Cómo Valtech ayudó a un líder de medios europeo a reducir las bajas y aumentar el engagement con modelos predictivos basados en ML.

Nuestro cliente es una de las principales empresas de medios y entretenimiento de Europa. Ofrece servicios de televisión satelital, banda ancha, móvil y streaming a millones de clientes en el Reino Unido y en otros países. Reconocido por su contenido premium y la experiencia de sus clientes, busca de forma continua nuevas formas de fortalecer su ventaja competitiva con interacciones más relevantes y más personalizadas. 

El cliente se propuso reforzar su liderazgo de mercado con una ambición clara: "conquistar el living". 

La creciente competencia con gigantes como Netflix y Disney+ generó urgencia, pero también oportunidades. El liderazgo senior de la organización asumió el desafío respaldando la innovación, habilitando la colaboración ágil entre equipos y fomentando una cultura de experimentación. 

Identificar los casos de uso correctos y demostrar su impacto requería tanto alineación estratégica como validación técnica. Valtech intervino para ayudar al cliente a demostrar el valor de negocio de sus ambiciones y hacerlas realidad. 

Valtech ayudó a implementar un modelo predictivo que identifica a los clientes que poseen un mayor riesgo de desuscripción y adapta las ofertas de descuento en consecuencia. 

Este modelo equilibra personalización y rentabilidad, ajustando las características de las ofertas para retener a los clientes de mayor riesgo sin gastar de más en quienes no muestran indicios de cancelación.  

La solución ha generado un impacto duradero en el negocio y continúa evolucionando en colaboración con los equipos internos del cliente. 

Implementamos un sistema de recomendación impulsado por ML que personaliza las promociones que se emiten en los decodificadores. 

El objetivo es incrementar el consumo de contenido y el valor de vida del cliente, mostrando la promoción precisa al espectador correcto en el momento indicado. 

El sistema segmenta a los clientes en micro-audiencias y prioriza el contenido promocional según su relevancia. Como resultado, se obtuvo un incremento del 113% en los grupos objetivo.  

Actualmente, el modelo se encuentra integrado en la infraestructura de su transmisión central y está optimizado para ingresos incrementales.  

El cliente trabajó con nosotros para mejorar la manera en la que gestionaba a los clientes en riesgo durante los flujos de baja online. 

La organización ya contaba con un modelo de propensión existente para estos escenarios, pero identificamos oportunidades de mejora en el desempeño. Recomendamos lo que denominamos un Large Action Model, una arquitectura basada en los mismos principios que los modelos de lenguaje extensos (LLM). 

En lugar de basarse en una lógica estática, este modelo anticipa lo que un cliente probablemente hará a continuación. Esto le permite determinar la probabilidad de desuscripción en escenarios específicos. Cuando esa probabilidad supera un umbral determinado, el modelo ofrece al cliente ofertas de retención adaptadas al contexto y al usuario. 

Este Large Action Model superó al modelo de anterior en un 20%, brindando recomendaciones en tiempo real durante los momentos de mayor riesgo. 

• El modelado de retención personalizada generó ahorros sostenidos y medibles. 

   

• El sistema de recomendación incrementó los ingresos y el consumo de contenidos. 

   

• El modelado basado en acciones mejoró los resultados de retención durante los procesos de cancelación digital. 

   

• Las soluciones de IA avanzaron más allá de la prueba de concepto hacia entornos de producción a escala empresarial. 

Valtech ha sido socio estratégico del cliente durante casi una década. Años de resultados concretos otorgaron la confianza para depositar en nosotros la entrega de sistemas de IA escalables orientados a resultados.  

Valtech aportó profundidad técnica, experiencia en retail media y una trayectoria comprobada en ejecución que genera impacto real para el negocio.  

Este Large Action Model sigue activo y continúa aprendiendo, presentando mejoras a medida que ingresan nuevos datos.  

El próximo paso es expandir la personalización a más canales y aprovechar la IA agéntica para simplificar el soporte al cliente y perfeccionar las recomendaciones de productos.  

Valtech continúa encontrando formas inteligentes y prácticas de generar resultados en todo el negocio del cliente mediante el uso de la IA.