Projeto: Dashboard de Vendas, Forecast e Recomendação de Produtos

📋 Resumo do Projeto

Desenvolvimento de uma plataforma de Business Intelligence Comercial focada em:

• Monitorização de vendas vs metas,
• Projeções de forecast,
• Recomendações de produtos personalizados para clientes. 

🎯 Objetivos

• Monitorizar o desempenho de faturação em relação às metas estabelecidas.
• Antecipar o comportamento de vendas através de previsões (forecast).
• Analisar o desempenho dos gerentes e vendedores individualmente.
• Gerar recomendações de produtos com base no histórico de compras e perfis de clientes semelhantes.

🛠️ Metodologia

• Colheita e preparação de dados de vendas: histórico de faturação, metas definidas, categorias de produtos e perfis de clientes.
• Desenvolvimento de dashboards no Power BI, incluindo:
  • Realizado vs Meta por mês, por produto e por gerente.
  • Forecast de vendas e comparação com metas diárias/mensais.
  • Motor de recomendações baseado em perfis de compras.
• Implementação de lógicas de forecast para projeções baseadas em tendências.
• Análise comparativa de produtos comprados por clientes similares.

📈 Principais Resultados

• Rápida visualização do gap entre vendas realizadas e metas definidas.
• Projeção de resultados de vendas até ao final do mês/ano.
• Análise detalhada dos produtos mais vendidos e dos que precisam de reforço comercial.
• Recomendações personalizadas de vendas cruzadas para clientes, aumentando o potencial de faturação.

🚧 Dificuldades Superadas

• Integração de dados de diversas fontes comerciais e normalização dos perfis de compra.
• Modelação de forecast para diferentes granularidades de análise (mês, ano, vendedor, cliente).
• Criação de dashboards intuitivos, mesmo para utilizadores menos experientes em análise de dados.

🧰 Ferramentas e Tecnologias

• Power BI — Desenvolvimento de dashboards, projeções de vendas e motor de recomendações.
• DAX — Linguagem para construção de métricas de forecast e cálculos de metas.
• Python (pré-processamento opcional de perfis de clientes para recomendações).
• SQL

🔍 Reflexão Final

Este projeto reforçou a importância de unir análise de desempenho comercial com inteligência preditiva e personalização de ofertas.
Ao antecipar resultados e sugerir ações comerciais baseadas em dados, as equipas de vendas passam a atuar de forma mais estratégica e eficiente.