8 min

15 lipca 2019

4 narzędzia do BI w które warto zainwestować prowadząc sklep ecommerce

Nie jest łatwo wybrać odpowiednią drogę w zakresie struktury systemu analitycznego w ecommerce. Na dobrą sprawę jedna prawidłowa droga nie istnieje. Uwarunkowania biznesowe, istniejąca w przedsiębiorstwie struktura danych i kompetencje pracowników może znacząco wpłynąć na sensowność tego czy innego podejścia. Żeby jednak nie tworzyć kolejnego artykułu o wszystkim i o niczym, poniżej przeczytasz o jednym przekładzie holistycznego spojrzenia na analitykę BI w statystycznym sklepie e-commerce.

Automatycznie zbieraj dane z systemów zewnętrznych

Stichdata

Stitch to wydajne i intuicyjne narzędzie ETL (Extract, Transform, Load) pozwalające na błyskawiczne zintegrowanie ponad 100 źródeł danych (np. Facebook Ads czy Google Ads) do centralnej hurtowni danych. Stitch jest kompatybilny z dziesięcioma typami baz danych, między innymi chmurowe Amazon S3 i Google BigQuery czy darmowe PostgreSQL. Cały początkowy proces konfiguracji bazy danych i jednego źródła nie powinien osobie o podstawowej znajomości baz danych przekroczyć 15 minut. Narzędzie Stitch jest propozycją płatną, rozliczaną od ilości odświeżanych danych.
Dzięki narzędziu Stitch Data możemy przede wszystkim minimalnym nakładem pracy pobierać dane z w zasadzie dowolnych źródeł. Dostęp do ponad 100 wbudowanych integracji (między innymi: Zapier, Facebook, Zendesk, Stripe, Trello, Webhooks, Slack, Shopify, klient SFTP, SalesForce, MySQL, Magento, MailChimp, HubSpot, Google Sheets, Google Analytics, Google Ads, Git Hub, Ebay) praktycznie wypełnia cały krajobraz integracji potrzebnych w e-commerce.

W efekcie możemy cyklicznie i, co ważne, automatycznie odświeżać nasze bazy danych o następujące dane:

  • Reklamowe

  • Z systemów CRM

  • Z systemów księgowych

  • Z aplikacji zarządzających projektami i pracą zespołu

  • Z systemów płatności

W klasycznym Polskim sklepie internetowym zazwyczaj zależy nam na monitorowaniu rentowności sklepu w trybie co najmniej tygodniowym, czasem nawet zbliżonym do czasu rzeczywistego. Stąd jako pakiet minimum wykorzystania Stitch w ecommerce będzie zebranie danych kosztowych zmiennych ze wszystkich zewnętrznych systemów jak: Google Ads czy Facebook Ads oraz danych kosztowych osobowych i stałych (np. koszty wynagrodzeń czy koszty biura) z programu księgowego lub odświeżanego miesięcznie Google Spreadsheet.

Rysunek 2 Podsumowanie procesu synchronizacji danych. Stitch pobiera dane z zewnętrznych aplikacji poprzez wbudowane integracje z API zewnętrznych firm.

Zawansowanie technologiczne procesów replikacji danych po stronie Stitch pozwala na synchronizację milionów rekordów dziennie i swobodne skalowanie. Co najważniejsze, całość kosztownej technologii i utrzymania programistów jest zarządzana przez Stitch tak aby wskazane dane zostały w odpowiednim czasie zreplikowane w bazie danych wskazanej przez klienta.

Pełna lista integracji dostępna jest tu: https://www.stitchdata.com/docs/integrations


- Trudność: 1/5

- Koszt infrastruktury: 3/5

- Koszt pracy: 1/5

- Wartość dodana: 4/5


Dla kogo: sklepy o obrotach 30 000zł i więcej + sklepy o zdywersyfikowanym marketingu internetowym

Przechowuj dane bezpiecznie i wydajnie

Kolejnym krokiem jest stworzenie bazy danych na cele analityczne. Wybór na rynku jest ogromny, od propozycji Open Source instalowane na lokalnych maszynach po komercyjne rozwiązania chmurowe. Prawdopodobnie ilość danych jakie zbierzesz podczas działalności w ecommerce nie będą ogromne. Rozsądnym krokiem może być wybranie darmowej bazy danych, np. PostgreSQL i przeznaczenie oszczędności na licencji na serwer dedykowany pod analitykę (150-300zł/miesiąc). Będzie to wybór wspierany przez praktycznie wszystkie systemy do wizualizacji danych. To rozwiązanie gwarantuje też łatwość znalezienia programisty, gdyż praktycznie każdy w branży miał styczność z mySQL lub PostgreSQL.

PostgreSQL to jeden z trzech najpopularniejszych systemów do zarządzania relacyjnymi bazami danych. Baza danych będzie nam niezbędna do magazynowania danych oraz ich późniejszej obróbki. Jest to wybór szczególnie uzasadniony przy potrzebie skalowania bazy danych, co idealnie wpasowuje się w potrzeby bazy analitycznej w e-commerce. Baza PostgreSQL nie posiada ograniczeń wielkości oraz nie ma limitów ilości wierszy w tabeli.

W tej bazie we wzorcowym wdrożeniu powinny się znaleźć dane z systemów zewnętrznych (np. te przetworzone przez Stitch Data) oraz zreplikowane dane z systemów sprzedażowych (np. wykonywana kilka razy dziennie kopia najważniejszych tabel z systemu sprzedażowego Magento czy Shopify).

Przy dużej złożoności źródeł danych oraz objętości bazy uzasadnione będzie wykonanie widoków zmaterializowanych danych. Widok zmaterializowany w tym przypadku będzie zawierał zoptymalizowany do celów analitycznych zestaw już przeliczonych danych. Ułatwia to późniejszą analizę oraz przyśpiesza pobieranie danych do wizualizacji.

- Trudność: 1/5

- Koszt infrastruktury: 1/5

- Koszt pracy: 2/5

- Wartość dodana: 4/5

Dla kogo: Średnie i duże sklepy internetowe oraz małe sklepy z długą historią (duża ilość danych transakcyjnych i behawioralnych)

Wizualizuj dane tak aby inni je zrozumieli

Mając przygotowane dane, naturalnym finałem jest wizualizacja danych. Tworząc wizualizację należy zacząć od analizy potrzeb użytkownika końcowego raportów. Warto spytać jakie wskaźniki pomagają mu najbardziej przy pracy, z jakimi pytaniami nie może sobie poradzić, czego o biznesie nie wie a chciałby. Warto też spojrzeć na sposób pracy danej osoby, czy woli „bawić się” z danymi przeklikując samodzielnie panele analitycznie czy analiza sprowadza się raczej do wydruku tabeli i pokazania jej przełożonemu. Odpowiedzi na te pytania diametralnie wpłyną na finalną formę dashboardu analitycznego.

Popularną darmową wizualizacji danych jest Google Data Studio. Pozwala względnie nisko kosztowo wizualizować ustrukturyzowane zestawy danych. W szczególności polecany do niskobudżetowych wdrożeń bazujących na danych Google Analytics, Google Ads i Google Sheets. Integracje z innymi popularnymi źródłami danych wymagają zazwyczaj płatnych wtyczek więc najrozsądniejszą alternatywą jest w tej sytuacji synchronizacja danych do PostgreSQL i wizualizacja tych danych w Data Studio poprzez darmowy konektor PostgreSQL. Dużym plusem Google Data Studio jest korzystanie z użytkowników i ról w strukturze kont Google.

- Trudność: 2/5

- Koszt licencji: 0/5

- Koszt pracy: 2/5

- Wartość dodana: 2/5

Dla kogo: Małe sklepy internetowe

Z bardziej rozbudowaną propozycją wizualizacji danych wychodzi Microsoft. Power BI – to jedno z najlepszych środowisk zarządzania i wizualizacji danych na rynku. Mimo, że dostępna jest darmowa wersja, pozwala ona na pracę wyłącznie jednemu użytkownikowi.

Power BI podzielony jest na wersję Desktop przeznaczoną dla Analityków i programistów oraz wersję Online do wyświetlania raportów oraz edycji uprzednio przygotowanych źródeł danych. Wersja płatna PRO (ok. 10 USD/miesiąc/użytkownik) pozwala na tworzenie raportów przeznaczonych dla wielu osób, przy jednoczesnym zapewnieniu bezpieczeństwa danych źródłowych (Row Data Security).

Tym sposobem w uniwersalnym raporcie o sprzedaży każdy z przedstawicieli będzie widział wyłącznie dane przeznaczone dla jego oczu. Oczywiście, można zrobić raporty dedykowane każdej z osób, należy jednak pamiętać że tworzenie i utrzymanie każdego raportu to istotny koszt, a specjaliści od analityki business intelligence do najtańszych nie należą.

Z punktu widzenia odbiorcy Power BI oferuje świetne interaktywne wizualizacje danych, dopracowane widoki w aplikacji mobilnej, sprawnie działającą infrastrukturę chmurową, mnogość darmowych integracji.

Dla tworzących raporty udostępnia potężne środowisko obróbki i standaryzacji danych (Power Query), możliwość tworzenia modeli bazodanowych, wsparcie szerokiego spektrum źródeł danych, obliczenia In Memory. Pozwala to w efekcie przenieść część pracy nad danymi z poziomu bazy danych do przestrzeni obliczeniowej Power BI.

Bardziej zaawansowanym użytkownikom PowerBI Desktop daje możliwość praktycznie dowolnej integracji źródeł danych oraz ich przetwarzania poprzez wsparcie języków R i Python.

Raporty Power BI można też osadzać na stronach internetowych. Przykład interaktywnego raportu PowerBI zobaczysz tu: https://beecommerce.pl/pbi

- Trudność: 4/5

- Koszt licencji: 1/5

- Koszt pracy: 4/5

- Wartość dodana: 5/5

Dla kogo: Średnie i duże sklepy internetowe oraz małe sklepy z długą historią (duża ilość danych transakcyjnych i behawioralnych)

Podsumowanie

Zaprezentowana powyżej struktura wywodzi się z empirycznych wdrożeń gdzie okazała się najbardziej efektywną kosztowo i wnoszącą najwięcej wartości dodanej w wielu sklepach internetowych. Poszczególne składniki infrastruktury można swobodnie wymieniać na inne konkurencyjne rozwiązania. Zasada jednak pozostaje niezmienna: dane należy zebrać szeroko, wy standaryzować i przekształcić do używalnej postaci, przechować w strukturze bazodanowej a następnie zwizualizować w sposób oczekiwany przez odbiorców raportów. Tego typu wdrożenia w zależności od skomplikowania danych zazwyczaj trwają od kilkudziesięciu do kilkuset godzin roboczych. Jeśli jesteś zainteresowany wdrożeniem systemu BI w twoim sklepie internetowym napisz do nas na https://beecommerce.pl/kontakt

Docenili nas