Mejore el valor de vida del cliente con tecnología de IA
Plataforma de gestión del valor del cliente de telecomunicaciones

Magik se basa en un núcleo de IA/ML y ofrece a los operadores de telecomunicaciones: modelos de aprendizaje supervisado para la predicción de abandono de clientes, detección de fraude y evaluación del riesgo crediticio; agrupamiento no supervisado para la segmentación de suscriptores; aprendizaje profundo para la detección de anomalías en la red; procesamiento del lenguaje natural para el análisis del sentimiento social; y aprendizaje por refuerzo para la optimización dinámica de ofertas. Estos modelos se ejecutan con datos de telecomunicaciones en tiempo real (registros de llamadas, eventos de señalización, registros de facturación) y proporcionan predicciones que influyen directamente en las decisiones comerciales y operativas.

El motor de predicción de abandono de clientes basado en IA de Magik analiza cientos de señales de comportamiento —incluidas las tendencias decrecientes de uso, la menor frecuencia de recargas, el aumento del volumen de quejas, los eventos de inserción de tarjetas SIM de la competencia y la degradación de la calidad de la red— para generar puntuaciones de probabilidad de abandono para cada suscriptor. Estas puntuaciones alimentan flujos de trabajo de retención automatizados: los suscriptores de alto riesgo reciben ofertas de retención personalizadas a través del canal más eficaz, lo que suele reducir el abandono voluntario entre un 15 % y un 30 % durante el primer año de implementación.

Sí. Magik aplica detección de fraude mediante IA en tiempo real a los flujos de eventos de red en vivo, identificando fraudes de SIM box, IRSF, wangiri,
fraude de suscripción y fraude de roaming en cuestión de segundos desde que comienza la actividad sospechosa. Los modelos de detección de anomalías establecen
patrones de comportamiento normales para cada suscriptor y elemento de la red, señalando las desviaciones que coinciden con patrones de fraude conocidos.
La creación automática de casos y las reglas de bloqueo se pueden activar sin intervención humana, minimizando así las pérdidas por fraude.

El motor de personalización con IA de Magik crea perfiles de inteligencia de suscriptores en tiempo real, combinando el comportamiento de uso, el tipo de dispositivo, los patrones de ubicación, la etapa del ciclo de vida y las puntuaciones de propensión para diversos productos. Estos perfiles impulsan los motores de Siguiente Mejor Oferta (NBO) y Siguiente Mejor Acción (NBA), que recomiendan paquetes individualizados, sugerencias de actualización y ofertas promocionales. Las recomendaciones se ofrecen a través de sistemas de gestión de campañas, aplicaciones de autoservicio, menús USSD y puntos de venta, maximizando así la relevancia de las ofertas y la conversión.

Sí. Magik se integra con las capacidades de IA generativa y LLM para automatizar la narración de información y la generación de informes. En lugar de paneles que requieren interpretación manual, la capa GenAI de Magik genera resúmenes en lenguaje natural de los KPI, las anomalías y las acciones recomendadas, lo que facilita el acceso al análisis a los responsables de negocio sin conocimientos técnicos. Se pueden generar y distribuir informes diarios automatizados, narrativas de alertas y resúmenes ejecutivos sin la intervención de un analista.

Magik is 6D Technologies' AI-powered Big Data Analytics platform purpose-built for telecoms. Unlike generic BI tools that
require extensive customisation to handle CDR structures and telecom business logic, Magik comes pre-loaded with
telecom-specific AI models, KPI frameworks, and use case templates. Its AI engines are trained on telecom data from day
one, delivering accurate fraud detection, churn prediction, and personalisation models without months of custom model
development.

El módulo de análisis de red con IA de Magik procesa datos de rendimiento de red en tiempo real —incluidos los KPI de las capas RAN, central y de transporte— para predecir la congestión, detectar la degradación antes de que afecte a los suscriptores y correlacionar los eventos de red con las métricas de experiencia del cliente. El análisis de la causa raíz mediante IA acelera el diagnóstico de fallos, mientras que los modelos predictivos de capacidad guían las decisiones de inversión en la red, asegurando que los equipos de ingeniería se centren en las oportunidades de optimización de mayor impacto.