channel-performance/
├── .env.example
├── Dockerfile
├── README.md
├── deploy.sh
├── docker-stack.yml
├── main.py
├── requirements.txt
├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── database.py
│   ├── insight_generator.py
│   ├── models.py
│   ├── proposal_generator.py
│   ├── repository.py
│   ├── scheduler.py
│   ├── settings.py
│   ├── analyzers/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── onboarding_analyzer.py
│   │   ├── policy_analyzer.py
│   │   ├── reactivation_analyzer.py
│   │   └── state_analyzer.py
│   └── collectors/
│       ├── __init__.py
│       ├── onboarding_collector.py
│       ├── reactivation_collector.py
│       ├── revenue_collector.py
│       └── state_collector.py
├── routes/
│   ├── __init__.py
│   ├── core.py
│   └── performance.py
└── sql/
    ├── schema.sql
    └── views.sql

CREATE TABLE IF NOT EXISTS channel_performance_insights (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    org_id INT NOT NULL DEFAULT 1,

    -- Classification
    insight_type ENUM('POLICY_GAP', 'POLICY_TOO_RESTRICTIVE', 'POLICY_TOO_LAX', 'EXECUTION_DRIFT', 'CHANNEL_MISALIGNMENT') NOT NULL,
    severity ENUM('LOW', 'MEDIUM', 'HIGH', 'CRITICAL') NOT NULL,
    category VARCHAR(50),  -- onboarding, reactivation, pricing, etc

    -- Context
    affected_segment VARCHAR(100),
    affected_region VARCHAR(50),
    affected_policy VARCHAR(100),

    -- Analysis
    title VARCHAR(255) NOT NULL,
    observation TEXT NOT NULL,
    evidence JSON,          -- dados que suportam o insight
    impact_estimate JSON,   -- impacto estimado

    -- Recommendation
    recommendation TEXT,
    suggested_action ENUM('ADJUST_PARAMETER', 'CHANGE_POLICY', 'RUN_EXPERIMENT', 'ESCALATE', 'MONITOR'),
    suggested_params JSON,

    -- Status
    status ENUM('NEW', 'REVIEWED', 'IN_PROGRESS', 'IMPLEMENTED', 'DISMISSED') DEFAULT 'NEW',
    reviewed_by VARCHAR(50),
    reviewed_at DATETIME,
    implementation_notes TEXT,

    -- Period
    analysis_period_start DATE,
    analysis_period_end DATE,

    created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,

    INDEX idx_type (insight_type),
    INDEX idx_severity (severity),
    INDEX idx_status (status),
    INDEX idx_category (category)
);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS channel_performance_metrics (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    org_id INT NOT NULL DEFAULT 1,
    period_date DATE NOT NULL,
    period_type ENUM('DAILY', 'WEEKLY', 'MONTHLY') NOT NULL,

    -- Onboarding Metrics
    onboarding_started INT DEFAULT 0,
    onboarding_completed INT DEFAULT 0,
    onboarding_failed INT DEFAULT 0,
    onboarding_rate DECIMAL(5,2),
    avg_activation_days DECIMAL(5,1),

    -- Reactivation Metrics
    reactivation_attempts INT DEFAULT 0,
    reactivation_won INT DEFAULT 0,
    reactivation_lost INT DEFAULT 0,
    reactivation_rate DECIMAL(5,2),
    avg_reactivation_cost DECIMAL(10,2),
    reincidence_rate DECIMAL(5,2),

    -- State Distribution
    accounts_new INT DEFAULT 0,
    accounts_activating INT DEFAULT 0,
    accounts_active INT DEFAULT 0,
    accounts_stalled INT DEFAULT 0,
    accounts_at_risk INT DEFAULT 0,
    accounts_churned INT DEFAULT 0,

    -- Transitions
    transitions_to_active INT DEFAULT 0,
    transitions_to_stalled INT DEFAULT 0,
    transitions_to_churn INT DEFAULT 0,

    -- Revenue Metrics
    total_revenue DECIMAL(15,2) DEFAULT 0,
    avg_margin DECIMAL(5,2),
    revenue_from_new DECIMAL(15,2) DEFAULT 0,
    revenue_from_reactivated DECIMAL(15,2) DEFAULT 0,

    -- Quality
    avg_health_score DECIMAL(5,1),
    exceptions_count INT DEFAULT 0,

    created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,

    UNIQUE KEY uk_period (org_id, period_date, period_type),
    INDEX idx_date (period_date)
);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS channel_policy_proposals (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    org_id INT NOT NULL DEFAULT 1,
    insight_id BIGINT,

    -- Proposal
    title VARCHAR(255) NOT NULL,
    description TEXT NOT NULL,
    affected_policy VARCHAR(100),

    -- Current vs Proposed
    current_value JSON,
    proposed_value JSON,

    -- Impact
    expected_impact TEXT,
    impact_metrics JSON,
    risk_assessment TEXT,

    -- Experiment Plan
    experiment_plan JSON,
    experiment_duration_days INT,

    -- Status
    status ENUM('DRAFT', 'PENDING_REVIEW', 'APPROVED', 'REJECTED', 'IMPLEMENTED') DEFAULT 'DRAFT',
    approved_by VARCHAR(50),
    approved_at DATETIME,
    rejection_reason TEXT,

    implemented_at DATETIME,
    implementation_results JSON,

    created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,

    INDEX idx_status (status),
    INDEX idx_insight (insight_id),
    FOREIGN KEY (insight_id) REFERENCES channel_performance_insights(id)
);

┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📊 Performance do Canal                      Esta Semana  │
├────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                            │
│ ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐          │
│ │ Onboarding  │  │ Reativação  │  │ Crescimento │          │
│ │    78%      │  │    45%      │  │   +12%      │          │
│ │   ━━━━━━░   │  │   ━━━░░░    │  │    ▲        │          │
│ │  ↑ vs sem.  │  │  ↓ vs sem.  │  │   bom       │          │
│ └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘          │
│                                                            │
│ 💡 Insights (3 novos)                          [Ver todos] │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 🔴 CRITICAL: Onboarding falha 40% na região Norte      │ │
│ │    Sugestão: Revisar kit inicial para a região         │ │
│ ├────────────────────────────────────────────────────────┤ │
│ │ 🟠 HIGH: Desconto > 8% em reativação aumenta churn     │ │
│ │    Sugestão: Reduzir limite máximo de desconto         │ │
│ ├────────────────────────────────────────────────────────┤ │
│ │ 🟡 MEDIUM: SKU X tem exceções frequentes               │ │
│ │    Sugestão: Revisar política de preço                 │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│                                                            │
│ 📈 Tendências                                              │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │                     [GRÁFICO DE LINHA]                 │ │
│ │   Taxa de Ativação vs Reativação (últimos 30 dias)     │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│                                                            │
│ 📋 Propostas Pendentes (1)                                 │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Ajustar limite de desconto em reativação: 8% → 5%      │ │
│ │ Impacto esperado: -20% reincidência, -R$ 5k custo      │ │
│ │                           [✅ Aprovar] [❌ Rejeitar]    │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘

{
  "type": "POLICY_GAP",
  "severity": "HIGH",
  "category": "onboarding",
  "title": "Kit B tem 2x mais sucesso que Kit A na região Norte",
  "observation": "Análise de 120 onboardings nos últimos 60 dias mostra que revendas iniciadas com Kit B ativam em 15 dias em média, vs 32 dias com Kit A",
  "evidence": {
    "kit_a_activation_rate": 0.45,
    "kit_b_activation_rate": 0.78,
    "sample_size": 120
  },
  "recommendation": "Alterar política de onboarding: Kit B deve ser padrão para região Norte",
  "suggested_action": "CHANGE_POLICY"
}

{
  "type": "POLICY_TOO_LAX",
  "severity": "CRITICAL",
  "category": "reactivation",
  "title": "Descontos > 8% aumentam churn em 90 dias",
  "observation": "Reativações com desconto > 8% têm 45% de reincidência em 90 dias, vs 12% para descontos <= 5%",
  "evidence": {
    "high_discount_reincidence": 0.45,
    "low_discount_reincidence": 0.12,
    "cost_difference": 15000
  },
  "recommendation": "Reduzir limite máximo de desconto em reativação de 10% para 5%",
  "suggested_action": "ADJUST_PARAMETER"
}