Definición y objetivo: en este artículo se explica cómo identificar los clientes principales de una empresa en un año determinado, entendiendo por clientes principales a los primeros clientes ordenados por importe de ventas acumuladas hasta alcanzar la mitad del total anual de ventas.
Datos de partida: partimos de una tabla de registros de contratos de venta y de una tabla de clientes. Cada registro de contrato contiene al menos identificador de cliente y importe de la operación. El objetivo es agrupar los contratos por cliente, sumar importes, ordenar por ventas totales descendentes y seleccionar, por acumulación, aquellos clientes que en conjunto suman al menos el 50 por ciento de las ventas del año.
Proceso paso a paso: 1 Agrupar la tabla de contratos por cliente y calcular el total de ventas por cliente. 2 Ordenar los clientes por su total de ventas en orden descendente. 3 Calcular mitad que equivale a la suma total de ventas del año dividida entre 2. 4 Recorrer la lista ordenada y acumular ventas hasta que la suma acumulada alcance o supere la mitad calculada. 5 Marcar como clientes principales a todos los clientes incluidos en esa acumulación. Este método es reproducible con SQL, SPL, Python o herramientas de Business Intelligence como Power BI.
Mapeo técnico de una demostración: A1 y A2 leen los registros de ventas y la información de clientes para el año objetivo. A3 realiza la asociación por clave externa sustituyendo en la tabla de contratos el identificador por el registro de cliente para facilitar búsquedas por nombre. A4 agrupa y agrega por cliente y ordena los totales. A5 inicializa la variable acumulada a cero y la variable mitad como la mitad del total anual, luego recorre los totales ordenados hasta superar mitad. A6 devuelve la lista de clientes principales. Esta lógica puede implementarse en scripts de análisis, consultas SQL o en pipelines de datos para reporting.
Aplicaciones prácticas: identificar los clientes que representan la mitad de las ventas es clave para priorizar cuentas, diseñar políticas comerciales, asignar recursos de soporte y definir estrategias de fidelización y riesgo. Con herramientas de inteligencia de negocio y análisis como Power BI y soluciones de BI se automatiza este cálculo y se integra con paneles interactivos para seguimiento continuo.
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Conclusión: el método de acumulación hasta la mitad de las ventas es sencillo y eficaz para priorizar clientes. Implementarlo mediante soluciones de software a medida y herramientas de inteligencia de negocio permite mantener actualizada la lista de clientes principales y tomar decisiones estratégicas con datos confiables.