Petrosur — Prototipo de Customer Insights
Churn y Segmentos calculados con el mismo motor de reglas de CDI, pero corriendo aislado en :8002 sobre datos 100% sintéticos (ver examples/csv/petrosur-synthetic/) — la ingesta real de Petrosur (:8002 con datos reales) llegó hasta Identity Resolution y quedó bloqueada esperando un destino Supabase propio (ver PLAN.md Fase 6.4).
Clientes
Tabla BI de los 4.000 clientes: búsqueda, filtros, orden, export, API.
Churn
Riesgo por recencia + frecuencia de compra, top clientes en riesgo.
Segmentos
VIP / En riesgo / Nuevo / Activo / Inactivo, con muestra de clientes por segmento.
Qué es real y qué es sintético acá
Real el esquema (mismas 3 tablas de Petrosur: opentech_engine_v_users, opentech_dataclient_clients, opentech_engine_v_ventas), el motor de Identity Resolution, y el escenario de fusión cruzada (documento compartido entre v_users y dataclient_clients).
Sintético los 4.000 clientes, sus nombres/emails/teléfonos y las ~38.000 transacciones — generados por scripts/generate_petrosur_synthetic_data.py, calibrados en ratio contra la corrida real del 2026-08-12 (82.996 customers, ~27 tx/cliente), no en volumen absoluto.
Instancia activa en https://cdi-backend.vercel.app.
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