Nel contesto dell'e-commerce, l'ETL svolge la funzione di raccogliere dati da dozzine di fonti in un'unica base di dati. In questo modo, ottieni un repository unificato in cui sono archiviati tutti i tuoi dati. Questo, a sua volta, standardizza l'accesso a qualsiasi dato e facilita notevolmente la fornitura di accesso alle informazioni necessarie.
Di conseguenza, tutti i dipendenti, appaltatori o altre persone o aziende ottengono accesso ai dati di cui hanno bisogno per le loro attività efficaci.
Per la maggior parte delle basi di dati di e-commerce, le seguenti informazioni saranno incluse:
- Dati del negozio stesso o dati di backend (ordini, prodotti, inventario, transazioni, tasse);
- Dati analitici - visite, impressioni, CTR da servizi come Google Analytics, Search Console, Mixpanel/Amplitude;
- Piattaforme pubblicitarie - clic, impressioni, costi, performance da servizi come Google Ads, FB, Criteo e dozzine di altri;
- Marketing - Mailchimp, Sendgrid, Instagram, Hubspot e altri;
- Dati CRM;
- Sistemi interni e reportistica (budget, piani, obiettivi, fornitori, ecc.)
Data Warehouse per l'E-commerce
Il warehouse, nella maggior parte dei casi, è un database cloud come Google BigQuery, Amazon Redshift o Snowflake. Un warehouse cloud ha diversi vantaggi chiave, tra cui:
- Facilità di connessione;
- Sicurezza;
- Disponibilità (il tempo di attività è raramente inferiore al 99,9%);
- Velocità di recupero dei dati;
- Scalabilità.
È anche possibile implementare un data warehouse locale basato su PostgreSQL o Microsoft SQL Server. Tuttavia, questa è generalmente una soluzione meno affidabile e conveniente.
Vale la pena notare che anche se hai un unico data warehouse, i dati possono essere facilmente distribuiti in gruppi di accesso, noti come Data Marts. In questo modo, vari gruppi e dipartimenti avranno accesso solo ai dati necessari per il completamento efficace dei loro compiti.
Una volta ottenuti i dati, il passo successivo è l'analisi, la generazione di report e l'output delle metriche. A questo punto, le limitazioni sono solo nell'immaginazione di coloro che lavorano con i dati e i sistemi di reportistica, utilizzando strumenti comuni come PowerBI o Google Looker Studio.
Perché ETL?
ETL è essenzialmente un processo. È necessario per creare un ambiente informativo (dati) unificato e mantenerne la rilevanza. Tuttavia, è uno dei pochi processi chiave. L'ETL non copia semplicemente i dati dalla fonte al warehouse; li struttura, pulisce e prepara correttamente.
Il processo ETL gioca un ruolo fondamentale nell'ottenere e preparare i dati per analisi, reportistica o analisi aziendale.
Ogni dipartimento dell'azienda può trarre vantaggio o addirittura dovrebbe utilizzare i dati sia per la pianificazione che per la valutazione dell'efficacia.
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Cosa Aspettarsi dall'Implementazione di ETL
Non basta implementare il processo ETL e creare un data warehouse unificato. È necessaria la capacità e le competenze per estrarre informazioni utili dal warehouse, e numerosi sistemi analitici possono essere utili, quelli tipici come Power BI e Looker Studio, e altri più specializzati come Exploratory.
Puoi implementare e utilizzare gradualmente vari report a seconda dei compiti e degli obiettivi:
- Panoramica a 360 gradi dell'efficacia del marketing e-commerce;
- Analisi del funnel e miglioramento della conversione in ogni fase;
- Profilazione dei clienti e aumento del LTV;
- Sviluppo di nuovi prodotti o servizi;
- Sconti e promozioni supportati da dati storici;
- Valutazione e miglioramento del servizio clienti;
- Gestione efficace dell'inventario;
- Miglioramento del ROI
Per ciascuno di questi compiti, possono essere creati report specializzati Shopify Reports - mirati a un ristretto gruppo di specialisti, report di sintesi per manager di medio livello e report o dashboard di alto livello per dirigenti di livello C.
È importante notare che tutti questi report o Shopify Dashboards sono creati dagli stessi dati ma con diversi livelli di granularità, garantendo accuratezza a tutti i livelli.
E per quanto riguarda l'AI?
La tendenza odierna è anche l'implementazione di tecnologie AI in vari aspetti del business, dalla creazione di contenuti alla segmentazione dei clienti. Anche qui, un data warehouse unificato può essere vantaggioso.
Immagina che tutta la comunicazione con i clienti sia archiviata nel database. Modelli AI abbastanza semplici possono analizzare automaticamente il contenuto e:
- Classificare le richieste in gruppi;
- Determinare il sentiment (soddisfazione del cliente);
- Consolidare richieste simili e riassumerle in una o due frasi;
- Identificare prodotti o gruppi con il numero più alto di richieste.
Iniziare il Proprio Data Warehouse Centralizzato
Il primo stadio di implementazione di qualsiasi cosa inizia sempre con un'analisi di ciò che abbiamo attualmente e di ciò che vogliamo raggiungere in futuro. Una chiara comprensione delle esigenze (compresi i futuri sviluppi) è un fattore chiave che influisce sul raggiungimento degli obiettivi durante il processo di implementazione.
- Prima di tutto, è fondamentale definire chiaramente le esigenze di reportistica o analisi e i loro requisiti.
- Basandosi su questo, puoi identificare un insieme di dati necessari per costruire questi report.
- Seguendo i dati, ci sono le fonti di dati. Hai accesso a tutte le fonti di dati necessarie?
Successivamente ci sono passi più tecnici, ma sono ugualmente essenziali:
- Definire la struttura dei dati esistenti;
- Determinare la rilevanza e la qualità dei dati;
- Identificare la struttura dei dati desiderata e, sulla base di ciò, creare un elenco delle trasformazioni da applicare ai dati;
- Scegliere gli strumenti ETL (Extract, Transform, Load);
- Selezionare un data warehouse;
- Implementazione, test e aggiustamenti.
Come evidente, alcuni passaggi non sono rapidi, ma l'obiettivo non è fare tutto in una volta. Inizialmente, è necessario costruire una struttura stabile e avviare l'intera catena di interazione. Poi, man mano che sorge la necessità di nuovi dati, aggiungere nuovi processi ETL ed espandere il data warehouse di conseguenza.
ETL e Data Warehouse per l'E-commerce
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