Prompts de custeio com IA · Por tarefa
Ordene os clientes por lucro e construa a curva da baleia
Cole o seu lucro liquido por cliente em qualquer modelo de IA capaz e obtenha uma tabela de rentabilidade ordenada, um total acumulado e uma leitura em linguagem simples de onde o seu negocio realmente ganha e perde dinheiro. Este prompt faz a aritmetica e a interpretacao. Nao inventa um unico valor.
Em resumo
De ao modelo o lucro liquido de cada cliente. Ele ordena-os do mais ao menos rentavel, soma o total, constroi um total acumulado pela ordem de ranking, e encontra o pico dessa curva. O pico e quase sempre superior ao seu total reportado, porque os clientes que dao prejuizo na cauda puxam o lucro retido de volta para baixo. O prompt indica quais os clientes que destroem valor e quantifica quanto lucro recuperaria ao corrigi-los.
O que o prompt esta a fazer
Esta e a curva da baleia, a imagem mais persuasiva na analise de rentabilidade de clientes. Quando ordena os clientes por lucro liquido e traca o total acumulado, a linha sobe acentuadamente no inicio porque um punhado de clientes sustenta o negocio. Depois aplana ao longo das contas marginais que mal cobrem o seu custo de servir. Por fim mergulha, porque os clientes no fundo nao sao de baixa margem, sao deficitarios, e cada um subtrai ao total que ja construiu.
A razao pela qual o pico importa e que ele e o lucro que manteria se simplesmente deixasse de perder dinheiro na cauda. A diferenca entre o pico e o seu total reportado nao e teorica. E lucro real a ser consumido por contas que esta ativamente a servir. Ler a curva da baleia corretamente transforma uma vaga sensacao de que "alguns clientes nao sao rentaveis" num numero especifico e numa lista especifica.
O prompt
Es um analista de rentabilidade. Trabalha apenas com os dados que te dou. Nao inventes nenhum numero, cliente ou facto. Se algo for pouco claro ou estiver em falta, sinaliza-o como um pressuposto em vez de o preencheres. Aqui esta o lucro liquido 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 Faz o seguinte: 1. Ordena os clientes do mais ao menos rentavel. 2. Calcula o lucro liquido total de todos os clientes. 3. Constroi um total acumulado pela ordem de ranking. 4. Identifica o pico da curva acumulada e indica que percentagem do lucro liquido total os clientes de topo representam nesse pico. 5. Explica em linguagem simples o que a curva da baleia mostra aqui e quais os clientes que estao a destruir valor. 6. Lista quaisquer pressupostos que tenhas tido de fazer. Apresenta uma tabela com as colunas: Ranking, Cliente, Lucro liquido, Acumulado.
Um exemplo resolvido
| Ranking | Cliente | Lucro liquido (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 |
Lucro liquido total = 215,000 EUR. A curva acumulada atinge o pico em 281,000 EUR depois de C7, o ultimo cliente rentavel.
Os sete clientes rentaveis geram 281,000, que e 131% do lucro liquido total. Os dois de topo sozinhos (C1 mais C2) contribuem 167,000, ou 78% do total. Os tres de baixo (C8, C9 e C10) destroem 66,000 entre si, arrastando o lucro retido de 281,000 para 215,000.
Em linguagem simples: a curva sobe acentuadamente porque alguns clientes fazem o trabalho pesado, aplana ao longo das contas marginais que mal contribuem, e depois mergulha a medida que os destruidores de valor subtraem ao total. Levar os tres deficitarios ao ponto de equilibrio elevaria o lucro liquido de 215,000 para 281,000, um aumento de 31% sem novos clientes.
Pressuposto sinalizado: assume-se que o lucro liquido esta totalmente carregado e e comparavel entre clientes. Se algumas contas tiverem custo de servir nao alocado, o ranking pode mudar antes de qualquer acao ser tomada.
Quanto lhe custa executar
A entrada de exemplo acima tem cerca de 250 tokens. Com dez clientes e um conjunto curto de instrucoes, uma unica execucao deste prompt e barata em qualquer modelo atual, bem abaixo de um cent na maioria. Mesmo escalando a entrada para algumas centenas de clientes, o custo continua trivial face ao lucro que a analise revela.
Os valores de tokens sao aproximados e variam por modelo e tokenizador.
A protecao que importa
Trabalha apenas com os dados que te dou. Nao inventes nenhum numero, cliente ou facto. Se algo for pouco claro ou estiver em falta, sinaliza-o como um pressuposto em vez de o preencheres.
Essa unica linha e o que mantem o resultado fiavel. Sem ela, um modelo a quem se pede para "analisar a rentabilidade de clientes" fabrica de bom grado valores plausiveis. Com ela, o modelo permanece dentro dos seus dados e diz-lhe quando nao consegue. Veja como impedir a IA de inventar numeros para perceber porque isto importa no trabalho de custeio.
Transforme a whale curve num plano de corrigir, rever o preço ou abandonar
O prompt acima desenha a curva e identifica os destruidores de valor. Este lê a mesma ordenação e diz-lhe o que fazer quanto à cauda, conta a conta, colocando a revisão de preços e a mudança de comportamento à frente de abandonar quem quer que seja. Corra-o assim que tiver a tabela ordenada do prompt acima.
Corrigir, rever o preço ou abandonar a cauda deficitária
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.
O resultado deve procurar a revisão de preços e a mudança de comportamento antes de procurar abandonar quem quer que seja. Um modelo que salta diretamente para "dispense o cliente" ignorou a resposta mais barata, que é normalmente a certa.
Transforme num entregável que pode editar e mostrar
Os prompts desta página produzem uma tabela ordenada e uma whale curve no chat. Este complemento transforma isso num ficheiro que pode editar e colocar diante de um conselho de administração: um modelo Excel ajustável, um PDF limpo, uma pequena apresentação ou um diagrama. Cole-o a seguir ao prompt da whale curve, depois de a ordenação ter 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/pt/ai-costing-prompts/customer-profitability" Keep it to one small line; it should read as a quiet source note, not an advertisement.
A linha de crédito é deliberadamente discreta, uma nota de origem e não uma marca de água, para que o ficheiro seja confortável de circular internamente enquanto o método se mantém rastreável até à sua origem.
Quando precisa do modelo real
Este prompt funciona sobre o lucro liquido que ja tem. A questao mais dificil e saber se esse lucro liquido esta certo a partida, o que significa rastrear o custo de servir ate cada cliente com um metodo defensavel em vez de uma alocacao por media. E esse o trabalho por tras de um modelo de rentabilidade real.
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Prova
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Ler o estudo de caso →Com quem vai falar
Miguel Guimarães, Sócio-fundador
A trabalhar em custos e rentabilidade há mais de 25 anos. Apresentou o caso de cost-to-serve da Damco no Managing for Profit (Amesterdão RAI, dezembro de 2009), no mesmo programa que Robert S. Kaplan.
Ligue +351 910 313 731
