La part des achats en ligne augmente constamment, alimentée par des paradigmes changeants et la prolifération des magasins internet. La tendance à vendre des produits sur des places de marché, qui a connu une croissance significative ces dernières années, ralentit. Les consommateurs optent de plus en plus pour des magasins en ligne de niche, et le nombre de ces magasins augmente chaque année.
Lorsqu'on considère un magasin en ligne comme une entreprise entièrement fonctionnelle, avec un accent principal sur la croissance des ventes, il devient nécessaire d'améliorer l'efficacité, tant sur le plan opérationnel qu'en marketing.
Surtout pendant la phase de transformation d'un magasin interne vers une entreprise de taille intermédiaire, de nombreuses questions se posent concernant la prise de décision basée sur les données, car les sources de données (applications, services) sont très diverses.
D'une part, l'accès à toutes les données disponibles ou accessibles est facilement réalisable (Google Analytics, Facebook Ads, Google Ads, Stripe, Paypal) — tous ces systèmes offrent leurs mécanismes d'accès aux données et de génération de rapports.
D'autre part, tous ces systèmes sont très différents, et la consolidation de toutes les métriques ou graphiques nécessaires dans un rapport unifié devient une tâche difficile sans un effort manuel considérable.
C'est précisément à ce stade que se fait sentir le besoin de consolider les données provenant de diverses sources en un seul endroit pour une analyse, une visualisation ou un reporting ultérieurs.
Qu'est-ce que l'ETL ?
L'ETL (Extract, Transform, Load) est le processus d'extraction/rassemblement de données à partir d'une source, de transformation de ces données et de chargement dans une destination cible. En d'autres termes, c'est le processus de déplacement des données provenant de plusieurs sources différentes (entrées) vers un seul endroit, comme un entrepôt de données. Avant tout, cela est nécessaire pour la standardisation de l'accès aux données, car chaque source a sa propre interface d'accès aux données (API), compliquant la construction de Shopify Reports ou d'analyses. Avoir une source unique avec toutes les données simplifie considérablement le processus de création de rapports.
Le processus ETL est assez complexe à mettre en œuvre, mais à un niveau fondamental, il se compose de trois étapes :
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E - Extraction :
L'étape d'obtention des données à partir d'une source, qui peut être une base de données, une API ou des fichiers texte.
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T - Transformation :
L'étape de changement des données comprend le nettoyage des informations invalides, la modification de la structure et la transformation des données dans un format plus adapté à l'analyse.
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L - Chargement :
L'étape de déplacement des données préparées vers la destination cible est généralement une base de données telle que Progress, Google BigQuery, Snowflake, etc.
En conséquence, l'entrepôt de données contient des données de haute qualité et homogènes provenant de diverses sources en un seul endroit, facilitant ainsi l'analyse et l'utilisation ultérieure des informations (surtout pour le commerce électronique où le nombre de sources de données peut être vaste).
Entrepôt de données
Un entrepôt de données est un référentiel centralisé où les informations préparées provenant de diverses sources sont stockées pour utilisation. Le principal objectif de la création de votre entrepôt de données est de préserver les informations provenant de différentes sources pour une utilisation ultérieure dans des systèmes d'intelligence d'affaires (BI), des systèmes de reporting internes ou un support opérationnel.
Les exigences clés dans le contexte du commerce électronique incluent :
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Pertinence :
Assurer une mise à jour continue et une synchronisation des données pour garder les informations dans l'entrepôt de données toujours à jour et précises.
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Complétude :
Stocker toutes les données nécessaires provenant de diverses sources pour avoir un ensemble complet d'informations pour une analyse et une prise de décision ultérieures.
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Facilité de sélection :
Établir une structure sensée et facilement accessible pour le référentiel, permettant des requêtes efficaces (SQL) et l'obtention des données nécessaires pour divers besoins commerciaux.
Un entrepôt de données dédié dans le commerce électronique sert de point central pour l'analyse et l'interaction avec les données, permettant aux entreprises d'obtenir des informations précieuses, d'optimiser les stratégies et d'affiner les processus opérationnels.
Shopify : Quelles données peuvent être extraites ?
Étant donné que Shopify est une plateforme cloud, l'accès direct aux données n'est pas possible. Cependant, Shopify fournit une API de haute qualité pour l'accès aux données. L'API Shopify est pratique pour le traitement et l'intégration des données dans un entrepôt de données.
En utilisant l'API Shopify, vous pouvez extraire diverses données, y compris :
- Données de commande
CommandesArticles de commandeCommandes brouillonRemboursementsExécutionsClients
- Données de produit
ProduitsVariantes de produitGalerie
- Données de transaction
Transactions
- Données de paiements
PaiementsTransactions de paiements
- Données utilisateur (uniquement pour Shopify Plus)
- Données d'inventaire
Niveaux d'inventaireArticles d'inventaireEmplacements
- Checkouts
CheckoutsPaniers d'achat
Cependant, il est essentiel de noter que certaines données ne sont pas disponibles via l'API, ce qui peut poser des défis pour une analyse et un reporting complets. Ces données incluent :
- Inventaire historique : Changements dans la quantité de produits sur des dates spécifiques ;
- Transferts d'inventaire : Données sur le mouvement des produits entre entrepôts ;
- Commandes d'achat : Informations sur les commandes des fournisseurs ;
- Analyse web : Données sur les visiteurs, les pages vues et d'autres analyses web.
Pour compenser ces points de données manquants, il est recommandé d'intégrer des données provenant d'autres systèmes, tels que Google Analytics et Google Search Console, dans l'entrepôt. Cela permet d'avoir une compréhension plus complète des interactions des clients avec le site web, des requêtes des moteurs de recherche, de la visibilité, et plus encore.
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ETL pour Shopify
Lorsqu'on considère le processus ETL pour Shopify, des aspects positifs ainsi que certains défis se posent lors du traitement des données de cette plateforme.
Aspects positifs :
Qualité de l'API Shopify :
L'API Shopify de haute qualité permet de récupérer une grande quantité de données bien structurées. Cela inclut des informations sur les produits, les commandes, les clients, et plus encore, fournissant une excellente base pour une analyse et une analyse commerciale ultérieures.
Support des webhooks :
Shopify prend en charge les webhooks, permettant au système ETL de réagir à tout changement de données en temps réel. Cela signifie que les données peuvent être mises à jour presque en temps réel, garantissant la fraîcheur des données.
Défis :
Données non structurées (JSON brut) :
Certaines données, telles que les champs méta et les balises, sont présentées dans un format non structuré (JSON brut). Cela complique considérablement le traitement et l'analyse de ces données, car elles manquent d'une structure claire. L'utilisation de ces données nécessite une étape de transformation qui analyse les champs et les répartit dans les tables respectives.
Rôle de l'étape de transformation :
Puisque certaines données arrivent dans un format non structuré, l'étape de transformation joue un rôle crucial dans le traitement de ces données.
En conclusion, lors de l'utilisation du processus ETL en conjonction avec Shopify, il est essentiel de prendre en compte à la fois les aspects positifs et les défis pour garantir un traitement et une analyse efficaces des données commerciales du commerce électronique.
Aperçu des systèmes ETL
Actuellement, plusieurs systèmes ETL prennent en charge l'ETL Shopify à un niveau relativement élevé. Cependant, il est important de noter qu'aucun de ces systèmes n'exploite pleinement les capacités de l'API Shopify. Cela peut entraîner des limitations dans l'extraction des données et le traitement des champs spéciaux, tels que les champs méta ou les balises, dans un format adapté à la création de rapports.
En ce qui concerne le traitement des champs spéciaux comme les champs méta ou les balises, la plupart des systèmes ETL peuvent ne pas comprendre pleinement leur essence. Cela complique la création de rapports et l'analyse, car ces champs supplémentaires contiennent souvent des informations contextuelles cruciales sur les produits, les commandes, les clients et les applications tierces.
Il est crucial de prendre en compte ces limitations lors du choix d'un outil ETL pour Shopify. Avec de grands volumes de données et des structures complexes, il est important de choisir un outil qui répond le mieux aux besoins uniques de votre entreprise et garantit une compatibilité totale avec les fonctionnalités de l'API Shopify.
Résumé
Créer votre entrepôt de données à travers le processus ETL dans le commerce électronique moderne est une étape d'une importance critique pour la croissance future et la prise de décisions éclairées basées sur les données. À mesure que votre magasin se développe, l'urgence de ce processus devient de plus en plus pertinente.
En conclusion, établir votre entrepôt de données n'est pas seulement une avancée, mais aussi une décision stratégique pour garantir le succès et la résilience face à des demandes et des tendances en constante évolution. C'est un investissement dans des opportunités d'amélioration, d'innovation et de développement global de l'entreprise.
