implementar y utilizar gradualmente varios informes dependiendo de las tareas y objetivos:
- Visión de 360 grados de la efectividad del marketing en comercio electrónico;
- Análisis de embudo y mejora de la conversión en cada etapa;
- Perfilado de clientes y aumento del LTV;
- Desarrollo de nuevos productos o servicios;
- Descuentos y promociones respaldados por datos históricos;
- Evaluación y mejora del servicio al cliente;
- Gestión efectiva del inventario;
- Mejora del ROI
Para cada una de estas tareas, se pueden crear Informes de Shopify especializados, dirigidos a un círculo reducido de especialistas, informes resumidos para gerentes de nivel medio y informes o paneles de alto nivel para ejecutivos de nivel C.
Es importante destacar que todos estos informes o Paneles de Shopify se crean a partir de los mismos datos pero con diferentes niveles de granularidad, asegurando precisión en todos los niveles.
¿Y qué hay de la IA?
La tendencia actual también es la implementación de tecnologías de IA en varios aspectos del negocio, desde la creación de contenido hasta la segmentación de clientes. Incluso aquí, un almacén de datos unificado puede ser beneficioso.
Imagina que toda la comunicación con los clientes se almacena en la base de datos. Modelos de IA bastante simples pueden analizar automáticamente el contenido y:
- Clasificar solicitudes en grupos;
- Determinar el sentimiento (satisfacción del cliente);
- Consolidar solicitudes similares y resumirlas en una o dos oraciones;
- Identificar productos o grupos con el mayor número de consultas.
Iniciando Tu Propio Almacén de Datos Centralizado
La primera etapa de implementar cualquier cosa siempre comienza con un análisis de lo que tenemos actualmente y lo que queremos lograr en el futuro. Una comprensión clara de las necesidades (incluidas las perspectivas futuras) es un factor clave que influye en la consecución de objetivos durante el proceso de implementación.
- Primero y ante todo, es crucial definir claramente las necesidades de informes o análisis y sus requisitos.
- Con base en esto, puedes identificar un conjunto de datos necesarios para construir estos informes.
- Siguiendo los datos, vienen las fuentes de datos. ¿Tienes acceso a todas las fuentes de datos necesarias?
A continuación, hay pasos más técnicos, pero son igualmente esenciales:
- Definir la estructura de los datos existentes;
- Determinar la relevancia y calidad de los datos;
- Identificar la estructura de datos deseada y, con base en eso, crear una lista de transformaciones que se aplicarán a los datos;
- Elegir herramientas ETL (Extraer, Transformar, Cargar);
- Seleccionar un almacén de datos;
- Implementación, pruebas y ajustes.
Como se puede ver, algunos pasos no son rápidos, pero el objetivo no es hacer todo de una vez. Inicialmente, es necesario construir un marco estable y lanzar toda la cadena de interacción. Luego, a medida que surja la necesidad de nuevos datos, agregar nuevos procesos ETL y expandir el almacén de datos en consecuencia.
ETL y Almacén de Datos para Comercio Electrónico
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