D-CAT Group ↗ Contacto ENTRDEESAZ
12 preguntas Iniciar un piloto de 4 semanas
Iniciar un piloto de 4 semanas

Soluciones · por sector · telecomunicaciones

Telecomunicaciones: churn, migración de planes, minutos de avería y valor de recarga, leídos cada mañana — en estrellas separadas, sin un puente inventado

CIO y responsable de datos (facturación, CRM, aprovisionamiento y el sistema de operaciones de red son estrellas separadas; la página dice qué necesita un join) · director comercial y director de marketing (churn, ARPU, migración de planes, altas brutas) · director de operaciones de red (minutos de avería, tickets, tiempo de restablecimiento) · director de ventas de canal y responsable de producto prepago (altas de distribuidor frente a digitales, valor de recarga). El comprador es el CIO con el director comercial; los lectores diarios son los directores comerciales regionales y el responsable del centro de operaciones de red.

Cómo los tres agentes de esta página leen un mismo modelo semánticoA la izquierda, un modelo semántico; en el centro, tres agentes programados - Agente del Director Comercial, Agente de Rendimiento del Servicio de Red, Agente de Canal y Recarga; cada uno publica a la derecha findings, recommendations y un brief.modelo semánticoimportado desde Axoria Data Studiosubscriber_basegross_addsdisconnectschurn_ratenet_addsAgente del DirectorComercialmensual el día 3 · 06:00FfindingRrecomm.BbriefAgente de Rendimientodel Servicio de Redsemanal · lunes 05:30FfindingRrecomm.BbriefAgente de Canal yRecargasemanal · martes 06:00FfindingRrecomm.Bbriefcada cifra de un registro lleva una dirección de evidencia

Preguntas

Las tres preguntas que un consejo de telecomunicaciones hace cada mes

  • ¿Dónde subió el churn — en qué región, en qué plan, en qué banda de antigüedad — y fue portabilidad saliente?
  • ¿Se movieron los minutos de avería y los tickets en la misma región, y cuánto tardó el restablecimiento?
  • ¿Las altas brutas que pagamos a los distribuidores son las que recargan?

En conversación

Preguntas de ejemplo que la gente escribe en la conversación

vía de profundización — la evidencia del finding se lleva congelada; una cifra nueva necesita una consulta nueva, y el agente lo dice

  • "Desglose el churn de pospago de Region East por plan y banda de antigüedad."
  • "¿Cuántas de las bajadas de plan vinieron de los dos planes ilimitados?"
  • "Muestre los minutos-emplazamiento de avería de East por código de causa y semana."
  • "¿Qué nivel de distribuidor tiene las altas que menos recargan en 30 días?"
  • "¿Hasta qué fecha están actualizados los datos de facturación?"

Personas

Tres agentes de ejemplo

Los agentes siguientes son ejemplos para este sector, no un conjunto fijo: Agente del Director Comercial · Agente de Rendimiento del Servicio de Red · Agente de Canal y Recarga. La ejecución programada de cada uno se muestra en los conjuntos de ejemplo que siguen.

Conjunto 1

Agente del Director Comercial

Audiencia: el director comercial, los directores comerciales regionales, el responsable de precios.

Conjunto 2

Agente de Rendimiento del Servicio de Red

Audiencia: el director de operaciones de red, los responsables regionales de operaciones de red, el responsable de operaciones de campo.

Conjunto 3

Agente de Canal y Recarga

Audiencia: el responsable de producto prepago, el director de ventas de canal, los responsables de distribuidores.

El nombre de un agente dice qué medidas lee y para quién. No tiene ninguna de las atribuciones del cargo: no decide, no aprueba ni actúa.

Agentes para los temas que usted elija

Un agente es una descripción de funciones, un modelo semántico vinculado y un calendario — no código —, de modo que los temas que vigila los fija usted: un pagador, una línea de servicio, una campaña, un proveedor. Los primeros los escribimos con usted.

Construya sus agentes con nosotros →

Conjuntos de ejemplo

Tres conjuntos de ejemplo, una ejecución cada uno

Cada conjunto es una persona de agente y la salida de una ejecución programada — el brief, las recommendations y los findings en los que se apoyan — en el sobre de registro propio del producto. El primer conjunto está abierto; los otros dos, plegados. El modelo y las medidas que asumen los conjuntos se enumeran al pie de la página.

IlustrativoConjunto 1Agente del Director Comercial
Persona
Lee churn, ARPU, migración de planes y crecimiento de fibra para un operador móvil y de fibra con unos nueve millones de abonados en un país (4.86 M pospago, 3.9 M prepago, 1.21 M fibra); separa "la base se redujo" de "la base bajó de plan", y "una región" de "el país". · Audiencia: el director comercial, los directores comerciales regionales, el responsable de precios. · Tono: lenguaje de resumen ejecutivo, guiado por las cifras, sin adjetivos. · Idioma de salida: en
Señales que vigila
(1) Churn de pospago por región y plan, con la cuota de portabilidad saliente de las bajas. (2) Migración de planes — bajadas frente a subidas, y el ARPU de la cohorte migrada. (3) ARPU leído junto al churn, nunca solo. (4) Altas brutas de fibra frente al churn de fibra. (5) Altas netas cambiando de signo.
Umbrales que se le dieron
finding 15 % · critical 40 % · métricas de ratio (tasa de churn, ARPU, penetración) 8 % · cuota mínima 2 % de la base del segmento · regla de gravedad: medium cuando se cruza un umbral, high cuando una métrica de ratio se mueve más de 1.25× su umbral o una métrica de recuento más de 1.5× el umbral de finding, critical por encima del umbral crítico; un finding con una celda de desglose toma la gravedad del movimiento propio de la celda; un tema ongoing conserva la gravedad que se le asignó

Cabecera de la ejecución

  • Programado mensualmente el día 3, 06:00, Europe/Berlin
  • Periodo: agosto de 2026 frente a julio de 2026 (intermensual; el churn es una tasa mensual sobre la base inicial, no afectada por la coincidencia de 31/31 días)
  • Datos completos hasta 2026-09-02, medidos mediante max(BILLING_MONTH) (cierre de facturación)
  • Alcance: el agente se ejecuta bajo el alcance comercial (todas las regiones, sin métricas de red)
  • Modelo: el modelo aprobado del espacio de trabajo, escrito en la ejecución
  • Coste: registrado en la ejecución
  • Importes en EUR
Brief

Agosto de 2026: churn de pospago 1.12 % → 1.41 %, encabezado por Region East con 2.06 %, bajadas de plan +63.85 % con el ARPU de la cohorte −26.97 %, altas brutas de fibra +21.41 % con churn plano — las altas netas móviles pasaron a negativo

Franja de supuestos

Se usó la comparación intermensual (agosto frente a julio de 2026); el churn es una tasa mensual sobre la base inicial. Las métricas de red están fuera del alcance de este agente y no aparecen; nada en este brief vincula un evento de churn con un evento de red. La lista de precios no está en este modelo.

La base de pospago perdió en agosto más abonados de los que ganó — altas netas +8,200 en julio, −11,400 en agosto: 68,530 bajas frente a 54,430 en julio llevaron el churn mensual del 1.12 % al 1.41 %, con Region East en el 2.06 % y cargando con el 26.88 % de las bajas sobre el 18.40 % de la base; el 47.00 % de las bajas son portabilidades salientes. Dentro de la base, las bajadas de plan subieron un 63.85 % mientras las subidas cayeron, y la cohorte que bajó de plan paga ahora 17.60 € frente a 24.10 €. El ARPU de pospago aún subió un 1.90 %, así que la línea de ingresos todavía no ha mostrado la pérdida. La fibra se movió en sentido contrario — altas brutas al alza un 21.41 % con churn sin cambios — y se sitúa en una penetración del 38.41 %. Una frase que atribuía las bajadas de plan a una subida de precios fue devuelta una vez por la comprobación de afirmaciones; la reescritura expone la migración sin causa y pasó, porque la lista de precios no está en el modelo.

covers: Finding 1, Finding 2, Finding 3

— Ejecución: mensual, el modelo aprobado del espacio de trabajo, datos completos hasta 2026-09-02. Guard Ledger: held 0 tras una reescritura guiada — el borrador del candidato f-02 llevaba after the July price rise, el gate 4 lo devolvió como causalidad sin evidencia, la reescritura eliminó la cláusula y pasó; not_selected 0; duplicate 0.

Recommendation 1

Desglosar las bajas de pospago de Region East en agosto por plan, banda de antigüedad e indicador de portabilidad saliente, frente a julio, y entregar el registro al equipo de retención como lista de segmentos, no como lista de abonados

based_on: Finding 1 · responsable: responsable de retención, con el director comercial regional de East

Si las portabilidades salientes de East se concentran en una banda de antigüedad o en un plan, la cuestión de retención es acotada; si están repartidas, es regional. Los tres cortes están en este modelo. El operador de destino no lo está; el responsable de retención lee el informe de la cámara de compensación de portabilidad junto al registro.

Los findings en los que se apoya

Finding 1

Churn de pospago 1.12 % → 1.41 % de la base inicial (+25.90 %) — Region East en el 2.06 %, el 26.88 % de las bajas sobre el 18.40 % de la base; las altas netas pasaron de +8,200 a −11,400

severity highdirection upnovelty newtrust Adesglose REGION = East

De 4.86 M de abonados de pospago al inicio de agosto de 2026, 68,530 se dieron de baja durante el mes (1.41 %) frente a 54,430 en julio (1.12 %): un cambio del +25.90 % en una métrica de ratio, 3.24× el umbral de ratio del 8 % — severity high; no se alcanza el umbral crítico del 40 %. Region East dio de baja 18,420 de sus 894,000 abonados (2.06 %); tiene el 18.40 % de la base y el 26.88 % de las bajas del mes. El ARPU de pospago pasó de 21.60 € a 22.01 € (+1.90 %, por debajo del umbral), así que la línea de ingresos todavía no muestra la pérdida de base; las altas netas pasaron de +8,200 en julio a −11,400 en agosto. El código de motivo de baja está en el modelo: 32,209 de las 68,530 bajas de agosto (47.00 %) llevan port-out, y el operador de destino no es un campo. La calidad de red no es una métrica de esta estrella; si el churn de East se mueve con las averías de East es una pregunta para el registro propio del agente de red, no un puente que estos datos tengan.

Recommendation 2

Poner el recuento de bajadas de plan y el cambio de ARPU de la cohorte que bajó de plan en una vigilancia semanal por plan anterior, y dar al responsable de precios el corte por plan de agosto

based_on: Finding 2 · responsable: responsable de precios

Una migración que cuesta el 26.97 % del ARPU de la cohorte es un hecho de ingresos antes que una cuestión de precios. La vigilancia semanal mostrará si agosto fue un mes aislado o una racha; el agente sella una repetición como ongoing. La lista de precios no está en el modelo, y el registro no hace ninguna afirmación sobre un cambio de precios.

Los findings en los que se apoya

Finding 2

La migración de planes pasó a negativo: bajadas 21,300 → 34,900 (+63.85 %) mientras las subidas 28,100 → 26,400 (−6.05 %) — el ARPU de la cohorte que bajó de plan 24.10 € → 17.60 € (−26.97 %)

severity criticaldirection upnovelty newtrust Adesglose MIGRATION_TYPE = Downgrade

Las bajadas de plan subieron de 21,300 en julio de 2026 a 34,900 en agosto (+63.85 %, por encima del umbral crítico del 40 % — severity critical) mientras las subidas cayeron de 28,100 a 26,400 (−6.05 %, por debajo del umbral); la migración neta pasó de +6,800 a −8,500. Los abonados que bajaron de plan en agosto pagaban 24.10 € en su plan anterior y 17.60 € en el nuevo (−26.97 %). Dos planes ilimitados suman 22,100 de las 34,900 bajadas (63.32 %); el corte por plan está en este modelo. La lista de precios y sus fechas de cambio no están en este modelo, y la frase que el agente redactó sobre una subida de precios fue devuelta una vez por la comprobación de afirmaciones y reescrita sin la causa — el registro expone la migración y nada sobre el porqué.

Publicado también en esta ejecución, sin ninguna recommendation que se apoye en él

Finding 3

Altas brutas de fibra 18,400 → 22,340 (+21.41 %) mientras el churn de fibra se mantuvo en el 0.64 % — penetración del 38.41 % de 3.15 M de hogares pasados

severity mediumdirection upnovelty newtrust Adesglose SEGMENT = Fibre

Las altas brutas de fibra subieron de 18,400 en julio de 2026 a 22,340 en agosto (+21.41 %, 1.43× el umbral de finding del 15 % — severity medium) mientras el churn mensual de fibra pasó del 0.62 % al 0.64 % (+3.23 %, por debajo del umbral). La base de fibra de 1.21 M de abonados se sitúa en el 38.41 % de 3.15 M de hogares pasados (1.21 de 3.15 M). La base móvil perdió abonados en el mismo mes; la base de fibra los ganó — los dos segmentos se exponen por separado. El indicador de campaña no está en la fila de activación de este modelo, así que aquí no puede leerse si los abonados de fibra añadidos llegaron con una promoción.

Lo que esta ejecución no pudo ver.

El operador de destino de las portabilidades salientes, la lista de precios y sus fechas de cambio, el indicador de campaña en las activaciones de fibra, y cualquier cosa sobre la red. La estrella de red es el alcance de otro agente y otra estrella.

IlustrativoConjunto 2Agente de Rendimiento del Servicio de Red
Persona
Lee minutos-emplazamiento de avería, tickets de avería por 1,000 abonados y tiempo de restablecimiento para la estrella de red del mismo operador; separa "la red fue peor" de "los emplazamientos de una región estuvieron caídos", y nunca escribe una frase que vincule una avería con una cifra de churn — las dos estrellas no tienen puente. · Audiencia: el director de operaciones de red, los responsables regionales de operaciones de red, el responsable de operaciones de campo. · Tono: lenguaje de informe de operaciones, exacto. · Idioma de salida: en
Señales que vigila
(1) Minutos-emplazamiento de avería por región y código de causa, intermensual. (2) Tickets de avería por 1,000 abonados por región, junto a la tasa nacional. (3) Tiempo medio de restablecimiento por tipo de avería. (4) Disponibilidad de emplazamientos como el ratio detrás de los minutos, expuesta pero no usada como métrica de umbral — la disponibilidad se mueve en centésimas de punto. (5) Data states en capas tecnológicas desmanteladas.
Umbrales que se le dieron
finding 15 % · critical 40 % · métricas de ratio (tickets por 1,000, horas de restablecimiento) 8 % · cuota mínima 2 % de los emplazamientos de red · regla de gravedad: medium cuando se cruza un umbral, high cuando una métrica de ratio se mueve más de 1.25× su umbral o una métrica de recuento más de 1.5× el umbral de finding, critical por encima del umbral crítico; un finding con una celda de desglose toma la gravedad del movimiento propio de la celda; un tema ongoing conserva la gravedad que se le asignó

Cabecera de la ejecución

  • Programado semanalmente, lunes 05:30, Europe/Berlin
  • Periodo: agosto de 2026 frente a julio de 2026 (31 días cada uno; los minutos de avería son por día natural y la coincidencia es exacta)
  • Datos completos hasta 2026-09-20, medidos mediante max(EVENT_DATE) en la estrella de tickets, hace 5 horas; la estrella de averías se carga a diario y comparte la frontera
  • Alcance: el agente se ejecuta bajo el alcance de operaciones de red (todas las regiones, sin métricas comerciales)
  • Modelo: el modelo aprobado del espacio de trabajo
  • Coste: registrado en la ejecución
Brief

Agosto de 2026: minutos-emplazamiento de avería de Region East +112.14 % por fallos de alimentación eléctrica, tickets por 1,000 3.10 → 4.70 frente a un 3.10 nacional, tiempo de restablecimiento 7.4 → 11.2 horas — una frase que vinculaba esto con el churn fue retenida

Franja de supuestos

Se usó la comparación intermensual (agosto frente a julio de 2026); ambos meses tienen 31 días. La estrella de red y la estrella comercial no están unidas; el recuento de abonados se usa solo como denominador. La métrica de llamadas caídas de 2G no devolvió filas para agosto y se registra como data state.

Region East cargó con la subida de averías de agosto: los minutos-emplazamiento sin servicio se duplicaron con creces hasta 87,400 en 1,840 emplazamientos, con el código de causa de alimentación eléctrica en el 58.00 % de los minutos del mes, mientras las otras cinco regiones se movieron poco. Los abonados de la región abrieron 4,202 tickets, 4.70 por 1,000 frente a un 3.10 nacional, y cada uno tardó de media 11.2 horas en restablecerse frente a 7.4 en julio. El agente redactó una frase que decía que esta era la razón por la que subió el churn de East; se retuvo tras una reescritura, porque en este modelo no existe ningún puente entre las dos estrellas y el registro no hace tal afirmación.

covers: Finding 1, Finding 2

— Ejecución: semanal, el modelo aprobado del espacio de trabajo, datos completos hasta 2026-09-20. Guard Ledger: held 1 — borrador del candidato b-01, motivo unevidenced_causality (gate 4): la cláusula which is why East's churn rose hacía referencia a la estrella comercial, que este agente no puede abrir; una reescritura guiada mantuvo el vínculo, y entonces se retuvo; data state 1 — el sobre e4 (dropped_call_rate, capa 2G) devolvió 0 filas para 2026-08; not_selected 0; duplicate 0.

Recommendation 1

Desglosar los minutos-emplazamiento de avería de Region East en agosto por código de causa y por semana, con el tiempo medio de restablecimiento del mismo tipo de avería al lado

based_on: Finding 1, Finding 2 · responsable: responsable regional de operaciones de red, East

Si los minutos por alimentación eléctrica se concentran en una o dos semanas, es un evento; si se extienden por todo el mes, es el estado de la alimentación eléctrica de los emplazamientos. Ambos cortes están en este modelo. El registro termina ahí: qué emplazamientos visitar primero es decisión del responsable de campo, y el recuento de abonados servidos que permitiría ordenarlos no está en la estrella.

Los findings en los que se apoya

Finding 1

Minutos-emplazamiento de avería en Region East 41,200 → 87,400 (+112.14 %) en 1,840 emplazamientos (18.93 % de la red) — disponibilidad 99.95 % → 99.89 %

severity criticaldirection upnovelty newtrust Adesglose REGION = East

Los 1,840 emplazamientos de Region East registraron 87,400 minutos-emplazamiento sin servicio en agosto de 2026 frente a 41,200 en julio (+112.14 %, por encima del umbral crítico del 40 % — severity critical). Expresado como disponibilidad, el movimiento es 99.95 % → 99.89 %, y por eso la métrica de umbral de este agente son los minutos, no el ratio. El corte por código de causa está en este modelo: power carga con 50,692 de los 87,400 minutos de East en agosto (58.00 %), frente a 12,772 de 41,200 (31.00 %). Las otras cinco regiones se movieron dentro de ±12 %. Estos datos no pueden decir cuántos abonados había bajo un emplazamiento cuando estaba caído — el recuento de abonados servidos por emplazamiento no está en la estrella de red, y no se hace ninguna afirmación a nivel de abonado.

Finding 2

Tickets de avería por 1,000 abonados en Region East 3.10 → 4.70 (+51.61 %) mientras la tasa nacional se movió 2.90 → 3.10 (+6.90 %) — tiempo medio de restablecimiento en East 7.4 → 11.2 horas (+51.35 %)

severity criticaldirection upnovelty newtrust Adesglose REGION = East

Los tickets abiertos por los 894,000 abonados de Region East subieron de 2,771 en julio de 2026 a 4,202 en agosto, llevando la tasa de 3.10 a 4.70 por 1,000 (+51.61 %, por encima del umbral crítico del 40 % — severity critical), mientras la tasa nacional pasó de 2.90 a 3.10 (+6.90 %, por debajo del umbral). El tiempo medio de restablecimiento de los tickets de East subió de 7.4 a 11.2 horas (+51.35 %); el corte por tipo de avería sitúa las horas añadidas bajo site power. El recuento de abonados usado como denominador es la base de la estrella comercial a cierre de mes, leída como un número simple; este agente no abre ninguna métrica comercial más allá del recuento. Si la subida de tickets y la subida de averías son los mismos abonados no puede saberse aquí — en este modelo los tickets no están vinculados por clave a los emplazamientos.

Data state

Data state (no es un finding): la métrica dropped_call_rate en la capa 2G no devolvió filas para agosto de 2026 — la capa se desmanteló en la región durante el mes. Sin gravedad; se notifica al responsable del modelo para que retire la métrica de la capa.

Recommendation 2

Poner el tiempo medio de restablecimiento en una vigilancia semanal por tipo de avería y región, y pedir al responsable del modelo que retire la métrica de llamadas caídas de la capa desmantelada

based_on: Finding 2 · responsable: responsable de operaciones de campo, con el responsable del modelo de datos

El tiempo de restablecimiento creció un cincuenta por ciento en una región; una vigilancia semanal por tipo de avería mostrará si es solo la alimentación eléctrica. La métrica vacía de 2G producirá, de lo contrario, un data state en cada ejecución y gastará una consulta en nada.

Lo que esta ejecución no pudo ver.

Abonados servidos por emplazamiento, la clave de emplazamiento en los tickets, y cualquier cosa de la estrella comercial más allá del recuento de abonados. Si el churn de East y las averías de East son una misma historia es una pregunta que este modelo no puede responder, y la página lo dice más abajo.

IlustrativoConjunto 3Agente de Canal y Recarga
Persona
Lee los ingresos y el recuento de recargas de prepago, las altas brutas por canal y nivel de distribuidor, y la tasa de primera recarga de los nuevos abonados de prepago del mismo operador; separa "menos recargas" de "recargas más pequeñas", y "más altas" de "altas que se quedan". · Audiencia: el responsable de producto prepago, el director de ventas de canal, los responsables de distribuidores. · Tono: llano y comercial. · Idioma de salida: en
Señales que vigila
(1) Valor medio de recarga — ingresos por recargas sobre recuento de recargas, por denominación y canal. (2) Altas brutas por canal, con la cuota de cada canal. (3) Primera recarga en 30 días por canal y nivel de distribuidor. (4) Coste de comisión de distribuidor donde la métrica funciona. (5) Frecuencia de recarga por abonado de prepago activo.
Umbrales que se le dieron
finding 15 % · critical 40 % · métricas de ratio (valor medio de recarga, tasa de primera recarga, cuota de canal) 8 % · cuota mínima 2 % de las altas brutas · regla de gravedad: medium cuando se cruza un umbral, high cuando una métrica de ratio se mueve más de 1.25× su umbral o una métrica de recuento más de 1.5× el umbral de finding, critical por encima del umbral crítico; un finding con una celda de desglose toma la gravedad del movimiento propio de la celda; un tema ongoing conserva la gravedad que se le asignó

Cabecera de la ejecución

  • Programado semanalmente, martes 06:00, Europe/Berlin
  • Periodo: agosto de 2026 frente a julio de 2026 (31 días cada uno)
  • Datos completos hasta 2026-09-19, medidos mediante max(EVENT_DATE) en recargas y activaciones, hace 7 horas
  • Alcance: el agente se ejecuta bajo el alcance de canales (todas las regiones, solo las estrellas de prepago y activación)
  • Modelo: el modelo aprobado del espacio de trabajo
  • Coste: registrado en la ejecución
  • Importes en EUR
Brief

Agosto de 2026: valor medio de recarga 6.84 € → 6.27 € con más recargas pero más pequeñas, altas de distribuidor −20.10 % mientras las altas digitales +41.96 %, primera recarga en 30 días de las altas de distribuidor 71.20 % → 63.40 % — coste de comisión ilegible

Franja de supuestos

Se usó la comparación intermensual (agosto frente a julio de 2026); ambos meses tienen 31 días. La métrica de comisión de distribuidor devuelve un error de origen y está marcada como broken; cada frase que la necesitaba fue retenida. Este agente lee solo las estrellas de prepago y activación.

Los abonados de prepago recargaron en agosto algo más a menudo pero por menos: 3.98 M de recargas por valor de 24.96 M €, una media de 6.27 € frente a 6.84 € en julio, con las dos denominaciones más pequeñas ya en el 49.00 % de las recargas. Las altas brutas se mantuvieron cerca del nivel de julio, pero la mezcla se movió de los distribuidores a lo digital — las altas de distribuidor cayeron un 20.10 % hasta el 54.15 % del total mientras las altas digitales subieron un 41.96 % — y las altas de distribuidor que sí llegaron recargaron con menos frecuencia en 30 días, 63.40 % frente a 71.20 %, mientras las altas digitales se mantuvieron en el 81.60 %. Lo que se pagó a los distribuidores por esas altas no pudo leerse: la métrica de comisión está rota.

covers: Finding 1, Finding 2

— Ejecución: semanal, el modelo aprobado del espacio de trabajo, datos completos hasta 2026-09-19. Guard Ledger: held 2 — candidatos f-03 y r-02 (coste de comisión por alta), motivo source_execution_error en la métrica dealer_commission (el sobre e6 dio error; métrica marcada como broken en la nota del modelo); not_selected 0; duplicate 0.

Recommendation 1

Desglosar las recargas de agosto por denominación y canal frente a julio, y poner al lado el valor medio de recarga de cada canal

based_on: Finding 1 · responsable: responsable de producto prepago

Si el desplazamiento hacia denominaciones pequeñas se concentra en un canal, es el surtido de ese canal; si está en todos los canales, es el abonado. Ambos cortes están en este modelo. La disponibilidad de denominaciones por canal no lo está, y el responsable de producto lee los contratos de canal junto al registro.

Los findings en los que se apoya

Finding 1

Ingresos por recargas de prepago 26.67 M € → 24.96 M € (−6.41 %) mientras el recuento de recargas 3.90 M → 3.98 M (+2.05 %) — valor medio de recarga 6.84 € → 6.27 € (−8.29 %)

severity mediumdirection downnovelty newtrust Adesglose SEGMENT = Prepaid

Los abonados de prepago hicieron 3.98 M de recargas en agosto de 2026 frente a 3.90 M en julio (+2.05 %, por debajo del umbral) pero pagaron 24.96 M € frente a 26.67 M € (−6.41 %, por debajo del umbral de finding por sí solo). El valor medio de recarga cayó de 6.84 € a 6.27 € (−8.29 %, 1.04× el umbral de ratio del 8 % — severity medium), y el corte por denominación muestra el desplazamiento: las dos denominaciones más pequeñas subieron de 1,599,000 de 3.90 M de recargas (41.00 %) a 1,950,200 de 3.98 M (49.00 %). La base de 3.9 M de abonados de prepago se mantuvo plana. Estos datos no pueden decir si los abonados recargan importes más pequeños con más frecuencia por elección o porque una denominación mayor se retiró de un canal — la disponibilidad de denominaciones por canal no está en este modelo.

Recommendation 2

Poner las altas brutas de distribuidor y su tasa de primera recarga en 30 días en una misma vigilancia semanal por nivel de distribuidor y región, y pedir al responsable del modelo que repare la métrica de comisión antes de que se lea ningún coste por alta

based_on: Finding 2 · responsable: director de ventas de canal, con el responsable del modelo de datos

Menos altas de distribuidor que recargan con menos frecuencia son dos hechos sobre un mismo canal; el corte por nivel mostrará si los niveles más bajos cargan con ambos. La métrica de comisión está rota y cada frase que la necesitaba en esta ejecución fue retenida; una cifra de coste por alta existirá cuando exista la métrica.

Los findings en los que se apoya

Finding 2

Altas brutas de distribuidor 61,200 → 48,900 (−20.10 %) mientras las altas brutas digitales 22,400 → 31,800 (+41.96 %) — cuota de distribuidor en las altas 66.02 % → 54.15 %; primera recarga en 30 días de las altas de distribuidor 71.20 % → 63.40 %

severity highdirection downnovelty newtrust Adesglose CHANNEL = Dealer

Las altas brutas de prepago sumaron 90,300 en agosto de 2026 frente a 92,700 en julio (−2.59 %, por debajo del umbral); los canales se separaron. Las altas de distribuidor cayeron de 61,200 a 48,900 (−20.10 %, 1.34× el umbral de finding del 15 %) y las altas digitales subieron de 22,400 a 31,800 (+41.96 %, por encima del umbral crítico del 40 % en esa celda); las altas de tienda propia fueron 9,600 frente a 9,100. La cuota de distribuidor en las altas cayó del 66.02 % al 54.15 % (48,900 de 90,300 frente a 61,200 de 92,700). Las altas que se quedan también se movieron: de las altas de distribuidor, 31,003 de 48,900 (63.40 %) recargaron en 30 días frente a 43,574 de 61,200 (71.20 %) en julio — −10.96 %, 1.37× el umbral de ratio del 8 %, y la celda de desglose es el canal de distribuidor, así que el finding se lee severity high por los movimientos propios de la celda — mientras las altas digitales se mantuvieron en 25,949 de 31,800 (81.60 %) frente a 18,390 de 22,400 (82.10 %). El corte por nivel de distribuidor está en este modelo y sitúa la caída en los dos niveles más bajos. Estos datos no pueden decir qué se pagó a los distribuidores — la métrica de comisión devuelve un error de origen en este modelo y está marcada como broken en la nota del modelo.

Lo que esta ejecución no pudo ver.

Las comisiones de distribuidor, la disponibilidad de denominaciones por canal, y el motivo por el que un alta de distribuidor no recargó. Las métricas de pospago y de red están fuera del alcance de este agente por diseño.

Cada cifra lleva una dirección

En el producto cada cifra se vincula a una dirección de evidencia — sobre, fila, celda, dígito de control — y una cifra sin ella se retiene, no se publica. La anatomía de un registro →

Las cifras derivadas muestran su operación

Una variación, una cuota o una brecha la calcula el engine y lleva sus operandos; el modelo nunca divide. Cómo se demuestra cada cifra →

La gobernanza de IA es la capa de publicación

Ocho gates deterministas, el nivel de trust, la interpretación marcada con insignia, una franja de supuestos que no se puede desactivar y el Guard Ledger. Dónde puede llegar el modelo y dónde no →

Preguntas frecuentes

Cuatro preguntas que suelen hacerle a esta página

01Nuestros datos de facturación, CRM y red son tres sistemas distintos. ¿Puede un solo agente leer los tres?

Un agente lee lo que contiene el modelo semántico importado. Donde las estrellas no están unidas, el agente lee cada una por su cuenta y nunca inventa el puente — por esa razón las tres personas de la página están divididas según esas estrellas.

02¿Ve el agente a los abonados?

No. Abonado y MSISDN están marcados como personales; los cortes más finos son región, plan, banda de antigüedad, canal y nivel de distribuidor.

03¿Puede decir por qué subió el churn?

Puede decir dónde subió el churn, en qué plan y antigüedad, y cuánto fue portabilidad saliente. Una causa necesita evidencia que el modelo contenga; una causa supuesta se retiene con su motivo, de forma visible.

04¿Qué pasa si una métrica devuelve un error?

Se marca como broken en la nota del modelo, el agente deja de gastar consultas en ella, y cada frase que la necesitaba se retiene con el motivo.

Estudio gratuito de descubrimiento de datos

Vea cuáles de estas señales puede sostener su propio warehouse.

Envíenos el nombre de su plataforma de datos y el área de negocio sobre la que más discuten. Leemos su modelo semántico con usted y respondemos por escrito: cuáles de las señales de esta página sostiene hoy su modelo, cuáles necesitan un cambio en Axoria Data Studio y qué mediría un piloto de cuatro semanas. Sin coste, sin secuencia — una persona responde en dos días laborables.

Solicite un estudio gratuito de descubrimiento de datos → Iniciar un piloto de 4 semanas

Lo que asumen los ejemplos

Los datos, el modelo y las medidas detrás de los tres conjuntos

Nada en un conjunto se apoya en una fuente ajena al modelo descrito aquí. Abra lo que quiera conciliar.

01Fuentes de datos asumidas — datos que un operador de telecomunicaciones ya tiene

Facturación y tarificación (ingresos por segmento de abonado, plan, eventos de recarga), CRM (activaciones, bajas con códigos de motivo, cambios de plan, indicadores de portabilidad saliente), aprovisionamiento y gestión de pedidos (pedidos de fibra, hogares pasados), el sistema de operaciones de red (minutos de disponibilidad por emplazamiento, averías por código de causa), el sistema de tickets de avería (tickets por región, tiempo de restablecimiento), los sistemas de canal de distribuidores y digital (altas brutas por canal y nivel de distribuidor). Nivel de detalle típico del warehouse: una fila por abonado y mes para las métricas de base, una por evento para activaciones, bajas, recargas y tickets, una por emplazamiento y día para la disponibilidad.

02Modelo semántico asumido — el mínimo para las tres personas
Medidas
subscriber_base (por segmento) · gross_adds · disconnects · churn_rate (derivada por el engine: bajas / base inicial) · net_adds (derivada por el engine) · service_revenue · arpu (derivada por el engine) · plan_upgrades · plan_downgrades · arpu_of_migrated_cohort · homes_passed · fibre_connected · outage_site_minutes · sites · tickets · tickets_per_1000 (derivada por el engine) · mean_time_to_restore_hours · recharge_revenue · recharge_count · average_recharge_value (derivada por el engine) · first_recharge_within_30_days · gross_adds_by_channel.
Dimensiones
mes · región · segmento (pospago / prepago / fibra) · plan · banda de antigüedad · código de motivo de baja · indicador de portabilidad saliente · canal (distribuidor / digital / tienda propia) · nivel de distribuidor · clúster de emplazamientos · código de causa de avería · capa tecnológica · denominación de recarga. Marcados como personales y nunca desglosados por: abonado, MSISDN, titular del distribuidor.
Frontera de datos
medida por el engine mediante max(BILLING_MONTH) para la estrella comercial, max(EVENT_DATE) para tickets y averías; la estrella comercial y la estrella de red no tienen puente — los agentes nunca afirman que un evento de red causara un evento de churn, y la página lo dice.
03KPI asumidos — lo que siguen los directivos de telecomunicaciones
KPIDefiniciónUnidadBanda típicaDesglose habitual
ARPU / ARPAingresos por servicios / abonados medios (cuentas)moneda/mesEE. UU. pospago $48–55, prepago $28–38, fibra $65–75 [proveedor]segmento · plan
Churn mensualbajas / abonados medios%/mesEE. UU. telefonía pospago ≈ 0.9–1.0 % [informes de operadores]segmento · región
Altas netasaltas brutas − bajasrecuentoespecífico de cada empresaproducto · canal
Margen EBITDAEBITDA / ingresos%operadores maduros 30–45 % [proveedor]unidad de negocio
Coste de adquisición de abonadoventas & marketing + subvenciones / altas brutasmonedaespecífico de cada empresacanal
Intensidad de capexcapex / ingresos%específico de cada empresadominio de red
Disponibilidad de redminutos-emplazamiento disponibles / minutos-emplazamiento totales%sin banda universalregión · tecnología
Minutos-emplazamiento de averíaminutos-emplazamiento sin serviciominutosespecífico de cada empresaclúster de emplazamientos · causa
Tickets de avería por 1,000 abonadostickets / abonados × 1,000recuentoespecífico de cada empresaregión · tipo de avería
Tiempo medio de restablecimientohoras medias del ticket al cierrehorasespecífico de cada empresaregión · tipo de avería
Tiempo de aprovisionamientodel pedido a activodíasespecífico de cada empresaproducto · región
Penetración de banda ancha fijaabonados / hogares pasados%específico de cada empresahuella
Valor medio de recargaingresos por recargas / recuento de recargasmonedaespecífico de cada empresadenominación · canal
Primera recarga en 30 díasaltas de prepago que recargan en 30 días / altas de prepago%específico de cada empresacanal · nivel de distribuidor

Relacionado

Adónde llevan estas páginas

Los departamentos a los que pertenecen estos perfiles

En este sitio