Prompts de costes con IA · Por tarea
Ordena a los clientes por beneficio y construye la curva de la ballena
Pega tu beneficio neto por cliente en cualquier modelo de IA capaz y obtén una tabla de rentabilidad ordenada, un acumulado corrido y una lectura en lenguaje sencillo de dónde tu negocio gana y pierde dinero de verdad. Este prompt hace la aritmética y la interpretación. No inventa ni una sola cifra.
En resumen
Dale al modelo el beneficio neto de cada cliente. Los ordena del más al menos rentable, suma el total, construye un acumulado corrido en orden de ranking y encuentra el pico de esa curva. El pico casi siempre es más alto que tu total declarado, porque los clientes con pérdidas de la cola tiran del beneficio retenido hacia abajo. El prompt nombra qué clientes destruyen valor y cuantifica cuánto beneficio recuperarías si los corrigieras.
Qué hace el prompt
Esta es la curva de la ballena, la imagen más persuasiva del análisis de rentabilidad de clientes. Cuando ordenas a los clientes por beneficio neto y trazas el total acumulado, la línea sube con fuerza al principio porque un puñado de clientes sostiene el negocio. Luego se aplana a lo largo de las cuentas marginales que apenas cubren su coste de servir. Finalmente se hunde, porque los clientes del fondo no son de bajo margen, generan pérdidas, y cada uno resta del total que ya habías construido.
La razón por la que el pico importa es que es el beneficio que conservarías si simplemente dejaras de perder dinero en la cola. La diferencia entre el pico y tu total declarado no es teórica. Es beneficio real consumido por cuentas a las que estás sirviendo activamente. Leer correctamente la curva de la ballena convierte la vaga sensación de que "algunos clientes no son rentables" en un número concreto y una lista concreta.
El prompt
Eres un analista de rentabilidad. Trabaja solo con los datos que te doy. No inventes ningún número, cliente ni hecho. Si algo no está claro o falta, señálalo como un supuesto en lugar de rellenarlo. Este es el beneficio neto por cliente (EUR): C1 96.000 C2 71.000 C3 52.000 C4 33.000 C5 18.000 C6 9.000 C7 2.000 C8 -7.000 C9 -21.000 C10 -38.000 Haz lo siguiente: 1. Ordena a los clientes del más al menos rentable. 2. Calcula el beneficio neto total de todos los clientes. 3. Construye un acumulado corrido en orden de ranking. 4. Identifica el pico de la curva acumulada e indica qué porcentaje del beneficio neto total representan los mejores clientes en ese pico. 5. Explica en lenguaje sencillo qué muestra aquí la curva de la ballena y qué clientes están destruyendo valor. 6. Enumera cualquier supuesto que hayas tenido que hacer. Genera una tabla con columnas: Ranking, Cliente, Beneficio neto, Acumulado.
Un ejemplo resuelto
| Ranking | Cliente | Beneficio neto (EUR) | Acumulado (EUR) |
|---|---|---|---|
| 1 | C1 | 96.000 | 96.000 |
| 2 | C2 | 71.000 | 167.000 |
| 3 | C3 | 52.000 | 219.000 |
| 4 | C4 | 33.000 | 252.000 |
| 5 | C5 | 18.000 | 270.000 |
| 6 | C6 | 9.000 | 279.000 |
| 7 | C7 | 2.000 | 281.000 |
| 8 | C8 | -7.000 | 274.000 |
| 9 | C9 | -21.000 | 253.000 |
| 10 | C10 | -38.000 | 215.000 |
Beneficio neto total = 215.000 EUR. La curva acumulada alcanza su pico en 281.000 EUR tras C7, el último cliente rentable.
Los siete clientes rentables generan 281.000, que es el 131% del beneficio neto total. Solo los dos primeros (C1 más C2) aportan 167.000, o el 78% del total. Los tres últimos (C8, C9 y C10) destruyen 66.000 entre ellos, arrastrando el beneficio retenido de 281.000 hasta 215.000.
En lenguaje sencillo: la curva sube con fuerza porque unos pocos clientes hacen el trabajo pesado, se aplana a lo largo de las cuentas marginales que apenas aportan y luego se hunde a medida que los destructores de valor restan del total. Llevar a los tres con pérdidas al punto de equilibrio elevaría el beneficio neto de 215.000 a 281.000, un aumento del 31% sin clientes nuevos.
Supuesto señalado: se asume que el beneficio neto está totalmente cargado y es comparable entre clientes. Si algunas cuentas llevan coste de servir sin asignar, el ranking podría cambiar antes de emprender cualquier acción.
Lo que te cuesta ejecutarlo
La entrada de ejemplo de arriba son aproximadamente 250 tokens. Con diez clientes y un conjunto breve de instrucciones, una sola ejecución de este prompt es barata en cualquier modelo actual, muy por debajo de un céntimo en la mayoría. Incluso escalando la entrada a unos cientos de clientes, el coste sigue siendo insignificante frente al beneficio que el análisis saca a la luz.
Las cifras de tokens son aproximadas y varían según el modelo y el tokenizador.
La salvaguarda que importa
Trabaja solo con los datos que te doy. No inventes ningún número, cliente ni hecho. Si algo no está claro o falta, señálalo como un supuesto en lugar de rellenarlo.
Esa sola línea es lo que mantiene fiable el resultado. Sin ella, un modelo al que se le pide "analizar la rentabilidad de clientes" fabricará alegremente cifras plausibles. Con ella, el modelo se queda dentro de tus datos y te dice cuándo no puede. Consulta cómo impedir que la IA invente números para entender por qué esto importa en el trabajo de costes.
Convierta la whale curve en un plan de corregir, reajustar precios o abandonar
El prompt anterior dibuja la curva e identifica los destructores de valor. Este lee la misma ordenación y le dice qué hacer con la cola, cuenta por cuenta, poniendo la revisión de precios y el cambio de comportamiento por delante de abandonar a nadie. Ejecútelo en cuanto tenga la tabla ordenada del prompt anterior.
Corregir, reajustar precios o abandonar la cola deficitaria
You are a profitability analyst. Work only from the data I give you. Do not invent any numbers, customers, or facts; flag every assumption. Your job is not just to describe the curve but to tell me what to do about the tail, with the arithmetic behind each call. I will paste net profit by customer, and where I have it, the revenue and the main cost-to-serve drivers (order count, delivery count, returns, support hours) for the loss-making accounts. Step 1. Rank customers by net profit, total them, build the cumulative running total, and mark the peak (the last profitable customer). State the profit given back by the tail as the gap between the peak and the reported total, in money and percent. Step 2. For every customer below the peak (net profit at or below zero, or thin enough to be marginal), classify it into one of three actions and show the evidence from the numbers: - FIX: the account can be saved by changing behaviour. Name the driver destroying margin (too many small orders, high returns, one delivery per line, heavy support) and the specific change (minimum order size, delivery consolidation, service-level change, self-service). Estimate the net-margin swing if that driver moved, labelled as an estimate. - REPRICE: a small price or surcharge move flips loss to profit. Show the before and the after, and the percentage move required. - DROP: only as a last resort, only after fix and reprice are shown not to work. Note the loss it removes and, if I gave cost-to-serve drivers, the capacity or effort that would free up. Step 3. Sum the recovered profit if every FIX and REPRICE landed, and compare it to the peak. State how much of the gap between reported total and peak you could realistically close without losing a single customer. Step 4. End with the five questions I should take to my controller before acting on any of this with real money. Show your working as tables, keep every estimate labelled as an estimate, and list every assumption at the end so I can correct it and have you rerun.
El resultado debe buscar la revisión de precios y el cambio de comportamiento antes de buscar abandonar a nadie. Un modelo que salta directamente a "prescinda del cliente" ha ignorado la respuesta más barata, que suele ser la correcta.
Conviértalo en un entregable que pueda editar y mostrar
Los prompts de esta página producen una tabla ordenada y una whale curve en el chat. Este complemento convierte eso en un archivo que puede editar y poner ante un consejo de administración: un modelo Excel ajustable, un PDF limpio, una breve presentación o un diagrama. Péguelo después del prompt de la whale curve, una vez que la ordenación haya corrido.
Now package this customer-profitability analysis 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 net profit by customer (and any cost-to-serve drivers) on one clearly marked input sheet, and drive the ranking, the cumulative running total and the peak with live formulas that reference those inputs, so when a figure changes the whole curve updates. Add a summary sheet with the ranked table and, if the tool allows, the whale curve chart (cumulative profit plotted against ranked customers). Label every assumption cell. - PDF: a clean, board-readable report, title, one-paragraph summary (peak profit, reported total, the gap the tail gives back), the ranked table, the whale curve, and an assumptions appendix. No chat formatting. - PPT: 5 to 7 slides, the question, the method in one slide, the whale curve, the value destroyers named, the fix/reprice/drop plan, next steps. - DIAGRAM: a single clear figure of the whale curve (customers ranked best to worst, cumulative profit climbing to a peak then diving across the tail), with the peak, the reported total and the recoverable gap marked, 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 Customer profitability and whale-curve prompt from costandprofitability.com/es/ai-costing-prompts/customer-profitability" 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
Este prompt funciona sobre el beneficio neto que ya tienes. La pregunta más difícil es si ese beneficio neto es correcto de entrada, lo que significa rastrear el coste de servir hasta cada cliente con un método defendible en lugar de una asignación promediada. Ese es el trabajo que hay detrás de un modelo de rentabilidad real.
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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
