Diseño de almacén de datos para comercio electrónico

El verdadero problema en la vida

Para los dueños de negocios, el comercio electrónico, que están creciendo rápidamente, ¿alguna vez ha "dolor de cabeza" con este tipo de imagen? Las ventas de Shopify se ven bien, la campaña en los anuncios de Google es como correr maravillosamente, el principal compromiso en Facebook y Tiktok entran continuamente ... pero al responder preguntas importantes en el negocio, "ocho aspectos"

Toda la información "dispersa" está en diferentes lugares, como un montón de pilas en el frente. Pero no sé por dónde empezar primero estas preguntas circulan en su cabeza todos los días, ¿verdad?

• "¿Qué campaña publicitaria se acuerda realmente 'ganar dinero' para nosotros?"
• "Los clientes que 'compran mucho' y 'vuelven a comprar de nuevo' con mayor frecuencia ... ¿de dónde son?"
• "¿Por qué presionan algunos clientes? 'Agregar productos a la canasta' y 'desaparecer'?"
• "El costo de encontrar un nuevo cliente (CAC) y la vida de nuestro cliente (CLV). ¿Cuánto?"

Si está asintiendo, no se preocupe. No encontraste este problema solo. Este es el "normal" del negocio que se está expandiendo. Pero la buena noticia es ... tiene una "solución" que cambiará esta información dispersa a un negocio de "tesoro".

Solicitud de ilustraciones: Imágenes infográficas que muestran a los dueños de negocios que están sentados en un dolor de cabeza en muchas pantallas, cada pantalla muestra el tablero de Shopify of Google Ads, Facebook y Google Analytics, con todos los datos enredados. Transmite confusión e invisible

¿Por qué ocurrió ese problema?

La razón principal que te hace sentir como "la aguja en el océano" a pesar de tener mucha información causada por los "silos de datos" llamados así.

Imagine "Silo" es como un tanque de almacenamiento de arroz grande que separa diferentes tipos de arroz. Su información comercial también:

• Silo 1: Shopify Store Sales, Información del producto, pedidos de clientes.
• Comportamiento de uso del sitio web de Google Analytics (GA4)
• Sylo I 3: Google/Facebook/Tiktok anuncios recopilando la campaña de datos de rendimiento, haga clic, impresión
• Sylo 4: CRM o sistema de marketing por correo electrónico. Recopilar datos de comunicación con los clientes.

Cada plataforma está diseñada para hacer bien su propio trabajo, pero "no están creados para hablar". El resultado es que cada conjunto se almacena en su propia "casa" sin intercambiar ni conectarse juntos. Nos hace incapaces de ver "viaje del cliente", todo desde el principio, solo vemos imágenes de recorte. Esta es la fuente de todos los problemas que hacen que el análisis de datos encuentre información en la profundidad es casi imposible.

Solicitud de ilustraciones: 4 "Sixlo" muestra que cada tanque tiene un ícono de anuncios de Shopify, GA4, Facebook, y CRM está atascado y tiene una pared gruesa entre sí. Hace que sea imposible ver el enlace

Si se deja, ¿cómo afectará?

Permitir que su información comercial siga "atrapada en el silo" a continuación no solo lo hace "trabajar más difícil", sino que afecta directamente el "crecimiento" y el "beneficio" de su negocio. Veamos cuáles son los efectos aterradores:

• Decisión incorrecta sobre información incompleta: puede "cerrar" campañas publicitarias que se ven mal en Facebook, pero en realidad la campaña trae a los clientes el CLV más alto para usted. O, por otro lado, puede ser "presupuesto" para una buena campaña. Pero en su lugar atrae a los clientes que compran una vez y luego desaparecen
• Enormes residuos de marketing: cuándo no sé qué canales son realmente buenos (ROI). Usted es como el poder "El marketing está descartado" con la predicción. En lugar de asignar el presupuesto de la manera probada de ser efectivo
• Pierda la oportunidad de hacer personalización: no tiene forma de conocer a los clientes de 360 grados, haciendo la promoción o el correo electrónico individualmente. (Personalización) que ayudará a aumentar las ventas y crear lealtad a la marca muy difícil.
• No se puede ver el "panorama general" del negocio: no podrá responder preguntas estratégicas importantes en absoluto, como "¿Qué productos que a los clientes premium les gusta comprar juntos?" O "¿Qué comportamiento indica que los clientes están a punto de dejar de comprar?" Estas cosas son información oculta entre el silo. Y es un indicador de la muerte en el negocio a largo plazo

En otras palabras, dejar que los datos se dispersen. Es como si intentara conducir hacia adelante mirando el espejo lateral. No miré el vaso delantero

Solicitud de ilustraciones: el gráfico muestra el "presupuesto de marketing" que se está escapando de la tubería con grietas llamadas "silos de datos" y el propietario del negocio es la decisión incorrecta en la intersección con un letrero de que la información no está clara.

¿Hay alguna solución? ¿Y dónde debería comenzar?

La solución de este problema es "roto todas las paredes de silo" y luego crear un "almacén de datos central" que sea poderoso solo en un solo lugar. Que en técnica, lo llamamos "almacén de datos"

¿Qué es el almacén de datos? Hablando en el entendimiento más fácil es la "base de datos central grande" que diseñamos para "recopilar" datos de todas las fuentes (Shopify, GA4, ADS, CRM, etc.) para mantener en el mismo lugar en "la misma forma" para estar listos para "analizar específicamente", es la creación de "fuente única" o "información real" para su empresa.

¿Y dónde empiezará? Crear un almacén de datos hoy ya no es un asunto lejano. Con la tecnología en la nube que nos permite comenzar a un precio tangible, la herramienta más popular para este evento es:

• Google BigQuery : es un almacén de datos muy poderoso de Google. Famoso por la velocidad del procesamiento de datos y el trabajo con Google Analytics (GA4) y los anuncios de Google sin problemas.
• Amazon Redshift : es otro gigante de Amazon Web Services (AWS) que es muy popular en las grandes organizaciones y tiene muchas herramientas en el ecosistema.

El comienzo es "seleccionar" la plataforma de almacén de datos que se utilizará como una nueva casa para su información. Y comenzar a planificar la arquitectura de datos para el comercio electrónico que unirá información de varios silos, lo cual es un punto de inflexión importante para desbloquear el potencial de toda la información que tiene.

Solicitud de ilustraciones: imágenes infografía que muestran "pared rota" entre Shopify, GA4, ADS) y los flujos de tuberías de datos de cada silo al símbolo del "almacén de datos" (puede usar el icono de Google BigQuery o el desplazamiento rojo de Amazon).

Ejemplos de lo real que solía tener éxito

Para ser más claro, me gustaría dar un ejemplo de la historia de "The Daily Grind", una marca de comercio electrónico que vende granos de café especiales y equipos de café en línea.

Problemas encontrados: The Daily Grind, marketing con anuncios de Facebook y anuncios de Google. Saben que el aumento total de las ventas. ¿Pero no podría responder que "el cliente que más paga (clientes de alto valor)" de qué manera? El equipo de marketing debatió cada mes sobre qué plataforma debe agregarse. Mediante el uso solo de datos del tablero de cada plataforma, que proporciona la misma imagen

Cómo resolver el problema: The Daily Grind decide invertir en la creación de Data Warehouse en Google BigQuery. Utilizan herramientas ETL (extraer, transformar, cargar) para extraer información de Shopify, Google Ads y Facebook ADS. Luego conecte los datos a la herramienta Business Intelligence (BI) para analizar todo el "viaje del cliente".

Resultados sorprendentes: solo 3 meses. ¡Después de eso, descubrieron la idea que cambió el juego de negocios!

• Descubrieron que es probable que los "clientes de Google Ads" (especialmente la campaña de búsqueda) tengan un valor de por vida del cliente (CLV) que los clientes de los anuncios de Facebook a 2.5 veces.
• Ven que los "clientes que compran el molinillo de café" en el primer orden tienen la oportunidad de volver a comprar "suscripción de granos de café" es un 40% más alto que otros clientes.

A partir de esta idea, el Daily Grind ha ajustado la estrategia al "presupuesto balanceador", la mayoría de ellos van a la búsqueda de Google y crean una campaña de ventas adicionales para los clientes que compran el molinillo de café, especialmente el ROI del mercado. Y el negocio crece de manera sostenible basada en "información real", no "sentimientos" más

Solicitud de ilustraciones: Imagen de estilo de historia de éxito que muestra el gráfico creciente de ROI y CLV de la cafetería "The Daily Grind", con una imagen de granos de café y equipos de café, así como una breve cita del propietario que "¡finalmente, sabemos de dónde vienen nuestros mejores clientes!"

Si quieres seguir, ¿qué hacer? (Se puede usar de inmediato)

Lea aquí que probablemente quieras comenzar "Sallo" para ti, ¿verdad? El proceso de diseño del almacén de datos puede parecer complicado. Pero podemos digerirlo como un paso tangible para 5 pasos principales de la siguiente manera

1. Establezca metas y preguntas comerciales (Definir objetivos): este paso es el más importante. Antes de comenzar a hacer cualquier cosa para la "pregunta" que desea saber primero las respuestas, como "¿Qué grupo de clientes tiene el LTV más alto?" O "¿Qué campaña de marketing es el mejor regreso?" El objetivo claro lo ayudará a diseñar la estructura en el punto.
2. Especifique y comprenda la fuente de datos (identifique las fuentes de datos): todas las listas de "seis LO" que tiene, como Shopify, Google Analytics 4 , todas las plataformas de publicidad, sistemas CRM o incluso hojas de Google. Comprender qué recopilación de datos.
3. Elija la tecnología correcta (elija su pila tecnológica):
   • Almacenamiento de datos: elija entre Google BigQuery y Amazon Redshift [cite:,] u otra aptitud.
   • Herramienta ETL/ELT: Elija herramientas para ayudar a "extraer" los datos del silo y "descargar" en el almacén, que incluye tanto el código, el código en sí (como el uso de Python) y el listos (como Fivetran, Stitch, Airbyte).
   • Herramienta de BI/Visualización: elija Herramientas para analizar y mostrar datos como un hermoso tablero como Looker Studio (Free), Power BI o Tableau.
4. Inicie el ETL/ELT (Implementar el proceso ETL/ELT): este es el proceso de crear "tubería de datos" para extraer información de varias fuentes (extracto), puede tener una pequeña transformación de datos (transformación) y descargar al almacén de datos (carga) para automáticamente y de manera consistente.
5. Cree modelos de datos y analice (modelo y analice): cuando toda la información se une, el paso final es "organizar" o crear "modelo de datos" para ser fácil de analizar en la herramienta BI para responder las preguntas comerciales que establece en el primero. Tener estrategia de gestión de datos de primera parte ayudará al procedimiento a ser el más efectivo.

El comienzo puede requerir cierta experiencia técnica. Pero el resultado definitivamente vale la pena la inversión

Solicitud de ilustraciones: Infográfica de 5 pasos (infografía de 5 pasos) en la creación de un almacén de datos a partir de objetivos Definir, identificar fuentes, elegir tecnología, implementar ETL, analizar, utilizando iconos fáciles de entender en cada paso.

Preguntas que las personas tienden a preguntarse y las respuestas que se limpian

La creación de Data Warehouse es un tema que siempre tiene preguntas. He compilado las preguntas más comunes. Con una respuesta clara y fácil de entender

P1: ¿Es un almacén de datos de muy alto presupuesto? A: En el pasado, tal vez sí. Pero ahora, con servicios en la nube como Google BigQuery o Amazon Redshift, el costo inicial es mucho más bajo. Puede comenzar desde una pequeña escala y pagar como se usa realmente. (Pay-As-You-Go), que es mucho más fácil de acceder, en comparación con la inversión del servidor en el pasado. P2: Si no hay un equipo programador, ¿podrá hacerlo? A: Puede hacerlo. Actualmente, hay una herramienta de código bajo/sin código. Hay muchos (como Fivetran, Airbyte) que le permiten conectar datos de varias fuentes en Data Warehouse sin tener que escribir ni un código. Sin embargo, tener conocimiento técnico básico o tener asesores expertos ayudará al proyecto a ser más suave y más rápido. P3: Data Warehouse es diferente de la base de datos de Shopify? A: diferente en "Objetivos". La base de datos de Shopify es una "transaccional" (OLTP). La "operación de almacenamiento" como el pedido, el corte, que debe ser rápido y preciso, pero el almacén de datos es "analítico" (OLAP) está diseñado para "análisis de datos" enorme de muchas fuente al mismo tiempo para encontrar una visión estratégica. P4: ¿Cuándo debería mi negocio comenzar a pensar en Data Warehouse? R: Una buena señal es cuando comienzas a sentir "Dashboard listo" que cada plataforma le ha dado "ya no puede responder". Su profundo negocio. O cuando tiene que pasar días para extraer datos de muchos que se unen en Excel para hacer un reportable que sea la señal de que es hora de tener su propio almacén de datos.

Solicitud para ilustraciones: imagen de estilo de preguntas y respuestas con un gran icono de marca de interrogación y hay 4 pequeñas preguntas y respuestas. Cada uno de ellos tiene un pequeño icono, como una imagen de precio para el presupuesto, una persona con un código para programadores.

Resumen para ser fácil de entender + quiero intentar hacer

Hemos llegado a la parte final. En resumen, la escasez es: deje que su información de comercio electrónico se disperse en el "Silo". Lo mismo que tener ingredientes excelentes. Pero nunca solía cocinar como un gran plato, es el abandono de "oportunidades" y "la ventaja". Desafortunadamente.

La creación de Data Warehouse es la "inversión más importante" que cambiará su información desordenada a "arma poderosa", le ayuda a romper el muro de datos, crear una perspectiva de cliente de 360 grados y decidir también cada paso del negocio. La "información real" ya no es "adivinar".

No dejes que la complejidad sea un obstáculo. A partir de un pequeño paso hoy, definitivamente creará un gran impacto en el crecimiento de su negocio en el futuro.

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Si está listo para desbloquear el mayor potencial de su negocio de comercio electrónico, pero no estoy seguro de cómo comenzar. Nuestro equipo de expertos está listo para dar consejos.

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Solicitud de ilustraciones: imágenes potentes e inspiradoras, que muestran imágenes de "antes" (Data Caotic) a "Panel de tablero" (tablero que es hermoso y claro) con una flecha que apunta hacia adelante con el "Caos de datos a la claridad comercial. ¡Comience hoy!"

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