O problema
Quem monta uma operação de varejo digital escolhe entre dois extremos: a plataforma de prateleira, em que a marca vira um tema e o dado fica preso lá dentro, ou o e-commerce sob medida, que custa meses antes da primeira venda. Nos dois casos o relatório de vendas nasce de exportação manual para planilha — quando nasce. O lojista sabe quanto vendeu; não sabe qual categoria sustenta a margem, qual meio de pagamento domina, nem o que o desconto está custando.
A solução
Uma base de código, um backend, várias marcas: cada lojista recebe app com identidade própria — ícone, splash, paleta e nome — e o seu espaço de dados sob a rota da loja. O pedido registrado na vitrine dispara Cloud Functions que carregam a venda e cada item no BigQuery; views prontas recortam esse dado por loja e alimentam um relatório Looker Studio que o lojista abre dentro do console, junto com catálogo, pedidos e a configuração da própria marca.
A plataforma em telas
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Destaques comerciais
O pedido gravado no Firestore dispara duas Cloud Functions que carregam a venda e cada item de linha no BigQuery, na região brasileira. Quatro views deixam o dado pronto para o Looker Studio — nenhuma exportação, nenhuma planilha, nenhum passo humano entre a venda e o gráfico.
Duas marcas rodam hoje sobre a mesma base: mesma vitrine, mesmo backend, identidades diferentes. Trocar de marca é um comando — e o runbook de onboarding leva do contrato ao app instalável da marca em menos de uma hora.
Console próprio para catálogo, pedidos e configuração da marca — incluindo cores e o endereço do painel de BI. Cada dono enxerga apenas a sua loja, porque o escopo vem da credencial de acesso, não de um filtro na tela.
Clean Architecture com camadas separadas, Bloc para estado e injeção de dependência, cobertura de testes acima de 70% entre unitários, de widget e de integração, e pipeline de build e distribuição no Codemagic com Firebase Test Lab.
Tecnologia
Este produto nasceu de um problema real. O seu também pode.