Introdução ao Adobe Commerce Intelligence
Criado para:
- Iniciante
- Intermediário
- Administrador
- Desenvolvedor
- Líder
- Usuário
Adobe Commerce Intelligence (anteriormente conhecido como Magento Business Intelligence) é uma plataforma de análise e gerenciamento de dados baseada em nuvem. O Commerce Intelligence oferece a capacidade de consolidar e gerenciar facilmente suas fontes de dados, modelar seus dados, criar gráficos e relatórios e manter uma única fonte da verdade.
O Commerce Intelligence, um recurso principal do Adobe Commerce, fornece insights de práticas recomendadas em várias fontes de dados, permitindo que os comerciantes tomem decisões científicas orientadas por dados e tomem ações claras e informadas. Automatize seu processo de emissão de relatórios e transforme a maneira como você toma decisões de negócios e colabora com várias equipes. Elimine a adivinhação de sua tomada de decisão com Commerce Intelligence.
Conectar, consolidar e transformar seus dados. Visualize, analise e obtenha insights profundos e acionáveis sobre os dados da sua empresa. Crie métricas e relatórios personalizados sem o treinamento formal do Commerce Intelligence. Isso permite que toda a sua equipe seja orientada por dados sem qualquer uma das dores de cabeça técnicas comuns. Ele também permite usar os painéis incluídos para fornecer uma compreensão detalhada do desempenho de sua empresa.
Os painéis padrão incluem ROI de marketing, Valor vitalício do cliente, Segmentação do cliente, KPIs executivos e de investidores, Análise de coorte e Análise de comercialização.
Quando você ativa sua conta do Commerce Intelligence, está conectando seu banco de dados do Adobe Commerce ao Commerce Intelligence e obtendo acesso imediato a cinco painéis com aproximadamente 100 relatórios. Esses relatórios foram projetados para fornecer insights sobre seus dados e responder a perguntas como Como meus pedidos estão crescendo mês a mês?, Quem são meus clientes mais fiéis? e Minha estratégia de cupom está funcionando?.
Commerce
- Guia do Usuário do Commerce Intelligence
- Introdução ao Commerce Intelligence
- Introdução
- Administrador
- Analisar Dados
- Analista de dados
- Gerente do Data Warehouse
- Introdução
- Tipos de Coluna Calculados Avançados
- Compilando Google Ecommerce dimensões
- Tipos de Colunas Calculadas
- Configuração de métodos de replicação
- Configuração de novas verificações de dados
- Alteração da tabela operacional de uma métrica
- Criação e uso de visualizações do Data Warehouse
- Criação/exclusão de caminhos para colunas calculadas
- Criando / Usando uma Coluna Calculada SQL
- Criação de colunas calculadas
- Informações de Dados e Atualizações
- Pedidos de convidados
- Como o Commerce armazena dados
- Diagramas de Relacionamento de Entidade
- Gerenciamento de dimensões de dados em métricas
- Guia de modelagem de dados do MongoDB
- Replicação de Google Analytics canais
- Padronização de dados com tabelas de mapeamento
- Traduzindo consultas SQL em Commerce Intelligence relatórios
- Compreendendo e avaliando relações de tabela
- Usando a Diferença de Datas Calculada
- Usar a filtragem ampla do painel
- Usando a Coluna Calculado Número do Evento
- Utilização da Coluna Calculada de Comparação Sequencial
- Tabelas Comuns do Commerce
- SQL Report Builder
- Usando o Cohort Report Builder
- Usar o Cohort Report Builder para Coortes não baseados em data
- Criação de uma análise qualitativa de coorte
- Explorar operadores de filtro especiais
- Exportar os resultados da minha consulta
- Usando Fórmulas no [Report Builder]
- Criar Google Analytics gráficos
- Importância de Lifetime Revenue Cohort Analysis
- Ordenando dados usando o recurso Show Top/Bottom
- Usando o SQL Report Builder
- Relatório da primeira compra
- Compreendendo o Repeat Order Probability Report
- Auditando Métricas usando o SQL Report Builder
- Diferenças nas Colunas Entre SQL e Data Warehouse Manager
- Conectando Dados
- Introdução
- Formatação e importação de dados de comércio eletrônico
- Importando Bing Ad Spend Dados
- Importando Dados de Marketing CJ Affiliate (Junção de Comissões)
- Importando Linkshare dados
- Importando MailChimp dados
- Importação offline/outros dados de gastos com anúncios
- Uso do carregador de arquivos
- Serviços de migração de dados
- Integrações SaaS
- Integrações SaaS
- Compreender os resultados entre o Database e o SQL Editor
- Conectando Adobe Analytics
- Dados Adobe Analytics esperados
- Conectando Facebook Ads
- Dados Facebook Ads esperados
- Conectando Google Adwords
- Dados Google Adword esperados
- Auditando Google Adwords dados
- Conectando Google Analytics Warehoused
- Dados Google Analytics Warehoused esperados
- Conectando Google Analytics
- Dados Google Analytics esperados
- Conectando Google ECommerce
- Dados Google ECommerce esperados
- Conectando Mixpanel
- Dados Mixpanel esperados
- Validação de Dados em Mixpanel
- Conectando PrestaShop
- Conectando Quickbooks
- Dados Quickbooks esperados
- Conectando Salesforce
- Dados Salesforce esperados
- Conectando Spree
- Dados Spree esperados
- Conectando Stripe
- Dados Stripe esperados
- Conectando WooCommerce
- Conectando Zendesk
- Dados Zendesk esperados
- Analisando Zendesk dados
- Auditando Zendesk dados
- Integrações de Banco de Dados
- Conectando Amazon RDS
- Conectando Bancos de Dados via VPN
- Conectar o(a) seu(sua) MySQL Database a Commerce Intelligence
- Conectar o Adobe Commerce
- Dados esperados do Commerce
- Conectando Microsoft SQL Server
- Conectando MongoDB via SSH Tunnel
- Conectando MySQL via direct connection
- Conectando MySQL via cPanel
- Conectando MySQL via SSH Tunnel
- Conectando PostgreSQ
- Analisar Campanhas
- Analisar Clientes
- Cálculo das taxas de churn do Commerce
- Definindo a concentração do cliente
- Definindo churn do cliente
- Análise de Expected Lifetime Value (LTV) (básica)
- Análise de Expected Lifetime Value (LTV) (avançada)
- Visão geral do rastreamento de dados do Source de aquisição de usuários
- Rastrear o dispositivo do usuário e os dados do navegador no banco de dados
- Análise do comportamento de recompra do cliente
- Análise da atividade do site e taxas de conversão do cliente
- Recenticidade, frequência, análise monetária (RFM)
- Analisar Desempenho de Negócios
- Rastrear metas em relação a métricas reais
- Analisando ordens devolvidas
- Ano por ano, mês por mês, semana por semana
- Análise do desempenho da temporada de festas
- Análise do declínio e churn da probabilidade de repetição
- Como entender e criar uma análise básica
- Identificação de suas fontes e canais de marketing mais valiosos
- Compreendendo a atribuição Google Analytics UTM
- Análise de níveis de inventário
- Relatar um calendário de varejo
- Previsão
- Criar relatórios e compartilhar dados
- Usuário de dados
- Relatórios
- Painéis
- Criar painéis
- Painéis de controle prontos para uso
- Painel Pro
- Importação de gráficos de outro usuário
- Exclusão permanente de um gráfico
- Utilização de grupos de painéis
- Gerenciar painéis
- Exclusão de painéis
- Renomear painéis
- Configurar um painel padrão
- Adição de gráficos aos Painéis
- Remoção de gráficos dos Painéis de Controle
- Dimensionamento e organização de gráficos em um Painel
- Gráficos de edição em massa em painéis
- Clonagem de painéis
- Pesquisar painéis
- Compartilhamento de painéis com outros usuários
- Compartilhamento de painéis em toda a organização
- Acessar painéis compartilhados
- Alteração do acesso a Painéis compartilhados
- Sair (cancelar o compartilhamento) de um painel
- Compartilhando Dados
- Práticas recomendadas
- Trabalhando com Dados
- Trabalhar com dados
- Marcação UTM em Google Analytics
- Formatando e Importando Dados Financeiros
- Dimensões de dados recomendadas para segmentação e filtragem
- Verificando o Status do Ciclo de Atualização
- Redução do tempo do ciclo de atualização
- Modificando seu Banco de Dados para Suporte à Replicação Incremental
- Otimização do Banco de Dados para Análise
- Otimizando Suas SQL Consultas
- Noções Básicas sobre o Ambiente Commerce Intelligence
- Organização do Projeto
- Trabalhando com Painéis
- Trabalhando com Dados
- Tutoriais