Información general

Las funciones de Notebooks Analysis permiten a las empresas de comercio electrónico obtener información valiosa sobre sus tiendas en línea mediante el análisis de los datos de las transacciones, el comportamiento de los clientes y el rendimiento del sistema. Esta guía muestra cómo utilizar las funciones de Notebooks Analysis para monitorizar tu plataforma de comercio electrónico, detectar problemas y optimizar la experiencia de compra.

Beneficios

Utilizar las funciones de Notebooks Analysis para monitorizar el comercio electrónico ofrece varias ventajas:

• Visibilidad de las transacciones en tiempo real: realiza un seguimiento de las ventas, los abandonos de carritos y los procesos de pago a medida que se producen.
• Conocimiento de la experiencia del cliente: identifica los puntos débiles en el viaje del cliente
• Análisis del impacto en los ingresos: cuantifica el impacto financiero de los problemas técnicos
• Optimización del rendimiento: localiza y soluciona los cuellos de botella que afectan a las tasas de conversión.

Esta guía muestra cómo utilizar las funciones de Notebooks Analysis con un ejemplo centrado en los fallos de pago y las reseñas de los clientes.

Comprensión de los datos

Sigue este ejemplo para comprender cómo correlacionar los errores de procesamiento de pagos de tu servicio web-store con las valoraciones y reseñas negativas de los clientes del servicio shopist-customer-feedback. También demuestra cómo cuantificar el impacto en los ingresos de las malas valoraciones causadas por experiencias de pago fallidas.

El ejemplo se centra en dos aspectos críticos de las operaciones de comercio electrónico:

• Procesamiento de pagos: logs de la gateway de pago indicando transacciones exitosas y fallidas.
• Comentarios de los clientes: valoraciones y comentarios enviados después de los intentos de compra

Introducción de la fuente de datos y creación de consultas

Crea un notebook y añade fuentes de datos para las transacciones de pago y las opiniones de los clientes. Para obtener más información, consulta Funciones de Notebooks Analysis.

1. Comentarios de clientes con malas reseñas

Esta celda de fuente de datos contiene logs de opiniones de clientes con reseñas negativas recopiladas por el servicio de reseñas, centrándose en los clientes que informaron de problemas.

2. Errores de pago en la tienda web

Esta celda de fuente de datos muestra los logs de errores de pago de la plataforma de comercio electrónico, incluido el ID del comerciante y el valor del carrito para ayudar a identificar los fallos de alto impacto.

Análisis de consultas SQL

Objeto y estructura de la consulta

Esta consulta correlaciona los errores de pago con los comentarios de los clientes, clasificando las transacciones por valor para comprender la relación entre los problemas técnicos, la satisfacción del cliente y el impacto en los ingresos.

SELECT
    wpe.timestamp,
    wpe.Merchant,
    wpe.cart_value,
    wpe.display_id,
    CASE
        WHEN wpe.cart_value > 50 THEN 'high value'
        ELSE 'low value'
    END AS tier
FROM
    webstore_payment_errs wpe
JOIN
    customer_feedback_bad_ratings cfbr ON wpe.display_id = cfbr.display_id
WHERE
    cfbr.status = 'info'
ORDER BY
    cart_value DESC

Resultado de la consulta

La consulta de la celda de análisis rellena una tabla que muestra los errores de pago que dieron lugar a comentarios negativos de los clientes, clasificados por nivel de valor. Al analizar estos datos, puedes priorizar las correcciones en función del impacto en los ingresos y mejorar tanto la fiabilidad técnica como la satisfacción del cliente.

Visualizar los datos

Las funciones Notebooks Analysis ofrecen potentes capacidades de visualización para transformar los datos de comercio electrónico en información práctica:

• Gráficos de series temporales: seguimiento de errores de pago y malas reseñas a lo largo del tiempo para identificar patrones o picos.
• Comparación del rendimiento de los vendedores: compara las tasas de éxito de los distintos vendedores de tu plataforma.
• Distribución por niveles de valor: visualiza qué proporción de los problemas que afectan a las transacciones son de alto valor frente a cuales son de bajo valor.
• Mapas de distribución geográfica: ve dónde se producen geográficamente los problemas de pago

Análisis avanzado de consultas SQL

Las tablas de referencia de las funciones de Notebooks Analysis permiten importar datos contextuales adicionales para enriquecer el análisis. En el caso de las operaciones de comercio electrónico, las tablas de referencia pueden proporcionar un contexto empresarial esencial que no está disponible únicamente en los logs.

En este ejemplo, utilizaremos una tabla de referencia que contiene detalles del comerciante para mejorar nuestro análisis de errores de pago:

1. Crear una tabla de referencia

Carga un archivo CSV con información sobre el comerciante o consúltalo desde otra fuente de datos.

2. Vincular los datos de log

Utiliza el ID del comerciante como clave común para conectar los datos de log con los detalles del comerciante. En el ejemplo, el análisis combina los logs de error de pago con los datos de referencia del comerciante para proporcionar contexto empresarial para la resolución de problemas.

3. Consultas de campos calculados

Añade contexto empresarial como nivel de comerciante, detalles del contrato o contactos de asistencia. La siguiente consulta Campo calculado calcula la suma de los ingresos perdidos por transacciones fallidas, agrupados por nivel de comerciante para identificar los segmentos de alto impacto:

4. Visualizar los resultados

Crea gráficos para visualizar la pérdida de ingresos por nivel de comercio para una evaluación más clara del impacto en el negocio. El siguiente gráfico circular muestra la distribución de los ingresos perdidos entre los distintos niveles de comerciantes, destacando qué segmentos contribuyen en mayor medida a la pérdida de ingresos y requieren atención inmediata. Este gráfico facilita a las partes interesadas la rápida identificación de las categorías de comerciantes que están experimentando el mayor impacto financiero por transacciones fallidas.

Referencias adicionales

Más enlaces, artículos y documentación útiles:

Más información sobre las funciones de Notebooks AnalysisDOCUMENTACIÓN