En una entrada anterior vimos un programa que nos facilitaba enormemente la tarea de procesar el archivo de productos por cliente y nos calculaba el famoso índice de productos por cliente.
Ahora bien, cuando conocemos dicho índice nos encontramos que seguramente ha variado frente a un período anterior, pero desconocemos las causas exactas de dicha variación que son dinámicas.
Para tratar de profundizar el conocimiento sobre este tema, he desarrollado un programa que analiza las variaciones entre 2 archivos de productos por cliente.
Lo que necesitamos son datos dos archivos de productos por cliente.
A los efectos de este trabajo, los llamaremos “Período Anterior” y “Período Actual” (se entiende que el Anterior es el más antigüo de los dos …).
De ambos, no usaremos todos los datos, sino sólo dos columnas: Nro de CUIT y Cantidad de Productos.
La presentación del archivo es la siguiente:
CUIT | Anterior | CUIT | Actual | |
20001894014 | 1 | 20001894014 | 1 | |
20002228883 | 1 | 20002228883 | 1 | |
20002376262 | 1 | 20002376262 | 1 | |
20004945515 | 1 | 20004945515 | 1 |
Creo que es claro dónde hay que copiar y pegar los datos de cada período.
Una vez que cumplimos con la carga de datos, hacemos clic en el botón Procesar.
El programa crea nuevas columnas, en donde se combinan los datos de los dos períodos procesados:
CUIT | Anterior | CUIT | Actual | CUIT | Actual | Anterior | ||
20001894014 | 1 | 20001894014 | 1 | 20001894014 | 1 | 1 | ||
20002228883 | 1 | 20002228883 | 1 | 20002228883 | 1 | 1 | ||
20002376262 | 1 | 20002376262 | 1 | 20002376262 | 1 | 1 | ||
20004945515 | 1 | 20004945515 | 1 | 20004945515 | 1 | 1 |
Dependiendo de la cantidad de registros, este proceso puede durar varios minutos.
Además nos calcula el índice de productos por cliente para cada uno de los períodos analizados.
Y lo más importante, nos muestra esta tabla de variaciones:
Cuenta de CUIT | Actual | ||||||
Anterior | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | (en blanco) | Total general |
1 | 24138 | 102 | 8 | 488 | 24736 | ||
2 | 122 | 5869 | 84 | 1 | 14 | 6090 | |
3 | 75 | 2718 | 11 | 11 | 2815 | ||
4 | 14 | 175 | 1 | 2 | 192 | ||
5 | 1 | 4 | 5 | ||||
(en blanco) | 352 | 9 | 3 | 364 | |||
Total general | 24612 | 6055 | 2827 | 188 | 5 | 515 | 34203 |
Es una tabla de doble entrada, sobre las filas están los datos del Período Actual y sobre las columnas los datos del Período Anterior.
Aquí puede interpretarse esto:
Hay 24138 clientes que tuvieron 1 producto en Anterior y siguen así en Actual.
Hay 122 clientes que en Anterior tenían 2 productos y en Actual tienen 1 producto.
Hay 352 clientes que en Anterior no operaban con el Banco y en Actual tienen 1 producto.
Hay 515 clientes que dejaron de operar con el Banco, de los cuales 488 tenían 1 producto, 14 tenían 2 productos, 11 tenían 3 productos, y 2 tenían 4 productos.
También es posible conocer cuáles son los clientes que pertenecen a cada cifra resumida.
Por ejemplo, si quiero saber cuáles fueron los 8 clientes que en Anterior tenían 1 producto y que en Actual tienen 3 productos (mejoraron su posición); simplemente hago doble clic en la celda que contiene el numero 8 y se crea una nueva hoja donde está contenido el detalle que me interesa:
CUIT | Actual | Anterior |
27226120160 | 3 | 1 |
27213273499 | 3 | 1 |
27143877677 | 3 | 1 |
24260119865 | 3 | 1 |
23931783084 | 3 | 1 |
20239314032 | 3 | 1 |
20142269784 | 3 | 1 |
20085649915 | 3 | 1 |
De la misma manera, puedo identificar a los 2 que en Anterior tenían 4 productos y ahora dejaron de operar con el Banco (empeoran la posición):
CUIT | Actual | Anterior |
20260127587 | 4 | |
20080932759 | 4 |
Link para bajar el archivo:
