Software · Plataformas · Telecomunicaciones
Las empresas de tecnología y telecomunicaciones cuentan con datos de uso que la mayoría envidiaría.
Para negocios de software, plataformas y telecomunicaciones, convertimos el uso del producto y la telemetría de red en una fuente gobernada para el abandono de clientes, el crecimiento y la confiabilidad, de modo que los equipos actúen sobre señales y no sobre anécdotas.
El proyecto
Un socio que entiende Tecnología y telecomunicaciones.
Nadie dedica el primer mes a explicarnos tecnología y telecomunicaciones. El equipo llega conociendo los sistemas, las regulaciones y los ritmos de reporte del sector, y luego construye los modelos de datos, el gobierno y los dashboards junto con los equipos internos, frente a las métricas de las que ya rinden cuentas.
- Uso de producto, facturación y telemetría de red unificados y gobernados
- Analítica de abandono y retención que señala el riesgo con anticipación
- Telemetría de alto volumen ingerida, gobernada y lista para consultar
- Métricas confiables y gobernadas desde las que reporta cada equipo
Lo que ponemos en marcha
La base para Tecnología y telecomunicaciones
Las capacidades que implementamos, y con qué rapidez alcanzan el primer valor.
Retos que resolvemos
A qué se enfrentan los equipos de Tecnología y telecomunicaciones
Los problemas recurrentes que escuchamos, y cómo los resolvemos.
Datos de producto y de red en silos
Unificamos los datos de uso, facturación y telemetría de red en una única fuente gobernada y confiable.
El abandono aparece solo cuando los clientes ya se fueron
Entregamos analítica de abandono y retención que señala el riesgo a tiempo.
Palancas de crecimiento enterradas en eventos crudos
Construimos analítica de producto que conecta el uso con los ingresos.
Lo que se entrega
Entregables
Resultados tangibles diseñados para mover las métricas que importan.
Analítica de producto y uso
Uso a nivel de evento conectado con la activación, el crecimiento y los ingresos.
Modelos de abandono y retención
Analítica de alerta temprana sobre los clientes en mayor riesgo.
Pipelines de red y telemetría
Telemetría de alto volumen ingerida, gobernada y lista para consultar.
Analítica de autoservicio
Métricas confiables y gobernadas desde las que reporta cada equipo.
Stack
Herramientas y tecnologías
El stack Snowflake-first al que recurrimos en este sector.
Software · Plataformas · Telecomunicaciones
Diseñado para Tecnología y telecomunicaciones, en Snowflake.
Diseñado para los reguladores
Preguntas
Preguntas frecuentes del sector
¿Cómo se maneja telemetría de eventos de alto volumen en Snowflake?
La telemetría de uso y de red de alto volumen se ingiere, se gobierna y queda lista para consultar en Snowflake, unificada con los datos de uso de producto y de facturación en una única fuente gobernada y confiable. Viewnear construye esos pipelines de telemetría para negocios de software, plataformas y telecomunicaciones, y mantiene el volumen completo listo para consultar. Los datos de uso y de red se manejan con privacidad, consentimiento y controles de acceso.
¿Snowflake permite señalar a tiempo a los clientes en riesgo de abandono?
La analítica de abandono y retención en Snowflake señala el riesgo a tiempo, en lugar de mostrar el abandono solo cuando los clientes ya se fueron. Viewnear construye esa analítica de alerta temprana sobre el uso de producto, la facturación y la telemetría de red unificados en una única fuente gobernada y confiable, y la entrega caso de uso por caso de uso, en sprints con software funcionando en cada demo.
¿Cómo se conecta el uso del producto con los ingresos?
La analítica de producto en Snowflake conecta el uso a nivel de evento con la activación, el crecimiento y los ingresos en una sola fuente gobernada, y así se vuelven visibles las palancas de crecimiento enterradas en eventos crudos. Viewnear unifica el uso de producto, la facturación y la telemetría de red en esa fuente y construye la analítica de producto encima. Como las métricas son gobernadas y confiables, cada equipo reporta desde los mismos números.
Pongamos en marcha una práctica de datos e IA duradera.
Con el punto de partida claro (migrando, escalando o llevando IA a producción), trazamos la vía más rápida hacia casos de uso en producción, operados por equipos internos.