WaterfallBridge — Explique as Variações de KPI em Métricas de Valor, Percentual e Taxa
Automatize a análise waterfall, bridge e contribuição para finanças, marketing, e-commerce, operações e analytics de produto — da receita e margem à taxa de conversão, retenção, yield e outras variações de KPI difíceis de explicar. Ver casos de uso →
🔒 100% processamento local de dados — os dados nunca saem do seu dispositivo
Passo a Passo: Como usar o WaterfallBridge
Acompanhe nosso guia detalhado e domine a análise de fatores-chave desde o primeiro dia.
Casos de Uso
Como está o desempenho da rentabilidade destes últimos trimestres?
As vendas cresceram 10%, mas a margem de lucro caiu 7pt no geral.
Isso não está muito bom. Você pode me dar uma decomposição da queda de 7pt da margem de lucro e um relatório de análise? Preciso saber quais produtos específicos e quais razões causaram essa queda. Seria melhor fazer uma análise abrangente similar por região, tipo de produto, canal de distribuição, equipe ou outras dimensões, e comparar com diferentes períodos como ano passado, ano retrasado, ou nosso orçamento. Assim poderemos detectar problemas oportunamente e resolvê-los imediatamente.
Se fosse uma análise de receita seria simples, mas decompor a queda de 7pt da margem de lucro até 1000 SKUs específicos, e saber quais fatores como preço, taxa de desconto, custos, etc., contribuíram quantos pontos percentuais para a queda total, não é fácil. Se adicionarmos análises por região, tipo de produto, canais, e comparações com ano passado, orçamento e outras versões de dados diferentes, fica ainda mais complexo, quase impossível...
Você se depara frequentemente com demandas similares no trabalho? Você passa um dia inteiro, ou vários dias ou até mais tempo (análises multidimensionais) para obter uma conclusão de análise? Esta análise contém uma grande quantidade de estimativas manuais, e ao final a soma de todos os fatores de influência para a queda da margem de lucro não é exatamente 7pt, tendo que fazer ajustes manuais, e sempre mantém a dúvida se o processo de cálculo está 100% correto?
Use o WaterfallBridge, complete este tipo de análise em minutos, obtenha resultados de análise precisos através de algoritmos, e decomponha mudanças de receita, margens de lucro, etc., segundo os fatores de influência, diferentes dimensões e comparações de cenários que desejar. Identifique precisamente onde estão os problemas, aja oportunamente e melhore a competitividade empresarial.
Quem Pode Usar o WaterfallBridge?
O WaterfallBridge não é apenas para finanças. Qualquer equipe que precise explicar por que um KPI mudou — especialmente métricas de porcentagem e taxa — pode usá-lo. De margem %, taxa de conversão, retenção e yield até taxa de aceitação de oferta, SLA e taxa de conclusão, o WaterfallBridge ajuda a decompor a mudança entre produtos, clientes, canais, regiões, coortes e outras dimensões com total rastreabilidade.
É especialmente útil quando você precisa:
- Explicar mudanças em métricas de valor absoluto como receita, lucro, custo, despesa ou volume
- Decompor mudanças em métricas de porcentagem ou taxa como margem %, taxa de conversão, CTR, yield, taxa de desconto ou taxa de churn
- Identificar a contribuição de dimensões detalhadas como SKU, produto, cliente, canal, região, fornecedor, campanha ou site
- Produzir resultados que batem exatamente e podem ser revisados passo a passo
| Setor / Domínio | Funções Típicas | Perguntas de Análise Comuns | Fatores-Chave que o WaterfallBridge Decompõe | Valor Único |
|---|---|---|---|---|
| Finanças / FP&A | FP&A Manager, Finance Analyst, CFO Office | Por que Revenue / Profit / Margin % mudaram vs orçamento ou ano anterior? | Price, Volume, Mix, Cost, FX, Structure | Bridges tanto em valor quanto em métricas de taxa (ex. Margin %) com total rastreabilidade |
| Banco / Instituições Financeiras | FP&A, Tesouraria, ALM, Finance Manager, Bank Performance Analyst | Por que o NIM ou o NII mudaram? Qual produto, tipo de depósito ou agência causou a mudança? | Rate, Volume, Mix, Estrutura do Balanço, Produto, Prazo, Moeda, Agência | Decompõe NIM / NII em fatores de taxa, volume, mix e estrutura — rastreável para relatórios gerenciais e revisão do conselho |
| Seguros | Finance Analyst, Analista de Subscrição, Analista Atuarial, CFO Office | Por que o combined ratio, loss ratio ou margem de subscrição mudaram? Qual produto ou região causou? | Loss Rate, Expense Rate, Volume de Prêmios, Product Mix, Região, Canal, Frequência de Sinistros | Decompõe métricas de ratio como loss ratio e combined ratio por produto, região e composição estrutural |
| Marketing / Publicidade | Performance Marketing Analyst, Growth Analyst, Marketing Ops | Por que CTR, CVR, ROAS ou CAC mudaram? Qual campanha ou keyword causou a mudança? | Traffic, Channel Mix, Device Mix, Geography, Campaign, Keyword, Offer | Explica mudanças em métricas de taxa e permite drill-down até o nível de anúncio |
| E-commerce / Varejo | E-commerce Analyst, Category Manager, Commercial Analyst | Por que vendas, margem bruta %, taxa de desconto ou conversão mudaram? Qual SKU/canal contribuiu? | Price, Units, Discount, Product Mix, Channel Mix, Freight, Cost | Decompõe resultados até SKU / categoria / canal / região; lida com análises multidimensionais |
| Compras / Cadeia de Suprimentos | Procurement Analyst, Supply Chain Analyst, Sourcing Manager | Por que o gasto ou custo unitário de compra aumentou? Qual fornecedor/categoria causou? | Unit Price, Volume, Supplier Mix, Category Mix, FX, Logistics | Explica a taxa de custo e mudanças na estrutura de compras — não apenas o gasto total |
| Manufatura / Operações | Operations Analyst, Plant Controller, Manufacturing Finance | Por que custo unitário, yield, taxa de refugo ou margem bruta mudaram? | Volume, Yield, Scrap, Labor, Overhead, Material Cost, Product Mix | Superior para decompor métricas de taxa como yield %, scrap %, margin % |
| SaaS / Assinaturas | RevOps, BizOps, Growth Ops, Customer Success Ops | Por que trial-to-paid, retenção, churn, ARPU ou NRR mudaram? | Customer Mix, Plan Mix, Price, Volume, Cohort, Region, Channel | Explica a origem das mudanças nos KPIs de assinatura e conversão com atribuição estrutural |
| Vendas / Operações Comerciais | Sales Ops, Business Analyst, Commercial Excellence | Por que taxa de fechamento, preço médio, margem por cliente ou desempenho regional mudaram? | Price, Volume, Customer Mix, Product Mix, Region, Sales Team | Drill do total de vendas até a contribuição por cliente / produto / região |
| Produto / Análise de Dados | Product Analyst, BI Analyst, Data Analyst | Por que engagement, ativação, conversão ou retenção mudaram? | User Mix, Channel Mix, Version Mix, Region, Device, Feature Adoption | Respostas mais interpretáveis ao "por que o KPI mudou?" do que um dashboard |
| Atendimento ao Cliente / Suporte | Service Ops, Support Analyst, Call Center Analyst | Por que SLA, taxa de resolução, taxa de reclamações ou eficiência de tickets mudaram? | Ticket Mix, Channel Mix, Team Mix, Region, Product Type | Separa fatores estruturais de fatores de execução nas métricas de serviço |
| Saúde / Educação / Setor Público | Operations Analyst, Planning Analyst, Program Manager | Por que indicadores operacionais ou de desempenho mudaram? | Volume, Mix, Resource Allocation, Region, Service Type | Aplicável a qualquer cenário que precise explicar mudanças complexas em KPIs |
| Recrutamento / Aquisição de Talentos | Recruiter, Talent Acquisition Analyst, HR Operations, Hiring Manager | Por que a taxa de aprovação em entrevistas, aceitação de oferta ou conversão de contratação mudou? Qual função, canal ou região causou? | Volume de Candidatos, Source Mix, Role Mix, Região, Recruiter, Fase de Entrevista, Pacote de Oferta | Explica mudanças nas taxas do funil de contratação com drill-down por função, fonte, recruiter e região |
| Educação / Treinamento | Education Operations, Academic Analyst, Program Manager, Learning Ops | Por que a taxa de conclusão, presença, aprovação ou satisfação no curso mudou? Qual curso, coorte ou campus causou? | Student Mix, Course Mix, Coorte, Professor, Campus, Modalidade, Presença, Resultados de Avaliação | Decompõe mudanças em KPIs educacionais por coorte, curso, professor e campus |
| Gaming / Aplicativos Móveis | Game Analyst, Live Ops, Growth Manager, Monetization Analyst | Por que a retenção D1/D7, conversão de pagadores, ARPPU ou taxa de engajamento mudaram? Qual versão, país ou canal de aquisição causou? | User Mix, Version Mix, Channel Mix, País, Dispositivo, Coorte, Content / Event Mix | Ponte de mudanças em KPIs de jogos e apps com contribuição explicável por versão, coorte e canal |
| Call Center / Centro de Contato | Call Center Manager, WFM Analyst, Service Ops Analyst | Por que a taxa de abandono, nível de serviço, tempo de atendimento ou resolução no primeiro contato mudaram? Qual fila, turno ou equipe causou? | Volume de Chamadas, Queue Mix, Team Mix, Turno, Idioma, Região, Tipo de Demanda, Equipe | Separa efeitos estruturais de mix dos fatores de execução operacional em KPIs de serviço |
| DTC / Pequeno Negócio / Creator Commerce | Dono de Loja Shopify, Creator Manager, Growth Operator, E-commerce Lead | Por que a conversão da loja, taxa de devolução, AOV ou margem do produto mudaram? Qual produto, campanha ou fonte de tráfego causou? | Traffic Mix, Product Mix, Preço, Desconto, Canal, Creator / Campanha, Geografia | Torna a análise bridge avançada acessível para equipes pequenas, não apenas analistas de grandes empresas |
| Função | O Que Lhes Importa | Valor que o WaterfallBridge Entrega |
|---|---|---|
| FP&A / Finance Analyst | Budget vs Actual, Forecast vs Actual, explicação de variâncias YoY | Gera bridges totalmente conciliados e suporta métricas complexas como Margin % |
| CFO / Diretor Financeiro | Relatórios gerenciais, atribuição de resultados, transparência dos drivers principais | Caminho claro, revisável e auditável para explicar mudanças de desempenho |
| FP&A Bancário / ALM / Tesouraria | NIM, NII, rendimento de empréstimos, custo de depósitos, risco de repricing, estrutura de funding | Decompõe mudanças na margem em fatores de taxa, volume, mix e estrutura do balanço com total rastreabilidade |
| Finanças de Seguros / Analista de Subscrição | Loss ratio, combined ratio, margem de subscrição, mix de prêmios | Explica mudanças no combined ratio por produto, região, canal e drivers estruturais |
| Marketing Analyst | CTR, CVR, ROAS, desempenho de campanhas | Análise de contribuição do total até campanha / keyword / canal |
| E-commerce Analyst | Rentabilidade por SKU, desconto, canal e categoria | Drill da margem bruta total até SKU / Categoria / Loja / Canal |
| Procurement Analyst | Variância de gasto, impacto de fornecedores, mudanças de custo unitário | Explica os drivers de custo — não apenas exibe o relatório |
| Supply Chain Analyst | Custo, logística, troca de fornecedor, mudanças estruturais | Analisa como mudanças estruturais afetam o custo total e a eficiência |
| Operations Analyst | Eficiência, níveis de serviço, capacidade, mudanças de yield | Decompõe mudanças nos resultados operacionais em drivers acionáveis |
| Sales Ops / Commercial Analyst | Drivers de região, cliente, produto e preço | Identifica quais clientes / regiões / produtos realmente impulsionam os resultados |
| BI / Data Analyst | O "por quê" por trás das métricas do dashboard | Fornece explicação estruturada da variância de KPIs, além do monitoramento |
| Pricing Analyst | Impacto de mudanças de preço, descontos e mix no lucro | Isola claramente os efeitos de preço, mix, desconto e custo |
| Growth Analyst | Por que conversão, ativação, retenção ou desempenho do funil mudaram? | Decompõe mudanças de KPI em drivers estruturais por canal, coorte, dispositivo, geografia e versão |
| RevOps / BizOps | O que causou mudanças na conversão do pipeline, ARPU, retenção ou expansão? | Fornece um bridge conciliado do KPI geral até a contribuição por cliente / plano / região / canal |
| Talent Acquisition Analyst | Taxa de aprovação em entrevistas, aceitação de oferta, efetividade de fontes, qualidade do funil de contratação | Explica mudanças nas taxas do funil de contratação por função, fonte, recruiter, região e fase |
| Dono / Operador de Pequeno Negócio | Conversão de loja, AOV, taxa de devolução, rentabilidade do produto | Torna a decomposição avançada de KPIs acessível sem construir um modelo BI completo |
| Cenário de Análise | Métricas Comuns | Exemplo de Aplicação |
|---|---|---|
| Budget vs Actual | Revenue, Profit, Margin %, Cost | Explicar a diferença entre resultados reais e orçamento |
| Forecast vs Actual | Sales, GM %, Opex, Conversion Rate | Identificar onde e por que a previsão desviou |
| Variância YoY / MoM / WoW | Revenue, Units, Spend, KPI rates | Comparar os drivers de mudança entre períodos |
| Análise Preço–Volume–Mix | Revenue, Gross Profit, Margin % | Decompor o impacto de preço, volume e mix nos resultados |
| Análise de Drivers de Margin % | GM %, CM %, EBITDA % | Explicar mudanças em métricas percentuais — não apenas o valor monetário |
| Análise de Contribuição | SKU, Customer, Region, Channel, Campaign | Descobrir quem está impulsionando ou arrastando os resultados gerais |
| Bridge por Canal / Região | Sales, Conversion, Spend, Profitability | Comparar mudanças de desempenho entre canais e regiões |
| Análise de Produto / SKU | Margin, Discount, Units, Mix | Entender como mudanças no mix de produtos afetam os KPIs gerais |
| Análise de Fornecedor / Compras | Unit Cost, Spend, Landed Cost | Analisar o impacto de fornecedor e estrutura de compras no custo |
| Análise de KPI Operacional | Yield, Scrap, SLA, Resolution Rate | Explicar mudanças na eficiência operacional ou métricas de serviço |
| Decomposição de KPI de Marketing | CTR, CVR, CPC, ROAS | Explicar mudanças no desempenho de anúncios e qualidade do tráfego |
| Bridge de KPI SaaS | Retention, Churn, ARPU, Trial-to-Paid | Analisar mudanças na assinatura e estrutura de clientes |
| Análise de Variância NIM / NII | NIM, NII, Rendimento de Empréstimos, Custo de Depósitos, Spread | Isolar o impacto de taxa, volume, mix e reestruturação do balanço na margem líquida de juros |
| Análise de Loss Ratio / Combined Ratio | Loss Ratio, Expense Ratio, Combined Ratio, Margem de Subscrição | Decompor mudanças no resultado de subscrição por produto, região ou canal |
| Análise do Funil de Recrutamento | Screening Rate, Interview Pass Rate, Offer Acceptance Rate, Time-to-Hire | Explicar por que a conversão de contratação mudou por função, fonte, recruiter e região |
| Bridge de Retenção / Churn | Retention Rate, Churn Rate, Renewal Rate, Expansion Rate | Identificar se mix de clientes, mix de produto, preço ou qualidade de coorte causou mudanças nos KPIs de assinatura |
| Decomposição de Taxa de Conversão | CVR, Checkout Rate, Trial-to-Paid, Activation Rate | Explicar por que a taxa de conversão total mudou por dispositivo, canal, região ou landing page |
| Bridge de KPI de Atendimento ao Cliente | SLA, Resolution Rate, Abandonment Rate, Complaint Rate | Separar mudanças de volume / mix de problemas de execução nas operações de suporte |
| Análise de KPI de App / Gaming | D1 Retention, D7 Retention, Payer Conversion, ARPPU | Explicar o movimento de KPI por versão do app, coorte, evento, país ou fonte de aquisição |
| Bridge de Desempenho de Loja / DTC | Store Conversion, AOV, Refund Rate, Product Margin % | Explicar o que mudou em um pequeno negócio online por produto, campanha e fonte de tráfego |
- Revenue (Receita)
- Profit (Lucro)
- Cost (Custo)
- Spend (Despesa)
- Units / Volume (Volume)
- Headcount (Headcount)
- Inventory (Estoque)
- Margin % / GM % / CM %
- Taxa de Conversão
- Click-Through Rate (CTR)
- Taxa de Engajamento
- Taxa de Desconto
- Yield % / Taxa de Refugo
- Taxa de Retenção / Churn Rate
- Net Interest Margin (NIM)
- Loss Ratio / Combined Ratio
- SKU / Produto / Categoria / Marca
- Cliente / Conta
- Canal / Loja
- Campanha / Keyword
- País / Região / Site
- Fornecedor / Vendor
- Fábrica / Planta / Equipe
- Produto / Prazo / Moeda (Banco)
- Agência / Linha de Negócio (Banco)
Cada etapa da decomposição é visível e rastreável — sem caixas pretas.
A soma de todas as contribuições sempre corresponde à variação total do KPI — sem ajustes manuais.
Não é apenas um gráfico — é a lógica completa de Bridge para análise de drivers e contribuição.
Especialmente poderoso para Margin %, Taxa de Conversão, CTR, Yield % e outros KPIs baseados em razão.
Analisa a contribuição de SKUs individuais, clientes, canais, regiões, fornecedores e campanhas.
Prático para equipes que precisam de respostas rápidas, outputs prontos para a diretoria e um fluxo de trabalho familiar.
Como Funciona
Na prática, decompor a diferença entre dois resultados em termos de valor absoluto é geralmente relativamente simples. Por exemplo, se a Receita total aumenta de 1.000 para 1.200, a variação de +200 geralmente pode ser decomposta diretamente em fatores como Volume, Preço, Mix de Produtos, FX ou outros fatores. O WaterfallBridge pode lidar com esse tipo de análise de forma muito eficaz e conveniente.
No entanto, quando a diferença é expressa como uma métrica percentual — como a Margem % — a decomposição por fatores e a análise de contribuição tornam-se muito mais difíceis. A razão é que as métricas percentuais não são aditivas, e suas variações são frequentemente afetadas por efeitos de ponderação e de mix.
Por essa razão, o exemplo a seguir foca na análise da variação da Margem %, mostrando como decompor a variância por fator e calcular a contribuição de cada fator passo a passo.
Ao mesmo tempo, o WaterfallBridge também pode calcular a contribuição no nível de detalhe mais baixo dentro de cada fator — por exemplo, no nível SKU — para que os usuários possam rastrear não apenas qual fator de alto nível alterou o resultado, mas também quais itens subjacentes contribuíram para essa mudança.
Em resumo, o WaterfallBridge foi projetado para lidar de forma eficiente com a análise de contribuição tanto para métricas de valor absoluto quanto para métricas de porcentagem, em diferentes contextos de negócios e cenários analíticos.
I. Introdução ao Princípio do Programa
O exemplo a seguir percorre um cenário de dois produtos para ilustrar como cada fator é substituído passo a passo e como as contribuições se somam exatamente.
Princípio fundamental
Quando analisamos mudanças na Margem % total, não podemos simplesmente somar as variações de Margem % de produtos, países ou regiões individuais, pois a Margem % total é essencialmente:
É um resultado formado com base na ponderação pela receita, não uma simples soma de percentuais de subitens.
Portanto, um dos métodos mais confiáveis — e que sempre se reconcilia — é:
Ou seja:
- Partir do cenário antigo (Previsão / Base)
- Substituir apenas uma variável pelo seu novo valor (Real) de cada vez, mantendo todas as outras inalteradas
- Recalcular a Margem % geral após cada substituição
- A variação em relação ao passo anterior é a contribuição dessa variável
- Continuar até que todas as variáveis tenham sido substituídas pelos valores Reais
Isso garante que:
Além disso, no nível de detalhe do produto, se você atualizar Unidades/Volume de Previsão para Real, geralmente também estará atualizando a estrutura de vendas entre produtos ao mesmo tempo, portanto o efeito mix frequentemente já está incorporado na etapa de Volume, e você não precisa necessariamente de uma barra separada de "Mix".
II. Configuração do Caso
Para manter o exemplo simples e claro, usamos dois produtos:
- Produto A: margem naturalmente alta
- Produto B: margem naturalmente baixa
1) Previsão (Base)
| Produto | Unidades | Preço Unit. | Custo Unit. | Receita | Lucro | Margem % |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A | 100 | 10,0 | 6,0 | 1.000 | 400 | 40,0% |
| B | 200 | 8,0 | 7,0 | 1.600 | 200 | 12,5% |
| Total | 300 | — | — | 2.600 | 600 | 23,08% |
Receita = Unidades × Preço Unit.
Lucro = Unidades × (Preço Unit. − Custo Unit.)
Margem % Total = Lucro Total / Receita Total = 600 / 2.600 = 23,08%
2) Real (Resultado final)
| Produto | Unidades | Preço Unit. | Custo Unit. | Receita | Lucro | Margem % |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A | 140 | 9,5 | 6,2 | 1.330 | 462 | 34,74% |
| B | 170 | 8,4 | 6,8 | 1.428 | 272 | 19,05% |
| Total | 310 | — | — | 2.758 | 734 | 26,61% |
Portanto a variação total é: 26,61% − 23,08% = +3,54pp
III. Processo de Decomposição por Substituição Progressiva
Aqui usamos a seguinte sequência:
- Primeiro atualizar mudanças de volume e estrutura
- Em seguida atualizar mudanças de preço
- Por último atualizar mudanças de custo
| Produto | Unidades | Preço Unit. | Custo Unit. | Receita | Lucro | Margem % |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A | 100 | 10,0 | 6,0 | 1.000 | 400 | 40,0% |
| B | 200 | 8,0 | 7,0 | 1.600 | 200 | 12,5% |
| Total | 300 | — | — | 2.600 | 600 | 23,08% |
Neste passo, apenas as Unidades são substituídas de Previsão para Real; Preço e Custo permanecem nos valores de Previsão.
| Produto | Unidades | Preço Unit. | Custo Unit. | Receita | Lucro | Margem % |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A | 140 | 10,0 | 6,0 | 1.400 | 560 | 40,0% |
| B | 170 | 8,0 | 7,0 | 1.360 | 170 | 12,5% |
| Total | 310 | — | — | 2.760 | 730 | 26,45% |
A Margem % total muda de 23,08% para 26,45%, portanto:
Como A tem alta margem e B tem baixa margem, o mix se desloca para A — o efeito de estrutura já está refletido neste passo.
Neste passo, com base no Passo 1, o Preço Unit. também é substituído pelo Real; o Custo permanece na Previsão.
| Produto | Unidades | Preço Unit. | Custo Unit. | Receita | Lucro | Margem % |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A | 140 | 9,5 | 6,0 | 1.330 | 490 | 36,84% |
| B | 170 | 8,4 | 7,0 | 1.428 | 238 | 16,67% |
| Total | 310 | — | — | 2.758 | 728 | 26,40% |
A Margem % total muda de 26,45% para 26,40%, portanto:
Por fim, o Custo Unit. também é substituído pelo Real. Isso atinge completamente o estado Real.
| Produto | Unidades | Preço Unit. | Custo Unit. | Receita | Lucro | Margem % |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A | 140 | 9,5 | 6,2 | 1.330 | 462 | 34,74% |
| B | 170 | 8,4 | 6,8 | 1.428 | 272 | 19,05% |
| Total | 310 | — | — | 2.758 | 734 | 26,61% |
A Margem % total muda de 26,40% para 26,61%, portanto:
IV. Resultado Final do Bridge
| Passo | Margem % | Contribuição |
|---|---|---|
| Base de Previsão | 23,08% | — |
| Após Volume (incl. mix) | 26,45% | +3,37pp |
| Após Preço | 26,40% | −0,05pp |
| Após Custo | 26,61% | +0,22pp |
| Variação total | 26,61% − 23,08% | +3,54pp |
Verificação:
+3,37pp − 0,05pp + 0,22pp = +3,54pp ✓
Coincide exatamente com a variação total.
Esse é precisamente o valor da substituição progressiva: cada passo é rastreável e o total sempre se reconcilia.
Guia
O uso da ferramenta WaterfallBridge requer ter Excel 2016 ou superior pré-instalado. É recomendado usar a versão mais recente do Microsoft 365, versões mais antigas podem fazer com que o programa não funcione corretamente.
As instruções a seguir utilizam um conjunto de dados virtuais de "supermercado simulado" para demonstrar como usar a ferramenta WaterfallBridge para gerar automaticamente análise Bridge e obter fatores-chave de impulso.
Baixar exemplo do ExcelO painel inicial exibe dois botões "Novo arquivo Bridge" e "Abrir arquivo Bridge existente"
1.1 Clique no botão "Novo arquivo Bridge" - gera um novo arquivo Excel contendo uma nova planilha "Data". Por favor, insira os dados correspondentes na planilha "Data" e use-a como base para análises posteriores.
1.2 Clique no botão "Abrir arquivo Bridge existente" - seleciona um arquivo Excel usado anteriormente. Este arquivo deve salvar os dados correspondentes e ter os Tipos de Dados configurados.
Na planilha Data, começando da coluna B, insira os tipos de dados na primeira linha, os nomes dos campos na segunda linha, e os dados a partir da terceira linha para baixo. A coluna A contém as descrições de identificação geradas automaticamente para entrada de dados das linhas um a três, a coluna A em si não afeta os dados nem a análise.
No menu suspenso gerado na primeira linha da planilha "Data", começando da coluna B, selecione o tipo dos dados. O tipo é determinado conforme o significado que os dados precisam representar. O programa realizará análise automática baseada no tipo de dados.
Os tipos de dados se dividem em 5 categorias: Dimension, Key, SumY, SumN, Result. Cada campo deve definir um tipo de dados, você pode usar o menu suspenso para selecionar o tipo de dados.
Agora, tomando como exemplo os dados do nosso supermercado simulado, vamos explicar o significado de cada tipo de dados, as definições de cada tipo são as seguintes:
Por exemplo: Se você selecionar "Nome do Produto" como Key, o programa calculará o impacto da mudança de cada variável nesta dimensão "Nome do Produto" sobre o resultado final (Result).
Por exemplo: As Quantidades de diferentes produtos de cada linha podem ser somadas, o significado após a soma é a quantidade total de mercadorias. Portanto, o Tipo de Quantidade pode ser configurado como SumY.
SumY pode inserir valores numéricos diretamente, ou usar fórmulas para calcular valores através de outros campos. Mas as fórmulas só podem usar os símbolos de operações aritméticas básicas do Excel e parênteses, ou seja: soma +, subtração -, multiplicação *, divisão /, parêntese esquerdo "(", parêntese direito ")". Dicas de uso de fórmulas
Por exemplo: Os Preços de diferentes produtos não são iguais, se queremos calcular o Preço médio de todos os produtos, não podemos somar diretamente o Preço do produto A e o Preço do produto B para obter o Preço geral. Portanto, o Tipo de Preço pode ser configurado como SumN.
SumN pode inserir valores numéricos diretamente, ou usar fórmulas para calcular valores através de outros campos. Mas as fórmulas só podem usar os símbolos de operações aritméticas básicas do Excel e parênteses, ou seja: soma +, subtração -, multiplicação *, divisão /, parêntese esquerdo "(", parêntese direito ")". Dicas de uso de fórmulas
Por exemplo: Se o conteúdo do campo Result é vendas, então a célula precisa inserir = Preço * Quantidade. Ou se é margem%, então a célula precisa inserir =lucro / receita.
A fórmula em Result é informação importante que o programa usa para associar variáveis e resultados, e dependência lógica de análise. Certifique-se de que cada célula Result de cada linha contenha uma fórmula capaz de calcular o Result, a fórmula deve ser concisa e clara. Result analisará o impacto de cada variável na fórmula sobre Result, variáveis que não estão na fórmula não estão no escopo da análise. A fórmula Result deve conter pelo menos um campo cujo Tipo de Dados seja SumY, para poder agregar e analisar dados de diferentes linhas.
As fórmulas Result só podem usar os símbolos de operações aritméticas básicas do Excel e parênteses, ou seja: soma +, subtração -, multiplicação *, divisão /, parêntese esquerdo "(", parêntese direito ")". Dicas de uso de fórmulas
Na segunda linha da planilha "Data", começando da coluna B para a direita, insira os nomes dos campos. O significado dos dados representados pelos nomes dos campos deve corresponder aos tipos de dados da primeira linha. Os nomes dos campos não podem ser duplicados.
Na planilha "Bridge Data", da coluna B, terceira linha para baixo, insira os dados específicos.
Quando clicar em "New Bridge File" ou "Select Bridge File" para abrir o arquivo, aparecerão no painel os botões azuis New Bridge e Refresh Bridge.
3.1 Botão New Bridge - gera novos menus suspensos e planilhas Bridge e outros frameworks de análise baseados nos dados da planilha Data, para análise posterior de dados. (Nota: planilhas relacionadas como planilha Bridge e dados correspondentes no workbook original serão excluídos.) Se os dados da planilha Data tiverem mudanças, primeiro deve pressionar o botão "New Bridge" para gerar um novo framework de análise, então: 1. Selecionar os novos menus suspensos Baseline e Comparison; 2. Pressionar o botão "Refresh Bridge" para regenerar os gráficos Bridge e análises Contribution necessários.
3.2 Botão Refresh Bridge - após selecionar as opções nos menus suspensos Baseline e Comparison conforme as necessidades de análise, pressione o botão "Refresh Bridge" para gerar os gráficos Bridge e análises Contribution necessários. Serão mostrados avisos de dados faltando ou planilhas, recomenda-se clicar em New Bridge para regenerar um novo Bridge.
Os menus suspensos serão divididos em duas áreas: Baseline e Comparison
Os campos nos menus suspensos Baseline e Comparison contêm exatamente as mesmas opções. Os usuários podem filtrar conforme as necessidades nos menus suspensos quais opções servem como dados Baseline e quais opções servem como dados Comparison, usando-os como dados de comparação e análise de ambas as extremidades do Bridge. Nota: Inicialmente por padrão, os campos dos menus suspensos Baseline e Comparison estão todos selecionados, portanto Baseline e Comparison obtêm exatamente o mesmo conjunto de dados, resultando em um Bridge sem diferenças.
4.1 Menu suspenso Baseline - seleciona os dados base para comparação de análise, por exemplo, frequentemente usamos dados de certo ano como base de comparação, então aqui selecione 2023
4.2 Menu suspenso Comparison - seleciona os dados alvo para comparação de análise, por exemplo, aqui selecione 2024 como o ano de interesse para comparar com 2023.
A planilha Bridge é a planilha que exibe os resultados da análise final, incluindo o gráfico Bridge e a tabela de análise Contribution
5.1 Fonte de dados Bridge - Começando da célula B3 no canto superior esquerdo, aparecerão nomes de campos e dados, estes são os dados utilizados para gerar o gráfico Bridge.
5.2 Gráfico Bridge - Exibe o Bridge obtido da análise após executar o programa, a coluna azul à esquerda é Baseline, no centro está o impacto de contribuição de cada variável, a coluna gráfica à direita é Comparison.
5.3 Tabela de análise Contribution - Diretamente abaixo do gráfico Bridge, será exibida a tabela de análise Contribution, que mostra para cada Item do campo Key, a contribuição para a mudança geral sob diferentes fatores.
Através do gráfico Bridge e da tabela de análise Contribution, você poderá encontrar rapidamente os Items (SKU) mais importantes que afetam as mudanças, assim como os fatores de mudança (preço? custo? ou mix de quantidades?)
Você pode modificar em 2.1 Seleção de tipo de dados, selecionar qual campo é Key, qual campo é Result, para analisar diferentes dimensões e diferentes dados de resultado. E conforme os menus suspensos 3 para filtrar quais dados servem como Baseline e Comparison, clicar em Refresh Bridge para gerar gráficos Bridge atualizados e tabelas de análise Contribution, para analisar a situação empresarial real e propor sugestões de melhoria
6. Regras de Cálculo SumY e SumN
Na primeira linha Tipo de Dados da planilha Data, os valores numéricos são divididos em dois tipos SumY e SumN, e utilizam estes dados na coluna Result que contém fórmulas. Para analisar corretamente os dados, aqui definimos algumas regras de cálculo sobre SumY e SumN:
SumY + SumY = SumY
SumY + SumN (mostrará erro)
SumN + SumN = SumN
SumY * SumY = SumY
SumY * SumN = SumY
SumN * SumN = SumN
SumY / SumY = SumN
SumY / SumN = SumY
SumN / SumY = SumN
SumN / SumN = SumN
Usar a mesma fórmula para cada coluna: O programa copiará automaticamente a fórmula da linha 4 após remover o símbolo de célula fixa "$" em toda a coluna, para garantir que as fórmulas de cada coluna sejam as mesmas.
6.4.1 Nas fórmulas, se parênteses forem incluídos, então conforme as regras das quatro operações aritméticas, calcular primeiro os dados dentro dos parênteses, o resultado serve como valor e aplica as regras acima para continuar o cálculo.
Exemplo: (SumY + SumY) * SumN
Passo 1: SumY + SumY = SumY
Passo 2: SumY * SumN = SumY
Tipo de resultado final: SumY
6.4.2 Se a fórmula da coluna Result faz referência a outras células e essa célula também contém uma fórmula, então a análise fundirá todas as fórmulas aninhadas referenciadas em uma fórmula para análise.
Exemplo:
Fórmula coluna E: =B*C (Custo Total = Quantidade * Custo Unitário)
Fórmula coluna F Result: =D-E (Lucro = Receita - Custo Total)
Após fundir: O programa analisará =D-(B*C)
6.4.3 O programa reorganizará automaticamente as variáveis e utilizará a propriedade distributiva da multiplicação conforme a estrutura da fórmula, isto é para melhor análise dos dados.
Fórmula original: =SumY*(SumN1 + SumN2)
Após processamento do programa: =SumY*SumN1 + SumY*SumN2
Isto ajuda a analisar mais claramente as contribuições respectivas de SumY, SumN1, SumN2.
7. Planilha Process
A planilha Process contém a lógica e algoritmos de geração de gráficos Bridge e dados, pode ver intuitivamente como estes resultados de análise são calculados passo a passo, evitando fenômenos de caixa preta e inexplicáveis.
Lógica e princípio de cálculo da análise Bridge
Todas as variáveis se baseiam nos valores iniciais Baseline, cada passo muda uma variável para o valor Comparison, calculando o impacto em cada Item Key.
Exemplo: Análise de vendas do produto A
Baseline: Preço=10, Quantidade=100, Vendas=1000
Comparison: Preço=12, Quantidade=80, Vendas=960
Passo 1: Só mudar Preço: 10→12, Quantidade mantém 100, Vendas=1200
Passo 2: Depois mudar Quantidade: Preço=12, Quantidade=100→80, Vendas=960
Calcular o impacto no agregado de cada mudança de variável em cada passo
Impacto do Preço: 1200 - 1000 = +200
Impacto da Quantidade: 960 - 1200 = -240
Mudança total: +200 + (-240) = -40
Verificação: 960 - 1000 = -40 ✓
Após 7.1 a 7.2, substituir todas as variáveis dos valores Baseline para os valores Comparison, obtém-se o impacto de cada fator de influência necessário para o gráfico Bridge.
Na tabela de cálculo Contribution será calculado o impacto de cada Key em cada mudança de fator sobre o conjunto.
Impacto geral do Preço: +500
Contribuição do produto A: +200 (representa 40%)
Contribuição do produto B: +180 (representa 36%)
Contribuição do produto C: +120 (representa 24%)
Added Data representa os novos dados adicionados aos dados Baseline (existem nos dados Comparison), Removed Data representa os dados removidos dos dados Baseline (não existem em Comparison). Estes dois tipos de dados geralmente precisam ser separados primeiro da análise de outros fatores.
Cenário: Análise de mudança de combinação de produtos
Dados Baseline: Produtos A, B, C
Dados Comparison: Produtos A, B, D (adicionar D, remover C)
Added Data: Contribuição do produto D
Removed Data: Impacto do produto C (contribuição negativa)
Estas mudanças serão mostradas separadamente, sem se misturar com fatores como preço, quantidade, etc.
8. Outras planilhas
Para o correto funcionamento do programa, algumas outras planilhas serão geradas mas ficarão ocultas, por favor não modifique essas planilhas.
9. Garantia de segurança de dados
Todos os dados existem apenas no Excel local, o programa também funciona apenas localmente, a análise do programa em si não tem nenhuma comunicação de rede
10. Recursos
Rejeita conclusões vagas da análise de IA e inexplicabilidade, o processo de cálculo da análise é completamente transparente e explicável
Transparência da planilha Process
Contém a lógica e algoritmos de geração de gráficos Bridge e dados, cada passo de cálculo pode ser rastreado e verificado.
Análise de caixa preta tradicional:
❌ "O modelo de IA mostra queda de margem de lucro de 7pt"
❌ Não pode explicar o processo de cálculo específico
❌ Não pode verificar a precisão dos resultados
Análise transparente:
✅ "Fator preço: -3pt, fator custo: -2pt, fator quantidade: -2pt"
✅ Cada passo de cálculo visível na planilha Process
✅ Todas as fórmulas e lógica completamente verificáveis
Segurança de dados locais
Zero comunicação de rede, todo processamento de dados é completado localmente, garantindo segurança absoluta dos dados empresariais.
Garantia de segurança de dados:
✅ Os dados não saem do computador local
✅ Não precisa fazer upload para servidores na nuvem
✅ Sem requisitos de conexão de rede
✅ Atende políticas de segurança de dados empresariais
✅ Evita riscos de vazamento de dados
Cálculo matemático preciso
Baseado em fórmulas matemáticas rigorosas, garantindo precisão e confiabilidade dos resultados da análise.
Análise de estimativa tradicional:
❌ Estimativa manual, possibilidade de erros
❌ Impacto de cada fator não pode ser quantificado com precisão
❌ Resultados agregados requerem ajuste manual
Cálculo preciso:
✅ Fórmulas matemáticas garantem 100% de precisão
✅ Contribuição de cada fator é precisa até casas decimais
✅ Total se equilibra automaticamente, sem necessidade de ajuste
Análise de alta eficiência
Complete em minutos análises complexas que tradicionalmente levam vários dias, melhorando significativamente a eficiência do trabalho.
Análise multidimensional
Suporta análise profunda de fatores impulsores por produto, região, tempo e outras múltiplas dimensões.
Configuração flexível
Ajuste dimensões de análise e cenários de comparação a qualquer momento, atendendo diversas necessidades de análise empresarial.