Dashboard Interactivo para Ecommerce

Ander Fernández Jauregui.

Ander Fernández Jauregui

Data Scientist y Business Intelligence.

Problema Inicial

El comercio electrónico (ecommerce) genera cada vez más y más negocio. En este sentido, lo que pasa en un ecommerce genera datos: datos de ventas, clientes, geográficos, de campañas publicitarias,  vendedores (los marketplace)… Pero, ¿cómo podemos hacer esos datos entendibles?

Cuestiones Involucradas

  • Business Intelligence
    • Proceso ETL
    • Obtención de KPIs de negocio clave
  • Visualización de datos

Solución

Para ello he creado un dashboard  que cualquier persona de la organización podría visualizar, basándome en datos de ecommerce brasileños en Olist obtenidos en Kaggle.

En definitiva, he creado una herramienta que se puede alimentar de datos en tiempo real y que permite a los directivos conocer, a tiempo real, cómo está funcionando su negocio para todas sus áreas clave.

Desarrollo del Proyecto

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Por qué crear un Dashboard interactivo para ecommerce

El ecommerce o el comercio electrónico está moda. Es normal, las personas ya no quieren tener que desplazarse (en la medida de lo posible) a una tienda para poder comprar pudiendo hacerlo con un par de clics por internet. Por eso, cada vez hay más y más ecommerce, (más de 800.000 según este estudio) y cada vez generan más tráfico.

Los ecommerce tienen muchas ventajas respecto al comercio físico, y una de ellas es todos los datos que obtienen. Desde informes de Google Analytics sabiendo qué hacen los usuarios en tu tienda, de publicidad digital… todo ello vinculado a las ventas que se consiguen. Por tanto, ¿qué mejor para poder gestionar un ecommerce que tener todos esos datos ya procesados en un mismo sitio? Eso mismo es lo que he querido hacer en este dashboard interactivo para ecommerce.

 

Analizando datos de Olist

La primera pregunta y muy importante es, ¿de dónde puedo yo obtener esos datos para crear el dashboard interactivo para ecommerce? Porque, claro, si tienes un ecommerce es fácil: los datos vienen de tu propio ecommerce. Ya, pero, ¿y si no tienes un ecommerce?

En mi caso he utilizado datos que la empresa Olist tiene colgados en Kaggle (míralos aquí). Olist básicamente es una tienda que está presente en todos los marketplace de Brasil. Vamos, que tienen muchos clientes, muchos vendedores y muchas transacciones, necesario para poder crear un dashboard que se asemeje lo máximo posible a la realidad. Vamos bien.

Más concretamente, ponen a tu disposición datos de 100.000 transacciones hechas de 2016 a 2018. Para ello, ponen a tu disposición 8 tablas que representan las bases de datos SQL que tendrán en la vida real (otro punto a favor).

Bien, ahora que has entendido por qué es importante para un ecommerce el dashboard interactivo que he hecho y qué datos he utilizado para ello, veamos cómo lo he hecho.

 

Creando el dashboard interactivo para ecommerce

Combinando los datos a analizar

Lo primero de todo es combinar las 8 tablas que ponen a tu disposición para poder obtener una tabla completa con todos los datos. A partir de que tengamos eso ya podremos empezar a crear el dashboard interactivo para ecommerce.

Para ello, sería necesario conocer cómo se realicionan dichas tablas. En nuestro caso el trabajo nos viene hecho, ya que en Kaggle incluyen una foto de cómo se combinan. Además, incluyen también el significado de cada una de las variables, por lo que la fase de «Data Understanding» dentro del proceso CRISP-DM estaría hecho.

Definiendo las áreas clave a analizar

Sí, es cierto, de normal deberíamos definir primero qué es lo que queremos analizar y que, en base a eso obtengamos los datos. Sin embargo, como en este caso los datos me vienen dados, veremos qué podemos sacar de estos datos.

De buenas a primeras, existen varios aspectos de rendimiento que son de interés para un ecommerce como son:

  • El rendimiento de una categoría.
  • El rendimiento de un producto en concreto.
  • Analizar los clientes (si disminuyen, aumentan, compran más o menos, etc.).
  • Analizar los vendedores (en este caso tiene sentido, pues es un marketplace).
  • Analizar los tiempos de entrega.
  • Analizar los métodos de pago utilizados.

Además, todas estas variables se pueden analizar en base a varias dimensiones, aunque dos son comunes a todas ellas: geográficamente y el periodo de tiempo.

Generalmente esto debería venir definido por «negocio», pero, como una vez más, es un ejercicio «inventado», pues lo hago yo (que no se diga que no he estudiado empresariales). Así que, para cada una de estas áreas, ¿qué métricas considero son las más importantes? Veamos.

El rendimiento de una categoría o producto

Aunque haya creado dos páginas separadas, en el fondo los KPIs que te interesan son los mismos. Lógicamente el dato que más nos interesa es cuánto beneficio ha generado, pero no disponemos de beneficios ni gastos, por lo que nos quedamos con los ingresos.

Ahora bien, conocer los ingresos no es suficiente porque, ¿cómo sabemos qué hacer a ese producto? Claro, no es lo mismo un producto que se vende poco a mucho precio que uno que se vende mucho a poco precio

Por tanto, incluiremos los datos de unidades vendidas, precio medio e ingresos totales. Así, podremos facilitar la vida de los comerciales y que sepan qué acciones pueden llevar a cabo, pudiendo identificar productos que se venden mucho a poco precio en los cuales podrían incrementar un poco el precio. Sí, habría que conocer la elasticidad de la demanda, pero bueno, eso que decidan ellos.

 

Analizar los clientes

Esto puede ser algo complejo: hay muchos clientes y no todos valen lo mismo para una empresa. ¿En base a qué vale un cliente? Pues según el modelo RMF,vale en base a tres variables:

  • Reciente (R): hace cuánto ha comprado para un periodo de tiempo, en mi caso, de un mes. Cuanto menos tiempo haya pasado desde que esa persona compró, mejor.
  • Montante (M): cuánto dinero se ha gastado ese cliente.
  • Frecuecnia (F): cada cuánto compra ese cliente.

 

Una vez tienes las tres métricas calculadas, puedes clasificar a los clientes en grupos en base a cómo de comportan. En mi caso, he decidido dividir los grupos en base a cuartiles, de modo que haya el 25% de los casos en cada uno de los cuatro grupos. Así, el grupo 1 de Monetario incluye el 25% de los clientes que más dinero se han gastado, el grupo 2 entre el 25 y el 50%, etc. Una vez más, este no es el «mejor» método, porque debería dictarlo negocio, pero bueno. Para no tener una guía, no está mal.

Así, si hacemos este proceso de discretizar la variable para cada una de las 3 variables que hemos calculado, tendremos 9 grupos que se pueden combinar entre ellos y que dan un conocimiento muy interesante a negocio.

Por ejemplo, el grupo 1-1-1 son nuestros «mejores clientes», porque compran mucho (M), compraron hacen poco (R) y compran muchas veces (F). En cambio, los 4-1-1 serían los «mejores clientes» que hemos perdido, porque en este caso hace mucho que no nos compran.

El resto de variables no comento los KPIs que he calculado porque son bastante intuitivos.

 

Conclusión

Un dashboard interactivo para ecommerce es una herramienta muy útil para los comercios electrónicos a varios niveles de la empresa: marketing, comercial, dirección…. En este caso el dashboard estaría más centrado a dirección pero en cualquier caso se podría «enriquecer» con más datos de otras áreas (Google Analytics, Google Ads, CRM, etc.) para poder sacarle el máximo provecho.

Al fin y al cabo, lo importante es crear una herramienta que nos haga fácil digerir toda la información que guardan todos esos datos que generamos y que esa información sea útil para poder tomar decisiones que mejoren el negocio.