Portfólio Robert Barbosa - Projetos

Dashboard de Performance: Campanhas Kyraly Marketing

Fonte de dados: Case Processo Seletivo

Este dashboard consolida a análise estratégica das campanhas publicitárias da Kyraly Marketing, destacando insights acionáveis para otimização de performance. Com base em dados robustos, avaliamos a eficiência das iniciativas, identificando padrões, oportunidades e áreas de melhoria para maximizar o retorno sobre o investimento (ROI).

Métricas-Chave Analisadas:

Eficiência de Aquisição: CPA (Custo por Aquisição)
Custo e Visibilidade: CPM (Custo por Mil Impressões)
Retorno Financeiro: ROAS (Return on Ad Spend)
Engajamento: CPC (Custo por Clique), CTR (Taxa de Cliques)
Conversão: Taxa de Conversão, Número de Compras
Resultados Financeiros: Receita Gerada vs. Investimento Total

Objetivo:

Transformar dados em decisões inteligentes, propondo ajustes em bids, segmentação e criativos para elevar a eficácia das campanhas. Cada métrica é contextualizada com benchmarks e tendências, garantindo análises comparativas e direcionadas.

Dashboard: Análise de Performance Logística

Objetivo: Monitorar eficiência operacional, reduzir custos e garantir entregas conforme SLA.

Principais KPIs Analisados:

OTIF (On Time In Full): % de entregas completas no prazo.
Custos Logísticos: Transporte, armazenagem e last-mile (vs. receita bruta).
Ocorrências: Principais motivos de atrasos/extraviós (ex: falha operacional, clima).
Eficiência por Rota: Tempo médio de entrega e custo por região.

Destaques do Dashboard:

✅ Painel de Ocorrências:

Top 3 causas de falhas (ex: "Atraso em carga" → 35% dos casos).
Ações corretivas mapeadas (ex: troca de transportadora na rota X).

✅ Análise Financeira:

Custo logístico como % da receita bruta (benchmark do setor).
Simulador de economia (ex: "Reduzir 10% em devoluções = +R$Y no lucro").

✅ Mapa de Calor:

Rotas críticas (alta taxa de atraso + alto custo).

Dashboard: Análise Estratégica de Vendas

Fonte dos dados: Banco PostgreSQL (dados abertos)

Este dashboard oferece uma visão inteligente e ágil do desempenho comercial, combinando análise temporal, segmentação por categorias e identificação de top performers (clientes e produtos). Com processamento otimizado via Views no PostgreSQL, garantimos alta performance sem necessidade de tratamentos adicionais no Power Query.

Principais Insights:

Evolução do Faturamento: Tendências mensais/anuais, sazonalidade e crescimento comparativo.
Ranking Estratégico:
- Top 10 Clientes: Maior receita, frequência de compras e potencial para upsell.
- Top 10 Produtos: Lucratividade, volume de vendas e sazonalidade.
Análise por Categoria: Desempenho relativo (ex: "Eletrônicos contribui com 40% da receita").

Técnica de Processamento:

Views SQL: Pré-agregação de dados para acelerar a análise no BI.
Vantagens: Consistência nos dados, redução de carga no ETL e atualizações em tempo real.

Dashboard: Análise de DRE + Simulador Financeiro AMBEV

Fonte dos dados: B3 - Empresas Listadas

Este dashboard combina análise histórica (2017-2019) e projeção estratégica para avaliar o desempenho financeiro da AMBEV, com foco em lucratividade, eficiência operacional e cenários hipotéticos.

Análise da DRE (2017-2019):

Receita Líquida: Tendência de crescimento/declínio e sazonalidade.
Margem Bruta: Impacto do Custo dos Produtos Vendidos (CPV) na rentabilidade.
Estrutura de Custos:
- Despesas Operacionais (comerciais, administrativas) vs. Receita.
- Itens não recorrentes (ex: Perdas por Recuperabilidade de Ativos).
Resultado Final:
- EBIT (Lucro Operacional) e efeito de tributos (IR/CSLL) no lucro líquido.

Simulador Financeiro:

Ferramenta interativa que permite:

Cenários "What-If": Ajustar percentuais de receita, CPV e despesas para simular impactos no EBIT e margens.
Sensibilidade Chave: Identificar drivers críticos (ex: redução de 5% no CPV aumenta o EBIT em X%).
Benchmarking: Comparar resultados reais vs. simulados para priorizar ações.

Diferenciais do Dashboard:

✅ Tomada de Decisão Baseada em Cenários:

Exemplo: "Se a receita crescer 10% com CPV estável, o lucro líquido aumenta 15%".

Dashboard: Análise de Mercado Automotivo nos EUA

Fonte dos dados: Kaggle

Tecnologias: Python (Pandas), Google BigQuery, Power BI, Figma

Este dashboard oferece uma visão estratégica do mercado de veículos nos EUA, cruzando dados de preço, desempenho e componentes para identificar padrões de valorização, segmentos premium e oportunidades competitivas.

Principais Análises:

Preço Médio por Marca/Modelo: Ranking das marcas mais valorizadas (ex: Tesla vs. Ford).
Relação Custo-Benefício: Potência (HP) vs. Preço × Categoria (SUV, sedan, etc.).
Componentes que Impactam o Valor:
- Tecnologia (autonomia elétrica, assistência à direção).
- Itens de luxo (teto solar, bancos de couro).

Processo Técnico (End-to-End Data Pipeline):

Extração: Download via API do Kaggle (Python + biblioteca kaggle).
Transformação: Tratamento com Pandas (limpeza, enriquecimento) → Exportação para Parquet.
Armazenamento: Carga no Google BigQuery (otimizado para consultas SQL).
Modelagem: Criação de Views (tabela fato + dimensões: marca, modelo, specs).
Visualização: Design no Figma + conexão direta do Power BI ao BigQuery.