Quatro recortes do trajeto entre dado bruto e decisão.

Mapeamento de Potencial Municipal a partir de dados do IBGE

A empresa precisava decidir onde priorizar expansão e esforço comercial entre centenas de municípios, sem um critério objetivo além de "achismo" e histórico de vendas — que ignora municípios ainda não atendidos.

Estruturei uma base municipal unificando indicadores econômicos do IBGE (PIB municipal 2010–2023 e composição setorial) com dados internos. A partir disso, construí:

• um score de potencial (score_potencial), combinando porte econômico e dinamismo recente;
• uma análise de cluster (cluster_potencial) agrupando municípios por vocação econômica;
• um ranking final consolidado em painel Power BI, navegável por região e setor.

O time comercial passou a ter uma lista priorizada e justificável de municípios por categoria (polos consolidados, em ascensão, potencial latente, baixa prioridade), substituindo decisões pontuais por um critério replicável e atualizável a cada novo ciclo de dados do IBGE.

Modelo de Rating de Crédito com Regressão Linear e KNN

Em uma cooperativa de crédito (Sicoob), a concessão de crédito dependia fortemente de análise manual e critério individual de cada analista — gerando inconsistência entre avaliadores e dificultando a priorização de cooperados com menor risco.

Construí uma base com variáveis financeiras e comportamentais dos cooperados e testei duas abordagens complementares: regressão linear, para estimar um score contínuo de risco a partir dessas variáveis, e KNN (K-Nearest Neighbors), para classificar cada cooperado em faixas de risco com base na similaridade com casos históricos. Comparei desempenho e estabilidade dos dois modelos antes de validar a abordagem final.

O resultado foi um score de rating de crédito objetivo e replicável, que passou a apoiar o comitê de crédito na priorização de propostas — reduzindo a dependência de julgamento individual e dando consistência ao processo de análise entre diferentes analistas.

Plano de Viabilidade Econômica para Novos Investimentos

Decisões sobre abertura de novas unidades e investimento em projetos eram tomadas sem um critério financeiro padronizado — cada proposta chegava ao comitê com uma estrutura de análise diferente, dificultando a comparação entre alternativas.

Desenvolvi um modelo de viabilidade econômica padronizado, projetando receitas, custos e fluxo de caixa ao longo do horizonte do investimento e calculando indicadores como VPL (Valor Presente Líquido), TIR (Taxa Interna de Retorno) e payback, com análise de sensibilidade para diferentes cenários (otimista, base e pessimista).

O comitê passou a avaliar propostas a partir de critérios financeiros comparáveis, priorizando investimentos com melhor retorno ajustado a risco — substituindo decisões caso a caso por um processo estruturado de aprovação.

Distribuição de Metas Comerciais com Base em Estudos de Mercado

Metas comerciais eram distribuídas entre agências e regiões principalmente com base no histórico de vendas, ignorando o potencial real de cada praça — o que gerava metas inalcançáveis em mercados saturados e metas subdimensionadas em mercados com espaço de crescimento.

Combinei estudos de mercado regionais (indicadores econômicos, concorrência, base de clientes potenciais) com o histórico de performance para construir um modelo de distribuição de metas proporcional ao potencial de cada região, alimentando o ciclo de planejamento estratégico anual.

As metas passaram a refletir melhor a capacidade real de cada mercado, melhorando a aderência das equipes comerciais aos objetivos e dando à diretoria uma base objetiva para redistribuir esforço entre regiões.