José Manuel Narciso, CEO de Bionline.VALÈNCIA (EP). El sector energético es, junto con otros como el retail o las telecomunicaciones, uno de los que mayor recorrido tiene a la hora de diseñar desarrollos específicos de Inteligencia Artificial (IA). Estas nuevas tecnologías se emplean, entre otras cuestiones, en diseñar asistentes virtuales para proporcionar información personalizada sobre los consumos energéticos, la localización de averías o la reducción del fraude eléctrico
Sin embargo, en un mercado con una competencia voraz, si hay una cuestión clave en la que los algoritmos de IA son altamente eficaces es la de la previsión del abandono de clientes y las tareas encaminadas a retenerlos.
En este sentido, José Manuel Narciso, CEO de Bionline, señala que existe “una necesidad de innovación en el uso de la IA aún mayor en el sector energético, porque el comportamiento de consumo de energía es distinto al comportamiento de compra en retail o banca, ya que es mucho más complejo identificar a los clientes con propensión a abandonar la compañía”.
Fruto de la detección de esta necesidad específica, Bionline está trabajando en la adaptación de su solución biRetention, a las necesidades de Gana Energía, la compañía del sector minorista que comercializa electricidad de fuentes renovables. Toda la electricidad que suministra procede de energía producida con recursos naturales inagotables.
Se trata de un conjunto de algoritmos basados en IA capaces de predecir de manera individualizada, en base a los datos anonimizados de las empresas, aquellos clientes de alto valor que tienen una probabilidad alta de disminuir su consumo o bien de abandonar la compañía.
Una solución que, combinada con la labor de los equipos de marketing y de Data Analytics, permite a las empresas incrementar el acierto en la detección de clientes de gran valor con alta probabilidad de abandono incluso en un 1.000%.
Como siempre, los patrones de comportamiento son la clave. Narciso explica que biRetention analiza, de entre todos los clientes que tienen un nivel de consumo medio-alto, aquellos que guardan gran parecido a los clientes que históricamente tenían un nivel de consumo similar, pero terminaron abandonando la compañía.
“Este parecido -añade- se basa en características de los clientes y en sus patrones históricos de consumo. El output del módulo equivale a una conclusión individualizada para cada cliente completamente accionable con tal de tomar la mejor decisión en lo que a la retención del mismo se refiere”. A partir de ahí, entran en juego las distintas propuestas que desde los departamentos comercial y de marketing de las empresas se lleven a cabo con el fin de retener al cliente.
Para Gana Energía, los resultados de trabajar con Bionline no se han hecho esperar y Antonio Picazo, su Fundador y CEO, señala que para su compañía “el uso de una tecnología de IA como la desarrollada por Bionline puede suponer una ventaja competitiva más que significativa. Gracias a ella seremos capaces de anticiparnos al abandono de nuestros clientes, ajustando la oferta a sus necesidades y preferencias de manera individualizada”.
Según datos de 2018, las comercializadoras independientes lograron por primera vez una cuota de captación de clientes superior al 25%. Esto quiere decir que uno de cada cuatro clientes opta por estas nuevas eléctricas. Retenerlos en el tiempo y captar mayor cuota es uno de los mayores retos al que la IA puede aportar todo su potencial.
