Cette page explique comment obtenir des tableaux de bord Looker pouvant afficher des indicateurs clés de performance pour votre entreprise de vente au détail.
Avant de commencer
Avant de pouvoir obtenir des tableaux de bord Looker pour votre entreprise de vente au détail, vous devez :
Importez vos données de vente au détail à l'aide de Vertex AI Search pour le commerce. Pour en savoir plus, consultez les pages suivantes :
Exporter vos données de vente au détail depuis Vertex AI Search pour le commerce vers BigQuery Pour en savoir plus, consultez Exporter vos données vers BigQuery.
Si vos données produit et d'événement utilisateur BigQuery, au format Vertex AI Search pour le commerce, vous pouvez utiliser pour obtenir des tableaux de bord Looker. Dans ce cas, vous n'avez pas besoin d'importer vos données de vente au détail et de les exporter vers BigQuery. Pour en savoir plus sur le format BigQuery, consultez Schéma de produit et À propos des événements utilisateur.
Configurer Looker
Obtenez une instance Looker auprès de votre ingénieur commercial Looker ou de votre consultant en services professionnels.
Configurez une connexion dans Looker à BigQuery en suivant les instructions de la section Google BigQuery de la documentation Looker. Votre ingénieur commercial Looker ou vos services professionnels consultant vous aidera dans cette tâche, si nécessaire. Enregistrez le nom que vous avez configurée dans l'atelier Installer l'API Looker Bloquer :
Convertir la vue BigQuery de votre événement utilisateur en table
Les tableaux de bord Looker nécessitent que vos données d'événements utilisateur se trouvent dans une requête BigQuery et non une vue.
Pour convertir votre vue BigQuery des événements utilisateur en table, procédez comme suit :
Remplacez les variables dans l'exemple de code SQL suivant comme suit :
rdm_user_event_view. ID du projet, de l'ensemble de données et de la table de la vue des événements utilisateur que vous avez exportée vers BigQuery. Le format est le suivant :
project_id.dataset_id.table_idrdm_user_event_table. Les ID de projet, d'ensemble de données et de table dans BigQuery pour la nouvelle table BigQuery. Utilisez les les mêmes ID de projet et ID d'ensemble de données que ceux que vous avez utilisés pour la vue des événements utilisateur que vous avez exportés vers BigQuery. Pour l'ID de table, utilisez
tbl_events. Le format estproject_id.dataset_id.tbl_events.
CREATE OR REPLACE TABLE `RDM_USER_EVENT_TABLE` AS SELECT * FROM `RDM_USER_EVENT_VIEW`
Copiez l'exemple de code SQL de l'étape précédente.
Ouvrez la page BigQuery dans la console Google Cloud.
Si ce n'est pas déjà fait, sélectionnez le projet contenant votre utilisateur du tableau des événements.
Dans le volet Éditeur, collez l'exemple de code SQL.
Cliquez sur Run (Exécuter) et attendez la fin de l'exécution de la requête.
Votre nouvelle table est écrite à l'emplacement BigQuery dans lequel défini à l'aide de la variable rdm_user_event_table. Enregistrez cet emplacement pour l'utiliser dans la section Installer le bloc Looker.
Créer une vue matérialisée pour les ventes
Utilisez l'exemple de code SQL suivant pour créer une vue matérialisée que votre Les tableaux de bord Looker peuvent interroger les données. Pour en savoir plus, consultez la page Présentation vues matérialisées dans dans la documentation BigQuery.
Pour créer une vue matérialisée pour les ventes, procédez comme suit :
Remplacez les variables dans l'exemple de code SQL suivant comme suit:
mv_sales. ID du projet, de l'ensemble de données et de la table dans BigQuery pour la nouvelle vue matérialisée des ventes. Utiliser le même ID de projet et le même ensemble de données ID que vous avez utilisé pour la table des événements utilisateur vers laquelle vous avez exporté dans BigQuery. Pour l'ID de table, utilisez
mv_sales. Il a le format suivant :project_id.dataset_id.mv_sales.rdm_user_event_table. ID du projet, de l'ensemble de données et de la table de l'utilisateur que vous avez exportée vers BigQuery. Il a le format suivant :
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;
Copiez l'exemple de code SQL de l'étape précédente.
Ouvrez la page BigQuery dans la console Google Cloud.
Si ce n'est pas déjà fait, sélectionnez le projet contenant votre utilisateur du tableau des événements.
Dans le volet Éditeur, collez l'exemple de code SQL.
Cliquez sur Run (Exécuter) et attendez la fin de l'exécution de la requête.
Votre nouvelle vue matérialisée pour les ventes est écrite à l'emplacement BigQuery que vous avez défini à l'aide de la variable mv_sales. Enregistrez cet emplacement pour l'utiliser dans Installer le bloc Looker.
Installer le bloc Looker
Dans cette procédure, vous allez télécharger un bloc Looker à l'aide de l'élément Site Web Marketplace Looker connecté à votre compte Looker Compute Engine. Nous avons également une version publique Marketplace, où vous pouvez voir les différents Les blocs disponibles, mais vous ne pouvez pas les télécharger depuis ce site Web.
Accéder à l'instance Looker que votre ingénieur commercial Looker a créé vous ont aidé à configurer Looker.
Cliquez sur , puis sur Découvrir :
La page Looker Marketplace s'affiche.
Dans le champ de recherche, saisissez
discovery.Le volet Modèles s'affiche, avec Découverte : insights sur l'e-commerce.
Cliquez sur Discovery: Insights sur l'e-commerce.
Cliquez sur Install > Install (Installer > Installer).
Si vous acceptez le contrat de licence, cliquez sur Accepter.
Si vous acceptez que Looker effectue les actions affichées dans la boîte de dialogue, cliquez sur Accepter et continuer.
La boîte de dialogue Configuration s'affiche.
Définissez la boîte de dialogue Configuration :
Dans le champ Events Table (Table des événements), saisissez les ID du projet, de l'ensemble de données et de la table de l'événement utilisateur que vous avez exporté vers BigQuery. Le format est
project_id.dataset_id.table_id..Dans la zone Table des produits, saisissez les ID du projet, de l'ensemble de données et de la table. de la table "Retail" que vous avez exportée vers BigQuery. Il a le format suivant :
project_id.dataset_id.table_id..Dans la zone Vue matérialisée des ventes, saisissez les ID de projet, d'ensemble de données et de table de la vue matérialisée des ventes que vous avez créée dans Créer une vue matérialisée des ventes. La le format est
project_id.dataset_id.table_id.Dans la zone Connexion, sélectionnez le nom de la connexion que vous avez créée dans Configurer Looker.
Cliquez sur Installer pour terminer la configuration et installer le Bloc Looker.
La page Looker Marketplace s'affiche.
Sur la page Looker Marketplace, dans la section Discovery: e-commerce Insights, cliquez sur Ouvrir.
La page Découverte: Insights sur l'e-commerce s'affiche.
Cliquez sur un volet sous l'en-tête Tableaux de bord pour afficher un tableau de bord.
Personnaliser le bloc Looker
Ce bloc Looker utilise des améliorations pour la personnalisation. Pour plus informations sur l'utilisation des filtres pour personnaliser les blocs Looker installé depuis le Marketplace Looker, reportez-vous à la section Personnalisation de Looker Marketplace Blocks.