La quota degli acquisti online è in costante aumento, guidata dai cambiamenti nei paradigmi e dalla proliferazione dei negozi su internet. La tendenza a vendere prodotti sui marketplace, che ha visto una crescita significativa negli ultimi anni, sta rallentando. I consumatori optano sempre più per negozi online di nicchia e il numero di tali negozi cresce ogni anno.
Quando si considera un negozio online come un'attività completamente funzionale, con un focus primario sulla crescita delle vendite, emerge la necessità di migliorare l'efficienza, sia operativa che nel marketing.
Soprattutto durante la fase di trasformazione da un negozio interno a un'attività di medie dimensioni, sorgono numerose domande riguardo al processo decisionale basato sui dati, poiché le fonti di dati (applicazioni, servizi) sono altamente diversificate.
Da un lato, accedere a tutti i dati disponibili o accessibili è facilmente realizzabile (Google Analytics, Facebook Ads, Google Ads, Stripe, Paypal) — tutti questi sistemi offrono i propri meccanismi per l'accesso ai dati e la generazione di report.
D'altra parte, tutti questi sistemi sono molto diversi, e consolidare tutte le metriche o i grafici necessari in un report unificato diventa un compito impegnativo senza un considerevole sforzo manuale.
È proprio in questo momento che sorge la necessità di consolidare i dati provenienti da varie fonti in un unico luogo per successive analisi, visualizzazioni o report.
Che cos'è l'ETL?
ETL (Estrai, Trasforma, Carica) è il processo di estrazione/raccolta dei dati da una fonte, trasformandoli e caricandoli in una destinazione target. In altre parole, è il processo di spostamento dei dati da diverse fonti (input) in un unico luogo, come un data warehouse. Prima di tutto, questo è necessario per la standardizzazione dell'accesso ai dati, poiché ogni fonte ha la propria interfaccia per l'accesso ai dati (API), complicando la costruzione di Shopify Reports o analisi. Avere una singola fonte con tutti i dati semplifica notevolmente il processo di creazione dei report.
Il processo ETL è piuttosto complesso da implementare, ma a un livello fondamentale, consiste in tre fasi:
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E - Estrazione:
La fase di ottenimento dei dati da una fonte, che può essere un database, un'API o file di testo.
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T - Trasformazione:
La fase di modifica dei dati include la pulizia da informazioni non valide, la modifica della struttura e la trasformazione dei dati in un formato più adatto per l'analisi.
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L - Caricamento:
La fase di spostamento dei dati preparati nella destinazione target è solitamente un database come Progress, Google BigQuery, Snowflake, ecc.
Di conseguenza, il data warehouse contiene dati di alta qualità e omogenei provenienti da varie fonti in un unico luogo, facilitando ulteriori analisi e utilizzo delle informazioni (soprattutto per l'e-commerce dove il numero di fonti di dati può essere esteso).
Data Warehouse
Un Data Warehouse è un repository centralizzato dove vengono memorizzate informazioni preparate provenienti da varie fonti per utilizzo. Lo scopo principale della creazione del proprio data warehouse è preservare informazioni da diverse fonti per un uso successivo nei sistemi di business intelligence (BI), nei sistemi di reporting interni o nel supporto operativo.
I requisiti chiave nel contesto dell'e-commerce includono:
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Rilevanza:
Garantire un aggiornamento continuo e la sincronizzazione dei dati per mantenere le informazioni nel data warehouse sempre attuali e accurate.
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Completezza:
Memorizzare tutti i dati necessari provenienti da varie fonti per avere un insieme completo di informazioni per ulteriori analisi e decisioni.
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Comodità di Selezione:
Stabilire una struttura sensata e facilmente accessibile per il repository, consentendo query efficienti (SQL) e ottenendo i dati necessari per diverse esigenze aziendali.
Un data warehouse dedicato nell'e-commerce funge da punto centrale per l'analisi e l'interazione con i dati, consentendo alle aziende di ottenere preziose intuizioni, ottimizzare strategie e perfezionare i processi operativi.
Shopify: Quali dati possono essere estratti?
Poiché Shopify è una piattaforma cloud, l'accesso diretto ai dati non è possibile. Tuttavia, Shopify fornisce un'API di alta qualità per l'accesso ai dati. L'API di Shopify è comoda per elaborare e integrare i dati in un data warehouse.
Utilizzando l'API di Shopify, è possibile estrarre vari dati, tra cui:
- Dati sugli Ordini
OrdiniArticoli dell'OrdineOrdini BozzaRimborsiEvasiClienti
- Dati sui Prodotti
ProdottiVarianti di ProdottoGalleria
- Dati sulle Transazioni
Transazioni
- Dati sui Pagamenti
PagamentiTransazioni di Pagamento
- Dati Utente (solo per Shopify Plus)
- Dati di Inventario
Livelli di InventarioArticoli di InventarioLocalità
- Checkouts
CheckoutsCarrelli della Spesa
Tuttavia, è essenziale notare che alcuni dati non sono disponibili tramite l'API, il che può comportare sfide per un'analisi e un reporting completi. Tali dati includono:
- Inventario Storico: Variazioni nella quantità di prodotti in date specifiche;
- Trasferimenti di Inventario: Dati sul movimento di prodotti tra magazzini;
- Ordini di Acquisto: Informazioni sugli ordini dai fornitori;
- Web Analytics: Dati sui visitatori, visualizzazioni di pagina e altre analisi web.
Per compensare questi punti dati mancanti, si consiglia di integrare i dati provenienti da altri sistemi, come Google Analytics e Google Search Console, nel warehouse. Questo consente una comprensione più completa delle interazioni dei clienti con il sito web, delle query dei motori di ricerca, della visibilità e altro ancora.
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ETL per Shopify
Considerando il processo ETL per Shopify, emergono sia aspetti positivi che alcune sfide durante l'elaborazione dei dati da questa piattaforma.
Aspetti Positivi:
Qualità dell'API di Shopify:
L'API di alta qualità di Shopify consente il recupero di una grande quantità di dati ben strutturati. Questo include informazioni su prodotti, ordini, clienti e altro, fornendo un'ottima base per ulteriori analisi e analytics aziendali.
Supporto per Webhooks:
Shopify supporta i webhooks, consentendo al sistema ETL di reagire a qualsiasi cambiamento nei dati in tempo reale. Ciò significa che i dati possono essere aggiornati quasi in tempo reale, garantendo la freschezza dei dati.
Sfide:
Dati Non Strutturati (raw JSON):
Alcuni dati, come i meta campi e i tag, sono presentati in un formato non strutturato (raw JSON). Questo complica notevolmente l'elaborazione e l'analisi di questi dati, poiché manca di una struttura chiara. L'uso di questi dati richiede una fase di trasformazione che analizza i campi e li ramifica nelle rispettive tabelle.
Ruolo della Fase di Trasformazione:
Poiché alcuni dati arrivano in un formato non strutturato, la fase di trasformazione gioca un ruolo cruciale nell'elaborazione di questi dati.
In conclusione, quando si utilizza il processo ETL in combinazione con Shopify, è essenziale considerare sia gli aspetti positivi che quelli sfidanti per garantire un'elaborazione e un'analisi efficaci dei dati aziendali dell'e-commerce.
Panoramica dei Sistemi ETL
Attualmente, diversi sistemi ETL supportano Shopify ETL a un livello relativamente alto. Tuttavia, è importante notare che nessuno di questi sistemi sfrutta appieno le capacità dell'API di Shopify. Questo può portare a limitazioni nell'estrazione dei dati e nell'elaborazione di campi speciali, come metafields o tag, in un formato adatto per la creazione di report.
Per quanto riguarda l'elaborazione di campi speciali come meta campi o tag, la maggior parte dei sistemi ETL potrebbe non comprendere appieno la loro essenza. Questo complica la creazione di report e l'analisi poiché questi campi aggiuntivi spesso contengono informazioni contestuali cruciali su prodotti, ordini, clienti e app di terze parti.
È cruciale considerare queste limitazioni quando si sceglie uno strumento ETL per Shopify. Con grandi volumi di dati e strutture complesse, è importante selezionare uno strumento che meglio si adatti alle esigenze uniche della tua azienda e garantisca piena compatibilità con le funzionalità dell'API di Shopify.
Riepilogo
Creare il proprio data warehouse attraverso il processo ETL nell'e-commerce moderno è un passo criticamente importante per la crescita futura e per prendere decisioni informate basate sui dati. Man mano che il tuo negozio cresce, l'urgenza di questo processo diventa sempre più rilevante.
In conclusione, stabilire il proprio data warehouse non è solo un passo avanti, ma anche una decisione strategica per garantire successo e resilienza di fronte a richieste e tendenze in rapida evoluzione. È un investimento in opportunità di miglioramento, innovazione e nello sviluppo complessivo dell'azienda.
