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# System prepended metadata

title: Análise Exploratória Sellbie

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# Análise Exploratória Sellbie

## Dados:
Inicialmente foram passados os dumps das bases de dados: Actions, Campaigns, Navigation, Products, Ranking, Results, Stock, Stores e Users.

## Actions, Campaigns e Results
- As bases **Actions e Campaigns** possuem informações sobre como uma ação/campanha desempenhou.
- É possivel existir mais de uma ação por campanha.
- Nessa bases nós temos informações como:
    - Clientes, Impactados, Compras, Compradores e Receita da ação ou da campanha.
    - Canal (SMS, email ou APP), DataInicio (campanha), DataFim (campanha), e DataEnvio (ação).
    - Status da Ação e da Campanha.
- Informações faltando:
    - **Quais foram os produtos ofertados em cada ação.**
    - **Quais os descontos em cada ação.**
- A base **Results** parece indicar como cada usuário interagiu com uma determinada ação.
    - A coluna vendas parece assumir valores inteiros (pode indicar o número de compras de um usuário naquela ação).
    - As colunas Clique, Contato, Abertura, Entregue assumem valores booleanos (podem indicar como um usuário interagiu com a campanha).
    - **Confirmar o significado dessas informações.**
    - **Nos dados enviados só existem registros de uma ação (id: 19212 ação: Recorrente).** 

## Navigation
- A base de navigation possui 100 registros.
- **Confirmar com o cliente se as informações da base de navigation são relacionadas ao carrinho de compras, visualizações de produtos no site, ou algo relacionado.**
- A base possui informações sobre um Usuario: 
    - Data
    - IdUsuario
- **A base possui algumas informações que não sei o significado**:
    - _id
    - IdRecomendacao
    - BTGUserRuleId
- A base possui informações de produtos:
    - IdDepartamento 
    - IdFabricante 
    - IdFamilia 
    - IdMercadoria 
    - IdMercadoriaTipo 
    - IdSecao 
    - IdSubFAmilia 
    - NomeMercadoria 
    - NomeSubFamilia 
- A base possui informações de uma possível venda:
    - Quantidade 
    - ValorMercadoria 
    - ValorPromocional

## Users
- A base de usuários é a base com o maior número de colunas, entretanto é a base com o menor número de registros.
- Na base existem diversas informações sobre a loja da primeira compra e a loja do encarteiramento do cliente **(essas informações foram removidas).**
- Existem algumas informações que são possíveis canais de comunicação com os clientes **(confirmar se é isso mesmo)**:
    - DQEmail 
    - DQEndereco 
    - DQTelefoneCel 
    - DQTelefoneFixo
- Informações sobre DataCadastro, DataPrimeiraCompra, DataUltimaCompra.
- Na base existem **diversas informações que não sei o significado**:
    - Blacklist, IdModeloSegmentacao, IdPerfilAC, IdModeloSegmentacao, PA12M, PATotal, TipoPessoa, _id, 
- Informações da loja onde a compra ocorreu:
    - IdIdade 
    - LojaCompra.IdLoja	
    - LojaCompra.IdSupervisao	
    - LojaCompra.IdTipo	
    - LojaCompra.NomeIdade	
    - LojaCompra.NomeLoja	
    - LojaCompra.NomeSupervisao	
    - LojaCompra.NomeTipo
- Informações da compra:
    - QtdParcelas 
    - StatusCompra
    - ValorCompra 
    - ValorFrete 
    - ValorTotalPago
    - ValorMercadoria
    - ValorPromocional
    - Quantidade

# Ideias
- Só com os dados de campanhas e ações que recebemos nós não conseguimos saber quais produtos ou quais categorias e a porcentagem de desconto foi ofertado.
- Conversando com o Carlini as bases **User** e **Navigation** parecem possuir informações para nós construirmos o modelo.
- As bases possuem diversas informações sobre o produto, a loja e sobre a venda.
- As bases possuem informações sobre o valor do produto e o valor promocional. Essas informações podem ser interessantes para fazer uma possível análise de sensibilidade ao preço.
- Com esses dados a ideia que discutimos seria:
    - Tentar identificar pelas compras de um usuário produtos ou categorias de produtos que ele possui maior interesse.
    - Tentar identificar pelo valor de compra do produto a sensibilidade ao preço (podemos ver se o cliente comprou o produto com preço promocional, e qual a diferença para o preço original).
    - Identificar pela localização do usuário lojas próximas que possuam 
