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# E-commerce e Social Commerce

<figure><img src="/files/Vbx2CIYR0lRgSnmdur1Y" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 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

<figure><img src="/files/bCSFhpwKlcVVNUJ9p0UT" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 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

<figure><img src="/files/x9SkYni29jXRmLW75Kze" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 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**

<figure><img src="/files/MMYcHwulopokiPx22VYX" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 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**

<figure><img src="/files/9x1zOr5cWzBZyiuSD5cO" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 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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