Minicurso de Power BI para Vendas, do zero ao dashboard

Este é o material escrito das aulas acima. Cobre os mesmos cinco pilares, na mesma ordem, e serve pra consultar depois, quando você estiver com o Power BI aberto e travar em algum ponto.

O que você monta neste minicurso

No fim das aulas você tem um painel comercial funcionando, construído do dado cru até a tela final. O caminho é o de um projeto real: trazer a base de pedidos, limpar, modelar, calcular e montar a tela que o time abre na reunião de segunda.

O caso passa pelos números que mudam o mês corrente: meta com ritmo (e não meta cheia contra realizado parcial), ticket médio separando volume de preço, conversão do funil e curva ABC cruzada com margem. O guia abaixo destrincha cada um e depois percorre os cinco pilares da construção.

Se o que você procura antes é o passo a passo de montagem em formato de artigo, o 10 passos para criar o melhor dashboard de vendas cobre esse caminho.

Os indicadores de vendas que sustentam a decisão

Meta contra realizado, com ritmo

O par mais usado do comercial e o mais mal construído. Mostrar realizado de R$ 800 mil contra meta de R$ 1 milhão no dia 12 não informa nada: falta saber se R$ 800 mil no dia 12 está adiantado ou atrasado.

O que falta é a meta proporcional ao tempo decorrido, e de preferência ajustada pelo padrão de vendas do mês (a maioria dos negócios vende mais na última semana). Sem isso, o time descobre que não vai bater no dia 30.

Receita e ticket médio

Receita sozinha esconde o que está acontecendo. Ela sobe por três motivos diferentes: mais clientes, mais pedidos por cliente ou pedido maior. As ações pra cada um são opostas, então o painel precisa separar volume de preço.

Ticket médio por vendedor e por canal é o corte que mais rende, porque expõe desconto sendo dado onde não precisava.

Conversão do funil

Taxa de passagem entre as etapas, do lead ao fechamento, e o tempo médio em cada uma. É onde se enxerga se o problema é geração (topo pequeno), qualificação (topo grande e conversão baixa) ou fechamento (proposta parada).

Mix de produto e curva ABC

A distribuição de receita e de margem entre produtos e clientes. É comum que uma fatia pequena responda pela maior parte do resultado, e é isso que orienta onde a atenção comercial deveria estar.

A curva ABC fica muito mais útil quando cruzada com margem em vez de só faturamento: produto que vende muito e dá margem fina é um problema disfarçado de sucesso.

Cobertura de carteira

Quantos clientes ativos compraram no período sobre o total da carteira. É o indicador que revela dependência: time batendo meta com metade da carteira parada é um resultado frágil, mesmo quando o número final está verde.

Os cinco pilares pra construir o dashboard

Esta é a espinha do minicurso, e a ordem importa. Quase todo dashboard que dá problema depois foi construído pulando um destes.

É trazer o dado pra dentro do Power BI. No comercial as fontes costumam ser duas, e é aí que mora o trabalho: o ERP tem o pedido faturado, o CRM tem a negociação. Funil e receita moram em sistemas diferentes.

Decida cedo qual é a fonte de verdade da receita, porque ERP e CRM quase nunca batem: o CRM registra o valor da proposta, o ERP registra o que foi faturado, com desconto, devolução e cancelamento. Painel que soma os dois sem critério devolve um número que ninguém consegue defender numa reunião.

É o Power Query. Uma linha por item de pedido, uma coluna por atributo, sem total no meio e sem mês na horizontal.

Duas coisas aparecem quase sempre em base comercial: o mesmo cliente cadastrado de formas diferentes (com e sem razão social, com CNPJ formatado e sem), o que infla a contagem de clientes e quebra a curva ABC; e devolução lançada como pedido positivo em outra tabela. Resolva as duas aqui, senão todo indicador de cliente sai errado e ninguém descobre por meses.

É montar o relacionamento no modelo estrela: pedidos no centro, e cliente, produto, vendedor, canal e calendário em volta.

A tabela de metas é a que mais dá trabalho aqui, porque ela vive num grão diferente do pedido. Meta costuma ser por vendedor e por mês; pedido é por item e por dia. Ligar as duas direto não funciona, e é a causa número um de "a meta aparece multiplicada" quando o usuário abre o detalhe.

E a tabela de calendário não é opcional: comparação com o mesmo mês do ano anterior, acumulado no ano e ritmo de meta dependem dela.

É o DAX. Prefira medida a coluna calculada. Comece pelas medidas base (receita, quantidade, pedidos distintos, clientes distintos) e monte as derivadas em cima delas: ticket médio é receita dividida por pedidos, e não uma média de coluna.

Receita = SUM( fPedidos[ValorLiquido] )   -- líquido: já sem devolução e cancelamento

Pedidos = DISTINCTCOUNT( fPedidos[PedidoID] )

Clientes = DISTINCTCOUNT( fPedidos[ClienteID] )

-- Ticket médio é DIVISÃO DE MEDIDAS, não média de coluna. As duas batem no total
-- e divergem em todo filtro, que é justamente quando alguém está analisando.
Ticket Médio = DIVIDE( [Receita], [Pedidos] )

A meta com ritmo é a que muda a reunião de segunda. Comparar realizado parcial com meta cheia faz todo mês parecer perdido até o dia 25. DIVIDE evita o erro quando o filtro deixa a meta vazia.

Meta = SUM( fMetas[Valor] )

-- Fração do mês já decorrida, pela própria dCalendario.
Meta Proporcional =
VAR DiasDecorridos = COUNTROWS( dCalendario )
VAR DiasDoMes =
    CALCULATE( COUNTROWS( dCalendario ), REMOVEFILTERS( dCalendario[Data] ),
               VALUES( dCalendario[AnoMes] ) )
RETURN [Meta] * DIVIDE( DiasDecorridos, DiasDoMes )

Atingimento % = DIVIDE( [Receita], [Meta] )

Atingimento no Ritmo % = DIVIDE( [Receita], [Meta Proporcional] )

A diferença entre média de coluna e divisão de medidas parece detalhe e não é. A média da coluna dá o valor médio das linhas visíveis; a divisão dá o ticket real do recorte selecionado. Os dois batem no total e divergem em todo filtro, que é justamente quando alguém está analisando.

É onde a análise vira decisão. Três camadas: em cima, meta contra realizado com ritmo; no meio, evolução no tempo; embaixo, o detalhe por vendedor, produto e cliente.

Cuidado específico do comercial: painel de vendas é lido em reunião, muitas vezes projetado e por gente que não vai clicar em nada. Isso muda o desenho. O número principal precisa ser legível de longe, e a leitura tem que funcionar sem interação, com os filtros já num padrão que faça sentido (mês corrente, todos os canais). Painel que só faz sentido depois de três cliques não sobrevive à segunda-feira.

O que tem no minicurso

São 12 aulas em vídeo, distribuídas em 3 módulos, na mesma ordem do player acima.

Os erros que mais aparecem