Ex analista senior en Entel Perú. Modelos de churn, dashboards de sentimiento y estrategias de retención sobre millones de suscriptores. Llevo esa experiencia directa a tu operación telco.
Miss Yera
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Gera Flores (Miss Yera). Mujer Tech #1 en Peru. Consultora de IA #1 en espanol segun Favikon 2025. Profesora en CENTRUM PUCP.
Detras del trabajo
+13 anos en Falabella, Glovo, PedidosYa, Entel, Goodyear y Mondelez. Comunidad de +200,000 personas y 90%+ de satisfaccion en proyectos corporativos.
Lo operativo
Las credenciales y el valor diferencial estan en el cierre de la pagina y en /sobre-mi/.
Trabajé como analista senior en Entel Perú, donde construí modelos de churn predictivo, dashboards de sentimiento del cliente y estrategias de retención basadas en datos sobre una base de millones de suscriptores. No hablo de telecomunicaciones desde la teoría: viví la presión diaria por reducir churn, subir ARPU y cumplir con los SLA de OSIPTEL.
Conozco la realidad del mercado telco peruano: cuatro operadores compitiendo agresivamente en precio, portabilidad numérica que facilita el cambio, usuarios que esperan conectividad 24/7 y un regulador (OSIPTEL) que exige estándares de calidad cada vez más altos. En ese contexto, la diferencia entre ganar y perder clientes está en los datos y en la capacidad de actuar sobre ellos a tiempo.
Las telecomunicaciones generan volúmenes enormes de datos: CDRs, registros de uso, interacciones de call center, datos de red, reclamos. El problema no es la cantidad de datos, es que la mayoría se almacenan sin analizarse. Cada CDR que no se analiza es una oportunidad perdida de retención, upselling o mejora de red.
Soluciones diseñadas para el ritmo del sector telco: millones de transacciones diarias, necesidad de respuesta en tiempo real y un regulador que no espera.
Modelos que identifican clientes en riesgo de fuga 30-60 días antes del evento. Integran variables de uso (CDRs, datos, SMS), comportamiento de recarga, interacciones con el call center, reclamos ante OSIPTEL y señales de portabilidad. En Entel construí dashboards de sentimiento del cliente que alimentaron directamente las estrategias de retención. Cada punto de reducción en churn representa millones en revenue anual.
Análisis predictivo del tráfico de red por celda, sector y franja horaria para anticipar congestión, planificar expansión de capacidad y optimizar la inversión en infraestructura (CAPEX). Modelos que detectan anomalías en la calidad de servicio antes de que impacten los indicadores que monitorea OSIPTEL.
Chatbots y agentes de IA que resuelven consultas de saldo, cobertura, facturación, reclamos y soporte técnico básico. Reducción de hasta 40% en llamadas al call center manteniendo NPS. Escalamiento inteligente a agentes humanos cuando la complejidad lo requiere. Cumplimiento con estándares de atención de OSIPTEL.
Modelos de propensión de compra y elasticidad de precio que maximizan ARPU por microsegmento. Recomendación del plan, addon o promoción óptima para cada cliente basada en su perfil de uso real. En postpago, upselling inteligente. En prepago, optimización de ofertas de recarga y paquetes.
En el mercado telco peruano, donde la portabilidad numérica facilita el cambio de operador, retener un cliente cuesta 5 a 7 veces menos que adquirir uno nuevo. Cada punto de reducción en churn mensual se traduce en millones de soles de revenue protegido.
Esa experiencia directa en Entel me permite entender la realidad operativa del sector: la presión por los SLA de OSIPTEL, la guerra de precios, la complejidad del billing y los desafíos de atender a una base masiva de clientes con expectativas cada vez más altas.
Pausa estratégica
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Un proceso que entiende la velocidad del sector telco, donde cada día sin un modelo de churn operativo son clientes que se van sin que los detectes.
Entendemos tu base de suscriptores, tus KPIs (churn, ARPU, NPS, SLA de OSIPTEL), tus sistemas BSS/OSS y los datos disponibles. Identificamos dónde la IA genera mayor impacto: retención, revenue, experiencia del cliente o eficiencia de red.
Desarrollamos el primer modelo (churn, next-best-offer o predicción de tráfico) con un segmento acotado de la base. Validamos predicciones contra la realidad y ajustamos antes de escalar. Sin afectar la operación comercial.
Conectamos el modelo con tus sistemas de billing, CRM y canales de contacto para que las predicciones se conviertan en acciones automáticas: llamada de retención, oferta personalizada, alerta de red. El modelo que no se operacionaliza no sirve.
Tu equipo de marketing, retención, pricing y operaciones de red aprende a interpretar, usar y confiar en los modelos. Programas diseñados para equipos de telecomunicaciones.
La experiencia directa en Entel como analista senior construyendo modelos de churn predictivo, dashboards de sentimiento del cliente y estrategias de retención sobre una base de millones de suscriptores es la base de cada solución que diseñamos para el sector telco. No se trata de modelos genéricos: cada solución considera las particularidades del mercado peruano, donde cuatro operadores compiten agresivamente y la portabilidad numérica facilita el cambio.
Con más de 200K+ profesionales impactados a través de programas de transformación y 50+ conferencias, la capacidad de llevar analítica avanzada a equipos comerciales, de retención y de operaciones de red está probada. Cada proyecto combina la profundidad técnica de los modelos con la pragmaticidad que exige un sector donde cada día sin optimizar el churn son clientes que migran al competidor.
Nuestra consultoría en IA para telecomunicaciones abarca desde modelos de churn hasta optimización de red, siempre dentro del marco de OSIPTEL. La capacitación en IA para equipos de telecomunicaciones prepara a tus profesionales de marketing, retención y pricing para trabajar con datos de forma autónoma. Para proyectos de modernización de infraestructura BSS/OSS, contamos con consultoría tecnológica especializada.
La ia en telecomunicaciones es uno de los sectores con mayor madurez de adopción en LATAM. Desde mi experiencia trabajando en proyectos del ecosistema Entel, los casos de IA con mayor retorno en telcos son: predicción de churn y retención dirigida, mantenimiento predictivo de red, optimización del up-selling en customer care, detección de fraude en activaciones y agentes IA para soporte de primer nivel.
El reto en IA en telecomunicaciones no es el modelo, sino la integración con sistemas legacy (BSS, OSS, billing) que muchas veces son monolitos con décadas de historia. Por eso los proyectos exitosos suelen empezar en el data lake o en una capa intermedia, sin tocar los core systems en la primera fase.
Para operadoras peruanas medianas, el caso de entrada recomendado suele ser predicción de churn con tratamiento personalizado, porque tiene retorno medible en 90 días y no requiere modificar sistemas core. Una vez probada la metodología, se escala a casos más complejos como optimización de red o atención conversacional con agentes IA.
Si tu operadora telco evalúa casos de IA en telecomunicaciones, revisa el detalle de casos sectoriales en la página de IA para telecomunicaciones.
Sí, aunque los modelos son técnicamente diferentes. En postpago, las señales son más claras: baja de uso, reclamos, consultas de portabilidad. En prepago, el desafío es mayor porque no hay contrato, pero los patrones de recarga, uso de datos y activación de promociones permiten construir modelos efectivos. En Entel trabajé con ambos segmentos.
Todas las soluciones se diseñan dentro del marco de OSIPTEL (especialmente en calidad de servicio, atención al usuario y portabilidad) y la Ley 29733 de Protección de Datos Personales. Los modelos de churn y personalización utilizan datos anonimizados para desarrollo y datos protegidos con controles de acceso estrictos en producción.
Sí. Trabajamos con los principales sistemas del sector: Amdocs, Ericsson, Huawei, Oracle BRM, Salesforce para telco, y sistemas propios. La integración con billing, CRM, provisioning y gestión de red es fundamental para que los modelos se traduzcan en acciones operativas reales.
Un primer modelo predictivo de churn con validación sobre datos históricos toma 4-6 semanas. La integración con los canales de retención (call center, push, SMS) agrega 2-4 semanas adicionales. El ciclo completo de piloto a producción es de 2-3 meses. Los primeros insights sobre la base aparecen desde las primeras semanas de análisis.
Sí. Los modelos de análisis de tráfico y predicción de congestión alimentan directamente los reportes de calidad de servicio. Además, la detección temprana de anomalías en la red permite actuar antes de que los indicadores regulatorios se vean afectados, lo que protege tu posición frente al regulador.
Transforma tu operación telco con soluciones de IA que incluyen capacitación integral para los equipos comercial, de retención, pricing y operaciones de red.
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Sobre la consultora
Ingeniera Industrial MBA con +13 años liderando proyectos de analítica e IA en Falabella, Glovo, PedidosYa, Entel, Goodyear y Mondelez. Reconocida como #1 en datos en español según Favikon 2025. Más de 200K personas impactadas y 50+ conferencias.
Los rangos reales en Perú y LATAM son: diagnóstico inicial desde USD 3,500 (2 a 3 semanas), piloto desde USD 8,000 (4 a 8 semanas), implementación corporativa desde USD 25,000 (3 a 6 meses), transformación integral desde USD 120,000. Retainer mensual desde USD 3,500. Las big four cobran 2x a 5x más por el mismo alcance.
El diagnóstico inicial toma 2 a 3 semanas. Un piloto funcional en producción tarda 4 a 8 semanas. Una implementación corporativa de área completa entre 3 y 6 meses. Los primeros quick wins aparecen entre el día 30 y el día 60. El payback típico de un proyecto bien priorizado se ubica entre 3 y 9 meses.
Evalúa por experiencia sectorial documentada (no logos, casos con métricas), metodología clara con entregables nombrados, transferencia de conocimiento al equipo interno, referencias verificables con teléfono directo, sponsor senior presente en el proyecto (no solo en la venta) y pricing transparente. El logo conocido no garantiza el mejor fit.
No. La consultoría trabaja con el equipo interno, aporta metodología y velocidad, y queda capacitación obligatoria para que el equipo opere la solución sin dependencia permanente. La IA libera al equipo del trabajo repetitivo para que se enfoque en lo que requiere criterio humano.
Entre 200% y 500% el primer año en proyectos bien priorizados. Retorno acumulado de 3x a 8x la inversión en 12 a 18 meses. Las tres palancas que mueven el retorno son reducción de costos operativos, incremento de ingresos y velocidad de decisión.
Sí, sobre todo en automatización de reportes manuales, atención al cliente con agentes IA, dashboards predictivos y análisis con SQL+Python+IA. El stack típico mensual cuesta entre USD 60 y USD 150 por usuario, y suele pagarse solo en menos de 30 días con una sola automatización bien implementada.
Respuestas por Gera Flores (Miss Yera), consultora de IA #1 en español según Favikon 2025. Para aterrizar estas respuestas en tu caso específico, agenda 30 minutos sin costo con Gera.
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