Escopo Completo — Djuju | Sistema de Controle de Metas

1. Identificação do projeto

Cliente: Djuju
Projeto: Sistema de Controle de Metas
Subdomínio previsto: djuju.triad.app.br
Status: escopo funcional inicial consolidado a partir de print, áudio do cliente e direcionamentos de Paulo.
Objetivo central: transformar as planilhas atuais de metas, vendas e caixa em uma plataforma gerencial com dashboard, rotina de gestão e IA acionável.

2. Problema atual

A Djuju opera hoje parte relevante da gestão comercial por planilhas.

Pelo contexto levantado:

cada loja possui sua própria planilha;
as planilhas possuem várias abas;
há controle de metas mensais;
há acompanhamento de vendedores;
há indicadores de vendas, atendimentos, ticket médio e potencial;
existe previsão de quem vai ou não bater meta;
existe algum controle de caixa/fechamento dentro das planilhas;
o cliente quer algo mais organizado, bonito, dinâmico e integrado.

O risco da operação atual é que a planilha mostra números, mas não necessariamente conduz a ação gerencial. O cliente quer sair de um controle passivo para uma ferramenta que diga: onde está o problema, quem precisa agir e qual ação deve ser feita.

3. Visão do produto

O sistema será uma plataforma web para acompanhamento diário de desempenho comercial das lojas Djuju, integrando:

metas por loja;
metas por vendedor;
vendas diárias;
atendimentos;
ticket médio;
potencial de venda;
previsão de atingimento de meta;
checklist de atuação dos gestores;
fechamento de caixa por loja;
IA para diagnóstico, recomendação e documentação de atendimento.

A plataforma deve servir tanto para diretoria quanto para gerentes e área comercial.

4. Princípio de produto

O sistema não deve ser apenas um dashboard bonito.

Ele precisa operar em 4 camadas:

Coleta: receber os dados diários das planilhas.
Organização: consolidar dados por loja, vendedor e período.
Análise: identificar tendência, risco, queda, oportunidade e gargalos.
Ação: gerar recomendações, checklists, treinamentos e cobranças gerenciais.

Regra do produto:

Toda métrica crítica deve gerar uma leitura gerencial. Toda leitura gerencial deve poder virar ação.

5. Usuários previstos

5.1 Diretoria / Dono

Usuário com visão completa do negócio.

Permissões e necessidades:

visualizar todas as lojas;
comparar lojas;
acompanhar meta geral;
ver ranking de desempenho;
identificar lojas em risco;
acompanhar execução dos gestores;
ver alertas de IA;
acessar fechamento de caixa consolidado.

5.2 Gerente de loja

Usuário responsável por uma loja específica.

Permissões e necessidades:

visualizar somente sua loja, salvo liberação contrária;
acompanhar vendedores da sua loja;
acompanhar meta da loja;
registrar/checkar atividades gerenciais;
consultar recomendações da IA;
registrar fechamento de caixa;
justificar desvios e pendências.

5.3 Comercial / Supervisor

Usuário com foco em desempenho de vendas.

Permissões e necessidades:

acompanhar vendedores;
ver indicadores comerciais;
identificar baixo desempenho;
acompanhar ticket médio;
revisar plano de ação;
acessar recomendações de abordagem e treinamento.

5.4 Administrativo / Financeiro

Usuário focado em caixa e conferência.

Permissões e necessidades:

lançar ou validar fechamento de caixa;
visualizar divergências;
acompanhar status por loja e data;
gerar relatórios de fechamento.

5.5 Administrador do sistema

Usuário técnico/gestor da plataforma.

Permissões e necessidades:

cadastrar lojas;
cadastrar usuários;
cadastrar vendedores;
configurar metas;
configurar formatos de importação;
gerenciar permissões.

6. Módulos do sistema

6.1 Módulo de autenticação e permissões

Objetivo

Controlar acesso por perfil, loja e responsabilidade.

Funcionalidades

Login por e-mail/senha.
Perfis de acesso.
Associação de usuário a uma ou várias lojas.
Restrição de visualização por loja.
Controle de administrador.
Recuperação de senha.
Registro de último acesso.

Perfis mínimos

Administrador;
Diretoria;
Gerente;
Comercial/Supervisor;
Financeiro/Admin.

6.2 Módulo de cadastro base

Objetivo

Manter a estrutura principal da operação.

Cadastros necessários

Lojas

Campos sugeridos:

nome da loja;
código/apelido;
cidade/estado;
status ativa/inativa;
gerente responsável;
meta padrão mensal;
observações.

Vendedores

Campos sugeridos:

nome;
loja atual;
status ativo/inativo;
data de entrada;
meta individual, se houver;
histórico de loja, se mudar de unidade.

Usuários

Campos sugeridos:

nome;
e-mail;
perfil;
lojas vinculadas;
status;
permissões especiais.

Metas

Campos sugeridos:

loja;
vendedor, quando aplicável;
mês/ano;
meta 1;
meta 2;
meta 3;
meta principal;
observações;
data de criação/alteração;
responsável pela configuração.

Observação: o áudio sugere existência de “meta 2” e “meta 3”, mas o modelo exato precisa ser confirmado.

6.3 Módulo de importação diária de planilhas

Objetivo

Receber os dados diários das lojas e alimentar automaticamente os indicadores.

Possíveis formas de entrada

Fase 1 recomendada:

upload manual de arquivo Excel/CSV;
importação por loja e data;
validação de layout.

Fase 2 possível:

integração com Google Sheets;
recebimento por e-mail;
captura automatizada de planilhas enviadas diariamente;
API futura.

Funcionalidades

Upload de planilha.
Seleção de loja/data/período.
Leitura automática dos campos.
Validação de colunas obrigatórias.
Detecção de duplicidade.
Histórico de importações.
Tela de erros de importação.
Reprocessamento de arquivo.
Log do usuário que importou.

Dados esperados

A confirmar conforme planilha real, mas o sistema deve estar preparado para:

loja;
data;
vendedor;
valor vendido;
quantidade de vendas;
número de atendimentos;
ticket médio;
potencial;
meta;
status/observação;
dados de caixa, se vierem na mesma planilha.

6.4 Módulo de dashboard geral

Objetivo

Dar visão executiva para diretoria e gestão central.

Indicadores principais

Total vendido no período.
Meta total do período.
Percentual de realização da meta.
Projeção de fechamento do mês.
Lojas acima da meta.
Lojas em risco.
Lojas abaixo da meta.
Ticket médio geral.
Número de atendimentos.
Conversão, se o dado existir.
Ranking de lojas.
Ranking de vendedores.
Evolução diária.
Comparativo entre lojas.

Filtros

período;
loja;
estado/região;
vendedor;
status de meta;
tipo de meta.

Leituras gerenciais esperadas

quais lojas estão puxando o resultado;
quais lojas estão atrasando;
quem deve receber atenção imediata;
onde há venda alta com ticket médio baixo;
onde há atendimento alto com conversão baixa;
onde há potencial não convertido.

6.5 Módulo de dashboard por loja

Objetivo

Dar ao gerente uma visão prática da sua própria loja.

Indicadores por loja

meta mensal;
vendas acumuladas;
percentual de realização;
venda necessária por dia para bater meta;
projeção de fechamento;
ticket médio;
atendimentos;
ranking dos vendedores da loja;
vendedores em risco;
vendedores próximos da meta;
vendedores com maior potencial;
evolução diária da loja;
alertas da IA.

Classificações úteis

Vai bater meta;
Está perto;
Precisa de ação;
Alto risco;
Sem dados suficientes.

6.6 Módulo de vendedores

Objetivo

Acompanhar performance individual dos vendedores.

Indicadores por vendedor

valor vendido;
quantidade de vendas;
atendimentos;
ticket médio;
meta individual;
percentual de realização;
projeção de meta;
potencial;
status de risco;
comparativo com média da loja;
evolução diária;
histórico mensal.

Saídas gerenciais

vendedor que precisa de treinamento;
vendedor com alto volume e baixo ticket;
vendedor com baixo volume de atendimento;
vendedor com bom potencial e baixa conversão;
vendedor destaque;
vendedor em queda.

6.7 Módulo de checklist dos gestores

Objetivo

Acompanhar se os gestores estão executando as ações principais do mês, não apenas olhando resultado.

Funcionalidades

Cadastro de checklists por loja/perfil.
Atividades diárias, semanais e mensais.
Registro de execução.
Comentários do gestor.
Anexo/evidência, se necessário.
Status da atividade.
Prazo.
Responsável.
Histórico de execução.
Dashboard de aderência à rotina de gestão.

Exemplos de atividades

Conferir resultado diário da loja.
Revisar vendedores abaixo da meta.
Fazer reunião rápida com equipe.
Aplicar treinamento de abordagem.
Verificar ticket médio.
Conferir fechamento de caixa.
Registrar plano de ação.
Acompanhar vendedor em risco.

Status sugeridos

Pendente;
Em andamento;
Concluído;
Atrasado;
Não aplicável.

6.8 Módulo de fechamento de caixa

Objetivo

Controlar o fechamento de caixa de todas as lojas em uma rotina padronizada.

Funcionalidades

Lançamento diário de fechamento por loja.
Registro de valores esperados e realizados.
Registro de divergências.
Comentários/justificativas.
Anexos/comprovantes, se necessário.
Status de conferência.
Aprovação/validação por responsável.
Histórico por loja e data.
Relatório de divergências.

Campos sugeridos

loja;
data;
responsável pelo fechamento;
valor em dinheiro;
cartão crédito;
cartão débito;
pix;
outros meios;
total informado;
total esperado;
diferença;
justificativa da diferença;
status;
responsável pela validação.

Status sugeridos

Não enviado;
Enviado;
Com divergência;
Em análise;
Validado;
Reprovado/corrigir.

6.9 Módulo de IA comercial e gerencial

Objetivo

Transformar indicadores em recomendações práticas.

A IA deve analisar os dados e sugerir ações para gestores e direção.

Tipos de análise

Análise de meta

loja com risco de não bater meta;
loja próxima da meta;
loja com crescimento acelerado;
loja com queda de performance.

Análise de ticket médio

venda alta com ticket médio baixo;
ticket médio abaixo da média da loja;
ticket médio abaixo da média da rede;
vendedor com necessidade de treinamento de composição de venda.

Análise de atendimento

muitos atendimentos e poucas vendas;
poucos atendimentos;
possível baixa conversão;
necessidade de abordagem ativa.

Análise de vendedor

vendedor em risco;
vendedor com potencial;
vendedor destaque;
vendedor que precisa de conversa individual;
vendedor que precisa de treinamento específico.

Análise de loja

loja com baixa aderência à rotina;
loja com caixa pendente;
loja sem envio de dados;
loja com divergências recorrentes.

Saídas da IA

diagnóstico curto;
causa provável;
ação recomendada;
prioridade;
responsável sugerido;
treinamento sugerido;
abordagem de atendimento recomendada;
documentação/playbook gerado;
plano de ação.

Exemplo de recomendação

Cenário: vendas altas, mas ticket médio baixo.

IA deve sugerir:

revisar abordagem de venda adicional;
treinar composição de look/produto complementar;
orientar gerente a chamar vendedores com menor ticket médio;
gerar roteiro de atendimento focado em aumento de ticket;
acompanhar evolução por 3 dias.

6.10 Módulo de treinamentos e documentação de atendimento

Objetivo

Criar uma base prática de orientação comercial a partir dos problemas identificados.

Funcionalidades

Biblioteca de treinamentos.
Documentos de abordagem de atendimento.
Conteúdos gerados ou sugeridos pela IA.
Vinculação de treinamento a indicador problemático.
Histórico de treinamento sugerido/aplicado.
Possibilidade de marcar treinamento como aplicado.

Tipos de conteúdo

abordagem inicial;
venda adicional;
aumento de ticket médio;
fechamento de venda;
recuperação de cliente indeciso;
atendimento consultivo;
conversão de atendimento em venda;
rotina do gerente com equipe.

6.11 Módulo de alertas e planos de ação

Objetivo

Garantir que problemas detectados virem ação rastreável.

Funcionalidades

Geração automática de alertas.
Criação manual de plano de ação.
Conversão de alerta de IA em tarefa.
Responsável.
Prazo.
Status.
Comentários.
Histórico.

Alertas possíveis

loja abaixo da meta;
vendedor abaixo da meta;
ticket médio baixo;
atendimento baixo;
potencial alto não convertido;
caixa não enviado;
caixa com divergência;
checklist de gestor atrasado;
planilha diária não recebida.

6.12 Módulo de relatórios

Objetivo

Gerar relatórios para acompanhamento gerencial e tomada de decisão.

Relatórios previstos

relatório diário de desempenho;
relatório semanal por loja;
relatório mensal de metas;
relatório de vendedores;
relatório de ticket médio;
relatório de fechamento de caixa;
relatório de aderência dos gestores;
relatório de alertas e planos de ação;
relatório de recomendações da IA.

Exportações

PDF;
Excel/CSV;
compartilhamento por link interno;
envio por e-mail/WhatsApp em fase futura.

7. Fluxo operacional diário esperado

Loja gera ou envia a planilha do dia.
Sistema recebe/importa os dados.
Sistema valida se os dados estão corretos.
Indicadores são atualizados.
Dashboard geral e dashboard da loja são recalculados.
IA analisa desvios e oportunidades.
Alertas são gerados.
Gestor executa checklist e planos de ação.
Loja registra fechamento de caixa.
Diretoria acompanha status de metas, caixa e gestão.

8. MVP recomendado

Objetivo do MVP

Validar rapidamente se o sistema consegue substituir a planilha como ferramenta central de acompanhamento diário.

Escopo do MVP

Login e permissões básicas.
Cadastro de lojas.
Cadastro de vendedores.
Cadastro de metas mensais.
Upload/importação manual de planilha.
Dashboard geral.
Dashboard por loja.
Acompanhamento por vendedor.
Fechamento de caixa básico.
Checklist básico dos gestores.
IA gerando diagnóstico e recomendação simples.

Fora do MVP inicial

Integração automática com WhatsApp;
app mobile nativo;
integração completa com ERP;
BI avançado;
automações complexas de treinamento;
aprovação multi-nível sofisticada;
OCR de comprovantes;
integração bancária.

9. Backlog funcional inicial

Épico 1 — Estrutura base

Criar projeto web.
Criar autenticação.
Criar perfis de acesso.
Criar cadastro de lojas.
Criar cadastro de usuários.
Criar cadastro de vendedores.

Épico 2 — Metas

Criar cadastro de metas por loja/mês.
Criar cadastro de metas por vendedor, se aplicável.
Permitir meta 1/meta 2/meta 3 ou modelo equivalente.
Exibir meta planejada x realizado.

Épico 3 — Importação de planilhas

Criar upload de arquivo.
Mapear colunas.
Validar campos obrigatórios.
Salvar histórico de importação.
Impedir duplicidade.
Mostrar erros de processamento.

Épico 4 — Dashboards

Dashboard geral.
Dashboard por loja.
Ranking de lojas.
Ranking de vendedores.
Projeção de atingimento de meta.
Filtros por período/loja/vendedor.

Épico 5 — Fechamento de caixa

Tela de lançamento diário.
Registro de valores por meio de pagamento.
Cálculo de divergência.
Status de validação.
Relatório por loja/data.

Épico 6 — Checklist de gestores

Cadastro de atividades.
Frequência diária/semanal/mensal.
Execução por loja.
Status e comentários.
Relatório de aderência.

Épico 7 — IA

Gerar análise diária por loja.
Gerar análise por vendedor.
Detectar padrões críticos.
Sugerir ação gerencial.
Sugerir treinamento.
Gerar documentação de abordagem.
Converter recomendação em tarefa/plano de ação.

10. Modelo de dados inicial

Entidades principais previstas:

Empresa;
Loja;
Usuário;
Perfil/Permissão;
Vendedor;
Meta;
Venda diária;
Indicador diário;
Importação de planilha;
Fechamento de caixa;
Checklist;
Execução de checklist;
Alerta;
Plano de ação;
Recomendação de IA;
Treinamento/documentação.

11. Regras de negócio iniciais

Cada venda diária deve estar vinculada a uma loja.
Quando possível, cada venda/desempenho deve estar vinculado a um vendedor.
Cada loja deve possuir meta mensal ativa para cálculo de performance.
O sistema deve calcular percentual de realização automaticamente.
O sistema deve calcular projeção de fechamento com base no ritmo atual.
Importações duplicadas devem ser bloqueadas ou exigir confirmação.
Fechamento de caixa deve ser registrado por loja e data.
Divergência de caixa deve exigir justificativa.
Checklist vencido deve gerar pendência para o gestor.
Indicadores críticos devem gerar recomendação ou alerta.

12. Indicadores e fórmulas sugeridas

Realização da meta

Ticket médio

Venda necessária diária

Projeção de fechamento

Status de meta sugerido

Acima do ritmo: projeção >= 100% da meta.
Atenção: projeção entre 85% e 99%.
Risco: projeção abaixo de 85%.

Os percentuais devem ser ajustados com o cliente.

13. Requisitos não funcionais

Segurança

Login obrigatório.
Controle de acesso por perfil.
Isolamento de loja para gerentes.
Logs de importação e alterações críticas.
Proteção de credenciais em variáveis de ambiente/1Password.

Performance

Dashboard deve carregar rapidamente para períodos mensais.
Importação deve processar planilhas comuns sem travar a interface.

Auditoria

Registrar usuário, data e origem de importações.
Registrar alteração de metas.
Registrar validações de caixa.

Usabilidade

Interface simples para gerente de loja.
Poucos cliques para importar dados.
Alertas claros, sem excesso de informação.
Visual por loja e visão executiva separadas.

14. Arquitetura sugerida

Frontend

Next.js ou aplicação web equivalente.
Dashboard responsivo.
Componentes de tabela, cards e gráficos.

Backend

API para autenticação, cadastros, importação, indicadores, IA e relatórios.
Processamento de planilhas.
Serviços de cálculo de indicadores.

Banco de dados

PostgreSQL recomendado.
Estrutura relacional para lojas, vendedores, metas, vendas e caixa.

IA

Camada de análise com prompts estruturados.
Geração de recomendações a partir de indicadores já calculados.
Histórico de recomendações para auditoria.

Deploy previsto

Subdomínio: djuju.triad.app.br.
Publicação deve seguir protocolo de go-live seguro da Triad.
Aplicação deve ficar atrás de Nginx/SSL, não exposta diretamente por porta pública.

15. Riscos e pontos críticos

Planilhas inconsistentes: se cada loja preenche de um jeito, a importação pode virar gargalo.
IA sem dados bons: recomendações ruins se os indicadores estiverem incompletos.
Dashboard bonito, gestão fraca: o sistema precisa forçar rotina de ação, não só visualização.
Fechamento de caixa mal definido: precisa confirmar campos e fluxo de validação.
Permissões por loja: gerente não deve ver dados indevidos se isso for regra do cliente.
Escopo inflado: começar pelo MVP, não por todos os desejos ao mesmo tempo.

16. Perguntas obrigatórias para próxima reunião

Sobre planilhas

Pode enviar um exemplo real de planilha de uma loja?
Todas as lojas usam o mesmo modelo?
Quais abas existem hoje?
Quais campos são obrigatórios?
Quem preenche a planilha?
Qual horário limite de envio diário?

Sobre metas

O que são meta 1, meta 2 e meta 3?
A meta é por loja, vendedor ou ambos?
Como é calculado potencial?
Como hoje a planilha define quem vai bater meta?
Existem dias úteis/pesos diferentes no mês?

Sobre gestão

Quais ações o gerente precisa executar todo mês?
Quais ações são diárias e semanais?
Quem cobra o gerente?
O gestor precisa anexar evidência?
O checklist deve ser igual para todas as lojas?

Sobre caixa

Quais meios de pagamento entram no fechamento?
Quem lança o caixa?
Quem valida?
Qual divergência exige justificativa?
Existem comprovantes/anexos?

Sobre IA

A IA deve apenas recomendar ou criar tarefas automaticamente?
Quem recebe as recomendações?
Que tipos de treinamento já existem?
A Djuju tem padrão de atendimento documentado?
Pode gerar texto de abordagem direto para o vendedor/gestor?

17. Próximo passo recomendado

Antes de desenvolver, fazer uma fase de descoberta curta com 3 entregáveis:

receber 1 a 3 planilhas reais;
mapear campos e regras atuais;
transformar este escopo em backlog técnico do MVP com telas, entidades e prioridades.

Depois disso, iniciar protótipo navegável no subdomínio djuju.triad.app.br.