Análise de Vendas de Frutas e Verduras | HortiMais
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Resumen
Dashboard em Power BI que mostra a receita, o custo, o lucro e a margem da HortiMais por cliente, produto e mês, e aponta onde estão a concentração de vendas e as melhores oportunidades de rentabilidade.
Contexto y objetivos
A HortiMais vende frutas, verduras e legumes para mercados e restaurantes. A base disponível reúne as vendas de janeiro a junho de 2020: 29 linhas de venda, 6 clientes e 9 produtos em 3 categorias. O que existia antes era um relatório simples, com poucas respostas para a gestão. O objetivo foi transformá-lo em um painel executivo que responda, de forma rápida, a quatro perguntas: Quanto vendemos e com qual margem? Quais clientes e produtos sustentam o resultado? Onde há dependência excessiva de poucos clientes? Quais produtos vendem bem, mas rendem pouco?
Insights y hallazgos
Resultado geral: receita de R$ 4,76 mil, custo de R$ 2,30 mil e lucro bruto de R$ 2,47 mil, com margem de 51,8%. Concentração de clientes: um único cliente, o SuperAntonio, responde por 49,9% da receita, e os 3 maiores somam 83,4%. Isso é um risco comercial. Mercados vs. restaurantes: os mercados geram 77,3% da receita, com margem de 50,6%. Os restaurantes geram 22,7%, mas com margem maior, de 55,7%. Produtos: a berinjela lidera em receita e lucro. O kiwi é o 3º em receita, mas tem a menor margem (34,0%), baseada em uma única venda. Categorias: legumes representam 42,3% da receita, frutas 39,3% e verduras 18,4%. Tempo: fevereiro concentra 36,5% da receita e não há vendas registradas em março.
Resultado e impacto
O projeto entrega um painel executivo claro, que reduz a dependência de análises manuais e deixa visíveis os pontos de decisão: dependência de um cliente, produtos com margem baixa e oportunidade de ampliar a venda para restaurantes, que têm margem maior. Do ponto de vista técnico, o resultado é um modelo dimensional documentado, 98 medidas padronizadas, uma identidade visual consistente e um projeto organizado em arquivos, pronto para ser atualizado quando houver mais dados. Os próximos passos naturais são incluir metas, histórico de anos anteriores e número de pedido, para liberar comparativos anuais e análises de sazonalidade. Imagens (o que enviar) Visão Executiva (capa do projeto) Clientes, com a concentração Rentabilidade Produtos Um tooltip ou o drill-through de cliente, para mostrar a interatividade
Metodología y enfoque
Diagnóstico da base: revisão do modelo e da qualidade dos dados original. Modelagem dimensional: esquema estrela com uma tabela fato de vendas e dimensões de cliente, produto e calendário, com calendário próprio marcado como tabela de datas. Preparação no Power Query: cálculo de custo total e prazo de entrega, e junção do tipo de cliente à dimensão de clientes. Camada de medidas em DAX: 98 medidas documentadas e organizadas em pastas (receita, custo, lucro, margem, ticket médio, variação mensal, acumulado no ano, concentração Top 1/3/5, curva ABC e quadrantes de clientes e produtos). Design e storytelling: 6 páginas analíticas (Visão Executiva, Clientes, Produtos, Rentabilidade, Tendências e Detalhamento), mais drill-through de cliente, tooltips personalizados e página "Sobre o projeto". Camada visual: tema próprio, cards animados e textos de insight dinâmicos feitos com HTML/CSS em medidas DAX.
Desafíos y aprendizajes
Definir "pedido" sem número de pedido na base: adotei a combinação cliente + data como critério e documentei a regra no projeto. Base pequena: com seis meses de dados, não é possível afirmar sazonalidade nem comparar com o ano anterior. Em vez de forçar esses indicadores, deixei explícito "Dado não disponível na base atual". Análise de margem com preço e custo fixos por produto: a margem varia pelo mix de produtos e clientes, não por preço, e a leitura foi construída com esse limite em mente. HTML dentro do Power BI: exigiu cuidado com responsividade e com a performance das medidas. Aprendizado: um modelo bem organizado e medidas centralizadas tornam o painel fácil de manter e de evoluir. Mostrar o que os dados não permitem concluir também faz parte de uma análise confiável.
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