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Comunicaciones

Incrementa las ventas mediante el seguimiento del rendimiento en función de los objetivos de nivel de servicio.

  • Aumenta el ingreso promedio por usuario (ARPU) identificando y aprovechando las oportunidades de ventas adicionales y cruzadas.
  • Mejora la satisfacción del cliente y las tasas de conservación al abordar de manera anticipada los problemas en el servicio y ofrecer mejoras relevantes.
  • Mejora la calidad del servicio mediante el monitoreo y los análisis continuos, así como el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio (SLA).

Resumen

Analiza el rendimiento del servicio de banda ancha en función de los objetivos de nivel de servicio (SLO) definidos previamente, como el ancho de banda, la latencia, la pérdida de paquetes, la fluctuación, el tiempo de actividad y la tasa de errores. Identifica oportunidades de ventas adicionales al evaluar si el nivel de servicio actual satisface las necesidades de tus clientes o si existen áreas donde una mejora podría optimizar su experiencia y activar recomendaciones.

Industria

Comunicaciones

Productos de Salesforce utilizados

Fuentes de datos utilizadas

Datos de rendimiento de circuitos de banda ancha
Ancho de banda/rendimiento
Latencia

Aplicación de información y predicciones

Al integrar las fuentes de datos mencionadas en este caso de uso, los equipos pueden realizar análisis profundos o ejecutar modelos predictivos con Data Cloud, lo que les permitirá tomar decisiones más informadas o impulsar nuevas automatizaciones.

Información calculada Genera información valiosa, como puntuaciones de estado del servicio, que analiza grandes cantidades de datos de SLO. Detecta patrones y anomalías para determinar si los niveles de servicio no cumplen con los objetivos establecidos, como el constante uso excesivo del ancho de banda o los períodos de alta latencia. Ofrece a los agentes información valiosa sobre las áreas en las que los niveles de servicio no cumplen con los objetivos establecidos, como el constante uso excesivo de ancho de banda o los períodos de alta latencia.
Modelos predictivos Anticipa posibles fallos en los niveles de servicio, lo cual te permite alertar al soporte técnico para abordar el problema antes de que ocurra.

¿Cuál es el impacto?

Aumento de los ingresos
Mejora de la satisfacción y conservación de clientes
Mejora de la calidad del servicio
Mejora de la eficiencia operativa

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