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Analytics / E-CommerceProduction

INSIGHT — Painel de Analytics para E-Commerce

INSIGHT — Streaming Product Analytics

Uma plataforma de analytics em tempo real para vendas em e-commerce, comportamento do cliente e eficácia de marketing.

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

Demonstração ao Vivo

Prévia da interface real do aplicativo

DEMO
app.insight.jp/dashboard

Visão geral do painel

Abril de 2026 — atualização em tempo real

+14.2%

¥12,847,300

MoM +¥1.592.000

+8.7%

3,284

MoM +263 pedidos

-0.3%

3.42%

Mês passado 3,72%

+5.1%

¥3,912

Mês passado ¥3.722

Evolução da receita mensal

Tendência de receita dos últimos 10 meses

ReceitaMeta
Jul
Ago
Set
Out
Nov
Dez
Jan
Fev
Mar
Abr

Top 5 produtos mais vendidos

#ProdutoVendasPedidosMoM
1Fones Premium Sem Fio ProÁudio¥2,340,000780+18.3%
2Smartwatch X200Wearable¥1,890,000420+12.1%
3Fones com Cancelamento de RuídoÁudio¥1,456,000364+7.8%
4Carregador Portátil 20000mAhAcessórios¥980,0001,960-2.4%
5Bluetooth Speaker MiniÁudio¥756,000540+22.5%

Origens de tráfego

Busca orgânica
42%(48,230)
Anúncios pagos
28%(32,150)
Referência
18%(20,660)
Redes sociais
12%(13,770)
Total de sessões114,810

Desafio

O Google Analytics não cobria KPIs customizados; equipes de marketing não conseguiam tomar decisões baseadas em dados sem suporte de engenharia.

Solução

Painéis customizados de KPIs, análise de cohort, previsão de LTV, gestão de testes A/B, relatórios gerados automaticamente. Construtor de relatórios no-code.

Resultados

  • Tempo de análise reduzido em 80%
  • ROI de marketing +42%
  • Taxa de conversão 1,2% → 2,8%
  • 40h/mês economizadas em relatórios
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
Stack Tecnológica

Tools & Platforms

Frontend

Next.js 16TypeScripttRPC

Backend

Argo CD

Data

ClickHouseKafka ConnectPostgreSQL

Infrastructure

GrafanaTerraform

Other

RedpandadbtDuckDB WASMApache ECharts
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