← Volver al catálogo

🗺️ Meta Geo Cohort (cohorte por provincia)

Archivo: agentes/marketing/meta-geo-cohort.ts · Plist: com.rifai.meta-geo-cohort · Horario: Cada 7 días (StartInterval 604800s)

Qué hace

Analiza qué provincias compran de verdad (paid+fulfilled) frente a cuáles cancelan, sobre los pedidos de los últimos 60 días, para combatir los fakes de COD inflando métricas. Calcula por provincia la tasa de cobro y de cancelación y el revenue real. Propone provincias TOP para mantener/expandir y provincias a EXCLUIR en los adsets de Meta (tasa de cobro <20% con muestra significativa). Manda el informe a Maya (Meta) e Iván (intel) vía router.

Cómo funciona

1. Carga .env.

2. GET /orders.json de los últimos 60 días (una página de 250, timeout 20s).

3. Agrupa por provincia (o ciudad como fallback) contando total/paid/fulfilled/cancelled/pending y sumando revenue real (solo paid+fulfilled).

4. Filtra provincias con ≥3 pedidos y calcula tasa_cobro/tasa_cancel; ordena ascendente por tasa de cobro.

5. Marca buenas (cobro >40%) y problemáticas (cobro <20% con ≥4 pedidos).

6. Construye el mensaje y notifica (meta_geo_cohort).

Datos/APIs

  • Shopify Admin API (2024-10): orders.
  • notify-router → evento meta_geo_cohort (Maya + Iván).
  • Vars .env: SHOPIFY_STORE, SHOPIFY_ACCESS_TOKEN.

Cómo probarlo

cd /Users/user/rifai-agents && npx tsx agentes/marketing/meta-geo-cohort.ts

Espera: nº de pedidos 60d, tabla por provincia (Total/Cobro%/Cancel%/Rev€) y un reporte enviado por router con provincias TOP y a excluir. Solo lee y reporta (no modifica adsets).

Si se rompe / recuperar

launchctl unload ~/Library/LaunchAgents/com.rifai.meta-geo-cohort.plist
launchctl load   ~/Library/LaunchAgents/com.rifai.meta-geo-cohort.plist
  • Logs: /Users/user/rifai-agents/logs/meta-geo-cohort.log

Cómo replicarlo

  • Lectura de pedidos 60d + agregación por provincia.
  • Cálculo de tasa de cobro/cancelación y revenue real (anti-COD).
  • Umbrales: buenas >40% / problemáticas <20% con muestra ≥4.
  • Reporte vía router. La exclusión en adsets la hace el humano (recomendación, no acción).