Neste artigo, você aprenderá a utilizar Pandas, NumPy, Matplotlib e Plotly para analisar e unir bases de dados de vendas e clientes. Descubra como calcular KPIs valiosos e obter insights para impulsionar seu negócio.

Base de Dados de Vendas

A base de vendas contém informações sobre cada venda realizada pela loja, possivelmente com dados como:

  • ID da venda
  • Data e hora da venda
  • Valor total da venda
  • Valor do frete
  • ID do cliente
  • ID do vendedor
  • ID do produto
  • Quantidade vendida
  • Preço unitário
  • Descontos
  • Impostos

KPIs para a base de vendas

Alguns KPIs interessantes para essa base:

  • Vendas totais por dia/mês/ano
  • Ticket médio por venda
  • Vendas por produto/categoria
  • Vendas por vendedor/canal
  • Conversão de visitas em vendas
  • Descontos médios concedidos

Base de Dados de Clientes

Já a base de clientes traz dados cadastrais e demográficos dos clientes, como:

  • ID do cliente
  • Data de nascimento
  • Gênero
  • Cidade e estado
  • Renda familiar
  • Primeira compra
  • Última compra
  • Ticket médio
  • Produtos/categorias favoritas

KPIs para a base de clientes

Alguns KPIs para a base de clientes:

  • Novos clientes por mês
  • Receita por cohort de clientes
  • Ticket médio por idade
  • Preferências por estado/cidade
  • Taxa de retorno de compra

Unindo as Bases de Dados

Podemos enriquecer nossa análise unindo as duas bases de dados através do ID de cliente, que está presente em ambas.

  • Correlacionar dados cadastrais e demográficos dos clientes com seus padrões de compra
  • Segmentar clientes por faixa etária
  • Analisar diferenças de comportamento entre grupos
  • Unir dados geográficos para entender preferências de compra por região

Introdução às análises de dados com Python

Neste artigo, vamos explorar a importância da análise de dados para entender as diferenças regionais nas vendas e no perfil dos clientes. Além disso, discutiremos o poder da união de bases de dados relacionais para enriquecer análises e obter insights de negócio.

  • Análise de dados para compreensão das diferenças regionais nas vendas e perfil dos clientes
  • Importância da união de bases de dados relacionais para enriquecer análises e obter insights de negócio

Bibliotecas Utilizadas

Neste artigo, discutiremos as principais bibliotecas utilizadas para análise de dados em Python, como Pandas, NumPy, Matplotlib e Plotly.

  • Pandas: biblioteca popular para análise de dados em Python
  • NumPy: complementa o Pandas com funções matemáticas e estatísticas para manipular arrays numéricos
  • Matplotlib: biblioteca de plotagem para criação de gráficos de linhas, barras, dispersão, histogramas, entre outros
  • Plotly: biblioteca para visualização de dados com foco em gráficos interativos

Métricas e KPIs Solicitados

No contexto do artigo, abordaremos as métricas e KPIs solicitados pela loja de varejo para serem calculados a partir da união das bases de vendas e clientes, como Departamentos Mais Vendidos e Média de Preço e Frete por Departamento.

  • Departamentos Mais Vendidos: avaliação do desempenho de cada departamento e definição de estratégias por categoria de produto
  • Média de Preço e Frete por Departamento: cálculo da média de preço e frete por departamento para análise de desempenho

Análise de Dados para Estratégias de Preços e Frete

Para otimizar a precificação e custo de entrega por categoria de produto, é essencial realizar uma análise detalhada para entender as nuances de cada departamento.

  • A análise detalhada dos custos de entrega por categoria de produto permite uma precificação mais estratégica e competitiva.
  • Compreender as especificidades de cada departamento é fundamental para moldar estratégias de preços e frete mais eficazes.
  • A análise de dados pode revelar insights valiosos para aprimorar a rentabilidade e eficiência operacional.

Monitoramento de Vendas Mensais

Acompanhar a evolução das vendas por mês é um KPI essencial para compreender sazonalidades e avaliar o desempenho ao longo do tempo.

  • O monitoramento das vendas mensais permite identificar padrões sazonais que impactam diretamente o desempenho do negócio.
  • Comparar o desempenho mensal ao longo do tempo possibilita a projeção de vendas, estabelecimento de metas e definição de orçamentos mensais.
  • Compreender as variações nas vendas ao longo do ano é fundamental para ajustar estratégias e aproveitar oportunidades sazonais.

Análise do Perfil dos Clientes por Canal de Venda

Ao unir os canais de venda com a renda média dos clientes, é possível obter insights valiosos para direcionar estratégias de marketing.

  • Compreender o perfil dos clientes em cada canal de venda permite direcionar a comunicação e ofertas de forma mais segmentada e eficaz.
  • Analisar a renda média dos clientes por canal de venda ajuda a caracterizar a persona de cada canal, possibilitando estratégias de marketing mais direcionadas.
  • A segmentação do público-alvo de acordo com o canal de venda pode potencializar a eficácia das campanhas de marketing e vendas.

Segmentação por Bandeira de Cartão

A análise da idade média por bandeira de cartão pode revelar padrões de comportamento dos clientes, possibilitando a personalização de comunicação e ofertas.

  • Identificar padrões de comportamento dos clientes de acordo com a bandeira de cartão utilizada pode direcionar estratégias de fidelização e engajamento.
  • A personalização da comunicação e ofertas de acordo com a bandeira de cartão pode aumentar a relevância das campanhas, impactando positivamente as taxas de conversão.
  • Entender as preferências e características dos clientes de acordo com a bandeira de cartão utilizada pode aprimorar a experiência do cliente e fortalecer o relacionamento com a marca.

Premissas e Regras do Negócio

Além dos KPIs solicitados, algumas premissas e regras do negócio foram identificadas para tratamento na análise de dados.

  • A identificação de erros ou distorções nos dados é fundamental para garantir a precisão das análises e insights gerados.
  • O tratamento adequado das premissas e regras do negócio na análise de dados contribui para a confiabilidade das informações e decisões estratégicas.
  • A integração das premissas e regras do negócio na análise de dados permite uma compreensão mais precisa do contexto empresarial, promovendo insights relevantes.

Conclusão

Com os conhecimentos adquiridos, você estará preparado para realizar análises de dados significativas, proporcionando impactos positivos no contexto de negócio de uma empresa. Este artigo é um guia essencial para aprimorar suas habilidades em análise de dados e impulsionar o crescimento de sua empresa.