Project: Commercial Performance Analysis and Product Range

📋 Project Summary

Creation of analytical dashboards focused on sales monitoring, salesperson performance, product analysis and pricing strategy simulation.
The aim was to provide quick, actionable insights for the sales and management teams.

🎯 Goals

• 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.

🛠️ Methodology

• 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.

📈 Main Results

• 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.

🚧 Difficulties Overcome

• 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.

- Technologies and Tools

• 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.

🔍 Final Reflection

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.