전자 상거래를위한 데이터웨어 하우스 설계

인생의 실제 문제

비즈니스 소유자의 경우 빠르게 성장하고있는 전자 상거래는 이런 종류의 이미지로 "두통"을 한 적이 있습니까? Shopify의 판매는 좋아 보이며, Google 광고의 캠페인은 아름답게 실행되는 것과 같습니다. Facebook과 Tiktok의 최고 참여가 지속적으로 들어오고 있지만 비즈니스에서 중요한 질문에 대답 할 때 "8 가지 측면"입니다.

"산란 된"모든 정보는 앞에 더미 더미처럼 다른 장소에 있습니다. 그러나 먼저이 질문을 어디에서 시작 해야할지 모르겠습니다. 매일 머리 속에서 순환합니까? :

• "어떤 광고 캠페인이 우리를 위해 실제로 '돈을 버는 데 동의합니까?"
• " '많은 구매'와 '가장 자주 다시 사러 오는 고객은 어디에서 왔습니까?"
• "왜 일부 고객은 '바구니에 제품을 추가하고'사라집니다. '?"
• "새로운 고객 (CAC)과 고객의 평생 (CLV)을 찾는 데 드는 비용. 얼마나?"

당신이 고개를 끄덕이면 걱정하지 마십시오. 당신은이 문제를 혼자서 만나지 못했습니다. 이것은 확장되는 비즈니스의 "정상"입니다. 그러나 좋은 소식은 ...이 흩어진 정보를 "보물"사업으로 바꿀 "솔루션"이 있습니다.

삽화를위한 프롬프트 : 많은 화면에서 두통에 앉아있는 비즈니스 소유자를 보여주는 인포 그래픽 이미지, 각 화면은 모든 정통한 데이터와 함께 Google 광고, Facebook 및 Google Analytics의 Shopify 대시 보드를 보여줍니다. 혼란과 보이지 않는 전달

그 문제가 발생한 이유는 무엇입니까?

"바다의 바늘"처럼 느끼게하는 주된 이유는 너무 많은 "데이터 사일로"또는 "Sailo Data"로 인한 많은 정보를 가지고 있음에도 불구하고 "바다의 바다"처럼 느껴집니다.

"사일로"가 다양한 종류의 쌀을 분리하는 큰 쌀 저장 탱크와 같다고 상상해보십시오. 귀하의 비즈니스 정보도 :

• 사일로 1 : Shopify 상점 판매, 제품 정보, 고객 주문.
• Sylo II : Google Analytics (GA4) 상점 웹 사이트 사용 동작, 트래픽 소스.
• Sylo I 3 : Google/Facebook/Tiktok 광고 성능 데이터 캠페인 수집, 클릭, 인상
• Sylo 4 : CRM 또는 이메일 마케팅 시스템. 고객과 통신 데이터를 수집합니다.

각 플랫폼은 자체 작업을 잘 수행하도록 설계되었지만 "대화하기 위해 만들어지지 않았습니다". 결과적으로 각 세트는 교환하거나 연결하지 않고 자체 "집"에 저장됩니다. 처음부터 우리는 "고객 여행"을 볼 수 없게 만듭니다. 이것은 데이터 분석을 일으키는 모든 문제의 원인이 거의 불가능합니다.

삽화를위한 프롬프트 : 4 "Sixlo"는 각 탱크에 Shopify, Ga4, Facebook 광고 아이콘이 있으며 CRM이 붙어 있고 서로 사이에 두꺼운 벽이 있음을 보여줍니다. 링크를 볼 수 없습니다

남은 경우 어떤 영향을 미칩니 까?

비즈니스 정보가 여전히 "사일로에 갇히게되면"다음으로 "더 어려운 일"할뿐만 아니라 비즈니스의 "성장"과 "이익"에 직접적인 영향을 미칩니다. 무서운 효과가 무엇인지 보자.

• 불완전한 정보에 대한 잘못된 결정 : Facebook에서 나쁘게 보이는 광고 캠페인을 "마감"할 수 있지만 실제로 캠페인은 고객에게 가장 높은 CLV를 제공합니다. 반면에, 당신은 좋은 캠페인을위한 "예산"일 수 있습니다. 대신 한 번 구매 한 후 사라지는 고객을 끌어들입니다.
• 거대한 마케팅 폐기물 : 어떤 채널이 실제로 좋은지 모르는 경우 (ROI). 당신은 예측과 함께 "마케팅은 폐기"와 같습니다. 예산을 효과적으로 입증 된 방식으로 할당하는 대신
• 개인화 할 기회를 놓치십시오 : 360도 고객을 알 수있는 방법이 없습니다. (개인화)는 판매를 늘리고 브랜드에 대한 충성도를 높이는 데 매우 어렵습니다.
• 비즈니스의 "큰 그림"을 볼 수 없습니다. "어떤 프리미엄 고객이 함께 구매하고 싶어하는 제품"과 같은 중요한 전략적 질문에 전혀 대답 할 수 없습니다. 또는 "고객이 구매를 중단하려고한다는 것을 나타내는 행동은 무엇입니까?" 이러한 것들은 사일로 사이의 숨겨진 정보입니다. 장기 사업에서 사망의 지표입니다.

다시 말해, 데이터를 흩어지게합니다. 사이드 미러를 보면서 앞으로 운전하려고하는 것과 같습니다. 앞 유리를 보지 않았습니다

그림을위한 프롬프트 : 그래프는 "Data Silos"라는 균열로 파이프에서 유출되는 "마케팅 예산"을 보여 주며 비즈니스 소유자는 정보가 불분명하다는 신호와 교차로에서 잘못된 결정입니다.

해결책이 있습니까? 그리고 어디에서 시작해야합니까?

이 문제의 해결책은 "모든 사일로 벽을 깨뜨린 다음 한 곳에서만 강력한"중앙 데이터웨어 하우스 "를 만듭니다. 기술적으로는 이것을 "데이터웨어 하우스"라고 부릅니다.

데이터웨어 하우스 란 무엇입니까? 가장 쉬운 이해로 말하면 "대형 중앙 데이터베이스"는 우리가 "Shopify, Ga4, Ads, CRM 등으로부터 데이터를"수집 "하도록 설계된"동일한 형태 "로 유지하기 위해"특별히 분석 된 "또는"단일 진실의 출처 "또는 비즈니스에 대한"실제 정보 "의 생성입니다.

그리고 어디에서 시작할까요? 오늘날 데이터웨어 하우스를 만드는 것은 더 이상 먼 문제가 아닙니다. 유형 가격으로 시작할 수있는 클라우드 기술을 사용하면이 이벤트에서 가장 인기있는 도구는 다음과 같습니다.

• Google BigQuery : Google의 매우 강력한 데이터웨어 하우스입니다. 데이터 처리 속도로 유명하고 GA4 (Google Analytics) 및 Google 광고를 원활하게 작업합니다.
• Amazon Redshift : 대규모 조직에서 인기가 높고 생태계에 많은 도구가있는 Amazon Web Services (AWS)의 또 다른 거인입니다.

시작은 정보의 새 집으로 사용될 "선택"데이터웨어 하우스 플랫폼을 선택하는 것입니다. 그리고 전자 상거래를위한 데이터 아키텍처 . 이는 보유한 모든 정보의 잠재력을 잠금 해제하는 중요한 전환점입니다.

그림을위한 프롬프트 : Shopify, GA4, ADS 사이의 "깨진 벽"을 보여주는 인포 그래픽 이미지 및 각 사일로에서 "데이터웨어 하우스"의 상징으로 데이터 파이프 라인이 흐릅니다 (Google BigQuery 아이콘 또는 Amazon Redshift를 사용할 수 있음).

성공했던 실제의 예

명확하게하기 위해 나는 전문 커피 원두와 온라인 커피 장비를 판매하는 전자 상거래 브랜드 인 "The Daily Grind"에 대한 이야기의 예를 제시하고 싶습니다.

문제 : Daily Grind, Facebook 광고 및 Google 광고를 사용한 마케팅. 그들은 총 판매가 증가한다는 것을 알고 있습니다. 그러나 "가장 많은 (고 부가가치 고객)를 지불하는 고객"은 어떤 방식 으로든 대답 할 수 없습니까? 마케팅 팀은 매달 어떤 플랫폼을 추가 해야하는지 토론했습니다. 동일한 이미지를 제공하는 각 플랫폼의 대시 보드의 데이터 만 사용하여

문제 해결 방법 : Daily Grind는 Google BigQuery에서 데이터웨어 하우스 작성에 투자하기로 결정합니다. ETL 도구 (추출, 변환,로드)를 사용하여 Shopify, Google 광고 및 Facebook 광고에서 정보를 그립니다. 그런 다음 데이터를 BI (Business Intelligence) 도구에 연결하여 모든 "고객 여정"을 분석하십시오.

놀라운 결과 : 단 3 개월. 그 후, 그들은 비즈니스 게임을 바꾼 통찰력을 발견했습니다!

• 그들은 "Google Ads의 고객"(특히 검색 캠페인)이 Facebook 광고에서 2.5 번의 고객 보다 고객 평생 가치 (CLV)를 가질
• 그들은 첫 번째 순서로 "커피 그라인더를 구매하는 고객"이 "커피 빈 구독"을 구매하기 위해 돌아올 기회가 있다는 것을 알 수 있습니다.

이 통찰력에서 Daily Grind는 "Rocking Budget"으로 전략을 조정했으며, 대부분은 Google 검색으로 가서 Coffee Grinder, 특히 시장에서 ROI를 구매하는 고객을위한 Upsell 캠페인을 만듭니다. 그리고 비즈니스는 더 이상 "감정"이 아니라 "실제 정보"를 기반으로 지속적으로 성장합니다.

삽화를위한 프롬프트 : 성공 사례 스타일 이미지 ROI의 상승 그래프와 "The Daily Grind"커피 숍의 CLV를 보여주는 커피 원두와 커피 장비의 사진과 "마침내 우리는 최고의 고객이 어디에서 왔는지 알고 있습니다!"

따르고 싶다면 어떻게해야합니까? (즉시 사용할 수 있음)

여기서 읽으십시오. 데이터웨어 하우스 설계 프로세스는 복잡해 보일 수 있습니다. 그러나 우리는 다음과 같이 5 가지 주요 단계의 실질적인 단계로 소화 할 수 있습니다.

1. 목표 및 비즈니스 질문 설정 (목표 정의) : 이 단계가 가장 중요합니다. "어떤 고객 그룹이 LTV가 가장 높은가?"와 같은 "질문"을 위해 무엇을하기 시작하기 전에. 또는 "어떤 마케팅 캠페인은 최고의 수익입니까?" 명확한 목표는 시점에서 구조를 설계하는 데 도움이됩니다.
2. 데이터 소스 (데이터 소스 식별) : Google Analytics 4 , 모든 광고 플랫폼, CRM 시스템 또는 Google 시트와 같은 모든 "Six Lo"목록을 데이터 수집을 이해하십시오.
3. 올바른 기술을 선택하십시오 (기술 스택 선택) :
   • 데이터웨어 하우스 : Google BigQuery 와 Amazon Redshift [Cite :,] 또는 기타 적성 중에서 선택하십시오
   • ETL/ELT 도구 : 사일로에서 데이터를 "당기기"하고 "다운로드"를 창고로 "다운로드"하는 데 도움이되는 도구를 선택하십시오. 여기에는 코드, 코드 자체 (예 : Python 사용) 및 Ready -Made (예 : Fivetran, Stitch, Airbyte)가 포함됩니다.
   • BI/시각화 도구 : Looker Studio (무료), Power BI 또는 Tableau와 같은 아름다운 대시 보드로 데이터를 분석하고 표시 할 도구를 선택하십시오.
4. ETL/ELT (ETL/ELT 프로세스 구현)를 시작하십시오. 이는 다양한 소스 (추출)에서 정보를 그릴 수있는 "데이터 파이프"를 작성하고 작은 데이터 변환 (변환)을 가질 수 있으며 데이터웨어 하우스 (로드)에 자동으로 일관되게 다운로드하는 프로세스입니다.
5. 데이터 모델을 만들고 분석 (모델 및 분석) : 모든 정보가 함께 제공되면 최종 단계는 BI 도구에서 쉽게 분석 할 수 있도록 "구성"또는 "데이터 모델"을 작성하는 것입니다. 자사 데이터 관리 전략을 갖추면 절차가 가장 효과적 일 수 있습니다.

시작에는 기술 전문 지식이 필요할 수 있습니다. 그러나 결과는 투자 가치가 있습니다

삽화를위한 프롬프트 : 5 단계 인포 그래픽 (5 단계 인포 그래픽)은 각 단계에서 이해하기 쉬운 아이콘을 사용하여 목표 정의 목표에서 데이터웨어 하우스를 만들고, 소스를 식별하고, 기술을 선택하고, ETL을 구현하고, 분석하기 위해 분석합니다.

사람들이 궁금해하는 경향이있는 질문과 정해진 답변

데이터웨어 하우스의 생성은 항상 질문이있는 주제입니다. 가장 일반적인 질문을 편집했습니다. 명확한 대답과 이해하기 쉬운

Q1 : 예산 데이터웨어 하우스가 매우 높습니까? A : 과거에는 그렇습니다. 그러나 이제 Google BigQuery 또는 Amazon Redshift와 같은 클라우드 서비스를 통해 초기 비용이 훨씬 낮습니다. 소규모부터 시작하여 실제로 사용되는대로 지불 할 수 있습니다. (Pay-as-You-Go)는 과거 서버 자체의 투자와 비교하여 액세스하기가 훨씬 쉽습니다. Q2 : 프로그래머 팀이 없다면 그렇게 할 수 있습니까? A : 할 수 있습니다. 현재 로우 코드/노 코드 도구가 있습니다. 하나의 코드조차 작성하지 않고도 다양한 소스의 데이터를 데이터웨어 하우스에 연결할 수있는 많은 (Fivetran, Airbete)가 많이 있습니다. 그러나 기본적인 기술 지식이 있거나 전문가 고문이 있으면 프로젝트가 더 매끄럽고 빠르게 도움이 될 것입니다. Q3 : 데이터웨어 하우스는 Shopify의 데이터베이스와 다릅니 까? A : "목표"에서 다릅니다. Shopify의 데이터베이스는 "Transactional"(OLTP)입니다. 주문, 절단과 같은 "매장 운영"은 빠르고 정확해야하지만 데이터웨어 하우스는 "분석적"(OLAP)은 전략적 통찰력을 찾기 위해 많은 소스의 "데이터 분석"을 "데이터 분석"하도록 설계되었습니다. Q4 : 내 비즈니스는 언제 데이터웨어 하우스에 대해 생각해야합니까? A : 좋은 신호는 각 플랫폼이 "더 이상 대답 할 수 없다"는 "대시 보드 준비"를 느끼기 시작할 때입니다. 당신의 심오한 사업. 또는 Excel에서 함께 모여 데이터를 가져와 자체 데이터웨어 하우스를 가질 시간이라는 신호입니다.

삽화를위한 프롬프트 : Q & A 스타일 이미지 큰 물음표 아이콘이있는 Q & A 스타일 이미지와 주변에 4 개의 작은 질문이 있습니다. 그들 각각은 예산에 대한 가격표 그림, 프로그래머를위한 코드가있는 사람과 같은 작은 아이콘을 가지고 있습니다.

이해하기 쉬운 요약 + 노력하고 싶어

우리는 마지막 부분에 도착했습니다. 요약하면, 단점은 다음과 같습니다. 전자 상거래 정보를 "사일로"에 흩어지게하십시오. 훌륭한 재료를 갖는 것과 동일합니다. 그러나 결코 훌륭한 요리로 요리하는 데 익숙하지 않은 것은 "기회"와 "장점"을 포기하는 것입니다. 안타깝게도.

데이터웨어 하우스 의 생성은 무질서한 정보를 "강력한 무기"로 바꾸는 "가장 중요한 투자"이며, 데이터 벽을 깨고 360도 고객 관점을 만들고 비즈니스의 모든 단계를 결정하는 데 도움이됩니다. "실제 정보"는 더 이상 "추측"이 아닙니다.

복잡성이 장애물이되지 않도록하십시오. 오늘날 작은 단계부터 시작하면 미래의 비즈니스 성장에 큰 영향을 미칩니다.

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삽화를위한 프롬프트 : 강력하고 고무적인 이미지, "이전"(데이터 혼란)에서 "Dashboard"(아름답고 명확한 대시 보드)에서 이미지를 표시합니다.

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