Cum să obțineți acces rapid la toate KPI-urile produselor importante pentru comerțul electronic

Cum a construit un mare retailer de modă un sistem de tablouri de bord pentru produse pentru acces rapid la datele de streaming din OWOX BI.

Pentru a dezvolta un sistem de tablouri de bord, clientul nostru, un mare retailer de modă, trebuia să se bazeze pe date complete și pe valorile actuale de performanță. Deoarece piața se schimbă rapid și comercianții cu amănuntul trebuie să răspundă rapid, în special la modificările critice ale mărimii medii a cecurilor și unităților pe tranzacție (UPT), datele trebuie să fie disponibile cât mai curând posibil. Cu toate acestea, a cere constant unui analist să calculeze același lucru necesită timp și este costisitor. În plus, clientul nostru avea nevoie nu doar de un simplu raport, ci de un instrument care să le permită să analizeze valorile în diferite segmente pe perioade diferite.

Înainte de a începe crearea unui tablou de bord, analiștii noștri, împreună cu echipa de produs, au identificat valorile și secțiunile necesare.

Analiza valorilor necesare performanței pentru toate punctele de contact ale utilizatorilor de pe site: conversii în etapele cheie ale canalului, inclusiv adăugiri la coș și comenzi; dimensiunea medie a cecului; numărul de articole din cec; ARPV; numărul de abonamente; zile înainte de tranzacție; și alte metrici importante pentru luarea deciziilor.

Pentru segmentele de date, analiștii au selectat atât segmente de public standard (tip de dispozitiv, regiune, sursă), cât și segmente specifice care sunt calculate pe baza datelor (client/non-client, abonat la un buletin informativ prin e-mail etc.).

Multe secțiuni standard de date au fost îmbinate în concepte de nivel superior. De exemplu, echipa de produs nu trebuie să detalieze la nivelul unei anumite campanii de publicitate pentru a analiza segmente în funcție de diverse surse de achiziție. Totuși, este necesar să se separe traficul de marcă de traficul non-marcă, traficul organic sau traficul de SMS.

Clientul nostru a colectat deja date brute despre comportamentul utilizatorilor de pe site-ul lor în Google BigQuery folosind OWOX BI. Dar nu au putut conecta datele brute la sistemul de vizualizare, așa că au trebuit să creeze un set de date separat special pentru tablouri de bord.

Realizând că tablourile de bord vor fi suplimentate în mod constant și că numărul de scripturi pentru colectarea seturi de date va crește, analiștii lor au decis să construiască o arhitectură de date bazată pe micro tabele. Au creat tabele separate pentru a calcula caracteristicile sesiunii, comenzile, canalele, straturile și valorile.

Aceste micro tabele sunt actualizate zilnic și combinate în funcție de chei precum data, sessionid și owox_user_id într-un singur set de date rezultat, care este transmis sistemului de vizualizare.

În același timp, setul de date conține date agregate pentru un utilizator individual în cursul zilei și nu are agregate de nivel înalt - acestea sunt calculate în sistemul de vizualizare. Acest lucru se face astfel încât sistemul de filtrare să funcționeze cu acuratețe.

Acest tip de arhitectură de microservicii a permis companiei să nu rupă ceea ce a fost construit anterior și să adauge rapid noi entități la setul de date rezultat.

Tablourile de bord din Google Data Studio au fost create pe principiul că cele mai importante lucruri ar trebui să fie localizate pe primul ecran, în timp ce informațiile detaliate ar trebui să fie pe pagini individuale.

Mai jos este un exemplu de ecran de start al tabloului de bord, care conține toți indicatorii cheie de performanță ai site-ului web, o pâlnie simplificată și alte valori necesare pentru luarea rapidă a deciziilor.

În mod implicit, tabloul de bord afișează datele pentru săptămâna anterioară în comparație cu acum două săptămâni, dar puteți seta orice perioadă și puteți analiza, de exemplu, datele pentru trimestrul.

Tabloul de bord permite clientului nostru să filtreze datele, analizând doar un segment de public esențial. Utilizatorii pot aplica mai multe filtre simultan pentru a rafina un anumit grup de utilizatori. De exemplu, clientul nostru poate afla care este rata de conversie pentru utilizatorii noi de pe dispozitive mobile care au intrat în catalogul de vânzări.

Există, de asemenea, pagini despre primele puncte de contact, pâlnii detaliate în interiorul site-ului web, analiza coșurilor de cumpărături și multe altele.

În ciuda faptului că tabloul de bord este construit pe un set de date slab agregat cu milioane de linii, valorile sunt calculate rapid. Când se utilizează filtre complexe, datele sunt vizualizate în 10 secunde.

• Echipa de produse a clientului a primit un instrument convenabil pentru acces rapid la cele mai necesare valori.
• Acum, orice conversație din echipa de produs despre îmbunătățirea site-ului web începe cu utilizarea tabloului de bord: blocajele sunt găsite în tabloul de bord și îmbunătățirile necesare sunt argumentate pe baza datelor. De exemplu, o analiză a pâlniei a arătat că cele mai mari picături (comparativ cu benchmark-urile) apar în etapele dintre vizualizarea cardului produsului și pagina de finalizare a achiziției. Aceste cunoștințe au pus accentul echipei de produs cu șase luni înainte și au condus la o creștere a valorilor pentru acești pași ai canalului.
• Echipa de analiză nu petrece timp calculând în mod constant aceleași valori, dar este angajată în extinderea volumului și a profunzimii valorilor care sunt calculate automat și pot dedica mai mult timp interogărilor complexe ad-hoc.