> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.gaiodataos.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.gaiodataos.com/gaio-dataos-spanish/casos-de-uso/comercio-electronico-y-comercio-social.md).

# Comercio electrónico y Comercio social

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

## Descripción General del Proyecto

Este proyecto demuestra cómo utilizar Gaio DataOS para construir una solución analítica completa para **E-commerce y Social Commerce**, cubriendo todo el proceso desde la extracción de datos hasta el modelado predictivo y dashboards interactivos.

***

## Etapas de Desarrollo

### 1. Extracción de Datos

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

Conectar múltiples fuentes de datos: **PostgreSQL, MySQL y archivos CSV**.

Utilizar bloques ETL en Gaio para:

* Limpiar y transformar datos
* Crear relaciones entre tablas
* Almacenar datos intermedios en tablas temporales como:
  * `tmp_orders`
  * `tmp_customers`

Crear tablas analíticas finales:

* `customers_sales`
* `orders_sales`
* `abandoned_carts_sales`
* `social_interactions`

***

### 2. Preparación de Datos

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

*

```
Construir una tabla plana unificada llamada **`sales_ecommerce`**, que combine:
```

```
* Ventas
* Visitas
* Perfil de clientes
* Interacción social
* Datos de carritos abandonados

Esta tabla está optimizada para:

* Dashboards
* Exploración de datos
* Machine Learning
```

***

## 3. Analítica Predictiva

### 3.1 Predicción de Churn

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

* Utilizar la tabla `sales_ecommerce`.
* Crear variables como:
  * Última compra
  * Frecuencia
  * Nivel de engagement
* Aplicar **AutoML** para predecir la probabilidad de churn.

Tablas de salida:

* `forecast_churn`: score de churn por cliente
* `forecast_churn_metrics`: métricas del modelo (ROC, accuracy, etc.)

### 3.2 Perfilado de Clientes

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

* Generar variables como:
  * RFM
  * Intervalos entre compras
  * Categorías preferidas
* Aplicar **AutoCluster (K-Means)** para segmentación de clientes.
* Interpretar los clusters según comportamiento y patrones de compra.

### 3.3 Pronóstico de Demanda

* Agregar datos de pedidos por tiempo, categoría y canal en `tmp_order_demand`.
* Aplicar modelos de series temporales utilizando el módulo **Forecast**.

Tablas de salida:

* `forecast_order_demand`
* `forecast_order_demand_metrics`

***

## 4. Dashboards Interactivos

Utilizar el constructor visual de dashboards de Gaio para crear:

#### Sales Ecommerce Overview

* Ventas totales
* Canales
* Carritos abandonados
* Interacción social

#### Customer Detail View

* Métricas individuales
* Comportamiento del ciclo de vida del cliente

#### Forecast Demand Panel

* Ventas proyectadas por tiempo
* Categoría de producto
* Canal

#### Churn Monitoring

* Identificación y seguimiento de clientes en riesgo

#### Customer Clustering

* Visualización de perfiles segmentados
* Soporte para marketing y personalización

***

## Tecnologías Utilizadas

* Flujos ETL visuales en Gaio DataOS
* Tablas temporales y finales para versionado de datos
* AutoML y Clustering con interfaz asistida
* Dashboards dinámicos con filtros, gráficos y tablas
* Módulo Discovery para insights generados por IA (recomendado)

***

## Resultados Esperados

* Reducción del tiempo de construcción de flujos analíticos
* Centralización de datos multi-fuente en una sola plataforma
* Predicciones accionables para churn y planificación de demanda
* Visibilidad end-to-end del desempeño de ecommerce

***

### **Descargar este proyecto**

{% file src="/files/2AriijVg8OUV8pcSyzjJ" %}

{% file src="/files/xbgTVkGtVfMOg7Xurw6C" %}


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.gaiodataos.com/gaio-dataos-spanish/casos-de-uso/comercio-electronico-y-comercio-social.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.