01
Ingesta en el borde
Módulo 1
Incorpora las transcripciones de atención al cliente, los registros de incidencias de red y las variaciones de la factura mensual.
Caso de uso 17 · Telecomunicaciones e infraestructura
Diagnóstico del riesgo de fuga con depuración en el borde en telecomunicaciones
Predicción multivariable de la fuga a partir de registros de llamada anonimizados en el borde y del sentimiento de facturación.
Necesidad del cliente y punto de dolor
El problema que este flujo elimina.
- Imposibilidad de analizar las reclamaciones no estructuradas por las estrictas leyes de privacidad de datos en telecomunicaciones.
Ejecución paso a paso
Cómo lo ejecuta el motor.
02
Depuración de datos personales
Módulo 1
Anonimiza todos los números de teléfono e identidades personales en los servidores de borde locales.
03
Procesamiento de señales de sentimiento
Módulo 3
Analiza los indicios de frustración y la frecuencia de reclamaciones con modelos de sentimiento locales.
04
IA agéntica
Módulo 4
Activa automáticamente ofertas de retención —por ejemplo, ampliaciones de datos gratuitas— mediante una pasarela SMS automatizada.
ROI e impacto cuantificables
Lo que cambia en el plano comercial.
- Reducción del 19,3 % en la fuga trimestral de abonados
- Cumplimiento del 100 % de la normativa de privacidad.
El momento clave
“Traffelo AI señala el riesgo de fuga a partir del sentimiento de las llamadas manteniendo los datos de voz del cliente totalmente privados.”