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Visão geral do Altivo com faturamento, vendas, ticket médio, clientes ativos e meta de faturamento
Dados · Dashboard executivoProjeto 03 / 06

HojeSemanaMêsAno

Altivo

O negócio inteiro em uma tela.

O Altivo transforma pedidos, clientes e produtos em indicadores claros: faturamento, metas, crescimento e ticket médio, com filtros de hoje ao ano e comparação automática com o período anterior.

  • JavaScript
  • HTML · CSS
  • Modelo Supabase / PostgreSQL
  • RLS multiempresa

Case demonstrativo. A Verdeja, seus usuários, clientes e números são fictícios, gerados por um banco simulado e determinístico.

Um clique muda tudo

Troque o período. O painel inteiro recalcula.

Indicadores, gráficos e metas comparam sempre com o intervalo equivalente anterior. Experimente as duas leituras capturadas do sistema.

Tema claro · comparado ao mês anterior no mesmo intervalo
Visão geral do mês com indicadores, gráfico de faturamento e meta
Oito leituras

As perguntas que a diretoria faz, respondidas em segundos.

  1. 01

    Faturamento

    Receita líquida por hora, dia ou mês, comparada ao período anterior.

  2. 02

    Vendas

    Pedidos e receita por canal: e-commerce, lojas, revenda e marketplace.

  3. 03

    Clientes

    Ativos, novos, recompra e distribuição por UF.

  4. 04

    Crescimento

    Variação contra o período anterior e contra o ano anterior.

  5. 05

    Ticket médio

    Geral e por canal.

  6. 06

    Produtos

    Ranking por receita, unidades, participação e categoria.

  7. 07

    Metas

    Atingimento, ritmo esperado, projeção de fechamento e meta por canal.

  8. 08

    Indicadores

    Margem bruta, cancelamentos, recompra, receita digital e itens por pedido.

Em detalhe

Canais, produtos e clientes.

Receita por canal de venda e indicadores de crescimento
Vendas por canal e crescimento. Receita por canal (e-commerce, lojas, revenda e marketplace), participação, pedidos e ticket de cada um, além do crescimento contra o período anterior e contra o ano anterior.
Ranking de produtos, novos clientes e faturamento por estado
Produtos e clientes. Ranking de produtos por receita, unidades e participação, novos clientes ao longo do período e faturamento por estado.
O caminho dos dados

De várias fontes a uma única verdade.

Arquitetura de produção modelada em SQL. Na demonstração, um banco simulado alimenta o mesmo painel.

  1. 01Fontes de venda
  2. 02Automação de carga
  3. 03Supabase · PostgreSQL + RLS
  4. 04Funções de consulta
  5. 05Altivo

Na demonstração

  • Cerca de 70 mil pedidos e 26 mil clientes em aproximadamente 800 dias
  • Sazonalidade do varejo de cosméticos, dias da semana e horários de pico
  • Crescimento anual, cancelamentos e mix de canais
  • Seed fixa: os mesmos dados a cada carregamento

Tecnologia

Interface
HTML · CSS · JavaScript, sem dependências
Dados (demonstração)
Banco simulado determinístico com ~70 mil pedidos
Banco (produção)
Modelo Supabase / PostgreSQL com RLS multiempresa
Consultas
Funções dashboard_resumo e dashboard_serie

Decisões

  • Cada usuário só lê os dados da própria empresa (RLS).
  • O front nunca escreve no banco.
  • A troca do banco simulado pelo real se limita a um adaptador.
Experiência

Os detalhes que fazem diferença no uso.

  • Um clique muda tudo

    Hoje, semana, mês ou ano, sempre contra o intervalo equivalente anterior.

  • Tema claro e escuro

    Alternância direta no painel, também disponível por parâmetro de URL.

  • Exportação CSV

    Os dados exibidos podem ser exportados para planilha.

  • Paleta acessível

    Cores de gráfico validadas para daltonismo, presas à mesma entidade em todos os gráficos.

  • Nenhum número fixo

    Todas as agregações são calculadas sobre os pedidos do banco.

Roadmap

Próximos passos.

Evoluções previstas na documentação do projeto. Nenhuma delas está implementada.

  • Planejado · não implementadoConectar o painel ao Supabase pelo adaptador de produção (schema e funções já modelados)
  • Planejado · não implementadoFluxos n8n de carga a partir da loja virtual, PDV, marketplace e ERP

Seu processopode ser um sistema.

A CLV cria sistemas sob medida para transformar processos complexos em operações mais simples, organizadas e escaláveis.

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