Електронна комерція зростає з кожним роком, і здається, що ця тенденція незупинна. Клієнти поступово переходять від офлайн-покупок до онлайн-покупок, і ця тенденція прискорюється з кожним днем. Кожне нове дослідження підтверджує зростання індустрії електронної комерції. Ця тенденція навіть стосується відносно консервативних секторів.
У певних випадках можуть бути винятки, але в цілому, коли конкретний бізнес електронної комерції зростає, зростає і його складність. Робоча сила розширюється, створюються нові посади, додаються додаткові канали продажів, нові рекламні платформи, партнери тощо.
Одночасно зростає кількість джерел доступної інформації та обсяг самих даних. Кожне замовлення, кожен візит, кожен клік, кожне рекламне враження – це все інформація. Чи є ця інформація цінною? Якщо правильно її інтерпретувати, так. Вміле корелювання інформації з різних джерел може призвести до безпрецедентних результатів. Більше того, нові професії, які зосереджені виключно на роботі з даними, з'явилися: аналітики даних, науковці даних, інженери даних, архітектори даних, веб-аналітики даних та фахівці з безпеки даних.
Ще одна проблема полягає в тому, що з ростом бізнесу все більше і більше зв’язків відокремлюють людей один від одного. Контролювати оперативні метрики, які безпосередньо впливають на ключові показники ефективності, стає все складніше.
Бізнес розширюється, і формуються нові робочі групи та відділи. Всім потрібні дані. Різні типи даних. Фінансові показники, рекламні метрики, метрики залучення клієнтів – для аналізу, прогнозів, планування тощо. Кожен виводить свої показники, які служать індикаторами їхньої ефективності. Але як отримати доступ до даних, якщо вони в різних джерелах і форматах?
Крім того, постає питання вибору централізованої системи для аналізу та звітності, а також централізованого сховища даних.
Без централізованого сховища: Втрата можливостей
Для малих підприємств відсутність централізованого сховища даних не є значною проблемою. По-перше, обсяг даних не великий. По-друге, кількість джерел даних рідко перевищує 3-5. Тому дані завжди можна зібрати в одну таблицю Excel або завантажити кілька CSV-файлів в аналітичні системи. Так, це вимагає багато ручної роботи, але це не надто складно.
Однак, коли трансформація в бізнес електронної комерції досягає середнього розміру, починають виникати розбіжності. Різні відділи бачать різні вхідні дані і не усвідомлюють вплив своїх дій на загальний результат. Все більше людей в організації починають приймати рішення, використовуючи обмежену кількість інформації, що призводить до втрати єдності та зниження ефективності.
В результаті спостерігається уповільнення зростання ключових показників бізнесу електронної комерції.
Ще один критичний момент – це потенційна втрата нових драйверів зростання:
- A: Вони можуть просто залишитися непоміченими;
- B: Неправильно оцінити їх в обмеженому середовищі даних і прийняти неправильне рішення.
ETL в контексті електронної комерції
ETL – це процес збору, перетворення та зберігання даних у централізованому сховищі. Як процес, він виник і був формалізований досить давно, ще в 1970-х роках. Однак широке використання він отримав лише з ростом кількості веб-сервісів, тобто коли джерела доступних даних стали різноманітними та розгалуженими. Наразі існує десятки як безкоштовних, так і платних сервісів, які можуть повністю покрити передачу різних даних до єдиного сховища. Більше деталей можна знайти тут: Консолідуйте всі дані в одному місці: Потужність ETL для магазинів Shopify
У контексті електронної комерції ETL виконує функцію збору даних з десятків джерел в одну базу даних. Таким чином, ви отримуєте єдине сховище, де зберігаються всі ваші дані. Це, в свою чергу, стандартизує доступ до будь-яких даних і значно полегшує надання доступу до необхідної інформації.
В результаті всі співробітники, підрядники або інші особи чи компанії отримують доступ до даних, необхідних для їхньої ефективної діяльності.
Для більшості баз даних електронної комерції будуть включені такі дані:
- Дані само-магазину або дані бекенду (замовлення, продукти, запаси, транзакції, податки);
- Дані аналітики - візити, враження, CTR з сервісів, таких як Google Analytics, Search Console, Mixpanel/Amplitude;
- Рекламні платформи - кліки, враження, вартість, ефективність з сервісів, таких як Google Ads, FB, Criteo та десятків інших;
- Маркетинг - Mailchimp, Sendgrid, Instagram, Hubspot та інші;
- Дані CRM;
- Внутрішні системи та звітність (бюджети, плани, цілі, постачальники тощо)
Сховище даних для електронної комерції
Сховище, в більшості випадків, є хмарною базою даних, такою як Google BigQuery, Amazon Redshift або Snowflake. Хмарне сховище має кілька ключових переваг, включаючи:
- Легкість підключення;
- Безпека;
- Доступність (безвідмовність рідко менше 99.9%);
- Швидкість отримання даних;
- Масштабованість.
Також можливе розгортання локального сховища даних на базі PostgreSQL або Microsoft SQL Server. Однак це, як правило, менш надійне і економічно вигідне рішення.
Варто зазначити, що навіть якщо у вас є одне сховище даних, дані можуть бути легко розподілені на групи доступу, відомі як Data Marts. Таким чином, різні групи та відділи матимуть доступ лише до даних, необхідних для ефективного виконання своїх завдань.
Отримавши дані, наступним кроком є аналіз, генерація звітів та виведення метрик. На цьому етапі обмеження лише в уяві тих, хто працює з даними та системами звітності, використовуючи загальні інструменти, такі як PowerBI або Google Looker Studio.
Чому ETL?
ETL, по суті, є процесом. Він необхідний для створення єдиного інформаційного (даних) середовища та підтримки його актуальності. Однак це один з небагатьох ключових процесів. ETL не просто копіює дані з джерела до сховища; він також належним чином структурує, очищає та готує їх.
Процес ETL відіграє провідну роль у отриманні та підготовці даних для аналітики, звітності або бізнес-аналізу.
Кожен відділ компанії може отримати вигоду або навіть повинен використовувати дані для планування та оцінки ефективності.
Дослідіть пов'язані звіти
Що очікувати від впровадження ETL
Недостатньо просто впровадити процес ETL і створити єдине сховище даних. Вам потрібні можливості та навички для витягування корисної інформації з сховища, і численні аналітичні системи можуть бути корисними, типові, такі як Power BI та Looker Studio, а також більш спеціалізовані, такі як Exploratory.
Ви можете поступово впроваджувати та використовувати різні звіти залежно від завдань і цілей:
- 360-градусний огляд ефективності маркетингу електронної комерції;
- Аналіз воронки та покращення конверсії на кожному етапі;
- Профілювання клієнтів та збільшення LTV;
- Розробка нових продуктів або послуг;
- Знижки та акції, підкріплені історичними даними;
- Оцінка та покращення обслуговування клієнтів;
- Ефективне управління запасами;
- Покращення ROI
Для кожного з цих завдань можна створити спеціалізовані Звіти Shopify - спрямовані на вузьке коло спеціалістів, підсумкові звіти для менеджерів середньої ланки та звіти або інформаційні панелі для керівників C-level.
Важливо, що всі ці звіти або Інформаційні панелі Shopify створюються з тих самих даних, але з різними рівнями деталізації, що забезпечує точність на всіх рівнях.
А як щодо ШІ?
Сьогоднішньою тенденцією також є впровадження технологій ШІ в різних аспектах бізнесу, від створення контенту до сегментації клієнтів. Навіть тут єдине сховище даних може бути корисним.
Просто уявіть, що вся комунікація з клієнтами зберігається в базі даних. Досить прості моделі ШІ можуть автоматично аналізувати вміст і:
- Класифікувати запити на групи;
- Визначати настрій (задоволеність клієнтів);
- Консолідувати подібні запити та підсумовувати їх в одне або два речення;
- Визначати продукти або групи з найбільшою кількістю запитів.
Початок власного централізованого сховища даних
Перший етап впровадження будь-чого завжди починається з аналізу того, що ми маємо на даний момент і чого хочемо досягти в майбутньому. Чітке розуміння потреб (включаючи майбутні перспективи) є ключовим фактором, що впливає на досягнення цілей під час процесу впровадження.
- По-перше, важливо чітко визначити потреби в звітності або аналізі та їх вимоги.
- На основі цього ви можете визначити набір даних, необхідних для створення цих звітів.
- Наступними є джерела даних. Чи маєте ви доступ до всіх необхідних джерел даних?
Далі йдуть більш технічні кроки, але вони не менш важливі:
- Визначити структуру існуючих даних;
- Визначити актуальність і якість даних;
- Визначити бажану структуру даних і, на основі цього, створити список перетворень, які потрібно застосувати до даних;
- Вибрати інструменти ETL (Extract, Transform, Load);
- Вибрати сховище даних;
- Впровадження, тестування та коригування.
Як видно, деякі кроки не є швидкими, але мета полягає не в тому, щоб зробити все відразу. Спочатку необхідно побудувати стабільну основу та запустити всю ланцюг взаємодії. Потім, коли виникне потреба в нових даних, додати нові процеси ETL і відповідно розширити сховище даних.
ETL та Сховище даних для електронної комерції
Якщо ви все ще не впевнені, чи потрібно вам впроваджувати централізоване сховище даних і яку цінність воно може додати до вашого бізнесу, ми запрошуємо вас забронювати безкоштовну онлайн-консультацію з нашим технічним спеціалістом.
