PT — Quando o desconto vira prejuízo? EN — When does a discount become a loss?
Projeto de análise de dados desenvolvido durante o bootcamp da Laboratoria, investigando padrões de rentabilidade e eficiência logística em uma rede varejista global com operações em 38 países.
Data analysis project developed during the Laboratoria bootcamp, investigating profitability and logistics efficiency patterns across a global retail chain operating in 38 countries.
PT — Descontos aumentam receita ou destroem margem? E qual modal de entrega realmente compensa o custo?
EN — Do discounts increase revenue or destroy margin? And which shipping mode actually justifies its cost?
PT
O dataset é composto por duas tabelas públicas da SuperStore, unidas via LEFT JOIN com chave composta no BigQuery:
orders— informações por pedido: país, categoria, produto, desconto, receita e lucropeople— informações logísticas: modal de entrega, tempo de envio e região
EN
The dataset consists of two public SuperStore tables, joined via LEFT JOIN with a composite key in BigQuery:
orders— order-level data: country, category, product, discount, revenue, and profitpeople— logistics data: shipping mode, delivery time, and region
| Linhas por tabela / Rows per table | 19.960 |
| Países / Countries | 38 |
| Categorias / Categories | 3 |
| Período / Period | 2020–2024 |
PT — A limpeza foi realizada em SQL no BigQuery. Cada decisão foi documentada com a query utilizada e a justificativa.
EN — Cleaning was performed in SQL on BigQuery. Each decision was documented with the query used and its rationale.
PT — 22 valores nulos identificados na coluna Sales. Após investigação, os registros correspondiam a devoluções parciais com Profit preenchido. Os nulos foram mantidos e documentados como limitação conhecida.
EN — 22 null values identified in the Sales column. After investigation, the records corresponded to partial returns with Profit filled in. Nulls were kept and documented as a known limitation.
PT — 16 registros duplicados identificados por order_id. Após cruzamento com a tabela de logística, confirmou-se que eram entregas parciais de um mesmo pedido — cada linha representava um envio distinto. Registros mantidos.
EN — 16 duplicate records identified by order_id. After cross-referencing with the logistics table, they were confirmed as partial deliveries of the same order — each row represented a distinct shipment. Records kept.
PT — Verificação de consistência nas colunas Category, Ship Mode, Segment e Region. Nenhuma inconsistência de formatação ou grafia encontrada.
EN — Consistency check on Category, Ship Mode, Segment, and Region columns. No formatting or spelling inconsistencies found.
PT — 113 pedidos identificados com desconto igual ou superior a 50%. A média de desconto nesse grupo era de 58%. Em vez de removê-los, esse grupo tornou-se o objeto central da análise de impacto de desconto.
EN — 113 orders identified with discounts of 50% or more. The average discount in this group was 58%. Rather than removing them, this group became the central object of the discount impact analysis.
PT — As duas tabelas foram unidas via LEFT JOIN usando chave composta order_id + product_id. Uma subquery foi necessária para evitar multiplicação de linhas antes do join. 31 registros extras foram identificados e documentados como limitação; nenhum foi removido.
EN — Both tables were joined via LEFT JOIN using the composite key order_id + product_id. A subquery was required to prevent row multiplication before the join. 31 extra records were identified and documented as a known limitation; none were removed.
PT — Quatro perguntas guiaram a investigação:
EN — Four questions guided the investigation:
PT — Cálculo de margem bruta por categoria, isolando pedidos com e sem desconto alto.
EN — Gross margin calculated by category, isolating orders with and without heavy discounts.
| Categoria / Category | Margem / Margin | Lucro médio com desconto alto / Avg profit under heavy discount |
|---|---|---|
| Technology | 13,78% | -$123 por pedido / per order |
| Office Supplies | 11,54% | -$61 por pedido / per order |
| Furniture | 6,92% | -$189 por pedido / per order |
PT — Technology lidera em margem geral, mas é a categoria com maior queda absoluta de lucro quando o desconto é alto. Furniture opera na margem mais baixa mesmo sem desconto.
EN — Technology leads in overall margin, but shows the steepest absolute profit drop under heavy discounts. Furniture operates at the lowest margin even without discounting.
PT — Segmentação dos pedidos em faixas de desconto para identificar onde o lucro médio cruza zero.
EN — Orders were segmented into discount bands to identify where average profit crosses zero.
| Faixa / Band | Lucro médio / Avg profit |
|---|---|
| 0% | +$68 |
| 1–10% | +$47 |
| 11–20% | +$12 |
| 21–30% | -$38 |
| 31%+ | -$117 |
PT — 20% é o ponto exato de virada: acima desse valor, todos os pedidos geram prejuízo sem exceção. As 3.850 ordens nas faixas críticas (21%+) representam aproximadamente $294k de prejuízo evitável.
EN — 20% is the exact tipping point: above that threshold, every order generates a loss, without exception. The 3,850 orders in the critical bands (21%+) represent approximately $294k in avoidable losses.
PT — Cruzamento das duas tabelas para calcular custo total e lucro gerado por modal.
EN — Cross-table analysis to calculate total cost and profit generated per shipping mode.
| Modal / Mode | Custo total / Total cost | Lucro gerado / Profit generated |
|---|---|---|
| Same Day | $45.000 | $33.000 |
| First Class | $31.000 | $29.000 |
| Second Class | $22.000 | $24.000 |
| Standard Class | $18.000 | $67.000 |
PT — Same Day é o único modal que gera menos lucro do que custa. Standard Class é o único sustentável em escala: menor custo e maior lucro absoluto.
EN — Same Day is the only mode that generates less profit than it costs. Standard Class is the only sustainable mode at scale: lowest cost and highest absolute profit.
PT — Mapeamento de margem acumulada por país e análise de variação mensal de lucro.
EN — Cumulative margin mapped by country and monthly profit variation analyzed.
PT — 29 países acumulam margem negativa. Turquia e Nigéria concentram juntas $73k de prejuízo acumulado. Em novembro de 2024, o volume de pedidos apresentou pico consistente com comportamento de Black Friday.
EN — 29 countries show negative cumulative margins. Turkey and Nigeria together account for $73k in cumulative losses. In November 2024, order volume showed a peak consistent with Black Friday behavior.
PT
- 20% é o limite real do desconto — qualquer pedido acima desse percentual gera prejuízo, independentemente de categoria ou região.
- Same Day custa mais do que gera — $45k de custo contra $33k de lucro. Standard Class inverte essa equação.
- Technology tem a maior margem e o maior risco — lidera em rentabilidade geral, mas é a mais sensível a desconto alto.
- 29 países operam no prejuízo — a expansão geográfica da SuperStore não se traduz em lucratividade uniforme.
- Black Friday existe nos dados — pico de novembro identificado, mas sem dados suficientes para isolar o efeito de outras variáveis sazonais.
EN
- 20% is the real discount ceiling — any order above that percentage generates a loss, regardless of category or region.
- Same Day costs more than it earns — $45k in cost against $33k in profit. Standard Class reverses that equation.
- Technology has the highest margin and the highest risk — leads in overall profitability but is the most sensitive to heavy discounting.
- 29 countries operate at a loss — SuperStore's geographic expansion does not translate into uniform profitability.
- Black Friday exists in the data — November peak identified, but insufficient data to isolate the effect from other seasonal variables.
| Ferramenta / Tool | Etapa / Stage |
|---|---|
| SQL + BigQuery | Limpeza, JOIN, análises e agregações / Cleaning, JOIN, analysis, and aggregations |
| Looker Studio | Dashboard interativo com 4 páginas / Interactive 4-page dashboard |
| Google Sheets | Organização intermediária de dados / Intermediate data organization |
| Claude (Anthropic) | Apoio na análise e documentação / Analysis and documentation support |
| Gemini (Google) | Apoio na análise e documentação / Analysis and documentation support |
superstore-sql-analysis/
│
├── queries/
│ ├── 01_data_quality.sql
│ ├── 02_join_tables.sql
│ ├── 03_profitability.sql
│ ├── 04_discount_analysis.sql
│ ├── 05_logistics.sql
│ └── 06_geography_seasonality.sql
│
├── docs/
│ ├── analise_narrativa.docx
│ └── ficha_tecnica.pdf
│
├── data/
│ ├── superstore_order.csv
│ └── superstore_shipping.csv
│
└── README.md
PT — Projeto desenvolvido por Tatiana Terto durante o bootcamp de análise de dados da Laboratoria, com foco na interseção entre estratégia comercial e dados.
EN — Project developed by Tatiana Terto during the Laboratoria data analysis bootcamp, focused on the intersection between business strategy and data.
