10 anomalías en tu negocio que vos no ves (y la IA sí)
Cuando tu ROAS cae 30% en una semana, llamás al community manager. Cuando cae 4% durante 6 semanas seguidas, ni te enterás. Las anomalías chicas y persistentes son las que rompen negocios.
Lo grande es fácil de ver
Un ad pausado por Meta a las 9am, un colapso de ROAS de 5x a 1x — eso lo notás. El problema son los movimientos suaves y consistentes que se mimetizan con el ruido:
- CPM subiendo 4% semana tras semana durante 3 meses → +52% más caro.
- Refund rate pasando de 6% a 9% gradualmente → otro -3% de margen.
- Frequency creciendo 0.1 por semana → en 8 semanas tu audiencia está saturada.
- Time-on-page bajando 5 segundos por mes → tu landing dejó de convertir.
- AOV cayendo $2 cada semana → tu mix de productos se está hundiendo.
Ninguna de estas dispara una alarma humana. Todas juntas explican por qué tu profit del Q3 fue la mitad del Q2.
El método: z-score adaptado
La IA detecta cuando una métrica está `> 2σ` (dos desviaciones estándar) sobre/bajo el promedio de las últimas N semanas, ponderando por estacionalidad.
Lo más potente: correlación entre métricas. Si CPM sube + CTR baja + frequency sube al mismo tiempo, no es ruido — es saturación de audiencia confirmada.
Las 10 anomalías que importan
1. CPM creep — sube 15%+ en 30 días. 2. Ad fatigue — frequency > 3.5 + CTR drop > 20%. 3. Refund spike — refunds % sube 50%+ vs baseline. 4. AOV erosion — cae 8%+ en 4 semanas. 5. Cart abandonment jump — pasa de 70% a 78%+. 6. Time-on-page collapse — landing tarda más en convertir. 7. Geo-mix shift — el % de tráfico de un país clave cae 20%+. 8. Device-mix shift — mobile baja de 78% a 62%, algo cambió. 9. First-time-buyer ratio — cae bajo 30%, dependés de retención. 10. Days-of-stock contraction — el promedio del catálogo cae 30%+ → competidores subieron precios o vos te quedaste corto.
Cómo lo resolvemos
KANDIMA corre el cron `anomaly-detect` que aplica z-score adaptado + correlación cruzada entre 15+ métricas. Cuando dispara una high-severity, te avisa al canal que prefieras (WhatsApp, Slack, Discord, email) con root cause inference: "ROAS down 30% probably caused by CPM spike + frequency saturation".
Endpoint: `GET /api/v1/anomalies?severity=high`. Importable a Datadog, Grafana o tu stack interno.
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