Prompts de costes con IA · Por tarea
Construye una previsión basada en drivers con escenarios
Dale a un modelo de IA tus drivers operativos y obtén una proyección limpia de cuatro trimestres más tres escenarios para el Q4 que varían la rotación y la entrada de clientes nuevos. El prompt construye la previsión a partir de los drivers, no de una cifra de partida adivinada, y te dice qué palanca mueve de verdad el número.
En resumen
Alimenta al modelo con tu base de clientes inicial, los ingresos medios por cliente, la tasa de rotación, los clientes nuevos por trimestre y el porcentaje de coste variable. Hace avanzar el número de clientes trimestre a trimestre, lo convierte en ingresos y contribución, y luego ejecuta un escenario conservador, base y agresivo para el Q4 cambiando solo los supuestos de rotación y clientes nuevos. El resultado te muestra la horquilla entre escenarios e identifica el driver más potente en el rango que probaste.
Qué hace el prompt
Esto es la planificación basada en drivers, la disciplina en el corazón de un buen presupuesto orientado al beneficio. En lugar de empezar con los ingresos del año pasado y añadir un porcentaje, construyes la previsión a partir de la mecánica operativa que realmente la genera: cuántos clientes conservas, cuántos añades, cuánto vale cada uno y qué proporción de los ingresos sobrevive como contribución. Cada línea de la previsión se remonta a un driver sobre el que puedes discutir y que puedes cambiar.
Los escenarios son donde esto se convierte en una herramienta de decisión y no en una hoja de cálculo. Al mover la rotación y la entrada de clientes nuevos de forma independiente, ves a qué palanca es más sensible tu previsión. Eso te indica dónde enfocar la atención de la dirección y cómo leer el riesgo de tu propio plan. Una previsión que oscila bruscamente con la rotación necesita una respuesta de retención antes que un objetivo de ventas ambicioso. Consulta la previsión de rentabilidad para ver cómo esto se conecta con el margen, no solo con los ingresos.
El prompt
Eres un analista de FP&A que trabaja basándose en drivers. Trabaja solo con los datos y drivers que te doy. No inventes ningún número. Si falta un driver, pídemelo o señálalo en lugar de adivinarlo. Drivers: Clientes activos iniciales: 400 Ingresos medios por cliente y trimestre: 1.500 EUR Rotación bruta trimestral: 6% Clientes nuevos por trimestre: 50 Coste variable: 55% de los ingresos Haz lo siguiente: 1. Proyecta los clientes activos al final de cada uno de los cuatro trimestres (inicio - rotación + nuevos). 2. Calcula los ingresos por trimestre (clientes medios del trimestre x ingresos por cliente). 3. Calcula la contribución por trimestre (ingresos x (1 - coste variable %)). 4. Construye tres escenarios para el Q4, cambiando solo la rotación y los clientes nuevos: - Conservador: rotación 8%, nuevos 35 - Base: como se indica arriba - Agresivo: rotación 4%, nuevos 70 Muestra los ingresos del Q4 para cada uno. 5. Indica qué driver mueve más la previsión en estos rangos. 6. Enumera tus supuestos.
Un ejemplo resuelto
| Trimestre | Clientes al cierre | Ingresos (EUR) | Contribución al 45% (EUR) |
|---|---|---|---|
| Q1 | 426 | 619.500 | 278.775 |
| Q2 | 450 | 657.330 | 295.799 |
| Q3 | 473 | 692.820 | 311.769 |
| Q4 | 495 | 726.225 | 326.801 |
Los ingresos del año completo son aproximadamente 2.695.875 EUR. Los clientes se proyectan aplicando la rotación a la base de apertura cada trimestre y añadiendo 50 nuevos.
| Escenario Q4 | Rotación | Nuevos | Ingresos Q4 (EUR) |
|---|---|---|---|
| Conservador | 8% | 35 | 707.925 |
| Base | 6% | 50 | 726.225 |
| Agresivo | 4% | 70 | 748.425 |
La horquilla entre los ingresos del Q4 conservador y agresivo es de aproximadamente 40.500 EUR.
En estos rangos, la entrada de clientes nuevos es el driver más potente, moviendo los ingresos del Q4 alrededor de 1,8 veces más de lo que lo hace la rotación. Eso se debe a que la entrada de nuevos supera actualmente al número de los que se pierden por rotación, así que cada cliente nuevo extra tiene más peso que cada punto de retención. El modelo señala correctamente la matización: la rotación se compone a lo largo de un horizonte más largo, así que en dos o tres años la palanca de retención puede superar a la de captación.
Supuesto señalado: "clientes medios" se toma como la media de los saldos de apertura y cierre. La base de ingresos lo cambia todo; si la mides sobre los clientes al final del trimestre, cada cifra de ingresos sube.
Lo que te cuesta ejecutarlo
El conjunto de drivers de arriba son aproximadamente 300 tokens. Una ejecución completa con la proyección, los tres escenarios y el comentario es una fracción de céntimo en cualquier modelo actual. Volver a ejecutarlo con distintos valores de driver para explorar tus propias sensibilidades cuesta casi nada, que es el objetivo: el trabajo de escenarios debe ser lo bastante barato como para hacerlo a menudo.
Las cifras de tokens son aproximadas y varían según el modelo y el tokenizador.
La salvaguarda que importa
Trabaja solo con los datos y drivers que te doy. No inventes ningún número. Si falta un driver, pídemelo o señálalo en lugar de adivinarlo.
La previsión es donde los modelos sienten más la tentación de ser útiles rellenando huecos. La instrucción de pedir un driver que falta en lugar de asumirlo mantiene honesta la previsión y te deja a ti el control de los supuestos. Consulta cómo impedir que la IA invente números.
Ejecute tres escenarios de año completo sobre el margen, no solo sobre los ingresos
El prompt anterior proyecta cuatro trimestres y flexibiliza un trimestre. Este lleva el año completo a través de tres escenarios coherentes, mueve varios inductores a la vez tal como hace un plan real, y reporta contribución y margen en lugar de solo la primera línea. Ejecútelo cuando quiera una previsión que un consejo pueda someter a prueba de estrés, y no solo una cifra de ingresos.
Previsión basada en inductores con tres escenarios sobre la contribución
You are an FP&A analyst who works driver-based. Work only from the drivers I give you. Do not invent any numbers; if a driver is missing, ask for it or flag it rather than guessing. Label every assumption. I want a full-year, driver-based forecast run three ways, on contribution and margin, not just revenue. Step 1. Take the base drivers. Ask me for, or use what I paste: starting active customers, average revenue per customer per quarter, quarterly gross churn, new customers per quarter, and variable cost as a percentage of revenue. If any customer segments behave differently, let me split the base by segment. Step 2. Build the base case across four quarters. Roll customers forward each quarter (start minus churn plus new), compute revenue on average customers in the quarter, and compute contribution (revenue times one minus variable cost percentage). Show the quarter-by-quarter table and the full-year totals for revenue and contribution. Step 3. Define three coherent scenarios by moving drivers together, not one at a time: - Conservative: higher churn, fewer new customers, and variable cost a point or two worse. Ask me for the values or propose a sensible set and label them. - Base: as given. - Aggressive: lower churn, more new customers, and variable cost a point or two better. Run all four quarters for each scenario, not just the last one. Step 4. Compare the three on full-year revenue, full-year contribution, and contribution margin percent. Show the spread between conservative and aggressive on contribution, which is the number that actually reaches the bottom line. Step 5. Sensitivity. Holding the base case, move each driver on its own by a small step and report which one moves full-year contribution most. Note where the ranking would change over a longer horizon (churn compounds; acquisition does not), so I do not over-read a single year. Show every formula, show your working as tables, keep proposed values clearly labelled, and end with the full assumption list so I can swap in my real drivers and have you rerun.
Mover los inductores a la vez es lo que separa un escenario de una sensibilidad de variable única. Un verdadero escenario conservador rara vez tiene peor churn y todo lo demás sin cambios, por lo que la amplitud honesta es más ancha de lo que sugiere una flexibilización de un solo inductor.
Conviértalo en un entregable que pueda editar y mostrar
Los prompts de esta página producen una proyección y escenarios en el chat. Este complemento los convierte en un archivo que puede editar y volver a ejecutar: un modelo Excel ajustable, un PDF limpio, una breve presentación o un diagrama. Péguelo después del prompt de previsión, una vez que los números hayan corrido.
Now package this driver-based forecast into a deliverable I can edit and show colleagues. Ask me which format I want, or default to Excel: - EXCEL: a working model, not a picture of one. Put the drivers (starting customers, revenue per customer, churn, new customers, variable cost percentage, and the conservative and aggressive values) on one clearly marked input sheet, and drive the customer roll-forward, revenue, contribution and every scenario with live formulas that reference those inputs, so when I change a driver the whole forecast and all three scenarios update. Add a summary sheet with the quarter-by-quarter table and, if the tool allows, a chart (the three scenarios on contribution across the year). Label every assumption cell. - PDF: a clean, board-readable report, title, one-paragraph summary of the base case and the scenario spread, the projection table, one chart, and an assumptions appendix. No chat formatting. - PPT: 5 to 7 slides, the question, the drivers in one slide, the base-case projection, the three-scenario spread on contribution, the driver that moves the number most, next steps. - DIAGRAM: a single clear figure of the forecast logic (drivers to customer roll-forward to revenue to contribution, then fanning into three scenarios), as an editable vector or a described layout I can rebuild. Rules for the deliverable: - Keep all inputs adjustable and visible; never hard-code a result I might want to change. - Carry through every assumption and label illustrative figures as illustrative. - Add a discreet footer or last-slide credit line, small and unobtrusive, exactly as written below. Credit line to embed (use verbatim, in the document footer or final slide): "Model scaffolding based on the Driver-based forecast prompt from costandprofitability.com/es/ai-costing-prompts/budgeting-forecasting" Keep it to one small line; it should read as a quiet source note, not an advertisement.
La línea de crédito es deliberadamente discreta, una nota de origen y no una marca de agua, para que el archivo sea cómodo de circular internamente mientras el método sigue siendo rastreable hasta su origen.
Cuando necesitas el modelo de verdad
Una previsión basada en drivers es tan buena como los drivers que la sostienen, y el driver más difícil de acertar es el margen real de cada cliente una vez cargado el coste de servir. Cuando la previsión tiene que sostenerse delante de un consejo, los números deben proceder de un modelo que rastrea el coste correctamente y no de un porcentaje variable plano.
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Miguel Guimarães, Socio fundador
Trabajando en costes y rentabilidad desde hace más de 25 años. Presentó el caso de cost-to-serve de Damco en Managing for Profit (Ámsterdam RAI, diciembre de 2009), en el mismo programa que Robert S. Kaplan.
Llame al +351 910 313 731
