Pacific Power Rechnungshilfe: KI findet 37.000 Haushalte
Eine Kampagne zur Pacific Power Rechnungshilfe in Oregon, gesteuert durch die KI-Analytik von Bidgely, fand rund 37.000 zusätzliche Haushalte, die für das Programm Low-Income Discount infrage kommen könnten, und trug zu rund 9.000 neuen Anmeldungen bei, teilte der Versorger am 27. Oktober 2026 mit. Die Arbeit brachte einen AEIC Achievement Award 2026 ein. Für jedes Unternehmen mit einem Rabatt- oder Erstattungsprogramm zeigt der Fall, wie Kundendaten die Ansprache auf die Menschen lenken können, die am ehesten Anspruch haben, während die Entscheidung über die Berechtigung bei Menschen bleibt.
Warum berechtigte Kunden Rabatte verpassten
Pacific Power hatte ein Rabattprogramm, das viele berechtigte Kunden in Oregon nicht nutzten. Das Programm Oregon Low-Income Discount senkt die Rechnungen um 20 bis 80 % für Kunden mit höchstens 60 % des staatlichen Medianeinkommens, bereinigt um die Haushaltsgröße. Ein Rabatt hilft aber nur Haushalten, die davon wissen und ihn beantragen, also wollte der Versorger herausfinden, welche seiner Kunden berechtigt sein könnten, und sie direkt ansprechen.
Pacific Power versorgt mehr als 800.000 Kunden in Oregon, Washington und Kalifornien und gehört zu PacifiCorp.
Womit Pacific Power sie fand
Der Versorger nutzte den Analytics Workbench von Bidgely auf Basis von UtilityAI. Damit wertete Pacific Power Zensusdaten, Kundendaten, den Energieverbrauch der Haushalte und Kommunikationspräferenzen aus und fand rund 37.000 zusätzliche Haushalte, die für den Rabatt infrage kommen könnten. Bidgely mit Sitz in Los Altos, Kalifornien, beschreibt sie als verborgene, aber berechtigte Haushalte.
Wie die KI die Ansprache prägte, nicht die Berechtigung
Die Analyse entschied, wen man kontaktiert, nicht, wer Anspruch hat. Pacific Power sagt, die KI-gestützte Arbeit sei nur zur Information der Kundenansprache genutzt worden. Die Kunden entschieden selbst, ob sie einen Antrag stellen, jeder Antrag durchlief das etablierte Verfahren des Programms, und Kundendaten wurden nach den bestehenden Datenschutzrichtlinien des Versorgers behandelt.
Die Kampagnendaten zeigten auch, wo Menschen abbrachen. Manche Kunden begannen einen Antrag und schlossen ihn nicht ab, deshalb änderte Pacific Power seine Nachrichten und erinnerte Antragsteller daran, Kontonummer und Einkommensangaben bereitzuhalten, bevor sie beginnen.
„Technologie ist dann am wertvollsten, wenn sie hilft, ein echtes Kundenproblem zu lösen." — Barbara Modey, Managerin für Marktforschung zur Kundenzufriedenheit bei Pacific Power
Was die Ansprache erreicht hat
Die Bemühungen trugen laut Unternehmen zu rund 9.000 zusätzlichen Anmeldungen im Programm Low-Income Discount bei. Zwischen 2025 und 2026 wuchs die Teilnehmerzahl von rund 69.000 auf 78.000 Kunden. Die Bekanntheit der Hilfsprogramme von Pacific Power stieg in der Studie J.D. Power Electric Utility Residential Customer Satisfaction Study um 10 %, während die Zufriedenheit der Programmteilnehmer bei rund 90 % stabil blieb.
Die Arbeit brachte Pacific Power einen Achievement Award 2026 der Association of Edison Illuminating Companies ein, bekannt gegeben am 27. Oktober 2026.
Was der Fall Pacific Power Rechnungshilfe für Versorger und Dienstleister bedeutet
Für einen Versorger liegt der Wert in der Zielgenauigkeit. Das Unternehmen richtete seine Ansprache auf die Haushalte, die die Daten markierten, und nutzte die Ergebnisse der Kampagne, um den Schritt zu beheben, an dem Antragsteller hängen blieben. James Owen, Vice President für Kundenerlebnis und Innovation, nannte es einen klugen Einsatz von Ansprache-Ressourcen, die richtigen Kunden mit der richtigen Botschaft zu erreichen.
Dieselbe Methode passt zu jedem Unternehmen mit einem Leistungs-, Rabatt- oder Erstattungsprogramm, das Kunden beantragen müssen: Versicherer, Telekommunikationsanbieter, Banken und Behörden. Nutzungs- und Kontodaten können zeigen, wer wahrscheinlich berechtigt ist, während die förmliche Prüfung der Berechtigung beim bestehenden Verfahren bleibt. Die Schutzvorkehrungen, die Pacific Power beschreibt, ein von Menschen geführtes Antragsverfahren und bestehende Datenschutzregeln, sind der Teil, den andere Unternehmen übernehmen müssten.
Fragen und Antworten
Wie hat Pacific Power mit KI berechtigte Kunden gefunden?
Es nutzte den Analytics Workbench von Bidgely auf Basis von UtilityAI, um Zensusdaten, Kundendaten, den Energieverbrauch der Haushalte und Kommunikationspräferenzen auszuwerten. Die Analyse fand rund 37.000 zusätzliche Haushalte, die für das Programm Oregon Low-Income Discount infrage kommen könnten.
Hat die KI entschieden, wer den Rabatt bekommt?
Nein. Pacific Power sagt, die Analyse sei nur zur Information der Ansprache genutzt worden. Die Kunden entschieden selbst, ob sie einen Antrag stellen, und die Anträge liefen über das etablierte Verfahren des Programms.
Wie viele Kunden meldeten sich dadurch an?
Die Bemühungen trugen zu rund 9.000 zusätzlichen Anmeldungen bei, und die Gesamtteilnahme wuchs zwischen 2025 und 2026 von rund 69.000 auf 78.000 Kunden.
Die Sicht von MOZGII
Wie wir es bauen würden
Menschen zu finden, die für einen Rabatt infrage kommen und nie einen Antrag gestellt haben, ist eine gute erste Aufgabe für KI bei einem Versorger. Die Entscheidung bleibt bei Menschen und den bestehenden Regeln, und das Modell ordnet nur, wen man zuerst kontaktiert.
Bei einem solchen Programm begännen wir mit den Daten, die der Versorger ohnehin hat: Abrechnungshistorie, Zahlungsmuster, Energieverbrauch nach Jahreszeit, frühere Hilfen und die bevorzugte Kontaktart jedes Kunden. Wir würden das mit öffentlichen Zensusdaten auf Viertelebene verbinden. Das Modell bewertete jeden Haushalt danach, wie wahrscheinlich er berechtigt ist, und das Ansprache-Team wählte nach Budget, wie weit unten in der Liste es geht. Ein Programmleiter prüfte jeden Monat Stichproben markierter Haushalte, um zu kontrollieren, dass die Bewertungen plausibel sind und keine Kundengruppe übersehen oder herausgegriffen wird.
Die Schwachstelle ist der Schritt nach der Nachricht. Ein gut gezielter Brief bringt nichts, wenn der Antrag lang ist, Unterlagen verlangt, die Menschen nicht zur Hand haben, oder online abläuft. Deshalb zählen die Abbruchdaten in diesem Fall so viel wie die Zielgenauigkeit.
Die eine Kennzahl, die wir beobachten würden, sind abgeschlossene Anmeldungen pro kontaktiertem Haushalt, nach Kanal aufgeteilt. Als Nächstes würden wir einen kurzen, vorausgefüllten Antrag bauen, der nutzt, was der Versorger schon weiß, damit weniger Menschen auf halbem Weg aufhören.
Quellen
Woher die Fakten dieser Meldung stammen.