Dentro de una decisión de lanzamiento

El lanzamiento de GreenLeaf en el Reino Unido: sigue el recorrido, revisa los datos y abre los informes.

Empresa ficticia · datos sintéticos

Explorar el lanzamiento

GreenLeaf / UKSolo tráfico móvil de pago

Clics en anuncios11.760

Página de destino10.080

Cuestionarios iniciados8400

Completado3780

Primera compra259

1–14 de septiembre de 2026 · cohortes de siete días · corte retrospectivo del 22 de septiembre

Lee desde tu perspectiva

Elige una perspectiva; los hechos no cambian.

Todas las perspectivasDirección de agenciaDirección internaEquipo de ejecución

En este ejemplo

Conoce GreenLeaf

Una marca estadounidense ficticia de suplementos que entra en Reino Unido.

La hipótesis del lanzamiento

¿La transparencia sobre los ingredientes ayudará a los compradores británicos a elegir GreenLeaf?

Objetivo de finalización del cuestionario: 45 %
Objetivo de ingresos mensuales en el Reino Unido: 60.000 US$
Objetivo de notoriedad espontánea: 15 %

Leer el contexto del negocio

Fuente editorial en inglés — pendiente de publicación y de aprobación por parte del responsable/humano. GreenLeaf es una empresa ficticia. Los datos de su campaña y la actualización de contexto posterior se redactaron con fines didácticos; las respuestas de IA grabadas son reales. Las comprobaciones que figuran a continuación son cálculos independientes y una revisión editorial asistida por IA, no una revisión humana completa ni una aprobación del cliente. Este ejemplo no mide la precisión de la IA, la superioridad humana, el tiempo ahorrado ni el ROI de la campaña.

GreenLeaf Wellness vende suplementos por suscripción: batidos verdes diarios, mezclas de proteínas y combinaciones de adaptógenos. Está expandiéndose de Estados Unidos al Reino Unido con una propuesta específica: los clientes pueden comprobar el origen de los ingredientes y las dosis en lugar de confiar en una mezcla de fórmula reservada sin explicar su composición.

La pregunta del lanzamiento es fácil de plantear y más difícil de responder: ¿les importará lo suficiente a los compradores británicos como para elegirla? Para elaborar una recomendación útil, el equipo debe conectar la hipótesis sobre el cliente, las decisiones de campaña y el plan de medición con los resultados. Este recorrido sigue esas transiciones hasta conformar un ejemplo completo de reporting.

Esta es la decisión que ocupa el centro. La finalización del cuestionario en móvil de pago cae de 3,780 de 8,400 inicios (45%) a 2,352 de 8,400 (28%). Un borrador de IA recomienda una revisión diagnóstica, pero también aporta totales financieros incorrectos y descarta un cambio significativo en la composición de la audiencia. Los cálculos comprobados respaldan investigar tanto la composición de las cohortes como el recorrido en móvil. Una nota posterior ficticia de producto/soporte hace la investigación más específica, aunque deja su causa sin resolver.

Los periodos son 1–7 de septiembre y 8–14 de septiembre de 2026, usando cohortes de clics de pago en UTC. Los eventos del embudo y las compras comparten la misma ventana de observación de siete días. La instantánea es 22 de septiembre a las 23:59:59 UTC. Ambos periodos están maduros: se trata de una comparación retrospectiva, no de evidencia de que una alerta detectara el problema durante el lanzamiento.

Empieza por la decisión que te corresponde

Tu responsabilidad	Lo que necesitas de este trabajo
Dirección de agencia	Un consejo que puedas defender, hechos coherentes entre los entregables y una decisión clara de aprobación para el cliente.
Dirección de marketing interna	Evidencia para modificar la prioridad del lanzamiento y una distinción entre diagnóstico y aprobación comercial.
Dirección de medios o rendimiento	Cohortes comparables, definiciones de eventos, cálculos comprobados y una investigación específica.
Trabajo creativo, de producto o de implementación	Una pregunta comprobable, la evidencia que falta en los datos actuales y un siguiente paso con responsable asignado.

Puedes inspeccionar cada entregable. Estas perspectivas de lectura comparten una misma empresa y un mismo conjunto de datos; no fabrican hechos diferentes. Los tres destinatarios del informe del curso siguen siendo el fundador, el equipo de medios y el equipo de contenido/creatividad.

Comprende al cliente antes de interpretar la campaña

El curso presenta a Oliver, un biohacker escéptico que quiere auditar la evidencia que respalda un suplemento. Es una hipótesis sintética de persona, no un cliente entrevistado.

Una transición útil para el equipo de lanzamiento tiene este aspecto:

Hipótesis de trabajo	Pregunta para investigación real	Consecuencia para la campaña
La transparencia de los ingredientes importa	¿Qué comprobaron los compradores antes de su última compra de suplementos?	Probar si las pruebas de origen y dosificación merecen protagonismo.
Un precio más bajo puede generar dudas sobre la calidad	¿Qué hizo que una oferta resultara creíble o sospechosa?	Explicar el valor con información de apoyo en lugar de una afirmación de calidad sin respaldo.
Un cuestionario puede ayudar a los compradores a elegir	¿Qué hace que los compradores confíen en ese recorrido o lo abandonen?	Examinar la experiencia posterior al clic además del anuncio.

La reconstrucción utiliza los segmentos de audiencia skeptical y exploring y los mensajes traceability y value. Son categorías construidas para el análisis, no segmentos psicológicos validados ni asignaciones aleatorias. El mensaje ilustrativo de trazabilidad es “Know what is in every serving.” (Conoce qué contiene cada ración). Cualquier despliegue real requeriría información de producto fundamentada y una revisión adecuada de las afirmaciones.

La transición de activación es concreta: anuncio → página de destino → inicio del cuestionario → finalización del cuestionario → primera compra, con identificadores coherentes de campaña, dispositivo, audiencia y creatividad. El equipo de reporting necesita las convenciones de nomenclatura y las definiciones de eventos, además del historial de versiones y pruebas. El mensaje de un anuncio no puede explicar un evento de finalización roto; una persona plausible no puede demostrar que un mensaje funciona.

Define el éxito antes de abrir la exportación

Objetivo de negocio	Objetivo ficticio del curso	Lo que estos datos pueden establecer
Ayudar a los compradores a avanzar en la consideración	45% de finalización del cuestionario	Finalizaciones ÷ inicios en las cohortes de pago suministradas.
Generar ingresos de nuevos clientes en el Reino Unido	$60,000 al mes	Ingresos atribuidos de primera compra de dos semanas de cohortes de clics de pago, no el resultado del mes completo.
Construir reconocimiento	15% de notoriedad espontánea	No disponible; los clics y las impresiones no pueden sustituir una investigación de notoriedad.
Adquirir clientes con valor duradero	$480 LTV a 12 meses	No disponible; los ingresos del primer pedido no pueden establecer retención ni LTV.

El CTR, el CPC y el CPM ayudan a investigar el rendimiento. No sustituyen estos resultados. El curso también proporciona un límite de CAC de equilibrio de $312, pero la exportación solo contiene coste de medios y clientes atribuidos de primera compra. El CPA de medios no es el CAC completo. Aplicar ese límite requiere una conciliación equivalente de costes, clientes y supuestos económicos.

Brief de reporting v1

Lanzamiento de GreenLeaf en Reino Unido — informe de briefing v1

Versión: 1.0 · Autoría: 2026-10-29 · Estado: Entrada fuente en inglés para un ejemplo didáctico ficticio; no constituye un informe publicado. Congele este briefing, el diccionario y el mapa de fuentes antes de generar los datos de prueba. Congele por separado los hashes exactos de la entrada de ejecución tras la verificación de datos. Este briefing no afirma ninguna respuesta de IA ni resultado analítico.

Negocio y traspasos hacia el informe

GreenLeaf Wellness es el negocio ficticio de suscripción de suplementos del curso, en expansión de Estados Unidos al Reino Unido. Sus productos incluyen mezclas diarias de verduras, combinados de proteínas y preparados adaptógenos. Su propuesta diferencial es la trazabilidad de los ingredientes y una dosificación transparente. La pregunta comercial es si esa propuesta ayuda a los compradores del Reino Unido a avanzar desde la consideración hasta la primera compra. Esta reconstrucción examina cohortes de pago; no puede determinar el éxito completo del lanzamiento.

Trabajo previo	Traspaso concreto suministrado aquí	Cómo lo utiliza el informe	Evidencia aún necesaria
Investigación y estrategia	Oliver, el biohacker escéptico, es una hipótesis sintética de persona. Objeción: ¿puedo verificar qué contiene una dosis y si el precio refleja el valor? Pregunta de entrevista: ¿qué evidencia cambió su última lista corta de suplementos?	Comparar las hipótesis de audiencia `skeptical` y `exploring` y los mensajes `traceability` y `value` sin tratar los identificadores como psicología validada.	Entrevistas reales con clientes, objeciones observadas y una definición de segmento validada.
Medición	Objetivo de negocio → KPI → palanca diagnóstica. Completitud del cuestionario = cuestionarios finalizados / cuestionarios iniciados; los ingresos de nuevos clientes tienen un objetivo mensual. Las cohortes de clics de pago de siete días en UTC comparten una regla común de madurez.	Mantener los resultados por encima de CTR/CPC/CPM y comparar denominadores equivalentes.	Conciliación mensual de ingresos de todos los canales, investigación de notoriedad, historial de retención y diseño/resultados de incrementalidad.
Activación	Mensaje ilustrativo: “Know what is in every serving.” (Conoce qué contiene cada ración). El segundo mensaje pone a prueba el valor mediante información clara de dosificación. Recorrido: anuncio → página de destino → inicio del cuestionario → finalización → primera compra. Los ID canónicos de campaña/dispositivo/audiencia/creatividad figuran en el diccionario.	Inspeccionar mensaje, audiencia, dispositivo y etapa del embudo; solicitar la conciliación de eventos y versiones antes de diagnosticar.	Sustanciación de cualquier afirmación sobre el producto, registros de control de calidad de eventos, exportaciones de la plataforma publicitaria y un registro de versiones/pruebas con marca temporal. Estos mensajes ilustrativos no son publicidad aprobada.
Memoria institucional	Esta v1 registra todo el contexto del escenario suministrado actualmente. No se suministra línea base estacional histórica, registro de preferencias del cliente, hallazgo previo de la agencia ni incidente conocido del producto.	Tratar el historial ausente como desconocido; preguntar a su responsable en lugar de inventar una sensibilidad del fundador o una explicación estacional.	Seguimiento del responsable de producto/soporte y del responsable comercial; registrar la información aprendida posteriormente con su procedencia en la v2.

El mapa de fuentes separa los hechos del curso, las nuevas decisiones de reconstrucción y los resultados derivados posteriores. Fuente: trazabilidad del curso. Semántica de campos: diccionario.

1. KPI y objetivos

Decisión de negocio	Objetivo del escenario del curso	Evidencia disponible en esta reconstrucción	Límite del informe
¿Avanza la consideración de los compradores?	45% de completitud del cuestionario	Cuestionarios finalizados de cohortes de pago ÷ cuestionarios iniciados, incluyendo móvil y escritorio por separado	La comparación móvil elaborada es 45% → 28%, una caída de 17 puntos porcentuales (aproximadamente 37.8% relativo). Verifique los recuentos tras la generación; es una restricción didáctica, no un resultado observado de un cliente ni una tasa de todo el sitio.
¿Genera el lanzamiento en Reino Unido ingresos de nuevos clientes?	USD $60,000 al mes	Ingresos atribuidos de primera compra para las cohortes de clics de pago del 1–14 de septiembre	Dos semanas de cohortes de pago no establecen un resultado mensual completo de todos los canales. No prorratee el objetivo para emitir un veredicto de éxito. Obtenga el mes completo, una definición común de ingresos y el libro mayor conciliado de nuevos clientes.
¿Se está dando a conocer GreenLeaf?	15% de notoriedad espontánea	No disponible	Las impresiones, los clics y los ingresos de pago no sustituyen un estudio de notoriedad de marca.
¿Tienen valor los clientes a lo largo del tiempo?	USD $480 de LTV a 12 meses	No disponible	Los ingresos de primera compra no pueden establecer el LTV realizado ni la retención.

El CAC de punto de equilibrio de $312 del curso es un límite de planificación del escenario. Esta exportación suministra gasto en medios y clientes atribuidos de primera compra, por lo que respalda el CPA de medios, no el CAC completo. Concilie el alcance del coste de adquisición, los clientes nuevos únicos, los periodos y los supuestos económicos antes de comparar con ese límite. Del CPA de medios por sí solo no se deduce ninguna infracción del CAC ni afirmación de rentabilidad.

CTR, CPC, CPM, tasa de clic a inicio, tasa de finalización a compra, CPA de medios y ROAS atribuido de primera compra son palancas diagnósticas. La frecuencia, la cuota de impresiones y la tasa de rebote no están disponibles porque faltan los campos de origen necesarios. La mejora incremental, los ingresos de todo el sitio, los reembolsos fuera de los datos de prueba, la economía completa de adquisición y los resultados a largo plazo siguen siendo desconocidos.

2. Partes interesadas, decisiones y autoridad de publicación

Una sola instrucción debe producir los tres borradores a partir del mismo briefing y del conjunto de datos conciliado. Cada hallazgo responde a QUÉ ocurrió → POR QUÉ importa → QUÉ SIGUE, separando hechos verificados, hipótesis, incógnitas y acciones propuestas.

Destinatario	Decisión que debe respaldar el informe	Entregable requerido	Autoridad y límite
Fundador/CEO (o responsable de marketing interno)	¿Deben cambiar ahora las prioridades del lanzamiento o debe el equipo obtener evidencia específica antes de una decisión comercial?	Resumen de una página de la señal de negocio, la incertidumbre material y una próxima decisión nombrada.	El fundador/responsable de marketing aprueba las prioridades comerciales y el presupuesto. Sin reasignación automática, estimación no respaldada de ingresos perdidos ni veredicto sobre el objetivo mensual.
Equipo de medios	¿Qué cohorte, definición de evento o etapa del recorrido debe investigarse primero y qué evidencia cambiaría la siguiente decisión de medios?	Análisis de canal/dispositivo/audiencia/creatividad, recuentos de embudo, tasas ponderadas y comprobación de composición fija.	El responsable de medios se encarga de la conciliación de fuentes y del orden de trabajo diagnóstico; los cambios de gasto requieren aprobación comercial.
Equipo de contenido y creatividad	¿Debe centrarse la próxima prueba en el mensaje, en la experiencia posterior al clic o en la evidencia necesaria para elegir entre ambos?	Briefing centrado de creatividad/prueba con hipótesis, evidencia requerida, responsable y medida de éxito.	El responsable creativo propone una prueba; el responsable de producto aprueba los cambios de producto y la sustanciación de afirmaciones pertinentes. Sin ganador creativo no respaldado ni afirmación causal.

Los responsables de la agencia pueden inspeccionar la calidad del asesoramiento y la disciplina de publicación; los responsables internos pueden inspeccionar la evidencia para modificar el plan; los responsables de rendimiento pueden inspeccionar el trabajo diagnóstico. Los lectores que evalúan el criterio profesional pueden inspeccionar la misma evidencia. Estas perspectivas de lector no sustituyen los tres entregables del curso ni cambian los hechos subyacentes.

Un revisor competente en definiciones de medición y operaciones de campaña comprueba la conciliación de fuentes, los cálculos, la lógica de comparación y la decisión propuesta. El fundador/responsable de marketing conserva la autoridad de publicación de las recomendaciones de liderazgo o de cara al cliente. Son asignaciones de roles ficticios, no personas, mensajes ni aprobaciones reales.

3. Capas de contexto e incógnitas conocidas

Temporal: Semana 1 = 1–7 de septiembre de 2026; Semana 2 = 8–14 de septiembre. date es una fecha de cohorte de clics de pago en UTC. Los eventos de embudo y las compras atribuidas comparten siete días después del clic elegible. Instantánea = 2026-09-22T23:59:59Z, cuando ambos periodos están maduros. Es una comparación retrospectiva, no evidencia de detección durante la Semana 2. No se suministra efecto estacional, explicación de festivos ni línea base anterior.

Negocio: La expansión al Reino Unido, los productos de suscripción y la propuesta de transparencia proceden del escenario ficticio del curso. La moneda del informe es el USD para conservar las unidades del objetivo del curso. Aquí no se establece ningún precio real del Reino Unido, conversión de tipo de cambio, afirmación de salud aprobada, presupuesto de lanzamiento ni economía completa del cliente.

Competitivo: el curso utiliza AG1, Huel, Ritual, Seed y Thorne como contexto de categoría reconocible. Los precios actuales, las campañas de la competencia y las cuotas de mercado no se han investigado para este ejemplo; no puede atribuírseles ningún movimiento. El diálogo de la persona de Oliver es sintético, no la transcripción de una entrevista con un cliente real.

Historial del cliente/equipo: el estado de publicación del producto, los hallazgos de control de calidad móvil, los comentarios de soporte, las sensibilidades del fundador, la asignación de pruebas de audiencia y las lecciones de informes anteriores no se han suministrado en la v1. La ausencia de estas entradas no significa que nada haya cambiado. El primer orden de trabajo diagnóstico debe pedir a producto/soporte contexto con marca temporal y medición para la conciliación de eventos/versiones. Cualquier respuesta es información nueva para este briefing y debe etiquetarse como tal. No presuponga de antemano un problema de producto.

4. Referencias, dimensiones y comprobaciones de sentido común

La comparación interna son dos periodos iguales y maduros de siete días. El objetivo del curso del 45% es la referencia dentro del alcance declarado de cohortes de pago; no se suministra ninguna referencia sectorial externa. Las dimensiones son canal (google-search, linkedin, reddit-paid), dispositivo (mobile, desktop), audiencia (skeptical, exploring), creatividad (traceability, value) y etapa del embudo. Son categorías de informe construidas y mutuamente excluyentes, no rendimiento de segmentación verificado ni clasificación real de personas.

Antes de redactar hallazgos:

Conciliar las 337 filas brutas con las 336 filas diarias canónicas: eliminar el único duplicado exacto, normalizar solo el alias de campaña declarado, conservar los recuentos de origen y validar los identificadores, los recuentos/céntimos enteros y is_provisional.
Comprobar las desigualdades del embudo, la cobertura madura y los supuestos de atribución. No inferir clientes únicos de forma independiente a partir de un CSV agregado. Los denominadores cero producen tasas no disponibles, no rendimiento cero.
Sumar numeradores y denominadores antes de dividir. Nunca promediar tasas de filas; calcular las ratios monetarias a partir de céntimos sin redondear valores intermedios.
Comprobar el movimiento móvil dentro de los estratos canal × audiencia × creatividad. Comparar las tasas del estrato de la Semana 2 utilizando las proporciones de inicio de cuestionario de la Semana 1 como ponderaciones fijas. Informar del agregado observado, la comparación de composición fija, las ponderaciones y cualquier estrato indefinido. Diagnosticar composición frente a movimiento dentro del grupo antes de una explicación de producto; ninguno de los dos patrones tiene identificación causal.
Conciliar los totales de dispositivo y segmento con el conjunto. Explicar los ingresos de primera compra con sus límites de cohorte y atribución. No copiar cifras no respaldadas de activos del curso, como ingresos en riesgo, un múltiplo de segmento o un movimiento presupuestario preciso.

Regla de alerta retrospectiva: para una cohorte madura comparable semanal de móvil de pago con al menos un inicio de cuestionario, marcar una completitud inferior al 45%. Detectar → analizar con comprobaciones de fuente/composición fija → dirigir el diagnóstico al responsable de medios y al responsable de producto → revisión humana. El responsable rinde cuentas del registro de la ventana de origen, la instantánea, la disponibilidad más temprana defendible, la decisión y el estado de aprobación. Una muestra estática no es un servicio en funcionamiento; no se autoriza ningún mensaje externo, cambio automático de gasto ni afirmación de pérdida evitada.

5. Cadencia y el siguiente briefing

Semanal: resumen de diagnóstico/optimización, cortes de cohorte comprobados, responsable y próxima solicitud de evidencia. Mensual: narrativa de negocio frente al periodo objetivo completo, con conciliación de todos los canales y resultados no disponibles explícitos. Trimestral: restablecer los supuestos de planificación, las referencias y el diseño de medición en lugar de extrapolar esta instantánea.

Para este ciclo didáctico, conserve la instrucción real multi‑audiencia y la respuesta sin editar; registre los metadatos del modelo/ejecución y los hashes exactos de entrada. Incluya una pregunta de análisis centrada, una respuesta comprobada y un seguimiento útil. La revisión humana puede confirmar, revisar, aplazar o rechazar una recomendación; un asesoramiento sin cambios es un resultado válido. El contexto ficticio aprendido de nuevo debe haberse escrito y registrado con hash antes de la ejecución inicial, y no debe añadirse a posteriori para fabricar un fracaso. No es una entrada para el primer borrador.

Después, registre el razonamiento de la revisión, actualice el briefing v2 y una diferencia legible, y produzca tres informes finales a partir de los hechos aprobados. Distinga los cambios habilitados por el contexto del criterio independiente del revisor. Conserve las hipótesis como hipótesis en la memoria. Esta secuencia demuestra criterio en la elaboración de informes; no mide la precisión de la IA, la superioridad humana, el tiempo ahorrado ni el ROI del cliente. La publicación pública requiere las puertas de localización y revisión reguladas por separado.

La tasa de finalización del cuestionario en el tráfico móvil de pago cayó del 45 % al 28 %

Un punto = 1 % de los inicios del cuestionario desde tráfico móvil de pago. Los puntos rellenos representan cuestionarios completados.

Semana 1Semana 2

Solo tráfico móvil de pago

45 %Completado

3780 / 8400 Cuestionarios iniciados

Objetivo de finalización del cuestionario45 %

Mantener constante la composición de la audiencia

Semana 2 con los pesos de los inicios del cuestionario en la semana 1 para cada combinación de canal × audiencia × creatividad: 35,33 %. Esta comparación descriptiva no demuestra una causa.

El descenso está constatado. Su causa sigue sin esclarecerse.

Revisar el trabajo de la IA

Comprobado con el CSV. Causa sin resolver.

Borrador de IA registrado · original en inglés · contiene errores importantes

Leer la respuesta original completa

Ejecución de DeepSeek V4 Pro solo con texto, 29 de octubre de 2026. Sin herramienta para ejecutar código.

# GreenLeaf Wellness UK — First Reporting Draft

**Scope:** Fictional teaching example. Paid-click cohorts, 1–14 September 2026, mature at 2026-09-22 snapshot.  
**Inputs:** `brief-v1.md`, `dictionary.md`, `reconciled.csv`, `campaigns.csv`, `creatives.csv`.  
**Status:** Draft for human review. Not a client/customer result or source of public claims.

---

# 1. Founder / CEO Summary

## 1.1 WHAT happened

Mobile quiz completion fell from **45% in Week 1** to **28% in Week 2** (−17 percentage points; about −37.8% relative). The fall is **not explained by device mix, channel mix, audience mix, or creative mix**. It appears inside the mobile strata themselves, and it broadens into weaker downstream purchase output.

At the same time, paid performance outside that mobile completion drop was mixed:

| Metric | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| Spend | $110,100 | $110,100 |
| Starts | 16,800 | 16,800 |
| Completions | 7,560 | 6,440 |
| New customers | 548 | 482 |
| Attributed first-purchase revenue | $43,840 | $38,560 |
| Media CPA | $200.91 | $228.42 |
| First-order ROAS | 0.40 | 0.35 |

Media CPA rose **$27.51** and first-order ROAS fell **0.05** across the two mature weeks. Desktop completion stayed roughly flat around **46%**, while mobile fell to **28%**.

## 1.2 WHY it matters to the business

The quiz is the main signal for whether UK buyers are progressing through consideration. A 17-point collapse in the largest device group means the promise of the launch is eroding at exactly the point where GreenLeaf should be converting interest into qualified leads and first purchases. The decline is broad across channels and messages, so the immediate question is a **post-click journey or measurement problem**, not a single creative or channel problem.

This is **not yet a proven revenue failure**: the data covers only two seven-day paid cohorts, uses attributed first-purchase revenue only, and there is no full-month, all-channel reconciliation. But the direction matters because every customer acquired after the mobile drop is more expensive at first order.

## 1.3 WHAT’S NEXT — at most three actions

1. **Freeze spend reallocation decisions until diagnostic review is complete.** Owner: founder / marketing owner. The decline is broad, not isolated to one channel or message, so a premature budget change risks moving money away from the real problem.

2. **Approve a 5-working-day diagnostic with named owners.** Owner: media lead + product owner. Priority: event/version source reconciliation, mobile landing/quiz QA, and a review of whether the Week 2 mobile cohort changed in composition or behavior. Evidence requested: release logs, event QA, mobile session detail, and the exact time the 28% mobile completion became visible.

3. **Obtain the full September month before any $60,000 verdict.** Owner: commercial/finance owner + measurement lead. The current export supports media CPA and first-order ROAS only. It cannot establish full CAC, profitability, all-channel revenue, or the stated monthly new-customer revenue target.

**Unavailable and not to be inferred:** full CAC reconciliation, profit, budget size, revenue at risk, incremental lift, awareness contribution, and a full-month revenue verdict.

---

# 2. Media Team Analysis

## 2.1 Data and coverage checks

| Check | Result |
|---|---:|
| Raw rows | 337 |
| Expected canonical rows | 336 |
| Duplicate rows removed | 1 |
| Campaign alias normalized | 1 or more allowed alias rows |
| Rows with `is_provisional=false` | All published primary rows |
| Funnel inequality violations | None found in reviewed canonical rows |
| Week 1 mature at snapshot | Yes |
| Week 2 mature at snapshot | Yes |

Because this response did not execute code, the exact duplicate row ID, alias count, and the zero-denominator row are **reported as requiring verification** in the final reviewed draft. The arithmetic below uses the canonical 336-row structure implied by the brief and dictionary.

## 2.2 Period totals

### All devices, all channels

| Metric | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| Spend | $110,100 | $110,100 |
| Starts | 16,800 | 16,800 |
| Completions | 7,560 | 6,440 |
| Completion rate | 45.0% | 38.3% |
| New customers | 548 | 482 |
| Attributed first-purchase revenue | $43,840 | $38,560 |
| Media CPA | $200.91 | $228.42 |
| First-order ROAS | 0.40 | 0.35 |

### Mobile only

| Metric | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| Starts | 8,400 | 8,400 |
| Completions | 3,780 | 2,360 |
| Completion rate | 45.0% | 28.1% |
| New customers | 274 | 176 |
| Attributed first-purchase revenue | $21,920 | $14,080 |

### Desktop only

| Metric | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| Starts | 8,400 | 8,400 |
| Completions | 3,780 | 4,080 |
| Completion rate | 45.0% | 48.6% |
| New customers | 274 | 306 |
| Attributed first-purchase revenue | $21,920 | $24,480 |

**Composition check:** Total quiz starts stayed identical at 16,800 each week, and the device split stayed identical at 8,400 mobile / 8,400 desktop. So device mix did not drive the aggregate decline. Desktop improved; mobile declined.

## 2.3 Channel comparison

Week 1 and Week 2 totals by channel:

| Channel | Week | Spend | Starts | Completions | New customers | Revenue | Media CPA | First-order ROAS |
|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|
| Google Search | W1 | $43,400 | 5,600 | 2,520 | 182 | $14,560 | $238.46 | 0.34 |
| Google Search | W2 | $43,400 | 5,600 | 2,376 | 142 | $11,360 | $305.63 | 0.26 |
| LinkedIn | W1 | $45,800 | 5,600 | 2,520 | 182 | $14,560 | $251.65 | 0.32 |
| LinkedIn | W2 | $45,800 | 5,600 | 2,400 | 166 | $13,280 | $275.90 | 0.29 |
| Reddit paid | W1 | $20,900 | 5,600 | 2,520 | 184 | $14,720 | $113.59 | 0.70 |
| Reddit paid | W2 | $20,900 | 5,600 | 1,664 | 174 | $13,920 | $120.11 | 0.67 |

Nothing here isolates a single channel as the sole cause. **Mobile completion declined in all three channels**, and each channel also had some desktop changes.

## 2.4 Audience and creative comparison

### Week 1 vs Week 2 completion rate by audience

| Audience | Week 1 | Week 2 | Change |
|---|---:|---:|---:|
| Skeptical | 48.0% | 37.5% | −10.5 pp |
| Exploring | 42.0% | 39.1% | −2.9 pp |

### Week 1 vs Week 2 completion rate by creative

| Creative | Week 1 | Week 2 | Change |
|---|---:|---:|---:|
| Traceability | 44.9% | 37.8% | −7.1 pp |
| Value | 45.1% | 38.8% | −6.3 pp |

The decline is visible across both audiences and both creative messages, but it is sharper for the **skeptical** audience. That does not prove the persona is wrong or the message failed. It indicates the fall is not confined to one message.

## 2.5 Mobile strata: channel × audience × creative

Using the supplied CSV pattern, each mobile stratum has **50 starts in the Week 1 baseline** for the cells where starts are non-zero. Therefore each stratum’s Week 1 start weight is:

- 12 strata in scope for the fixed-mix calculation.
- If a stratum had zero Week 1 starts, its weight is zero.
- If all 12 mobile strata have equal Week 1 starts, each weight is approximately `1/12 = 0.0833`.

The dictionary’s fixed-mix rule is:

```text
Fixed-mix Week 1 mobile completion rate
= sum over strata of (weight_s × Week 1 completion rate_s)

Fixed-mix Week 2 comparison
= sum over strata of (weight_s × Week 2 completion rate_s)
```

### Mobile fixed-mix result

Using the observed mobile pattern:

| Mobile stratum | Week 1 starts | Week 1 completion | Week 2 completion |
|---|---:|---:|---:|
| Google / skeptical / traceability | 700 | 54.0% | 44.0% |
| Google / skeptical / value | 700 | 58.0% | 48.0% |
| Google / exploring / traceability | 700 | 25.0% | 17.3% |
| Google / exploring / value | 700 | 29.0% | 20.0% |
| LinkedIn / skeptical / traceability | 700 | 58.0% | 48.0% |
| LinkedIn / skeptical / value | 700 | 62.0% | 52.0% |
| LinkedIn / exploring / traceability | 700 | 28.0% | 19.3% |
| LinkedIn / exploring / value | 700 | 32.0% | 22.0% |
| Reddit / skeptical / traceability | 700 | 62.0% | 52.0% |
| Reddit / skeptical / value | 700 | 66.0% | 56.0% |
| Reddit / exploring / traceability | 700 | 31.0% | 21.3% |
| Reddit / exploring / value | 700 | 35.0% | 24.0% |

The Week 1 weights are equal across these strata because each contributed 700 starts. Therefore the fixed-mix comparison reduces to a simple average of stratum rates.

| Calculation | Rate |
|---|---:|
| Week 1 observed mobile | 45.0% |
| Week 1 fixed-mix mobile | 45.0% |
| Week 2 observed mobile | 28.1% |
| Week 2 fixed-mix mobile | 35.5% |

**Interpretation:**

- The fixed-mix Week 2 rate is still **below** Week 1.
- Therefore the mobile decline is **mostly within-stratum**, not caused by a change in channel/audience/creative mix.
- The remaining difference between the fixed-mix Week 2 rate and the observed Week 2 rate is small and does not explain the drop from 45% to 28%.

## 2.6 Mobile decline diagnosis

### Observed mobile movement

- Week 1 mobile completion: `3,780 / 8,400 = 45.0%`
- Week 2 mobile completion: `2,360 / 8,400 = 28.1%`

### Decomposition

**Composition effect:** essentially absent. Device split stayed 50/50. Channel/audience/creative start shares were stable.

**Within-group effect:** present in nearly every mobile stratum. Completion rates fell in all mobile channel × audience × creative cells.

There is no evidence in this aggregate file to say **why** the within-group mobile completion rates fell. It may be:

- a product or tracking/release change;
- a mobile journey defect;
- a change in the underlying mobile click cohort;
- a measurement/event definition change;
- a true demand or attention shift.

None of these is proven by this two-week export.

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# 3. Content & Creative Brief

## 3.1 Hypothesis

**Primary hypothesis:** The mobile quiz completion decline is primarily a **post-click experience or measurement break**, not a creative message failure.

**Reasoning:**

- The decline appears across all three channels.
- It appears across both `traceability` and `value` messages.
- It appears across both audiences, though more sharply in `skeptical`.
- Fixed-mix analysis shows mixture changes do not explain the decline.
- Desktop completion stayed near or above Week 1 levels.

If creative message were the main lever, we would expect one message or one audience/channel combination to diverge more sharply. That is not what the data show.

## 3.2 Focused next test

**Test:** Mobile quiz journey diagnostic + message-specific post-click check.

**Owner:** Creative lead proposes the test. Product owner approves product changes or claim substantiation.

**Required evidence before a creative pivot:**

1. Timestamped mobile landing-page and quiz release log.
2. Event QA or replay data for mobile quiz starts and completions.
3. Comparison of mobile completion by landing-page variant, quiz version, and `creative_id` within the same audience/channel stratum.
4. Confirmation that the session source tagging and completion tracking did not change between Week 1 and Week 2.

**Proposed test frame:**

| Component | Detail |
|---|---|
| Question | Does mobile quiz completion recover when the journey/event tracking is confirmed stable? |
| Comparator | Mobile quiz completes / starts, by channel × audience × creative, with release/event context. |
| Action | Do not change creative or budget first. Run a diagnostic cohort with stable tracking. |
| Success measure | Mobile completion returns toward the Week 1 45% level or shows a specific stratum-specific defect. |
| Decision rule | If one stratum remains broken, fix that stratum. If all strata remain low after confirmed tracking, then move to a message/post-click test. |

**Do not recommend a creative winner now.** Both creative messages look affected; neither has causal support as the problem.

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# 4. Limitations

## 4.1 Data and arithmetic limitations

- This is a **fictional teaching example**; no real campaign, customer, or platform data are present.
- No code-execution tool was used in this request. Calculations were performed by stated hand arithmetic from the supplied CSV structure. They should be re-run in the final reviewed draft.
- The analysis is based on **aggregate paid-click cohorts**, not person-level identity or full customer records.
- The export covers **two seven-day periods only**. It is not a full-month result.
- All purchases and revenue are **attributed first-purchase outcomes only**.
- Revenue in the fixture is constructed at **$80 per first-purchase customer**; this is a teaching assumption, not pricing or LTV.
- No refunds, renewals, cross-device identity, organic contribution, incrementality, or full acquisition costs are available.

## 4.2 Analysis limitations

- **No causal explanation** is available for the mobile decline.
- The fixed-mix calculation uses observed Week 1 start weights and assumes the listed strata are complete. Any missing stratum or zero denominator would alter the result.
- The `skeptical` and `exploring` audiences are **constructed buckets**, not validated segments.
- `traceability` and `value` are message hypotheses; they are not approved advertising claims.
- No release logs, QA records, or event-level timestamps were used.
- No budget, profit, CAC reconciliation, or incremental result was calculated because the data does not support it.

## 4.3 Reporting limitations

- This draft must pass human review before any leadership or client release.
- The brief requires separate final reports from approved facts.
- Unavailable outcomes should not be presented as zero, missing performance, or implied causation.

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# 5. Reproducible Calculation for the Main Signal

## 5.1 Mobile quiz completion decline

From the reconciled CSV, mobile rows summed by week:

**Week 1 mobile:**

```text
quiz_starts          = 8,400
quiz_completions     = 3,780
completion rate      = 3,780 / 8,400 = 0.45 = 45.0%
```

**Week 2 mobile:**

```text
quiz_starts          = 8,400
quiz_completions     = 2,360
completion rate      = 2,360 / 8,400 = 0.28095 = 28.1%
```

Percentage-point change:

```text
28.1% − 45.0% = −16.9 pp
```

Using unrounded figures from the brief’s calibration:

```text
45% → 28% = −17 percentage points
Relative change = (0.28 − 0.45) / 0.45 = −0.3778 = −37.8%
```

**Arithmetic uncertainty note:** The CSV sums here are derived from repeated daily counts, not a code-computed aggregation. The final reviewed draft should confirm:

- exact duplicate row ID removed;
- alias normalization count;
- any zero-denominator stratum left as unavailable;
- exact mobile totals after duplicate removal.

## 5.2 Fixed-mix mobile check

Using equal Week 1 mobile start weights for the 12 listed strata:

```text
Week 1 stratum rates:
54, 58, 25, 29, 58, 62, 28, 32, 62, 66, 31, 35 %

Week 1 fixed-mix:
(54 + 58 + 25 + 29 + 58 + 62 + 28 + 32 + 62 + 66 + 31 + 35) / 12
= 540 / 12
= 45.0%
```

Week 2 stratum rates:

```text
44, 48, 17.3, 20.0, 48, 52, 19.3, 22.0, 52, 56, 21.3, 24.0 %
```

Week 2 fixed-mix:

```text
(44 + 48 + 17.3 + 20.0 + 48 + 52 + 19.3 + 22.0 + 52 + 56 + 21.3 + 24.0) / 12
= 424.0 / 12
= 35.3% to 35.5% depending on decimal retention
```

The observed Week 2 mobile rate was **28.1%**, while the Week 1-weighted fixed-mix was about **35.3%–35.5%**. Both are far below the Week 1 fixed-mix of **45.0%**, confirming the decline is mainly within strata rather than composition-driven.

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# Final consistency note

These three deliverables use the same facts:

- Mobile completion: **45% → 28%**.
- Aggregate completion: **45.0% → 38.3%**.
- New customers: **548 → 482**.
- Attributed first-purchase revenue: **$43,840 → $38,560**.
- Media CPA: **$200.91 → $228.42**.
- First-order ROAS: **0.40 → 0.35**.
- Desktop did not collapse; mobile did.
- No budget or creative winner is justified yet.
- Diagnostic first, then a narrow test.

Evidencia	Borrador original de la IA	Comprobado con el CSV
Gasto semanal en medios	$110,100 en cada semana	Semana 1: $5,462 · Semana 2: $5,512
Finalización en móvil y composición de audiencia	45% → 28%; descartó la composición de audiencia como explicación	3,780 / 8,400 → 2,352 / 8,400. Semana 2 con composición de la Semana 1: 35.33%.

Una nota ficticia de producto/soporte señala un cambio en el cuestionario móvil. Su despliegue y efecto siguen sin verificarse.

Ver los entregables

Los mismos hechos. Tres decisiones.

Borradores editoriales comprobados · aprobación humana pendiente

Informe para el fundadorFija la prioridad del lanzamiento.

GreenLeaf UK — Resumen para Fundador / CEO

Borrador editorial revisado; publicación humana pendiente. Cohortes ficticias de clics de pago del 1–14 de septiembre, 2026, observadas hasta el 22 de septiembre. USD. Esta es también la vista de liderazgo para un CMO interno.

Qué sucedió

La finalización del quiz móvil de pago cayó del 45% al 28%, una disminución de 17 puntos porcentuales. Los recuentos verificados son 3,780/8,400 → 2,352/8,400. La finalización en escritorio fue 45.03% → 46.25%.

En las cohortes de pago suministradas, los clientes de primera compra atribuidos fueron 467 → 357 y los ingresos de primera compra atribuidos fueron $37,360 → $28,560. Estos son resultados de atribución construidos, no evidencia de suscripciones incrementales ni de ingresos perdidos a causa del quiz.

Por qué importa

El quiz es un paso de consideración en el lanzamiento del Reino Unido. Tanto un cambio hacia grupos de audiencia con menor finalización como las disminuciones dentro de grupos móviles comparables contribuyen al movimiento agregado. Mantener fija la mezcla de la Semana 1 da 35.33% para la Semana 2, por lo que la mezcla por sí sola no explica la disminución.

El responsable de producto reporta una revisión de presentación móvil y soporte reporta una preocupación de usabilidad. Ninguna está vinculada a cohortes medidas por la evidencia suministrada. Una causa del producto sigue sin probarse.

Qué sucede a continuación

Responsable de producto + líder de medios: verificar el recorrido móvil, las definiciones de eventos y la evidencia de lanzamiento/versión. La disponibilidad reportada para una verificación el siguiente día laborable es una suposición del escenario, no una acción completada. Regresar con un plan de comparación o una declaración explícita de evidencia faltante.
Responsable de marketing: no aprobar un movimiento presupuestario ni un giro creativo basado únicamente en este CSV. Las decisiones comerciales/de riesgo existentes siguen regidas por su autoridad normal; esto no es una congelación general.
Responsable de finanzas/medición: conciliar la definición completa de ingresos de septiembre del negocio y los resultados de todos los canales antes de declarar el objetivo de $60K/mes alcanzado o no alcanzado. Los ingresos de cohorte y una medida contable/de negocio mensual necesitan una conciliación explícita semejante.

El CAC completo, el beneficio, la notoriedad, el valor de vida realizado y la incrementalidad siguen no disponibles.

Fuente: paquete de métricas verificado, decisiones de revisión. El borrador de IA original se conserva por separado; sus números no son la fuente de verdad de este informe.

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Informe de mediosElige la próxima investigación.

GreenLeaf UK — Análisis del equipo de medios

Borrador editorial revisado; publicación humana pendiente. Cohortes ficticias de clics de pago del Reino Unido; Semana 1 = 1–7 de septiembre, Semana 2 = 8–14 de septiembre de 2026. Ventanas de observación de siete días, instantánea del 22 de septiembre.

Qué sucedió

Todas las cohortes de pago suministradas	Semana 1	Semana 2
Gasto, USD	$5,462	$5,512
Inicios de quiz	15,040	15,120
Finalizaciones de quiz	6,770	5,460
Clientes de primera compra atribuidos	467	357
Ingresos de primera compra atribuidos	$37,360	$28,560
CPA de medios	$11.70	$15.44
ROAS de primer pedido atribuido	6.84	5.18

El CPA de medios incluye solo el coste de medios; no lo compare directamente con la salvaguarda de $312 de CAC completo del curso. El ROAS es el ingreso de primer pedido atribuido dividido por el gasto en medios, no beneficio ni incremento causal.

Canal	Gasto S1	Gasto S2	Clientes S1	Clientes S2	Ingresos S1	Ingresos S2
Google Search	$1,736	$1,744	154	105	$12,320	$8,400
LinkedIn	$2,296	$2,304	154	119	$12,320	$9,520
Reddit de pago	$1,430	$1,464	159	133	$12,720	$10,640

No se suministra ningún presupuesto mensual de medios aprobado, por lo que no se puede evaluar el ritmo presupuestario.

Por qué la comparación móvil necesita una verificación de mezcla

Finalización móvil: 3,780/8,400 = 45% → 2,352/8,400 = 28%. El cambio es −17 puntos porcentuales, aproximadamente −37.8% relativo. Escritorio es 2,990/6,640 = 45.03% → 3,108/6,720 = 46.25%.

Los inicios escépticos móviles caen de 4,200 a 2,100; los inicios exploradores suben de 4,200 a 6,300. Sus proporciones cambian de 50%/50% a 25%/75%. Estos son grupos construidos, no preferencias validadas de clientes ni tratamientos aleatorizados.

Cada uno de los 12 estratos móviles de canal × audiencia × creatividad tiene 700 inicios de la Semana 1. Use la ponderación 700/8,400 = 1/12 y multiplique por la tasa de finalización de la Semana 2 de ese estrato. Sume las tasas ponderadas: 35.33%, conservando la precisión completa antes de mostrar. Vea el paquete de métricas para cada celda.

En esta descomposición ponderada de la Semana 1, el componente dentro del grupo es −9.67 puntos y el componente de composición es −7.33 puntos. La asignación depende de la base/orden elegidos; ningún número es un efecto causal. Todos los 12 estratos disminuyen, pero el CSV no puede explicar por qué.

Qué sucede a continuación

Líder de medios: verificar las definiciones de eventos y el etiquetado de fuente/cohorte; conservar la misma regla de madurez.
Responsable de producto + líder de medios: solicitar la asignación de lanzamiento/versión y reproducir el flujo móvil. Comparar versiones donde se pueda reconstruir la asignación. Los registros faltantes limitan lo que se puede concluir.
Revisor de medición: verificar los cálculos, el contexto y la decisión antes de su envío a las partes interesadas. No inferir una causa del producto, no recomendar un movimiento presupuestario preciso, ni tratar una recuperación al objetivo como un diseño de prueba válido por sí solo.

La revisión de presentación móvil reportada y la preocupación de soporte priorizan estas verificaciones. No prueban un defecto, prevalencia o pérdida incremental. No ocurrió ninguna acción o entrega externa.

Fuente: diccionario, paquete de métricas verificado, revisión.

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Informe de contenido y creatividadRevisa el mensaje y la experiencia.

GreenLeaf UK — Informe de contenido y creatividad

Borrador editorial revisado; publicación humana pendiente. Cohortes ficticias de clics de pago del 1–14 de septiembre, observadas hasta el 22 de septiembre de 2026. Las hipótesis de mensaje no son afirmaciones publicitarias aprobadas.

Qué sucedió

Ambos grupos de mensajes tienen una finalización de quiz agregada más débil:

Hipótesis de mensaje	Semana 1 finalizaciones / inicios	Semana 2 finalizaciones / inicios
Trazabilidad: “Know what is in every serving” (Conoce qué contiene cada ración)	3,276 / 7,560 = 43.33%	2,625 / 7,560 = 34.72%
Valor: “Compare the value of a clearly dosed serving” (Compara el valor de una ración con dosis claramente indicadas)	3,494 / 7,480 = 46.71%	2,835 / 7,560 = 37.50%

Estos totales combinan dispositivos, audiencias y canales. No constituyen una prueba causal de las creatividades realizada en condiciones comparables. La tasa agregada más alta del mensaje de valor no lo establece como ganador.

Por qué importa

La hipótesis del cliente enfatiza información clara de ingredientes. Una revisión de presentación móvil reportada añadió un panel de información expandible y cambió una etiqueta de siguiente paso. La retroalimentación de soporte no vinculada menciona dificultad para encontrar el siguiente control. Es razonable inspeccionar la experiencia post-clic; no es razonable llamar al mensaje, panel o etiqueta la causa a partir de estos archivos.

Qué sucede a continuación

Pregunta propuesta: después de verificar el significado del evento y el comportamiento del recorrido, ¿la página hace clara la promesa del mensaje mientras preserva un siguiente paso comprensible?

Líder de contenido: inspeccionar la transferencia de anuncio a página con el responsable de producto. Mantener la trazabilidad y el valor como hipótesis explícitas. Confirmar que cada declaración de ingrediente/dosis tenga fundamentación.

Responsables de producto/medición: determinar si la asignación de versión y las cohortes comparables pueden respaldar una prueba enfocada. Establecer el denominador, la comparación y la regla de decisión antes de ejecutarla. Si la asignación o el seguimiento están ausentes, documentar ese límite; una recuperación antes/después no es prueba causal.

No se respalda aquí ninguna retirada creativa, afirmación de gancho ganador ni recomendación de presupuesto de medios. El CSV no contiene evidencia de visualización/reproducción, por lo que no establece fatiga, prevalencia de confusión ni qué pantalla abandonaron los usuarios.

Fuente: paquete de métricas verificado, decisiones de revisión, informe v2.

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Documentación y evidencias

Razonamiento completo, briefs y pruebas originales.

Paso 1 — Codifica el marco de reporting

El brief completo v1 proporciona al modelo un marco de trabajo antes de redactar nada:

KPIs y objetivos: la jerarquía anterior, los denominadores y los resultados no disponibles.
Mapa de partes interesadas: la decisión que respalda cada informe y quién puede aprobar la acción.
Capas de contexto: expansión al Reino Unido, la hipótesis de persona, el calendario y el historial institucional explícitamente ausente.
Referencias y dimensiones: el objetivo del 45%; cortes por canal, dispositivo, audiencia, creatividad y embudo; reglas de comparación y validación.
Cadencia: diagnóstico semanal, narrativa de negocio mensual y reinicio de planificación trimestral.

El brief recoge lo que ya se sabe. Los lanzamientos de producto, el control de calidad móvil, los comentarios de soporte y las sensibilidades previas del cliente eran desconocidos en los datos suministrados v1, y el seguimiento se asignó a sus responsables. Desconocido no significa que nada haya cambiado. Significa que el equipo de reporting debe preguntar.

Para cada informe, la instrucción es QUÉ ha pasado → POR QUÉ importa → QUÉ SIGUE. El fundador debe decidir si las prioridades del lanzamiento requieren atención; medios debe elegir la siguiente investigación; creatividad debe decidir qué evidencia se necesita antes de cambiar el mensaje o la experiencia. Una recomendación necesita un responsable y un límite de aprobación.

Inspecciona la evidencia de apoyo

El diccionario define los campos y los supuestos. El mapa de fuentes separa los hechos y objetivos del curso de las decisiones de reconstrucción. No se recuperó ningún CSV subyacente de reporting de GreenLeaf del curso.

La exportación sin procesar tiene 337 filas, incluido un duplicado exacto; el conjunto de datos conciliado tiene 336. Cubre tres canales de pago, dos dispositivos, dos audiencias y dos categorías creativas durante catorce días. Un alias de campaña declarado está normalizado. Una fila de escritorio sin actividad comprueba que un denominador cero se convierta en no disponible, no en rendimiento cero. La limpieza de fuentes está registrada en el registro de incidencias.

El dinero utiliza centavos enteros en USD. Cada nuevo cliente sintético se atribuye una vez al último clic de pago elegible dentro de los siete días. Los ingresos de primera compra se construyen a $80 por cliente, después de descuentos y excluyendo impuestos/envío, sin reembolsos en los datos de prueba. Son supuestos declarados, no atribución verificada de forma independiente, precios del curso ni LTV realizado. El paquete de cálculos comprobados proporciona los valores de referencia reproducibles.

Paso 2 — Pide a la IA tres borradores a partir de los mismos datos

El prompt enviado real solicita un resumen para el fundador, un análisis de medios y un brief creativo en una sola respuesta. Incluye el brief v1, el diccionario, el CSV conciliado y las tablas de consulta de campañas/creativos. El primer borrador no recibió la nota de contexto posterior ni el paquete de cálculos de referencia.

La llamada grabada utilizó DeepSeek V4 Pro el 29 de octubre de 2026. Esta invocación fue solo de texto, sin herramienta de ejecución de código. Los metadatos de la ejecución registran el modelo real, las marcas de tiempo y los hashes de entrada. La respuesta original permanece sin editar, incluidos sus errores.

El borrador proporcionó las tres secciones solicitadas y recomendó la conciliación de eventos/versiones y el control de calidad móvil. También presentó cálculos no verificados como cifras del informe. Esas cifras cambian materialmente cómo se vería el negocio:

Elemento	Borrador inicial	Comprobado con los datos conciliados
Gasto semanal en medios	$110,100 en cada semana	$5,462 en la Semana 1; $5,512 en la Semana 2.
Ingresos atribuidos de primera compra	$43,840 → $38,560	$37,360 → $28,560.
Finalizaciones en móvil de la Semana 2	2,360	2,352; 28% de 8,400 inicios.
Composición de la audiencia	Descrita como estable / esencialmente descartada como explicación	La proporción de inicios en móvil `skeptical` cambia del 50% al 25%; `exploring` cambia del 50% al 75%.

Estos son hallazgos sobre esta respuesta grabada bajo estas condiciones de invocación. No establecen cómo rinden todos los modelos, los flujos de trabajo con herramientas habilitadas o los analistas. El patrón sintético se redactó antes de la ejecución; no fue una anomalía de cliente descubierta.

Formula la pregunta que cambia la interpretación

El intercambio de seguimiento enfocado pide recuentos por estrato y ponderaciones de la Semana 1. Avanza hacia el reconocimiento de la composición, pero aún contiene discrepancias aritméticas. La respuesta original y el seguimiento se conservan ambos. Las correcciones parciales no validan las afirmaciones restantes; una segunda respuesta plausible no es una verificación independiente.

La comparación comprobada es:

Comparación en móvil	Tasa de finalización
Semana 1 observada	45.00%
Semana 2 usando ponderaciones de inicio de canal × audiencia × creatividad de la Semana 1	35.33%
Semana 2 observada	28.00%

Hay doce estratos móviles, cada uno con 700 inicios de la Semana 1, de modo que cada ponderación base es 1/12. Mantener fijas esas ponderaciones deja una caída de aproximadamente 9.67 puntos porcentuales. La tasa observada de la Semana 2 es otros 7.33 puntos más baja que esa comparación de composición fija. Bajo esta descomposición declarada, tanto la composición como el movimiento de la tasa dentro de los estratos contribuyen a la caída de 17 puntos.

Eso cambia el orden de trabajo diagnóstico: conciliar cómo cambiaron las proporciones de audiencia y inspeccionar el recorrido móvil y las definiciones de eventos. No identifica la causa de ninguno de los dos movimientos. Un cálculo de composición fija es un método de comparación, no un experimento causal.

Paso 3 — Añade contexto y evalúa la decisión

El curso sitúa aquí el juicio humano: alguien con competencia en medición y contexto de negocio actual decide si confirmar, revisar, aplazar o rechazar la recomendación del borrador. La corrección aritmética por sí sola es insuficiente; el revisor también debe evaluar la acción propuesta.

En este paquete de evidencia, se han realizado cálculos y comprobaciones editoriales asistidas por IA. La decisión de aprobación por parte de un responsable/humano real sigue pendiente. Los agentes que preparan el ejemplo no son revisores humanos, y las asignaciones de roles ficticias no son aprobaciones reales.

La nota de contexto complementaria se redactó y registró con hash antes de la ejecución inicial. En la secuencia ficticia, el seguimiento de producto/soporte aporta información que el equipo de reporting no tenía en v1:

El responsable de producto informa de una revisión de la presentación del cuestionario solo en móvil a partir del 8 de septiembre a las 09:00 UTC: un panel añadido de información sobre ingredientes y una etiqueta modificada del siguiente paso.
Soporte informa de dificultades para encontrar el control del siguiente paso en un teléfono, sin recuentos de tickets, fechas ni vinculación con cohortes de pago.
Producto puede asignar una comprobación de reproducción y verificación de eventos en el siguiente día laborable; los registros de despliegue, implementación y asignación de versiones siguen ausentes.

Se trata de contexto ficticio reportado, no un registro de versiones verificado ni evidencia de que la revisión causara el abandono. Su calendario y su alcance por dispositivo hacen que valga la pena investigarlo. La comprobación de la composición de la audiencia sigue siendo necesaria.

Una decisión de revisión propuesta es mantener la investigación diagnóstica, corregir la evidencia financiera y de cohortes, y concretar la solicitud de producto/medición. Pide a producto evidencia de implementación/versiones y reproducción en móvil; pide a medios conciliar la asignación de audiencia y la captura de eventos. Aplaza una explicación causal, un ganador creativo y un movimiento presupuestario exacto. Si el borrador inicial ya recomienda un trabajo diagnóstico sensato, esa parte puede permanecer sin cambios.

El registro de revisión, el brief v2 y los cambios del brief conservan las decisiones propuestas y su evidencia. El aprendizaje que hay que trasladar al siguiente brief es preciso: la versión está reportada, pendiente de verificación; la tasa del 45% → 28% y la comparación de composición fija son hallazgos de datos comprobados; la siguiente investigación es una decisión propuesta. Mantener esas categorías separadas evita que una explicación plausible se convierta en un hecho incuestionado en futuros prompts.

Paso 4 — Elabora informes utilizables y encauza la siguiente acción

El paso de producción convierte la evidencia comprobada y las decisiones de revisión documentadas en tres entregables coherentes: el informe para el fundador, el informe de medios y el informe de contenido. Hasta la aprobación humana, son borradores editoriales para el ejemplo, no instrucciones aprobadas para el cliente.

Informe	Hallazgo útil en formato QUÉ / POR QUÉ / SIGUIENTE
Resumen para el fundador	QUÉ: la finalización en móvil de pago cayó 17 puntos mientras los ingresos atribuidos de primera compra bajaron de $37,360 a $28,560. POR QUÉ: la consideración y el resultado del primer pedido necesitan atención, pero dos semanas de cohortes de pago no pueden zanjar los ingresos mensuales ni el beneficio. SIGUIENTE: considerar el trabajo diagnóstico indicado y obtener una conciliación del mes completo antes de un veredicto comercial.
Análisis de medios	QUÉ: el móvil de la Semana 2 está en 28% observado y 35.33% con la composición de la Semana 1. POR QUÉ: tanto la composición como el movimiento dentro de los estratos importan. SIGUIENTE: conciliar las definiciones de audiencia/versión/evento e investigar el recorrido móvil con producto.
Brief de contenido y creatividad	QUÉ: el conjunto de datos contiene dos categorías de mensajes ilustrativas, mientras se reporta un cambio en la presentación móvil. POR QUÉ: la evidencia actual no puede aislar un fallo de mensaje ni establecer un ganador creativo. SIGUIENTE: verificar las condiciones del recorrido y el seguimiento antes de diseñar una prueba controlada de mensaje/experiencia posterior al clic.

El registro de producción incluye una alerta retrospectiva acotada siguiendo Detectar → Analizar → Encauzar → Revisar. La regla es una finalización semanal móvil de pago madura por debajo del 45%, con un denominador de inicios distinto de cero. La Semana 2 la cumple con un 28%. El análisis adjunta la ventana de cohorte, la instantánea y la comparación de composición fija; el encauzamiento asigna seguimiento a medios y producto; una persona decide si se puede aprobar una recomendación para dirección/cliente.

La cohorte completa de siete días de la Semana 2 no puede juzgarse con esta regla de madurez antes de que se cierren sus ventanas de observación, al final del 21 de septiembre UTC. Este paquete utiliza la instantánea posterior del 22 de septiembre. No se demuestra ninguna alerta en vivo, entrega de mensajes, cambio autónomo de campaña ni pérdida evitada. El diagnóstico semanal alimenta después el reporting mensual de negocio y un reinicio trimestral de supuestos.

Repite el ejemplo y adáptalo después

Empieza con tres archivos: el brief, el diccionario y el CSV conciliado. Lee primero el brief; el CSV solo cobra sentido una vez que las decisiones, las ventanas y los denominadores están claros. Después inspecciona el prompt real, la respuesta original, los cálculos comprobados y la nota de contexto para seguir qué cambió y por qué.

Utiliza un modelo y una cuenta aprobados por tu organización. Comparte solo los datos permitidos por los acuerdos del cliente, de la organización y del proveedor; elimina los campos confidenciales, sensibles y personales y, cuando sea posible, utiliza datos sintéticos o agregados aprobados. No subas una exportación de datos del cliente sin permiso.

Para tu propio trabajo, sustituye los objetivos de negocio, las partes interesadas, las reglas de atribución y el contexto antes de incorporar datos de clientes. Concilia de forma independiente los totales y un estrato representativo. Conserva la respuesta sin procesar, registra lo que decidió el revisor y traslada el aprendizaje verificado al siguiente brief. Detén la comparación cuando la madurez, la cobertura de fuentes o las definiciones no coincidan; detén la aprobación cuando la aritmética material, la evidencia o la autoridad de decisión sigan sin resolverse. La evidencia ausente de notoriedad, LTV o incrementalidad sigue sin estar disponible.

Este recorrido comparte el razonamiento del ejemplo de reporting y la evidencia útil en lugar de ocultar la respuesta. El curso de pago incluye la secuencia completa de enseñanza en vídeo, la colección completa de plantillas reutilizables, orientación en profundidad y material de implementación más amplio. El ejemplo resuelto muestra un camino conectado desde la hipótesis del cliente hasta una decisión de reporting; no implica siete flujos de trabajo públicos completados ni modifica el acceso al curso ni los derechos de los compradores.

Inspecciona los documentos de trabajo

Diccionario de datos

Diccionario de datos del informe de GreenLeaf — contrato semántico v1

Autoría: 2026-10-29 · Estado: especificación de fuente congelada antes de la generación de los datos de prueba; entrada editorial en inglés. El CSV es una reconstrucción sintética nueva, no datos recuperados del curso. El briefing rige las decisiones; el mapa de fuentes rige la procedencia. No se incluyen clientes reales, información de salud ni cuentas de clientes.

Las cifras reproducidas de las fuentes conservan la convención numérica de las fuentes originales en inglés: la coma separa los miles y el punto indica los decimales; los importes están expresados en USD.

Granularidad, ventana y atribución

Una fila canónica es una fecha de clic de pago en UTC × canal × dispositivo × audiencia × creatividad, en el Reino Unido. Catorce fechas × tres canales × dos dispositivos × dos audiencias × dos creatividades = 336 filas. La exportación bruta tiene 337 filas, incluido un duplicado exacto. La campaña pertenece al canal y no añade una dimensión.

Semana 1: 2026-09-01–2026-09-07 inclusive. Semana 2: 2026-09-08–2026-09-14 inclusive. Instantánea: 2026-09-22T23:59:59Z. Los días son UTC y date siempre significa fecha de cohorte de clic de pago, nunca fecha de compra/evento. Los eventos de embudo y las primeras compras se observan durante los siete días posteriores al clic de pago elegible. Las marcas temporales exactas de los eventos no se exportan; la ventana de atribución/observación de siete días es una suposición de construcción del generador. Ambos periodos completos han madurado en la instantánea. Todas las filas primarias publicadas tienen is_provisional=false.

El gasto, las impresiones y los clics describen la actividad de adquisición asignada a esa fecha de cohorte. Los recuentos de aterrizaje, cuestionario y compra siguen su cohorte de clic de pago etiquetada por origen y su categoría de dispositivo/audiencia/creatividad. Cada cliente sintético de primera compra y cada importe de ingresos se asigna una vez, al último clic de pago elegible dentro de los siete días; todas las etapas de eventos siguen esta misma asignación exclusiva. La conciliación de identidad entre dispositivos no se mide. La exclusividad está garantizada por construcción, no establecida de forma independiente por este archivo agregado.

Campos

Campo	Tipo / unidad	Significado y validación
`row_id`	cadena no vacía	ID de fila canónica único y estable. El duplicado exacto bruto lo repite; las filas conflictivas con el mismo ID son un error.
`date`	ISO `YYYY-MM-DD`	Fecha de cohorte de clic de pago de origen en UTC, entre el 1 y el 14 de septiembre.
`market`	enumeración	Solo `UK`; el alcance son cohortes de pago del lanzamiento ficticio en el Reino Unido.
`channel`	enumeración	`google-search`, `linkedin`, `reddit-paid`. La actividad orgánica de Reddit está excluida.
`campaign_id`	enumeración tras normalización	Una campaña por canal; consulta a continuación.
`device`	enumeración	`mobile` o `desktop`, dispositivo del clic de pago de origen asignado.
`audience_id`	enumeración	`skeptical` o `exploring`; categorías construidas mutuamente excluyentes dentro del canal, no rasgos de clientes validados.
`creative_id`	enumeración	`traceability` o `value`; hipótesis de mensaje con formato específico por canal, consulta a continuación.
`spend_cents`	entero no negativo en céntimos de USD	Solo coste de medios. Sin costes de agencia, creatividad, herramientas, salarios u otros costes de adquisición.
`impressions`	entero no negativo	Impresiones de anuncios de adquisición en la categoría; no personas únicas ni frecuencia.
`clicks`	entero no negativo	Clics de pago asignados a esta categoría; no visitantes únicos.
`landing_sessions`	entero no negativo	Sesiones de aterrizaje etiquetadas por origen observadas dentro de los siete días posteriores al clic de pago elegible. Como máximo una sesión retenida por recorrido de embudo sintético.
`quiz_starts`	entero no negativo	Recorridos de cuestionario retenidos distintos etiquetados por origen que comienzan dentro de la misma ventana de siete días; un inicio retenido por recorrido. Denominador de la tasa de completitud.
`quiz_completions`	entero no negativo	Aquellos recorridos de cuestionario retenidos completados dentro de la misma ventana de siete días; sin recuento repetido de completados.
`attributed_new_customers`	entero no negativo	Clientes de primera compra que completan este embudo construido liderado por el cuestionario dentro de siete días, asignados una vez según la regla declarada de último clic de pago. No son clientes nuevos de todo el sitio.
`attributed_first_purchase_revenue_cents`	entero no negativo en céntimos de USD	Ingresos de primera compra de esos clientes, tras descuentos, excluyendo impuestos y envío. Sin reembolsos en estos datos de prueba; sin ingresos de renovación. El generador asigna USD $80 (8,000 céntimos) por cliente de primera compra para claridad aritmética; es una suposición de reconstrucción, no el precio del curso ni el LTV.
`is_provisional`	booleano	`false` significa que la ventana de observación de siete días de esta fila está madura en la instantánea declarada. Rechace la coerción no respaldada de cadena/booleano.

Desigualdades por fila: impressions >= clicks >= landing_sessions >= quiz_starts >= quiz_completions >= attributed_new_customers. Es una construcción explícita simplificada de embudo liderado por el cuestionario, no una propiedad universal de las exportaciones publicitarias. Una fila con cero clientes debe tener cero ingresos de primera compra; un recuento positivo de clientes debe tener ingresos positivos. Estas restricciones no aportan evidencia a nivel de persona.

Tablas de búsqueda canónicas y limpieza de datos brutos

Canal	ID de campaña canónico	Nombre visible	Alias de ID de campaña bruto permitido
`google-search`	`gl-uk-google-search`	GreenLeaf UK Search	`gl_uk_search` → `gl-uk-google-search`
`linkedin`	`gl-uk-linkedin`	GreenLeaf UK LinkedIn	Ninguno
`reddit-paid`	`gl-uk-reddit-paid`	GreenLeaf UK Reddit paid	Ninguno

Audiencia skeptical: categoría construida para un comprador que busca pruebas y compara evidencia de origen/dosificación; inspirada en la persona no validada de Oliver. Audiencia exploring: categoría construida para un comprador que explora la categoría y considera el valor. No son especificaciones reales de segmentación ni asignaciones aleatorias de tratamiento; no se infiere identidad, profesión ni condición de salud.

Creatividad traceability: mensaje ilustrativo “Know what is in every serving” (Conoce qué contiene cada ración). Creatividad value: mensaje ilustrativo “Compare the value of a clearly dosed serving” (Compara el valor de una ración con dosis claramente indicadas). Para Google Search son hipótesis de mensaje de anuncio de texto; para LinkedIn, hipótesis de texto de contenido patrocinado; para Reddit de pago, hipótesis de texto de publicación promocionada. Los ID de creatividad son categorías de mensaje compartidas dentro de cada canal, no activos publicitarios terminados idénticos ni afirmaciones aprobadas. No se suministra prueba de eficacia ni certificación real del producto.

Elimine solo un duplicado exacto byte a byte o de campos iguales, registrando su ID de fila de origen. Normalice solo el alias declarado y registre el recuento. Un ID desconocido, un mercado inesperado, un campo faltante, una fecha malformada, céntimos/recuentos no enteros, un valor negativo, un duplicado conflictivo o un embudo imposible deben fallar la validación en lugar de repararse silenciosamente. Conserve una fila documentada con denominador cero para verificar el tratamiento de tasas no disponibles. Concilie los recuentos brutos/canónicos y todos los totales de dimensiones. El registro de generación de los datos de prueba debe identificar el duplicado exacto, la fila de alias y la fila de denominador cero; este diccionario no finge que esas filas ya existan.

Métricas y reglas de comparación

Utilice sumas dentro de la cohorte/dimensión seleccionada y luego divida; nunca promedie tasas a nivel de fila. Conserve la precisión intermedia completa. Muestre los USD dividiendo los céntimos por 100 solo en la presentación. Un denominador cero produce no disponible, nunca cero/infinito; el cambio porcentual frente a un valor previo de cero no está disponible.

Métrica	Definición	Interpretación
Tasa de completitud del cuestionario	`sum(quiz_completions) / sum(quiz_starts)`	KPI principal del embudo; el móvil de pago de la Semana 1/2 debe calibrarse a 45%/28%.
Tasa de clic a inicio	`sum(quiz_starts) / sum(clicks)`	Diagnóstico; distinta de la completitud del cuestionario.
Tasa de clic a aterrizaje	`sum(landing_sessions) / sum(clicks)`	Diagnóstico, no una tasa de rebote verificada.
Tasa de finalización a compra	`sum(attributed_new_customers) / sum(quiz_completions)`	Diagnóstico construido del embudo liderado por el cuestionario.
CTR	`sum(clicks) / sum(impressions)`	Métrica de optimización; no notoriedad.
CPC (USD)	`sum(spend_cents) / sum(clicks) / 100`	Coste de medios por clic.
CPM (USD)	`sum(spend_cents) / sum(impressions) * 1000 / 100`	Coste de medios por 1,000 impresiones.
CPA de medios (USD)	`sum(spend_cents) / sum(attributed_new_customers) / 100`	Indicador solo de medios; no CAC completo.
ROAS atribuido de primera compra	`sum(attributed_first_purchase_revenue_cents) / sum(spend_cents)`	Ratio ingresos/gasto; no beneficio, incrementalidad ni LTV.
Ingresos de primera compra (USD)	`sum(attributed_first_purchase_revenue_cents) / 100`	Solo atribución de cohortes de pago; no un veredicto frente al objetivo mensual completo de $60K.

El cambio en puntos porcentuales de una tasa es (Week 2 rate - Week 1 rate) * 100. El cambio relativo es (Week 2 rate / Week 1 rate - 1) * 100 cuando la Semana 1 es positiva. El 45% → 28% elaborado equivale a −17 puntos porcentuales y aproximadamente −37.8% relativo; este contrato de fuente no predetermina ningún otro resultado.

Antes de diagnosticar el movimiento agregado móvil, estratifique el móvil por canal × audiencia × creatividad. Para el estrato s, fije la ponderación w_s = Week 1 starts_s / Week 1 total starts. Compare sum(w_s * Week 1 completion_rate_s) con sum(w_s * Week 2 completion_rate_s) y compare ambos con las tasas observadas. Publique ponderaciones y recuentos. Un estrato con ponderación positiva sin una tasa definida de la Semana 2 hace que la comparación completa de composición fija no esté disponible; cualquier comparación explícitamente restringida a estratos comunes debe divulgar los recuentos/ponderaciones excluidos y no puede sustituir silenciosamente al conjunto. Un estrato con ponderación cero aporta cero y no requiere tasa. El cambio de composición y el movimiento dentro del estrato pueden coexistir. Ninguno prueba una causa; las cohortes no están aleatorizadas.

Una instantánea incompleta o una fila primaria provisional hace que los dos periodos completos estén sin resolver/no sean comparables. No trate los resultados no observados como cero. Una comparación seleccionada por separado con cobertura madura idéntica debe indicar las fechas seleccionadas, las exclusiones y la pregunta modificada.

Evidencia no disponible y conflictos de fuentes

No disponible: CAC completo, beneficio, retención, LTV realizado a 12 meses, notoriedad, incrementalidad, ingresos reales de todos los canales/mes, frecuencia, cuota de impresiones, tasa de rebote, registros de eventos/versiones, entrevistas con clientes y explicaciones causales. El 4.2% “quiz CVR” separado del activo de origen no tiene aquí una definición de denominador compartido adecuada; no lo importe. Ninguna estimación de pérdidas, múltiplo de segmento, instrucción presupuestaria ni historia causal de orgánico a pago de una captura de pantalla es un resultado derivado de los datos de prueba. Consulte el mapa de fuentes para distinguir los hechos del curso de las suposiciones recién elaboradas.

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Registro de revisión editorial

Qué cambió en la revisión

GreenLeaf UK ficticio, cohortes de clics de pago del 1–14 de septiembre de 2026; instantánea 22 de septiembre, 23:59:59 UTC. Este registro se preparó con revisión editorial asistida por IA y cálculos verificados de forma independiente. No es una aprobación humana completada, revisión de cliente ni experimento controlado humano contra IA. La decisión de publicación y aprobación del responsable sigue pendiente. Las respuestas originales del modelo permanecen sin cambios.

La decisión antes de la redacción

El primer borrador recomienda el diagnóstico antes de un giro creativo o presupuestario. Esa dirección es razonable, pero varios números y la explicación son incorrectos. Una recomendación plausible no hace que su evidencia de respaldo sea segura para publicar.

Declaración del borrador inicial	Evidencia verificada	Decisión de revisión
El gasto fue de $110,100 en cada semana	Semana 1: $5,462; Semana 2: $5,512	Rechazar ambos totales del borrador y todo CPA/ROAS derivado basado en ellos
Los nuevos clientes fueron 548 → 482	Recuentos canónicos de cohortes de pago: 467 → 357	Reemplazar; son primeras compras atribuidas, no suscriptores incrementales
Los ingresos de primera compra fueron $43,840 → $38,560	$37,360 → $28,560	Reemplazar; no se deriva ninguna estimación causal de pérdida de ingresos
La Semana 2 móvil tuvo 2,360 finalizaciones	2,352 / 8,400 = 28%	Reemplazar el recuento/tasa; conservar la Semana 1 verificada 3,780 / 8,400 = 45%
Las proporciones de audiencia/creatividad móvil eran estables y la composición era esencialmente ausente	Proporción escéptica de inicios móviles: 50% → 25%; exploradores: 50% → 75%	Rechazar la explicación de mezcla
La mezcla fija de la Semana 1 da aproximadamente 35.3%–35.5%	Exactamente 35⅓% antes del redondeo de visualización	Usar 35.33%; afirmar que tanto la mezcla como los cambios dentro de los grupos importan
El fundador debería congelar la reasignación de gasto	El CSV por sí solo no establece cuáles deberían ser todas las decisiones comerciales/de riesgo	Limitar a “do not recommend a budget move from this evidence alone” (No recomendar cambios presupuestarios basándose únicamente en estos datos); mantener los procesos de riesgo autorizados existentes
Un diagnóstico tiene éxito si la finalización vuelve hacia 45%	Volver a un objetivo no es un diseño de prueba causal	Requerir definiciones de eventos verificadas, evidencia de versión/cohorte y un plan de comparación explícito

Todas las tablas de canal, escritorio, audiencia y creatividad en la respuesta bruta permanecen sin aprobar. Los borradores editoriales finales usan el paquete de métricas verificado en su lugar. La invocación del modelo fue solo texto, sin una herramienta de ejecución de cálculo. Esto es evidencia sobre esta ejecución, no sobre todos los productos de análisis de IA.

Qué hizo el seguimiento enfocado

La segunda respuesta reconoce el cambio de mezcla de audiencia y da los inicios correctos de la Semana 2 por estrato: escépticos 350, exploradores 1,050. Aún reporta 2,360 finalizaciones totales, declara erróneamente la celda Reddit/exploradores/valor como 245 en lugar de 252, y calcula mal una contribución ponderada. Use el seguimiento registrado para inspeccionar la iteración; no lo sustituya silenciosamente por matemáticas verificadas.

Hechos aprobados para el borrador de producción

Medida	Semana 1	Semana 2
Gasto en medios de pago total	$5,462	$5,512
Inicios de quiz de pago total	15,040	15,120
Finalizaciones de quiz de pago total	6,770	5,460
Clientes de primera compra atribuidos	467	357
Ingresos de primera compra atribuidos	$37,360	$28,560
CPA de medios	$11.70	$15.44
ROAS de primer pedido atribuido	6.84	5.18
Inicios de quiz móvil	8,400	8,400
Finalizaciones de quiz móvil	3,780	2,352
Finalización móvil	45%	28%
Finalización en escritorio	45.03%	46.25%

Cambio móvil: −17 puntos porcentuales; aproximadamente −37.8% relativo. Las ponderaciones fijas de la Semana 1 de canal × audiencia × creatividad dan una tasa móvil de la Semana 2 de 35.33%. Bajo esta descomposición particular de ponderación de referencia, el componente dentro del grupo es −9.67 puntos y el componente de composición restante es −7.33 puntos. Otro orden de descomposición puede asignar la interacción de manera diferente; esto es descriptivo, no atribución causal. Todos los 12 estratos móviles comparables disminuyen.

Nuevo contexto ficticio y su efecto

La nota de contexto se preescribió y se aplicó hash antes de la ejecución. Reporta una revisión de presentación móvil que comienza el 8 de septiembre a las 09:00 UTC y una preocupación de soporte no vinculada sobre encontrar el control del siguiente paso. Faltan la auditoría de lanzamiento, la proporción de despliegue, los recuentos de tickets y los enlaces a cohortes de pago.

Veredicto: revisar la explicación y limitar la siguiente acción; confirmar la dirección de diagnóstico primero. Pida al responsable de producto y al líder de medios que verifiquen el recorrido móvil y las definiciones de eventos, soliciten evidencia de asignación de versión/lanzamiento, y comparen grupos semejantes donde la evidencia lo permita. La disponibilidad reportada del responsable de producto para una verificación en el siguiente día laborable es contexto ficticio, no evidencia de que ocurrió una verificación. Una causa del producto, un fallo creativo o una pérdida de ingresos siguen siendo desconocidos.

Traslade el reporte de la revisión al informe v2 como contexto reportado pendiente de verificación, nunca como causa confirmada. No se aprueba ninguna pausa automática, cambio de gasto ni alerta externa.

Instrucciones para el pase de producción

Preserve la tabla aprobada, la incertidumbre y la decisión anterior en tres borradores:

Fundador/CEO: trayectoria y decisión de diagnóstico, con como máximo tres acciones y responsables asignados.
Medios: detalle de periodo/canal/dispositivo, la comparación de mezcla fija y el orden de trabajo de investigación.
Contenido/creatividad: mantenga las hipótesis de mensaje distintas de la prueba; inspeccione el contexto post-clic antes de proponer una prueba de mensaje. No presente un ganador creativo causal ni recomiende cambios de presupuesto de medios.

Para la alerta retrospectiva: actívela cuando la finalización móvil de pago establecida esté por debajo del objetivo declarado de 45%. Con cohortes de clics de fin de día y una regla de observación de siete días, la comparación completa de la Semana 2 se justifica por primera vez el 21 de septiembre a las 23:59:59 UTC; la instantánea suministrada es 22 de septiembre a las 23:59:59 UTC. Detectar → Analizar → Enrutar → Revisar es una demostración estática. El responsable de producto y el líder de medios se encargan del diagnóstico; un revisor competente en medición con autoridad para aprobar la publicación es responsable de la aprobación de cara al cliente. No ha ocurrido ninguna aprobación humana ni entrega externa. Vuelva a verificar la regla/contexto en el siguiente ciclo, y escale definiciones o evidencia faltantes al responsable de marketing en lugar de emitir una afirmación firme.

Procedencia

Verificado contra el CSV reconciliado suministrado, cálculos deterministas revisados de forma independiente y data/analysis.json. Las respuestas inicial y de seguimiento brutas permanecen como evidencia descargable. Las afirmaciones numéricas en los borradores editoriales finales deben mapearse al libro de afirmaciones. “Approved” aquí significa aprobado para este pase de producción editorial asistido por IA; no sustituye la aprobación humana del responsable para publicar.

Verificación del pase de producción registrado

El pase de formato registrado conserva los recuentos verificados de periodo/dispositivo y los ratios financieros. También introduce “hold the diagnostic decision until role owners complete their checks,” (Posponer la decisión de diagnóstico hasta que los responsables terminen sus comprobaciones) que podría leerse como posponer la investigación que pretendemos iniciar. Esa redacción no se conserva en los informes editoriales separados. Su sección de contenido agrupa “targeting/mix changes” (Cambios de segmentación y composición de la audiencia) bajo hipótesis: el cambio de mezcla se observa en los datos sintéticos; qué lo causó sigue siendo una hipótesis.

Los archivos suministrados de fundador/medios/contenido son borradores editoriales preparados y verificados por separado a partir de los mismos hechos aprobados. No se anuncian como copias textuales de la respuesta de formato. El resultado de producción bruto permanece sin cambios para que los lectores puedan inspeccionar también este último límite de revisión.

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Brief de reporting actualizado v2

Informe de reporte de GreenLeaf v2 — llevar el aprendizaje hacia adelante

Estado: Borrador editorial asistido por IA; aprobación/publicación humana pendiente. Caso ficticio, no evidencia operativa de un cliente. Esta es una actualización aditiva al informe completo v1, no un reemplazo por un prompt más corto. Lea ambos juntos para el siguiente ciclo.

Los objetivos de negocio, las definiciones de KPI, las responsabilidades de los interesados, las reglas de atribución, los periodos objetivo y la cadencia en v1 se mantienen sin cambios. El nuevo conocimiento está separado por clase de evidencia a continuación.

Hallazgos de datos verificados

La finalización en móvil de pago es 3,780/8,400 = 45% en la Semana 1 y 2,352/8,400 = 28% en la Semana 2.
La mezcla de inicios escépticos/exploradores en móvil cambia de 50%/50% a 25%/75%.
Al usar ponderaciones fijas de canal/audiencia/creatividad de la Semana 1 se obtiene 35.33% para la Semana 2. Tanto la composición como el movimiento dentro de los grupos contribuyen descriptivamente; todos los 12 estratos móviles disminuyen. No se prueba ninguna causa.
La primera respuesta de IA solo texto y su seguimiento enfocado contienen errores aritméticos. Reutilice el paquete de métricas verificado y las referencias de afirmaciones, no números no verificados de esas respuestas.

Contexto ficticio reportado — verificación pendiente

El responsable de producto reporta una revisión de la presentación del quiz móvil que comienza el 8 de septiembre a las 09:00 UTC. El líder de soporte reporta dificultad para encontrar el siguiente control en un teléfono, sin fechas, recuentos ni vinculación con cohortes de pago. No se suministra auditoría de despliegue, proporción de despliegue ni evidencia de asignación de versión. Estos reportes priorizan una investigación; no son registros de lanzamiento verificados ni un diagnóstico causal.

Orden de trabajo del próximo ciclo

Rol propietario	Evidencia/acción requerida	Condición de parada
Responsable de producto	Reproducir el flujo móvil y recuperar evidencia de lanzamiento/versión/QA	La falta de registros/asignación impide una afirmación causal específica de versión
Líder de medios	Conciliar el significado del evento, el etiquetado de cohortes y los cortes comparables de dispositivo/audiencia/creatividad	Definiciones inconsistentes o ventanas inmaduras impiden una comparación establecida
Líder de contenido	Inspeccionar las expectativas de mensaje/post-clic después de las verificaciones de medición/recorrido	Ningún problema de mensaje confirmado significa que no hay afirmación de un gancho ganador o fallido
Revisor con conocimiento actual de medición y autoridad para aprobar la publicación	Verificar la decisión y todos los borradores de los interesados antes de su envío al cliente	La ausencia de aprobación significa que no hay entrega externa

Hipótesis que deben permanecer hipótesis

La fricción de presentación, el cambio de seguimiento, los cambios de segmentación/mezcla y otras influencias pueden contribuir. El reporte de soporte no establece prevalencia ni abandono. No se ha establecido ninguna pérdida de ingresos impulsada por el quiz, efecto incremental, beneficio, LTV realizado, CAC completo o veredicto de objetivo de negocio mensual.

Revise las solicitudes de contexto, reglas y evidencia en el siguiente ciclo de reporte; elimine las suposiciones obsoletas o manténgalas explícitamente sin resolver. Ni esta actualización ni su reutilización demuestran una mejora futura del resultado.

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Qué cambió en el brief

Qué cambió entre el informe v1 y v2

Ejemplo ficticio de GreenLeaf. Revisión editorial asistida por IA; publicación humana pendiente.

Área	v1	v2	Clase de evidencia
Señal móvil	Señal de enseñanza objetivo y autoría; sin resultado verificado aún	Verificado 3,780/8,400 → 2,352/8,400	CSV reconstruido, cálculo verificado
Mezcla de audiencia	Comparar antes del diagnóstico	Los inicios móviles pasan de proporciones iguales a 25% escépticos / 75% exploradores	CSV reconstruido, cálculo verificado
Grupos comparables	Verificación analítica requerida	Tasa de Semana 2 con mezcla fija 35.33%; todos los 12 estratos disminuyen	Cálculo descriptivo, sin interpretación causal
Historial del producto	Desconocido; solicitar al responsable	Revisión móvil reportada; faltan auditoría/asignación/despliegue	Contexto ficticio preescrito, verificación pendiente
Historial de soporte	Desconocido	Dificultad no vinculada para encontrar el control del siguiente paso reportada	Anécdota ficticia, sin estimación de prevalencia
Siguiente paso	Diagnosticar antes de una intervención prematura	Priorizar la verificación móvil/de eventos con responsables de producto/medios	Decisión editorial, propuesta no completada
Números de IA	Deben verificarse	Errores iniciales/de seguimiento documentados; usar paquete de métricas verificado	Respuestas reales registradas más verificaciones independientes
Objetivos de negocio e incógnitas	Cuatro objetivos, falta evidencia causal/LTV/notoriedad/economía	Sin cambios	Escenario del curso y límites de evidencia

No se eliminó deliberadamente ningún historial conocido de v1. El contexto posterior se escribió antes de la ejecución inicial y representa información que el equipo ficticio aprendió más tarde. Esta secuencia no es una prueba controlada de superioridad humana, ni prueba de un defecto del producto o de un ahorro medido.

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Registro de producción y encauzamiento

Un hallazgo llega al propietario correcto

Ejemplo de enseñanza retrospectivo estático. Sin servicio de monitoreo, mensajes externos, cambios autónomos de campaña ni publicación humana completada. Los informes propuestos son borradores editoriales asistidos por IA.

Detectar

Regla: la finalización del quiz móvil de pago establecida está por debajo del objetivo del 45% del escenario. La Semana 2 es 2,352/8,400 = 28%. Esta es una regla de quiz definida, no una comparación del CPA de medios con el CAC completo.

Las cohortes de clics cubren 8–14 de septiembre de 2026, UTC, con una ventana de observación de siete días. Según la convención de madurez de fin de día, una comparación completa de la Semana 2 se justifica por primera vez el 21 de septiembre a las 23:59:59 UTC. Este ejemplo usa la instantánea del 22 de septiembre, 23:59:59 UTC. No puede demostrar detección temprana durante la Semana 2 ni probar que se habría evitado una pérdida.

Analizar

Verificar recuentos y definiciones, luego grupos comparables. La mezcla fija de la Semana 1 da 35.33%, no 28%: tanto la composición como los cambios dentro del grupo importan. La revisión/preocupación de soporte móvil reportada respalda una hipótesis de diagnóstico, no una causa. Los resultados no disponibles siguen no disponibles.

Enrutar

Destinatario	Recibe	Responsabilidad
Responsable de producto + líder de medios	Orden de trabajo de diagnóstico móvil y cohortes relevantes	Verificar recorrido/eventos y recuperar evidencia de lanzamiento/versión
Fundador / responsable de marketing	Resumen orientado al negocio	Decidir prioridades después de que la evidencia y la recomendación pasen la revisión
Líder de contenido	Informe de mensaje/post-clic	Inspeccionar la transferencia y proponer solo una prueba justificada

No hay entrega en vivo por correo electrónico/Slack. La tabla es un registro de enrutamiento dentro del flujo de trabajo ficticio.

Revisar

Estado de publicación: pendiente de revisión humana. Un revisor con competencia actual en medición y autoridad para aprobar la publicación debe revisar las recomendaciones de cara al cliente. Una prueba verde, una respuesta del modelo u otra revisión de un agente no suministra esa aprobación.

Cadencia de diagnóstico semanal; narrativa de negocio mensual; reinicio de planificación trimestral. Revise la regla y el contexto en el siguiente ciclo de reporte. Escale definiciones faltantes, contexto obsoleto o evidencia de versión no disponible al responsable de marketing; conserve la incertidumbre en lugar de producir una alerta confiada. No se inventa ninguna fecha exacta de revisión futura, diagnóstico completado o resultado.

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Evidencia de la ejecución grabada

Solicitudes y respuestas originales registradas en inglés.

Prompt inicial enviado

Prepare the first reporting draft for fictional GreenLeaf Wellness UK. This is an openly constructed teaching example, not real campaign or customer data. Read the full reporting brief and dictionary before analyzing the reconciled CSV. You have no code-execution tool in this request; do not claim you executed code, queried a platform or inspected release logs. Show calculations and label any arithmetic uncertainty.

In one response produce three clearly headed deliverables: Founder / CEO Summary (one-page equivalent, at most three actions with role owners), Media Team Analysis (checked period/channel/device/audience/creative comparisons), and Content & Creative Brief (message/post-click hypotheses and a focused next test). Facts and recommendations must remain consistent across the three. Every finding answers WHAT happened, WHY it matters to the business, and WHAT'S NEXT. State unavailable outcomes.

For media analysis, show summed spend, starts, completions, new customers, attributed first-purchase revenue, media CPA and first-order ROAS for each period. Check the mobile aggregate against channel × audience × creative strata and compute a Week 1-starts-weighted Week 2 rate before diagnosing the decline. Separate composition from within-group changes; neither proves causality. Do not invent a loss estimate, conversion denominator, budget, profit, CAC reconciliation or incremental result. Do not treat a two-week export as full-month target performance. Do not force a budget or creative change when a diagnostic recommendation is justified.

Return readable Markdown with compact evidence tables. Include an explicit limitations section and a short reproducible calculation for the main signal.

## Attached file: en/brief-v1.md

# GreenLeaf UK launch — reporting brief v1

**Version:** 1.0 · **Authored:** 2026-10-29 · **Status:** English source input for a fictional teaching example; not a published report. Freeze this brief, the dictionary and the source map before fixture generation. Freeze exact run-input hashes separately after data verification. No AI response or analytical result is claimed by this brief.

## Business and the handoffs into reporting

GreenLeaf Wellness is the course's fictional subscription supplement business, expanding from the US into the UK. Its products include daily greens, protein blends and adaptogen stacks. Its proposed distinction is ingredient traceability and transparent dosing. The commercial question is whether that proposition helps UK buyers progress from consideration to a first purchase. This reconstruction examines paid cohorts; it cannot settle the whole launch's success.

| Upstream work | Concrete handoff supplied here | How reporting uses it | Evidence still needed |
|---|---|---|---|
| Research and strategy | Oliver, the skeptical biohacker, is a synthetic persona hypothesis. Objection: can I verify what is in a serving, and does the price reflect value? Interview question: what evidence changed your last supplement shortlist? | Compare the `skeptical` and `exploring` audience hypotheses and the `traceability` and `value` messages without treating identifiers as validated psychology. | Real customer interviews, observed objections and a validated segment definition. |
| Measurement | Business objective → KPI → diagnostic lever. Quiz completion = completions / starts; new-customer revenue has a monthly target. Seven-day UTC paid-click cohorts have a common maturity rule. | Keep outcomes above CTR/CPC/CPM and compare like-for-like denominators. | All-channel monthly revenue reconciliation, awareness research, retention history and incrementality design/results. |
| Activation | Illustrative message: “Know what is in every serving.” Second message tests value through clear dosing information. Journey: ad → landing page → quiz start → completion → first purchase. Canonical campaign/device/audience/creative IDs are in the dictionary. | Inspect message, audience, device and funnel stage; request event and release reconciliation before diagnosing. | Substantiation of any product claim, event QA logs, ad-platform exports and a timestamped release/test register. These illustrative messages are not approved advertising. |
| Institutional memory | This v1 records all scenario context currently supplied. There is no supplied historical seasonal baseline, client preference log, earlier agency finding or known product incident. | Treat missing history as unknown; ask its owner rather than invent a founder sensitivity or seasonal explanation. | Product/support and commercial-owner follow-up; record subsequently learned information with provenance in v2. |

The source map separates course facts, new reconstruction choices and later derived results. Source: [course traceability](../data/course-source-map.json). Field semantics: [dictionary](dictionary.md).

## 1. KPIs and targets

| Business decision | Course scenario target | Evidence available from this reconstruction | Reporting boundary |
|---|---|---|---|
| Are buyers progressing through consideration? | 45% quiz completion | Paid-cohort quiz completions ÷ starts, including mobile and desktop separately | The authored mobile comparison is 45% → 28%, a 17 percentage point decline (approximately 37.8% relative). Verify counts after generation; this is a teaching constraint, not an observed client result or all-site rate. |
| Is the UK launch producing new-customer revenue? | USD $60,000 per month | Attributed first-purchase revenue for September 1–14 paid-click cohorts | Two paid-cohort weeks do not establish a full-month, all-channel result. Do not prorate the target into a success verdict. Obtain the full month, common revenue definition and reconciled new-customer ledger. |
| Is GreenLeaf becoming known? | 15% unaided awareness | Unavailable | Impressions, clicks and paid revenue cannot substitute for a brand-awareness study. |
| Are customers valuable over time? | USD $480 LTV at 12 months | Unavailable | First-order revenue cannot establish realized LTV or retention. |

The course's **$312 breakeven CAC** is a scenario planning guardrail. This export supplies media spend and attributed first-purchase customers, so it supports **media CPA**, not full CAC. Reconcile acquisition cost scope, unique new customers, periods and the economic assumptions before comparing with that guardrail. No CAC breach or profitability claim follows from media CPA alone.

CTR, CPC, CPM, click-to-start rate, completion-to-purchase rate, media CPA and attributed first-order ROAS are diagnostic levers. Frequency, impression share and bounce rate are unavailable because their required source fields are absent. Incremental lift, all-site revenue, refunds outside the fixture, full acquisition economics and long-term outcomes remain unknown.

## 2. Stakeholders, decisions and release authority

One prompt must produce all three drafts from the same brief and reconciled dataset. Every finding answers **WHAT happened → WHY it matters → WHAT'S NEXT**, separating checked facts, hypotheses, unknowns and proposed actions.

| Recipient | Decision the report must support | Required deliverable | Authority and boundary |
|---|---|---|---|
| Founder / CEO (or in-house marketing leader) | Should launch priorities change now, or should the team obtain specific evidence before a commercial decision? | One-page summary of the business signal, material uncertainty and a named next decision. | Founder/marketing owner approves commercial priorities and budget. No automatic reallocation, unsupported lost-revenue estimate or monthly target verdict. |
| Media team | Which cohort, event definition or journey stage should be investigated first, and what evidence would change the next media decision? | Channel/device/audience/creative analysis, funnel counts, weighted rates and fixed-mix check. | Media lead owns source reconciliation and diagnostic work order; spend changes require commercial approval. |
| Content & creative team | Should the next test focus on the message, the post-click experience, or evidence needed to choose between them? | Focused creative/testing brief with hypothesis, evidence required, owner and success measure. | Creative lead proposes a test; product owner approves product changes and relevant claim substantiation. No unsupported creative winner or causal claim. |

Agency leaders can inspect the quality of advice and release discipline; in-house leaders can inspect evidence for changing the plan; performance leads can inspect the diagnostic work. Readers evaluating professional judgment can inspect the same evidence. These reader perspectives do not replace the three course deliverables or change the underlying facts.

A reviewer competent in measurement definitions and campaign operations checks source reconciliation, calculations, comparison logic and the proposed decision. The founder/marketing owner retains release authority for leadership/client-facing recommendations. These are fictional role assignments, not real people, messages or approvals.

## 3. Context layers and known unknowns

**Temporal:** Week 1 = September 1–7, 2026; Week 2 = September 8–14. `date` is a UTC paid-click cohort date. Funnel events and attributed purchases share seven days after the eligible click. Snapshot = `2026-09-22T23:59:59Z`, when both periods are mature. This is a retrospective comparison, not evidence of detection during Week 2. No seasonal effect, holiday explanation or earlier baseline is supplied.

**Business:** UK expansion, subscription products and the transparency proposition come from the fictional course scenario. The reporting currency is USD to preserve the course target units. No real UK price, exchange-rate conversion, approved health claim, launch budget or full customer economics is established here.

**Competitive:** the course uses AG1, Huel, Ritual, Seed and Thorne as recognizable category context. Current pricing, competitor campaigns and market shares have not been researched for this example; no movement can be attributed to them. Oliver's persona dialogue is synthetic, not an interview transcript from a real customer.

**Client/team history:** product release status, mobile QA findings, support feedback, founder sensitivities, audience-test assignment and earlier reporting lessons have not been supplied at v1. Absence from these inputs does not mean nothing changed. The first diagnostic work order must ask product/support for timestamped context and measurement for event/version reconciliation. Any answer is new information to this brief and must be labelled as such. Do not assume a product problem in advance.

## 4. Benchmarks, dimensions and common-sense checks

The internal comparison is two equal, mature seven-day periods. The 45% course target is the benchmark under the declared paid-cohort scope; no external industry benchmark is supplied. Dimensions are channel (`google-search`, `linkedin`, `reddit-paid`), device (`mobile`, `desktop`), audience (`skeptical`, `exploring`), creative (`traceability`, `value`) and funnel stage. These are constructed mutually exclusive reporting buckets, not verified targeting performance or real persona classification.

Before drafting findings:

1. Reconcile 337 raw rows to 336 canonical daily rows: remove the single exact duplicate, normalize only the declared campaign alias, preserve source counts and validate identifiers, integer counts/cents and `is_provisional`.
2. Check funnel inequalities, mature coverage and attribution assumptions. Do not infer unique customers independently from an aggregate CSV. Zero denominators yield unavailable ratios, not zero performance.
3. Sum numerators and denominators before dividing. Never average row rates; calculate monetary ratios from cents without rounding intermediate values.
4. Check mobile movement within channel × audience × creative strata. Compare Week 2 stratum rates using Week 1 quiz-start shares as fixed weights. Report observed aggregate, fixed-mix comparison, weights and any undefined stratum. Diagnose composition versus within-group movement before a product explanation; either pattern still lacks causal identification.
5. Reconcile device and segment totals to the whole. Explain first-order revenue with its cohort and attribution limits. Do not copy unsupported course-asset numbers such as revenue at risk, a segment multiple or a precise budget move.

**Retrospective alert rule:** for a mature comparable weekly paid-mobile cohort with at least one quiz start, flag completion below 45%. Detect → analyze with source/fixed-mix checks → route the diagnostic to the media lead and product owner → human review. The accountable owner records source window, snapshot, earliest defensible availability, decision and approval state. A static sample is not a running service; no external messages, automatic spend changes or prevented-loss claim is authorized.

## 5. Cadence and the next brief

Weekly: diagnostic/optimization summary, checked cohort cuts, owner and next evidence request. Monthly: business narrative against the full target period, with all-channel reconciliation and unavailable outcomes explicit. Quarterly: reset planning assumptions, benchmarks and measurement design rather than extrapolate this snapshot.

For this teaching cycle, preserve the actual multi-audience prompt and unedited response; record model/run metadata and exact input hashes. Include a focused analysis question, checked answer and useful follow-up. Human review may confirm, revise, defer or reject a recommendation; unchanged advice is a valid outcome. Newly learned fictional context must have been written and hash-recorded before the initial run, and must not be retrofitted to manufacture a failure. It is not an input to the first draft.

Then record the review reasoning, update brief v2 and a readable diff, and produce three final reports from approved facts. Distinguish context-enabled changes from independent reviewer judgment. Preserve hypotheses as hypotheses in memory. This sequence demonstrates reporting judgment; it does not measure AI accuracy, human superiority, saved time or client ROI. Public release requires the separately governed localization and review gates.


## Attached file: en/dictionary.md

# GreenLeaf reporting data dictionary — v1 semantic contract

**Authored:** 2026-10-29 · **Status:** frozen source specification before fixture generation; English editorial input. The CSV is a new synthetic reconstruction, not recovered course data. The [brief](brief-v1.md) governs decisions; the [source map](../data/course-source-map.json) governs provenance. No real customers, health information or client accounts are included.

## Grain, window and attribution

One canonical row is one UTC paid-click date × channel × device × audience × creative, in the UK. Fourteen dates × three channels × two devices × two audiences × two creatives = **336 rows**. The raw export has **337 rows**, including one exact duplicate. Campaign belongs to channel and does not add a dimension.

Week 1: `2026-09-01`–`2026-09-07` inclusive. Week 2: `2026-09-08`–`2026-09-14` inclusive. Snapshot: **`2026-09-22T23:59:59Z`**. Days are UTC and `date` always means paid-click cohort date, never purchase/event date. Funnel events and first purchases are observed during the seven days after the eligible paid click. Exact event timestamps are not exported; the seven-day attribution/observation window is a generator construction assumption. Both complete periods have matured at the snapshot. All published primary rows have `is_provisional=false`.

Spend, impressions and clicks describe the acquisition activity assigned to that cohort date. Landing, quiz and purchase counts follow its source-tagged paid-click cohort and device/audience/creative bucket. Each synthetic first-purchase customer and revenue amount is assigned once, to the last eligible paid click within seven days; all event stages follow this same exclusive assignment. Cross-device identity reconciliation is not measured. Exclusivity is guaranteed by construction, not independently established by this aggregate file.

## Fields

| Field | Type / unit | Meaning and validation |
|---|---|---|
| `row_id` | nonempty string | Stable unique canonical row ID. The raw exact duplicate repeats it; conflicting rows with the same ID are an error. |
| `date` | ISO `YYYY-MM-DD` | UTC source paid-click cohort date, within September 1–14. |
| `market` | enum | `UK` only; scope is paid cohorts in the fictional UK launch. |
| `channel` | enum | `google-search`, `linkedin`, `reddit-paid`. Organic Reddit activity is excluded. |
| `campaign_id` | enum after normalization | One campaign per channel; lookup below. |
| `device` | enum | `mobile` or `desktop`, device of assigned source paid click. |
| `audience_id` | enum | `skeptical` or `exploring`; mutually exclusive constructed buckets within channel, not validated customer traits. |
| `creative_id` | enum | `traceability` or `value`; message hypotheses with channel-specific format, lookup below. |
| `spend_cents` | nonnegative integer USD cents | Media cost only. No agency, creative, tooling, salaries or other acquisition costs. |
| `impressions` | nonnegative integer | Acquisition ad impressions in the bucket; not unique people or frequency. |
| `clicks` | nonnegative integer | Paid clicks assigned to this bucket; not unique visitors. |
| `landing_sessions` | nonnegative integer | Source-tagged landing sessions observed within seven days of the eligible paid click. At most one retained session per synthetic funnel journey. |
| `quiz_starts` | nonnegative integer | Distinct retained source-tagged quiz journeys that start within the same seven-day window; one retained start per journey. Completion-rate denominator. |
| `quiz_completions` | nonnegative integer | Those retained quiz journeys completed within the same seven-day window; no repeated completion counting. |
| `attributed_new_customers` | nonnegative integer | First-purchase customers completing this constructed quiz-led funnel within seven days, assigned once by the declared last-paid-click rule. Not all-site new customers. |
| `attributed_first_purchase_revenue_cents` | nonnegative integer USD cents | First-purchase revenue from those customers, after discounts, excluding tax and shipping. No refunds in this fixture; no renewal revenue. The generator assigns USD $80 (8,000 cents) per first-purchase customer for arithmetic clarity; this is a reconstruction assumption, not course pricing or LTV. |
| `is_provisional` | boolean | `false` means this row's seven-day observation window is mature at the declared snapshot. Reject unsupported string/boolean coercion. |

Per-row inequalities: `impressions >= clicks >= landing_sessions >= quiz_starts >= quiz_completions >= attributed_new_customers`. This is an explicit simplified quiz-led funnel construction, not a universal property of advertising exports. A row with zero customers must have zero first-purchase revenue; a positive customer count must have positive revenue. These constraints do not supply person-level evidence.

## Canonical lookups and raw cleanup

| Channel | Canonical campaign ID | Display name | Allowed raw campaign ID alias |
|---|---|---|---|
| `google-search` | `gl-uk-google-search` | GreenLeaf UK Search | `gl_uk_search` → `gl-uk-google-search` |
| `linkedin` | `gl-uk-linkedin` | GreenLeaf UK LinkedIn | None |
| `reddit-paid` | `gl-uk-reddit-paid` | GreenLeaf UK Reddit paid | None |

Audience `skeptical`: constructed bucket for a proof-seeking buyer comparing sourcing/dosing evidence; inspired by Oliver's unvalidated persona. Audience `exploring`: constructed bucket for a buyer exploring the category and considering value. They are neither real targeting specifications nor randomized treatment assignments; no identity, profession or health condition is inferred.

Creative `traceability`: illustrative “Know what is in every serving” message. Creative `value`: illustrative “Compare the value of a clearly dosed serving” message. For Google Search these are text-ad message hypotheses; for LinkedIn, sponsored-feed copy hypotheses; for Reddit paid, promoted-post copy hypotheses. Creative IDs are shared message categories within each channel, not identical finished ad assets or approved claims. No proof of efficacy or actual product certification is supplied.

Remove only a byte-for-byte/equal-field exact duplicate, recording its source row ID. Normalize only the declared alias and record the count. An unknown ID, unexpected market, missing field, malformed date, noninteger cents/count, negative value, conflicting duplicate or impossible funnel must fail validation rather than be silently repaired. Preserve a documented zero-denominator row to verify unavailable-ratio handling. Reconcile raw/canonical counts and all dimension totals. The fixture generation record must identify the exact duplicate, alias row and zero-denominator row; this dictionary does not pretend those rows already exist.

## Metrics and comparison rules

Use sums within the selected cohort/dimension, then divide; never average row-level rates. Retain full intermediate precision. Display USD by dividing cents by 100 only at presentation. A zero denominator yields **unavailable**, never zero/infinity; percent change against a zero prior value is unavailable.

| Metric | Definition | Interpretation |
|---|---|---|
| Quiz completion rate | `sum(quiz_completions) / sum(quiz_starts)` | Primary funnel KPI; paid-mobile Week 1/2 must be calibrated to 45%/28%. |
| Click-to-start rate | `sum(quiz_starts) / sum(clicks)` | Diagnostic; distinct from quiz completion. |
| Click-to-landing rate | `sum(landing_sessions) / sum(clicks)` | Diagnostic, not a verified bounce rate. |
| Completion-to-purchase rate | `sum(attributed_new_customers) / sum(quiz_completions)` | Constructed quiz-led funnel diagnostic. |
| CTR | `sum(clicks) / sum(impressions)` | Optimization metric; not awareness. |
| CPC (USD) | `sum(spend_cents) / sum(clicks) / 100` | Media cost per click. |
| CPM (USD) | `sum(spend_cents) / sum(impressions) * 1000 / 100` | Media cost per 1,000 impressions. |
| Media CPA (USD) | `sum(spend_cents) / sum(attributed_new_customers) / 100` | Media-only proxy; not full CAC. |
| Attributed first-order ROAS | `sum(attributed_first_purchase_revenue_cents) / sum(spend_cents)` | Revenue/spend ratio; not profit, incrementality or LTV. |
| First-purchase revenue (USD) | `sum(attributed_first_purchase_revenue_cents) / 100` | Paid-cohort attribution only; not a verdict against the $60K full-month target. |

A rate's percentage-point change is `(Week 2 rate - Week 1 rate) * 100`. Relative change is `(Week 2 rate / Week 1 rate - 1) * 100` when Week 1 is positive. The authored 45% → 28% equals −17 percentage points and approximately −37.8% relative; no other result is predetermined by this source contract.

Before diagnosing mobile aggregate movement, stratify mobile by channel × audience × creative. For stratum `s`, set fixed weight `w_s = Week 1 starts_s / Week 1 total starts`. Compare `sum(w_s * Week 1 completion_rate_s)` with `sum(w_s * Week 2 completion_rate_s)` and compare both with observed rates. Publish weights and counts. A positive-weight stratum without a defined Week 2 rate makes the full fixed-mix comparison unavailable; any explicitly restricted common-strata comparison must disclose excluded counts/weights and cannot silently stand in for the whole. A zero-weight stratum contributes zero and does not require a rate. Changing mix and within-stratum movement may coexist. Neither proves a cause; the cohorts are not randomized.

An incomplete snapshot or provisional primary row makes the two full periods unsettled/noncomparable. Do not treat unobserved outcomes as zero. A separately selected comparison with identical mature coverage must state the selected dates, exclusions and changed question.

## Unavailable evidence and source conflicts

Unavailable: full CAC, profit, retention, realized 12-month LTV, awareness, incrementality, true all-channel/month revenue, frequency, impression share, bounce rate, event/release logs, customer interviews and causal explanations. The source asset's separate 4.2% “quiz CVR” has no adequate shared denominator definition here; do not import it. No screenshot's loss estimate, segment multiple, budget instruction or organic-to-paid causal story is a derived fixture result. See the source map for course facts versus newly authored assumptions.


## Attached file: data/reconciled.csv

row_id,date,market,channel,campaign_id,device,audience_id,creative_id,spend_cents,impressions,clicks,landing_sessions,quiz_starts,quiz_completions,attributed_new_customers,attributed_first_purchase_revenue_cents,is_provisional
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d01-google-search-mobile-skeptical-value,2026-09-01,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,value,3100,2520,140,120,100,58,4,32000,false
d01-google-search-mobile-exploring-traceability,2026-09-01,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,traceability,3100,2520,140,120,100,25,2,16000,false
d01-google-search-mobile-exploring-value,2026-09-01,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,value,3100,2520,140,120,100,29,2,16000,false
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d02-google-search-desktop-skeptical-value,2026-09-02,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,value,3200,2160,120,100,80,40,3,24000,false
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d02-linkedin-desktop-exploring-value,2026-09-02,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,value,4200,2280,120,100,80,33,2,16000,false
d02-reddit-paid-mobile-skeptical-traceability,2026-09-02,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,traceability,2700,2800,140,120,100,62,4,32000,false
d02-reddit-paid-mobile-skeptical-value,2026-09-02,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,value,2700,2800,140,120,100,66,5,40000,false
d02-reddit-paid-mobile-exploring-traceability,2026-09-02,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,traceability,2700,2800,140,120,100,31,2,16000,false
d02-reddit-paid-mobile-exploring-value,2026-09-02,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,value,2700,2800,140,120,100,35,2,16000,false
d02-reddit-paid-desktop-skeptical-traceability,2026-09-02,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,traceability,2700,2400,120,100,80,40,3,24000,false
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# Mobile Composition Follow-Up

## 1. Stratum-by-stratum table

All 12 mobile strata use the channel × audience × creative dimensions from the dictionary. Week 1 and Week 2 counts are summed across the seven days in each period.

| # | Channel | Audience | Creative | W1 Starts | W1 Comps | W1 Rate | W2 Starts | W2 Comps | W2 Rate | W1 Weight |
|---:|---|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|
| 1 | Google Search | Skeptical | Traceability | 700 | 378 | 54.0% | 350 | 154 | 44.0% | 0.0833 |
| 2 | Google Search | Skeptical | Value | 700 | 406 | 58.0% | 350 | 168 | 48.0% | 0.0833 |
| 3 | Google Search | Exploring | Traceability | 700 | 175 | 25.0% | 1,050 | 182 | 17.3% | 0.0833 |
| 4 | Google Search | Exploring | Value | 700 | 203 | 29.0% | 1,050 | 210 | 20.0% | 0.0833 |
| 5 | LinkedIn | Skeptical | Traceability | 700 | 406 | 58.0% | 350 | 168 | 48.0% | 0.0833 |
| 6 | LinkedIn | Skeptical | Value | 700 | 434 | 62.0% | 350 | 182 | 52.0% | 0.0833 |
| 7 | LinkedIn | Exploring | Traceability | 700 | 196 | 28.0% | 1,050 | 203 | 19.3% | 0.0833 |
| 8 | LinkedIn | Exploring | Value | 700 | 224 | 32.0% | 1,050 | 231 | 22.0% | 0.0833 |
| 9 | Reddit Paid | Skeptical | Traceability | 700 | 434 | 62.0% | 350 | 182 | 52.0% | 0.0833 |
| 10 | Reddit Paid | Skeptical | Value | 700 | 462 | 66.0% | 350 | 196 | 56.0% | 0.0833 |
| 11 | Reddit Paid | Exploring | Traceability | 700 | 217 | 31.0% | 1,050 | 224 | 21.3% | 0.0833 |
| 12 | Reddit Paid | Exploring | Value | 700 | 245 | 35.0% | 1,050 | 245 | 23.3% | 0.0833 |
| **Total** | | | | **8,400** | **3,780** | **45.0%** | **8,400** | **2,360** | **28.1%** | **1.0000** |

### Arithmetic checks

Week 1 totals:

```text
W1 starts  = 12 × 700 = 8,400
W1 comps   = 378 + 406 + 175 + 203 + 406 + 434 + 196 + 224 + 434 + 462 + 217 + 245
           = 3,780
W1 rate    = 3,780 / 8,400 = 0.45 = 45.0%
```

Week 2 starts are not uniform at 700 per stratum. The CSV pattern gives:

- Skeptical mobile strata: 50 starts per day × 7 days = **350**
- Exploring mobile traceability and value strata: 150 starts per day × 7 days = **1,050**

```text
W2 skeptical starts  = 6 strata × 350 = 2,100
W2 exploring starts  = 6 strata × 1,050 = 6,300
W2 starts            = 2,100 + 6,300 = 8,400
```

This matches the dictionary’s aggregate mobile start total for Week 2. The rates in the table are calculated from these counts, e.g.:

```text
Google / skeptical / traceability W2:
154 / 350 = 0.4400 = 44.0%

Google / exploring / traceability W2:
182 / 1,050 = 0.17333… = 17.3%
```

## 2. Week 1 weights

Week 1 weights are each stratum’s Week 1 starts divided by total Week 1 mobile starts.

Because every Week 1 stratum has 700 starts and total Week 1 starts are 8,400:

```text
weight for each stratum = 700 / 8,400 = 1 / 12 = 0.083333…
```

Sum of weights:

```text
12 × (1 / 12) = 1.0000
```

No zero-weight or missing-weight stratum is present.

## 3. Weighted Week 2 contribution

The fixed-mix Week 2 rate uses **Week 1 weights** multiplied by each stratum’s **Week 2 completion rate**.

| # | W1 Weight | W2 Rate | Weighted W2 Contribution |
|---:|---:|---:|---:|
| 1 | 0.083333 | 44.0% | 3.6667% |
| 2 | 0.083333 | 48.0% | 4.0000% |
| 3 | 0.083333 | 17.3333% | 1.4433% |
| 4 | 0.083333 | 20.0% | 1.6667% |
| 5 | 0.083333 | 48.0% | 4.0000% |
| 6 | 0.083333 | 52.0% | 4.3333% |
| 7 | 0.083333 | 19.3333% | 1.6111% |
| 8 | 0.083333 | 22.0% | 1.8333% |
| 9 | 0.083333 | 52.0% | 4.3333% |
| 10 | 0.083333 | 56.0% | 4.6667% |
| 11 | 0.083333 | 21.3333% | 1.7778% |
| 12 | 0.083333 | 23.3333% | 1.9444% |
| **Total** | **1.000000** | | **35.2767%** |

Using unrounded Week 2 rates:

```text
Google / skeptical / traceability:
154 / 350 = 0.44

Google / exploring / traceability:
182 / 1,050 = 0.173333…
```

The weighted total is approximately:

```text
35.3%
```

Therefore the comparison is:

| Measure | Week 2 mobile completion |
|---|---:|
| Observed Week 2 rate | **28.1%** |
| Fixed Week 1 mix applied to Week 2 | **35.3%** |

The two are not equal, so composition matters, but the fixed-mix rate is still far below Week 1’s **45.0%**.

## 4. What this comparison does and does not imply

### What it does

- It separates the observed Week 2 mobile rate into two parts:
  - the effect of changing stratum mix, and
  - the effect of within-stratum rate movement.
- It shows that if Week 2 had preserved the Week 1 stratum mix, the Week 2 mobile completion rate would have been about **35.3%**, not **28.1%**.
- It quantifies the composition effect as roughly:

```text
35.3% − 28.1% ≈ 7.2 percentage points
```

This means part of the observed Week 2 decline is attributable to mobile starts shifting toward lower-completing `exploring` strata and away from higher-completing `skeptical` strata.

### What it does not imply

- It **does not** imply that the remaining decline from Week 1’s 45.0% to the fixed-mix 35.3% is explained by product failure.
- It **does not** show that within-stratum movement has a single cause.
- It **does not** prove that the `exploring` audience performed worse because of the message.
- It **does not** establish causality for either composition change or within-stratum change.
- It **does not** mean the Week 2 aggregate decline is unimportant. Even with fixed Week 1 mix, Week 2 was about **9.7 percentage points below the Week 1 fixed-mix rate**:

```text
45.0% − 35.3% ≈ 9.7 pp
```

The within-stratum drop is still the larger component.

## 5. Arithmetic uncertainty

The table uses counts summed by hand from the supplied CSV structure. I did not execute code. The following should be rechecked in the final reviewed draft:

- exact duplicate row removal and alias normalization;
- exact Week 2 starts for each mobile stratum;
- decimal retention in weighted contributions;
- whether any zero-denominator stratum should be marked unavailable.

The broad conclusion is unlikely to change from small corrections: **both composition and within-stratum movement contributed to the mobile decline; within-stratum movement was the larger contributor.**

## 6. Next evidence needed

To move from composition arithmetic to a defensible explanation, the next evidence is:

1. **Timestamped event-level data** for mobile quiz starts and completions, matched to cohort date and source tag.
2. **Release/QA log** covering the mobile landing page and quiz between Week 1 and Week 2.
3. **Device-level landing-session detail** to verify whether mobile starts became less likely to complete at the same quiz stage.
4. **Audience bucket definitions** to confirm whether `skeptical` and `exploring` shares changed because of targeting/auction changes or because the reporting buckets themselves changed.

Only after those are available can the team test whether the remaining within-stratum mobile drop is a journey problem, a measurement break, or a real behavioral shift.

Prompt de seguimiento

Focused follow-up: quantify the mobile composition question. Show all 12 channel/audience/creative strata with Week 1/2 starts, completions and rates, Week 1 weights, and the weighted Week 2 contribution. State observed Week 2 rate versus fixed Week 1 mix and what each does and does not imply. Recheck any arithmetic you cannot substantiate. Do not infer a product cause from this comparison. Keep this response focused on the calculation and the next evidence needed.

Prompt de producción

Production pass: use ONLY the approved facts and decisions attached below. Format the Founder / CEO Summary, Media Team Analysis and Content & Creative Brief. Do not introduce new claims, calculations, causes, promises, budgets or actions. Then format the approved retrospective Detect → Analyze → Route → Review example including observation window, snapshot, earliest justified decision time, responsible role, cadence, expiry/escalation and human client-facing approval state. This is a static illustration with no live messages or automation. Keep unknown outcomes explicit.

## Attached file: en/review.md

# What changed in review

Fictional GreenLeaf UK, paid-click cohorts September 1–14, 2026; snapshot September 22, 23:59:59 UTC.
This record was prepared with AI-assisted editorial review and independently checked calculations.
It is **not a completed human approval, client review or controlled human-versus-AI experiment**.
The owner’s publication/release decision remains pending. Original model responses are unchanged.

## The decision before the wording

The first draft recommends diagnosis before a creative or budget pivot. That direction is reasonable,
but several numbers and the explanation are wrong. A plausible recommendation does not make its
supporting evidence safe to release.

| Initial draft statement | Checked evidence | Review decision |
|---|---|---|
| Spend was $110,100 in each week | Week 1: $5,462; Week 2: $5,512 | Reject both draft totals and every derived CPA/ROAS based on them |
| New customers were 548 → 482 | Canonical paid-cohort counts: 467 → 357 | Replace; these are attributed first purchases, not incremental subscribers |
| First-purchase revenue was $43,840 → $38,560 | $37,360 → $28,560 | Replace; no causal revenue-loss estimate follows |
| Mobile Week 2 had 2,360 completions | 2,352 / 8,400 = 28% | Replace the count/rate; retain Week 1’s checked 3,780 / 8,400 = 45% |
| Mobile audience/creative shares were stable and composition was essentially absent | Skeptical share of mobile starts: 50% → 25%; exploring: 50% → 75% | Reject the mix explanation |
| Fixed Week 1 mix gives roughly 35.3%–35.5% | Exactly 35⅓% before display rounding | Use 35.33%; state that both mix and within-group changes matter |
| Founder should freeze spend reallocation | The CSV alone does not establish what all commercial/risk decisions should be | Narrow to “do not recommend a budget move from this evidence alone”; retain existing authorized risk processes |
| A diagnostic succeeds if completion returns toward 45% | Returning to a target is not a causal test design | Require verified event definitions, version/cohort evidence and an explicit comparison plan |

All channel, desktop, audience and creative tables in the raw response remain **unapproved**. The
final editorial drafts use the checked metric pack instead. The model invocation was text-only,
without a calculation-execution tool. This is evidence about this run, not every AI analysis product.

## What the focused follow-up did

The second response recognizes the audience-mix shift and gives the correct Week 2 starts per
stratum: skeptical 350, exploring 1,050. It still reports 2,360 total completions, misstates the
Reddit/exploring/value cell as 245 rather than 252, and miscalculates a weighted contribution.
Use the recorded follow-up to inspect iteration; do not silently substitute it for verified math.

## Approved facts for the production draft

| Measure | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| All-paid media spend | $5,462 | $5,512 |
| All-paid quiz starts | 15,040 | 15,120 |
| All-paid quiz completions | 6,770 | 5,460 |
| Attributed first-purchase customers | 467 | 357 |
| Attributed first-purchase revenue | $37,360 | $28,560 |
| Media CPA | $11.70 | $15.44 |
| Attributed first-order ROAS | 6.84 | 5.18 |
| Mobile quiz starts | 8,400 | 8,400 |
| Mobile quiz completions | 3,780 | 2,352 |
| Mobile completion | 45% | 28% |
| Desktop completion | 45.03% | 46.25% |

Mobile change: −17 percentage points; approximately −37.8% relative. Fixed Week 1 channel ×
audience × creative weights give a Week 2 mobile rate of 35.33%. Under this particular baseline-weight
decomposition, the within-group component is −9.67 points and the remaining composition component
is −7.33 points. Another decomposition order can allocate interaction differently; this is descriptive,
not causal attribution. All 12 comparable mobile strata decline.

## New fictional context and its effect

The context note was prewritten and hashed before the run. It reports a mobile presentation revision
starting September 8 at 09:00 UTC and an unlinked support concern about finding the next-step control.
The release audit, rollout share, ticket counts and links to paid cohorts are missing.

**Verdict: revise the explanation and narrow the next action; confirm the diagnostic-first direction.**
Ask the product owner and media lead to verify the mobile journey and event definitions, request
version-assignment/release evidence, and compare like-for-like groups where evidence permits.
The product owner’s reported availability for a check in the next working day is fictional context,
not evidence that a check happened. A product cause, creative failure or revenue loss remains unknown.

Carry the report of the revision into brief v2 as **reported context pending verification**, never
as a confirmed cause. No automatic pause, spend change or external alert is approved.

## Instructions to the production pass

Preserve the approved table, uncertainty and decision above across three drafts:

- Founder/CEO: trajectory and the diagnostic decision, with at most three actions and role owners.
- Media: period/channel/device detail, the fixed-mix comparison and the investigation work order.
- Content/creative: keep message hypotheses distinct from proof; inspect post-click context before
  proposing a message test. Do not present a causal creative winner or recommend media-budget changes.

For the retrospective alert: trigger on settled paid-mobile completion below the stated 45% target.
With end-of-day click cohorts and a seven-day observation rule, the full Week 2 comparison is first
justified September 21 at 23:59:59 UTC; the supplied snapshot is September 22 at 23:59:59 UTC.
Detect → Analyze → Route → Review is a static demonstration. Product owner/media lead own the
diagnostic; a measurement-competent reviewer with release authority owns client-facing approval.
No human approval or external delivery has occurred. Recheck the rule/context next cycle, and
escalate missing definitions or evidence to the marketing owner rather than issuing a firm claim.

## Provenance

Checked against the supplied reconciled CSV, independently reviewed deterministic calculations and
`data/analysis.json`. The raw initial and follow-up responses remain downloadable evidence. Numeric
claims in final editorial drafts must map to the claim ledger. “Approved” here means approved for
this AI-assisted editorial production pass; it does not stand in for the owner’s human release gate.


## Attached file: en/brief-v2.md

# GreenLeaf reporting brief v2 — carry the learning forward

**Status:** AI-assisted editorial draft; human publication/release approval pending. Fictional case,
not client-operating evidence. This is an additive update to [complete brief v1](brief-v1.md), not a
replacement with a shorter prompt. Read both together for the next cycle.

The business goals, KPI definitions, stakeholder responsibilities, attribution rules, target periods
and cadence in v1 remain unchanged. The new knowledge is separated by evidence class below.

## Checked data findings

- Paid-mobile completion is 3,780/8,400 = 45% in Week 1 and 2,352/8,400 = 28% in Week 2.
- The mobile skeptical/exploring starts mix changes from 50%/50% to 25%/75%.
- Using fixed Week 1 channel/audience/creative weights gives 35.33% for Week 2. Both composition and
  within-group movement contribute descriptively; all 12 mobile strata decline. No cause is proved.
- The first text-only AI response and its focused follow-up contain arithmetic errors. Reuse the
  checked metric pack and claim references, not unverified numbers from those responses.

## Reported fictional context — verification outstanding

The product owner reports a mobile quiz presentation revision beginning September 8 at 09:00 UTC.
The support lead reports difficulty finding the next control on a phone, without dates, counts or
linkage to paid cohorts. No deployment audit, rollout share or version-assignment evidence is supplied.
These reports prioritize an investigation; they are not verified release logs or a causal diagnosis.

## Next-cycle work order

| Owner role | Required evidence/action | Stop condition |
|---|---|---|
| Product owner | Reproduce the mobile flow and retrieve release/version/QA evidence | Missing assignment/logs prevents a version-specific causal claim |
| Media lead | Reconcile event meaning, cohort tagging and comparable device/audience/creative cuts | Inconsistent definitions or immature windows prevent a settled comparison |
| Content lead | Inspect message/post-click expectations after measurement/journey checks | No confirmed message problem means no claim of a winning or failed hook |
| Reviewer with current measurement knowledge and release authority | Check the decision and all stakeholder drafts before client-facing release | Approval absent means no external delivery |

## Hypotheses that must remain hypotheses

Presentation friction, tracking change, targeting/mix changes and other influences may contribute.
The support report does not establish prevalence or abandonment. No quiz-driven revenue loss,
incremental lift, profit, realized LTV, full CAC or monthly-business-target verdict has been established.

Revisit the context, rule and evidence requests at the next reporting cycle; remove stale assumptions
or keep them explicitly unresolved. Neither this update nor its reuse proves improved future output.


## Attached file: data/analysis.json

{
  "window": {
    "week1Start": "2026-09-01",
    "week1End": "2026-09-07",
    "week2Start": "2026-09-08",
    "week2End": "2026-09-14",
    "observationDays": 7,
    "snapshot": "2026-09-22T23:59:59Z"
  },
  "comparisonStatus": "settled",
  "periods": {
    "week1": {
      "spend_cents": 546200,
      "impressions": 412560,
      "clicks": 21720,
      "landing_sessions": 18380,
      "quiz_starts": 15040,
      "quiz_completions": 6770,
      "attributed_new_customers": 467,
      "attributed_first_purchase_revenue_cents": 3736000,
      "rows": 168,
      "settled": true,
      "quizCompletionRate": 0.45013297872340424,
      "mediaCpaCents": 1169.593147751606,
      "attributedFirstOrderRoas": 6.839985353350421,
      "ctr": 0.052646887725421754,
      "cpcCents": 25.147329650092082,
      "cpmCents": 1323.9286406825674
    },
    "week2": {
      "spend_cents": 551200,
      "impressions": 414960,
      "clicks": 21840,
      "landing_sessions": 18480,
      "quiz_starts": 15120,
      "quiz_completions": 5460,
      "attributed_new_customers": 357,
      "attributed_first_purchase_revenue_cents": 2856000,
      "rows": 168,
      "settled": true,
      "quizCompletionRate": 0.3611111111111111,
      "mediaCpaCents": 1543.9775910364147,
      "attributedFirstOrderRoas": 5.181422351233672,
      "ctr": 0.05263157894736842,
      "cpcCents": 25.238095238095237,
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    }
  },
  "byChannel": {
    "google-search": {
      "week1": {
        "spend_cents": 173600,
        "impressions": 131040,
        "clicks": 7280,
        "landing_sessions": 6160,
        "quiz_starts": 5040,
        "quiz_completions": 2142,
        "attributed_new_customers": 154,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 1232000,
        "rows": 56,
        "settled": true,
        "quizCompletionRate": 0.425,
        "mediaCpaCents": 1127.2727272727273,
        "attributedFirstOrderRoas": 7.096774193548387,
        "ctr": 0.05555555555555555,
        "cpcCents": 23.846153846153847,
        "cpmCents": 1324.7863247863247
      },
      "week2": {
        "spend_cents": 174400,
        "impressions": 131040,
        "clicks": 7280,
        "landing_sessions": 6160,
        "quiz_starts": 5040,
        "quiz_completions": 1722,
        "attributed_new_customers": 105,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 840000,
        "rows": 56,
        "settled": true,
        "quizCompletionRate": 0.3416666666666667,
        "mediaCpaCents": 1660.952380952381,
        "attributedFirstOrderRoas": 4.81651376146789,
        "ctr": 0.05555555555555555,
        "cpcCents": 23.956043956043956,
        "cpmCents": 1330.8913308913309
      }
    },
    "linkedin": {
      "week1": {
        "spend_cents": 229600,
        "impressions": 138320,
        "clicks": 7280,
        "landing_sessions": 6160,
        "quiz_starts": 5040,
        "quiz_completions": 2268,
        "attributed_new_customers": 154,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 1232000,
        "rows": 56,
        "settled": true,
        "quizCompletionRate": 0.45,
        "mediaCpaCents": 1490.909090909091,
        "attributedFirstOrderRoas": 5.365853658536586,
        "ctr": 0.05263157894736842,
        "cpcCents": 31.53846153846154,
        "cpmCents": 1659.919028340081
      },
      "week2": {
        "spend_cents": 230400,
        "impressions": 138320,
        "clicks": 7280,
        "landing_sessions": 6160,
        "quiz_starts": 5040,
        "quiz_completions": 1820,
        "attributed_new_customers": 119,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 952000,
        "rows": 56,
        "settled": true,
        "quizCompletionRate": 0.3611111111111111,
        "mediaCpaCents": 1936.1344537815125,
        "attributedFirstOrderRoas": 4.131944444444445,
        "ctr": 0.05263157894736842,
        "cpcCents": 31.64835164835165,
        "cpmCents": 1665.7027183342973
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        "week2Rate": 0.24,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "reddit-paid/skeptical/traceability",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 350,
        "week1Completions": 434,
        "week2Completions": 182,
        "week1Rate": 0.62,
        "week2Rate": 0.52,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "reddit-paid/skeptical/value",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 350,
        "week1Completions": 462,
        "week2Completions": 196,
        "week1Rate": 0.66,
        "week2Rate": 0.56,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      }
    ]
  },
  "unavailable": [
    "true-cac",
    "incrementality",
    "awareness",
    "realized-ltv",
    "profitability"
  ]
}

Respuesta original de producción

# GreenLeaf Wellness UK — Production Reporting Draft

**Fictional teaching example.** Paid-click cohorts 2026-09-01 through 2026-09-14; snapshot 2026-09-22T23:59:59Z.  
**Basis:** approved facts in `review.md`, `brief-v2.md`, and `analysis.json`.  
**Release state:** AI-assisted editorial production pass only. No human approval, client review, or external delivery has occurred.

---

# 1. Founder / CEO Summary

## WHAT happened

Mobile quiz completion fell from **45% in Week 1** to **28% in Week 2**:

| Mobile metric | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| Quiz starts | 8,400 | 8,400 |
| Quiz completions | 3,780 | 2,352 |
| Completion rate | 45% | 28% |

That is −17 percentage points, approximately −37.8% relative.

The decline is not a mirage of device totals. It sits alongside a mobile audience-mix change: skeptical share of mobile starts fell from 50% to 25%, while exploring share rose from 50% to 75%. When Week 2 is reweighted using Week 1 channel × audience × creative weights, the mobile completion rate is **35.33%** rather than 28%. Both composition and within-group movement therefore contribute descriptively. All 12 mobile strata declined.

At the all-paid period level:

| Measure | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| All-paid media spend | $5,462 | $5,512 |
| All-paid quiz starts | 15,040 | 15,120 |
| All-paid quiz completions | 6,770 | 5,460 |
| Attributed first-purchase customers | 467 | 357 |
| Attributed first-purchase revenue | $37,360 | $28,560 |
| Media CPA | $11.70 | $15.44 |
| Attributed first-order ROAS | 6.84 | 5.18 |

Media CPA increased and attributed first-order ROAS declined between the two mature paid-cohort periods.

## WHY it matters

The quiz is the main early signal for UK consideration. A 17-point mobile completion decline means the launch is losing progress at the point where interested buyers should become qualified first-purchase candidates. The decline is broad across mobile strata, so the immediate priority is to establish whether the mobile post-click journey or measurement definition changed.

The financial picture is directionally weaker, but it remains **paid-cohort attributed first-purchase revenue only**. No profit, full CAC, incrementality, or all-channel monthly revenue conclusion is available.

## WHAT’S NEXT — at most three actions

1. **Do not recommend a budget move from this evidence alone.**  
   Owner: founder / marketing owner. Existing authorized risk and commercial processes remain the approval route.

2. **Verify the mobile journey and event definitions.**  
   Owner: product owner + media lead. Apply the diagnostic work order in Section 2.5. No version-specific causal claim is approved before release/version/QA evidence is supplied.

3. **Hold the diagnostic decision until role owners complete their checks.**  
   Owner: founder / marketing owner, with a measurement-competent reviewer holding client-facing release authority. No external or client-facing delivery has occurred.

**Unavailable and not to be inferred:** true CAC, incrementality, awareness, realized LTV, profitability, full-month revenue, and any causal revenue-loss estimate.

---

# 2. Media Team Analysis

## 2.1 Comparison status

| Item | Status |
|---|---|
| Week 1 dates | 2026-09-01 through 2026-09-07 |
| Week 2 dates | 2026-09-08 through 2026-09-14 |
| Observation window | 7 days post-click for each cohort |
| Snapshot | 2026-09-22T23:59:59Z |
| Comparison status | Settled |

## 2.2 Period totals

### All paid

| Measure | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| Spend | $5,462 | $5,512 |
| Impressions | 412,560 | 414,960 |
| Clicks | 21,720 | 21,840 |
| Landing sessions | 18,380 | 18,480 |
| Quiz starts | 15,040 | 15,120 |
| Quiz completions | 6,770 | 5,460 |
| Completion rate | 45.01% | 36.11% |
| Attributed first-purchase customers | 467 | 357 |
| Attributed first-purchase revenue | $37,360 | $28,560 |
| Media CPA | $11.70 | $15.44 |
| Attributed first-order ROAS | 6.84 | 5.18 |

### Device

| Device | Week | Starts | Completions | Completion rate |
|---|---|---:|---:|---:|
| Mobile | W1 | 8,400 | 3,780 | 45.00% |
| Mobile | W2 | 8,400 | 2,352 | 28.00% |
| Desktop | W1 | 6,640 | 2,990 | 45.03% |
| Desktop | W2 | 6,720 | 3,108 | 46.25% |

Mobile starts stayed flat at 8,400. Mobile completion fell; desktop completion moved slightly upward.

## 2.3 Mobile audience-mix change

| Audience | Mobile starts W1 | Mobile starts W2 | Share W1 | Share W2 |
|---|---:|---:|---:|---:|
| Skeptical | 4,200 | 2,100 | 50% | 25% |
| Exploring | 4,200 | 6,300 | 50% | 75% |

This is a material composition change. The correct Week 2 mobile strata are:

- skeptical strata: 350 mobile starts each;  
- exploring strata: 1,050 mobile starts each.

## 2.4 Fixed Week 1 mix calculation

Using Week 1 channel × audience × creative quiz-start shares as fixed weights:

| Calculation | Result |
|---|---:|
| Week 1 observed mobile completion | 45.00% |
| Week 2 observed mobile completion | 28.00% |
| Week 2 fixed-mix mobile completion | **35.33%** |

Under this particular baseline-weight decomposition:

| Component | Contribution |
|---|---:|
| Within-group change | −9.67 points |
| Remaining composition component | −7.33 points |

These are descriptive decomposition components, not causal attribution. A different decomposition order may allocate interaction differently.

Because all 12 comparable mobile strata declined, the fixed-mix result cannot be interpreted as a simple composition-only story. The mobile decline has both within-group and composition elements.

## 2.5 Investigation work order

| Owner role | Required evidence/action | Stop condition |
|---|---|---|
| Product owner | Reproduce the mobile flow and retrieve release/version/QA evidence | Missing assignment/logs prevents a version-specific causal claim |
| Media lead | Reconcile event meaning, cohort tagging, and comparable device/audience/creative cuts | Inconsistent definitions or immature windows prevent a settled comparison |
| Reviewer with current measurement knowledge and release authority | Check the decision and all stakeholder drafts before client-facing release | Approval absent means no external delivery |

**Reported fictional context pending verification, not confirmed cause:**

- Product owner reports a mobile quiz presentation revision beginning September 8 at 09:00 UTC.
- Support lead reports an unlinked concern about finding the next-step control.

No deployment audit, rollout share, ticket counts, or linkage to paid cohorts has been supplied. These reports prioritize an investigation; they are not evidence of causality.

---

# 3. Content & Creative Brief

## Message/post-click hypotheses

The broad mobile decline could reflect:

1. **Presentation friction.** The mobile quiz presentation may have changed after Week 1.  
2. **Measurement/tracking change.** Event definitions or source tagging may differ between Week 1 and Week 2.  
3. **Targeting/mix changes.** The mobile audience mix shifted from 50% skeptical to 75% exploring.

These remain hypotheses.

No creative or message winner is claimed. The decline appears across both `traceability` and `value` mobile strata, and across all comparable mobile strata.

## Focused next step

Inspect the post-click context before proposing a message test.

| Component | Detail |
|---|---|
| Owner | Content lead, product owner |
| First step | Review post-click journey evidence after the media/product diagnostic begins |
| Required before message testing | Verified mobile event definitions, version-assignment evidence, and comparable cohort context |
| Stop condition | If measurement or journey remains unverified, do not claim a failed or winning hook |
| Intent | Keep message hypotheses distinct from proof |

---

# 4. Retrospective Alert Example

## Trigger

Settled paid-mobile quiz completion below the stated 45% target.

## Window

- Observation window: 7 days after each end-of-day paid-click cohort.
- Week 2 comparison dates: 2026-09-08 through 2026-09-14.
- Snapshot: **2026-09-22T23:59:59Z**.

## Earliest justified detection time

With end-of-day click cohorts and a seven-day observation rule, the full Week 2 paid-mobile comparison is first justified at:

```text
2026-09-21T23:59:59Z
```

The supplied snapshot is:

```text
2026-09-22T23:59:59Z
```

## Detect → Analyze → Route → Review

| Stage | Action | Responsible role |
|---|---|---|
| Detect | Settled paid-mobile completion is below 45% | Measurement/performance lead |
| Analyze | Compare both periods, device/audience/creative cuts, fixed-mix check | Media lead |
| Route | Assign mobile journey and event-definition verification | Product owner + media lead |
| Review | Check evidence and approve any client-facing statement | Measurement-competent reviewer with release authority |

## Cadence

This is a static illustration for the next reporting cycle. No live messages, automated spend changes, or external alerts are active.

## Expiry / escalation

- Recheck the rule, context, and evidence requests at the next reporting cycle.
- Escalate missing definitions or evidence to the marketing owner rather than issuing a firm claim.

## Human client-facing approval state

```text
No human approval has occurred.
No client-facing release has occurred.
```

---

# 5. Limitations

## Unavailable outcomes

The following are explicitly unavailable:

- True CAC
- Incrementality
- Awareness
- Realized LTV
- Profitability
- Full-month all-channel revenue
- Causal revenue-loss estimate

## Static demonstration

This retrospective alert is a static teaching demonstration. It does not imply running automation, real-time detection, or externally visible alerting.

## Fictional case

This is a constructed example. It is not real client-operating evidence and does not represent real customers, accounts, approvals, or campaign results.

---

# 6. Use of approved facts only

This production draft uses only the approved tables, calculations, and decisions from `review.md`, `brief-v2.md`, and `analysis.json`. The metrics above are consistent across all three deliverables:

- Mobile completion: **45% → 28%**  
- Fixed-mix Week 2 mobile: **35.33%**  
- All-paid spend: **$5,462 → $5,512**  
- All-paid completions: **6,770 → 5,460**  
- Attributed first-purchase customers: **467 → 357**  
- Attributed first-purchase revenue: **$37,360 → $28,560**  
- Media CPA: **$11.70 → $15.44**  
- Attributed first-order ROAS: **6.84 → 5.18**  
- Desktop completion: **45.03% → 46.25%**

Procedencia y límites de la ejecución

{
  "version": 1,
  "status": "editorial-review-human-release-pending",
  "fictionalCampaign": true,
  "actualModelInvocations": true,
  "provider": "deepseek",
  "requestedModel": "deepseek-v4-pro",
  "returnedModel": "deepseek-v4-pro",
  "sourceCommit": "40fbb5bbf84f77e38205bfc9c88a34ab3100a289",
  "initialAttachedFiles": [
    "en/brief-v1.md",
    "en/dictionary.md",
    "data/reconciled.csv",
    "data/campaigns.csv",
    "data/creatives.csv"
  ],
  "precommittedContext": {
    "path": "context-note.md",
    "sha256": "ae57dd174c3b596afd097ff89a3d665ab27b809767713a98ef9d6e03e9646dec",
    "includedInInitialPrompt": false,
    "explanation": "The legacy inputHashes field also records the precommitted context hash. The actual request messages exclude its contents; it is provenance, not an initial attachment."
  },
  "evidence": {
    "prompt.md": "b7526a2e10958f90e1527b57852e4a946369dc571be041584a3de8578ed2dc2b",
    "response.md": "af3417c37a8e507c504ae99192b805af300f5c4d4f1ba18f3bceef070d504677",
    "draft-attempt-01.json": "58ffc1a277245483703d2e239f98cf6e855f8ef1acc102bac6e9092188a7f92b",
    "draft-result.json": "5c38314c6b12a5cb891a6fc944239364fe03528569cd6581abe5c377e3cf257e",
    "draft-source.json": "268a719071e323171ad784011db92006a4aac952c6fd3bb5f38d5bb7044f1f68",
    "analysis-prompt.md": "92114f776445befa6c3ad94301b3387fd1671c32acbeb8159466511691bd3fb0",
    "analysis-followup.md": "cbc408a78a97010c8d27790257d0311f813bc2a666ecc0d17341c51038a274fb",
    "analysis-attempt-01.json": "fdcd45729f5a633fbd8b2c307b597e6bd7e5f74b5315931164626d910f0127f9",
    "analysis-result.json": "1e93962f23469e14b4ecbc38fc585256f71478d03e6c645761d179ffd9244945",
    "analysis-source.json": "268a719071e323171ad784011db92006a4aac952c6fd3bb5f38d5bb7044f1f68",
    "context-note.md": "ae57dd174c3b596afd097ff89a3d665ab27b809767713a98ef9d6e03e9646dec",
    "production-prompt.md": "130af408bec4c0d6394e89df364f1604bf2c4c6c9c41a2fdcd5a8aaa284fad09",
    "production-response.md": "9a59340818e12170f94589818b7f99dbfd00bf7550c49230ceeef59627c3cea2",
    "production-attempt-01.json": "e7b921293b530f126e8cfeef9e0e894f905274c131b3c68b84b2b756f4603b9f",
    "production-result.json": "777bcf18204a9d9ceab4bd539f258cd675c24dcf3146e87666898a70c7f4e2d9",
    "production-source.json": "268a719071e323171ad784011db92006a4aac952c6fd3bb5f38d5bb7044f1f68",
    "production-review-input.md": "f7c7472ec2c70eaa5a7c28356f464a80be6adb07c1ba51a6b97ebd1ef0796a81"
  },
  "limits": [
    "One text-only initial invocation, one focused follow-up and one formatting pass; no code-execution tool.",
    "The authored mobile decline is not an AI-discovered real campaign anomaly.",
    "Calculations and editorial review were AI-assisted; no completed human or client approval is claimed.",
    "No time saving, profitability, causal lift or operating-model outcome was measured."
  ],
  "editorialFinalization": "Separate checked editorial reports, not verbatim production-response copies; human release remains pending.",
  "productionInputSnapshot": "production-review-input.md preserves the exact review supplied to formatting; en/review.md later gained the production-pass review."
}

Nota de contexto ficticia pregrabada

# Supplemental context — prewritten fictional product/support follow-up

**Authored:** 2026-10-29, before the initial AI run. **Use:** introduce only after the initial v1 response, during human review. Record this file's SHA-256 before the run. This is authored teaching context, not a real interview, ticket export, deployment log or finding from a live client. Nothing here describes or predicts the model's response.

## What v1 knew

The brief contained the supplied course business, research hypotheses, measurement definitions and activation handoff. It explicitly marked product release history, mobile QA and support feedback as unknown and assigned follow-up to their owners. No product defect, founder sensitivity or known release was withheld from those supplied v1 inputs. The fictional reporting team had not yet received this follow-up. The real author writes it in advance so later context cannot be tailored to manufacture an AI failure.

## Newly supplied in the fictional review sequence

At the product/support follow-up after the v1 draft, the product owner reports that a mobile-only quiz presentation revision began rolling out on **September 8, 2026, at 09:00 UTC**. It added an expandable ingredient-information panel and changed the label beside the next-step control. The desktop presentation was unchanged. The owner has not supplied the deployment audit, rollout share, version-assignment log or device/browser QA results. This is a reported release description within the fiction, not independently verified instrumentation evidence.

The support lead reports that recent messages included difficulty finding the next-step control on a phone. The supplied note contains no ticket-level dates, counts, customer identifiers or linkage to paid cohorts, quiz events, creative or release version. It does not establish complaint prevalence, whether users abandoned, whether the comments began before the revision or whether any loss was incremental.

The product owner can assign a mobile reproduction and event-verification check in the next working day, with the media lead supplying cohort/funnel definitions. A proposed check should compare affected and unaffected presentation versions where assignment can be reconstructed, verify that starts/completions mean the same thing across versions, and inspect device/browser combinations. If assignment or event evidence is missing, record that limit instead of claiming a controlled test.

## What this can change — and what remains unresolved

This context can make product/measurement verification a more specific or timely next step than an immediate message rewrite or channel move. It can also confirm a sensible existing diagnostic recommendation. The reviewer must decide from the actual draft and checked data; no changed recommendation or reduced confidence is required.

Timing, device scope and a reported usability concern make the revision an **investigable hypothesis**. They do not establish that it caused the aggregate change. Audience/channel/creative mix, within-group movement, event-definition changes, other releases and unrelated influences still require scrutiny. The fixed-mix comparison remains necessary and cannot be replaced by this story. No revenue-loss estimate, causal attribution, automatic pause or exact budget reallocation follows from this note.

Carry into brief v2 as **reported fictional context pending verification**, naming product owner and media lead, requested logs/checks and the unresolved causal question. Record independently verified counts as data findings, reported context as reported context and review actions as decisions. Keep the actual initial response unedited. This is an example of learning after a brief, not a controlled comparison of human and AI judgment.

Usa el paquete de evidencia

Archivos públicos del ejemplo. El material de pago del curso se mantiene aparte.

Brief de reporting v1 ↓MD · 15,8 kB · v1
Diccionario de datos ↓MD · 12,6 kB · v1
Registro de revisión editorial ↓MD · 9,2 kB · v1
Brief de reporting actualizado v2 ↓MD · 3,7 kB · v1
Qué cambió en el brief ↓MD · 2 kB · v1
Registro de producción y encauzamiento ↓MD · 2,8 kB · v1
CSV sintético original ↓CSV · 51,1 kB · v1
CSV conciliado ↓CSV · 51 kB · v1
Cálculos comprobados ↓JSON · 16,8 kB · v1
Registro de incidencias de datos ↓JSON · 0,4 kB · v1
Tabla de campañas ↓CSV · 0,3 kB · v1
Tabla de creatividades ↓CSV · 0,7 kB · v1
Mapa de fuentes de hechos del curso y reconstrucción ↓JSON · 10,8 kB · v1
Prompt inicial enviado ↓MD · 76,8 kB · v1