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Receber painéis que mostram indicadores principais de performance

Nesta página, explicamos o processo para receber painéis do Looker que podem mostrar os indicadores principais de desempenho da sua empresa de varejo.

Antes de começar

Antes de acessar os painéis do Looker para sua empresa de varejo, você precisa:

Faça upload dos seus dados de varejo usando a AI Commerce Search. Saiba mais em:
Exporte seus dados de varejo do AI Commerce Search para o BigQuery. Para mais informações, consulte Exportar seus dados para o BigQuery.

Como alternativa, se os dados de produtos e dados de eventos do usuário já estiverem no BigQuery, no formato da AI Commerce Search, use esses dados para receber dashboards do Looker. Nesse caso, não é necessário fazer upload dos dados de varejo e exportá-los para o BigQuery. Para mais informações sobre o formato do BigQuery, consulte Esquema de produto e Sobre eventos do usuário.

Configurar o Looker

Receba uma instância do Looker do seu engenheiro de vendas do Looker ou consultor de serviços profissionais.
Siga as instruções em Google BigQuery na documentação do Looker para configurar uma conexão do Looker com o BigQuery. Se necessário, o engenheiro de vendas ou o consultor de serviços profissionais do Looker vai ajudar você nessa tarefa. Salve o nome da conexão que você configurou para usar em Instalar o bloco do Looker.

Converter sua visualização de eventos do usuário do BigQuery em uma tabela

Os painéis do Looker exigem que os dados de eventos do usuário estejam em uma tabela do BigQuery, não em uma visualização.

Para converter sua visualização de eventos do usuário do BigQuery em uma tabela, faça o seguinte:

Substitua as variáveis no exemplo de código SQL a seguir:
- rdm_user_event_view. Os IDs do projeto, do conjunto de dados e da tabela da visualização de eventos do usuário que você exportou para o BigQuery. O formato é project_id.dataset_id.table_id.
- rdm_user_event_table. Os IDs do projeto, do conjunto de dados e da tabela no BigQuery para a nova tabela do BigQuery. Use o mesmo ID do projeto e do conjunto de dados que você usou para a visualização de eventos do usuário exportada para o BigQuery. Para o ID da tabela, use tbl_events. O formato é: project_id.dataset_id.tbl_events.
```
CREATE OR REPLACE TABLE `RDM_USER_EVENT_TABLE`
AS SELECT * FROM `RDM_USER_EVENT_VIEW`
```
Copie o exemplo de código SQL da etapa anterior.
Abra a página do BigQuery no console do Google Cloud .

Acessar a página do BigQuery
Se ele ainda não estiver selecionado, escolha o projeto que contém a tabela de eventos do usuário.
No painel Editor, cole o exemplo de código SQL.
Clique em Executar e aguarde a conclusão da consulta.

A nova tabela é gravada no local do BigQuery que você definiu usando a variável rdm_user_event_table. Salve esse local para usar em Instalar o Looker Block.

Criar uma visualização materializada para vendas

Use o exemplo de código SQL a seguir para criar uma visualização materializada que seus painéis do Looker podem consultar. Para mais informações, consulte Introdução às visualizações materializadas na documentação do BigQuery.

Para criar uma visualização materializada de vendas, faça o seguinte:

Substitua as variáveis no exemplo de código SQL a seguir:

mv_sales. Os IDs do projeto, do conjunto de dados e da tabela no BigQuery para a nova visualização materializada de vendas. Use o mesmo ID do projeto e do conjunto de dados que você usou para a tabela de eventos do usuário exportada para o BigQuery. Para o ID da tabela, use mv_sales. O formato é project_id.dataset_id.mv_sales.
rdm_user_event_table. Os IDs do projeto, do conjunto de dados e da tabela de eventos do usuário que você exportou para o BigQuery. O formato é project_id.dataset_id.table_id.

CREATE MATERIALIZED VIEW `MV_SALES`
OPTIONS(
  friendly_name="Sales View",
  description="View of Sales Data",
  labels=[("team", "cloud_retail_solutions"), ("environment", "development")]
)
AS
SELECT
  EXTRACT(DATE FROM event_time) as day,
  session_id as session,
  ANY_VALUE(TRIM(UPPER(visitor_id))) as visitor,
  ANY_VALUE(TRIM(UPPER(user_info.user_id))) as user,
  ANY_VALUE(TRIM(UPPER(purchase_transaction.id))) as tx_id,
  MAX(purchase_transaction.revenue) as tx_total,
  MAX(purchase_transaction.tax) as tx_tax,
  MAX(purchase_transaction.cost) as tx_cost,
  MAX(purchase_transaction.currency_code) as tx_cur,
  SUM(d.quantity*d.product.price_info.price) as product_total,
  COUNT(d) AS basket_size
FROM `RDM_USER_EVENT_TABLE`, UNNEST(product_details) d
WHERE event_type = 'purchase-complete'
GROUP BY EXTRACT(DATE FROM event_time), session_id;

Copie o exemplo de código SQL da etapa anterior.
Abra a página do BigQuery no console do Google Cloud .

Acessar a página do BigQuery
Se ele ainda não estiver selecionado, escolha o projeto que contém a tabela de eventos do usuário.
No painel Editor, cole o exemplo de código SQL.
Clique em Executar e aguarde a conclusão da consulta.

A nova visualização materializada de vendas é gravada no local do BigQuery definido usando a variável mv_sales. Salve esse local para usar em Instalar o bloco do Looker.

Instalar o Looker Block

Neste procedimento, você baixa um bloco do Looker usando o site do Marketplace do Looker conectado à sua instância do Looker. Também temos um Marketplace do Looker público, onde é possível conferir os vários Looker Blocks disponíveis, mas não fazer o download deles.

Acesse a instância do Looker que o engenheiro de vendas do Looker ajudou você a configurar em Configurar o Looker.
Clique em e em Descobrir.

A página do Marketplace do Looker vai aparecer.
Na caixa de pesquisa, digite discovery.

O painel Modelos aparece, mostrando Descoberta: insights de e-commerce.
Clique em Discovery: Insights de e-commerce.
Clique em Instalar > Instalar.
Se você aceitar o contrato de licença, clique em Aceitar.
Se você concordar em permitir que o Looker faça as ações mostradas na caixa de diálogo, clique em Concordar e continuar.

A caixa de diálogo Configuração vai aparecer.
Defina a caixa de diálogo Configuração:
1. Na caixa Tabela de eventos, insira os IDs do projeto, do conjunto de dados e da tabela de eventos do usuário que você exportou para o BigQuery. O formato é project_id.dataset_id.table_id.
2. Na caixa Tabela de produtos, insira os IDs do projeto, do conjunto de dados e da tabela de produtos do varejo que você exportou para o BigQuery. O formato é project_id.dataset_id.table_id..
3. Na caixa Visualização materializada de vendas, insira os IDs do projeto, do conjunto de dados e da tabela da visualização materializada de vendas que você criou em Criar uma visualização materializada de vendas. O formato é project_id.dataset_id.table_id.
4. Na caixa Conexão, selecione o nome da conexão que você criou em Configurar o Looker.
5. Clique em Instalar para concluir a configuração e instalar o Looker Block.
  
  A página do Marketplace do Looker vai aparecer.
Na página Marketplace do Looker, na linha Descoberta: insights de e-commerce, clique em Abrir.

A página Discovery: E-Commerce Insights aparece.
Clique em um painel no cabeçalho Painéis para ver um painel.

Personalizar o Looker Block

Este Looker Block usa refinamentos para personalização. Para mais informações sobre como usar refinamentos para personalizar os Looker Blocks instalados no Marketplace do Looker, consulte Personalizar os blocos do Marketplace do Looker.

Receber painéis que mostram indicadores principais de performance Mantenha tudo organizado com as coleções Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.