Objetivo
Anticipar la pérdida antes de que ocurra y concentrar la acción donde más valor puede protegerse.
Customer Retention Intelligence transforma señales dispersas de comportamiento, servicio, pago y voz del cliente en una agenda ejecutiva de retención: quién está en riesgo, por qué, qué hacer y qué impacto produce la intervención.
¿Quién necesita atención?
Identifica clientes con deterioro temprano y concentra la atención en quienes combinan mayor riesgo y valor.
¿Por qué está en riesgo?
Conecta consumo, inactividad, servicio, pagos y voz del cliente para explicar las causas más probables.
¿Qué debemos hacer?
Recomienda la siguiente mejor acción, canal, momento y responsable, y permite seguir el resultado.
De datos a impacto de negocio
Un ciclo continuo que convierte señales del cliente en decisiones y aprendizaje.
Decidir dónde intervenir
Churn, valor expuesto, valor protegido y efecto de la estrategia en una sola lectura.
Convertir riesgo en acción
Segmentos, clientes y acciones priorizadas para dirigir recursos donde pueden producir mayor impacto.
Medir valor retenido
Menos reacción tardía y más intervención preventiva, medible y trazable.
Marco ejecutivo para alinear el programa de retención alrededor de un único resultado de negocio: reducir churn de forma medible y sostenible.
Reducir Churn 10%
Meta: reducir la tasa de churn 10% relativo frente al baseline en un horizonte de 6 meses.
Define exactamente qué significa pérdida, cuál es el denominador de cada indicador y cómo se construye la línea base contra la que se medirá el impacto.
Definiciones operativas de churn
Baseline mensual · enero–octubre 2026
Retención período
Proporción de clientes que permanecen en la relación durante la ventana anual.
Churn período
Pérdidas confirmadas en los meses seleccionados sobre la población elegible del mismo período.
Riesgo promedio
Lectura adelantada: resume la probabilidad estimada de churn de los clientes activos actuales.
Vista 360° que integra valor, producto TELCO, consumo, engagement, servicio, pago, interacción y señales de riesgo.
| Cliente | Segmento | Producto TELCO | Ciudad | Valor anual | Riesgo | Engagement |
|---|
Muestra los drivers de churn agrupados en categorías de negocio, cuánto valor económico explican, cuántos clientes concentran y cuál es su distribución porcentual.
Drivers por categoría · valor en riesgo
Drivers por categoría · clientes
Distribución porcentual
Qué significa cada categoría
Drivers específicos observados
Integra comentarios de redes sociales en un Vector DB independiente de PostgreSQL. La vista clasifica sentimiento, emoción, tema y canal, y permite buscar comentarios por similitud vectorial.
Sentiment Analysis
Emotion Analysis
Evolución del sentimiento negativo
Conversación por red social
Explorar comentarios en Vector DB
Prioriza cada cliente por probabilidad de churn, valor en riesgo, recuperabilidad y urgencia. Prioridad es el score operativo 0–100 que ordena a quién atender primero; consulta Glosario para fórmula y método.
Distribución de clientes por nivel de riesgo
Cómo interpretar el score
Riesgo alto
Clientes con probabilidad alta de churn y prioridad de intervención inmediata o en pocas horas.
Riesgo medio
Clientes que requieren seguimiento preventivo, validación de fricción y activación selectiva.
Riesgo bajo
Clientes bajo monitoreo, donde la recomendación es evitar sobre-intervención y aprender patrones.
| Cliente | Segmento | Riesgo | Prob. | Valor en riesgo | Recuperabilidad | Driver | Prioridad ⓘ |
|---|
Convierte el score en grupos accionables para diferenciar intensidad, SLA y estrategia de retención. La vista se reforzó para comunicar rápidamente volumen, criticidad y tratamiento sugerido.
Mapa visual de segmentos prioritarios
Lectura ejecutiva de segmentos
Define qué acción ejecutar según segmento de retención, driver, canal, timing, responsable y precondiciones. Esta vista se concentra únicamente en el diseño del framework.
Framework de Next Best Actions
Vista de supervisión para el CEO/CMO. Además de medir adopción y efectividad, permite observar una corrida controlada del Retention AI Agent mientras prioriza clientes, selecciona NBA, registra intervenciones en Data_AI_Impact y actualiza los indicadores.
Listo para monitorear
El agente evalúa riesgo, valor, driver y reglas NBA antes de registrar cada acción.
Ejecución por segmento
Actividad del agente · en vivo
Detalle de acciones ejecutadas
| Acción | Segmento cliente | Propuestas | Ejecutadas | % ejecución | Éxito | Valor protegido |
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Lleva la recomendación a ejecución con trazabilidad, confirmación humana y medición del outcome.
Bandeja de intervenciones
| ID | Cliente | Acción | Canal | Responsable | Estado | Resultado | Valor protegido |
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Concentra el estado ejecutivo del portafolio, riesgo, valor expuesto y resultados de las intervenciones. Ahora incorpora una comparación explícita entre Test Group y Control Group para visualizar la ganancia en retención/deserción de la estrategia.
Resultado de intervenciones
Valor protegido por segmento
Test Group vs Control Group
Ganancia incremental de la estrategia
Institucionaliza la operación: responsables, cadencias, evidencia, gobierno, experimentación y recalibración continua.
Gobierno
Backlog de experimentación
Vista ejecutiva de cómo Customer Retention Intelligence conecta fuentes, datos estructurados y no estructurados, modelos de inteligencia, agente de IA y experiencias de decisión para el CEO.
1 · Fuentes & señales
Segmento, valor, owner, producto, interacción y estado.
Ingresos, consumo, recargas, mora y transacciones.
Tickets, NPS, quejas, contacto y engagement.
Comentarios en X, Facebook, Instagram y TikTok.
2 · Capa de datos
Customer Data Product, métricas mensuales, scores, churn, intervenciones y trazabilidad.
Comentarios, metadata y embeddings de 128 dimensiones para búsqueda semántica.
3 · Inteligencia & decisión
Probabilidad de churn, valor en riesgo, recuperabilidad, urgencia y prioridad.
Explicación causal, sentiment analysis y emotion analysis.
Reglas por segmento, driver, canal, SLA, owner y precondiciones.
Grounded AI con contexto estructurado de PostgreSQL + contexto semántico del Vector DB.
Lee señales, prioriza, selecciona NBA, registra acciones y actualiza métricas.
4 · Orquestación, control & gobierno
Endpoints controlados para consulta, scoring, análisis, activación y monitoreo.
Confirmación humana para acciones sensibles y políticas de intervención.
Modelo, response ID, latencia, tokens, inputs y resultados trazables.
5 · Experiencia CEO / CMO
Retención, churn, riesgo, valor protegido y Test vs Control.
Ejecución visual de NBA y actualización de KPIs en tiempo real.
Preguntas en lenguaje natural con respuestas fundamentadas en datos actuales.
Definiciones operativas utilizadas en todo Customer Retention Intelligence. El objetivo es que negocio, CEO, CX, CRM y analítica interpreten cada indicador de la misma forma.