Projeto: Análise de Performance Comercial e Cabaz de Produtos

📋 Resumo do Projeto

Criação de dashboards analíticos focados na monitorização de vendas, desempenho de vendedores, análise de produtos e simulação de estratégias de preço.
O objetivo foi disponibilizar insights rápidos e acionáveis para as equipas comerciais e de gestão.

🎯 Objetivos

• Monitorizar a evolução da faturação e volume de vendas ao longo do tempo.
• Analisar a performance individual dos vendedores e o seu impacto nos resultados globais.
• Avaliar a contribuição de produtos individuais e a sua influência no cabaz de compras.
• Simular cenários de aumento de preços e prever o seu impacto na faturação.
• Identificar oportunidades de vendas cruzadas para maximizar a venda média.

🛠️ Metodologia

• Colheita e preparação dos dados de vendas: por produto, por vendedor, por período e por região.
• Construção de dashboards no Power BI com filtros dinâmicos (ano, mês, linha de produto).
• Análise de KPIs chave: faturação total, quantidade de vendas, valor médio de venda, vendas distintas.
• Desenvolvimento de simulações de alteração de preços para projeção de faturação futura.
• Visualização de vendas cruzadas para identificação de padrões de consumo em conjunto.

📈 Principais Resultados

• Identificação dos top performers e ranking dos vendedores com base em faturação e volume.
• Análise detalhada da evolução anual/semestral/trimestral/mensal da faturação e do número de vendas.
• Estudo do impacto do aumento de preço de produtos específicos na rentabilidade global.
• Análise do cabaz de produtos que mais geram vendas cruzadas.
• Insights estratégicos para ações de pricing e campanhas de vendas direcionadas.

🚧 Dificuldades Superadas

• Necessidade de integrar dados de múltiplas origens com granularidades diferentes.
• Ajuste de dashboards para responder de forma ágil a diferentes níveis de detalhe de análise (macro vs micro).
• Criação de simulações de aumento de preço de forma intuitiva e interativa para o utilizador.

🧰 Ferramentas e Tecnologias

• Power BI — Desenvolvimento de dashboards e painéis dinâmicos.
• Python — Pré-processamento de bases de dados de vendas.
• Excel — Suporte para análises complementares e tratamento prévio de datasets.

🔍 Reflexão Final

Este projeto mostrou como a análise de dados pode ser aplicada diretamente para impulsionar resultados comerciais.
A capacidade de monitorizar, simular e entender padrões de consumo permite às empresas ajustar rapidamente suas estratégias e maximizar a rentabilidade.