Resumo Executivo

Flávia Sá de Abreu; Gláucia Elisa Mardegan

Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

O setor de higiene pessoal, perfumaria e cosméticos no Brasil apresenta-se como um dos pilares mais robustos da economia nacional, ocupando a terceira posição no ranking mundial de consumo e lançamentos anuais de produtos (ABIHPEC, 2024). Essa relevância econômica é acompanhada por uma complexidade geográfica e cultural sem paralelos, que exige das organizações uma capacidade analítica refinada para a gestão de vendas e distribuição. A diversidade do território brasileiro impõe desafios significativos à padronização de estratégias de marketing e logística, uma vez que os hábitos de consumo variam drasticamente entre as regiões. Diante desse cenário, a utilização de dados torna-se indispensável para identificar padrões e orientar a tomada de decisão. A competitividade no mercado de beleza é impulsionada não apenas pela qualidade dos produtos, mas pela precisão com que as empresas conseguem ler o comportamento do consumidor em diferentes praças (Andrade, 2021). A integração de tecnologias de Business Intelligence e Data Science surge como a resposta técnica para transformar grandes volumes de dados desordenados em informações estratégicas acionáveis.

A fundamentação teórica que sustenta a análise do mercado de beleza baseia-se na premissa de que a informação, quando devidamente processada, constitui um ativo de valor inestimável. Segundo Kotler e Keller (2012), a administração de marketing moderna depende de sistemas de informação que permitam monitorar o ambiente de mercado de forma contínua. No contexto brasileiro, essa monitoração deve ser granular, alcançando o nível de municípios e canais de venda específicos. A aplicação de inteligência de negócios permite que dados brutos, provenientes de diferentes fontes, sejam consolidados para oferecer uma visão holística da operação. Conforme Silva (2019), a centralização de informações em sistemas de Business Intelligence promove agilidade e confiabilidade, permitindo que as equipes alinhem estratégias com base em evidências concretas. O dinamismo do setor de cosméticos, onde tendências de consumo podem emergir e desaparecer em curtos períodos, reforça a necessidade de ferramentas que ofereçam visualizações em tempo real e análises comparativas robustas.

A regionalização dos dados de vendas é o foco central para a compreensão das disparidades de consumo. O mercado de beleza enfrenta o crescimento acelerado de novas marcas e o surgimento de características culturais que influenciam desde a escolha de fragrâncias até a adesão a rotinas de cuidados faciais e proteção solar. A manipulação dessas informações é responsável pela criação de estratégias de venda e marketing que permitem o crescimento sustentável de segmentos e categorias. O objetivo reside em identificar os indicadores de desempenho mais relevantes, como o volume bruto de mercadorias e a participação de mercado, para construir um modelo de dados escalável. A justificativa para tal abordagem reside na dificuldade de aplicar estratégias uniformes em um país com dimensões continentais, onde o acesso ao crédito, o clima e as festas populares exercem influência direta sobre o fluxo de caixa dos varejistas e o comportamento de compra dos clientes finais.

A metodologia aplicada para o desenvolvimento desta análise estruturou-se em quatro etapas fundamentais, garantindo o rigor científico e a aplicabilidade prática dos resultados. A primeira etapa consistiu em uma pesquisa bibliográfica exaustiva, que forneceu a base teórica necessária sobre conceitos de Data Science e gestão de mercado. Em seguida, realizou-se uma pesquisa documental para a coleta de dados oficiais e estatísticas consolidadas sobre o setor de cosméticos no Brasil. A terceira etapa envolveu o levantamento de dados primários e secundários, abrangendo informações sobre hábitos de compra, participação de mercado e oportunidades de venda em pontos específicos. Por fim, procedeu-se à elaboração de uma proposta de integração de dados e criação de um painel de visualização interativo, utilizando ferramentas de Business Intelligence para consolidar as informações coletadas.

O detalhamento do processo operacional de coleta de dados é crucial para garantir a integridade das análises. As fontes de informação selecionadas incluem a IQVIA, líder global em inteligência para o setor farmacêutico, e a Scanntech, especializada na captura de dados diretamente no ponto de venda. Essas fontes fornecem uma visão externa do mercado, permitindo comparar o desempenho de uma marca específica com o de seus concorrentes diretos. Adicionalmente, integraram-se bases de dados internas das empresas, que contêm o histórico de vendas, informações sobre clientes e volumes de transações anteriores. A diversidade dessas fontes possibilita a realização de análises cruzadas entre o que é distribuído para o varejo e o que é efetivamente vendido ao consumidor final, permitindo identificar gargalos na cadeia de suprimentos e excessos de estoque.

O processo de extração, transformação e carga, conhecido como ETL, constitui a espinha dorsal da preparação dos dados. Conforme Kimball e Ross (2013), o ETL é responsável por coletar dados brutos de fontes heterogêneas, limpá-los e padronizá-los para que possam ser utilizados em análises de apoio à decisão. No caso do mercado de beleza, essa etapa exige atenção especial à uniformização das nomenclaturas de produtos e à remoção de duplicidades. A utilização do Power Query facilita a automação desse processo, permitindo que dados em formatos variados, como CSV, Excel e bancos de dados SQL, sejam integrados de forma eficiente. A transformação dos dados visa garantir que a leitura seja homogênea, possibilitando a criação de métricas consistentes que reflitam a realidade das vendas em diferentes regiões e períodos.

A modelagem dos dados foi estruturada seguindo a lógica do esquema floco de neve, ou snowflake. Essa abordagem é caracterizada pela normalização das tabelas de dimensões, o que facilita a organização de estruturas hierárquicas complexas, como a divisão geográfica por estado, cidade e bairro. Segundo Shahid (2024), o modelo snowflake oferece flexibilidade no gerenciamento de dados e garante a integridade referencial, sendo ideal para sistemas que lidam com grandes volumes de informação e múltiplas categorias de produtos. A tabela de fatos central armazena as métricas quantitativas, como os valores de venda em reais e unidades, enquanto as tabelas de dimensões fornecem o contexto necessário para a análise, incluindo informações sobre marcas, canais de distribuição e períodos temporais. Essa estrutura permite consultas de alto desempenho e uma compreensão clara das relações entre os diferentes atributos do negócio.

Para a implementação dos cálculos analíticos, utilizou-se a linguagem DAX, que permite a criação de medidas dinâmicas e complexas dentro do ambiente de Business Intelligence. As fórmulas desenvolvidas possibilitam o cálculo de indicadores como o acumulado do ano, o acumulado do mês e a média móvel anual, oferecendo uma visão temporal detalhada do desempenho das vendas. A combinação de filtros de rota de venda, categorias de produtos e divisões geográficas permite que o usuário final realize explorações profundas nos dados, identificando tendências de crescimento ou retração em mercados específicos. A otimização do desempenho, por meio de técnicas de indexação e particionamento, assegura que o sistema responda com velocidade às demandas de processamento, conforme preconizado por Barbieri (2001).

A análise dos resultados inicia-se pela compreensão da cadeia de vendas da indústria de beleza no Brasil, que se divide em rotas diretas e indiretas. Na rota direta, a indústria comercializa seus produtos sem intermediários para grandes redes de farmácias, supermercados e perfumarias. Já na rota indireta, a figura do distribuidor é essencial para alcançar pequenos varejistas em regiões remotas ou de difícil acesso logístico. Segundo Xavier (2009), os distribuidores oferecem valor agregado e serviços que a indústria muitas vezes não consegue viabilizar internamente, contribuindo para diminuir a dependência das grandes redes varejistas. A integração de dados dessas duas rotas é fundamental para mapear a capilaridade das marcas e identificar oportunidades de expansão em mercados ainda não explorados.

Os indicadores de desempenho selecionados para compor o painel de visualização refletem as métricas mais críticas para a gestão do setor. O volume bruto de mercadorias, ou GMV, é utilizado como um indicador do valor total das vendas efetivas ao consumidor final, permitindo acompanhar o crescimento e identificar picos sazonais, como os observados no Dia das Mães e no Natal. Complementarmente, as métricas de entrada e saída de produtos no canal de distribuição oferecem insights sobre a eficiência logística e a aceitação dos produtos pelo público. O cálculo da porcentagem de produtos vendidos em relação ao total adquirido pelo varejo serve como um termômetro para a gestão de estoques, evitando rupturas que possam comprometer a rentabilidade da operação.

O ticket médio por aquisição é outro indicador fundamental para compreender o comportamento de compra. Ele pode ser influenciado por lançamentos de produtos premium, descontos sazonais e a adesão a programas de fidelidade. A análise conjunta do ticket médio com a taxa de recompra fornece informações valiosas sobre a retenção de clientes e a lealdade à marca. Além disso, a participação de mercado é monitorada para avaliar a posição competitiva das marcas frente aos seus concorrentes. Esse indicador pode ser segmentado por categoria de produto e região geográfica, auxiliando as empresas no ajuste de suas estratégias de marketing e na identificação de marcas emergentes que possam representar uma ameaça ou uma oportunidade de parceria.

A métrica conhecida como Share of Voice também foi integrada à análise, permitindo avaliar a proporção de menções que uma marca recebe em relação aos seus concorrentes em ambientes digitais. De acordo com Motim (2023), esse indicador é relevante para medir a eficácia de estratégias de marketing e a visibilidade da marca no mercado. O monitoramento do Share of Voice, aliado a dados de engajamento em redes sociais e alcance de campanhas pagas, fornece subsídios para ajustes em tempo real nas ações de comunicação. A correlação entre a presença digital e o desempenho de vendas nas lojas físicas é um dos pontos de maior interesse para os gestores, pois permite validar o impacto dos investimentos em publicidade sobre o resultado final do negócio.

A visualização dos dados foi projetada para contar uma história lógica e intuitiva, facilitando a interpretação por usuários de diferentes níveis de experiência. O painel inclui filtros que permitem selecionar o valor analisado, o período, a rota de venda e o canal de distribuição. Um mapa interativo do Brasil possibilita a navegação entre estados e cidades, utilizando cores para demarcar a importância e o impacto de cada região nos resultados globais. Cartões de destaque exibem os números principais, como a venda total, a porcentagem de crescimento em relação ao período anterior e a diferença de desempenho entre a marca analisada e a média da concorrência. Essa hierarquia visual garante que as informações mais críticas sejam percebidas de imediato, enquanto tabelas detalhadas e gráficos de tendências oferecem a profundidade necessária para análises técnicas.

A comparação entre a produtividade da marca e a produtividade da categoria em uma determinada região revela o que se define como oportunidade de mercado. Se uma loja apresenta vendas elevadas para produtos de cuidados capilares, mas a marca em análise possui baixa participação nesse ponto de venda, existe uma oportunidade clara de crescimento, dado que a categoria já é bem aceita pelos consumidores locais. O descolamento de vendas, que analisa períodos com desempenho fora do comum para áreas específicas, permite identificar eventos locais ou ações da concorrência que impactaram o fluxo comercial. Essas análises granulares são essenciais para a personalização das mecânicas comerciais e para a alocação eficiente de recursos de trade marketing.

A automação das atualizações do painel de visualização é garantida pela configuração de rotinas de limpeza e transformação de dados em scripts de linguagem específica. A conexão com as fontes de dados por meio de conectores nativos e a configuração de extrações incrementais asseguram que apenas os novos registros sejam processados a cada atualização, otimizando o tempo e os recursos computacionais. A implementação de um gateway de dados permite que o dashboard seja atualizado diariamente sem a necessidade de intervenção manual, garantindo que os gestores tenham sempre acesso às informações mais recentes. Essa infraestrutura tecnológica reduz a incidência de erros manuais e aumenta a confiabilidade das informações utilizadas para a tomada de decisão estratégica.

A discussão dos resultados aponta que a implementação de ferramentas de Business Intelligence no mercado de beleza não é apenas uma conveniência técnica, mas um diferencial competitivo essencial. A capacidade de antecipar tendências e reagir rapidamente a mudanças no comportamento do consumidor permite que as empresas otimizem seus investimentos e aumentem sua rentabilidade. A integração de dados de múltiplas fontes revela padrões que permaneceriam ocultos em análises isoladas, como a influência de fatores climáticos sobre a venda de protetores solares ou o impacto de festas regionais no consumo de maquiagem. O reconhecimento das limitações dos dados, como possíveis atrasos na captura de informações de pequenos varejistas, é fundamental para uma interpretação cautelosa e precisa dos resultados.

Sugere-se que pesquisas futuras explorem a aplicação de técnicas de análise preditiva e machine learning para antecipar a demanda com maior precisão. A inclusão de indicadores qualitativos, que capturem a percepção dos consumidores sobre a reputação das marcas, também poderia enriquecer o modelo analítico. A governança de dados, com políticas claras de segurança e privacidade, deve ser uma prioridade para garantir a sustentabilidade do projeto a longo prazo. A criação de uma cultura orientada a dados dentro das organizações é o passo final para que as ferramentas de visualização sejam plenamente aproveitadas por todos os departamentos, transformando a inteligência analítica em uma prática cotidiana.

O processamento e a análise estruturada de dados tornam-se elementos estratégicos para embasar decisões institucionais. Quando aplicadas de maneira sistemática, essas práticas geram evidências quantitativas e qualitativas que fortalecem a gestão e orientam melhorias contínuas. No contexto do mercado de beleza, a coleta e a interpretação de informações sobre vendas, participação de marca e categorização de pontos de venda permitem identificar padrões, antecipar problemas e direcionar recursos de forma mais precisa. Os exemplos apresentados demonstram que, a partir de diferentes conjuntos de dados, é possível criar uma visualização simples de ser utilizada e que reconheça as possibilidades de estratégias com foco em aumento de vendas e ganho de capilaridade nas ações para o mercado brasileiro.

Conclui-se que o objetivo foi atingido por meio da criação de um framework robusto de integração e visualização de dados regionalizados, que permite a identificação precisa de indicadores de desempenho no mercado de beleza brasileiro. A consolidação de fontes heterogêneas em um ambiente analítico único demonstrou ser eficaz para superar os desafios impostos pela diversidade geográfica e cultural do país, fornecendo insights acionáveis para estratégias de marketing, logística e vendas. A utilização de metodologias de Business Intelligence e a estruturação de dados em modelos escaláveis garantiram a confiabilidade e a agilidade necessárias para a tomada de decisão em um setor altamente competitivo. O dashboard desenvolvido não apenas automatiza processos manuais, mas eleva a capacidade analítica da organização, transformando dados brutos em um diferencial competitivo permanente e orientando o crescimento sustentável das marcas no cenário nacional.

Referências Bibliográficas:

Andrade, M.C. 2021. Beleza Brasileira: Um estudo sobre o mercado de cosméticos Brasileiro e seus principais fatores de competitividade. Disponível em: <http://repositorio.unitau.br/jspui/bitstream/20.500.11874/5141/1/Mike%20%20Campos%20%20Andrade.pdf>. Acesso em: 03 jan. 2024.

Associação Brasileira da Indústria de Higiene Pessoal, Perfumaria e Cosméticos [ABIHPEC]. 2024. Panorama do setor: atualizado 16.10.24. São Paulo: ABIHPEC. Disponível em: <https://abihpec.org.br/site2019/wp-content/uploads/2024/02/Panorama-do-Setor_Atulizado_16.10.24_Port.pdf>. Acesso em: 23 dez. 2024.

Barbieri, C. 2001. Data Warehouse: Conceitos e Arquiteturas. Rio de Janeiro: LTC.

Kimball, R.; Ross, M. 2013. The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling. 3. ed. Indianapolis: Wiley.

Kotler, P.; Keller, K.L. 2012. Administração de marketing. 14. ed. São Paulo: Pearson.

Motim. 2023. Como calcular Share of Voice. Disponível em: <https://www.motim.cc/blog/como-calcular-share-of-voice>. Acesso em: 01 fev. 2025.

Shahid, A. 2024. Star Schema vs Snowflake Schema: 4 key differences. Disponível em: <https://www.astera.com/pt/type/blog/star-schema-vs-snowflake-schema/>. Acesso em: 12 ago. 2025.

Silva, A.L. 2019. Desenvolvimento de um sistema de business intelligence para apoio à tomada de decisão. Trabalho de Conclusão de Curso em Tecnologia em Sistemas para Internet. Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, PR, Brasil.

Xavier, M. A. M. 2009. Os elos entre os circuitos da economia urbana brasileira no atual período: os atacadistas distribuidores e seu papel intermediador. Tese de Doutorado em Geografia, Análise Ambiental e Dinâmica Territorial. Universidade de Campinas (Unicamp), Campinas, SP, Brasil.

Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

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