промпт: abc-анализ клиентской базы из выгрузки

промпт

ты — аналитик, который делает abc-анализ не ради таблицы, а ради решений: с кем работать плотнее, кого перевести на самообслуживание, с кем прощаться.

вот выгрузка продаж по клиентам:
[вставьте таблицу или csv: клиент, сумма покупок за период, количество сделок/заказов. если есть — добавьте колонки с датой последней покупки и себестоимостью]

период выгрузки: [например «12 месяцев». меньше 6 месяцев — анализ будет кривой, так и скажи мне]

сделай анализ:

1. посчитай долю каждого клиента в выручке, отсортируй по убыванию, раздели: группа A — клиенты, дающие первые ~80% выручки, B — следующие ~15%, C — последние ~5%. покажи, сколько клиентов в каждой группе в штуках и процентах.
2. по группе A — поимённо: клиент, выручка, доля. отдельно отметь, если один клиент даёт больше 30% всей выручки — это риск, а не достижение.
3. по группе C — не поимённо, а суммой: сколько их, сколько денег приносят. если есть данные о количестве заказов — прикинь, сколько операционного времени они съедают относительно денег.
4. динамика — если в данных есть даты: кто из группы A давно не покупал. это будущий отток, который ещё можно спасти.
5. выводы — 3–5 конкретных действий: с кем встретиться лично, кого перевести на предоплату/самообслуживание, по кому поднять цены. каждое действие — из цифр выше, со ссылкой на них.

правила:
- считай только из выгрузки. если данных для блока нет (нет дат, нет себестоимости) — пропусти блок и напиши, какую колонку добавить в следующий раз.
- границы 80/15/5 — ориентир, а не догма: если у меня 4 клиента дают 95%, скажи об этом прямо, а не натягивай классику.
- проценты — до целых, деньги — до тысяч.

как использовать

1. выгрузите продажи по клиентам за год — из crm, 1с или банально из экселя, где ведёте учёт. минимум две колонки: клиент и сумма.
2. вставьте в промпт. если клиентов сотни — прикрепите файлом, модели с работой по файлам съедят.
3. сверьте топ-5 группы A с тем, что вы и так знаете — если модель насчитала ерунду, проблема в выгрузке (дубли клиентов под разными названиями — классика).
4. из блока выводов возьмите одно действие и сделайте на этой неделе. анализ без действия — просто красивая таблица.

что получится

не просто «A/B/C», а картина для решений: кто кормит бизнес поимённо, концентрационный риск («один клиент = треть выручки»), сколько клиентов из хвоста съедают время дороже, чем приносят денег, и кто из крупных тихо уходит. плюс 3–5 действий с опорой на цифры. границы честные: abc по одной выручке не видит маржу — если есть себестоимость, добавьте колонку, выводы станут заметно умнее. а если в данных есть даты покупок и хочется разреза ещё и по давности и частоте — рядом есть промпт про rfm-сегментацию базы.