Cazza Flor — Business Intelligence para Varejo, Atacado e Canais Digitais
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Resumo
Projeto demonstrativo de Business Intelligence desenvolvido em Power BI para centralizar vendas, metas, estoque, clientes, canais digitais e resultados financeiros da Cazza Flor. O dashboard transforma dados operacionais em indicadores que apoiam decisões comerciais, financeiras e de reposição de produtos.
Contexto e objetivos
A Cazza Flor atua no segmento de acessórios, semijoias, artigos em couro e moda, com vendas realizadas pela loja física, atacado por vendedoras, Instagram, WhatsApp, Mercado Livre e TikTok Shop. O projeto foi criado para demonstrar como informações dispersas desses diferentes canais podem ser reunidas em um único modelo analítico. O objetivo é oferecer uma visão completa do negócio, permitindo acompanhar receita, metas, margem, clientes, desempenho das vendedoras, conversão de leads, estoque, contas a receber e resultados financeiros.
Insights e descobertas
O projeto evidenciou a importância de acompanhar o desempenho da Cazza Flor por diferentes perspectivas: canais de venda, categorias de produtos, comportamento de clientes, estoque e indicadores financeiros. A análise mostrou como uma visão integrada permite identificar quais canais concentram maior faturamento, quais produtos têm melhor desempenho, quais vendedoras se destacam no atacado e onde existem oportunidades de melhoria em conversão, giro de estoque e margem.
Resultado e impacto
O projeto resultou em um dashboard interativo em Power BI, com indicadores claros para apoiar decisões comerciais, financeiras e operacionais. A base utilizada é fictícia e demonstrativa, simulando um cenário real de gestão para a Cazza Flor.
Metodologia e abordagem
O projeto começou pelo levantamento das principais decisões que a gestão precisa tomar nas áreas comercial, financeira e de estoque. Em seguida, foi criada uma base fictícia integrada, contemplando vendas, clientes, produtos, estoque, metas, leads, recebimentos e despesas. Os dados foram tratados e padronizados no Power Query. Depois, foi desenvolvido um modelo de dados no formato estrela, com tabelas fato e dimensões relacionadas. As métricas foram construídas em DAX para calcular indicadores como receita líquida, ticket médio, margem bruta, atingimento de metas, conversão de leads, cobertura e giro de estoque, curva ABC, inadimplência, EBITDA e evolução mensal. O relatório foi organizado em sete áreas analíticas: Visão Executiva; Comercial; Atacado e Vendedoras; Canais Digitais e Leads; Estoque; Financeiro e DRE; Detalhamento dos dados.
Desafios e aprendizados
O principal desafio foi integrar, em uma única estrutura, informações de canais com características diferentes, como loja física, atacado, redes sociais e marketplaces. Outro ponto importante foi garantir que indicadores comerciais, financeiros e de estoque respondessem aos mesmos filtros sem gerar inconsistências. A construção do projeto reforçou a importância de definir regras de negócio antes de criar os visuais, principalmente para conceitos como receita por competência e por caixa, margem de contribuição, clientes compradores, conversão de leads, cobertura de estoque e produtos sem giro. O resultado demonstra que um dashboard não deve apenas apresentar números: ele precisa destacar desvios, oportunidades e ações recomendadas, como repor itens com boa saída, reduzir compras de produtos parados, identificar os canais mais rentáveis e acompanhar o desempenho individual das vendedoras.
Projeto com dados fictícios/demonstrativos.
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