O e-commerce está crescendo a cada ano, e parece que essa tendência é imparável. Os clientes estão gradualmente mudando de compras offline para online, e essa tendência está se acelerando a cada dia. Cada novo estudo confirma o crescimento da indústria de e-commerce. Essa tendência se aplica até mesmo a setores relativamente conservadores.
Em certos casos, pode haver exceções, mas, de modo geral, à medida que um negócio de e-commerce específico cresce, sua complexidade também aumenta. A força de trabalho se expande, novas posições são criadas, canais de vendas adicionais são adicionados, novas plataformas de publicidade, afiliados, parceiros, etc.
Simultaneamente, o número de fontes de informação disponíveis e o volume dos dados em si estão aumentando. Cada pedido, cada visita, cada clique, cada impressão de anúncio - tudo isso é informação. Essa informação é valiosa? Se interpretada corretamente, sim. Correlacionar habilidosamente informações de várias fontes pode levar a resultados sem precedentes. Além disso, novas profissões surgiram exclusivamente focadas em trabalhar com dados: Analistas de Dados, Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, Arquitetos de Dados, Analistas de Dados da Web e Especialistas em Segurança de Dados.
Outro problema é que, à medida que o negócio cresce, mais e mais vínculos separam as pessoas umas das outras. Torna-se cada vez mais desafiador controlar métricas operacionais que impactam diretamente os indicadores-chave de desempenho.
O negócio se expande, e novos grupos de trabalho e departamentos são formados. Todos precisam de dados. Diferentes tipos de dados. Números de vendas, métricas de publicidade, métricas de engajamento do cliente - para análise, previsões, planejamento, etc. Todos geram seus números, que servem como indicadores de sua eficácia. Mas como acessar os dados se eles estão em diferentes fontes e formatos?
Além disso, há a questão de escolher um sistema centralizado para análise e relatórios, juntamente com um repositório de dados centralizado.
Sem um repositório centralizado: Perda de oportunidades
Para pequenas empresas, a ausência de um repositório de dados centralizado não é um problema significativo. Em primeiro lugar, a quantidade de dados não é grande. Em segundo lugar, o número de fontes de dados raramente ultrapassa 3-5. Portanto, os dados podem sempre ser coletados em uma única tabela do Excel ou carregados alguns arquivos CSV em sistemas analíticos. Sim, isso requer muito trabalho manual, mas não é excessivamente complicado.
No entanto, à medida que a transformação para um negócio de e-commerce interno atinge um tamanho médio, começam a surgir disparidades. Diferentes departamentos veem diferentes dados de entrada e não conseguem perceber o impacto de suas ações no resultado geral. Mais pessoas na organização começam a tomar decisões usando uma quantidade limitada de informações, levando a uma perda de unidade e a uma diminuição da eficiência.
O resultado é uma desaceleração no crescimento das principais métricas do negócio de e-commerce.
Outro ponto crítico é a potencial perda de novos motores de crescimento:
- A: Eles podem simplesmente passar despercebidos;
- B: Avaliá-los incorretamente em um ambiente de dados limitado e tomar a decisão errada.
ETL no contexto do e-commerce
ETL é o processo de coletar, transformar e armazenar dados em um repositório centralizado. Como processo, ele surgiu e foi formalizado há bastante tempo, na década de 1970. No entanto, ganhou uso generalizado apenas com o crescimento do número de serviços web, ou seja, quando as fontes de dados disponíveis se tornaram diversas e ramificadas. Atualmente, existem dezenas de serviços, tanto gratuitos quanto pagos, que podem cobrir totalmente a transferência de vários dados para um repositório unificado. Mais detalhes podem ser encontrados aqui: Consolide Todos os Dados em Um Só Lugar: O Poder do ETL para Lojas Shopify
No contexto do e-commerce, o ETL desempenha a função de coletar dados de dezenas de fontes em um único banco de dados. Assim, você obtém um repositório unificado onde todos os seus dados estão armazenados. Isso, por sua vez, padroniza o acesso a quaisquer dados e facilita significativamente o fornecimento de acesso às informações necessárias.
Como resultado, todos os funcionários, contratados ou outras pessoas ou empresas ganham acesso aos dados de que precisam para suas atividades eficazes.
Para a maioria dos bancos de dados de e-commerce, as seguintes informações estarão incluídas:
- Dados da própria loja ou dados de backend (pedidos, produtos, inventário, transações, impostos);
- Dados analíticos - visitas, impressões, CTR de serviços como Google Analytics, Search Console, Mixpanel/Amplitude;
- Plataformas de anúncios - cliques, impressões, custo, desempenho de serviços como Google Ads, FB, Criteo e dezenas de outros;
- Marketing - Mailchimp, Sendgrid, Instagram, Hubspot e outros;
- Dados de CRM;
- Sistemas internos e relatórios (orçamentos, planos, metas, fornecedores, e assim por diante)
Data Warehouse para E-commerce
O armazém, na maioria dos casos, é um banco de dados em nuvem, como Google BigQuery, Amazon Redshift ou Snowflake. Um armazém em nuvem possui várias vantagens-chave, incluindo:
- Facilidade de conexão;
- Segurança;
- Disponibilidade (tempo de atividade raramente inferior a 99,9%);
- Velocidade de recuperação de dados;
- Escalabilidade.
Também é possível implantar um armazém de dados local baseado em PostgreSQL ou Microsoft SQL Server. No entanto, essa é geralmente uma solução menos confiável e econômica.
Vale a pena notar que, mesmo que você tenha um único armazém de dados, os dados podem ser facilmente distribuídos em grupos de acesso, conhecidos como Data Marts. Dessa forma, vários grupos e departamentos terão acesso apenas aos dados necessários para a conclusão eficaz de suas tarefas.
Uma vez que os dados são obtidos, o próximo passo é análise, geração de relatórios e saída de métricas. Neste estágio, as limitações estão apenas na imaginação daqueles que trabalham com dados e sistemas de relatórios, utilizando ferramentas comuns como PowerBI ou Google Looker Studio.
Por que ETL?
ETL é essencialmente um processo. É necessário para criar um ambiente de informação (dados) unificado e manter sua relevância. No entanto, é um dos poucos processos-chave. O ETL não apenas copia dados da fonte para o armazém; ele também estrutura, limpa e prepara adequadamente os dados.
O processo de ETL desempenha um papel fundamental na obtenção e preparação de dados para análises, relatórios ou análises de negócios.
Cada departamento da empresa pode se beneficiar ou até mesmo deve usar os dados tanto para planejamento quanto para avaliação de eficácia.
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O que esperar da implementação do ETL
Não é suficiente implementar o processo de ETL e criar um armazém de dados unificado. Você precisa da capacidade e das habilidades para extrair informações úteis do armazém, e numerosos sistemas analíticos podem ser úteis, como Power BI e Looker Studio, e outros mais especializados como Exploratory.
Você pode implementar e usar gradualmente vários relatórios dependendo das tarefas e objetivos:
- Visão de 360 graus da eficácia do marketing de e-commerce;
- Análise de funil e melhoria da conversão em cada etapa;
- Perfilamento de clientes e aumento do LTV;
- Desenvolvimento de novos produtos ou serviços;
- Descontos e promoções respaldados por dados históricos;
- Avaliação e melhoria do atendimento ao cliente;
- Gestão eficaz de inventário;
- Melhoria do ROI
Para cada uma dessas tarefas, Relatórios Shopify especializados podem ser criados - voltados para um círculo restrito de especialistas, relatórios resumidos para gerentes de nível médio e relatórios ou painéis de alto nível para executivos de nível C.
Importante, todos esses relatórios ou Painéis Shopify são criados a partir dos mesmos dados, mas com diferentes níveis de granularidade, garantindo precisão em todos os níveis.
E quanto à IA?
A tendência atual também é a implementação de tecnologias de IA em vários aspectos dos negócios, desde a criação de conteúdo até a segmentação de clientes. Mesmo aqui, um armazém de dados unificado pode ser benéfico.
Imagine que toda a comunicação com o cliente é armazenada no banco de dados. Modelos de IA bastante simples podem analisar automaticamente o conteúdo e:
- Classificar solicitações em grupos;
- Determinar o sentimento (satisfação do cliente);
- Consolidar solicitações semelhantes e resumi-las em uma ou duas frases;
- Identificar produtos ou grupos com o maior número de consultas.
Iniciando seu próprio Armazém de Dados Centralizado
A primeira etapa da implementação de qualquer coisa sempre começa com uma análise do que temos atualmente e do que queremos alcançar no futuro. Uma compreensão clara das necessidades (incluindo perspectivas futuras) é um fator chave que influencia a realização de metas durante o processo de implementação.
- Em primeiro lugar, é crucial definir claramente as necessidades de relatórios ou análises e seus requisitos.
- Com base nisso, você pode identificar um conjunto de dados necessários para construir esses relatórios.
- Seguindo os dados, vêm as fontes de dados. Você tem acesso a todas as fontes de dados necessárias?
Em seguida, vêm etapas mais técnicas, mas igualmente essenciais:
- Definir a estrutura dos dados existentes;
- Determinar a relevância e a qualidade dos dados;
- Identificar a estrutura de dados desejada e, com base nisso, criar uma lista de transformações a serem aplicadas aos dados;
- Escolher ferramentas de ETL (Extrair, Transformar, Carregar);
- Selecionar um armazém de dados;
- Implementação, testes e ajustes.
Como é evidente, algumas etapas não são rápidas, mas o objetivo não é fazer tudo de uma vez. Inicialmente, é necessário construir uma estrutura estável e lançar toda a cadeia de interação. Depois, à medida que a necessidade de novos dados surgir, adicione novos processos de ETL e expanda o armazém de dados de acordo.
ETL e Armazém de Dados para E-commerce
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