电子商务行业的持续增长导致逐渐采用在其他行业中被证明成功的实践。我们所说的实践，指的是许多流程、报告、指标、方法等。
商业智能被定义为收集、分析和解读数据的过程，以便在决策过程中使用结果。在电子商务的背景下，商业智能旨在利用可用数据提供洞察，并调整策略以优化和促进电子商务业务的增长。
商业智能涉及收集、分析和解读数据，以便为决策提供信息。
虽然商业智能可能看起来抽象，但在电子商务的情况下，其任务归结为支持在线商店运营的各个方面：
- 销售
- 客户
- 市场营销
- 库存和物流
- 市场趋势
商业智能 (BI) 和商业分析 (BA)
在对这些术语的一般解释中，这两个概念之间的区别是显著的。然而，在电子商务的背景下，这种区别不那么明显，可以缩小到几个定义：
- BI 通常专注于当前的关键绩效指标 (KPI) 和众多指标的计算，从而帮助基于当前和历史数据的决策；
- 而 BA 则专注于更深层次的分析，识别趋势和模式，构建行为模型等。
- BI 在很大程度上影响在线商店的当前或运营活动；
- 相反，BA 对战略方面的影响更大，因为它研究长期趋势。
电子商务的典型商业智能报告
在电子商务中，BI 被用于生成广泛的 Shopify 报告。由于充分利用 BI 能力涉及处理广泛的数据，创建一个自定义的 数据仓库 是获取有用和准确洞察的一种方式。
数据是新的石油。它很有价值，但如果未经提炼，就无法真正使用。
虽然没有明确的报告列表，因为它们可能根据销售的产品类型和供应商而有所不同，但可以列举一些基本报告。
销售报告
Shopify 销售报告 是最常见的例子：
- 特定时期的总体销售：一个典型的报告，显示在固定时期内按天/周/月的销售情况；
- 按产品销售的 Shopify 报告：识别最受欢迎的产品；
- 按集合销售的 Shopify 报告：发现最受欢迎的产品组；
- ABC 报告：将所有产品分为三组
(A - 贡献 70% 的销售，B - 15%，C - 所有其他产品)。
所有这些报告都可以与网络分析的数据关联，从而了解每个产品的转化情况。通过这种方式，可以识别特定产品销售良好或不佳的根本原因。
转化报告（网络分析）
这一组报告能够详细跟踪用户在访问在线商店期间的行为。
转化率本身决定了在线商店将访客转化为客户的有效性。
由于用户在选择和购买过程中经历多个阶段，主要关注点是探索整个销售漏斗，以及转化到下一个阶段的过渡。
使用转化报告的结果是改善在线商店的特定部分，例如产品列表、产品页面、过滤、搜索、订单处理、常见问题解答位置等类似元素。
客户报告
这一组 BI 报告包括一系列分析客户行为的报告。典型示例包括计算客户生命周期价值 (CLV)、RFM 分析和基于各种参数的细分。按客户销售的 Shopify 报告，反过来，为构建或增强营销活动奠定基础。
市场营销报告和广告
这一广泛的报告组计算了数十个指标，其中 ROI 是关键指标。ROI 可以整体计算，也可以针对每个特定的营销渠道进行计算，以便进行优化。
值得注意的是，要构建这一组报告，仅依赖存储在商店数据库（Shopify、Magento 或其他平台）中的数据是不够的。
还需要整合使用的各种营销和广告平台的数据。
在这一阶段，考虑创建一个自定义数据仓库，其中存储来自不同来源的信息，变得至关重要。所谓的 ETL 过程（提取、转换、加载）在这里变得非常有用。
财务报告
在电子商务中，对利润和支出、利润率和盈利能力的分析是有效商业管理的基石。这些也是 BI 的元素。
报告可以有总体视图，也可以专注于特定的产品组、供应商等。
值得一提的是，整整一系列税务报告也属于这一组，应该给予特别关注。
库存报告和预测
这一组报告涵盖可用库存及其有效管理（如果电子商务使用自己的库存）。示例包括 Shopify 库存价值报告、成本报告、按位置划分的库存，以及 Shopify 库存规划报告等。
支持报告
客户对服务的满意度水平在塑造品牌和优化营销活动中至关重要。因此，输出客户对支持服务沟通满意度的指标、NPS 或类似指标的报告必须在监控列表上。
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数据怎么样？
由于商业智能 (BI) 涉及多个领域，质量分析也需要大量数据。
仅依赖存储在商店数据库中的数据是不够的。
此外，将来自各种分析和营销服务的数据整合到一个统一的平台下也至关重要。在 BI 中，这通过 数据仓库来实现。
数据仓库作为 BI 的主要数据提供者，包含来自商店（客户、订单、购物车、产品、库存）和第三方服务（如 Mailchimp、Facebook、Google Ads、Google Analytics 和 Search Console、Twilio、Help Scout、Zendesk 等平台）中的数据。
数据仓库是商业智能的主要数据提供者，包含来自各种可用数据源的信息。
一旦数据统一到一个数据库中，简单报告和混合报告（数据来自多个渠道）都变得可行。
电子商务的 BI 工具
首先，值得注意的是，大多数电子商务系统（Shopify、Magento、Shopware、Bigcommerce）都具有内置的报告功能，通常满足 BI 的基本要求。为了进一步增强，可以转向专为这些平台设计的解决方案：
- 例如，对于 Shopify，利用 Mipler Shopify 自定义报告 将是商业智能的重大飞跃；
- Magento 用户可以考虑类似的扩展，如 Mirasvit 高级报告。
这些解决方案的优点包括相对较低的成本、与电子商务系统的无缝集成，以及现成的基本配置和报告。这些系统还提供额外功能，如可定制的 Shopify 仪表板、电子邮件通知、报告共享和与 Google Sheets 的集成。
如果需要更全面（且成本更高）的解决方案，则应考虑使用提取、转换和加载 (ETL) 过程构建自定义数据仓库，并集成专业的 BI 分析系统，如 Microsoft Power BI 或 Google Looker Studio。使用这些系统在启动阶段需要更多投资，并建立基础报告集。然而，从长远来看，您将获得几乎完全满足数据分析 (BI) 需求的解决方案。
最后的思考
BI 是关于数据、答案和基于数据的决策。每个电子商务企业在某种程度上都利用 BI，但为了持续增长，决策应该越来越依赖数据。这可以通过实施全面的 BI 方法来实现。
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