Tech Challenge — Eficiência Logística e SLA no E-commerce Brasileiro

📽️ Apresentação Executiva

A apresentação completa do projeto pode ser acessada no link abaixo:

🔗 https://www.canva.com/design/DAHI2H0tTJ8/r-flm0ieLj_tNkDU2-dmgg/view?utm_content=DAHI2H0tTJ8&utm_campaign=designshare&utm_medium=link&utm_source=recording_view

📌 Sobre o Projeto

Este projeto foi desenvolvido como parte do Tech Challenge da Pós-Tech FIAP com foco em análise de dados aplicada ao setor de e-commerce.

A proposta consiste em transformar dados transacionais do dataset público da Olist em uma narrativa executiva orientada a negócio, explorando indicadores logísticos, comportamento do SLA e impacto na satisfação do cliente.

O estudo foi conduzido utilizando Python e bibliotecas de análise e visualização de dados, priorizando uma abordagem executiva e orientada à tomada de decisão.

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🎯 Objetivo

Analisar o desempenho logístico das entregas realizadas pela Olist entre 2016 e 2018, identificando:

• Eficiência operacional do SLA
• Comportamento dos atrasos nas entregas
• Impacto na satisfação dos clientes
• Diferenças regionais no desempenho logístico
• Oportunidades estratégicas de melhoria

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📊 Dataset Utilizado

Dataset público:

Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist

Contém aproximadamente:

• 100 mil pedidos
• Dados de clientes
• Pedidos
• Entregas
• Pagamentos
• Reviews
• Geolocalização
• Sellers
• Produtos

Fonte: https://www.kaggle.com/datasets/olistbr/brazilian-ecommerce

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🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Python
• Pandas
• NumPy
• Plotly
• Jupyter Notebook / Google Colab
• KaggleHub

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📈 Principais Análises Realizadas

✅ Diagnóstico do SLA

Análise da distribuição dos atrasos e antecipações nas entregas.

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✅ Prazo Prometido vs Prazo Real

Comparação entre o SLA prometido ao cliente e o tempo real de entrega.

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✅ Impacto dos Atrasos na Satisfação

Correlação entre atraso nas entregas e avaliações dos clientes.

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✅ Desempenho Regional

Análise da taxa de atraso por estado considerando também o volume de pedidos.

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🔍 Principais Insights

• Mais de 80% das entregas ocorreram antes do prazo prometido.
• O SLA demonstrou comportamento excessivamente conservador.
• Pedidos atrasados apresentaram avaliações significativamente menores.
• Estados como AL, MA e SE apresentaram maiores taxas de atraso.
• Existem oportunidades para recalibrar o SLA e otimizar a operação logística regionalmente.

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🚀 Recomendações Estratégicas

• Recalibrar os prazos prometidos
• Regionalizar estratégias operacionais
• Monitorar indicadores logísticos como KPI
• Melhorar previsões de entrega e experiência do cliente

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📂 Estrutura do Projeto

tech-challenge-olist-sla/
│
├── notebooks/
│   └── tech_challenge_olist_sla.ipynb
│
├── presentation/
│   └── apresentacao_executiva_olist_sla.pdf
│
├── images/
│
├── requirements.txt
│
└── README.md

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▶️ Como Executar

1. Clone o repositório

git clone https://github.com/seu-usuario/tech-challenge-olist-sla.git

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2. Instale as dependências

pip install -r requirements.txt

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3. Execute o notebook

Abra o notebook:

notebooks/tech_challenge_olist_sla.ipynb

em:

• Jupyter Notebook ou
• Google Colab

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📽️ Entregáveis

• Notebook analítico
• Apresentação executiva
• Storytelling orientado a negócio
• Vídeo executivo (5 minutos)

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👨‍💻 Autor

Projeto desenvolvido para o Tech Challenge — Pós-Tech FIAP.

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