FarmaVitta 360°: a gestão completa de uma rede de farmácias em um só painel
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Resumo
Painel interativo que reúne vendas, clientes, produtos, compras, estoque, resultado financeiro e previsão de vendas das 4 farmácias da rede. É uma visão completa para o dono ou o gestor decidir com base em números conferidos, não em impressões.
Contexto e objetivos
A FarmaVitta é uma rede fictícia de 4 farmácias no interior de São Paulo (Campinas, Sorocaba, Jundiaí e Piracicaba), com 5.000 produtos, 22 mil clientes e 24 meses de histórico. Como em muitas redes pequenas, cada área olhava seus próprios números: vendas em um relatório, compras em outro, estoque em planilha. Ninguém via o todo. O objetivo era responder, em um só lugar: Estamos crescendo com margem? Quais lojas batem a meta? Quem são os clientes e quais deles voltam a comprar? Quais produtos dão lucro e quais só giram volume? Os fornecedores entregam no prazo? O estoque está do tamanho certo? Há produtos perto de vencer? Quanto sobra no fim do mês? Quanto devemos vender nos próximos 6 meses?
Insights e descobertas
O estoque é o maior problema da rede. O saldo cobre cerca de 414 dias de venda, e 88% do valor em estoque está em produtos com mais de 4 meses de cobertura. O protótipo mostrava “48 dias”. A rede vende bem, mas não bate a meta. São R$ 35 mi de receita em 24 meses e 94,8% da meta atingida. Só Jundiaí chega perto dos 95%. Medicamentos é a maior categoria, mas a de menor margem. Representa 25% da receita com 30,8% de margem, contra cerca de 42% nas demais categorias. Fornecedores atrasam muito. Só 42% das entregas chegam no prazo. A rede está consumindo o estoque antigo. As compras somaram só 63% do custo das vendas, e o estoque caiu de cerca de R$ 20 mi para R$ 12,5 mi. É um sinal saudável, mas ainda há muito excesso. Sobra dinheiro no fim. O resultado operacional simplificado é de R$ 7,75 mi, uma margem de 22% depois das despesas das lojas.
Resultado e impacto
Visão de dono em uma só ferramenta: vendas, clientes, compras, estoque, resultado e previsão conectados, com filtros por loja, mês, canal e categoria. Correção de rumo: o painel mostrou que a prioridade não é vender mais, e sim comprar menos e girar o estoque parado. É uma decisão que libera caixa sem depender de novas vendas. Onde agir em cada área: lojas abaixo da meta, categorias que perdem margem, fornecedores mais atrasados e produtos perto do vencimento aparecem destacados automaticamente. Planejamento com honestidade: a previsão de 6 meses vem com faixa de incerteza e avisa que, com só 24 meses de histórico, deve ser usada como referência e não como meta. Números confiáveis: todos os totais foram conferidos com a origem e o painel foi aberto e testado no Power BI.
Metodologia e abordagem
Conferir a base antes de desenhar. Somei receitas, custos e estoques e comparei com os totais de origem. Só segui quando tudo fechou. Uma pergunta por página. São 8 telas: início, visão executiva, comercial e clientes, produtos, compras, estoque, financeiro e previsão. Visual moderno e fácil de ler. Usei tema escuro com as cores da marca, cartões com mini gráficos da tendência de 12 meses e cores que avisam: verde está bem, âmbar pede atenção, coral sinaliza problema. Leitura automática. Cada página traz um resumo em português simples que muda conforme os filtros. Filtros que não atrapalham. Os filtros ficam num painel lateral que abre e fecha, e etiquetas no topo mostram o que está filtrado. Previsão com faixa de segurança. Testei três métodos simples de previsão no próprio histórico e escolhi o que errou menos em cada loja. O painel mostra uma faixa de incerteza, não um número único.
Desafios e aprendizados
O protótipo de referência tinha números inventados. Ele mostrava lucro bruto de R$ 12,9 mi e margem de 36,8%. Os dados reais mostram R$ 13,8 mi e 39,4%. O painel exibe o número real. O estoque não tinha todos os meses. O histórico só registrava os meses com movimento. Precisei reconstruir o saldo mês a mês, para não tratar mês sem registro como estoque zero nem somar meses errados. Nomes de indicador importam. A base não tinha dados para medir a entrega completa dos fornecedores, só se chegou no prazo. Chamei o indicador de “pontualidade”, e não pelo nome técnico mais conhecido, para não prometer o que o dado não mede. Aprendizado principal: um protótipo bonito com números errados convence mais do que deveria. Conferir a base primeiro mudou a conclusão do projeto.
Projeto com dados fictícios/demonstrativos.
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