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Úsalo cuando una cifra de redes se mueva >20%, cuando dos paneles den números distintos para lo mismo, o antes de declarar un récord o un colapso en Instagram o TikTok. Distingue problema de tubería (
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GitHubSanidad de datos: tubería vs realidad
La pregunta que ordena todo: ¿se rompió el dato o se rompió el negocio? Actuar sobre un dato roto quema una semana; ignorar una caída real la quema dos.
Qué fuente social tiene Kaizen, y qué no (actualizado 2026-09-11)
Instagram, parcial:
get_instagram_profilelee los perfiles guardados en Marketing → Configuración (list_marketing_accountsdice cuáles). Trae lo PÚBLICO: seguidores, seguidos, y por publicación likes y comentarios, con un resumen ya calculado (promedios, mediana, por tipo, top 3). Eso es pulso: sirve para contextualizar, no para decidir. No trae alcance, impresiones, guardados, retención de video, clicks al link ni registros atribuidos — ninguno de los 5 KPIs del funnel—, y los números son del instante en que se lee, sin histórico.TikTok, parcial (2026-09-18):
get_tiktok_profilelee SOLO la cuenta de FinZen (la Display API no lee terceros): seguidores, likes totales, videos, y por video views/likes/comentarios/compartidos/duración, con mediana de views y engagement sobre views calculados. No trae retención de video, alcance, vistas de perfil ni taps al link: esos siguen en el panel nativo. Criterio enlectura-perfil-tiktok.Para lo que la tool no trae, lo único que puedes hacer es aplicar el método a números que el socio te pegue en el chat, o citar los que estén guardados en el Cerebro. No inventes cifras de redes ni las estimes: si te piden un KPI social que no tienes, di que Kaizen no tiene acceso a esa fuente todavía.
0. Antes de empezar
search_cerebro("rupturas de serie")— la mitad de los "colapsos" son rupturas ya registradas.get_kpisde los 4 periodos previos: la anomalía se define contra la mediana, no contra ayer.- Si la cifra viene de una campaña:
get_campaign_resultspara contrastar la misma cifra desde la segunda fuente.
1. Tabla causa → acción
| Síntoma | Diagnóstico probable | Acción |
|---|---|---|
| TODO en cero el mismo día (incluidos totales acumulados que no pueden ser 0) | Sync pendiente, no caída real | Marcar "sin dato", releer al día siguiente. Nunca reportar como caída |
| Caída >90% en una métrica con las demás sanas | Puede ser real (hay precedente verificado en FinZen) | No asumir tubería: verificar contra segunda fuente antes de descartar |
| Dos cifras distintas para lo mismo, el mismo día | Dos definiciones o dos ventanas con el mismo nombre | Usar la fuente consolidada, declarar cuál se usó y por qué |
| Métrica idéntica varios periodos seguidos (0%, 100%, mismo valor exacto) | Métrica sin poblar o muerta tras un deploy | Marcar "no instrumentado"; proponer retirarla del reporte |
| Ratio que explota (ER 11.96% vs ~1.3% histórico) | Denominador colapsado | El ratio no es comparable; leer numerador y denominador por separado |
| Churn 0% mientras el MRR cae y hay pagos fallidos | La métrica no captura el caso involuntario | Leer el flujo de dinero, no el flag; escalar la definición |
| Lift reportado con brazo de control n=0 o n<30 | Artefacto de panel | Estado correcto: "sin control, no medible". Jamás citar el lift |
| Misma partida listada dos veces (p. ej. filas cpc y paid de la misma campaña) | Doble conteo al sumar | Sumar solo la vista consolidada |
| % de cohorte redondeado justo en la frontera de decisión | Redondeo de panel | Exigir conteos (numerador/denominador) antes del veredicto |
2. Regla de cierre
- Sin dato ≠ 0 ≠ rojo. El rojo de negocio se gana con dato verificado.
- Dos periodos seguidos sin dato = rojo de tubería: se reporta como problema del sistema de medición, con dueño, no como problema de performance.
- Si tras verificar, la caída es real: se reporta como real aunque duela. La sanidad protege contra falsas alarmas, no contra malas noticias.
3. Ejemplo bueno y malo (datos FinZen reales)
- Bueno: la misma semana, TikTok llegó "todo en cero con total_followers=0" (diagnóstico: sync pendiente, se releyó al día siguiente: 266 seguidores intactos) e Instagram cayó −98% en alcance. La segunda se verificó contra el detalle diario y resultó real: 10 días consecutivos de colapso. Mismo síntoma superficial, dos veredictos opuestos, porque se verificó antes de clasificar.
- Malo: un panel imprimió "Lift de activación: +18.53 pts (variante 18.53% vs control 0%)" con control n=0 (el experimento corría al 100%). Citar ese lift en cualquier resumen o deck es fabricar un hallazgo. El estado correcto era "sin control, no medible".
- Malo: una cohorte apareció como 22% (21/95) en un reporte y 16% (6/37) en otro con dos días de diferencia. Se detectó porque se pidieron conteos; con porcentajes solos habría pasado.
Anti-patrones
- Declarar caída de negocio el mismo día que aparece un cero masivo, sin releer.
- Descartar como "error de datos" una caída que incomoda, sin segunda fuente.
- Promediar o comparar por encima de una cifra marcada "no comparable".
- Reportar la anomalía y la recomendación en la misma línea (primero causa, luego consejo).
Formato de entrega
Por cada cifra auditada: síntoma → verificación hecha (qué fuente contra qué fuente) → veredicto (tubería / real / sin resolver) → qué se puede afirmar y qué no. Lo "sin resolver" va con la pregunta exacta que lo resuelve y a quién se le hace.