E-commerce Order Process Analysis Using Business Intelligence: The ModHouse Case Study

This thesis analyses the order management process of ModHouse, a small Shopify-based e-commerce business, through a Business Intelligence approach. Historical data related to orders, products, transactions and shipments were cleaned, reorganized and integrated into an analytical model developed in Power BI. Particular attention was given to the manual reconstruction of tracking information in order to obtain more reliable measures of shipment and delivery times. The analysis explores order volume, net revenue, average order value, product families, geographical markets, suppliers and the main business periods. The results show a transition from a higher-volume and highly concentrated advertising phase to a lower-volume but more diversified organic phase. The analysis also highlights differences in operational timing between the two supplier phases. Overall, the project shows how Business Intelligence tools, supported by careful data preparation, can help transform fragmented business data into useful information for interpretation and decision-making in a small e-commerce context.

La tesi analizza il processo di gestione degli ordini di ModHouse, un piccolo e-commerce basato su Shopify, attraverso un approccio di Business Intelligence. I dati storici relativi a ordini, prodotti, transazioni e spedizioni sono stati puliti, riorganizzati e integrati in un modello analitico sviluppato in Power BI. Particolare attenzione è stata dedicata alla ricostruzione manuale delle informazioni di tracking, necessaria per ottenere misure più affidabili dei tempi di spedizione e consegna. L’analisi esplora l’andamento di ordini, ricavi, valore medio degli ordini, prodotti, mercati geografici, fornitori e principali periodi di attività. I risultati mostrano una transizione da una fase caratterizzata da maggiore volume e forte concentrazione durante le campagne pubblicitarie a una fase organica con volumi inferiori ma maggiore diversificazione. Il lavoro evidenzia inoltre differenze nei tempi operativi tra i due fornitori e mostra come strumenti di Business Intelligence possano supportare l’interpretazione dei dati e il processo decisionale anche in un piccolo e-commerce.