O "Varejo" será renomeado como Vertex AI para Pesquisa para varejo. Estamos atualizando o conteúdo para refletir o novo branding.

Tenha painéis com indicadores principais de desempenho

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

Antes de começar

Antes de ter os painéis do Looker para sua empresa de varejo, faça o seguinte:

Faça o upload dos seus dados de varejo usando a Vertex AI para Pesquisa para o varejo. Para mais informações, veja:
Exporte para o BigQuery seus dados de varejo da Vertex AI para Pesquisa para o varejo. Para mais informações, consulte Exportar seus dados para o BigQuery.

Como alternativa, se os dados de produtos e eventos de usuários já estiverem no BigQuery, no formato da Vertex AI para Pesquisa para varejo, será possível usar esses dados para receber painéis do Looker. Nesse caso, não é preciso fazer upload dos dados de varejo e exportá-los para o BigQuery. Para mais informações sobre o formato do BigQuery, consulte Esquema do produto e Sobre eventos de usuário.

Configurar o Looker

Solicite uma instância do Looker ao seu engenheiro de vendas ou consultor de serviços profissionais.
Configure uma conexão no Looker com o BigQuery seguindo as instruções no Google BigQuery na documentação do Looker. Seu engenheiro de vendas do Looker ou seu consultor de serviços profissionais ajudará você nessa tarefa, se necessário. Salve o nome da conexão que você configurou para usar em Instalar o bloco do Looker.

Converter a visualização de eventos de 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 a visualização de eventos de usuário do BigQuery em uma tabela, faça o seguinte:

Substitua as variáveis no seguinte código de exemplo SQL da seguinte maneira:
- rdm_user_event_view. Os IDs do projeto, do conjunto de dados e da tabela da visualização de evento do usuário que você exportou para o BigQuery. O formato é project_id.dataset_id.table_id.
- rdm_user_event_table. Os IDs de projeto, conjunto de dados e tabela no BigQuery para a nova tabela do BigQuery. Use o mesmo ID do projeto e do conjunto de dados que você usou na visualização de eventos do usuário que exportou 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 ainda não estiver selecionado, escolha o projeto que contém sua 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 com a variável rdm_user_event_table. Salve esse local para usar em Instalar o bloco do Looker.

Criar uma visualização materializada para vendas

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

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

Substitua as variáveis no seguinte código de exemplo SQL da seguinte maneira:

mv_sales. Os IDs de projeto, conjunto de dados e tabela no BigQuery para a nova visualização materializada para vendas. Use o mesmo ID do projeto e do conjunto de dados que você usou na 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 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 ainda não estiver selecionado, escolha o projeto que contém sua 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 que você definiu usando a variável mv_sales. Salve esse local para usar em Instalar o bloco do Looker.

Instalar o bloco do Looker

Neste procedimento, você vai fazer o download de um bloco do Looker usando o site do Marketplace do Looker conectado à instância do Looker. Também temos um Looker Marketplace público, em que é possível visualizar os vários blocos do Looker disponíveis, mas não é possível fazer o download de blocos do Looker nesse site.

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 Models vai aparecer, mostrando Discovery: E-Commerce Insights.
Clique em Discovery: insights de comércio eletrônico.
Clique em Instalar > Instalar.
Se você aceitar o contrato de licença, clique em Aceitar.
Se você permitir que o Looker realize as ações mostradas na caixa de diálogo, clique em Concordar e continuar.

A caixa de diálogo Configuration será exibida.
Defina a caixa de diálogo Configuration:
1. Na caixa Tabela de eventos, insira os IDs do projeto, do conjunto de dados e da tabela 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 da tabela de produtos de 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 para vendas que você criou em Criar uma visualização materializada para 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 bloco do Looker.
  
  A página do Marketplace do Looker vai aparecer.
Na página Looker Marketplace, na linha Descoberta: insights de e-commerce, clique em Abrir.

A página Discovery: insights de comércio eletrônico é exibida.
Clique em um painel abaixo do título Painéis para abrir um painel.

Personalizar o bloco do Looker

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