Comercio electrónico y Comercio social

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.

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Etapas de Desarrollo

1. Extracción de Datos

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

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2. Preparación de Datos

• 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

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3. Analítica Predictiva

3.1 Predicción de Churn

• 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

• 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)

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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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57KB

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