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# 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`

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## 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

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## 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

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### **Descargar este proyecto**

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