Instituto Federal Farroupilha — Campus Frederico Westphalen

Análise de Indicadores de Vendas

Supermercado Cotrifred

Cauã Felipe Ziotti Tamiozzo · Diego Breskovit Morcelli
Geovane Dall Puppo Picolotto · Talita Vargas de Souza

PPI 2026.01

Sumário

1 O cenárioPor que decidir com dados no varejo
2 O métodoPython, limpeza e validação da base
3 ClientesTicket médio, fidelização e o ponto cego do CPF
4 Território & sazonalidadeVendas por bairro e o ritmo do ano
5 ProdutosVolume, giro e participação de grupos
6 Curva ABCO princípio de Pareto 80/20
7 O que fazer agoraInsights e recomendações
ConclusãoDos dados à estratégia acionável
Capítulo 1 · O cenário

Um setor gigante, margens estreitas

≈ 7% do PIB peso do varejo supermercadista na economia nacional
R$ 611,2 bi faturamento do setor em 2021 (Silva, 2022)
+4% a 6% produtividade extra em empresas orientadas por dados (Provost & Fawcett, 2016)

A pergunta desta análise: o que os dados de vendas da Cotrifred revelam sobre clientes, produtos e oportunidades?

Capítulo 2 · O método

Análise inicial com Python e Pandas


# 1) Leitura da base transacional (.csv) — Pandas
import pandas as pd
df = pd.read_csv("vendas_cotrifred.csv")
df["Data"] = pd.to_datetime(df["Data"])          # série temporal

# 2) Higienização: padronizar textos e tratar nulos
df["Bairro"] = df["Bairro"].str.strip().str.upper()
df["Bairro"] = df["Bairro"].fillna("NÃO INFORMADO")
df = df.dropna(subset=["Codigo_Produto"])        # campos essenciais

# 3) Separar clientes identificados x anônimos (99999)
anonimos      = df[df["CPF"] == "99999"]
identificados = df[df["CPF"] != "99999"]
# validação: Valor_Total_Item == Quantidade * Preco_Unitario

# 4) Indicadores-chave
ticket_medio = df["Valor_Total_Venda"].sum() / df["Venda_ID"].nunique()
itens_por_venda = df.groupby("Venda_ID")["Item"].count().mean()
  
Ambiente: Python 3.x · Anaconda · Jupyter · Pandas, NumPy, Matplotlib e Seaborn

CAPÍTULOS 3 · 4

Clientes & território

Ticket médio · Itens por venda · Fidelização
Número de clientes · Vendas por bairro
Clientes com maiores vendas · Com e sem CPF

Capítulo 3 · O retrato do negócio

Um ano de vendas em quatro números

R$ 24,48 mi faturamento total no período
302.923 compras registradas
R$ 80,81 ticket médio por transação
14,65 itens por nota fiscal (média)

Perfil típico de abastecimento doméstico regular — não de loja de conveniência.

Capítulo 3 · Quem compra

Uma base de clientes fiel

2.522 clientes únicos identificados
82,16% voltaram a comprar mais de uma vez
876 visitas cliente mais frequente (#4967)
Cliente #22064
R$ 127.361
Cliente #30907
R$ 119.132
Cliente #5709
R$ 63.955

O perfil desses clientes combina valor de vendas + ticket médio + frequência de retorno + itens adquiridos — e poucos deles concentram grande parte da receita: o Princípio de Pareto já aparece aqui…

Capítulo 3 · O ponto cego

62,14% das vendas não têm rosto

Sem registro · 62,14% Identificado · 37,86%
R$ 15,21 mi em vendas desvinculadas de qualquer perfil de consumidor

Sem CPF não há rastreamento de comportamento, marketing personalizado nem programa de fidelidade efetivo. É o maior gap de inteligência de mercado identificado na análise.

Capítulo 4 · Onde

O Centro domina, o Interior surpreende

R$ 17,29 mi
Centro70,6%
R$ 3,64 mi
Interior14,9%
R$ 0,86 mi
Aparecida3,5%
R$ 0,69 mi
Itapaje2,8%
R$ 0,50 mi
Fátima2,0%
Capítulo 4 · Onde

O que o mapa de vendas revela

Em quantidade de registros de venda o padrão se repete: Centro (1.827.136) · Interior (362.232) · Aparecida (77.155) · Itapaje (69.948) · Fátima (46.042).

A concentração no Centro é esperada. O destaque é o Interior: um mercado secundário de R$ 3,6 mi que pode crescer com entrega e comunicação direcionadas.

Capítulo 4 · Onde

O território das vendas, no mapa

Mapa de calor das vendas por bairro (Knaflic, 2019): o núcleo vermelho no Centro concentra 70,6% do faturamento; os pontos do Interior são estimativas distribuídas entre as comunidades rurais.

Capítulo 4 · Quando

O ritmo do ano

jan
fev
mar
abr
mai
jun
jul
ago
set
out
nov
dez

Pico em dezembro (> R$ 2,5 mi) puxado pelas festas de fim de ano; janeiro e fevereiro são os meses mais fracos — janela ideal para campanhas promocionais.

CAPÍTULOS 5 · 6

Produtos

Volume de vendas · Giro de venda
Participação de grupos no faturamento
Curva ABC — Regra de Pareto 80/20

Capítulo 5 · Participação de grupos

Perecíveis são a âncora do caixa

12.069produtos no mix
179grupos de produtos
R$ 2.021faturamento médio por produto
FLV (Frutas/Verduras…)
R$ 2,34 mi
Padaria e Confeitaria
R$ 2,25 mi
Açougue
R$ 2,05 mi
Cerveja em Lata
R$ 1,31 mi
Laticínios – Derivados
R$ 1,04 mi

Os três primeiros grupos (FLV 9,6% + Padaria 9,2% + Açougue 8,4%) somam R$ 6,64 mi — 27,1% de participação no faturamento total.

Capítulo 5 · Giro de venda

Quantas vezes cada produto sai da gôndola

67.531 unidades de Pão Cacetinho vendidas —
o maior giro de todo o portfólio

Depois dele, Filé Peito de Frango e Coxa Sobrecoxa lideram o faturamento por item — todos produtos de alta rotatividade e ticket unitário baixo.

Alto giro = frequência de compra alta = itens que puxam o cliente para a loja. São o combustível diário do caixa e a ponte perfeita para a próxima pergunta…

Capítulo 6 · CURVA ABC

E se poucos produtos sustentassem quase tudo?

Aplicamos a Curva ABC (Princípio de Pareto) sobre os 12.069 produtos do portfólio para descobrir quais itens realmente sustentam os R$ 24,48 mi de faturamento.

A
B
C
A
B
C
Capítulo 6 · CURVA ABC

Curva ABC: 15,77% dos produtos geram 80% da receita

80%faturamento
Classe A
1.903 itens
15%fat.
Classe B
3.740 itens
5%
Classe C
6.426 itens
Capítulo 7 · O que fazer agora

Dos dados à decisão

  • Expandir o cadastro de clientes (CPF na nota) Converter os R$ 15,2 mi "anônimos" em perfis rastreáveis — pré-requisito para fidelização e marketing personalizado.
  • Campanhas na baixa temporada (jan–fev) Usar os meses mais fracos para promoções direcionadas e equilibrar o fluxo do ano.
  • Revisar o mix da Classe C Reduzir ou substituir itens de baixo retorno para otimizar armazenagem, logística e capital de giro.
  • Explorar o mercado do Interior 2º maior faturamento (R$ 3,6 mi): estratégias de entrega e comunicação direcionadas às comunidades.
  • Proteger os itens âncora (Classe A) Gestão rigorosa de ruptura, gôndola e fornecedores para FLV, Padaria e Açougue.

MATERIAL COMPLEMENTAR

Painéis interativos no Tableau

Toda a análise apresentada foi também consolidada em dashboards interativos, filtráveis por mês e dia da semana — as figuras a seguir apoiam e complementam os resultados discutidos.

Tableau · Painel interativo

Visão geral do negócio

Dashboard Tableau — visão geral: faturamento total, ticket médio, número de compras, faturamento por mês e por bairro
KPIs de faturamento, ticket médio e nº de compras, com faturamento mensal, dias de maior venda e ranking por bairro.
Tableau · Painel interativo

Painel de clientes

Dashboard Tableau — clientes: clientes únicos, recompra, faturamento sem cadastro, situação dos registros, maiores gastos e maior frequência
Os 2.522 clientes únicos, a recompra de 82,16% e os R$ 15,2 mi sem cadastro, com rankings por gasto e por frequência de compra.
Tableau · Painel interativo

Painel de produtos

Dashboard Tableau — produtos: 12.069 produtos, 179 grupos, grupos e produtos com maior faturamento e evolução mensal
12.069 produtos em 179 grupos: ranking de grupos e de itens por faturamento, com Pão Cacetinho liderando os produtos individuais.
Tableau · Curva de Pareto

A Curva ABC, no gráfico

Curva ABC acumulada: faturamento total versus porcentagem de produtos, com cortes em 80% (15,77%) e 95% (46,76%)
Curva acumulada de faturamento: 15,77% dos produtos alcançam 80% da receita (Classe A) e 46,76% chegam a 95% (Classe B) — a assinatura visual do Princípio de Pareto.
Tableau · Gráfico de linhas

Evolução mensal por grupo de produtos

Gráfico de linhas: evolução mensal do faturamento dos principais grupos de produtos
Os grupos-âncora (FLV, Padaria e Açougue) mantêm faturamento elevado o ano todo; destaque para o pico de dezembro e a alta de Cerveja em Lata no fim do ano.
Conclusão

Considerações finais

O estudo aplicou técnicas de análise exploratória de dados sobre a base transacional do supermercado Cotrifred, evidenciando padrões relevantes de comportamento de compra: uma taxa de recompra de 82,16%, a concentração geográfica do faturamento, a sazonalidade das vendas ao longo do ano e a distribuição do portfólio segundo a Curva ABC, que confirma empiricamente o Princípio de Pareto no contexto varejista.

Como principal limitação, observa-se que 62,14% das transações não possuem identificação do cliente, o que restringe análises de fidelização em nível individual. Trabalhos futuros podem ampliar a cobertura do cadastro e incorporar novos períodos de dados, permitindo o acompanhamento longitudinal dos indicadores aqui propostos.