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Exemplos de painéis e sistemas que a operação usa todo dia.

Versões redesenhadas de projetos que a Wolkee já colocou em produção em atendimento, vendas, finanças, energia e sistemas sob medida. Troque a visão, passe o mouse nos gráficos e veja o que cada um responde. Em Power BI ou HTML/CSS, todos podem rodar num portal com a sua marca.

Power BI · HTML/CSS · PythonAtualização a cada 15 minPortuguês, inglês e espanhol
Quero um painel assim → Ver os exemplos

Atendimento · contact center

Filas, agentes, URA e satisfação na mesma tela.

Painéis conectados a Avaya, Genesys, Five9, Nice e WhatsApp, com atualização a cada 15 minutos e implantação em até 15 dias.

01 · Atendimento

Fluxo de contatos

Quando o cliente procura a empresa e onde a fila estoura.

  • Escala de agentes pelo pico real de cada canal
  • Abandono no horário crítico, não na média do dia
  • Voz, chat e WhatsApp na mesma régua

Fontes · Avaya · Genesys · WhatsApp

Fluxo de contatos por dia e horaÚltimas 4 semanas · Avaya, Genesys e WhatsApp
Contatos no mês80,7 mil
Horário de picoSeg 10h
Abandono no pico6,8%
SegTerQuaQuiSexSábDom7h10h13h16h19h22h
menosmaisacima de 93% do pico
Dados ilustrativos

02 · Atendimento

Atividade dos agentes

Quem está atendendo, quem está em pausa e quanto a operação está ocupada.

  • Status por equipe em tempo real
  • Ocupação por hora contra a meta
  • Pausas fora do padrão viram alerta

Fontes · Avaya · Five9 · Nice

Atividade dos agentesStatus por equipe e ocupação por hora
Agentes logados128
Ocupação74%
Pausa média0:42
Seguros
72%
Saúde
66%
Varejo
75%
Retenção
61%
Em atendimentoEm esperaPausaOutros
Ocupação por hora
meta 80%8h10h12h14h16h18h20h Dados ilustrativos

03 · Atendimento

Jornada na URA

Quanto a URA resolve sozinha e onde o cliente desiste.

  • Autosserviço medido opção por opção
  • Abandono no menu e na fila separados
  • Base para redesenhar o menu

Fontes · Avaya · Genesys

Jornada do cliente na URAClique em um caminho para abrir o próximo nível · setembro
31% de autosserviço

Entrada

Menu

Opção escolhida

Autosserviço

Fila de atendimento

Cancelamento: 5% resolvem na URA e 95% vão para atendente. Na fila, 7,6% desistem antes de serem atendidos.

Dados ilustrativos

04 · Atendimento

Satisfação e NPS

O que o cliente achou do atendimento, da resolução e da marca.

  • Pesquisa integrada à ligação e ao chat
  • Promotores, neutros e detratores por pergunta
  • Tendência mensal da nota média

Fontes · Pesquisa pós-atendimento

Satisfação e NPSPesquisa pós-atendimento · nota de 1 a 5
NPS61média 4,31
4%1
3%2
9%3
27%4
57%5
PromotoresNeutrosDetratores
Nota média por mês
JanFevMarAbrMaiJunJulAgoSet Dados ilustrativos

Vendas

Do pedido ao cliente, com o mesmo número para todas as áreas.

Dados do SAP e do CRM modelados no Microsoft Fabric, com visões por país, estado, canal e cliente.

05 · Vendas

Outlook de vendas

Se o ano vai fechar no plano, mês a mês.

  • Realizado, plano e forecast no mesmo gráfico
  • Valor e volume com um clique
  • Fechamento previsto antes do fim do ano

Fontes · SAP HANA · Microsoft Fabric

Outlook de vendas · NF × PO × ForecastRealizado até setembro, forecast de outubro a dezembro
NF acumulada187,9 mi
PO do ano260,8 mi
Fechamento previsto262,6 mi
Atingimento100,7%▲
17,4Jan17,9Fev19,6Mar20,0Abr19,9Mai20,8Jun23,0Jul25,3Ago24,1Set26,2Out27,1Nov21,4Dez
NFForecastPO (plano)
Dados ilustrativos

06 · Vendas

Matriz de clientes

Quantos clientes compram, quantos voltaram e quantos estão em risco.

  • Ativos, novos, reativados e em risco
  • Comparação por trimestre e ano
  • Clientes e faturamento lado a lado

Fontes · SAP · Salesforce

Matriz de clientes por trimestreClientes que compraram e faturamento (R$ mi) por status
T1T2T3T4Total
Ativos20247026436106552.610
20256886717037242.786
2026745762781—2.288
Novos202458644971242
202566728177296
2026849188—263
Reativados20242218251984
202527243128110
2026332936—98
Em risco202461667258257
202555494652202
2026443941—124
Dados ilustrativos

07 · Vendas

Funil de oportunidades

De onde vêm as vendas que fecham.

  • Origem × resultado em um fluxo
  • Taxa de conversão e ciclo de venda
  • Pipeline aberto por canal

Fontes · Salesforce · Dynamics 365

Funil de oportunidadesOrigem × resultado · 1.492 oportunidades em 2026
CRM · Salesforce
Taxa de conversão33,4%▲ 2,1 pp
Ticket médioR$ 84,6 mil▲ 6%
Ciclo de venda47 dias▼ 5
Pipeline abertoR$ 30,5 mi
Indicação 412Site 365Eventos 238Outbound 296Parceiros 181Ganhas 498Em negociação 361Perdidas 633 Dados ilustrativos

08 · Vendas

Churn e ganho de clientes

Se a base de clientes está crescendo ou vazando.

  • Novos e perdidos no mesmo eixo
  • Saldo mensal e retenção líquida
  • Em clientes ou em receita

Fontes · SAP HANA · CRM

Churn e ganho de clientesNovos (acima) × perdidos (abaixo) e saldo do mês
Churn mensal2,1%▼ 0,4 pp
Saldo no ano+186
Retenção líquida95,8%
JanFevMarAbrMaiJunJulAgoSet
NovosPerdidosSaldo
Dados ilustrativos

09 · Vendas

Vendas por estado

Onde a empresa vende mais e onde há espaço para crescer.

  • Mapa por estado em faturamento ou volume
  • Ranking dos principais estados
  • Base para metas regionais

Fontes · SAP HANA

Vendas por estadoFaturamento (R$ mi) e volume no ano

Maiores estados

  1. SP61,2
  2. MG22,4
  3. PR17,8
  4. RS15,1
  5. SC12,6
  6. RJ11,9
Dados ilustrativos

Finanças

DRE, despesas e orçamento sem planilha no meio.

Fechamento direto do ERP, despesas contra o orçamento com leituras automáticas, ponte de margem e rateio entre países, em moeda local e em dólar.

10 · Finanças

DRE com detalhamento contábil

De onde vem o resultado do período, do grupo até o lançamento.

  • Estrutura do DRE com participação de cada grupo
  • Clique para abrir contas e lançamentos
  • Comparação com o ano anterior e leitura automática

Fontes · SAP HANA · Microsoft Fabric

DRE · detalhamento contábilClique em um grupo para abrir as contas · comparação com o ano anterior
2.277 lançamentos
EstruturaParticipaçãoValorvs ano ant.
Margem de contribuição26,7%37,70 mi▼ 29,7%
EBITDA12,5%17,70 mi▼ 31,2%
Lucro líquido10,4%14,70 mi▼ 3,6%
Leitura do períodoReceita 24,6% abaixo do ano anterior; despesas caíram 28,3% e a margem de contribuição ficou em 26,7% da receita.
Dados ilustrativos

11 · Finanças

Despesas contra o orçamento

Quanto a empresa gastou, em quê e quanto falta para estourar o orçamento.

  • Folha, despesas operacionais e peso na receita
  • Ritmo mensal contra o orçamento (PO)
  • Ranking de áreas com o orçamento de cada uma

Fontes · SAP HANA · Power BI

Despesas · visão executivaJaneiro a setembro · realizado contra o orçamento (PO)
Despesa totalR$ 18,6 mi▼ 27,4% vs PO
Folha de pagamentoR$ 11,9 mi▼ 31,2% vs PO
OperacionaisR$ 5,4 mi▼ 22,6% vs PO
Peso na receita13,8%▼ 0,7 pp

Ritmo mensal · realizado × orçamento

2,02,53,03,04,05,0JanFevMarAbrMaiJunJulAgoSetOutNovDez
RealizadoPOEconomia

Para onde vai cada real

TotalR$ 18,6 mi
  • Folha64%
  • Operacionais29%
  • Rateio de folha4%
  • Tributárias3%

Ranking de áreas · traço = orçamento

  1. 1FINR$ 2,41 mi▼ 39,1%
  2. 2TIR$ 2,07 mi▼ 16,9%
  3. 3MKTR$ 2,01 mi▼ 38,5%
  4. 4RHR$ 1,59 mi▼ 39,1%
  5. 5LOGR$ 1,36 mi▼ 41,4%
Dados ilustrativos

12 · Finanças

Insights automáticos

O que mudou no período, escrito em uma frase, sem precisar analisar o gráfico.

  • Projeção de fechamento do ano
  • Concentração, sazonalidade e contas que mais mudaram
  • Textos que se atualizam com os filtros

Fontes · DAX · Power BI

Insights automáticos de despesasLeituras geradas a cada atualização · mudam com os filtros
4 leituras

1Projeção de fechamento

No ritmo atual, o ano fecha em R$ 28,0 mi, 6,7% abaixo do orçamento.

PO R$ 30,0 mi

Teto para fechar no orçamento: R$ 3,0 mi por mês.

2Concentração

12 de 24 áreas concentram 80% da despesa do período.

80%

Barras = gasto por área · linha = % acumulado.

3Sazonalidade

Fevereiro foi o mês mais caro: 20,4% acima da média.

Linha tracejada = média mensal.

4Contas que mais mudaram

Feiras e eventos foi a conta que mais cresceu contra o ano anterior.

  • Feiras e eventos+R$ 164 mil
  • Treinamentos+R$ 139 mil
  • Combustível+R$ 88 mil
  • Salários−R$ 2.020 mil
  • Consultoria−R$ 747 mil
  • Marketing−R$ 654 mil

Comparação com o mesmo período do ano anterior.

Dados ilustrativos

13 · Finanças

Ponte do orçamento ao realizado

O que explica a diferença entre o orçamento e o gasto real.

  • Economia e estouro por grupo de despesa
  • Execução do orçamento por área
  • Leitura pronta para a reunião de resultados

Fontes · SAP HANA · Power BI

Ponte do orçamento ao realizadoO que explica a diferença entre o orçamento (PO) e o gasto real
R$ 9,3 mi abaixo do PO
27,90 miPO
−5,62 miFolha ADM
−4,07 miFolha COM
−2,41 miDespesas ADM
−0,31 miDespesas COM
−0,14 miTributárias
+3,25 miRateio
18,60 miRealizado

Leitura: a folha administrativa responde por 60% da economia; o rateio de folha foi o único grupo acima do orçamento.

Execução por área · traço = orçamento · % executado

  1. Área FinanceiraR$ 5,31 mi67%
  2. ComercialR$ 3,98 mi59%
  3. TecnologiaR$ 2,71 mi65%
  4. PessoasR$ 2,12 mi62%
  5. LogísticaR$ 1,62 mi60%
Dados ilustrativos

14 · Finanças

Ponte de margem

Por que a margem subiu ou caiu: volume, preço, mix, câmbio ou custo.

  • Efeito de cada alavanca em pontos percentuais
  • Consolidado e por país
  • Moeda local e dólar

Fontes · SAP HANA · Microsoft Fabric

Ponte de margemO que explicou a variação da margem bruta, em pontos percentuais
28,4%Margem 2025
+1,2 ppVolume
+2,1 ppPreço
−0,8 ppMix
−1,4 ppCâmbio
−0,6 ppCusto
28,9%Margem 2026
30,1%Margem 2025
+0,9 ppVolume
+2,6 ppPreço
−0,5 ppMix
−0,3 ppCâmbio
−1,1 ppCusto
31,7%Margem 2026
25,2%Margem 2025
+1,8 ppVolume
+1,2 ppPreço
−1,3 ppMix
−2,9 ppCâmbio
−0,4 ppCusto
23,6%Margem 2026

Leitura: o preço somou 2,1 pp e o câmbio tirou 1,4 pp no consolidado.

Dados ilustrativos

15 · Finanças

Rateio entre países

Quanto de cada despesa compartilhada pertence a cada país.

  • Regras por percentual ou por headcount
  • Custo sai de quem pagou e entra em quem usou
  • DRE por país com o gasto real da operação

Fontes · SQL · Python

Rateio de despesas entre paísesFolha paga pelo País A e distribuída pelos projetos de cada país
ProjetoValor pagoRegraRateioResultado
País AR$ 10.00070%R$ 7.000−R$ 7.000
País B—15%R$ 1.500−R$ 1.500
País C—10%R$ 1.000−R$ 1.000
País D—5%R$ 500−R$ 500

O custo sai do país que pagou e entra no projeto que usou. O DRE de cada país mostra o gasto real da operação.

Dados ilustrativos

Energia solar

Geração, auditoria, faturas e cobrança de mais de 1 GW de usinas.

Previsão pela radiação solar, auditoria entre inversor e concessionária, leitura de faturas com IA e a fatura que o cliente recebe, tudo gerado pelo mesmo sistema.

16 · Energia

Previsibilidade de geração

Quanto cada usina vai gerar e se está gerando o que deveria.

  • Previsão pela radiação solar do INMET
  • Faixa de tolerância para alertar desvios
  • Base para faturar e planejar créditos

Fontes · INMET · Python · Power BI

Previsibilidade de geraçãoRadiação (kWh/m²/dia, INMET) e energia gerada × prevista
Jan6,1
Fev5,9
Mar5,4
Abr4,9
Mai4,3
Jun4,0
Jul4,2
Ago4,8
Set5,3
Out5,8
Nov6,0
Dez6,2
Gerado no ano1,06 GWh
Aderência à previsão96,8%
Próximo mês+9% de geração▲
JanFevMarAbrMaiJunJulAgoSetOutNovDez
GeradoPrevistoFaixa de ±8%
Dados ilustrativos

17 · Energia

Auditoria de energia

Se a energia que a concessionária informou bate com a que o inversor mediu.

  • Inversor × fatura da concessionária, mês a mês
  • Divergência acima de 2% vira alerta
  • Base para contestar a concessionária

Fontes · Inversores · Python

Auditoria de energiaO que o inversor mediu × o que a concessionária informou na fatura
Inversor (MWh)3.068
Concessionária (MWh)3.043
Diferença (MWh)25
JanFevMarAbrMaiJun⚠ 4,8%JulAgoSet
InversorConcessionária⚠ divergência acima de 2%

Julho: a concessionária registrou 4,8% menos energia que o inversor. Contestação aberta.

Dados ilustrativos

18 · Energia

Fatura da concessionária lida com IA

O que veio na fatura da concessionária, sem ninguém digitar.

  • Coleta automática nos portais das concessionárias
  • Leitura com IA e nível de confiança por campo
  • Conferência contra o rateio do contrato

Fontes · Python · OpenAI · OCR

Fatura lida com IAColeta no portal da concessionária, leitura e conferência automáticas
validada
  1. Unidade consumidora3002 418 77199,9%
  2. ReferênciaSET/202699,9%
  3. Energia injetada41.860 kWh99,7%
  4. Créditos compensados38.214 kWh99,6%
  5. Valor da faturaR$ 1.284,3799,8%
  6. Vencimento18/10/202699,9%
✓Créditos batem com o rateio do contrato · divergência de R$ 0,00
Dados ilustrativos

19 · Energia

Distribuição de créditos

Para onde vai a energia de cada usina e quanto crédito está para vencer.

  • Rateio por usina e classe de consumidor
  • Créditos acumulados e a expirar
  • Cobrança gerada a partir do rateio

Fontes · Python · SQL · Power BI

Distribuição de créditosMWh compensados por usina e classe de consumidor · setembro
412 unidades
Injetado1.297 MWh
Compensado96,4%▲ 1,2 pp
Acumulado46,7 MWh
A expirar em 60 dias3,1 MWh!
UFV Planalto 612UFV Terra Nova 384UFV Serra Azul 301Comercial 498Industrial 372Rural 241Poder público 186 Dados ilustrativos

20 · Energia

Fatura que o cliente recebe

Quanto o cliente paga, quanto economizou e de onde vem cada valor.

  • Gerada e enviada pelo sistema todo mês
  • Economia contra a fatura simulada da concessionária
  • Carbono evitado e árvores equivalentes

Fontes · Incite · Python

Fatura que o cliente recebeGerada pelo sistema todo mês, com a economia em relação à concessionária
PDF · e-mail
Dados ilustrativos

Sistemas sob medida

Cadastros e regras que substituem a planilha compartilhada.

Aplicações web (CRUD) com login único, controle de acesso e registro de cada alteração. Os dados alimentam os painéis automaticamente.

21 · Sistemas

Gestão de acessos (RLS)

Quem vê o quê no BI, sem chamado para o TI e com registro de cada alteração.

  • Acesso por país, relatório, margem e vendedor
  • Login único com Microsoft Entra ID ou Google
  • Câmbio e substituições de produto e cliente no mesmo app

Fontes · Python · Flask · SQL Server · Azure

Gestão de acessos aos relatórios (RLS)Aplicação web em Python com login Microsoft · cada linha define o que a pessoa vê no BI
CRUD · SQL Server
UsuárioPaísRelatóriosMargemRLSVisualização
Ana Ribeiroana.ribeiroPaís A e D
Carlos Méndezcarlos.mendezCarlos Méndez
Juliana Pradojuliana.pradoTodos
Diego Rojasdiego.rojasDiego Rojas
Marina Costamarina.costaPaís D
Exportar RLS de todos os usuários

Clique nos campos para alterar e em Salvar.

Dados ilustrativos

22 · Sistemas

Cadastro de unidades consumidoras

Onde a operação cadastra usinas, clientes e unidades, e acompanha a coleta de cada fatura.

  • Grupos, matrizes e unidades consumidoras
  • Login dos portais guardado com segurança
  • Status da coleta e alertas de divergência

Fontes · Incite · Python · SQL

Cadastro de unidades consumidorasO cadastro que dispara a coleta das faturas, o rateio e a cobrança
CRUD · Python
AdicionarMudar grupoExcluir

Status da coleta · hoje

  • ✓UC 3002418771PO 700 · Condomínio · NeoenergiaFatura de setembro coletada
  • ✓UC 3002418790Sabin II · Clínica · NeoenergiaFatura de setembro coletada
  • …UC 1325845Terraço · Comércio · EquatorialAguardando o portal da concessionária
  • !UC 7781204Vega · Indústria · CPFLEnergia 4,8% abaixo do inversor
  • ✓UC 5524319Guará II · Escola · EquatorialFatura de setembro coletada
Dados ilustrativos

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