¿Cómo SAIDAS predice la fuga de clientes en un ISP de fibra óptica?

La fuga de clientes ocurre cuando un abonado decide cancelar su servicio y cambiar de proveedor. Para un ISP de fibra óptica, anticipar este comportamiento es clave, ya que retener a un cliente suele ser más eficiente que adquirir uno nuevo. SAIDAS resuelve este desafío mediante modelos predictivos basados en machine learning.

Un modelo de machine learning es un sistema que aprende a identificar patrones a partir de datos. En lugar de seguir reglas fijas, el modelo analiza información real y detecta relaciones que no siempre son evidentes para una persona. Con el tiempo, aprende qué combinaciones de factores suelen estar asociadas a un resultado específico, como la cancelación de un servicio.

En el caso de SAIDAS, los modelos de predicción de fuga ya están entrenados con datos históricos de múltiples ISPs de fibra óptica. Esto permite que un nuevo proveedor obtenga valor desde el inicio, incluso al momento de la primera conexión, sin necesidad de esperar años para generar historial propio. A medida que el ISP utiliza la plataforma, el modelo se ajusta progresivamente a su realidad operativa.

Las variables utilizadas son datos que el ISP ya maneja en su operación diaria y que SAIDAS solicita durante la integración, como: historial de pagos, antigüedad del cliente, tipo de plan, incidencias técnicas, reclamos, interrupciones del servicio, uso de ancho de banda y actividad de soporte.

Con esta información, SAIDAS asigna a cada cliente una probabilidad de fuga y muestra los factores que influyen en ese riesgo. Esto permite al ISP actuar de forma preventiva, priorizar acciones comerciales o técnicas y tomar decisiones basadas en datos, reduciendo la fuga y mejorando la retención de clientes.