Industrias

Telecom

Datos de red y de cliente en un solo modelo, para que la operación actúe antes de que el problema llegue al cliente o al informe.

aquí la entidad esuna línea, o una celda
Eventos en bruto

Lo que el modelo realmente lee

Sin agregación, sin feature engineering los eventos que tus sistemas ya escriben, en el orden en que ocurrieron.

  • CDRs
  • sesiones de datos
  • traspasos de celda
  • alarmas de red
  • recargas y cambios de plan
  • tickets de soporte
Por qué es difícil aquí

Lo que se rompe con un modelo por problema

01

Red y CRM nunca se encuentran

El motivo por el que un cliente se va suele estar en los datos de red, y el motivo por el que una celda importa suele estar en el CRM.

02

El volumen derrota a la agregación

Miles de millones de eventos al día es justo el régimen en el que resumir primero tira la señal.

03

El mantenimiento se agenda, no se predice

Un modelo que lee secuencias de alarmas sabe qué sitio va a degradarse y cuál puede esperar.

Casos de uso

Una base, una especialización por pregunta

Cada uno de estos es un head sobre el mismo modelo entrenado, no un proyecto aparte con su propio pipeline.

Next Best Offer

Una oferta por línea por momento, ordenada por lo que esa línea realmente hizo.

Optimización de red

Capacidad donde va a estar la demanda, leída del propio movimiento del tráfico.

Mantenimiento predictivo

La secuencia de alarmas que precede a una falla se puede aprender. El calendario no.

Detección de fraude

El fraude de suscripción y de uso aparecen como forma en la secuencia mucho antes que en la factura.

Lo que podemos demostrar

Telecom+37%

de clientes en riesgo identificados antes de la llamada de cancelación

Telecom2X

más precisión que los scorecards que reemplaza

Telecom400%

más rápido en los ciclos de entrenamiento

Desbloquea el valor oculto en tus datos

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