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Sistema Gestão Pagamentos Mercadolivre

Published on the January 26, 2017 in IT & Programming

About this project

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Tenho um consultoria e trabalho com infraestrutura e sistemas personalizados.
No momento estou com um projeto utilizando API  do MercadoLivre.

Meu cliente tem há necessidade de informatizar o depto de Governança de sua empresa que cuida das conferências das vendas e pagamentos do Mercadolivre.

Obs: Daqui para frente vou me referir ao MercadoLivre como ML.

Ele é um dos lideres de vendas do ml e possui um grande volume de  movimentações por mês, mas da mesma forma como ocorre com as conta telefônicas corporativas, ocorrem erros de lançamentos (neste caso sempre favorecendo o ml).

Os erros mais comuns são relacionados aos estornos. Por exemplo: Um cliente cancela uma compra e o ML não estorna a taxa de comissão. Outro exemplo é cobrança de taxas erradas por tipo de anuncio.
Cobram no anuncio Clássico (mais barato) o preço do anuncio Platinum (mais caro) e assim por diante.

Para checar estas informações a área administrativa da loja virtual deste cliente (loja virtual do próprio ML) disponibiliza todas as informações em detalhes, mas não é possível exportar. Somente um resumo em Excel, mas não atende as necessidades.

Atualmente ele tem uma pessoa de Governança para ficar checando pedido a pedido e verificar se os valores cobrados e recebidos estão corretos, mas é muito braçal. Daí surgiu à ideia de automatizar.

Funcionalidades do sistema:
    Checar quantos estornos houve no mês;
    Checar quantos estornos foram classificados como “positivo”, “neutro” ou “negativo”;
    Checar os motivos dos estornos (detalhamento);
    Checar quantas vendas através de anúncios Clássicos e quais valores das taxas cobradas;
    Checar quantas vendas através de anúncios Platinum e quais valores das taxas cobradas;
    Checar quantidade de estornos que serão reembolsados no mês e no próximo mês;
    Checar quantas vendas com fretes grátis e valores;
    Checar quantas vendas com fretes pagos pelo cliente e valores;
    Checar quantas vendas com parcelamento com juros e quantas sem juros;
O sistema deverá gerar relatório em tela, impresso e exportar para  Excel com as seguintes informações:
Código do anuncio, código do cliente, nome do cliente, e-mail do cliente, data do pedido, descrição do produto, código do produto, tipo do anuncio, tipo frete, valor do produto, taxa por anuncio, forma de pagamento.

O Sistema deve fazer um cruzamento das informações coletadas no ML verificando se os valores de taxas, tarifas e estornos estão corretos: (Estas informações deverão constar em um banco de dados local (SQL ou MySQL) onde ficará hospedado o sistema)

    Anuncio Clássico deve ter taxa de 8,5% sobre o valor da venda e anuncio Platinum deve ter taxa de 13,65% sobre o valor da venda.

    Todo estorno com qualificação Positiva, Neutra ou Negativa deve ter sua taxa de comissão estornada. Este é um dos erros mais comum do ML. Quando ocorre cancelamento onde o cliente acaba (por algum motivo dando qualificação Positiva) o ML não estorna o valor.


    Checar fretes (grátis e pago);

Outras funcionalidades:
    Opção de filtros de busca diversa: Por Cliente, por código anuncio, por código produto, por data, por tipo de frete, por tipo de anuncio.
    O relatório deve possui link para detalhamento das informações. Exemplo: Ao clicar sobre o link abrir o histórico daquele pedido, como por exemplo, (se for um pedido cancelado) qual o motivo do cancelamento.
    Sistema deve possuir acesso por login e senha (com perfil usuário e administrador) e funcionar preferencialmente em rede.
    Tela para cadastro das tarifas, taxas, tipos de anuncio, usuários.
    Será necessário utilizar api´s do ml.

Espero que com as informações acima seja possível gerar o orçamento e prazo.

Grato.

Flavio Carvalho.

Category IT & Programming
Subcategory Other
Project size Medium
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Required availability As needed
Experience in this type of projects No (I haven’t managed this kind of project before)
API Integrations Other (Other APIs)

Delivery term: February 25, 2017

Skills needed

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