Este projeto tem como objetivo analisar o comportamento dos clientes durante um curso de 5 dias, utilizando SQL para consultas e tratamento dos dados e Power BI para construção dos indicadores e visualizações.
A análise busca responder perguntas de negócio relevantes, identificar padrões de comportamento e fornecer insights sobre engajamento, churn e atividade dos usuários.
SQL
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Criação de consultas para responder perguntas e preparar a base de dados.
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Cálculos de métricas, agregações, KPIs e transformação dos dados.
Power BI
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Construção do dashboard interativo com KPIs e gráficos.
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Modelagem simples e criação de medidas em DAX.
As perguntas que guiaram o projeto foram:
Quantos clientes vieram apenas uma vez e não retornaram?
Em média, quanto tempo os clientes demoram para retornar?
Qual a média de aulas assistidas pelos alunos que começaram o curso no primeiro dia?
Qual a média de alunos presentes durante os 5 dias de curso?
Qual é o nível de churn por dia?
Clientes mais antigos possuem maior frequência de interações?
As respostas foram obtidas através de consultas SQL e refinadas no Power BI para exibição no dashboard final.
✔️ Clientes perdidos
Quantidade de clientes que vieram apenas uma vez e não retornaram mais.
✔️ Tempo médio de retorno
Média, em dias, para que um cliente volte após sua primeira visita.
✔️ Média de aulas assistidas dos clientes que começaram o curso no 1º dia
Cálculo da média de aulas assistidas pelos alunos no primeiro dia de curso.
✔️ Média de participantes durante o curso
Total médio de alunos presentes ao longo dos 5 dias.
📌 1. Transações por mês (2025)
Mostra a evolução mensal do volume de transações ao longo do ano.
📌 2. Quantidade de clientes por dia (5 dias de curso)
Permite visualizar o engajamento diário durante o evento.
📌 3. Churn por dia
Mostra a taxa de abandono por dia do curso, permitindo identificar queda de participação.
📌 4. Clientes antigos têm mais frequência de transações?
Gráfico de dispersão que relaciona:
Total de dias cadastrados
Total de interações
📌 5. Interações por dia (5 dias)
Volume diário de interações no curso.
📌 6. Interações acumuladas durante o curso
Demonstra o crescimento acumulado da participação dos alunos.
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O dado de clientes perdidos revela o volume de participantes que não retornam, indicando desafios de retenção.
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O tempo médio de retorno oferece visibilidade sobre o comportamento de revisita.
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O churn diário evidencia momentos críticos onde há maior abandono.
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O gráfico de dispersão indica que clientes antigos não tem maior engajamento.
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A evolução de interações ajuda a entender o ritmo do curso e o engajamento total.