diff --git a/api-gateway/scripts/importar-afluencia-agosto.py b/api-gateway/scripts/importar-afluencia-agosto.py
new file mode 100644
index 0000000..3263041
--- /dev/null
+++ b/api-gateway/scripts/importar-afluencia-agosto.py
@@ -0,0 +1,448 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""Importa el historial de afluencia de agosto (AFLUENCIA AGOSTO.xlsx, hoja
+'AGOSTO') al tablero Leads de Monday.
+
+Uso:
+  python3 importar-afluencia-agosto.py <ruta.xlsx>           # dry-run: solo reporta
+  python3 importar-afluencia-agosto.py <ruta.xlsx> --apply   # importa de verdad
+
+Decisiones:
+- Solo la hoja AGOSTO (las demás son subconjuntos de la misma).
+- Dedup por teléfono (últimos 10 dígitos) contra el board y dentro del archivo;
+  se conserva el registro MÁS TEMPRANO (primer contacto).
+- Se importa directo vía GraphQL (no por el API del ecosistema) para NO disparar
+  round-robin, LeadCaptura ni oportunidades: es historial, no captura nueva.
+  Aun así el webhook create_item de Monday SÍ dispararía automatizaciones, por
+  eso con --apply el script lo DESREGISTRA antes y lo VUELVE A CREAR al final
+  (mismo evento y URL, leídos del propio webhook).
+- La fecha original va en la columna 'Fecha' (Monday no permite escribir
+  created_at). Vendedor y estatus originales van prefijados en 'Notas'.
+- Valores fuera de catálogo se normalizan a los labels sembrados; los
+  informativos-pero-no-categóricos ('NO QUISO DECIR', '?', etc.) se omiten.
+"""
+import json
+import re
+import sys
+import time
+import urllib.request
+from pathlib import Path
+
+import openpyxl
+
+ENV_PATH = Path(__file__).resolve().parents[2] / '.env'
+BOARD_LEADS = '18427678493'
+API = 'https://api.monday.com/v2'
+
+# ---------------- Monday ----------------
+
+def token_desde_env() -> str:
+    m = re.search(r'^MONDAY_API_KEY="?([^"\n]+)"?', ENV_PATH.read_text(), re.M)
+    if not m:
+        sys.exit('No se encontró MONDAY_API_KEY en .env')
+    return m.group(1)
+
+TOKEN = token_desde_env()
+
+def gql(query: str, variables: dict | None = None) -> dict:
+    req = urllib.request.Request(
+        API,
+        data=json.dumps({'query': query, 'variables': variables or {}}).encode(),
+        headers={'Authorization': TOKEN, 'Content-Type': 'application/json'},
+    )
+    with urllib.request.urlopen(req) as r:
+        res = json.loads(r.read())
+    if 'errors' in res:
+        raise RuntimeError(res['errors'])
+    return res['data']
+
+def columnas_board() -> dict[str, dict]:
+    data = gql('query { boards(ids: [%s]) { columns { id title type settings_str } } }' % BOARD_LEADS)
+    return {c['title']: c for c in data['boards'][0]['columns']}
+
+def labels_status(col: dict) -> list[str]:
+    if col['type'] != 'status':
+        return []
+    settings = json.loads(col.get('settings_str') or '{}')
+    return [v for v in settings.get('labels', {}).values() if v]
+
+def sembrar_label(col: dict, label: str) -> None:
+    """Crea un label faltante en una columna status vía item temporal."""
+    item = gql('mutation { create_item(board_id: %s, item_name: "TEMP_SEED") { id } }' % BOARD_LEADS)
+    item_id = item['create_item']['id']
+    try:
+        gql(
+            'mutation ($b: ID!, $i: ID!, $c: String!, $v: JSON!) { change_column_value(board_id: $b, item_id: $i, column_id: $c, value: $v, create_labels_if_missing: true) { id } }',
+            {'b': BOARD_LEADS, 'i': item_id, 'c': col['id'], 'v': json.dumps({'label': label})},
+        )
+    finally:
+        gql('mutation { delete_item(item_id: %s) { id } }' % item_id)
+        time.sleep(0.4)
+
+def telefonos_existentes(col_tel_id: str) -> set[str]:
+    """Últimos 10 dígitos de todos los teléfonos ya cargados en el board."""
+    phones: set[str] = set()
+    cursor = None
+    while True:
+        if cursor is None:
+            data = gql(
+                'query { boards(ids: [%s]) { items_page(limit: 200) { cursor items { column_values(ids: ["%s"]) { text } } } } }'
+                % (BOARD_LEADS, col_tel_id)
+            )
+        else:
+            data = gql(
+                'query ($c: String!) { boards(ids: [%s]) { items_page(limit: 200, cursor: $c) { cursor items { column_values(ids: ["%s"]) { text } } } } }'
+                % (BOARD_LEADS, col_tel_id),
+                {'c': cursor},
+            )
+        page = data['boards'][0]['items_page']
+        for item in page['items']:
+            tel = item['column_values'][0]['text'] if item['column_values'] else ''
+            clave = clave_telefono(tel)
+            if clave:
+                phones.add(clave)
+        cursor = page['cursor']
+        if not cursor:
+            return phones
+
+def webhook_create_item() -> dict | None:
+    # Los webhooks se consultan en raíz (no es campo de Board en esta versión)
+    data = gql('query { webhooks(board_id: %s) { id event config } }' % BOARD_LEADS)
+    for wh in data['webhooks']:
+        if wh['event'] == 'create_item':
+            return wh
+    return None
+
+def borrar_webhook(wh_id: str) -> None:
+    gql('mutation { delete_webhook(id: %s) { id board_id } }' % wh_id)
+
+def crear_webhook(url: str) -> str:
+    data = gql(
+        'mutation ($b: ID!, $u: String!) { create_webhook(board_id: $b, url: $u, event: create_item) { id board_id } }',
+        {'b': BOARD_LEADS, 'u': url},
+    )
+    return data['create_webhook']['id']
+
+# ---------------- Normalización ----------------
+
+def clave_telefono(tel: str) -> str | None:
+    d = re.sub(r'\D', '', tel or '')
+    return d[-10:] if len(d) >= 10 else None
+
+def telefono_limpio(tel: str) -> str:
+    return re.sub(r'\D', '', tel or '')
+
+def norm_desarrollo(v: str) -> str:
+    s = v.strip().upper()
+    return {'SOLE': 'SOLÉ', 'SOLÉ': 'SOLÉ'}.get(s, s)
+
+def norm_estado(v: str) -> str:
+    s = v.strip().upper()
+    if s in ('NO CALIFICA', 'NO INTERESA', 'NO LE GUSTO TANTO', 'PERDIDA') or s.startswith('NO PERFILADO'):
+        return 'DESCARTADO'
+    if s in ('APARTADO', 'APARTÓ', 'APARTO', 'NEGOCIACION'):
+        return 'CALIFICADO'
+    if s in ('VINO A CITA', 'ASISTIÓ', 'VISITO', 'VISITÓ'):
+        return 'AGENDA CITA'
+    return 'CONTACTADO'  # SEGUIMIENTO, DEFINICION, ABIERTO, PERFILADO, LE GUSTO...
+
+ORIGEN_MAP = [
+    (r'FACE|FAN PAGE', 'Facebook'),
+    (r'INSTAGRAM', 'Instagram'),
+    (r'BROKER|EXTERNO', 'Broker'),
+    (r'MARATON|LISTADO|RE ?CONTACTO|BASE DE DATOS', 'Base de datos'),
+    (r'PROP|CAMBACEO', 'Prospección'),
+    (r'WHATS ?APP|WZP', 'WhatsApp'),
+    (r'INTERNET|WEB', 'Web'),
+]
+
+def norm_origen(v: str) -> str | None:
+    s = v.strip().upper()
+    if s in ('', '-'):
+        return None
+    for patron, label in ORIGEN_MAP:
+        if re.search(patron, s):
+            return label
+    return 'Otro'  # MIS REDES, REDES SOCIALES, PASE...
+
+MEDIO_MAP = [
+    (r'^MESA( DE)? CONTROL$', 'Mesa de control'),
+    (r'WZP|WHATS ?APP', 'WhatsApp'),
+    (r'^LLAMADA$', 'Llamada'),
+    (r'BROKER', 'Broker'),
+    (r'PASE DE GUARDIA|SEGUIMIENTO DE UN PASE|^PASE$', 'Pase de guardia'),
+    (r'PROSPECCI[ÓO]N', 'Prospección asesor'),
+    (r'MIS REDES', 'Mis redes'),
+    (r'FAN PAGE', 'Fan page'),
+    (r'CAMBACEO', 'Cambaceo'),
+]
+
+def norm_medio(v: str) -> str | None:
+    s = re.sub(r'\s+', ' ', v.strip())
+    if s == '':
+        return None
+    for patron, label in MEDIO_MAP:
+        if re.search(patron, s.upper()):
+            return label
+    return s.capitalize()
+
+def norm_edad(v: str) -> int | None:
+    s = str(v).strip()
+    if s == '':
+        return None
+    m = re.match(r'^(\d{2})\s*[-aA]\s*(\d{2})', s)  # rangos '30-40', '40-30' → punto medio
+    if m:
+        return (int(m.group(1)) + int(m.group(2))) // 2
+    m = re.match(r'^(\d{2})', s)  # '28 años'
+    if m:
+        edad = int(m.group(1))
+        return edad if 15 <= edad <= 120 else None
+    return None
+
+def norm_estado_civil(v: str) -> str | None:
+    s = v.strip().upper()
+    if s.startswith('SOLTER') or s in ('SLTERA',):
+        return 'Soltero(a)'
+    if s.startswith('CASADO'):
+        return 'Casado(a)'
+    if s in ('UL', 'EN PAREJA', 'UNION LIBRE', 'UNIÓN LIBRE'):
+        return 'Unión libre'
+    if s.startswith('DIVORCIAD'):
+        return 'Divorciado(a)'
+    if s.startswith('VIUD'):
+        return 'Viudo(a)'
+    return None  # NO DIJO, vacío
+
+def norm_tipo_empleo(v: str) -> str | None:
+    s = v.strip().upper()
+    if s in ('EMPLEADO', 'ASALARIADO'):
+        return 'Asalariado'
+    if s == 'INDEPENDIENTE':
+        return 'Independiente'
+    return None  # N/A, edades coladas, vacío
+
+def norm_credito(v: str) -> str | None:
+    s = v.strip().upper()
+    if 'COFINAVIT' in s:
+        return 'Cofinavit'
+    if 'APOYO INFONAVIT' in s:
+        return 'Apoyo Infonavit'
+    if 'INFO' in s:
+        return 'Infonavit'
+    if 'FOVISS' in s:
+        return 'Fovissste'
+    if s in ('CONTADO', 'RECURSO PROPIO'):
+        return 'Contado'
+    if 'BANC' in s or 'HIPOTEC' in s or 'FIDEICOMISO' in s or 'EFECTIVO' in s:
+        return 'Bancario'
+    return None  # NO, SI, BAJO, ?, EMPLEADO, vacío
+
+def norm_economia(v: str) -> str | None:
+    s = v.strip().upper()
+    if s in ('MIXTA', 'MEXICANA/MEXICANA'):
+        return 'Mixta'
+    if 'AMERICANA' in s or 'AMARICANA' in s:
+        return 'Economía americana'
+    if s in ('MEXICANA', 'MEXICANO', 'NACIONAL', 'INDEXADA'):
+        return 'Economía mexicana'
+    return None
+
+def norm_califica(v: str) -> str | None:
+    s = v.strip().upper()
+    if s.startswith('SI') or s.startswith('SÍ') or 'INFORMÓ QUE SI' in s:
+        return 'Sí'
+    if s.startswith('NO') or 'BURO' in s or 'BURÓ' in s:
+        return 'No'
+    if s in ('PENDIENTE', 'POR DEFINIR', '?', '??'):
+        return 'Por confirmar'
+    return None
+
+RANGO_SALARIAL_OMITIR = {'NO QUISO DECIR', '?', 'JUBIALDO'}
+
+def norm_rango(v: str) -> str | None:
+    s = re.sub(r'\s+', ' ', str(v).strip())
+    if s == '' or s.upper().startswith('NO QUISO') or s.upper() in RANGO_SALARIAL_OMITIR:
+        return None
+    return s
+
+def norm_lo_quiere(v: str) -> str | None:
+    s = v.strip().upper()
+    if s.startswith('INVERSION') or s.startswith('INVERSIÓN'):
+        return 'Inversión'
+    if s.startswith('VIVIR'):
+        return 'Vivir'
+    return None
+
+# ---------------- Parseo ----------------
+
+def parsear(path: str) -> list[dict]:
+    ws = openpyxl.load_workbook(path, data_only=True)['AGOSTO']
+    registros = []
+    for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
+        if row[3] is None or str(row[3]).strip() == '':
+            continue
+        fecha = row[1]
+        observaciones = str(row[7] or '').strip()
+        email = str(row[11] or '').strip().lower()
+        if email and not re.match(r'^[a-z0-9._%+-]+@[a-z0-9.-]+\.[a-z]{2,}$', email):
+            # Monday rechaza correos no ASCII o texto libre ('SIN AFLUENCIA'):
+            # se preserva en Notas y el item queda sin Email
+            observaciones = f'Correo original: {email}. {observaciones}'.strip()
+            email = ''
+        registros.append({
+            'desarrollo': norm_desarrollo(str(row[0] or '')),
+            'fecha': fecha.strftime('%Y-%m-%d') if hasattr(fecha, 'strftime') else None,
+            'nombre': re.sub(r'\s+', ' ', str(row[3]).strip()),
+            'telefono': telefono_limpio(str(row[4] or '')),
+            'vendedor': re.sub(r'\s+', ' ', str(row[5] or '').strip()),
+            'estatusOriginal': re.sub(r'\s+', ' ', str(row[6] or '').strip()),
+            'observaciones': observaciones,
+            'medioContacto': norm_medio(str(row[9] or '')),
+            'origen': norm_origen(str(row[10] or '')),
+            'email': email or None,
+            'edad': norm_edad(str(row[12] or '')),
+            'estadoCivil': norm_estado_civil(str(row[13] or '')),
+            'tipoEmpleo': norm_tipo_empleo(str(row[14] or '')),
+            'ocupacion': str(row[15] or '').strip() or None,
+            'rangoSalarial': norm_rango(str(row[16] or '')),
+            'credito': norm_credito(str(row[17] or '')),
+            'tipoEconomia': norm_economia(str(row[18] or '')),
+            'califica': norm_califica(str(row[19] or '')),
+            'loQuierePara': norm_lo_quiere(str(row[20] or '')),
+            'estado': norm_estado(str(row[6] or '')),
+        })
+    registros.sort(key=lambda r: r['fecha'] or '9999')
+    return registros
+
+# ---------------- Importación ----------------
+
+def valor_por_tipo(col: dict, crudo) -> object:
+    t = col['type']
+    if t == 'status':
+        return {'label': str(crudo)}
+    if t == 'numbers':
+        return float(crudo) if not isinstance(crudo, int) else crudo
+    if t == 'date':
+        return {'date': str(crudo)}
+    if t == 'email':
+        return {'email': str(crudo), 'text': str(crudo)}
+    if t == 'phone':
+        return {'phone': str(crudo), 'countryShortName': 'MX'}
+    return str(crudo)
+
+def crear_lead(cols: dict[str, dict], r: dict) -> str:
+    notas_partes = []
+    if r['vendedor']:
+        notas_partes.append(f"Vendedor: {r['vendedor']}")
+    if r['estatusOriginal']:
+        notas_partes.append(f"Estatus ago-2026: {r['estatusOriginal']}")
+    if r['observaciones']:
+        notas_partes.append(r['observaciones'])
+    campos = {
+        'Estado': r['estado'],
+        'Teléfono': r['telefono'] or None,
+        'Email': r['email'],
+        'Origen': r['origen'],
+        'Desarrollo': r['desarrollo'] or None,
+        'Fecha': r['fecha'],
+        'Medio de Contacto': r['medioContacto'],
+        'Edad': r['edad'],
+        'Estado Civil': r['estadoCivil'],
+        'Tipo de Empleo': r['tipoEmpleo'],
+        'Ocupación': r['ocupacion'],
+        'Rango Salarial': r['rangoSalarial'],
+        'Crédito': r['credito'],
+        'Tipo de Economía': r['tipoEconomia'],
+        'Califica': r['califica'],
+        'Lo Quiere Para': r['loQuierePara'],
+        'Notas': ' · '.join(notas_partes)[:1800] or None,
+    }
+    values = {}
+    for titulo, crudo in campos.items():
+        if crudo is None or crudo == '' or titulo not in cols:
+            continue
+        values[cols[titulo]['id']] = valor_por_tipo(cols[titulo], crudo)
+    data = gql(
+        'mutation ($b: ID!, $n: String!, $v: JSON!) { create_item(board_id: $b, item_name: $n, column_values: $v) { id } }',
+        {'b': BOARD_LEADS, 'n': r['nombre'], 'v': json.dumps(values)},
+    )
+    return data['create_item']['id']
+
+def main() -> None:
+    apply = '--apply' in sys.argv
+    path = next(a for a in sys.argv[1:] if not a.startswith('--'))
+
+    cols = columnas_board()
+    print(f"Columnas del board: {len(cols)}")
+
+    # Labels que el historial necesita y aún no existen
+    faltantes = {'Desarrollo': ['SOLÉ'], 'Origen': ['Instagram', 'Broker', 'Base de datos', 'Prospección']}
+    for titulo, labels in faltantes.items():
+        actuales = labels_status(cols[titulo])
+        for label in labels:
+            if label not in actuales:
+                if apply:
+                    sembrar_label(cols[titulo], label)
+                    print(f"Label sembrado en '{titulo}': {label}")
+                else:
+                    print(f"[dry-run] Faltaría label en '{titulo}': {label}")
+
+    registros = parsear(path)
+    existentes = telefonos_existentes(cols['Teléfono']['id'])
+    print(f"Teléfonos ya en el board: {len(existentes)}")
+
+    vistos: set[str] = set()
+    a_importar, duplicados = [], []
+    for r in registros:
+        clave = clave_telefono(r['telefono'])
+        if clave and (clave in existentes or clave in vistos):
+            duplicados.append(r)
+            continue
+        if clave:
+            vistos.add(clave)
+        a_importar.append(r)
+
+    print(f"\nRegistros en archivo: {len(registros)}")
+    print(f"A importar: {len(a_importar)} · duplicados omitidos: {len(duplicados)}")
+    for d in duplicados:
+        print(f"  dup: {d['nombre'][:40]} ({d['telefono']})")
+
+    from collections import Counter
+    for campo in ['desarrollo', 'estado', 'origen', 'estadoCivil', 'tipoEmpleo', 'credito', 'tipoEconomia', 'califica', 'medioContacto', 'loQuierePara']:
+        c = Counter(r[campo] or '(vacío)' for r in a_importar)
+        print(f"\n{campo}: {dict(c.most_common())}")
+
+    if not apply:
+        print('\nDRY-RUN: nada se escribió. Corre con --apply para importar.')
+        return
+
+    # Desregistrar el webhook create_item para que el historial NO dispare
+    # round-robin ni oportunidades; se recrea al final con la misma URL.
+    wh = webhook_create_item()
+    wh_url = None
+    if wh:
+        wh_url = json.loads(wh['config']).get('url') if wh.get('config') else None
+        # Monday devuelve la URL en config solo a veces; si no, la sabemos:
+        wh_url = wh_url or 'https://frasa.consultoria-as.com/api/webhooks/monday'
+        borrar_webhook(wh['id'])
+        print(f"\nWebhook create_item desregistrado (id {wh['id']}); se recreará al final → {wh_url}")
+
+    importados, errores = 0, 0
+    try:
+        for r in a_importar:
+            try:
+                item_id = crear_lead(cols, r)
+                importados += 1
+                print(f"OK {importados}/{len(a_importar)} {r['nombre'][:45]} → {item_id}")
+            except Exception as e:
+                errores += 1
+                print(f"ERROR {r['nombre'][:45]}: {e}")
+            time.sleep(0.4)
+    finally:
+        if wh_url:
+            nuevo_id = crear_webhook(wh_url)
+            print(f"\nWebhook create_item recreado (id {nuevo_id})")
+
+    print(f"\nImportados: {importados} · errores: {errores}")
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()
diff --git a/api-gateway/src/services/reportes.service.test.ts b/api-gateway/src/services/reportes.service.test.ts
index 60cb166..a006cda 100644
--- a/api-gateway/src/services/reportes.service.test.ts
+++ b/api-gateway/src/services/reportes.service.test.ts
@@ -230,7 +230,7 @@ describe('construirResumen', () => {
     expect(r.leads.perfil.porDesarrollo).toEqual({ ATELIER: 2 })
     expect(r.leads.perfil.porCredito).toEqual({ Bancario: 1 })
     expect(r.leads.perfil.porCalifica).toEqual({ Si: 1 })
-    expect(r.leads.perfil.porRangoSalarial).toEqual({ '20-30 mil': 1 })
+    expect(r.leads.perfil.porRangoSalarial).toEqual({ 'Hasta $30k MXN': 1 }) // '20-30 mil' → 25k
     // Dimensiones sin ningún dato van como objeto vacío
     expect(r.leads.perfil.porModelo).toEqual({})
     expect(r.leads.perfil.porTipoEmpleo).toEqual({})
@@ -239,6 +239,35 @@ describe('construirResumen', () => {
     expect(r.leads.perfil.porLoQuierePara).toEqual({})
   })
 
+  it('perfil: rango salarial de texto libre se agrupa en buckets por moneda', () => {
+    const r = construirResumen(
+      {
+        ...DATOS_BASE,
+        leads: [
+          lead('1', { rangoSalarial: '16000' }), // Hasta $30k MXN
+          lead('2', { rangoSalarial: '$45K' }), // $30k–$60k MXN
+          lead('3', { rangoSalarial: '85,000.00 PESOS' }), // $60k–$100k MXN
+          lead('4', { rangoSalarial: '100,000.00-120,000.00' }), // Más de $100k MXN (promedio 110k)
+          lead('5', { rangoSalarial: '$2,5K dlls' }), // Hasta $3k USD (2,500)
+          lead('6', { rangoSalarial: '4,500 DLLS' }), // $3k–$5k USD
+          lead('7', { rangoSalarial: '8,000.000 DLLS' }), // Más de $5k USD (8,000)
+          lead('8', { rangoSalarial: 'NO QUISO DECIR' }), // sin monto: se salta
+          lead('9', { rangoSalarial: '' }), // vacío: se salta
+        ],
+      },
+      AHORA,
+    )
+    expect(r.leads.perfil.porRangoSalarial).toEqual({
+      'Hasta $30k MXN': 1,
+      '$30k–$60k MXN': 1,
+      '$60k–$100k MXN': 1,
+      'Más de $100k MXN': 1,
+      'Hasta $3k USD': 1,
+      '$3k–$5k USD': 1,
+      'Más de $5k USD': 1,
+    })
+  })
+
   it('perfil: buckets de edad y salto de edad null', () => {
     const r = construirResumen(
       {
diff --git a/api-gateway/src/services/reportes.service.ts b/api-gateway/src/services/reportes.service.ts
index 8895ab3..830a21c 100644
--- a/api-gateway/src/services/reportes.service.ts
+++ b/api-gateway/src/services/reportes.service.ts
@@ -111,6 +111,44 @@ function bucketEdad(edad: number): string {
   return '55+'
 }
 
+/**
+ * Convierte el rango salarial de texto libre ('$80k', '4,500 DLLS', '50-80
+ * MIL', '100,000.00-120,000.00') a un bucket graficable por moneda; los rangos
+ * se promedian y K/MIL multiplica miles. null = sin monto interpretable
+ * ('NO QUISO DECIR', '?', vacío) → se salta de la gráfica.
+ */
+export function bucketSalario(texto: string): string | null {
+  const t = texto.toUpperCase()
+  const tokens = [...t.matchAll(/\d[\d.,]*/g)].map((m) => m[0])
+  if (tokens.length === 0) return null
+  const montos = tokens
+    .map((tok) => {
+      // separador seguido de 3 dígitos = miles; el resto se trata como decimal
+      let s = tok
+      let prev = ''
+      while (prev !== s) {
+        prev = s
+        s = s.replace(/(\d),(\d{3})(?!\d)/g, '$1$2')
+      }
+      const n = Number.parseFloat(s.replace(',', '.'))
+      return Number.isFinite(n) ? n : null
+    })
+    .filter((n): n is number => n !== null)
+  if (montos.length === 0) return null
+  const enMiles = /\d\s*(K|MIL)\b/.test(t) && montos.every((n) => n < 1000)
+  const ajustados = enMiles ? montos.map((n) => n * 1000) : montos
+  const monto = ajustados.reduce((a, b) => a + b, 0) / ajustados.length
+  if (/DLLS|DLS|USD/.test(t)) {
+    if (monto < 3000) return 'Hasta $3k USD'
+    if (monto < 5000) return '$3k–$5k USD'
+    return 'Más de $5k USD'
+  }
+  if (monto < 30000) return 'Hasta $30k MXN'
+  if (monto < 60000) return '$30k–$60k MXN'
+  if (monto < 100000) return '$60k–$100k MXN'
+  return 'Más de $100k MXN'
+}
+
 /** Inicio del día local de `ahora` (para "nuevos hoy") */
 function inicioDelDia(d: Date): Date {
   return new Date(d.getFullYear(), d.getMonth(), d.getDate())
@@ -195,7 +233,11 @@ export function construirResumen(datos: DatosResumen, ahora: Date): ResumenRepor
         porTipoEconomia: contarPorNoVacios(datos.leads.map((l) => l.tipoEconomia ?? '')),
         porCalifica: contarPorNoVacios(datos.leads.map((l) => l.califica ?? '')),
         porCredito: contarPorNoVacios(datos.leads.map((l) => l.credito ?? '')),
-        porRangoSalarial: contarPorNoVacios(datos.leads.map((l) => l.rangoSalarial ?? '')),
+        porRangoSalarial: contarPorNoVacios(
+          datos.leads
+            .map((l) => bucketSalario(l.rangoSalarial ?? ''))
+            .filter((b): b is string => b !== null),
+        ),
         porMedioContacto: contarPorNoVacios(datos.leads.map((l) => l.medioContacto ?? '')),
         porLoQuierePara: contarPorNoVacios(datos.leads.map((l) => l.loQuierePara ?? '')),
         porEdad: contarPorNoVacios(