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Analytics / E-CommerceProduction

INSIGHT — E-Commerce Analytics Dashboard

INSIGHT — Streaming Product Analytics

Isang real-time analytics platform para sa e-commerce sales, customer behavior, at marketing effectiveness.

2026 3 buwan 2026-03
#Analytics#Streaming#OLAP#No-code#Cohort#A/B Testing

Live Demo

Preview ng aktwal na screen ng application

DEMO
app.insight.jp/dashboard

Dashboard overview

Abril 2026 — real-time updates

+14.2%

¥12,847,300

MoM +¥1,592,000

+8.7%

3,284

MoM +263 orders

-0.3%

3.42%

Nakaraang buwan 3.72%

+5.1%

¥3,912

Nakaraang buwan ¥3,722

Buwanang revenue trend

Revenue trend ng nakaraang 10 buwan

RevenueTarget
Hul
Ago
Set
Okt
Nob
Dis
Ene
Peb
Mar
Abr

Top 5 best-selling products

#ProduktoSalesOrdersMoM
1Premium Wireless Earbuds ProAudio¥2,340,000780+18.3%
2Smart Watch X200Wearable¥1,890,000420+12.1%
3Noise-Cancelling HeadphonesAudio¥1,456,000364+7.8%
4Portable Charger 20000mAhAccessories¥980,0001,960-2.4%
5Bluetooth Speaker MiniAudio¥756,000540+22.5%

Traffic sources

Organic search
42%(48,230)
Paid ads
28%(32,150)
Referral
18%(20,660)
Social
12%(13,770)
Total sessions114,810

Hamon

Hindi kayang i-cover ng Google Analytics ang custom KPIs; hindi makagawa ng data-driven decisions ang marketing teams nang walang engineering support.

Solusyon

Custom KPI dashboards, cohort analysis, LTV forecasting, A/B test management, auto-generated reports. No-code report builder.

Mga Resulta

  • Bumaba ng 80% ang analysis time
  • Marketing ROI +42%
  • Conversion rate 1.2% → 2.8%
  • 40h/buwan na natipid sa reports
Key Metrics

Measured Impact

取込→可視化 P95

850ms

KPI定義時間

15分

-96%

月間イベント

8,000万

マーケROI改善

+34%

Features

What it does

分析

ファネル

任意のイベント列からファネルを定義し、遷移率を高速計算。

コホート & リテンション

週次・月次コホートのリテンション曲線をワンクリックで描画。

実験

A/B テスト

均等割当とベイズ更新による有意性評価を統合。

マルチアーム

Thompson Sampling によるマルチアーム割当をサポート予定。

プラットフォーム

ノーコードビルダ

AST→SQL変換でクエリを生成し、全てのクエリを監査ログに記録。

ブラウザ内集計

DuckDB WASMによるローカル再集計で体感レイテンシをゼロに。

Architecture

System Layers

Layered architecture showing components, responsibilities, and data flow.

L1

Layer

収集

複数プラットフォーム向けに統一イベントスキーマを提供するSDK群。

JS/TS SDKMobile SDKServer SDK
L2

Layer

取り込み

スキーマレジストリでイベント契約を強制し、後方互換性を担保。

RedpandaKafka ConnectSchema Registry
L3

Layer

ストレージ

生イベントはパーティション別に保管し、集計はマテビューで事前計算。

ClickHouseMaterialized ViewsTTL
L4

Layer

変換

dbtモデルでKPI定義をコード化し、CIでテスト可能に。

dbtSQLTests
L5

Layer

可視化

ブラウザ側DuckDB WASMで細分化フィルタをゼロ秒化。

Next.jsEChartsDuckDB WASM
Development Process

How we built it

01

Discovery

自社・協業ショップの既存指標を棚卸ししKPI定義を標準化。

Deliverables

  • KPI辞書
02

スキーマ

イベントスキーマとマテビューを先に設計し、スキーマレジストリに登録。

Deliverables

  • スキーマ定義
  • マテビュー
03

取り込みPoC

RedpandaとClickHouseのスループット/コスト比較。

Deliverables

  • PoCレポート
04

実装

SDK、取り込みパイプ、可視化UIを並行開発。

Deliverables

  • SDK
  • パイプライン
  • UI
05

QA

dbtテスト + スナップショット + 負荷試験で品質担保。

Deliverables

  • テスト結果
  • SLOドキュメント
06

Launch

社内ショップで本番稼働を開始。

Deliverables

  • リリースノート
07

Iteration

利用ログから頻出クエリを特定し、マテビューを拡張。

Deliverables

  • 最適化PR
Roadmap

Delivery Timeline

  • P0Done2026-03-06

    スキーマ設計

    イベントスキーマとマテビュー構成を設計。

  • P1Done2026-03-22

    取り込みパイプライン

    Redpanda + Kafka Connectでの取り込みを本番化。

  • P2Done2026-04-05

    ノーコードクエリビルダ

    ASTベースのビルダを実装し、社内で利用開始。

  • P3In Progress2026-04-22

    A/B テスト

    実験割当と結果評価の自動化機能を開発中。

  • P4Planned2026-06

    公開検討

    パートナー企業への外販可能性を検証予定。

Team

Who built it

2engineers

Roles

  • データエンジニア
  • フルスタック
Tech Stack

Tools & Platforms

Frontend

Next.js 16TypeScripttRPC

Backend

Argo CD

Data

ClickHouseKafka ConnectPostgreSQL

Infrastructure

GrafanaTerraform

Other

RedpandadbtDuckDB WASMApache ECharts
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