E-commerce e Social Commerce

Visão Geral do Projeto

Este projeto demonstra como utilizar o Gaio DataOS para construir uma solução analítica completa para E-commerce e Social Commerce, cobrindo todo o ciclo — desde a extração de dados até a modelagem preditiva e dashboards interativos.

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Etapas de Desenvolvimento

1. Extração de Dados

• Conectar múltiplas fontes de dados: PostgreSQL, MySQL e arquivos CSV.

  Utilizar blocos de ETL no Gaio para:

  • Limpar e transformar dados

  • Criar relacionamentos entre tabelas

  • Armazenar dados intermediários em tabelas temporárias, como:

    • tmp_orders

    • tmp_customers

  Criar tabelas analíticas finais:

  • customers_sales

  • orders_sales

  • abandoned_carts_sales

  • social_interactions

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2. Data Preparation

• Construir uma tabela unificada (flat table) chamada sales_ecommerce, combinando:

  • Vendas

  • Visitas

  • Perfil do cliente

  • Engajamento social

  • Dados de carrinho abandonado

  Essa tabela é otimizada para dashboards, exploração analítica e machine learning.

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3. Análises Preditivas

3.1 Previsão de Churn

• Utilizar a tabela sales_ecommerce

  • Criar variáveis como: última compra, frequência, engajamento

  • Utilizar AutoML para prever a probabilidade de churn

  Tabelas de saída:

  • forecast_churn: score de churn por cliente

  • forecast_churn_metrics: métricas de performance do modelo (ROC, acurácia, etc.)

3.2 Customer Profiling

• Gerar atributos do cliente: RFM, intervalos entre compras, categorias preferidas

  • Aplicar AutoCluster (K-Means) para segmentação de clientes

  • Interpretar os clusters com base em comportamento e padrões de compra

3.3 Previsão de Demanda

• Agregar dados de pedidos por tempo, categoria e canal em tmp_order_demand

• Aplicar modelos de séries temporais utilizando o módulo Forecast

Tabelas de saída:

• forecast_order_demand

• forecast_order_demand_metrics

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4. Dashboards Interativos

Utilizar o construtor visual de dashboards do Gaio para criar:

• Visão Geral de Vendas E-commerce Vendas totais, canais, carrinhos abandonados e engajamento social

• Visão Detalhada do Cliente Métricas individuais e comportamento ao longo do ciclo de vida

• Painel de Previsão de Demanda Projeção de vendas por período, categoria de produto e canal

• Monitoramento de Churn Identificação e acompanhamento de clientes em risco

• Clusterização de Clientes Visualização de segmentos para marketing e personalização

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Tecnologias Utilizadas

• Workflows visuais de ETL no Gaio DataOS

• Tabelas temporárias e finais para versionamento de dados

• AutoML e Clusterização com interface assistida

• Dashboards dinâmicos com filtros, gráficos e tabelas

• Discovery Module para insights gerados por IA (recomendado)

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Resultados Esperados

• Redução significativa no tempo de construção de fluxos analíticos

• Centralização de dados de múltiplas fontes em uma única plataforma

• Previsões acionáveis para churn e planejamento de demanda

• Visibilidade de ponta a ponta da performance de e-commerce

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