Este Reporte interactivo es un caso práctico desarrollado con fines demostrativos, basado en datos sintéticos que emulan operaciones reales de una marca en el canal de ventas Miravia.
Diseñado para exponer mis capacidades en análisis comercial, visualización de datos, y procesamiento automatizado, este proyecto representa un punto de partida de todo lo que puede lograrse con una correcta explotación de datos transaccionales.
Objetivo del Proyecto
Crear una herramienta de análisis que permita:
- Monitorear ventas, márgenes, devoluciones y costos logísticos
- Detectar productos con alta o baja rentabilidad
- Visualizar el rendimiento por categoría y periodo
- Analizar comisiones, envíos y su impacto en el beneficio neto
Origen y Procesamiento de Datos
Los datos se originan en el apartado de transacciones del marketplace, exportados como archivos Excel (XLSX/CSV). El proceso de tratamiento puede seguir dos caminos:
Opción 1: Pipeline con Python
- Carga de archivos Excel
- Limpieza y transformación con Pandas
- Inserción en base de datos relacional (SQLite / PostgreSQL)
- Visualización conectada directamente al modelo de datos
Opción 2: Automatización por API
También puede integrarse mediante conexión directa a la API del marketplace, eliminando descargas manuales y permitiendo actualizaciones automáticas en tiempo real.
Elementos del Reporte
Indicadores Globales
- Ventas totales, devoluciones, COGS, comisiones, envíos, beneficio neto
- Datos sintéticos que reflejan lógica de negocio real
Filtros Dinámicos por Periodo
A través del panel lateral se puede filtrar por intervalos de tiempo:
- Años, cuatrimestres, meses o rangos personalizados
- Esto permite enfocar el análisis en temporadas clave o evaluar impacto de campañas
Filtros por Categoría
Segmentación por categoría (ej. MUJER vs. HOMBRE), SKU, marca o estado del pedido. Útil para comparar desempeño entre líneas de producto o identificar problemas localizados.
Gráficos y Tablas
- Gráfica de evolución anual de beneficios
- Comparación de categorías
- Tabla detallada con PVP, COGS, comisiones, beneficio y margen unitario
- Sección para referencias no encontradas, facilitando limpieza de catálogo
Tecnologías Utilizadas
- Power BI
- Python para el pipeline ETL (Pandas, SQLAlchemy)
- Base de datos relacional (Mysql)
- Potencial de automatización vía API REST
Notas Finales
Este Reporte no está aún 100% pulido, pero cumple con su propósito de mostrar el potencial analítico que tienen los datos de transacciones en marketplaces.
Desde este punto, sería posible escalar hacia análisis más profundos como:Identificación de productos con alto índice de reembolsosEstacionalidad de devolucionesSimulación de escenarios de pricing o cambios logísticosControl de SLA por estado del pedido
Todos los datos utilizados son sintéticos y fueron generados exclusivamente con fines didácticos. No representan ninguna operación real ni contienen información confidencial.