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# Alertas por caída de volumen

> Detección estadística de caídas anómalas en el volumen de feedback, con desviación estándar y z-score

Una **alerta por caída de volumen** compara el volumen de feedback del
período actual contra el promedio histórico y avisa cuando hay una caída
anómala.

## Cómo decide

El evaluador toma el período actual y los **4 períodos anteriores** del
mismo largo (la ventana de comparación). Calcula la media y la
desviación estándar de esos períodos históricos y dispara la alerta solo
cuando el período actual cumple **ambas** condiciones:

1. Está por debajo del **piso porcentual**: `actual < media * (1 - umbral/100)`.
2. Su **z-score** es menor o igual a `-2` (dos desviaciones por debajo de
   la media).

Si el historial es perfectamente plano (desviación estándar cero), se
usa solo el piso porcentual.

Esto hace la alerta **determinística y explicable** ante un cliente:
"el volumen bajó un 35% respecto al promedio de las últimas semanas".

## Configuración

* **Ventana de comparación**: `7d`, `14d` o `30d`.
* **Umbral de caída** (`dropThresholdPercent`): porcentaje mínimo de
  caída para considerar la anomalía (30% por defecto).
* **Períodos mínimos** (`minRequiredPeriods`): si la empresa no tiene
  suficiente historial (cliente nuevo), la alerta marca
  `insufficient_data` y no dispara.
* **Acciones**: notificar usuarios, webhook o crear plan de acción.
* **Enfriamiento**: 24 horas por defecto entre disparos.

## Historial

El endpoint de historial devuelve los períodos con sus conteos y la
evaluación (media, desviación, z-score, si disparó). Sirve para mostrar
la tendencia en la interfaz y para depurar por qué disparó o no.

<Note>
  En V1 el volumen se mide sobre las respuestas de formularios a nivel de
  empresa. El alcance por woku, carpeta o segmento está planificado como
  mejora posterior.
</Note>