Projeto: “Análise dos dados de vendas”

Proposta:

Analisar os dados de vendas para identificar padrões, produtos mais vendidos e métricas de receita para decisões de negócio.

Sobre os dados:

Este conjunto de dados inclui vendas do período entre janeiro/2019 e janeiro/2020. Utilizamos visualizações para analisar as tendências e padrões. Vale ressaltar que os dados de 2020 foram excluídos por consistirem de apenas algumas horas de 01/01/2020.

Alguns insights:

• Maior número de pedidos realizados no período entre 01h00min e 08h00min da manhã;
• Apesar de não serem pedidos com frequência, alguns produtos têm alto preço de venda e acabam gerando alto lucro;
• São Francisco foi a cidade com maior número de pedidos e maior receita gerada;
• Os meses de abril, julho, outubro e dezembro foram os que geraram maior receita.

Recomendações:

• Estratégias de marketing mais agressivas no período noturno, com maior envio de e-mails e espaço de anúncios;
• Campanhas de marketing personalizadas para as cidades que compram menos, focando inicialmente nos produtos mais vendidos;
• Marketing agressivo nos meses que vendem menos, criando estratégias como frete grátis e descontos para estimular as vendas.

Feedbacks são bem-vindos!

Projeto desenvolvido para o programa de estágio da MeriSkill.

---

Project: “Sales Data Analysis”

Purpose:

Analyze sales data to identify trends, top-selling products, and revenue metrics for business decision-making.

About the dataset:

The presented dataset includes sales records spanning from January 2019 to January 2020. We utilized visualizations to analyze trends and patterns and present our findings. It is important to note that the data from 2020 was excluded from the analysis due to its limited timeframe, only consisting of a few hours on 01/01/2020.

A few insights:

• Very high peak of sales between 01 a.m. and 8 a.m.;
• Although some expensive products are not ordered often, they are the ones that generate more revenues when they are sold;
• San Francisco was the city with the most orders and revenue generated;
• April, July, October, and December were the months with the biggest revenues.

Recommendations:

• Aggressive marketing strategies during the evening, with more promotional emails sent and advertising spaces bought;
• Personalized marketing for the regions that buy less, initially focusing on promotions for the products they tend to buy;
• Aggressive marketing during the months with fewer sales, using strategies like price discounts and free shipping to increase purchases.

Suggestions are welcome!

Project developed for the MeriSkill internship program.