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.

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

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.

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

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