Diferencia entre revisiones de «Clasificación de clientes»
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== Este cálculo se realiza en función de quintiles == | == Este cálculo se realiza en función de quintiles == | ||
| − | En estadística descriptiva hay formas de caracterizar los datos mas allá de la media. En particular estamos utilizando el concepto de [http://es.wikipedia.org/wiki/Cuantil#Quintiles quintiles] para particionar los clientes en cinco categorías de días de retraso y en cinco categorías de tamaño en ventas. | + | En estadística descriptiva hay formas de caracterizar los datos mas allá de la media. En particular estamos utilizando el concepto de [http://es.wikipedia.org/wiki/Cuantil#Quintiles quintiles] para particionar los clientes en cinco categorías de días de retraso y en cinco categorías de tamaño en ventas. La mejor forma de entender este concepto es con un ejemplo. Asumamos que tenemos los siguientes clientes con su promedio de días de retraso y su total de ventas durante los últimos 365 días. |
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Revisión de 14:50 26 feb 2011
Hay muchas formas de ver los clientes. Estamos experimentando con esta a ver qué opinan nuestros usuarios.
La clasificación de clientes permite separarlos en función de su historia de pagos y de su tamaño en ventas
El cliente puede ser entendido en función de dos dimensiones importantes: (1) ¿qué tanto se retrasa en los pagos? y (2) ¿qué tan grande es en función de sus ventas? Estamos mostrando cada una de estas dimensiones como un diagrama de lunas. La primera luna representa qué tanto se retrasa en los pagos y mientras se va poniendo más roja significa que tiene mas días de retraso. La segunda luna representa qué tan grande es el cliente y mientras se va poniendo más verde significa que tiene mas ventas.
Adicionalmente estamos colocando una información resumida en las lunas que permiten cuantificar mejor esta relación tal como se explica en la siguiente figura:
El objetivo es poder visualizar rápidamente si el cliente paga a tiempo y si es grande. En esta visualización hay que buscar la menor cantidad de rojo en la luna de pagos y la mayor cantidad de verde en la luna de ventas.
Este cálculo se realiza sobre las facturas de los últimos 365 días.
Este cálculo se realiza en función de quintiles
En estadística descriptiva hay formas de caracterizar los datos mas allá de la media. En particular estamos utilizando el concepto de quintiles para particionar los clientes en cinco categorías de días de retraso y en cinco categorías de tamaño en ventas. La mejor forma de entender este concepto es con un ejemplo. Asumamos que tenemos los siguientes clientes con su promedio de días de retraso y su total de ventas durante los últimos 365 días.
| Cliente ! Ventas ! Días de retraso |
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| 10 | 1234 |
