DelayImpact

Diagnóstico do impacto de atrasos logísticos na satisfação do cliente em e-commerce.

Python SQL EDA Estatística Aplicada Customer Analytics Visualização de Dados

Contexto

A experiência de entrega é um dos principais fatores de satisfação em operações de e-commerce. Mesmo atrasos relativamente pequenos podem gerar frustração significativa na percepção do cliente. Esta prova de conceito simula um cenário real de e-commerce com o objetivo de analisar, de forma estruturada, como diferentes níveis de atraso impactam a satisfação do cliente e o comportamento das avaliações.

Problema

Em operações de e-commerce, atrasos logísticos não impactam a satisfação do cliente de forma uniforme. Pequenos atrasos podem gerar frustração imediata, enquanto atrasos mais longos tendem a provocar avaliações negativas explícitas, reclamações públicas e risco reputacional. O desafio está em identificar a partir de que ponto o atraso passa a gerar uma queda relevante na avaliação do serviço e aumento de insatisfação explícita, além de compreender como esse efeito se manifesta em diferentes contextos operacionais, como a distribuição regional dos pedidos. Sem esse diagnóstico, decisões de priorização logística tendem a se basear apenas em métricas operacionais, sem conexão clara com a percepção do cliente.

Solução

Etapa 1
Consolidar dados logísticos e de satisfação do cliente em uma base analítica única.
Etapa 2
Criar métricas e features analíticas relacionadas ao atraso e à experiência de entrega.
Etapa 3
Conduzir análise exploratória guiada por hipóteses para investigar o impacto e a intensidade do atraso.
Etapa 4
Sintetizar os achados em insights claros para apoio à priorização operacional.

Resultados

Pedidos entregues no prazo apresentam maior concentração de clientes promotores.

Atrasos curtos já causam quedas relevantes na satisfação do cliente.

Após aproximadamente quatro dias de atraso, a satisfação média entra em zona crítica.

Pedidos atrasados apresentam maior incidência de comentários, indicando frustração explícita

Categorias e regiões apresentam diferentes níveis de sensibilidade ao atraso logístico.

Impacto do atraso logístico na satisfação do cliente

Por trás da solução

Acesse o repositório no GitHub para explorar o código, os dados e a organização analítica que estruturam esta prova de conceito (PoC).

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