Des Données Brutes au Succès E-commerce : ETL pour E-commerce

Le commerce électronique croît chaque année, et il semble que cette tendance soit imparable. Les clients passent progressivement des achats hors ligne aux achats en ligne, et cette tendance s'accélère chaque jour. Chaque nouvelle étude confirme la croissance de l'industrie du commerce électronique. Cette tendance s'applique même à des secteurs relativement conservateurs.

Dans certains cas, il peut y avoir des exceptions, mais dans l'ensemble, à mesure qu'une entreprise de commerce électronique spécifique se développe, sa complexité augmente également. La main-d'œuvre s'élargit, de nouveaux postes sont créés, des canaux de vente supplémentaires sont ajoutés, de nouvelles plateformes publicitaires, des affiliés, des partenaires, etc.

Simultanément, le nombre de sources d'informations disponibles et le volume des données elles-mêmes augmentent. Chaque commande, chaque visite, chaque clic, chaque impression publicitaire – tout cela constitue des informations. Ces informations sont-elles précieuses ? Si elles sont interprétées correctement, oui. Corréler habilement des informations provenant de diverses sources peut conduire à des résultats sans précédent. De plus, de nouvelles professions ont émergé, axées uniquement sur le travail avec les données : Analystes de données, Scientifiques des données, Ingénieurs des données, Architectes de données, Analystes de données Web et Spécialistes de la sécurité des données.

Un autre problème est qu'à mesure que l'entreprise se développe, de plus en plus de liens séparent les personnes les unes des autres. Il devient de plus en plus difficile de contrôler les indicateurs opérationnels qui ont un impact direct sur les indicateurs de performance clés.

L'entreprise s'élargit, et de nouveaux groupes de travail et départements se forment. Tout le monde a besoin de données. Différents types de données. Chiffres de ventes, métriques publicitaires, métriques d'engagement client – pour l'analyse, les prévisions, la planification, etc. Chacun produit ses chiffres, qui servent d'indicateurs de son efficacité. Mais comment accéder aux données si elles se trouvent dans différentes sources et formats ?

De plus, il y a la question du choix d'un système centralisé pour l'analyse et la création de rapports, ainsi qu'un référentiel de données centralisé.

Sans un référentiel centralisé : Perte d'opportunités

Pour les petites entreprises, l'absence d'un référentiel de données centralisé n'est pas un problème significatif. Premièrement, la quantité de données n'est pas grande. Deuxièmement, le nombre de sources de données dépasse rarement 3-5. Par conséquent, les données peuvent toujours être collectées dans un tableau Excel unique ou quelques fichiers CSV téléchargés dans des systèmes analytiques. Oui, cela nécessite beaucoup de travail manuel, mais ce n'est pas trop compliqué.

Cependant, à mesure que la transformation vers une entreprise de commerce électronique interne atteint une taille moyenne, des disparités commencent à émerger. Différents départements voient des données d'entrée différentes et échouent à percevoir l'impact de leurs actions sur le résultat global. De plus en plus de personnes dans l'organisation commencent à prendre des décisions en utilisant une quantité limitée d'informations, ce qui entraîne une perte d'unité et une diminution de l'efficacité.

Le résultat est un ralentissement de la croissance des indicateurs clés de l'entreprise de commerce électronique.

Un autre point critique est la perte potentielle de nouveaux moteurs de croissance :

• A : Ils peuvent simplement passer inaperçus ;
• B : Les évaluer incorrectement dans un environnement de données limité et prendre la mauvaise décision.

ETL dans le contexte du commerce électronique

ETL est le processus de collecte, de transformation et de stockage des données dans un référentiel centralisé. En tant que processus, il a émergé et a été formalisé il y a assez longtemps, dans les années 1970. Cependant, il n'a gagné en popularité qu'avec la croissance du nombre de services Web, ce qui signifie lorsque les sources de données disponibles sont devenues diverses et ramifiées. Actuellement, il existe des dizaines de services gratuits et payants qui peuvent couvrir entièrement le transfert de diverses données vers un référentiel unifié. Plus de détails peuvent être trouvés ici : Consolidez toutes les données en un seul endroit : La puissance de l'ETL pour les magasins Shopify

Dans le contexte du commerce électronique, l'ETL remplit la fonction de collecte de données provenant de dizaines de sources dans une seule base de données. Ainsi, vous obtenez un référentiel unifié où toutes vos données sont stockées. Cela, à son tour, standardise l'accès à toutes les données et facilite considérablement la fourniture d'accès aux informations nécessaires.

En conséquence, tous les employés, entrepreneurs ou autres individus ou entreprises obtiennent accès aux données dont ils ont besoin pour leurs activités efficaces.

Pour la plupart des bases de données de commerce électronique, les informations suivantes seront incluses :

• Données de la boutique elle-même ou données backend (commandes, produits, inventaire, transactions, taxes) ;
• Données analytiques - visites, impressions, CTR provenant de services comme Google Analytics, Search Console, Mixpanel/Amplitude ;
• Plateformes publicitaires - clics, impressions, coût, performances provenant de services comme Google Ads, FB, Criteo, et des dizaines d'autres ;
• Marketing - Mailchimp, Sendgrid, Instagram, Hubspot, et d'autres ;
• Données CRM ;
• Systèmes internes et reporting (budgets, plans, objectifs, fournisseurs, etc.)

Entrepôt de données pour le commerce électronique

L'entrepôt, dans la plupart des cas, est une base de données cloud telle que Google BigQuery, Amazon Redshift ou Snowflake. Un entrepôt cloud présente plusieurs avantages clés, notamment :

• Facilité de connexion ;
• Sécurité ;
• Disponibilité (le temps de fonctionnement est rarement inférieur à 99,9 %) ;
• Vitesse de récupération des données ;
• Scalabilité.

Il est également possible de déployer un entrepôt de données local basé sur PostgreSQL ou Microsoft SQL Server. Cependant, cela constitue généralement une solution moins fiable et moins rentable.

Il convient de noter que même si vous disposez d'un seul entrepôt de données, les données peuvent être facilement réparties en groupes d'accès, connus sous le nom de Data Marts. De cette manière, différents groupes et départements n'auront accès qu'aux données nécessaires à l'accomplissement efficace de leurs tâches.

Une fois les données obtenues, l'étape suivante est l'analyse, la génération de rapports et la sortie de métriques. À ce stade, les limitations ne résident que dans l'imagination de ceux qui travaillent avec les données et les systèmes de reporting, utilisant des outils courants comme PowerBI ou Google Looker Studio.

Pourquoi l'ETL ?

L'ETL est essentiellement un processus. Il est nécessaire pour créer un environnement d'information (données) unifié et maintenir sa pertinence. Cependant, c'est l'un des rares processus clés. L'ETL ne se contente pas de copier des données de la source vers l'entrepôt ; il structure, nettoie et prépare également correctement les données.

Le processus ETL joue un rôle central dans l'obtention et la préparation des données pour l'analyse, le reporting ou l'analyse commerciale.

Chaque département de l'entreprise peut bénéficier de l'utilisation des données pour la planification et l'évaluation de l'efficacité.

À quoi s'attendre de la mise en œuvre de l'ETL

Il ne suffit pas de mettre en œuvre le processus ETL et de créer un entrepôt de données unifié. Vous avez besoin de la capacité et des compétences pour extraire des informations utiles de l'entrepôt, et de nombreux systèmes analytiques peuvent être utiles, des outils typiques comme Power BI et Looker Studio, et des outils plus spécialisés comme Exploratory.

Vous pouvez progressivement mettre en œuvre et utiliser divers rapports en fonction des tâches et des objectifs :

• Vue d'ensemble à 360 degrés de l'efficacité du marketing e-commerce ;
• Analyse des entonnoirs et amélioration des conversions à chaque étape ;
• Profilage des clients et augmentation de la LTV ;
• Développement de nouveaux produits ou services ;
• Remises et promotions soutenues par des données historiques ;
• Évaluation et amélioration du service client ;
• Gestion efficace des stocks ;
• Amélioration du ROI

Pour chacune de ces tâches, des Rapports Shopify spécialisés peuvent être créés - destinés à un cercle restreint de spécialistes, des rapports récapitulatifs pour les managers de niveau intermédiaire, et des rapports ou tableaux de bord de haut niveau pour les dirigeants.

Il est important de noter que tous ces rapports ou Tableaux de bord Shopify sont créés à partir des mêmes données mais avec différents niveaux de granularité, garantissant l'exactitude à tous les niveaux.

Et qu'en est-il de l'IA ?

La tendance actuelle est également la mise en œuvre de technologies d'IA dans divers aspects des affaires, de la création de contenu à la segmentation des clients. Même ici, un entrepôt de données unifié peut être bénéfique.

Imaginez simplement que toute la communication avec les clients est stockée dans la base de données. Des modèles d'IA assez simples peuvent analyser automatiquement le contenu et :

• Classer les demandes en groupes ;
• Déterminer le sentiment (satisfaction client) ;
• Consolider des demandes similaires et les résumer en une ou deux phrases ;
• Identifier les produits ou groupes avec le plus grand nombre de demandes.

Démarrer votre propre entrepôt de données centralisé

La première étape de la mise en œuvre de quoi que ce soit commence toujours par une analyse de ce que nous avons actuellement et de ce que nous voulons atteindre à l'avenir. Une compréhension claire des besoins (y compris des perspectives futures) est un facteur clé influençant l'atteinte des objectifs pendant le processus de mise en œuvre.

1. Tout d'abord, il est crucial de définir clairement les besoins en matière de reporting ou d'analyse et leurs exigences.
2. Sur cette base, vous pouvez identifier un ensemble de données nécessaires pour construire ces rapports.
3. Après les données, viennent les sources de données. Avez-vous accès à toutes les sources de données nécessaires ?

Ensuite, il y a des étapes plus techniques, mais elles sont tout aussi essentielles :

• Définir la structure des données existantes ;
• Déterminer la pertinence et la qualité des données ;
• Identifier la structure de données souhaitée et, sur cette base, créer une liste des transformations à appliquer aux données ;
• Choisir des outils ETL (Extract, Transform, Load) ;
• Sélectionner un entrepôt de données ;
• Mise en œuvre, tests et ajustements.

Comme il est évident, certaines étapes ne sont pas rapides, mais l'objectif n'est pas de tout faire en une seule fois. Au départ, il est nécessaire de construire un cadre stable et de lancer toute la chaîne d'interaction. Ensuite, à mesure que le besoin de nouvelles données se fait sentir, ajoutez de nouveaux processus ETL et élargissez l'entrepôt de données en conséquence.

ETL et entrepôt de données pour le commerce électronique

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