Dans le monde moderne, où la concurrence sur le marché est en constante augmentation et où les changements technologiques offrent de nouveaux outils et opportunités presque quotidiennement, assurer la stabilité et la croissance continue d'une entreprise est crucial. Il est non seulement important d'être adaptable, mais aussi d'être maximement flexible. La flexibilité permet aux entreprises de s'ajuster aux nouvelles tendances et d'interagir efficacement avec les clients.
En retour, pour le succès d'une entreprise de commerce électronique, il est nécessaire d'utiliser divers outils pour l'analyse des données, la création de rapports et les activités opérationnelles. L'intégration d'une boutique Shopify avec divers systèmes externes devient une étape vitale et inévitable dans ce processus continu.
Dans cet article, nous explorerons divers aspects de l'intégration de Shopify avec des systèmes d'analyse de données et de reporting, en commençant par des solutions typiques telles que Google Sheets ou Microsoft Power BI et en terminant par des outils plus spécialisés comme Exploratory. Nous examinerons superficiellement des exemples d'interaction avec différents systèmes, en fournissant des conseils pratiques sur une intégration efficace. Nous discuterons des possibilités d'utilisation des outils analytiques pour la prise de décision et d'assurer le bon fonctionnement de votre boutique en ligne.
Comment accéder aux données Shopify
Quel que soit le système d'analyse de données et de reporting choisi, un élément clé pour leur bon fonctionnement est les données. Dans le contexte de l'interaction de Shopify avec des systèmes externes, plusieurs questions importantes se posent :
- Comment transférer facilement les données nécessaires de Shopify vers ces systèmes ?
- Comment garantir leurs mises à jour continues ?
La première étape pour aborder cette tâche est de déterminer quelles données spécifiques vous avez besoin pour l'analyse et le reporting. Les informations dont vous pourriez avoir besoin sont assez larges, y compris les données de vente, les stocks, les détails des clients, les paniers d'achat, et plus encore. Comprendre les besoins spécifiques en données aidera à identifier la méthode optimale pour collecter et transmettre ces informations.
En ce qui concerne la facilité de transfert des données, l'intégration de Shopify avec des systèmes externes peut être réalisée par des solutions manuelles ou automatisées.
Exportation et importation manuelles des données
Bien que l'exportation de données vers un fichier CSV à l'aide du mécanisme standard de Shopify puisse sembler être la première et logique solution, il est important de considérer ses inconvénients critiques :
- Limitation des données pouvant être exportées ;
- Besoin de mises à jour manuelles des données.
- Incapacité à exporter des données brutes (non agrégées).
Une des limitations les plus critiques est la restriction sur le volume de données pouvant être exportées, tant en termes de taille d'échantillon que de contenu. Cela est particulièrement critique pour les entreprises ayant un grand volume de commandes ou de produits.
L'incapacité à exporter des données brutes (c'est-à-dire non agrégées) est une autre limitation de cette approche. Les données originales contiennent des détails qui peuvent être cruciaux pour une analyse approfondie et la reconnaissance de schémas. La limitation à l'exportation de données uniquement agrégées peut compliquer une analyse approfondie et l'obtention d'une image complète de la situation.
Pour surmonter ces inconvénients, des méthodes d'intégration plus avancées et automatisées peuvent être employées, telles que l'utilisation de l'API Shopify, qui permet d'obtenir plus de données en temps réel.
Intégration via l'API Shopify
Cette solution convient aux entreprises disposant de développeurs de haut niveau dans leur équipe et prêtes à investir des ressources significatives dans le développement et la maintenance de l'intégration utilisant l'API Shopify. L'utilisation de l'API offre à la boutique un contrôle total sur le processus d'intégration, permettant une personnalisation selon des besoins spécifiques et garantissant l'importation des données en temps réel.
Cependant, il y a certains inconvénients à considérer. L'un d'eux est l'incapacité d'obtenir un grand ensemble de données à la fois. Cela nécessite la création d'un dépôt de données intermédiaire du côté de la boutique, qui doit être constamment synchronisé avec Shopify (où les webhooks de l'API Shopify viennent à la rescousse).
Applications Shopify pour l'exportation de données sur demande
Étant donné que la plupart des systèmes d'analyse de données et de reporting prennent en charge le chargement et la mise à jour des données via URL, disposer d'un système répondant aux exigences suivantes est suffisant :
- Capacité à exporter l'ensemble du volume de données nécessaires en une seule demande ;
- Une large gamme de données disponibles ;
- Capacité à exporter des données pré-agrégées ;
- Capacité à exporter des données brutes ;
- Mises à jour des données en temps opportun (données en direct).
Mipler en tant que fournisseur de données Shopify
Mipler est une application Shopify populaire qui facilite l'intégration et l'analyse des données pour la création de rapports Shopify de complexité variable. En peu de temps, elle a gagné une popularité significative parmi des milliers de propriétaires de boutiques sur la plateforme Shopify, les aidant à relever efficacement les défis commerciaux. Comme l'application interagit déjà avec les données Shopify, élargir sa fonctionnalité pour prendre en charge d'autres plateformes de reporting est une étape logique dans l'élargissement de son champ d'application.
Un des principaux avantages de Mipler est la capacité d'obtenir des données sous forme agrégée et brute. Cela offre aux propriétaires de boutiques Shopify une flexibilité dans le choix du format qui convient le mieux à leurs besoins et aux spécifications de leurs rapports.
Actuellement, Mipler propose plusieurs moyens d'accéder aux données :
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Rapports personnalisés Shopify avec des liens uniques :
L'application permet aux utilisateurs d'obtenir des données dans divers formats, tels que CSV, JSON, HTML, PDF, via des liens uniques vers des rapports personnalisés.
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Intégration directe avec Google Sheets :
L'application fournit un module complémentaire Google Sheets appelé Shopify Data Connector, permettant une intégration pratique et directe des données Mipler dans Google Sheets.
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API avec divers types de requêtes :
Mipler prend en charge une API avec divers types de requêtes, y compris différents formats et structures, offrant plus de flexibilité dans le travail avec les données et l'intégration avec d'autres systèmes.
En résumé, Mipler assure non seulement un accès pratique aux données Shopify, mais élargit également sa fonctionnalité, offrant aux utilisateurs diverses méthodes pour obtenir et traiter des données afin d'optimiser leur analyse commerciale.
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Accès aux données via l'API Mipler pour Shopify
Mipler met en œuvre son propre point de terminaison, offrant la capacité d'accéder à diverses données sous différents formats. Ce point de terminaison est très flexible, permettant aux utilisateurs de définir facilement quelles données spécifiques récupérer, et pour quelle période, avec la spécification de colonnes particulières et de leurs relations.
Par exemple, en utilisant ce point de terminaison, les utilisateurs peuvent instantanément obtenir des données sur le nombre de commandes par jour de la semaine ou par mois. Il est également possible de rassembler des informations sur la quantité de commandes sur une période spécifique pour des produits spécifiques en utilisant des filtres. Cette fonctionnalité rend l'utilisation de Mipler très pratique et efficace, permettant aux utilisateurs de configurer précisément les paramètres de récupération des données en fonction de leurs besoins spécifiques et de leurs requêtes commerciales.
Exemples de requêtes API avec différentes données de sortie :
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https://app.mipler.com/api/[secret_key]/mql.json?expr=orders
Liste de toutes les commandes avec toutes les colonnes (plus de 65 colonnes)
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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))
Liste de toutes les commandes triées par date avec une limitation sur les colonnes
-
https://app.mipler.com/api/[secret_key]/mql.json?expr=products
Liste de tous les produits
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https://app.mipler.com/api/[secret_key]/mql.json?expr=summarize_columns([orders.processed_at_day, orders.count, orders.total_price])
Statistiques de vente par jour
-
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)))
Liste des produits avec le nombre de commandes pour les 30 derniers jours. Vérifiez la requête avec des données de démonstration.
Explorons comment l'intégrer avec différents systèmes.
Données Shopify vers Google Sheets
Google Sheets est un outil très populaire avec de nombreuses applications possibles, et sa flexibilité le rend indispensable pour des millions d'utilisateurs. En ce qui concerne l'intégration avec les données Shopify, deux méthodes principales offrent un accès pratique aux données :
-
Utilisation du module complémentaire Google Sheets :
Il existe l'option d'installer un module complémentaire séparé pour Google Sheets spécifiquement conçu pour l'intégration avec les données Shopify.
Ce module complémentaire fournit des fonctionnalités avancées pour la récupération, l'analyse et l'affichage pratiques des données directement dans Google Sheets. Une description plus détaillée peut être trouvée dans l'intégration Shopify Google Sheets.
Intégration avec Google Sheets -
Utilisation de la fonction intégrée
=IMPORTDATA:Une manière pratique et rapide est d'utiliser la fonction intégrée
=IMPORTDATAdans Google Sheets.Cette fonction permet aux utilisateurs d'insérer des données directement à partir de fichiers CSV. En spécifiant le lien direct vers le fichier CSV des données Shopify (qui peut être fourni, par exemple, via l'API Mipler), les utilisateurs peuvent facilement et efficacement récupérer et mettre à jour des données dans Google Sheets.
Intégration rapide avec Google Sheets (=IMPORTDATA)
Les deux approches offrent un accès pratique aux données Shopify, permettant aux utilisateurs de travailler avec les données directement dans Google Sheets, en choisissant celle qui convient le mieux à leurs besoins et exigences.
Données Shopify vers Exploratory
Exploratory est un programme populaire et multifonctionnel qui offre de larges capacités pour effectuer diverses opérations sur les données. Grâce à sa fonctionnalité unique, il permet aux propriétaires de boutiques non seulement de réaliser des manipulations spécifiées, mais aussi d'analyser des tendances, de créer des graphiques et d'utiliser de nombreuses autres options utiles collectivement appelées "data science".
Comme d'autres programmes de ce type, Exploratory permet le chargement pratique de données directement à partir d'URL et leur utilisation ultérieure. Les captures d'écran ci-dessous démontrent les étapes de base pour ajouter des données de Shopify en utilisant l'API Mipler. Ce processus implique plusieurs étapes, où les utilisateurs peuvent facilement intégrer des données de la source spécifiée pour une exploration et une analyse ultérieures au sein du programme Exploratory.
Données Shopify vers Excel
Microsoft Excel est un outil d'analyse de données bien connu et largement utilisé qui fournit un moyen pratique d'importer des données, y compris des fichiers CSV, directement à partir de ressources web. Pour effectuer cette opération, suivez ces étapes :
- Ouvrez Microsoft Excel et naviguez vers l'onglet "Données" ;
- Cliquez sur le bouton "Depuis le Web" dans le groupe "Obtenir des données externes" ;
- Après avoir cliqué sur "Depuis le Web", une nouvelle fenêtre apparaîtra, vous permettant de spécifier l'URL du fichier .csv que vous souhaitez importer ;
- Dans cette fenêtre, collez l'URL du fichier .csv dans le champ approprié. Vous pouvez obtenir cette URL via l'API Mipler ;
- Cliquez sur "Importer" ou "OK".
Ce processus simple permet aux utilisateurs d'importer rapidement les données nécessaires et de les mettre à jour facilement sans étapes inutiles.
Données Shopify vers Microsoft PowerBI
Microsoft Power BI est un puissant outil d'analyse et de visualisation des données qui fournit également des fonctionnalités pratiques pour importer des données à partir de divers formats, tels que JSON et CSV, à partir de sources externes en utilisant l'interface "Assistant de récupération de données". Cette interface permet un accès facile et rapide aux données externes. Voici un aperçu général du processus :
- Sélectionnez "Accueil" et "Obtenir des données" ;
- Dans l'"Assistant de récupération de données", choisissez le type de source de données que vous souhaitez utiliser. Pour importer des données à partir d'une URL externe, sélectionnez "Web" ;
- Entrez l'URL de la source de données dans le champ approprié. Vous pouvez choisir le format de données, tel que JSON ou CSV, en fonction de la sortie de la requête web ;
- Cliquez sur "Charger" ou "Transformer les données".
Ce processus interactif d'importation de données à partir d'une URL externe permet aux utilisateurs d'intégrer de manière transparente et efficace des données diverses dans leurs projets Power BI pour une visualisation et une analyse ultérieures.
