# 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. *** ## 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` *** ### 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 ``` *** ## 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` *** ## 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="" %} {% file src="" %}