Optimización de NPS y servicios técnicos.
Visitas técnicas que se evitan, fallas que se anticipan, NPS que sube.
Telemetría de equipos, histórico de tickets y modelos de probabilidad de falla unificados. Outreach proactivo y dispatch inteligente cuando la visita es inevitable.
La visita técnica como costo recurrente y como fuente de fricción.
Operación reactiva
El cliente llama enojado cuando el servicio ya cayó. El técnico va a domicilio sin contexto y resuelve un problema que podría haberse evitado con un reset remoto o un cambio de configuración.
Reagendamientos repetidos
La visita se reagenda dos o tres veces. La satisfacción se desploma y el costo operativo se infla con cada nueva ventana asignada.
NPS técnico afectado
La percepción de calidad del servicio se mide directamente por la experiencia técnica. Si la operación reacciona tarde, el NPS lo registra antes que cualquier otro indicador.
Predicción de falla y dispatch inteligente cuando la visita es inevitable.
Telemetría agregada en Data Cloud
Signal-to-noise ratio, throughput, errores, eventos de reboot y alarmas se agregan en el lakehouse y entran a Data Cloud como métricas diarias por equipo y por hogar.
Score de probabilidad de falla
Calculated Insights derivan la probabilidad de falla en los próximos siete días por equipo y por hogar, combinando telemetría, histórico de tickets y resultado de visitas previas.
Outreach proactivo
Los hogares con score alto reciben SMS recomendando reset, llamada de soporte preventivo o agendamiento programado en horario óptimo. La intervención se anticipa al fallo.
Field Service con contexto
Cuando la visita es inevitable, Data Cloud alimenta a Field Service Lightning con perfil del cliente, contexto del fallo, materiales sugeridos y tiempo estimado para asignar al técnico correcto.
Antes y después de Data Cloud
Visitas técnicas
La operación va al domicilio cuando el servicio ya cayó.
Una porción relevante se resuelve con reset remoto u outreach. Las que sí se hacen están mejor preparadas.
NPS técnico
El cliente percibe que el operador reacciona tarde.
La conversación de soporte cambia de queja a previsión.
First Repair Time
El técnico llega sin contexto y descubre el problema en el lugar.
Llega con materiales y tiempo asignado correctamente.
Reagendamiento
La visita se reprograma varias veces antes de cerrar el caso.
La visita planificada se cierra al primer intento con mucha más frecuencia.
Cómo se anticipa una falla antes de que el cliente llame.
Sincronización de telemetría
Imaginate un ISP con 1,2 millones de hogares de fibra. La telemetría del módem y del equipo óptico se agrega y se sincroniza a Data Cloud con métricas de uptime, throughput, reboots y SNR mínimo.
Score de probabilidad de falla
El modelo se corre sobre toda la base activa. Los hogares en el decil superior de riesgo se priorizan para outreach del día.
Outreach proactivo
SMS sugiriendo reset preventivo, llamadas de soporte de bajo costo y agendamientos programados en horario óptimo. Una porción importante de los casos se resuelve sin visita.
Visita con contexto cargado
Cuando el técnico igual va, llega con el ticket pre-cargado, la última lectura de telemetría, el material sugerido y un tiempo asignado realista.
Lo que cambia cuando la operación técnica se anticipa.
Reducción del número de visitas
La caída en truck rolls baja directo el costo operativo y libera capacidad técnica para casos críticos.
Mejora de NPS técnico
La percepción del cliente mejora cuando el operador interviene antes del fallo y resuelve más rápido cuando aparece.
First Repair Time más bajo
La tasa de reagendamiento baja y los casos se cierran en la primera visita con mucha más frecuencia.
Menor churn por calidad técnica
La calidad técnica deja de ser un driver principal de baja en fibra residencial. La retención sube por la vía operativa, no solo comercial.
Preguntas frecuentes
Data Cloud expone el perfil del hogar con el contexto técnico vía Profile API. Field Service Lightning consume ese contexto al armar la work order y al asignar al técnico. La asignación considera disponibilidad, geografía, skill set y materiales sugeridos según el patrón de fallo predicho. El técnico recibe el contexto completo en su app móvil antes de llegar al domicilio.
No. La práctica correcta es agregar en el lakehouse y traer a Data Cloud agregaciones diarias por equipo y por hogar (uptime, throughput promedio, número de reboots, SNR mínimo, potencia óptica mínima). El detalle bruto a nivel evento queda en el lakehouse para análisis profundos. Solo eventos críticos seleccionados (alarmas, caídas prolongadas) entran en streaming.
Sí, con menos peso operativo porque la mayoría de los problemas móviles no requieren visita. El equivalente es la detección anticipada de problemas de cobertura, batería del equipo o configuración del plan de datos, con outreach proactivo desde la app de autogestión o desde el contact center.
¿Querés implementar este caso?
Hablemos del estado de tus datos y diseñamos juntos el roadmap.