Projeto de portfólio — Análise Comercial

Aceleração de Receita & Cohort Analysis

Simulação de um clube de assinatura mensal (e-commerce recorrente). Modelagem dimensional em SQL (Star Schema) + cálculo de MRR, Churn, Ticket Médio, LTV e CAC + retenção por cohort.

Período: Jan/2023 — Dez/2025

Base: 2.600 clientes · 20.091 pedidos · 41.232 itens

Stack: SQL (SQLite/Postgres-ready) · Python · Star Schema

MRR — Receita Recorrente Mensal

Soma da receita de todos os pedidos por mês-calendário. Crescimento consistente ao longo dos 36 meses simulados.

Churn Rate Mensal

% de clientes que compraram no mês M e não retornaram em M+1.

Razão LTV : CAC por Canal de Aquisição

Quanto maior a barra, mais eficiente o canal. Referência de mercado saudável: acima de 3x.

Lucro vs. Taxa de Devolução por Categoria

Resposta direta à pergunta: quais categorias lucram mais, mas devolvem mais?

Matriz de Retenção por Cohort

Cada linha é uma safra mensal de clientes cadastrados; cada coluna mostra o % que ainda comprava N meses depois.

90%+

Leitura: cohorts recém-adquiridas (últimas linhas) ainda não têm meses suficientes decorridos — por isso aparecem em branco. A retenção cai mais forte entre o mês 0 e o mês 2 ("buyer's remorse"), estabilizando depois — um padrão clássico de assinatura, e o ponto onde ações de onboarding/retenção têm mais impacto.