Частка онлайн-покупок постійно зростає, що зумовлено зміною парадигм та поширенням інтернет-магазинів. Тренд продажу товарів на маркетплейсах, який зазнав значного зростання в останні роки, сповільнюється. Споживачі все частіше обирають нішеві онлайн-магазини, і кількість таких магазинів зростає з кожним роком.
Розглядаючи онлайн-магазин як повнофункціональний бізнес, з основним акцентом на зростання продажів, виникає потреба підвищити ефективність, як в операційній діяльності, так і в маркетингу.
Особливо під час етапу трансформації з внутрішнього магазину в середній бізнес виникає безліч питань щодо прийняття рішень на основі даних, оскільки джерела даних (додатки, сервіси) є дуже різноманітними.
З одного боку, доступ до всіх доступних або доступних даних легко досяжний (Google Analytics, Facebook Ads, Google Ads, Stripe, Paypal) — всі ці системи пропонують свої механізми доступу до даних і генерації звітів.
З іншого боку, всі ці системи дуже різні, і консолідація всіх необхідних метрик або графіків в єдиний звіт стає складним завданням без значних ручних зусиль.
Саме на цьому етапі виникає потреба в консолідації даних з різних джерел в одному місці для подальшого аналізу, візуалізації або звітності.
Що таке ETL?
ETL (Extract, Transform, Load) — це процес витягування/збирання даних з одного джерела, їх перетворення та завантаження в цільове місце. Іншими словами, це процес переміщення даних з кількох різних джерел (входів) в одне місце, таке як сховище даних. Перш за все, це необхідно для стандартизації доступу до даних, оскільки кожне джерело має свій інтерфейс для доступу до даних (API), ускладнюючи побудову Shopify Reports або аналізи. Наявність єдиного джерела з усіма даними значно спрощує процес створення звітів.
Процес ETL досить складний для реалізації, але на фундаментальному рівні він складається з трьох етапів:
-
E - Витягування:
Етап отримання даних з джерела, яким може бути база даних, API або текстові файли.
-
T - Перетворення:
Етап зміни даних включає очищення їх від недійсної інформації, зміну структури та перетворення даних у формат, більш придатний для аналізу.
-
L - Завантаження:
Етап переміщення підготовлених даних до цільового місця, яким зазвичай є база даних, така як Progress, Google BigQuery, Snowflake тощо.
В результаті сховище даних містить якісні та однорідні дані з різних джерел в одному місці, що сприяє подальшому аналізу та використанню інформації (особливо для електронної комерції, де кількість джерел даних може бути значною).
Сховище даних
Сховище даних — це централізований репозиторій, де зберігається підготовлена інформація з різних джерел для використання. Основною метою створення вашого сховища даних є збереження інформації з різних джерел для подальшого використання в системах бізнес-аналітики (BI), внутрішніх звітних системах або оперативній підтримці.
Ключові вимоги в контексті електронної комерції включають:
-
Актуальність:
Забезпечення безперервного оновлення та синхронізації даних, щоб інформація в сховищі даних завжди була актуальною та точною.
-
Повнота:
Зберігання всіх необхідних даних з різних джерел, щоб мати всебічний набір інформації для подальшого аналізу та прийняття рішень.
-
Зручність вибору:
Встановлення розумної та легко доступної структури для репозиторію, що дозволяє ефективно виконувати запити (SQL) та отримувати необхідні дані для різних бізнес-потреб.
Спеціалізоване сховище даних в електронній комерції слугує центральною точкою для аналізу та взаємодії з даними, що дозволяє бізнесам отримувати цінні інсайти, оптимізувати стратегії та вдосконалювати операційні процеси.
Shopify: Які дані можна витягнути?
Оскільки Shopify є хмарною платформою, прямий доступ до даних неможливий. Проте Shopify надає високоякісний API для доступу до даних. API Shopify зручний для обробки та інтеграції даних у сховище даних.
Використовуючи API Shopify, ви можете витягувати різні дані, включаючи:
- Дані замовлень
ЗамовленняТовари замовленьЧернетки замовленьПоверненняВиконанняКлієнти
- Дані про продукти
ПродуктиВаріанти продуктівГалерея
- Дані про транзакції
Транзакції
- Дані про виплати
ВиплатиТранзакції виплат
- Дані користувачів (тільки для Shopify Plus)
- Дані про запаси
Рівні запасівТовари запасівЛокації
- Чеки
ЧекиКошики для покупок
Однак важливо зазначити, що деякі дані недоступні через API, що може створити труднощі для всебічного аналізу та звітності. Такі дані включають:
- Історичні запаси: Зміни в кількості продуктів за певні дати;
- Переміщення запасів: Дані про переміщення продуктів між складами;
- Замовлення на закупівлю: Інформація про замовлення від постачальників;
- Веб-аналітика: Дані про відвідувачів, перегляди сторінок та іншу веб-аналітику.
Щоб компенсувати ці відсутні дані, рекомендується інтегрувати дані з інших систем, таких як Google Analytics та Google Search Console, у сховище. Це дозволяє отримати більш всебічне розуміння взаємодії клієнтів з веб-сайтом, запитів у пошукових системах, видимості тощо.
Дослідіть пов'язані звіти
ETL для Shopify
Розглядаючи процес ETL для Shopify, виникають як позитивні аспекти, так і деякі виклики під час обробки даних з цієї платформи.
Позитивні аспекти:
Якість API Shopify:
Високоякісний API Shopify дозволяє отримувати велику кількість добре структурованих даних. Це включає інформацію про продукти, замовлення, клієнтів та інше, що забезпечує відмінну основу для подальшого аналізу та бізнес-аналітики.
Підтримка вебхуків:
Shopify підтримує вебхуки, що дозволяє ETL-системі реагувати на будь-які зміни в даних в реальному часі. Це означає, що дані можуть оновлюватися майже в реальному часі, забезпечуючи свіжість даних.
Виклики:
Неструктуровані дані (сирий JSON):
Деякі дані, такі як метаполя та теги, представлені в неструктурованому форматі (сирий JSON). Це значно ускладнює обробку та аналіз цих даних, оскільки їм бракує чіткої структури. Використання цих даних вимагає етапу перетворення, який розбирає поля та розподіляє їх по відповідних таблицях.
Роль етапу перетворення:
Оскільки деякі дані надходять у неструктурованому форматі, етап перетворення відіграє вирішальну роль у обробці цих даних.
На завершення, при використанні процесу ETL у поєднанні з Shopify важливо враховувати як позитивні, так і складні аспекти, щоб забезпечити ефективну обробку та аналіз даних електронної комерції.
Огляд систем ETL
На даний момент кілька систем ETL підтримують ETL Shopify на відносно високому рівні. Однак важливо зазначити, що жодна з цих систем повністю не використовує можливості API Shopify. Це може призвести до обмежень у витяганні даних та обробці спеціальних полів, таких як метаполя або теги, у форматі, придатному для створення звітів.
Щодо обробки спеціальних полів, таких як метаполя або теги, більшість систем ETL можуть не повністю усвідомлювати їх суть. Це ускладнює створення звітів та аналіз, оскільки ці додаткові поля часто містять важливу контекстуальну інформацію про продукти, замовлення, клієнтів та сторонні додатки.
Важливо враховувати ці обмеження при виборі інструменту ETL для Shopify. За великих обсягів даних та складних структур важливо вибрати інструмент, який найкраще відповідає унікальним потребам вашого бізнесу та забезпечує повну сумісність з функціями API Shopify.
Резюме
Створення вашого сховища даних через процес ETL в сучасній електронній комерції є критично важливим кроком для майбутнього зростання та прийняття обґрунтованих рішень на основі даних. У міру зростання вашого магазину терміновість цього процесу стає все більш актуальною.
На завершення, створення вашого сховища даних є не лише кроком вперед, але й стратегічним рішенням для забезпечення успіху та стійкості в умовах швидко змінюваних вимог та трендів. Це інвестиція в можливості для покращення, інновацій та загального розвитку компанії.
