Descrição do caso

Um grupo empresarial de vendas de eletrodomésticos com extensão nacional possui milhares de Parceiros Comerciais filiados que compram os produtos da sede e realizam a venda destes. Durante uma campanha de marketing de fim de ano, a sede definiu metas de vendas com premiações para todos os Parceiros Comerciais(PCs) com base no volume de vendas durante o mês de março de 2024.

No fechamento da campanha foi observado que vários desses PCs fizeram vendas de eletrodomésticos com valores muito abaixo dos definidos pela matriz. O preço mínimo de um eletrodoméstico no catálogo seria de R$100,00 e mesmo assim tiveram vendas de R$10,00 e até R$5,00.

Para realizar a análise temos como base uma base de dados SQLite (historico_diario.db) que possui duas tabelas. Uma tabela em SQL contendo os lançamentos de vendas de todas os PCs chamada fechamento_campanha. Esta tabela possui somente as colunas de:

• id_nome: nome-único do PC;
• n_vendas: número total de vendas do PC;

Existe também uma tabela contendo o histórico de fechamentos de caixa de todas as PCs, com o valor total vendido no dia em cada PC. As colunas dessa tabela são:

• fechamento_id: chave primária com o id do fechamento (auto_increment);
• valor_diario: o valor total diário de vendas do PC em reais;
• nome_pc: nome-único do PC;
• data_fechamento: data e hora do fechamento de caixa no formato (YYYY-MM-DD HH:mm:ss);

Exemplo das tabelas

Tabela de resultado da campanha de Março/2024 (fechamento_campanha)

id_nome	n_vendas
$PC_1$	5000
$PC_2$	10000
$PC_3$	40000

Tabela histórica de fechamentos de caixa diários (historico_diario)

fechamento_id	nome_pc	valor_diario	data_fechamento
...	...	...	...
101	$PC_1$	100	2022-03-01 23:59:02
102	$PC_2$	100	2022-03-01 23:59:05
...	...	...	...
466	$PC_1$	100	2024-03-01 23:59:00
467	$PC_2$	200	2024-03-01 23:59:01
468	$PC_3$	400	2024-03-01 23:59:10
469	$PC_1$	300	2024-03-02 23:59:10
470	$PC_2$	299	2024-03-02 23:59:19
471	$PC_3$	599	2024-03-02 23:59:18

Objetivo

Nesse caso não houve nenhum dano financeiro à matriz pois o fechamento de caixa ficou igual o valor transacionado, no entanto a campanha foi prejudicada. O intuito desta investigação post-mortem é:

• Analisar o volume de vendas: Desenvolver um código SQL que traria os possíveis casos de vendas falsificadas;
• Comparar as vendas desse ano (2024) com as do ano passado (2023): Desenvolver código SQL que faria essa comparação;
• Entender o objetivo dessas vendas;
• Sugerir mudanças do processo, tanto para impedir fraudes quanto para fazer novas campanhas de marketing;
• Sugerir monitoramentos possíveis para evitar estes casos no futuro.

Perguntas

No que serei avaliado?

• Olhar crítico da situação;
• Compreensão de casos de fraude;
• Desenvolvimento de queries SQL;
• Sugestões de melhoria de processo e de monitoramento;
• Criatividade: caso tenha alguma solução ou sugestão que não foi abordada no case, sinta-se a vontade para desenvolver.

O código precisa rodar no arquivo de banco de dados disponibilizado?

Não, o arquivo disponibilizado é para que você teste o que fez. Não vamos rodar seus códigos, a explicação do seu processo para construção da solução é o que estamos interessados.

Terei a chance de explicar minhas decisões?

Sinta-se à vontade para comentar seu processo. Discutiremos as escolhas que você fez na entrevista.