Cómo las utilities utilizan el análisis para mejorar las interacciones con los clientes

La utilities han funcionado casi como monopolios que históricamente no han sentido una fuerte necesidad de competir. Para muchos, el servicio al cliente no ha sido una prioridad, y los agentes pueden ayudar a los clientes solo utilizando sistemas de información de clientes (CIS) y sistemas de pedidos obsoletos.

Desafortunadamente, estos sistemas transaccionales no pueden contar la historia completa de un cliente, sus preferencias o sus puntos débiles. Sin embargo, al combinar la información de los sistemas transaccionales con la información de análisis, big data e IoT, los agentes de servicio, y todos los que se enfrentan al cliente en una utilidad, pueden obtener una imagen más completa de sus clientes.

Los servicios públicos entienden esto, pero para muchos, el uso de big data y análisis es un gran desafío. Esto se debe a que muchas utilities ejecutan sistemas heredados que no se integran fácilmente con analíticas más recientes o tecnologías de big data. Mientras tanto, los clientes se están cansando de recibir ofertas y comunicaciones que no responden a sus necesidades. El objetivo ahora es poder comprender mejor a sus clientes con la ayuda de análisis y big data. Para que esto ocurra, una empresa de servicios públicos debe comprender los patrones de uso de energía, la demografía de cada cliente, si usan energía solar y su capacidad de pago.

Para lograr este objetivo, las empresas de utilities deben tener en cuenta cuatro aspectos clave.

1. Conocimiento del cliente

Hay que conocer a los clientes y analizar esta información. La tecnología puede añadir muchos tipos de información diferente sobre cada cliente y luego reunir y evaluar esta información.

2. Integración del sistema

No se pueden eliminar los sistemas heredados por completo, dado que su información, procesos de negocios y la familiaridad del usuario con estos sistemas es importante. La tecnología elegida debe integrarse en la base del sistema heredado con los sistemas más nuevos de IoT, big data y análisis.

3. Optimización del canal

Las compañías deben ver cómo se comunican con sus clientes. Esta comunicación puede ser por teléfono, correo electrónico o correo ordinario, o a través de las redes sociales. Los análisis en marketing combinan datos de fuentes de datos estructurados y no estructurados. La empresa puede ver las preferencias del canal de comunicación por cliente.

4. Cambio cultural

El departamento de TI debe unirse al arquitecto jefe de datos (ahora conocido como CDO, o director de datos). Los datos se estaban transformando en formas nuevas y desestructuradas, como las redes sociales y la IoT, que de alguna manera tienen que combinarse con éxito con las transacciones estándar y transaccionales.

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