Adapter le bandeau quotidien à la nouvelle réponse de l'API `api/google-ads/getAppsFlyerDailyFunnel`.

La réponse contient maintenant les vraies installations AppsFlyer :

```text
appsflyer_installs_android
appsflyer_installs_ios
appsflyer_installs_total
```

ainsi que :

```text
total_spend
onboarding_start_active_users
onboarding_success_active_users
```

Construire une fonction :

```js
buildDailyControlCards(apiResponse, monthlyBudget)
```

Avant tout calcul :

```js
const sortedData = [...apiResponse.data].sort(
  (a, b) => new Date(a.date) - new Date(b.date)
);

const lastDay = sortedData[sortedData.length - 1];
const last7Days = sortedData.slice(-7);
```

### 1. Pacing du jour

Utiliser la dépense de la dernière date disponible :

```js
const daysInMonth = new Date(
  new Date(lastDay.date).getFullYear(),
  new Date(lastDay.date).getMonth() + 1,
  0
).getDate();

const dailyTarget = monthlyBudget / daysInMonth;

const pacing =
  dailyTarget > 0
    ? (Number(lastDay.total_spend || 0) / dailyTarget) * 100
    : null;
```

Retour :

```js
{
  label: "Pacing du jour",
  value: pacing !== null ? `${Math.round(pacing)} %` : "N/A",
  rawValue: pacing,
  subtitle: "Dépense J-1 face au rythme cible",
  status:
    pacing === null
      ? "unknown"
      : pacing < 60 || pacing > 115
        ? "warning"
        : "ok"
}
```

### 2. Coût / onboarding

Calculer sur les 7 dernières dates :

```js
const spend7d = last7Days.reduce(
  (sum, row) => sum + Number(row.total_spend || 0),
  0
);

const onboardingSuccess7d = last7Days.reduce(
  (sum, row) =>
    sum + Number(row.onboarding_success_active_users || 0),
  0
);

const costPerOnboarding =
  onboardingSuccess7d > 0
    ? spend7d / onboardingSuccess7d
    : null;
```

Retour :

```js
{
  label: "Coût / onboarding",
  value:
    costPerOnboarding !== null
      ? `${Math.round(costPerOnboarding).toLocaleString("fr-FR")} MAD`
      : "N/A",
  rawValue: costPerOnboarding,
  subtitle: "Glissant 7 j — cible 1 500",
  status:
    costPerOnboarding === null
      ? "unknown"
      : costPerOnboarding > 3000
        ? "danger"
        : costPerOnboarding > 1500
          ? "warning"
          : "ok"
}
```

Ne pas utiliser `cpi`, car :

```text
cpi = total_spend / onboarding_start_active_users
```

et ce n'est pas le coût par onboarding réussi.

### 3. Onboardings 7 jours

Utiliser :

```js
const onboardings7d = last7Days.reduce(
  (sum, row) =>
    sum + Number(row.onboarding_success_active_users || 0),
  0
);
```

Retour :

```js
{
  label: "Onboardings 7 j",
  value: onboardings7d.toLocaleString("fr-FR"),
  rawValue: onboardings7d,
  subtitle: "Volume incomplet, remontée en cours",
  status: "ok"
}
```

Utiliser directement `onboarding_success_active_users`.

Ne pas utiliser l'alias `comptes` dans le code du dashboard, même s'il représente actuellement la même valeur.

### 4. Install → démarrage

Utiliser désormais les vrais installs AppsFlyer.

Calcul :

```js
const installs7d = last7Days.reduce(
  (sum, row) =>
    sum + Number(row.appsflyer_installs_total || 0),
  0
);

const onboardingStart7d = last7Days.reduce(
  (sum, row) =>
    sum + Number(row.onboarding_start_active_users || 0),
  0
);

const installToStart =
  installs7d > 0
    ? (onboardingStart7d / installs7d) * 100
    : null;
```

Retour :

```js
{
  label: "Install → démarrage",
  value:
    installToStart !== null
      ? `${installToStart.toFixed(1)} %`
      : "N/A",
  rawValue: installToStart,
  subtitle: "Sur 7 jours — seuil d'alerte 10 %",
  status:
    installToStart === null
      ? "unknown"
      : installToStart < 10
        ? "danger"
        : "ok"
}
```

IMPORTANT :

Ne pas utiliser :

```text
installations
```

pour représenter les installs.

Dans la réponse actuelle :

```text
installations = onboarding_start_active_users
```

Le vrai champ d'install est :

```text
appsflyer_installs_total
```

Pour les graphiques OS, conserver également :

```text
appsflyer_installs_android
appsflyer_installs_ios
```

### 5. Campagnes actives

Ne pas inventer la valeur.

La réponse actuelle ne fournit toujours pas le statut des campagnes Google Ads et Meta Ads.

Afficher temporairement :

```js
{
  label: "Campagnes actives",
  value: "N/A",
  rawValue: null,
  subtitle: "Donnée campagne indisponible",
  status: "unknown"
}
```

Le mapper doit être prêt à utiliser ultérieurement :

```json
{
  "campaign_summary": {
    "active_campaigns": 13,
    "active_campaigns_google": 7,
    "active_campaigns_meta": 6,
    "active_campaigns_zero_spend": 0
  }
}
```

Quand ce bloc existera :

```js
const summary = apiResponse.campaign_summary;

{
  label: "Campagnes actives",
  value: String(summary.active_campaigns),
  rawValue: summary.active_campaigns,
  subtitle:
    summary.active_campaigns_zero_spend === 0
      ? "Aucune campagne à zéro dépense"
      : `${summary.active_campaigns_zero_spend} campagne(s) à zéro dépense`,
  status:
    summary.active_campaigns_zero_spend > 0
      ? "danger"
      : "ok"
}
```

### Résultat final attendu

```js
return {
  pacing,
  costPerOnboarding,
  onboardings7d,
  installToStart,
  activeCampaigns
};
```

Ne jamais hardcoder les valeurs du dashboard.

Ne jamais utiliser `apiResponse.total` pour les cartes 7 jours si la période API peut être supérieure à 7 jours.

Toujours calculer les métriques 7 jours à partir de `data.slice(-7)` après tri par date.