Otimização de E-commerce com Python

Visão Geral e Desafio Técnico

Este projeto analisa um dataset real de e-commerce brasileiro com mais de 100 mil pedidos. O principal desafio técnico foi processar um grande volume de dados dispersos em múltiplas tabelas (pedidos, produtos, pagamentos e geolocalização), realizando o tratamento de dados inconsistentes e a criação de métricas que o cliente pudesse usar para tomar decisões imediatas sobre logística e marketing.

Arquitetura de Dados e Soluções

• Processamento e Limpeza: Utilizamos a biblioteca Pandas para o processo de ETL (Extração, Transformação e Carga), tratando valores nulos e normalizando os dados financeiros.

• Visualização Avançada: Em vez de gráficos estáticos, utilizamos o Plotly para criar visualizações interativas que permitem filtrar dados por categoria de produto e período de tempo diretamente no navegador.

• Inteligência Estatística: Aplicamos modelos de regressão linear para entender o impacto do valor do frete na taxa de cancelamento de pedidos, identificando o "ponto de ruptura" onde o cliente abandona a compra.

Insights Gerados e Valor de Negócio

• Segmentação RFM: Identificamos que 15% dos clientes geram 60% do faturamento, permitindo criar campanhas de fidelidade específicas.

• Logística: Descobrimos que pedidos com frete acima de 25% do valor do produto têm 4x mais chances de serem cancelados.

• Previsão de Demanda: Identificação de padrões sazonais que sugerem o aumento de estoque 15 dias antes dos picos de venda detectados historicamente.

O resultado é um relatório dinâmico que não apenas mostra o que aconteceu, mas aponta o caminho para o que deve ser feito para aumentar o lucro.