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Power BI e KPI: Como calcular Índices de Desempenho

Roberta Grigorio • 02 set 2020

Power BI e KPI: Como calcular Índices de Desempenho

Quando o assunto é avaliar o desempenho ou o sucesso de algum projeto, uma das ferramentas de gestão mais relevantes é o KPI. Essa sigla em inglês é equivalente a Key Performance Indicator, também conhecida como Indicadores-Chave de Desempenho. Vale ressaltar que os KPIs são utilizados em inúmeros cenários, tanto para micro e pequenas empresas como grandes corporações.

Veja o seguinte exemplo: a empresa Lar&Construção precisa avaliar o desempenho dos vendedores de uma de suas lojas em relação a venda de uma determinada linha de tintas durante os últimos três anos. Há seis vendedores que precisam ser avaliados: Felipe, Fernanda, João, José, Marina e Matheus. Qual teve melhor desempenho por venda média? A seguir veremos não só a resposta dessa questão como também como o Power Pivot do PBI pode ajudar a criar um KPI para avaliar a performance de vendas da loja em questão. 

A seguir, registrou-se uma tabela com os clientes e seus respectivos IDs:

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A tabela com os seguintes vendedores que serão avaliados:

 

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A tinta que será avaliada possui as seguintes marcas:

 

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Veja o passo a passo de como criar KPIs no Power Pivot

1. Na Página Inicial selecione “Obter dados”

 

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 2. Escolha sua fonte de dados

 

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3. Selecione as seguintes tabelas: KPI_VENDAMEDIA1 e KPI_VENDAMEDIA2 e em seguida clique em “Carregar”

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4. Após carregar os dados, selecione o ícone “Dados” no canto superior esquerdo. Seremos automaticamente direcionados para o Power Pivot.


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Vamos criar uma “Coluna Calculada”.

5. Selecione a tabela “KPI_VENDAMEDIA1” para criar uma coluna. Com o botão direito do mouse (botão auxiliar) selecione “Nova coluna”

 

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Após selecionar “Nova coluna” o PBI mostra uma mensagem de separadores de Data Analysis Expressions (DAX). Esta mensagem é só para indicar ao usuário que ele precisará usar vírgulas (,) durante a criação de uma Coluna Calculada.

6. Feche esta mensagem

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Vamos calcular o Total de Vendas de cada vendedor em uma determinada data.

7. Nomeie a nova coluna. O nome da coluna criada sempre ficará do lado esquerdo antes do sinal de igual (=)

 

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8. Vamos multiplicar a coluna “Valor” pelos respectivos valores da coluna “Nº de pedidos”. Após o sinal de igual (=), digite: KPI_VENDASMEDIA1[Valor]*KPI_VENDASMEDIA1[Nº de pedidos]

 

 
9. Formate os valores da coluna criada. Mude para “Moeda” em “Formato” e no símbolo $ mude para a moeda brasileira R$

 

 

A segunda tabela deste arquivo contém as informações individuais de cada vendedor, esses valores nos ajudarão a calcular KPIs para comparar o desempenho dos vendedores.

10. Selecione a segunda tabela: KPI_VENDAMEDIA2

 

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11. Com o botão direito do mouse (auxiliar) selecione “Nova coluna”


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12. Precisamos dividir o Total de Vendas por número de vendas. Após nomear a coluna digite:

KPI_VENDASMEDIA2[Total de vendas]/KPI_VENDASMEDIA2(Nº de vendas período).


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Uma maneira alternativa para a divisão de valores no Power Pivot é utilizar a função DIVIDE, pois ela é capaz de tratar os dados, caso ocorra alguma divisão por zero. Essa função é muito útil para casos em que há milhares de dados e não podemos verificar individualmente se divisão deles resultará em erros.

A função Divide possui o seguinte padrão: DIVIDE(Numerador, Denominador, Resultado alternativo). No caso a seguir usaremos o Blanck como resultado alternativo, responsável retornar um espaço em branco caso ocorra um erro.

13. Para usar o DIVIDE neste exemplo digite: DIVIDE(KPI_VENDASMEDIA2 [Total de vendas], (KPI_VENDASMEDIA2 [Nº de vendas período], BLANCK())


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E se quisermos avaliar o melhor desempenho por nº de pedidos? Qual funcionário teve um melhor desempenho? Vamos construir um KPI para o nº de pedidos totais.

Para construir um KPI por número de pedidos totais usaremos novamente o DIVIDE. Digite: DIVIDE(KPI_VENDASMEDIA2 [Total de vendas], (KPI_VENDASMEDIA2 [Nº de pedidos totais], BLANCK())


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Por fim, podemos avaliar o desempenho dos funcionários com os índices anteriormente criados.

14. Mude o formato de “Total de vendas” para ‘Moeda”

 
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Para o KPI de Total de vendas por número de vendas, Felipe é o vendedor que possui o maior índice.

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Para o KPI de Total de vendas por número de pedidos totais, Matheus é o vendedor que possui o maior índice.

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Para a análise do KPI anteriormente citado temos o seguinte visual:


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Podemos observar que Felipe foi quem se destacou

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Para a análise de vendas comparativa, temos os seguintes visuais com dois gráficos, um indicando o KPI de vendas e o outro o KPI de pedidos

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Veja outro exemplo: há quatro empresas concorrentes e precisamos analisar qual teve uma melhor performance na conquista de novos clientes. Elas são líderes no setor agrícola e iremos analisar seu sucesso em relação a divulgação de um mesmo produto: uma maca de fertilizante, entretanto, cada empresa com sua respectiva composição química. Considere que a divulgação ocorreu durante o mês de julho de 2019 e o site de vendas de cada empresa é seu o único meio de divulgação.

Para analisar o sucesso na conquista de novos clientes podemos usar o conceito de Taxa de Conversão (Win Rate), que analisa o total de pessoas que entraram em contato com a empresa e se tornaram clientes.

Registro diário e mensal das empresas:

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De forma semelhante ao exemplo anterior, vamos criar Colunas Calculadas paras dois índices de performance: o KPI Taxa de Conversão (Win Rate), dividindo os Novos Clientes pela quantidade de visitas no site da empresa e outro KPI que será obtido dividindo os valores de vendas pelas vsitas no site da empresa.

  1. Na página inicial do PBI em “Obter dados” selecione o arquivo correspondente

 

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  1. Selecione duas tabelas: uma contém os registros diários do produto e a outra o mensal.

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Primeiro vamos analisar qual empresa se teve melhor performance de vendas por dia.

  1. Selecione a tabela “REGISTROS_DIARIOS” e crie uma “Nova coluna”

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  2. Nomeie a nova coluna que será o KPI da Taxa de Conversão e em seguida vamos dividir os valores da coluna “Novos Clientes” pelos valores “Visita no site” usando a função DIVIDE

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  3. Crie uma coluna com o nome para o KPI do valor de vendas. Vamos dividir os valores da coluna “Valor de Vendas” pelos valores “Visita no site” usando a função DIVIDE

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Com as duas novas colunas adicionadas podemos analisar o desempenho diário das empresas. Para o KPI de Novos Clientes a empresa D apresentou o maior índice.


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Para o KPI de Valor de Vendas novamente a empresa D apresentou o maior índice diário.

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De forma análoga podemos fazer a mesma análise para o mês de julho na tabela “VALORES_TOTAIS”.

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Esta tabela contém a soma dos valores da tabela de registros diários

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Podemos inserir as mesmas fórmulas apresentadas no exemplo anterior adaptando os nomes da tabela e de suas respectivas colunas

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Com os KPIs criados podemos concluir que para o mês de julho a empresa A apresentou os maiores índices os dois critérios: Novos Clientes e Valor de Vendas.

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A análise desses índices é de extrema relevância, pois seus resultados revelam o sucesso da divulgação do produto no site de cada empresa, ou seja, vale investir em outros meios para popularizar o novo produto ou apenas a publicação na web foi o suficiente? A análise de KPIS em conjunto com o PBI não só ajuda a responder essa questão como torna possível análises dinâmicas com os visuais disponíveis em seus relatórios.

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Roberta Grigorio

Roberta Grigorio

Graduanda em Engenharia na EEL-USP. Atuando em tecnlogias como: Excel, Matlab, Scilab, Polymath e Power BI.

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