Pacific Power बिल सहायता: AI ने खोले 37,000 पात्र घर
Oregon में Bidgely के AI एनालिटिक्स से चली Pacific Power बिल सहायता मुहिम ने लगभग 37,000 अतिरिक्त परिवार पहचाने, जो उसके Low-Income Discount कार्यक्रम के पात्र हो सकते हैं, और लगभग 9,000 नए नामांकनों में योगदान दिया, यूटिलिटी ने 27 अक्टूबर 2026 को बताया। इस काम को 2026 का AEIC Achievement Award मिला। छूट या रिबेट कार्यक्रम चलाने वाली किसी भी कंपनी के लिए यह दिखाता है कि ग्राहक डेटा पात्र होने की सबसे ज़्यादा संभावना वाले लोगों तक पहुँच कैसे दिशा दे सकता है, जबकि पात्रता का फ़ैसला लोगों के पास रहता है।
पात्र ग्राहक छूट से क्यों चूक रहे थे
Pacific Power के पास ऐसा छूट कार्यक्रम था जिसका फ़ायदा Oregon के कई पात्र ग्राहक नहीं ले रहे थे। उसका Oregon Low-Income Discount कार्यक्रम, परिवार के आकार के हिसाब से समायोजित राज्य की औसत आय के 60% या उससे कम वाले ग्राहकों के बिल 20% से 80% तक घटाता है। लेकिन छूट सिर्फ़ उन परिवारों के काम आती है जो उसके बारे में जानते हैं और आवेदन करते हैं, इसलिए यूटिलिटी ने पता लगाना चाहा कि उसके कौन-से ग्राहक पात्र हो सकते हैं और उन तक सीधे पहुँचना चाहा।
Pacific Power Oregon, Washington और California में 800,000 से ज़्यादा ग्राहकों को सेवा देती है और PacifiCorp का हिस्सा है।
Pacific Power ने उन्हें खोजने के लिए क्या इस्तेमाल किया
यूटिलिटी ने Bidgely के UtilityAI-संचालित Analytics Workbench का इस्तेमाल किया। उसके साथ Pacific Power ने जनगणना की जानकारी, ग्राहक डेटा, घरेलू ऊर्जा खपत और संवाद की पसंद देखी, और लगभग 37,000 अतिरिक्त परिवार पहचाने जो छूट के पात्र हो सकते हैं। California के Los Altos में स्थित Bidgely उन्हें छिपे लेकिन पात्र परिवार बताती है।
AI ने पहुँच तय की, पात्रता नहीं
विश्लेषण ने तय किया कि किससे संपर्क करना है, यह नहीं कि कौन पात्र है। Pacific Power के अनुसार AI-संचालित काम सिर्फ़ ग्राहकों तक पहुँच की जानकारी देने के लिए इस्तेमाल हुआ। आवेदन करना या न करना ग्राहकों ने चुना, हर आवेदन कार्यक्रम की तय प्रक्रिया से गुज़रा, और ग्राहक की जानकारी यूटिलिटी की मौजूदा गोपनीयता नीतियों के तहत संभाली गई।
मुहिम के डेटा ने यह भी दिखाया कि लोग कहाँ छोड़ देते थे। कुछ ग्राहक आवेदन शुरू करके पूरा नहीं करते थे, इसलिए Pacific Power ने अपने संदेश बदले ताकि आवेदकों को याद रहे कि शुरू करने से पहले खाता नंबर और आय की जानकारी तैयार रखें।
"तकनीक तब सबसे ज़्यादा मूल्यवान है जब वह ग्राहक की असली समस्या सुलझाने में मदद करे।" — Barbara Modey, Pacific Power की कस्टमर सैटिस्फ़ैक्शन मार्केट रिसर्च मैनेजर
पहुँच अभियान ने क्या हासिल किया
कंपनी के अनुसार इस कोशिश ने Low-Income Discount कार्यक्रम में लगभग 9,000 अतिरिक्त नामांकनों में योगदान दिया। 2025 से 2026 के बीच नामांकन लगभग 69,000 से बढ़कर 78,000 ग्राहकों तक पहुँचा। J.D. Power Electric Utility Residential Customer Satisfaction Study में Pacific Power के सहायता कार्यक्रमों की जागरूकता 10% बढ़ी, जबकि कार्यक्रम प्रतिभागियों की संतुष्टि लगभग 90% पर टिकी रही।
इस काम पर Pacific Power को Association of Edison Illuminating Companies का 2026 Achievement Award मिला, जिसकी घोषणा 27 अक्टूबर 2026 को हुई।
Pacific Power बिल सहायता का केस यूटिलिटी और सेवा कंपनियों के लिए क्या मतलब रखता है
यूटिलिटी के लिए मूल्य सही निशाने में है। कंपनी ने अपनी पहुँच उन परिवारों पर केंद्रित की जिन्हें डेटा ने चिह्नित किया, और मुहिम के नतीजों से उस कदम को ठीक किया जहाँ आवेदक अटक रहे थे। कस्टमर एक्सपीरियंस और इनोवेशन के वाइस प्रेसिडेंट James Owen ने सही ग्राहकों तक सही संदेश पहुँचाने को आउटरीच संसाधनों का समझदार उपयोग कहा।
यही तरीक़ा किसी भी कंपनी पर बैठता है जो ऐसा लाभ, छूट या रिबेट कार्यक्रम चलाती है जिसके लिए ग्राहकों को आवेदन करना होता है: बीमा कंपनियाँ, टेलीकॉम प्रदाता, बैंक और सरकारी एजेंसियाँ। इस्तेमाल और खाते का डेटा बता सकता है कि कौन पात्र होने की संभावना रखता है, जबकि औपचारिक पात्रता जाँच मौजूदा प्रक्रिया के पास रहती है। Pacific Power जो सुरक्षा उपाय बताती है, इंसान की चलाई आवेदन प्रक्रिया और मौजूदा गोपनीयता नियम, वही हिस्सा है जो दूसरी कंपनियों को अपनाना होगा।
सवाल और जवाब
Pacific Power ने पात्र ग्राहक खोजने के लिए AI का इस्तेमाल कैसे किया?
उसने जनगणना की जानकारी, ग्राहक डेटा, घरेलू ऊर्जा खपत और संवाद की पसंद देखने के लिए Bidgely के UtilityAI-संचालित Analytics Workbench का इस्तेमाल किया। विश्लेषण ने लगभग 37,000 अतिरिक्त परिवार पहचाने जो उसके Oregon Low-Income Discount कार्यक्रम के पात्र हो सकते हैं।
क्या AI ने तय किया कि छूट किसे मिलेगी?
नहीं। Pacific Power के अनुसार विश्लेषण सिर्फ़ पहुँच की जानकारी देने के लिए इस्तेमाल हुआ। आवेदन करना ग्राहकों ने चुना, और आवेदन कार्यक्रम की तय प्रक्रिया से गुज़रे।
इसके नतीजे में कितने ग्राहकों ने नामांकन कराया?
इस कोशिश ने लगभग 9,000 अतिरिक्त नामांकनों में योगदान दिया, और कुल नामांकन 2025 से 2026 के बीच लगभग 69,000 से बढ़कर 78,000 ग्राहकों तक पहुँचा।
MOZGII की राय
हम इसे कैसे बनाते
जो लोग छूट के पात्र हैं पर कभी आवेदन नहीं करते, उन्हें खोजना यूटिलिटी में AI का अच्छा पहला काम है। फ़ैसला लोगों और मौजूदा नियमों के पास रहता है, और मॉडल सिर्फ़ क्रम तय करता है कि पहले किससे संपर्क किया जाए।
ऐसे कार्यक्रम के लिए हम उस डेटा से शुरू करते जो यूटिलिटी के पास पहले से है: बिलिंग इतिहास, भुगतान के पैटर्न, मौसम के हिसाब से ऊर्जा खपत, पिछली सहायता और हर ग्राहक को किस तरीक़े से संपर्क पसंद है। इसे हम मोहल्ले के स्तर पर सार्वजनिक जनगणना डेटा से जोड़ते। मॉडल हर परिवार को इस पर अंक देता कि उसके पात्र होने की कितनी संभावना है, और आउटरीच टीम बजट के हिसाब से तय करती कि सूची में कितना नीचे जाना है। कार्यक्रम प्रबंधक हर महीने चिह्नित परिवारों के नमूने देखता, यह जाँचने के लिए कि अंक समझदार हैं और ग्राहकों का कोई समूह छूट नहीं रहा या अलग से निशाना नहीं बन रहा।
कमज़ोर कड़ी संदेश के बाद का कदम है। अच्छी तरह निशाने पर लगा पत्र कुछ नहीं करता अगर आवेदन लंबा है, ऐसे दस्तावेज़ माँगता है जो लोगों के पास नहीं होते, या ऑनलाइन टाइम-आउट हो जाता है। इसीलिए इस केस में छोड़ने का डेटा उतना ही मायने रखता है जितना निशाना।
हम जो एक मेट्रिक देखते, वह संपर्क किए गए प्रति परिवार पूरे हुए नामांकन होते, आउटरीच चैनल के हिसाब से बँटे। अगला कदम: एक छोटा, पहले से भरा आवेदन बनाना जो वह इस्तेमाल करे जो यूटिलिटी पहले से जानती है, ताकि कम लोग बीच में रुकें।
स्रोत
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