Screen 1
1 of 4
The project texts below are in the original Portuguese.
Summary
Visão Geral das Telas do Dashboard 1. REAL X META — Visão Geral Esta tela oferece uma análise global do desempenho comercial ao longo do tempo, comparando o faturamento real com as metas estabelecidas e com o ano anterior. A lógica dos KPIs foca em três dimensões principais: Evolução Temporal: permite identificar tendências de crescimento ou retração mês a mês. Comparativo Anual: mede a performance histórica, essencial para avaliar consistência e sazonalidade. Margem Bruta e Ticket Médio: demonstram a rentabilidade e o comportamento médio de compra dos clientes.
Context and goals
O projeto foi desenvolvido para oferecer uma visão integrada da performance de vendas de produtos eletrônicos, contemplando desde o atingimento de metas até a rentabilidade por produto. O objetivo foi transformar dados operacionais em informações estratégicas, permitindo decisões mais rápidas e assertivas.
Insights and findings
Identificação de produtos de alto faturamento e baixa margem, abrindo espaço para revisão de preços. Mapeamento de vendedores com desempenho acima da média, permitindo replicar boas práticas. Análise da sazonalidade e comportamento mensal de vendas. Correlação entre volume vendido e rentabilidade, facilitando ajustes de portfólio e campanhas.
Results and impact
O dashboard proporcionou ganhos de visibilidade operacional e eficiência gerencial, reduzindo o tempo de análise e aumentando a assertividade das decisões comerciais. A análise integrada de metas, produtos e equipes trouxe uma visão 360° da performance, impulsionando resultados de forma sustentada.
Methodology and approach
A modelagem foi estruturada em um ambiente de Business Intelligence (Power BI), utilizando dados consolidados das tabelas: fVendas (Fato de Vendas) dProduto e dProdutoNovo (Dimensões de Produtos) dEquipe (Vendedores e Gerentes) dCalendario (datas e períodos analíticos) Os KPIs foram criados em DAX para medir faturamento, margem, atingimento de meta e ticket médio, com comparações dinâmicas por período e hierarquia de vendas.
Challenges and learnings
Os principais desafios envolveram a integração de múltiplas fontes de dados e a padronização de categorias de produtos. O aprendizado foi compreender a importância da consistência das dimensões e da modelagem relacional eficiente para garantir cálculos precisos e análises ágeis.
Want a similar solution for your company?
Tell us which decision needs support. The form already includes this project as a reference.
I want a similar solution