Il passaggio da un negozio fisico a uno digitale può aprire enormi opportunità per gli esercizi commerciali. In un negozio digitale, infatti, le aziende possono tenere traccia di ogni clic dei clienti che cercano prodotti, cliccano su raccomandazioni, esplorano offerte personalizzate, si impegnano a fornire feedback sui prodotti, completano gli acquisti o abbandonano i loro carrelli digitali. Tuttavia, un'azienda di e-commerce può prosperare solo se dispone di solidi processi analitici e degli strumenti giusti per vagliare miliardi di eventi quotidiani basati sui dati e generare intuizioni attuabili.
Squadre e processi
Dal punto di vista organizzativo, molte aziende di e-commerce hanno una struttura in cui ingegneri dei dati e analisti aziendali lavorano insieme per costruire e mantenere le pipeline di dati.
Tradizionalmente, gli analisti aziendali identificavano le fonti di dati grezzi, i campi di dati rilevanti e lo stato finale necessario per l'analisi. Gli ingegneri dei dati hanno poi stabilito come replicare i dati grezzi a monte, con quale frequenza e che tipo di trasformazioni eseguire sui dati. Dovevano anche tenere conto di eventuali dati personalizzati che un analista voleva caricare tramite file Excel/CSV. Questa dipendenza dagli ingegneri dei dati significava che ogni volta che un analista voleva aggiungere una nuova fonte di dati, aggiungere o rimuovere campi o modificare le trasformazioni dei dati, i tempi erano lenti e gli approfondimenti aziendali critici venivano ritardati.
Per migliorare l'agilità aziendale e consentire agli analisti di business di generare gli approfondimenti di cui hanno bisogno, i team si stanno spostando verso un modello in cui gli analisti di business possiedono la logica aziendale e sono autorizzati a implementare il più possibile da soli, mentre i data engineer progettano e costruiscono lo stack di analisi, implementano e gestiscono la complessità, ottimizzano le prestazioni e forniscono la governance.
Tecnologie e strumenti
Un'altra area di progresso che sta spingendo l'analitica delle aziende di e-commerce è rappresentata dai data warehouse cloud . I data warehouse Cloud , come Amazon Redshift e Snowflake, hanno permesso anche alle piccole aziende di e-commerce di prosperare, aiutandole a elaborare enormi quantità di dati senza costi iniziali. Questo, a sua volta, consente loro di comprendere meglio i clienti e di ottimizzare e migliorare continuamente l'esperienza del cliente. I team che si occupano di dati nelle aziende di e-commerce hanno sviluppato competenze nella gestione dei data warehouse e nel supporto del livello di visualizzazione con applicazioni come Tableau e Looker, ma il caricamento dei dati nel data warehouse è ancora una sfida a causa del numero crescente di applicazioni e fonti di dati, della varietà dei formati dei dati e della natura fragile del codice/SQL che supporta l'ingestione dei dati.
Per affrontare il complesso problema del caricamento efficiente dei dati nel data warehouse, le organizzazioni hanno bisogno di uno strumento di caricamento dei dati più robusto, in grado di spostare i dati da una varietà di fonti di dati, come le applicazioni SaaS e i database, senza scrivere alcun codice o SQL, in modo che un maggior numero di persone all'interno di un'organizzazione possa costruire e mantenere queste pipeline.
Carichi di dati veloci e senza codice da database Salesforce e cloud
SnapLogic Fast Data Loader consente alle aziende di e-commerce di caricare i dati da Salesforce e da database basati su cloud, come Oracle e Microsoft SQL Server, in pochi clic. È possibile caricare facilmente i profili dei clienti, gli acquisti e le interazioni di vendita da Salesforce. È possibile aggiungere dati come le offerte personalizzate fatte ai clienti e la risposta dei clienti a tali offerte, aiutandovi a prevedere quali prodotti e offerte hanno maggiori probabilità di risonanza e successo.
Poiché non è necessario scrivere codice o SQL, qualsiasi analista aziendale può caricare i dati di cui ha bisogno nel data warehouse cloud preferito, che si tratti di Amazon Redshift o Snowflake, liberando il personale IT che può concentrarsi sul lavoro a valore aggiunto. L'IT può sbarazzarsi di tutte le attività di caricamento dei dati dal proprio backlog e dare agli analisti aziendali la possibilità di implementare autonomamente la logica di business. Fast Data Loader si basa sulla SnapLogic Intelligent Integration Platform che sfrutta il parallelismo per caricare milioni di righe di dati in poche ore.
Con SnapLogic Fast Data Loader è possibile:
- Specificare le tabelle o gli oggetti che si desidera caricare.
- Replicate senza problemi lo schema e i dati nel vostro data warehouse cloud
- Tracciare i dati storici con un semplice clic
- Caricare rapidamente i dati incrementali dopo il caricamento iniziale in blocco
Per saperne di più su SnapLogic Fast Data Loader e su come aumentare il valore della vita del cliente, fare clic qui.
