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STATUS DIARIO
Réplica del Looker Studio sobre la mart `dm_marketing_status_diario_piloto`. KPIs de bookings, drivers, pasajeros, GMV, conversión, cohorts.
SERVICIOSGMV_USDPasajeros únicos+3
⟳ Auto-refresh 60 min
BI Picap
Centro de Dashboards
Punto único de acceso a todos los reportes de marketing y operaciones — replicas custom y Looker Studio en una sola pantalla.
12livedashboards live1roadmapen roadmap12customcustom · Next.js1ext.externos
Operaciones
Bookings, supply, conversión, drivers
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ROI de Adquisición y Recuperación
Réplica del Looker Studio página ROI. Mide ROI de promo codes Motor Retencion (drivers) y campañas push-notif a pasajeros, con KPIs validados (4,69 / 21,65 abr-2026).
ROI USUARIOSROI CampañasRevenue/Gasto/ROI semanal+1
⟳ On-demand
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🎯 ROI REAL · Atribución Incremental
ROI honesto vs CFO usando atribución incremental: solo cuenta los viajes EXTRA sobre el baseline natural del driver (pilot_week_metrics), no el revenue total. Revela ROIs reales abril 2026: aggregate 0.52× (vs 18.64× observado en /roi). Identifica qué campañas realmente generan valor vs cuáles sobre-pagan.
ROI incremental realΔ vs avg_naturalComparativa observado vs real+1
⟳ On-demand · atribución conservadora
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Looker Studio — STATUS DIARIO original
Versión original en Google Data Studio. Mantener como referencia para validación. La versión custom (STATUS DIARIO) ya replica todas las métricas con match exacto.
Mismo conjunto que STATUS DIARIO custom
⟳ Auto
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PICAP MAX
Réplica del Looker Studio página PICAP MAX (p_hep7ukjyzd). Performance del programa premium: planes vendidos, recompra, costo/revenue limitado vs ilimitado, ganancias, pilotos únicos y upgrades.
VendidosRecompraLimitado/Ilimitado+2
⟳ Datos hasta 2026-04-29
Growth
Activación, retention, programas premium
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Análisis & Estrategias
Módulo de reportes ejecutivos: hallazgos clave, estrategias ROI con evidencia histórica, planes mensuales (Abril 2026, Plan Mayo 2026, etc.) y framework de maximización ROI.
8 hallazgos Abril8 estrategiasPlan Mayo 2026+1
⟳ Mensual · curated
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Request Prediction
Detecta hábitos recurrentes por pasajero (día × hora × origen × destino) usando 16 meses de bookings. Muestra probabilidad histórica de que un usuario pida X servicio a X hora desde A hacia B. Heatmap día×hora + tabla de patterns.
Habit detectionProbabilidad %Heatmap día×hora+1
⟳ Bookings 2025-01 → 2026-04 · H3 res-9
Análisis
Reportes ad-hoc y validación
Marketing
Campañas, attribution, ROI
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Benchmark Pricing
Comparación de tarifas Picap vs DiDi / Uber / InDriver por ruta, ciudad y servicio. Source: benchmark_fare_update_logs (CH, fresh). Rapidín y Espero Tranqui calculados desde fare_picap (×1.30 / ×0.70). Filtros: fecha, servicio, ciudad, app.
Avg fare por appRatio vs PicapSerie diaria+1
⟳ Auto · CH (4.4M filas)
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Inteligencia Competitiva
OCR de screenshots de campañas de competidores (Yango, InDriver, Uber, DiDi, Rappi). Extrae texto con Tesseract.js, parsea promos y estima burn rate competitivo para informar nuestra estrategia.
OCR Tesseract.jsBurn estimatorCompetitor tracker+1
⟳ On-demand
Inversión
Control de bonos, ROI floor, decisiones inversor
Finanzas
Pricing, revenue, márgenes
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Pricing Recommendations
Matriz horaria de recomendaciones para maximizar revenue. Cruza bookings (request/fulfill/expired) con benchmark de competidores (DiDi/Yango). Acciones rule-based: subir+bonus driver, bajar precio, mantener, revisar UX. Filtros: servicio, ciudad, período.
Rev/reqFulfillment %Gap vs competidor+1
⟳ Bookings CH + Mongo benchmark_times
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Tarifas (elasticity)
Análisis de pricing y elasticity por línea, ciudad, hora. Surge effectiveness, sensitivity por segmento.
Ticket promedio por líneaSurge multiplierPrice elasticity
En desarrollo
Para agregar un dashboard nuevo: editá lib/dashboardRegistry.ts