https://github.com/rogernet/desafio-profissional-produto-data-driven
Ajudar a formar Analistas de Produto, PMs e Gestores de Negócio capazes de tomar decisões estratégicas baseadas em dados.
https://github.com/rogernet/desafio-profissional-produto-data-driven
data-analysis data-science data-visualization product
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Ajudar a formar Analistas de Produto, PMs e Gestores de Negócio capazes de tomar decisões estratégicas baseadas em dados.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/rogernet/desafio-profissional-produto-data-driven
- Owner: rogernet
- License: gpl-2.0
- Created: 2025-05-04T13:24:41.000Z (about 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-06-01T21:25:53.000Z (about 1 year ago)
- Last Synced: 2025-06-02T04:35:34.951Z (about 1 year ago)
- Topics: data-analysis, data-science, data-visualization, product
- Homepage:
- Size: 79.1 KB
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# Programa para "Profissionais de Negócio Data-Driven"
Este é um programa prático, baseado em resolução de desafios reais de negócio com dados, com foco em habilidades de interpretação, pensamento crítico, comunicação de insights e tomada de decisão baseada em dados. Os desafios aqui presentes tem como propósito ajudar a formar analistas de produto, PMs e gestores de negócio "Data Driven".
🔍 Desafio 1 – Entendendo a Retenção de Clientes
🎯 Objetivo: Avaliar sua capacidade de interpretar dados, extrair insights relevantes para o negócio e propor ações com base em evidências.
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🧩 Contexto: Você trabalha em uma empresa que oferece um serviço digital por assinatura. O time de produto notou uma queda na taxa de renovação nos últimos meses, e precisa entender o que está acontecendo.
Foi extraído um dataset com informações sobre a base de clientes dos últimos 12 meses.
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📦 Base de Dados Fornecida (base_clientes.csv para download)
Dicionário de Dados:
- plano: tipo de assinatura (Básico, Padrão, Premium)
- visitas_mensais: média de acessos mensais ao app/site
- ultima_interacao: última data em que o cliente interagiu com o produto
- cancelou: 1 = cancelado / 0 = ativo
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📋 Tarefa (Você deverá)
1. Interpretar os dados:
- Existe relação entre o tipo de plano e o cancelamento?
- Clientes com menos visitas estão mais propensos a cancelar?
- Há indícios de churn precoce (ex: usuários que cancelam em menos de 3 meses)?
2. Gerar insights relevantes:
- O que os dados dizem sobre o comportamento dos clientes que cancelam?
- Quais hipóteses você propõe para explicar os cancelamentos?
3. Sugerir ações concretas:
- Com base nos dados, quais ações de produto ou negócio você sugere para reduzir o churn?
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📊 Entrega Esperada: Você pode entregar sua análise em PowerPoint, Google Slides ou PDF com:
- Resumo executivo (1 slide) com os principais insights
- Análise visual (2–4 slides) com gráficos e tabelas (use Excel, Power BI, Canva ou similar)
- Plano de ação (1 slide) com propostas de melhoria
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✅ Critérios de Avaliação (Critério .:. Peso)
- Clareza na interpretação .:. 30%
- Relevância dos insights .:. 30%
- Raciocínio crítico .:. 20%
- Comunicação visual .:. 20%
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🛠️ Ferramentas Sugeridas
- Excel / Google Sheets
- Power BI ou similar
- Canva ou Google Slides para apresentação
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🧠 Dica: Você não precisa usar fórmulas avançadas ou modelos preditivos. Foque na interpretação do comportamento dos clientes, tradução dos dados em decisões e clareza na comunicação dos seus achados.
Se quiser, envie sua resposta a este desafio para o endereço rogerio.rogernet@gmail.com. O feedback é garantido!