Projeto: satisfação dos consumidores de um e-commerce 🔎🎲
Objetivo: a partir de um conjunto de dados de ecommerce do Brasil, realizar análise exploratória, preparar features, indicadores e data set final para a criação de um modelo que prevê a satisfação dos clientes.
Toolkit do projeto: python e jupyternotebook
Fonte dos dados: dataset público sobre o comércio eletrônico brasileiro durante o período de 2016 a 2018 e está disponível na Kaggle https://www.kaggle.com/datasets/olistbr/brazilian-ecommerce
Etapas do projeto
1º Preparação dos dados: leitura, união das tabelas, tratamento e seleção das informações utilizadas na análise.
Dicionário dos dados
| atributo | descrição |
|---|---|
| order_status | status do pedido (entregue ou cancelado) (delivered or canceled) |
| order_purchase_timestamp | timestamp (data/hora) da compra de cada item |
| order_delivered_customer_date | data real de entrega do pedido do cliente |
| order_estimated_delievy_date | data de entrega estimada que foi fornecida ao cliente no momento da compra |
| shipping_limit_date | data limite de envio do vendedor para a transferência do pedido ao parceiro logístico |
| payment_sequential | método de pagamento utilizado pelo consumidor |
| payment_type | método de pagamento preferido do cliente |
| payment_installments | número de parcelas de pagamento preferido do cliente |
| payment_value | valor da transação |
| price | custo de cada item |
| freight_value | custo de transporte para cada item (se um pedido tiver mais de um item, o valor do frete é dividido entre os itens) |
| product_category | categoria de cada item |
| product_name_length | número de caracteres extraídos do nome do produto |
| product_description_length | número de caracteres extraídos da descrição do produto |
| product_photos_qty | número de fotos de produtos que foram publicadas |
| review_score | classificação dada por um cliente em uma pesquisa de satisfação que varia de 1 a 5 |
| customer_city | cidade do cliente |
| customer_state | estado (uf) do cliente |
2º Análise exploratória:
forma de pagamento e valor dos pedidos
os pedidos pagos majoritariamente por crédito, em média custam 175,00, por débito e os pagamentos por voucher tem a menor representatividade, representando em média 75,00.
a plataforma tem variadedade do mix de produtos no portifólio, contempla até 70 categorias e identifiquei que as mais relevantes em volume de vendas são cama mesa e banho, beleza e saúde, esporte e lazer e moveis decorativos respectivamente, indicando que o segmento doméstico é o carro chefe do marketplace.
O faturamento dos pedidos representam a mediana de 171,00 com um alto desvio padrão, isso possívelmente devido a diversidade de categorias, variação de preço, etc.
correlações
foi possível identificar que as variáveis preço e satisfação estão sempre relacionadas, onde os pedidos mais caros tiveram maiores notas de satisfação, as baixas avaliações concentram com pedidos de menor preço,
bem como a maior parte das boas avaliações (4 e 5) ocorre quando o valor do pagamento e preço tem o mesmo valor.
aqui também foi interessante verificar que pedidos com alta avaliação foram entregues até antes que a estimativa de entrega fornecida pela plataforma. Entre as avaliações negativas de 1 e 2, a estimativa de entrega apontava para poucos dias mas os dias de entrega de fato passaram do tempo esperado pelo cliente.
tempo de entrega
O frete custa em média 20,00 e contém muitos outliers chegando a pedidos com frete de 400,00 e grande maioria dos pedidos chegam em até 30 dias de entrega.
3º Feature Engineering: criação de features úteis para o modelo como entrega do produto
-arrival_time: indica se o produto foi entregue com ou sem atraso
-review_score: sinaliza se a avaliação foi boa ou ruim
transformações de variaveis dummies
-status pedido: transforma em uma variavel numérica
-tipo de pagamento: transforma em uma variavel numérica
4º Aplicação do modelo: utilizando o modelo de árvore de decisão foi possível identificar que tempo de entrega e atraso da entrega são as variáveis que mais estão influenciando na decisão do cliente avaliar a satisfação com o serviço. O primeiro teste com o algoritmo obteve uma acurácia de 86% identificando 19.690 registros com satisfação positiva. O resultado do modelo foi bastante satisfatório em identificar a avaliação do cliente, dado que no dataset real a maioria das avaliações se concentram de 3,5 a 5.
Analise desenvolvida com o desafio oferecido pela comunidade Mulheres em Dados: (https://www.linkedin.com/posts/mulheresemdados_desafio-python-iniciante-activity-6942208393260449792-6M3C?utm_source=linkedin_share&utm_medium=member_desktop_web)