Au cœur d’une décision de lancement

Le lancement de GreenLeaf au Royaume-Uni : suivez le parcours, vérifiez les preuves, ouvrez les rapports.

Entreprise fictive · données synthétiques

Explorer le lancement

GreenLeaf / UKTrafic mobile payant uniquement

Clics publicitaires11 760

Page de destination10 080

Questionnaires commencés8 400

Terminé3 780

Premier achat259

1–14 septembre 2026 · cohortes de sept jours · état rétrospectif au 22 septembre

Lisez depuis votre perspective

Choisissez une perspective ; les faits restent les mêmes.

Toutes les perspectivesDirection d'agenceDirection interneÉquipe de réalisation

Dans cet exemple

Découvrir GreenLeaf

Une marque américaine fictive de compléments alimentaires qui arrive au Royaume-Uni.

L’hypothèse du lancement

La transparence sur les ingrédients aidera-t-elle les acheteurs britanniques à choisir GreenLeaf ?

Objectif de complétion du questionnaire: 45 %
Objectif de chiffre d’affaires mensuel au Royaume-Uni: 60 000 $US
Objectif de notoriété spontanée: 15 %

Lire le contexte de l’entreprise

Source éditoriale en anglais — publication et validation par le responsable humain en attente. GreenLeaf est fictive. Ses données de campagne et la note de contexte ultérieure ont été rédigées à des fins pédagogiques ; les réponses d'IA enregistrées sont réelles. Les vérifications ci-dessous sont des calculs indépendants et une revue éditoriale assistée par IA, et non une revue humaine achevée ni une approbation client. Cet exemple ne mesure pas la précision de l'IA, la supériorité humaine, le temps gagné ni le retour sur investissement de la campagne.

GreenLeaf Wellness vend des compléments alimentaires par abonnement : poudres vertes quotidiennes, mélanges protéinés et formules adaptogènes. L'entreprise s'étend des États-Unis vers le Royaume-Uni avec une proposition précise : les clients peuvent consulter l'origine des ingrédients et les dosages au lieu de faire confiance à un mélange exclusif inexpliqué.

La question du lancement est simple à poser et plus difficile à résoudre : les acheteurs britanniques s'en soucieront-ils suffisamment pour choisir ce produit ? Pour formuler une recommandation utile, l'équipe doit relier l'hypothèse client, les choix de campagne et le plan de mesure aux résultats. Ce parcours suit ces passages de relais jusqu'à un exemple de reporting complet.

Voici la décision au cœur de l'exemple. Le taux de complétion du quiz sur mobile payant chute de 3,780 quiz terminés sur 8,400 démarrages (45%) à 2,352 sur 8,400 (28%). Un brouillon d'IA recommande un examen diagnostique, mais fournit aussi des totaux financiers incorrects et écarte un changement significatif dans la composition de l'audience. Les calculs vérifiés soutiennent l'étude à la fois de la composition des cohortes et du parcours mobile. Une note produit/support fictive ultérieure précise l'enquête, tout en laissant sa cause non résolue.

Les périodes sont 1–7 septembre et 8–14 septembre 2026, avec des cohortes de clics payants en UTC. Les événements d'entonnoir et les achats partagent la même fenêtre d'observation de sept jours. L'instantané date du 22 septembre à 23:59:59 UTC. Les deux périodes sont matures : il s'agit d'une comparaison rétrospective, et non de la preuve qu'une alerte a détecté le problème pendant le lancement.

Commencez par la décision qui vous appartient

Votre responsabilité	Ce que vous attendez de ce travail
Direction d'agence	Des conseils que vous pouvez défendre, des faits cohérents entre les livrables et une décision claire de diffusion au client.
Direction marketing interne	Des preuves pour modifier la priorité de lancement, et une distinction entre diagnostic et approbation commerciale.
Direction média ou performance	Des cohortes comparables, des définitions d'événements, des calculs vérifiés et une enquête précise.
Travail créatif, produit ou d'implémentation	Une question testable, les preuves manquantes dans les données actuelles et une prochaine étape avec un responsable désigné.

Vous pouvez inspecter chaque livrable. Ces perspectives de lecteurs partagent une même entreprise et un même jeu de données ; elles ne fabriquent pas des faits différents. Les trois destinataires des rapports du cours restent le fondateur, l'équipe média et l'équipe contenu/création.

Comprenez le client avant d'interpréter la campagne

Le cours présente Oliver, un biohacker sceptique qui veut auditer les preuves derrière un complément. Il s'agit d'un persona synthétique hypothétique, et non d'un client interrogé.

Un passage de relais utile à l'équipe de lancement ressemble à ceci :

Hypothèse de travail	Question pour une vraie recherche	Conséquence pour la campagne
La transparence des ingrédients compte	Qu'ont vérifié les acheteurs avant leur dernier achat de complément ?	Tester si la preuve de l'origine et du dosage mérite d'être mise en avant.
Un prix plus bas peut susciter des doutes sur la qualité	Qu'est-ce qui rend une offre crédible ou suspecte ?	Expliquer la valeur avec des informations étayantes plutôt qu'avec une affirmation de qualité non prouvée.
Un quiz peut aider les acheteurs à choisir	Qu'est-ce qui pousse les acheteurs à faire confiance à ce parcours ou à l'abandonner ?	Examiner l'expérience post-clic autant que l'annonce.

La reconstruction utilise les segments d'audience skeptical et exploring et les messages traceability et value. Ce sont des catégories construites pour l'analyse, et non des segments psychologiques validés ni des affectations aléatoires. Le message illustratif de traçabilité est “Know what is in every serving.” (Sachez ce que contient chaque portion). Tout déploiement réel exigerait des informations produit étayées et une revue appropriée des allégations.

Le passage de relais d'activation est concret : annonce → page de destination → début du quiz → complétion du quiz → premier achat, avec des identifiants cohérents de campagne, d'appareil, d'audience et de création. L'équipe de reporting a besoin de la nomenclature et des définitions d'événements, ainsi que de l'historique des versions et des tests. Le message d'une annonce ne peut pas expliquer un événement de complétion défaillant ; un persona plausible ne peut pas prouver qu'un message fonctionne.

Définissez le succès avant d'ouvrir l'export

Objectif métier	Cible fictive du cours	Ce que ces données peuvent établir
Aider les acheteurs à progresser dans la considération	45% de complétion du quiz	Complétions ÷ démarrages dans les cohortes payantes fournies.
Générer de nouveaux revenus clients au Royaume-Uni	$60,000 par mois	Revenu de première commande attribué sur deux semaines de cohortes de clics payants, et non le résultat du mois complet.
Développer la notoriété	15% de notoriété spontanée	Indisponible ; les clics et impressions ne remplacent pas une étude de notoriété.
Acquérir des clients à valeur durable	$480 de LTV à 12 mois	Indisponible ; le revenu de première commande ne permet pas d'établir la rétention ni la LTV.

Le CTR, le CPC et le CPM aident à étudier la performance. Ils ne remplacent pas ces résultats. Le cours fournit aussi un garde-fou de CAC au seuil de rentabilité de $312, mais l'export ne contient que le coût média et les clients de première commande attribués. Le CPA média n'est pas le CAC complet. L'application de ce garde-fou exige un rapprochement au même niveau de détail des coûts, des clients et des hypothèses économiques.

Brief de reporting v1

Lancement de GreenLeaf au Royaume-Uni — note de reporting v1

Version : 1.0 · Rédigée : 2026-10-29 · Statut : source d'entrée en anglais pour un exemple pédagogique fictif ; il ne s'agit pas d'un rapport publié. Gelez cette note, le dictionnaire et la carte des sources avant la génération des jeux de données. Gelez séparément les hachages exacts des entrées d'exécution après vérification des données. Aucune réponse d'IA ni aucun résultat analytique n'est revendiqué par cette note.

Le contexte commercial et les transferts vers le reporting

GreenLeaf Wellness est l'entreprise fictive de compléments alimentaires par abonnement du cours, en expansion des États-Unis vers le Royaume-Uni. Ses produits incluent des poudres vertes quotidiennes, des mélanges de protéines et des combinaisons d'adaptogènes. Sa distinction proposée est la traçabilité des ingrédients et un dosage transparent. La question commerciale est de savoir si cette proposition aide les acheteurs britanniques à passer de la considération à un premier achat. Cette reconstitution examine des cohortes payantes ; elle ne peut pas établir le succès de l'ensemble du lancement.

Travail en amont	Transfert concret fourni ici	Utilisation par le reporting	Preuves encore nécessaires
Recherche et stratégie	Oliver, le biohacker sceptique, est une hypothèse de persona synthétique. Objection : puis-je vérifier ce que contient une dose, et le prix reflète-t-il la valeur ? Question d'entretien : quelle preuve a modifié votre dernière présélection de compléments ?	Comparer les hypothèses d'audience `skeptical` et `exploring` et les messages `traceability` et `value` sans traiter les identifiants comme une psychologie validée.	De vrais entretiens clients, des objections observées et une définition de segment validée.
Mesure	Objectif commercial → KPI → levier de diagnostic. Complétion du quiz = complétions / démarrages ; le revenu des nouveaux clients a un objectif mensuel. Les cohortes de clics payants UTC sur sept jours ont une règle de maturité commune.	Donner la priorité aux résultats commerciaux plutôt qu’au CTR/CPC/CPM et comparer des dénominateurs comparables.	Réconciliation mensuelle du revenu tous canaux, recherche de notoriété, historique de rétention et conception/résultats d'incrémentalité.
Activation	Message illustratif : “Know what is in every serving.” (Sachez ce que contient chaque portion). Le deuxième message teste la valeur par des informations de dosage claires. Parcours : publicité → page de destination → démarrage du quiz → complétion → premier achat. Les identifiants canoniques campagne/appareil/audience/création figurent dans le dictionnaire.	Inspecter le message, l'audience, l'appareil et l'étape de l'entonnoir ; demander la réconciliation des événements et des versions avant de diagnostiquer.	La justification de toute allégation produit, les journaux d'assurance qualité des événements, les exports des plateformes publicitaires et un registre horodaté des versions/tests. Ces messages illustratifs ne sont pas de la publicité approuvée.
Mémoire institutionnelle	Cette v1 consigne tout le contexte de scénario actuellement fourni. Aucune référence saisonnière historique, aucun journal de préférences client, aucune constatation antérieure d'agence ni aucun incident produit connu n'est fourni.	Traiter l'historique manquant comme inconnu ; interroger la personne responsable plutôt que d'inventer une sensibilité du fondateur ou une explication saisonnière.	Suivi auprès du responsable produit/support et commercial ; consigner les informations apprises ultérieurement avec leur provenance dans la v2.

La carte des sources sépare les faits du cours, les nouveaux choix de reconstitution et les résultats dérivés ultérieurs. Source : traçabilité du cours. Sémantique des champs : dictionnaire.

1. KPI et objectifs

Décision commerciale	Objectif du scénario du cours	Preuve disponible dans cette reconstitution	Limite du reporting
Les acheteurs progressent-ils dans la considération ?	45 % de complétion du quiz	Complétions du quiz ÷ démarrages des cohortes payantes, en distinguant mobile et ordinateur séparément	La comparaison mobile rédigée est de 45 % → 28 %, soit une baisse de 17 points de pourcentage (environ 37.8 % en valeur relative). Vérifiez les effectifs après la génération ; il s'agit d'une contrainte pédagogique, pas d'un résultat client observé ni d'un taux global du site.
Le lancement au Royaume-Uni génère-t-il du revenu de nouveaux clients ?	USD $60,000 par mois	Revenu attribué de premier achat pour les cohortes de clics payants du 1–14 septembre	Deux semaines de cohortes payantes ne permettent pas d'établir un résultat mensuel tous canaux. Ne proratisez pas l'objectif pour en tirer un verdict de succès. Obtenez le mois complet, la définition commune du revenu et le grand livre réconcilié des nouveaux clients.
GreenLeaf devient-elle connue ?	15 % de notoriété spontanée	Indisponible	Les impressions, les clics et le revenu payant ne peuvent pas remplacer une étude de notoriété de marque.
Les clients sont-ils précieux dans le temps ?	USD $480 de LTV à 12 mois	Indisponible	Le revenu de première commande ne peut pas établir la LTV réalisée ni la rétention.

Le CAC d'équilibre de $312 du cours est un garde-fou de planification de scénario. Cet export fournit les dépenses médias et les clients attribués de premier achat ; il étaye donc le CPA média, pas le CAC complet. Réconciliez le périmètre du coût d'acquisition, les nouveaux clients uniques, les périodes et les hypothèses économiques avant de comparer avec ce garde-fou. Aucun dépassement de CAC ni aucune affirmation de rentabilité ne découle du seul CPA média.

Le CTR, le CPC, le CPM, le taux clic-démarrage, le taux complétion-achat, le CPA média et le ROAS attribué de première commande sont des leviers de diagnostic. La fréquence, la part d'impressions et le taux de rebond sont indisponibles car leurs champs sources requis sont absents. Le lift incrémental, le revenu global du site, les remboursements hors jeu de données, l'économie complète d'acquisition et les résultats à long terme restent inconnus.

2. Parties prenantes, décisions et autorité de diffusion

Une seule invite doit produire les trois versions à partir de la même note et du même jeu de données réconcilié. Chaque constat répond à CE QUI s'est passé → POURQUOI c'est important → ET MAINTENANT, en séparant les faits vérifiés, les hypothèses, les inconnues et les actions proposées.

Destinataire	Décision que le rapport doit étayer	Livrable requis	Autorité et limite
Fondateur / PDG (ou responsable marketing interne)	Les priorités du lancement doivent-elles changer maintenant, ou l'équipe doit-elle obtenir des preuves spécifiques avant une décision commerciale ?	Résumé d'une page du signal commercial, des incertitudes importantes et d'une prochaine décision nommée.	Le fondateur/responsable marketing approuve les priorités commerciales et le budget. Aucune réaffectation automatique, aucune estimation non étayée de revenu perdu ni aucun verdict d'objectif mensuel.
Équipe médias	Quelle cohorte, définition d'événement ou étape de parcours doit être examinée en premier, et quelle preuve modifierait la prochaine décision médias ?	Analyse canal/appareil/audience/création, effectifs d'entonnoir, taux pondérés et vérification à composition fixe.	Le responsable médias pilote la réconciliation des sources et l'ordre de travail diagnostique ; les changements de dépenses requièrent une approbation commerciale.
Équipe contenu et création	Le prochain test doit-il porter sur le message, l'expérience post-clic, ou les preuves nécessaires pour choisir entre eux ?	Note de test créatif ciblée avec hypothèse, preuves requises, responsable et critère de succès.	Le responsable création propose un test ; le responsable produit approuve les modifications produit et la justification pertinente des allégations. Aucun gagnant créatif non étayé ni aucune allégation causale.

Les responsables d'agence peuvent inspecter la qualité des conseils et la discipline de diffusion ; les responsables internes peuvent inspecter les preuves justifiant un changement de plan ; les responsables performance peuvent inspecter le travail diagnostique. Les lecteurs évaluant le jugement professionnel peuvent inspecter les mêmes preuves. Ces perspectives de lecteurs ne remplacent pas les trois livrables du cours et ne modifient pas les faits sous-jacents.

Un réviseur compétent en définitions de mesure et en opérations de campagne vérifie la réconciliation des sources, les calculs, la logique de comparaison et la décision proposée. Le fondateur/responsable marketing conserve l'autorité de diffusion des recommandations destinées à la direction/aux clients. Il s'agit d'attributions de rôles fictives, pas de personnes, de messages ni d'approbations réels.

3. Couches de contexte et inconnues connues

Temporel : Semaine 1 = 1–7 septembre 2026 ; Semaine 2 = 8–14 septembre. date est une date de cohorte de clics payants UTC. Les événements d'entonnoir et les achats attribués partagent les sept jours suivant le clic éligible. Instantané = 2026-09-22T23:59:59Z, lorsque les deux périodes sont matures. Il s'agit d'une comparaison rétrospective, pas d'une preuve de détection pendant la semaine 2. Aucun effet saisonnier, aucune explication de vacances ni aucune référence antérieure n'est fourni.

Commercial : l'expansion au Royaume-Uni, les produits par abonnement et la proposition de transparence proviennent du scénario fictif du cours. La devise de reporting est l'USD afin de préserver les unités d'objectif du cours. Aucun prix réel au Royaume-Uni, aucune conversion de change, aucune allégation de santé approuvée, aucun budget de lancement ni aucune économie client complète n'est établi ici.

Concurrentiel : le cours utilise AG1, Huel, Ritual, Seed et Thorne comme contexte de catégorie reconnaissable. Les prix actuels, les campagnes des concurrents et les parts de marché n'ont pas été recherchés pour cet exemple ; aucun mouvement ne peut leur être attribué. Le dialogue du persona Oliver est synthétique, pas une transcription d'entretien d'un client réel.

Historique client/équipe : le statut de sortie du produit, les constats d'assurance qualité mobile, les retours du support, les sensibilités du fondateur, l'affectation des tests d'audience et les enseignements de reporting antérieurs n'ont pas été fournis à la v1. L'absence de ces entrées ne signifie pas que rien n'a changé. Le premier ordre de travail diagnostique doit demander au produit/support un contexte horodaté et à la mesure une réconciliation événement/version. Toute réponse constitue une information nouvelle pour cette note et doit être étiquetée comme telle. Ne présumez pas d'un problème produit à l'avance.

4. Références, dimensions et vérifications de bon sens

La comparaison interne porte sur deux périodes de sept jours égales et matures. L'objectif du cours de 45 % est la référence dans le périmètre déclaré des cohortes payantes ; aucune référence sectorielle externe n'est fournie. Les dimensions sont le canal (google-search, linkedin, reddit-paid), l'appareil (mobile, desktop), l'audience (skeptical, exploring), la création (traceability, value) et l'étape de l'entonnoir. Ce sont des catégories de reporting construites mutuellement exclusives, pas des performances de ciblage vérifiées ni une classification réelle de personas.

Avant de rédiger les constats :

Réconcilier 337 lignes brutes avec 336 lignes quotidiennes canoniques : supprimer l'unique doublon exact, normaliser uniquement l'alias de campagne déclaré, préserver les effectifs sources et valider les identifiants, les effectifs entiers/centimes et is_provisional.
Vérifier les inégalités d'entonnoir, la couverture mature et les hypothèses d'attribution. Ne pas déduire indépendamment des clients uniques d'un CSV agrégé. Un dénominateur nul donne un ratio indisponible, pas une performance nulle.
Sommer les numérateurs et les dénominateurs avant de diviser. Ne jamais moyenner les taux par ligne ; calculer les ratios monétaires à partir des centimes sans arrondir les valeurs intermédiaires.
Vérifier le mouvement mobile au sein des strates canal × audience × création. Comparer les taux de strate de la semaine 2 en utilisant les parts de démarrage de quiz de la semaine 1 comme pondérations fixes. Publier l'agrégat observé, la comparaison à composition fixe, les pondérations et toute strate indéfinie. Diagnostiquer la composition par rapport au mouvement intra-groupe avant une explication produit ; aucun des deux schémas n'établit pour autant une identification causale.
Réconcilier les totaux appareil et segment avec l'ensemble. Expliquer le revenu de première commande avec ses limites de cohorte et d'attribution. Ne pas copier des chiffres non étayés des supports de cours tels qu'un revenu à risque, un multiple de segment ou un déplacement budgétaire précis.

Règle d'alerte rétrospective : pour une cohorte mobile payante hebdomadaire comparable et mature avec au moins un démarrage de quiz, signaler une complétion inférieure à 45 %. Détecter → analyser avec des vérifications de source/composition fixe → transmettre le diagnostic au responsable médias et au responsable produit → révision humaine. Le responsable désigné consigne la fenêtre source, l'instantané, la disponibilité défendable la plus précoce, la décision et l'état d'approbation. Un échantillon statique n'est pas un service en fonctionnement ; aucun message externe, aucun changement automatique de dépenses ni aucune affirmation de perte évitée n'est autorisé.

5. Cadence et prochaine note

Hebdomadaire : synthèse diagnostique/d'optimisation, coupes de cohorte vérifiées, responsable et prochaine demande de preuve. Mensuelle : récit commercial sur la période d'objectif complète, avec réconciliation tous canaux et résultats indisponibles explicites. Trimestrielle : réinitialiser les hypothèses de planification, les références et la conception de la mesure plutôt que d'extrapoler cet instantané.

Pour ce cycle pédagogique, préservez l'invite multi-audiences réelle et la réponse non éditée ; consignez les métadonnées du modèle/de l'exécution et les hachages exacts des entrées. Incluez une question d'analyse ciblée, une réponse vérifiée et un suivi utile. La révision humaine peut confirmer, réviser, différer ou rejeter une recommandation ; un conseil inchangé est un résultat valable. Le contexte fictif nouvellement appris doit avoir été consigné et haché avant l'exécution initiale, et ne doit pas être rétro-intégré pour fabriquer un échec. Il ne constitue pas une entrée de la première version.

Consignez ensuite le raisonnement de révision, mettez à jour la note v2 et un diff lisible, et produisez trois rapports finaux à partir des faits approuvés. Distinguez les changements liés au contexte des jugements indépendants du réviseur. Préservez les hypothèses comme hypothèses en mémoire. Cette séquence démontre le jugement en reporting ; elle ne mesure pas la précision de l'IA, la supériorité humaine, le temps gagné ni le ROI client. La diffusion publique requiert les portes de localisation et de révision gouvernées séparément.

Le taux de complétion du quiz via le trafic mobile payant a baissé de 45 % à 28 %

Un point = 1 % des quiz commencés via le trafic mobile payant. Les points pleins représentent les quiz terminés.

Semaine 1Semaine 2

Trafic mobile payant uniquement

45 %Terminé

3 780 / 8 400 Questionnaires commencés

Objectif de complétion du questionnaire45 %

Garder la composition de l’audience constante

Semaine 2 avec les pondérations des démarrages du questionnaire en semaine 1 pour chaque combinaison canal × audience × création publicitaire : 35,33 %. Cette comparaison descriptive n’établit pas de cause.

La baisse est observée. Sa cause reste indéterminée.

Vérifier le travail de l’IA

Vérifié avec le CSV. Cause non établie.

Brouillon d’IA enregistré · original anglais · contient des erreurs importantes

Lire la réponse originale complète

Appel de DeepSeek V4 Pro en texte seul, le 29 octobre 2026. Aucun outil d’exécution de code.

# 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.

---

# 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.

---

# 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.

---

# 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.

---

# 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.

Preuve	Brouillon d'IA original	Vérifié par rapport au CSV
Dépense média hebdomadaire	$110,100 chaque semaine	Semaine 1 : $5,462 · Semaine 2 : $5,512
Complétion mobile et composition de l'audience	45% → 28% ; composition de l'audience écartée comme explication	3,780 / 8,400 → 2,352 / 8,400. Semaine 2 avec la composition de la semaine 1 : 35.33%.

Une note fictive produit/support signale une modification du quiz mobile. Son déploiement et son effet restent à vérifier.

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Mêmes faits. Trois décisions.

Brouillons éditoriaux vérifiés · validation humaine en attente

Rapport fondateurFixez la priorité du lancement.

GreenLeaf UK — Synthèse Fondateur / PDG

Brouillon éditorial relu ; validation humaine avant diffusion en attente. Cohortes fictives de clics payants du 1–14 septembre, 2026, observées jusqu'au 22 septembre. USD. C'est également la vue de direction pour un CMO interne.

Ce qui s'est passé

La complétion du quiz mobile payant est passée de 45 % à 28 %, soit une baisse de 17 points de pourcentage. Les effectifs vérifiés sont 3,780/8,400 → 2,352/8,400. La complétion ordinateur était de 45.03 % → 46.25 %.

Sur l'ensemble des cohortes payantes fournies, les clients attribués en premier achat étaient de 467 → 357 et le revenu attribué de premier achat était de $37,360 → $28,560. Ce sont des résultats d'attribution construits, et non la preuve d'abonnements incrémentaux ou de revenus perdus à cause du quiz.

Pourquoi c'est important

Le quiz est une étape de considération dans le lancement au Royaume-Uni. Un déplacement vers des segments d'audience à moindre complétion comme des baisses au sein de groupes mobiles comparables contribuent tous deux au mouvement global. En maintenant le mix de la Semaine 1 fixe, on obtient 35.33 % pour la Semaine 2 ; le mix seul n'explique donc pas la baisse.

Le responsable produit signale une révision de la présentation mobile et le support signale une préoccupation d'utilisabilité. Ni l'un ni l'autre n'est relié aux cohortes mesurées par les preuves fournies. Une cause produit reste non prouvée.

Ce qui se passe ensuite

Responsable produit + responsable média : vérifier le parcours mobile, les définitions d'événements et les preuves de version/diffusion. La disponibilité rapportée pour une vérification le jour ouvré suivant est une hypothèse de scénario, et non une action accomplie. Revenir avec un plan de comparaison ou un énoncé explicite de preuves manquantes.
Responsable marketing : ne pas approuver un mouvement budgétaire ni un pivot créatif sur la seule base de ce CSV. Les décisions commerciales/de risque existantes restent régies par leur autorité habituelle ; ceci n'est pas un gel général.
Responsable finance/mesure : réconcilier la définition complète du revenu de septembre de l'entreprise et les résultats tous canaux avant de déclarer l'objectif de $60K/mois atteint ou manqué. Les revenus de cohorte et une mesure comptable/commerciale mensuelle nécessitent une réconciliation explicite en comparaison comparable.

Le CAC complet, le profit, la notoriété, la valeur vie réalisée et l'incrémentalité restent indisponibles.

Source : jeu de métriques vérifié, décisions de relecture. Le brouillon IA d'origine est conservé séparément ; ses chiffres ne sont pas la source de vérité de ce rapport.

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Rapport médiaChoisissez la prochaine investigation.

GreenLeaf UK — Analyse de l'équipe média

Brouillon éditorial relu ; validation humaine avant diffusion en attente. Cohortes fictives de clics payants au Royaume-Uni ; Semaine 1 = du 1 au 7 septembre, Semaine 2 = du 8 au 14 septembre 2026. Fenêtres d'observation de sept jours, instantané du 22 septembre.

Ce qui s'est passé

Toutes cohortes payantes fournies	Semaine 1	Semaine 2
Dépenses, USD	$5,462	$5,512
Démarrages de quiz	15,040	15,120
Complétions de quiz	6,770	5,460
Clients attribués en premier achat	467	357
Revenu attribué de premier achat	$37,360	$28,560
CPA média	$11.70	$15.44
ROAS attribué de première commande	6.84	5.18

Le CPA média inclut uniquement le coût média ; ne le comparez pas directement au garde-fou de 312 $ de CAC complet du cours. Le ROAS est le revenu attribué de première commande divisé par les dépenses média, et non un profit ou un gain causal.

Canal	Dépenses S1	Dépenses S2	Clients S1	Clients S2	Revenu S1	Revenu 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 payant	$1,430	$1,464	159	133	$12,720	$10,640

Aucun budget média mensuel approuvé n'est fourni ; le rythme budgétaire ne peut donc pas être évalué.

Pourquoi la comparaison mobile nécessite un contrôle du mix

Complétion mobile : 3,780/8,400 = 45 % → 2,352/8,400 = 28 %. L'évolution est de −17 points de pourcentage, soit environ −37.8 % en relatif. L'ordinateur est à 2,990/6,640 = 45.03 % → 3,108/6,720 = 46.25 %.

Les démarrages sceptiques mobile passent de 4,200 à 2,100 ; les démarrages exploratoires passent de 4,200 à 6,300. Leurs parts passent de 50 %/50 % à 25 %/75 %. Ce sont des segments construits, et non des préférences clients validées ou des traitements randomisés.

Chacune des 12 strates mobile canal × audience × création compte 700 démarrages en Semaine 1. Utilisez la pondération 700/8,400 = 1/12 et multipliez-la par le taux de complétion de cette strate en Semaine 2. Additionnez les taux pondérés : 35.33 %, en conservant toute la précision avant affichage. Voir le jeu de métriques pour chaque cellule.

Dans cette décomposition pondérée par la Semaine 1, la composante intra-groupe est de −9.67 points et la composante de composition est de −7.33 points. La répartition dépend de la référence/de l'ordre choisis ; aucun de ces chiffres n'est un effet causal. Toutes les 12 strates reculent, mais le CSV ne peut pas expliquer pourquoi.

Ce qui se passe ensuite

Responsable média : vérifier les définitions d'événements et le marquage source/cohorte ; conserver la même règle de maturité.
Responsable produit + responsable média : demander l'affectation version/diffusion et reproduire le parcours mobile. Comparer les versions lorsque l'affectation peut être reconstituée. Des journaux manquants limitent ce qui peut être conclu.
Relecteur mesure : vérifier les calculs, le contexte et la décision avant la diffusion aux parties prenantes. Ne pas déduire une cause produit, ne pas recommander un mouvement budgétaire précis, ni traiter un retour à la cible comme un plan de test valide à lui seul.

La révision de présentation mobile et la préoccupation support rapportées rendent ces vérifications prioritaires. Elles ne prouvent ni un défaut, ni une prévalence, ni une perte incrémentale. Aucune action externe ni livraison n'a eu lieu.

Source : dictionnaire, jeu de métriques vérifié, relecture.

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Rapport contenu et créationVérifiez le message et l’expérience.

GreenLeaf UK — Dossier contenu & création

Brouillon éditorial relu ; validation humaine avant diffusion en attente. Cohortes fictives de clics payants du 1–14 septembre, observées jusqu'au 22 septembre 2026. Les hypothèses de message ne sont pas des affirmations publicitaires approuvées.

Ce qui s'est passé

Les deux groupes de message affichent une complétion globale de quiz plus faible :

Hypothèse de message	Complétions / démarrages Semaine 1	Complétions / démarrages Semaine 2
Traçabilité : “Know what is in every serving” (Sachez ce que contient chaque portion)	3,276 / 7,560 = 43.33 %	2,625 / 7,560 = 34.72 %
Valeur : “Compare the value of a clearly dosed serving” (Comparez la valeur d’une portion aux dosages clairement indiqués)	3,494 / 7,480 = 46.71 %	2,835 / 7,560 = 37.50 %

Ces totaux combinent appareils, audiences et canaux. Ils ne constituent pas un test créatif causal comparable. Le taux global plus élevé du message de valeur n'en fait pas le gagnant.

Pourquoi c'est important

L'hypothèse client met l'accent sur une information claire sur les ingrédients. Une révision de présentation mobile rapportée a ajouté un panneau d'information dépliable et modifié un libellé d'étape suivante. Un retour support non relié mentionne une difficulté à trouver le contrôle suivant. Il est raisonnable d'examiner l'expérience après-clic ; il n'est pas raisonnable d'attribuer la cause au message, au panneau ou au libellé à partir de ces fichiers.

Ce qui se passe ensuite

Question proposée : après vérification de la signification des événements et du comportement de parcours, la page rend-elle la promesse du message claire tout en préservant une étape suivante compréhensible ?

Responsable contenu : examiner le passage annonce-vers-page avec le responsable produit. Garder la traçabilité et la valeur comme hypothèses explicites. Confirmer que chaque affirmation sur les ingrédients/le dosage est étayée.

Responsables produit/mesure : déterminer si l'affectation de version et des cohortes comparables peuvent soutenir un test ciblé. Définir le dénominateur, la comparaison et la règle de décision avant de le lancer. Si l'affectation ou le suivi est absent, documenter cette limite ; une reprise avant/après n'est pas une preuve causale.

Aucune suppression de création, aucune affirmation d'accroche gagnante ni aucune recommandation de budget média n'est étayée ici. Le CSV ne contient aucune preuve de visionnage/relecture ; il n'établit donc ni fatigue, ni prévalence de confusion, ni l'écran sur lequel les utilisateurs ont abandonné.

Source : jeu de métriques vérifié, décisions de relecture, dossier v2.

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Bibliothèque de preuves

Raisonnement complet, briefs et documents sources.

Étape 1 — Codifiez le cadre de reporting

Le brief complet v1 donne au modèle un cadre de travail avant qu'il ne rédige quoi que ce soit :

KPI et objectifs : la hiérarchie ci-dessus, les dénominateurs et les résultats indisponibles.
Carte des parties prenantes : la décision que chaque rapport soutient et qui peut approuver une action.
Couches de contexte : expansion au Royaume-Uni, hypothèse de persona, calendrier et historique institutionnel explicitement manquant.
Référentiels et dimensions : l'objectif de 45% ; découpes par canal, appareil, audience, création et entonnoir ; règles de comparaison et de validation.
Cadence : diagnostic hebdomadaire, récit métier mensuel et réinitialisation trimestrielle de la planification.

Le brief contient ce qui est déjà connu. Les versions produit, l'assurance qualité mobile, les retours du support et les sensibilités clients antérieures étaient inconnus dans les données fournies en v1, avec un suivi assigné à leurs responsables. Inconnu ne signifie pas que rien n'a changé. Cela signifie que l'équipe de reporting doit poser la question.

Pour chaque rapport, la consigne est CE QUI s'est passé → POURQUOI c'est important → ET ENSUITE. Le fondateur doit décider si les priorités de lancement méritent attention ; l'équipe média doit choisir la prochaine enquête ; l'équipe créative doit décider quelles preuves sont nécessaires avant de modifier le message ou l'expérience. Une recommandation a besoin d'un responsable et d'une limite de diffusion.

Inspectez les preuves à l'appui

Le dictionnaire définit les champs et les hypothèses. La cartographie des sources sépare les faits et objectifs du cours des choix de reconstruction. Aucun CSV de reporting GreenLeaf sous-jacent n'a été récupéré depuis le cours.

L'export brut contient 337 lignes, dont un doublon exact ; le jeu de données réconcilié en contient 336. Il couvre trois canaux payants, deux appareils, deux audiences et deux catégories de création sur quatorze jours. Un alias de campagne déclaré est normalisé. Une ligne desktop sans activité vérifie qu'un dénominateur nul devient indisponible, et non une performance nulle. Le nettoyage des sources est consigné dans le journal des problèmes.

Les montants utilisent des centimes de dollars américains entiers. Chaque nouveau client synthétique est attribué une seule fois au dernier clic payant éligible dans les sept jours. Le revenu de première commande est construit à $80 par client, après remises et hors taxes/livraison, sans remboursement dans le jeu de données synthétique. Ce sont des hypothèses divulguées, et non une attribution vérifiée de manière indépendante, une tarification du cours ou une LTV réalisée. Le dossier de calculs vérifiés fournit les valeurs de référence reproductibles.

Étape 2 — Demandez trois brouillons à l'IA à partir des mêmes données

Le prompt réellement soumis demande un résumé pour le fondateur, une analyse média et un brief créatif en une seule réponse. Il inclut le brief v1, le dictionnaire, le CSV réconcilié et les tables de correspondance campagne/création. Le premier brouillon n'a pas reçu la note de contexte ultérieure ni le dossier de calculs de référence.

L'appel enregistré a utilisé DeepSeek V4 Pro le 29 octobre 2026. Cette invocation était en texte seul, sans outil d'exécution de code. Les métadonnées d'exécution consignent le modèle réel, les horodatages et les empreintes des entrées. La réponse originale reste non modifiée, y compris ses erreurs.

Le brouillon a fourni les trois sections demandées et recommandé un rapprochement des événements/versions ainsi qu'une assurance qualité mobile. Il a aussi présenté des calculs non vérifiés comme des chiffres de rapport. Ces chiffres changent sensiblement l’image que l’on se fait des résultats de l’entreprise :

Élément	Brouillon initial	Vérifié par rapport aux données réconciliées
Dépense média hebdomadaire	$110,100 chaque semaine	$5,462 en semaine 1 ; $5,512 en semaine 2.
Revenu de première commande attribué	$43,840 → $38,560	$37,360 → $28,560.
Complétions mobiles semaine 2	2,360	2,352 ; 28% de 8,400 démarrages.
Composition de l'audience	Décrite comme stable / essentiellement absente comme explication	La part de démarrages mobile `skeptical` passe de 50% à 25% ; `exploring` passe de 50% à 75%.

Ce sont des constats concernant cette réponse enregistrée dans ces conditions d'invocation. Ils n'établissent pas la performance de tous les modèles, des flux de travail avec outils ou des analystes. Le motif synthétique a été rédigé avant l'exécution ; ce n'était pas une anomalie client découverte.

Posez la question qui change l'interprétation

L'échange de suivi ciblé demande les effectifs par strate et les pondérations de la semaine 1. Il progresse vers la reconnaissance de la composition, mais contient encore des écarts arithmétiques. La réponse originale et le suivi sont tous deux conservés. Des corrections partielles ne valident pas les affirmations restantes ; une deuxième réponse plausible n'est pas une vérification indépendante.

La comparaison vérifiée est :

Comparaison mobile	Taux de complétion
Semaine 1 observée	45.00%
Semaine 2 avec les pondérations de démarrage canal × audience × création de la semaine 1	35.33%
Semaine 2 observée	28.00%

Il y a douze strates mobiles, chacune contribuant 700 démarrages en semaine 1, donc chaque pondération de référence est de 1/12. En maintenant ces pondérations fixes, il reste une baisse d'environ 9.67 points de pourcentage. Le taux observé de la semaine 2 est encore 7.33 points inférieur à cette comparaison à composition fixe. Selon cette décomposition énoncée, la composition et le mouvement du taux au sein des strates contribuent tous deux à la baisse de 17 points.

Cela modifie l'ordre des travaux de diagnostic : réconcilier comment les parts d'audience ont changé et inspecter le parcours mobile et les définitions d'événements. Cela n'identifie pas la cause de l'un ou l'autre mouvement. Un calcul à composition fixe est une méthode de comparaison, et non une expérience causale.

Étape 3 — Ajoutez le contexte et jugez la décision

Le cours place ici le jugement humain : une personne compétente en mesure et disposant du contexte métier actuel décide de confirmer, réviser, différer ou rejeter la recommandation du brouillon. La correction arithmétique seule est insuffisante ; le réviseur doit aussi évaluer l'action proposée.

Dans ce dossier de preuves, des calculs et des vérifications éditoriales assistées par IA ont été effectués. Une véritable décision de diffusion par un responsable humain reste en attente. Les agents qui préparent l'exemple ne sont pas des réviseurs humains, et les affectations de rôles fictives ne sont pas de véritables approbations.

La note de contexte complémentaire a été rédigée et enregistrée par empreinte avant l'exécution initiale. Dans la séquence fictive, le suivi produit/support fournit des informations que l'équipe de reporting n'avait pas en v1 :

Le responsable produit signale une révision de la présentation du quiz exclusivement mobile à partir du 8 septembre à 09:00 UTC : un panneau d'informations sur les ingrédients ajouté et un libellé de l'étape suivante modifié.
Le support signale une difficulté à trouver la commande de l'étape suivante sur un téléphone, sans nombre de tickets, dates ni lien avec les cohortes payantes.
Le produit peut assigner une vérification de reproduction et de capture des événements le jour ouvré suivant ; les enregistrements de déploiement, de déploiement progressif et d'affectation des versions sont toujours manquants.

Il s'agit d'un contexte fictif rapporté, et non d'un journal de version vérifié ni de la preuve que la révision a causé l'abandon. Son calendrier et sa portée d'appareil justifient une enquête. La vérification de la composition de l'audience reste nécessaire.

Une décision de revue proposée est de maintenir l'enquête diagnostique, de corriger les preuves financières et de cohorte, et de rendre la demande produit/mesure précise. Demander au produit les preuves de déploiement/version et la reproduction mobile ; demander à l'équipe média de réconcilier l'affectation des audiences et la capture des événements. Différer une explication causale, un gagnant créatif et un mouvement budgétaire exact. Si le brouillon initial recommande déjà un travail de diagnostic sensé, cette partie peut rester inchangée.

L'enregistrement de revue, le brief v2 et les modifications du brief conservent les décisions proposées et leurs preuves. L'enseignement à reporter dans le prochain brief est précis : la version est rapportée, en attente de vérification ; le taux de 45% → 28% et la comparaison à composition fixe sont des constats de données vérifiés ; la prochaine enquête est une décision proposée. Garder ces catégories séparées empêche qu'une explication plausible devienne un fait incontesté dans les prochains prompts.

Étape 4 — Produisez des rapports utilisables et orientez la prochaine action

L'étape de production transforme les preuves vérifiées et les décisions de revue documentées en trois livrables cohérents : le rapport fondateur, le rapport média et le rapport contenu. Jusqu'à la diffusion humaine, ce sont des brouillons éditoriaux pour l'exemple, et non des instructions client approuvées.

Rapport	Constat utile sous forme QUOI / POURQUOI / ENSUITE
Résumé fondateur	QUOI : la complétion mobile payante a baissé de 17 points tandis que le revenu de première commande attribué est passé de $37,360 à $28,560. POURQUOI : la considération et la production de premières commandes méritent attention, mais deux semaines de cohortes payantes ne peuvent pas établir le revenu mensuel ni le profit. ENSUITE : envisager le travail de diagnostic nommé et obtenir un rapprochement du mois complet avant un verdict commercial.
Analyse média	QUOI : le mobile de la semaine 2 est à 28% observé et 35.33% avec la composition de la semaine 1. POURQUOI : la composition et le mouvement au sein des strates comptent tous deux. ENSUITE : réconcilier les définitions d'audience/version/événements et enquêter sur le parcours mobile avec le produit.
Brief contenu et création	QUOI : le jeu de données contient deux catégories de messages illustratives, tandis qu'un changement de présentation mobile est rapporté. POURQUOI : les preuves actuelles ne peuvent pas isoler un échec de message ni établir un gagnant créatif. ENSUITE : vérifier les conditions de parcours et de suivi avant de concevoir un test contrôlé de message/post-clic.

L'enregistrement de production comprend une alerte rétrospective bornée suivant Détecter → Analyser → Router → Réviser. La règle est une complétion hebdomadaire mobile payante mature inférieure à 45%, avec un dénominateur de démarrages non nul. La semaine 2 la remplit à 28%. L'analyse joint la fenêtre de cohorte, l'instantané et la comparaison à composition fixe ; le routage assigne un suivi aux équipes média et produit ; une personne humaine décide si une recommandation de direction/client peut être diffusée.

La cohorte complète de sept jours de la semaine 2 ne peut pas être jugée selon cette règle de maturité avant la clôture de ses fenêtres d'observation, à la fin du 21 septembre UTC. Ce dossier utilise l'instantané ultérieur du 22 septembre. Aucune alerte en direct, livraison de message, modification autonome de campagne ou perte évitée n'est démontrée. Le diagnostic hebdomadaire alimente ensuite le reporting métier mensuel et une réinitialisation trimestrielle des hypothèses.

Répétez l'exemple, puis adaptez-le

Commencez avec trois fichiers : le brief, le dictionnaire et le CSV réconcilié. Lisez d'abord le brief ; le CSV n'a de sens qu'une fois les décisions, les fenêtres et les dénominateurs clairs. Inspectez ensuite le prompt réel, la réponse originale, les calculs vérifiés et la note de contexte pour suivre ce qui a changé et pourquoi.

Utilisez un modèle et un compte approuvés par votre organisation. Ne partagez que les données autorisées par les accords du client, de votre organisation et du fournisseur ; retirez les champs confidentiels, sensibles et personnels, et privilégiez les données synthétiques ou les agrégats approuvés lorsque c’est possible. N’importez pas d’export de données client sans autorisation.

Pour votre propre travail, remplacez les objectifs métier, les parties prenantes, les règles d'attribution et le contexte avant de substituer les données client. Réconciliez indépendamment les totaux et une strate représentative. Conservez la réponse brute, consignez ce que le réviseur a décidé et reportez l'apprentissage vérifié dans le prochain brief. Arrêtez la comparaison lorsque la maturité, la couverture des sources ou les définitions ne correspondent pas ; arrêtez la diffusion lorsque des problèmes de calcul importants ou des questions de preuve ou d'autorité de décision restent à résoudre. Les preuves manquantes de notoriété, de LTV ou d'incrémentalité restent indisponibles.

Ce parcours livre le raisonnement de l'exemple de reporting et les preuves utiles plutôt que de retenir la réponse. Le cours payant fournit la séquence vidéo complète d'enseignement, la collection complète de modèles réutilisables, des conseils approfondis et du matériel d'implémentation plus large. L'exemple traité montre un parcours connecté de l'hypothèse client à une décision de reporting ; il n'implique pas sept flux de travail publics achevés ni ne modifie l'accès au cours et les droits des acheteurs.

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Dictionnaire de données

Dictionnaire de données du reporting GreenLeaf — contrat sémantique v1

Rédigé : 2026-10-29 · Statut : spécification source gelée avant la génération du jeu de données ; entrée éditoriale en anglais. Le CSV est une nouvelle reconstitution synthétique, pas des données de cours récupérées. La note régit les décisions ; la carte des sources régit la provenance. Aucun client réel, aucune information de santé ni aucun compte client n'est inclus.

Les chiffres reproduits des sources conservent la convention numérique des sources originales en anglais : la virgule sépare les milliers et le point indique les décimales ; les montants sont exprimés en USD.

Granularité, fenêtre et attribution

Une ligne canonique correspond à une date de clic payant UTC × canal × appareil × audience × création, au Royaume-Uni. Quatorze dates × trois canaux × deux appareils × deux audiences × deux créations = 336 lignes. L'export brut comporte 337 lignes, dont un doublon exact. La campagne appartient au canal et n'ajoute pas de dimension.

Semaine 1 : du 2026-09-01 au 2026-09-07 inclus. Semaine 2 : du 2026-09-08 au 2026-09-14 inclus. Instantané : 2026-09-22T23:59:59Z. Les jours sont en UTC et date signifie toujours la date de cohorte de clics payants, jamais la date d'achat/événement. Les événements d'entonnoir et les premiers achats sont observés pendant les sept jours suivant le clic payant éligible. Les horodatages exacts des événements ne sont pas exportés ; la fenêtre d'attribution/observation de sept jours est une hypothèse de construction du générateur. Les deux périodes complètes ont atteint la maturité à l'instantané. Toutes les lignes primaires publiées ont is_provisional=false.

Les dépenses, impressions et clics décrivent l'activité d'acquisition assignée à cette date de cohorte. Les effectifs de page de destination, de quiz et d'achat suivent sa cohorte de clics payants balisée par la source et son compartiment appareil/audience/création. Chaque client de premier achat synthétique et chaque montant de revenu est assigné une fois, au dernier clic payant éligible dans les sept jours ; toutes les étapes d'événement suivent cette même assignation exclusive. La réconciliation d'identité entre appareils n'est pas mesurée. L'exclusivité est garantie par construction, pas établie indépendamment par ce fichier agrégé.

Champs

Champ	Type / unité	Signification et validation
`row_id`	chaîne non vide	Identifiant de ligne canonique unique et stable. Le doublon exact brut le répète ; des lignes conflictuelles avec le même identifiant constituent une erreur.
`date`	ISO `YYYY-MM-DD`	Date de cohorte de clics payants UTC source, du 1–14 septembre.
`market`	enum	`UK` uniquement ; le périmètre est constitué des cohortes payantes du lancement fictif au Royaume-Uni.
`channel`	enum	`google-search`, `linkedin`, `reddit-paid`. L'activité organique Reddit est exclue.
`campaign_id`	enum après normalisation	Une campagne par canal ; tableau de correspondance ci-dessous.
`device`	enum	`mobile` ou `desktop`, appareil du clic payant source assigné.
`audience_id`	enum	`skeptical` ou `exploring` ; compartiments construits mutuellement exclusifs au sein du canal, pas des caractéristiques clients validées.
`creative_id`	enum	`traceability` ou `value` ; hypothèses de message au format spécifique au canal, tableau de correspondance ci-dessous.
`spend_cents`	entier non négatif en centimes USD	Coût média uniquement. Aucun coût d'agence, de création, d'outillage, de salaires ni autre coût d'acquisition.
`impressions`	entier non négatif	Impressions publicitaires d'acquisition dans le compartiment ; pas des personnes uniques ni une fréquence.
`clicks`	entier non négatif	Clics payants assignés à ce compartiment ; pas des visiteurs uniques.
`landing_sessions`	entier non négatif	Sessions de page de destination balisées par la source observées dans les sept jours suivant le clic payant éligible. Au plus une session conservée par parcours d'entonnoir synthétique.
`quiz_starts`	entier non négatif	Parcours de quiz conservés distincts balisés par la source qui démarrent dans la même fenêtre de sept jours ; un démarrage conservé par parcours. Dénominateur du taux de complétion.
`quiz_completions`	entier non négatif	Ces parcours de quiz conservés complétés dans la même fenêtre de sept jours ; aucun comptage de complétion répété.
`attributed_new_customers`	entier non négatif	Clients de premier achat complétant cet entonnoir construit mené par le quiz dans les sept jours, assignés une fois par la règle déclarée du dernier clic payant. Pas les nouveaux clients de l'ensemble du site.
`attributed_first_purchase_revenue_cents`	entier non négatif en centimes USD	Revenu de premier achat de ces clients, après remises, hors taxes et frais de port. Aucun remboursement dans ce jeu de données ; aucun revenu de renouvellement. Le générateur assigne USD $80 (8,000 centimes) par client de premier achat pour la clarté arithmétique ; il s'agit d'une hypothèse de reconstitution, pas du prix du cours ni de la LTV.
`is_provisional`	booléen	`false` signifie que la fenêtre d'observation de sept jours de cette ligne est mature à l'instantané déclaré. Rejeter toute coercition chaîne/booléen non étayée.

Inégalités par ligne : impressions >= clicks >= landing_sessions >= quiz_starts >= quiz_completions >= attributed_new_customers. Il s'agit d'une construction d'entonnoir simplifiée explicitement menée par le quiz, pas d'une propriété universelle des exports publicitaires. Une ligne sans client doit avoir un revenu de premier achat nul ; un effectif de clients positif doit avoir un revenu positif. Ces contraintes ne fournissent pas de preuve au niveau individuel.

Tables de correspondance canoniques et nettoyage brut

Canal	Identifiant de campagne canonique	Nom d'affichage	Alias d'identifiant de campagne brut autorisé
`google-search`	`gl-uk-google-search`	GreenLeaf UK Search	`gl_uk_search` → `gl-uk-google-search`
`linkedin`	`gl-uk-linkedin`	GreenLeaf UK LinkedIn	Aucun
`reddit-paid`	`gl-uk-reddit-paid`	GreenLeaf UK Reddit paid	Aucun

Audience skeptical : compartiment construit pour un acheteur en quête de preuves comparant les preuves d'approvisionnement/dosage ; inspiré du persona non validé d'Oliver. Audience exploring : compartiment construit pour un acheteur explorant la catégorie et considérant la valeur. Ce ne sont ni de vraies spécifications de ciblage ni des affectations de traitement randomisées ; aucune identité, profession ni condition de santé n'est déduite.

Création traceability : message illustratif “Know what is in every serving” (Sachez ce que contient chaque portion). Création value : message illustratif “Compare the value of a clearly dosed serving” (Comparez la valeur d’une portion aux dosages clairement indiqués). Pour Google Search, ce sont des hypothèses de message d'annonce textuelle ; pour LinkedIn, des hypothèses de texte de contenu sponsorisé ; pour Reddit payant, des hypothèses de texte de publication promue. Les identifiants de création sont des catégories de message partagées au sein de chaque canal, pas des actifs publicitaires finis identiques ni des allégations approuvées. Aucune preuve d'efficacité ni aucune certification produit réelle n'est fournie.

Supprimez uniquement un doublon exact octet par octet/champ égal, en consignant son identifiant de ligne source. Normalisez uniquement l'alias déclaré et consignez le compte. Un identifiant inconnu, un marché inattendu, un champ manquant, une date malformée, des centimes/effectifs non entiers, une valeur négative, un doublon conflictuel ou un entonnoir impossible doit échouer à la validation plutôt que d'être réparé silencieusement. Préservez une ligne documentée à dénominateur nul pour vérifier la gestion des ratios indisponibles. Réconciliez les effectifs bruts/canoniques et tous les totaux de dimension. L'enregistrement de génération du jeu de données doit identifier le doublon exact, la ligne d'alias et la ligne à dénominateur nul ; ce dictionnaire ne prétend pas que ces lignes existent déjà.

Métriques et règles de comparaison

Utilisez des sommes au sein de la cohorte/dimension sélectionnée, puis divisez ; ne faites jamais la moyenne des taux au niveau des lignes. Conservez la pleine précision intermédiaire. Affichez l'USD en divisant les centimes par 100 uniquement à la présentation. Un dénominateur nul donne indisponible, jamais zéro/infini ; une variation en pourcentage par rapport à une valeur antérieure nulle est indisponible.

Métrique	Définition	Interprétation
Taux de complétion du quiz	`sum(quiz_completions) / sum(quiz_starts)`	KPI principal de l'entonnoir ; le mobile payant des semaines 1/2 doit être calibré à 45 %/28 %.
Taux clic-démarrage	`sum(quiz_starts) / sum(clicks)`	Diagnostic ; distinct de la complétion du quiz.
Taux clic-page de destination	`sum(landing_sessions) / sum(clicks)`	Diagnostic, pas un taux de rebond vérifié.
Taux complétion-achat	`sum(attributed_new_customers) / sum(quiz_completions)`	Diagnostic de l'entonnoir construit mené par le quiz.
CTR	`sum(clicks) / sum(impressions)`	Métrique d'optimisation ; pas la notoriété.
CPC (USD)	`sum(spend_cents) / sum(clicks) / 100`	Coût média par clic.
CPM (USD)	`sum(spend_cents) / sum(impressions) * 1000 / 100`	Coût média par 1,000 impressions.
CPA média (USD)	`sum(spend_cents) / sum(attributed_new_customers) / 100`	Indicateur intermédiaire limité aux médias ; pas le CAC complet.
ROAS attribué de première commande	`sum(attributed_first_purchase_revenue_cents) / sum(spend_cents)`	Ratio revenu/dépenses ; pas le profit, l'incrémentalité ni la LTV.
Revenu de premier achat (USD)	`sum(attributed_first_purchase_revenue_cents) / 100`	Attribution des cohortes payantes uniquement ; pas un verdict par rapport à l'objectif mensuel complet de $60K.

La variation en points de pourcentage d'un taux est (Week 2 rate - Week 1 rate) * 100. La variation relative est (Week 2 rate / Week 1 rate - 1) * 100 lorsque la semaine 1 est positive. La valeur rédigée 45 % → 28 % équivaut à −17 points de pourcentage et environ −37.8 % en valeur relative ; aucun autre résultat n'est prédéterminé par ce contrat de source.

Avant de diagnostiquer le mouvement agrégé mobile, stratifiez le mobile par canal × audience × création. Pour la strate s, fixez la pondération w_s = Week 1 starts_s / Week 1 total starts. Comparez sum(w_s * Week 1 completion_rate_s) avec sum(w_s * Week 2 completion_rate_s) et comparez les deux avec les taux observés. Publiez les pondérations et les effectifs. Une strate à pondération positive sans taux défini pour la semaine 2 rend la comparaison complète à composition fixe indisponible ; toute comparaison explicitement restreinte aux strates communes doit divulguer les effectifs/pondérations exclus et ne peut pas silencieusement se substituer à l'ensemble. Une strate à pondération nulle contribue zéro et ne nécessite pas de taux. La modification de la composition et le mouvement intra-strate peuvent coexister. Ni l'un ni l'autre ne prouve une cause ; les cohortes ne sont pas randomisées.

Un instantané incomplet ou une ligne primaire provisoire rend les deux périodes complètes non établies/non comparables. Ne traitez pas les résultats non observés comme nuls. Une comparaison sélectionnée séparément avec une couverture mature identique doit indiquer les dates sélectionnées, les exclusions et la question modifiée.

Preuves indisponibles et conflits de sources

Indisponibles : CAC complet, profit, rétention, LTV réalisée à 12 mois, notoriété, incrémentalité, revenu réel tous canaux/mensuel, fréquence, part d'impressions, taux de rebond, journaux d'événements/versions, entretiens clients et explications causales. Le 4.2 % “quiz CVR” distinct de l'actif source n'a pas de définition de dénominateur partagé adéquate ici ; ne l'importez pas. Aucune estimation de perte d'une capture d'écran, aucun multiple de segment, aucune instruction budgétaire ni aucun récit causal organique-vers-payant n'est un résultat dérivé du jeu de données. Voir la carte des sources pour les faits du cours par rapport aux hypothèses nouvellement rédigées.

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Enregistrement de revue éditoriale

Ce qui a changé lors de la relecture

GreenLeaf UK fictif, cohortes de clics payants du 1–14 septembre 2026 ; instantané du 22 septembre, 23:59:59 UTC. Ce dossier a été préparé avec une relecture éditoriale assistée par IA et des calculs vérifiés indépendamment. Il ne s'agit ni d'une approbation humaine finalisée, ni d'une relecture client, ni d'une expérience contrôlée humain contre IA. La décision de publication/diffusion du responsable reste en attente. Les réponses originales du modèle sont inchangées.

La décision avant la formulation

Le premier brouillon recommande un diagnostic avant tout pivot créatif ou budgétaire. Cette orientation est raisonnable, mais plusieurs chiffres et l'explication sont erronés. Une recommandation plausible ne rend pas ses preuves à l'appui sûres à diffuser.

Affirmation du brouillon initial	Preuve vérifiée	Décision de relecture
Les dépenses étaient de $110,100 chaque semaine	Semaine 1 : $5,462 ; Semaine 2 : $5,512	Rejeter les deux totaux du brouillon et tout CPA/ROAS dérivé qui en découle
Les nouveaux clients étaient 548 → 482	Effectifs canoniques des cohortes payantes : 467 → 357	Remplacer ; il s'agit de premiers achats attribués, pas d'abonnés incrémentaux
Le revenu de premier achat était de $43,840 → $38,560	$37,360 → $28,560	Remplacer ; aucune estimation causale de perte de revenus n'en découle
La Semaine 2 mobile comptait 2,360 complétions	2,352 / 8,400 = 28 %	Remplacer le volume/le taux ; conserver le 3,780 / 8,400 = 45 % vérifié de la Semaine 1
Les parts mobile audience/création étaient stables et la composition essentiellement absente	Part sceptique des démarrages mobile : 50 % → 25 % ; exploratoires : 50 % → 75 %	Rejeter l'explication par le mix
Le mix fixe de la Semaine 1 donne environ 35.3 %–35.5 %	Exactement 35⅓ % avant arrondi d'affichage	Utiliser 35.33 % ; indiquer que les changements de mix et intra-groupes comptent tous deux
Le fondateur devrait geler la réallocation des dépenses	Le CSV seul ne détermine pas toutes les décisions commerciales/de risque	Restreindre à “do not recommend a budget move from this evidence alone” (Ne pas recommander de modification budgétaire sur la seule base de ces données) ; conserver les processus de risque autorisés existants
Un diagnostic réussit si la complétion revient vers 45 %	Revenir à une cible n'est pas un plan de test causal	Exiger des définitions d'événements vérifiées, des preuves de version/cohorte et un plan de comparaison explicite

Tous les tableaux canal, ordinateur, audience et création de la réponse brute restent non approuvés. Les brouillons éditoriaux finaux utilisent le jeu de métriques vérifié à la place. L'invocation du modèle était textuelle uniquement, sans outil d'exécution de calcul. C'est une preuve à propos de cette exécution, pas de chaque produit d'analyse IA.

Ce que la relance ciblée a fait

La deuxième réponse reconnaît le déplacement du mix d'audience et donne les bons démarrages de la Semaine 2 par strate : sceptiques 350, exploratoires 1,050. Elle rapporte encore 2,360 complétions au total, énonce à tort la cellule Reddit/exploratoires/valeur comme 245 plutôt que 252, et calcule mal une contribution pondérée. Utilisez la relance enregistrée pour examiner l'itération ; ne remplacez pas silencieusement cette réponse par des calculs vérifiés.

Faits approuvés pour le brouillon de production

Mesure	Semaine 1	Semaine 2
Dépenses média payantes totales	$5,462	$5,512
Démarrages de quiz payants totaux	15,040	15,120
Complétions de quiz payantes totales	6,770	5,460
Clients attribués en premier achat	467	357
Revenu attribué de premier achat	$37,360	$28,560
CPA média	$11.70	$15.44
ROAS attribué de première commande	6.84	5.18
Démarrages de quiz mobile	8,400	8,400
Complétions de quiz mobile	3,780	2,352
Complétion mobile	45 %	28 %
Complétion ordinateur	45.03 %	46.25 %

Évolution mobile : −17 points de pourcentage ; environ −37.8 % en relatif. Les pondérations fixes canal × audience × création de la Semaine 1 donnent un taux mobile de 35.33 % pour la Semaine 2. Selon cette décomposition particulière en pondérations de référence, la composante intra-groupe est de −9.67 points et la composante de composition restante est de −7.33 points. Un autre ordre de décomposition peut répartir l'interaction différemment ; ceci est descriptif, et non une attribution causale. Toutes les 12 strates mobiles comparables reculent.

Nouveau contexte fictif et son effet

La note de contexte a été pré-écrite et hachée avant l'exécution. Elle signale une révision de la présentation mobile à partir du 8 septembre à 09:00 UTC et une préoccupation support non reliée concernant la difficulté à trouver le contrôle de l'étape suivante. L'audit de diffusion, la part de déploiement, les volumes de tickets et les liens vers les cohortes payantes sont manquants.

Verdict : réviser l'explication et restreindre l'action suivante ; confirmer l'orientation diagnostic d'abord. Demandez au responsable produit et au responsable média de vérifier le parcours mobile et les définitions d'événements, de demander des preuves d'affectation de version/diffusion et de comparer des groupes comparables lorsque les preuves le permettent. La disponibilité rapportée du responsable produit pour une vérification le jour ouvré suivant est un contexte fictif, et non la preuve qu'une vérification a eu lieu. Une cause produit, un échec créatif ou une perte de revenus restent inconnus.

Reportez le signalement de la révision dans le dossier v2 comme contexte rapporté en attente de vérification, jamais comme une cause confirmée. Aucune pause automatique, aucun changement de dépenses ni aucune alerte externe n'est approuvé.

Instructions au passage de production

Préservez le tableau approuvé, l'incertitude et la décision ci-dessus dans trois brouillons :

Fondateur/PDG : la trajectoire et la décision de diagnostic, avec au plus trois actions et leurs responsables.
Média : le détail période/canal/appareil, la comparaison à mix fixe et l'ordre de travail de l'investigation.
Contenu/création : gardez les hypothèses de message distinctes des preuves ; examinez le contexte après-clic avant de proposer un test de message. Ne présentez pas un gagnant créatif causal et ne recommandez pas de changements de budget média.

Pour l'alerte rétrospective : déclenchez lorsque la complétion mobile payante établie passe sous la cible déclarée de 45 %. Avec des cohortes de clics de fin de journée et une règle d'observation de sept jours, la comparaison complète de la Semaine 2 n'est justifiée pour la première fois que le 21 septembre à 23:59:59 UTC ; l'instantané fourni est du 22 septembre à 23:59:59 UTC. Détecter → Analyser → Router → Relire est une démonstration statique. Le responsable produit et le responsable média sont responsables du diagnostic ; un relecteur compétent en mesure et disposant de l'autorité de diffusion est responsable de l'approbation avant envoi au client. Aucune approbation humaine ni livraison externe n'a eu lieu. Revérifiez la règle/le contexte au prochain cycle, et faites remonter les définitions ou preuves manquantes au responsable marketing plutôt que d'émettre une affirmation ferme.

Provenance

Vérifié par rapport au CSV réconcilié fourni, aux calculs déterministes revus indépendamment et à data/analysis.json. Les réponses brutes initiales et de relance restent des preuves téléchargeables. Les affirmations numériques des brouillons éditoriaux finaux doivent correspondre au registre des affirmations. “Approved” signifie ici approuvé pour ce passage de production éditorial assisté par IA ; cela ne remplace pas le contrôle humain de diffusion du responsable.

Vérification du passage de production enregistré

Le passage de mise en forme enregistré préserve les effectifs et ratios financiers vérifiés par période/appareil. Il introduit également “hold the diagnostic decision until role owners complete their checks,” (Différer la décision de diagnostic jusqu’à ce que les responsables aient terminé leurs vérifications) qui pourrait être lu comme un report de l'investigation que nous comptons lancer. Cette formulation n'est pas conservée dans les rapports éditoriaux séparés. Sa section de contenu regroupe “targeting/mix changes” (Changements de ciblage et de composition de l’audience) sous les hypothèses : le déplacement de mix est observé dans les données synthétiques ; sa cause reste une hypothèse.

Les fichiers fondateur/média/contenu fournis sont des brouillons éditoriaux préparés et vérifiés séparément à partir des mêmes faits approuvés. Ils ne sont pas présentés comme des copies mot à mot de la réponse de mise en forme. La sortie brute de production reste inchangée afin que les lecteurs puissent également examiner cette dernière frontière de relecture.

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Brief de reporting mis à jour v2

Dossier de reporting GreenLeaf v2 — faire avancer l'apprentissage

Statut : brouillon éditorial assisté par IA ; approbation humaine pour publication/diffusion en attente. Cas fictif, et non preuve opérationnelle issue d'un client. Il s'agit d'une mise à jour cumulative du dossier complet v1, et non d'un remplacement par une consigne plus courte. Lisez les deux ensemble pour le cycle suivant.

Les objectifs commerciaux, les définitions des KPI, les responsabilités des parties prenantes, les règles d'attribution, les périodes cibles et la cadence définis dans v1 restent inchangés. Les nouveaux acquis sont séparés par classe de preuve ci-dessous.

Constats de données vérifiées

Le taux de complétion mobile payant est de 3,780/8,400 = 45 % en Semaine 1 et de 2,352/8,400 = 28 % en Semaine 2.
La répartition des démarrages mobile sceptiques/exploratoires passe de 50 %/50 % à 25 %/75 %.
En appliquant les pondérations fixes canal/audience/création de la Semaine 1, on obtient 35.33 % pour la Semaine 2. La composition comme les évolutions intra-groupes y contribuent de manière descriptive ; toutes les 12 strates mobiles reculent. Aucune cause n'est prouvée.
La première réponse IA textuelle et sa relance ciblée contiennent des erreurs arithmétiques. Réutilisez le jeu de métriques vérifié et les références des affirmations, et non les chiffres non vérifiés de ces réponses.

Contexte fictif rapporté — vérification en attente

Le responsable produit signale une révision de la présentation du quiz mobile à partir du 8 septembre à 09:00 UTC. Le responsable support signale des difficultés à trouver le contrôle suivant sur un téléphone, sans dates, sans volumes et sans lien avec les cohortes payantes. Aucun audit de déploiement, aucune part de déploiement ni aucune preuve d'affectation de version n'est fourni. Ces signalements appellent en priorité une investigation ; ce ne sont ni des journaux de diffusion vérifiés ni un diagnostic causal.

Ordre de travail du prochain cycle

Rôle responsable	Preuve/action requise	Condition d'arrêt
Responsable produit	Reproduire le parcours mobile et récupérer les preuves de version/diffusion/QA	L'absence d'affectation/de journaux empêche toute affirmation causale spécifique à une version
Responsable média	Réconcilier la signification des événements, le marquage des cohortes et des découpes comparables appareil/audience/création	Des définitions incohérentes ou des fenêtres immatures empêchent une comparaison définitive
Responsable contenu	Examiner les attentes message/après-clic après les vérifications de mesure et de parcours	Aucun problème de message confirmé ne permet de conclure à une accroche gagnante ou perdante
Relecteur disposant des connaissances de mesure actuelles et de l'autorité de diffusion	Vérifier la décision et tous les brouillons des parties prenantes avant toute diffusion client	L'absence d'approbation signifie aucune livraison externe

Hypothèses qui doivent rester des hypothèses

Des frictions de présentation, un changement de suivi, des changements de ciblage/mix et d'autres influences peuvent y contribuer. Le rapport support n'établit ni prévalence ni abandon. Aucune perte de revenus imputable au quiz, aucun gain incrémental, aucun profit, aucune LTV réalisée, aucun CAC complet ni aucun verdict sur l'objectif commercial mensuel n'a été établi.

Revisitez le contexte, la règle et les demandes de preuves lors du prochain cycle de reporting ; retirez les hypothèses obsolètes ou gardez-les explicitement non résolues. Ni cette mise à jour ni sa réutilisation ne prouvent une amélioration des résultats futurs.

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Ce qui a changé dans le brief

Ce qui a changé entre le dossier v1 et v2

Exemple fictif GreenLeaf. Relecture éditoriale assistée par IA ; validation humaine avant diffusion en attente.

Domaine	v1	v2	Classe de preuve
Signal mobile	Signal pédagogique ciblé et rédigé ; aucun résultat vérifié encore	Vérifié 3,780/8,400 → 2,352/8,400	CSV reconstitué, calcul vérifié
Mix d'audience	Comparer avant diagnostic	Les démarrages mobile passent de parts égales à 25 % sceptiques / 75 % exploratoires	CSV reconstitué, calcul vérifié
Groupes comparables	Contrôle analytique requis	Taux Semaine 2 à mix fixe 35.33 % ; toutes les 12 strates reculent	Calcul descriptif, sans interprétation causale
Historique produit	Inconnu ; à demander au responsable	Révision mobile signalée ; audit/affectation/déploiement manquants	Contexte fictif pré-écrit, vérification en attente
Historique support	Inconnu	Difficulté non reliée à trouver le contrôle de l'étape suivante signalée	Anecdote fictive, aucune estimation de prévalence
Étape suivante	Diagnostiquer avant une intervention prématurée	Prioriser la vérification mobile/événements avec les responsables produit/média	Décision éditoriale, proposée et non réalisée
Chiffres IA	Doivent être vérifiés	Erreurs initiales/de relance documentées ; utiliser le jeu de métriques vérifié	Réponses réelles enregistrées plus contrôles indépendants
Objectifs commerciaux et inconnues	Quatre objectifs, preuves causales/LTV/notoriété/économiques manquantes	Inchangé	Scénario de cours et limites des preuves

Aucun historique connu n'a été délibérément retiré de v1. Le contexte ultérieur a été rédigé avant l'exécution initiale et représente des informations apprises plus tard par l'équipe fictive. Cette séquence n'est pas un test contrôlé de supériorité humaine, ni la preuve d'un défaut produit ou d'une économie mesurée.

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Enregistrement de production et de routage

Un constat atteint le bon responsable

Exemple pédagogique rétrospectif statique. Aucun service de surveillance, aucun message externe, aucun changement autonome de campagne ni aucune validation humaine de diffusion finalisée. Les rapports proposés sont des brouillons éditoriaux assistés par IA.

Détecter

Règle : la complétion établie du quiz mobile payant est sous la cible du scénario de 45 %. La Semaine 2 est à 2,352/8,400 = 28 %. C'est une règle de quiz définie, et non une comparaison du CPA média avec le CAC complet.

Les cohortes de clics couvrent du 8 au 14 septembre 2026, UTC, avec une fenêtre d'observation de sept jours. Selon la convention de maturité de fin de journée, une comparaison complète de la Semaine 2 n'est justifiée pour la première fois que le 21 septembre à 23:59:59 UTC. Cet exemple utilise l'instantané du 22 septembre, 23:59:59 UTC. Il ne peut pas démontrer une détection précoce pendant la Semaine 2 ni prouver qu'une perte aurait été évitée.

Analyser

Vérifier les effectifs et les définitions, puis les groupes comparables. Le mix fixe de la Semaine 1 donne 35.33 %, et non 28 % : les changements de composition comme intra-groupes comptent. La révision mobile/préoccupation support rapportée étaye une hypothèse de diagnostic, et non une cause. Les résultats indisponibles restent indisponibles.

Router

Destinataire	Reçoit	Responsabilité
Responsable produit + responsable média	Ordre de travail du diagnostic mobile et cohortes pertinentes	Vérifier le parcours/les événements et récupérer les preuves de version/diffusion
Fondateur / responsable marketing	Synthèse orientée activité	Décider des priorités après relecture des preuves et de la recommandation
Responsable contenu	Dossier message/après-clic	Examiner le passage et ne proposer qu'un test justifié

Il n'y a aucune livraison réelle par e-mail/Slack. Le tableau est un enregistrement de routage dans le flux de travail fictif.

Relire

État de diffusion : en attente de relecture humaine. Un relecteur disposant d'une compétence en mesure actuelle et d'une autorité de diffusion doit approuver les recommandations client. Un test au vert, une réponse de modèle ou la relecture d'un autre agent ne fournit pas cette approbation.

Cadence de diagnostic hebdomadaire ; récit commercial mensuel ; remise à zéro de la planification trimestrielle. Revisitez la règle et le contexte lors du prochain cycle de reporting. Faites remonter les définitions manquantes, le contexte obsolète ou les preuves de version indisponibles au responsable marketing ; conservez l'incertitude plutôt que de produire une alerte assurée. Aucune date de relecture future précise, aucun diagnostic réalisé ni aucun résultat n'est inventé.

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Preuves de l'exécution enregistrée

Requêtes et réponses originales enregistrées en anglais.

Prompt initial soumis

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
d01-google-search-mobile-skeptical-traceability,2026-09-01,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,traceability,3100,2520,140,120,100,54,4,32000,false
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
d01-google-search-desktop-skeptical-traceability,2026-09-01,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,traceability,3100,2160,120,100,80,38,3,24000,false
d01-google-search-desktop-skeptical-value,2026-09-01,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,value,3100,2160,120,100,80,40,3,24000,false
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d01-linkedin-mobile-skeptical-value,2026-09-01,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,skeptical,value,4100,2660,140,120,100,62,4,32000,false
d01-linkedin-mobile-exploring-traceability,2026-09-01,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,traceability,4100,2660,140,120,100,28,2,16000,false
d01-linkedin-mobile-exploring-value,2026-09-01,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,mobile,exploring,value,4100,2660,140,120,100,32,2,16000,false
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d01-linkedin-desktop-exploring-traceability,2026-09-01,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,traceability,4100,2280,120,100,80,31,2,16000,false
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d01-reddit-paid-desktop-skeptical-value,2026-09-01,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,value,2600,2400,120,100,80,42,3,24000,false
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d02-google-search-mobile-skeptical-value,2026-09-02,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,skeptical,value,3200,2520,140,120,100,58,4,32000,false
d02-google-search-mobile-exploring-traceability,2026-09-02,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,traceability,3200,2520,140,120,100,25,2,16000,false
d02-google-search-mobile-exploring-value,2026-09-02,UK,google-search,gl-uk-google-search,mobile,exploring,value,3200,2520,140,120,100,29,2,16000,false
d02-google-search-desktop-skeptical-traceability,2026-09-02,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,skeptical,traceability,3200,2160,120,100,80,38,3,24000,false
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
d02-google-search-desktop-exploring-traceability,2026-09-02,UK,google-search,gl-uk-google-search,desktop,exploring,traceability,3200,2160,120,100,80,30,2,16000,false
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d14-linkedin-desktop-exploring-traceability,2026-09-14,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,traceability,4200,1900,100,80,60,24,1,8000,false
d14-linkedin-desktop-exploring-value,2026-09-14,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,value,4200,1900,100,80,60,26,2,16000,false
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d14-reddit-paid-mobile-skeptical-value,2026-09-14,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,value,2700,1800,90,70,50,28,2,16000,false
d14-reddit-paid-mobile-exploring-traceability,2026-09-14,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,traceability,2700,3800,190,170,150,32,2,16000,false
d14-reddit-paid-mobile-exploring-value,2026-09-14,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,value,2700,3800,190,170,150,36,2,16000,false
d14-reddit-paid-desktop-skeptical-traceability,2026-09-14,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,traceability,2700,2800,140,120,100,49,3,24000,false
d14-reddit-paid-desktop-skeptical-value,2026-09-14,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,value,2700,2800,140,120,100,51,4,32000,false
d14-reddit-paid-desktop-exploring-traceability,2026-09-14,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,traceability,2700,2000,100,80,60,25,2,16000,false
d14-reddit-paid-desktop-exploring-value,2026-09-14,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,value,2700,2000,100,80,60,27,2,16000,false


## Attached file: data/campaigns.csv

campaign_id,campaign_name,display_name,channel
gl-uk-google-search,GreenLeaf_GoogleSearch_UK_Quiz_202609,GreenLeaf UK Search,google-search
gl-uk-linkedin,GreenLeaf_LinkedIn_UK_Quiz_202609,GreenLeaf UK LinkedIn,linkedin
gl-uk-reddit-paid,GreenLeaf_RedditPaid_UK_Quiz_202609,GreenLeaf UK Reddit paid,reddit-paid


## Attached file: data/creatives.csv

channel,creative_id,format,message,status
google-search,traceability,text-ad,Know what is in every serving,illustrative-unvalidated-hypothesis
google-search,value,text-ad,Compare the value of a clearly dosed serving,illustrative-unvalidated-hypothesis
linkedin,traceability,sponsored-feed,Know what is in every serving,illustrative-unvalidated-hypothesis
linkedin,value,sponsored-feed,Compare the value of a clearly dosed serving,illustrative-unvalidated-hypothesis
reddit-paid,traceability,promoted-post,Know what is in every serving,illustrative-unvalidated-hypothesis
reddit-paid,value,promoted-post,Compare the value of a clearly dosed serving,illustrative-unvalidated-hypothesis

Réponse de suivi

# 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 suivi

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 production

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,
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      "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,
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      "cpmCents": 1328.3208020050126
    }
  },
  "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,
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        "week1Rate": 0.54,
        "week2Rate": 0.44,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "google-search/skeptical/value",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 350,
        "week1Completions": 406,
        "week2Completions": 168,
        "week1Rate": 0.58,
        "week2Rate": 0.48,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "linkedin/exploring/traceability",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 1050,
        "week1Completions": 196,
        "week2Completions": 203,
        "week1Rate": 0.28,
        "week2Rate": 0.19333333333333333,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "linkedin/exploring/value",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 1050,
        "week1Completions": 224,
        "week2Completions": 231,
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      },
      {
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        "week2Starts": 350,
        "week1Completions": 406,
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      },
      {
        "key": "linkedin/skeptical/value",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 350,
        "week1Completions": 434,
        "week2Completions": 182,
        "week1Rate": 0.62,
        "week2Rate": 0.52,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
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        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 1050,
        "week1Completions": 217,
        "week2Completions": 224,
        "week1Rate": 0.31,
        "week2Rate": 0.21333333333333335,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "reddit-paid/exploring/value",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 1050,
        "week1Completions": 245,
        "week2Completions": 252,
        "week1Rate": 0.35,
        "week2Rate": 0.24,
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      },
      {
        "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"
  ]
}

Réponse de production originale

# 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%**

Provenance et limites de l'exécution

{
  "version": 1,
  "status": "editorial-review-human-release-pending",
  "fictionalCampaign": true,
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  "provider": "deepseek",
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  "initialAttachedFiles": [
    "en/brief-v1.md",
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  "evidence": {
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  },
  "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."
}

Note de contexte fictive pré-enregistrée

# 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.

Utilisez le dossier de preuves

Fichiers publics de l’exemple. Les supports payants du cours restent séparés.

Brief de reporting v1 ↓MD · 16 ko · v1
Dictionnaire de données ↓MD · 12,9 ko · v1
Enregistrement de revue éditoriale ↓MD · 9,3 ko · v1
Brief de reporting mis à jour v2 ↓MD · 3,8 ko · v1
Ce qui a changé dans le brief ↓MD · 2 ko · v1
Enregistrement de production et de routage ↓MD · 2,9 ko · v1
CSV synthétique original ↓CSV · 51,1 ko · v1
CSV réconcilié ↓CSV · 51 ko · v1
Calculs vérifiés ↓JSON · 16,8 ko · v1
Journal des problèmes de données ↓JSON · 0,4 ko · v1
Table de correspondance des campagnes ↓CSV · 0,3 ko · v1
Table de correspondance des créations ↓CSV · 0,7 ko · v1
Cartographie des faits du cours et de la reconstruction ↓JSON · 10,8 ko · v1
Prompt initial soumis ↓MD · 76,8 ko · v1