Pacific Power 요금 지원, AI가 대상 가구 37,000곳 찾아
오리건주의 Pacific Power 요금 지원 캠페인은 Bidgely의 AI 분석으로 저소득 할인 프로그램 자격이 될 수 있는 가구 약 37,000곳을 추가로 찾아냈고 약 9,000건의 신규 등록에 기여했다고 이 전력회사가 2026년 10월 27일 밝혔어요. 이 일로 2026 AEIC 업적상을 받았어요. 할인이나 환급 프로그램을 운영하는 모든 기업에게 고객 데이터가 자격이 있을 가능성이 가장 높은 사람들에게 안내를 보내는 데 쓰일 수 있고, 자격 판단은 사람이 맡는다는 점을 보여 줘요.
자격 있는 고객이 할인을 놓치고 있던 이유
Pacific Power에는 자격이 되는 오리건 고객 상당수가 쓰지 않던 할인 프로그램이 있었어요. 오리건 저소득 할인 프로그램은 가구 규모에 맞춰 조정한 주 중위 소득의 60% 이하인 고객의 요금을 20%에서 80%까지 깎아 줘요. 하지만 할인은 알고 신청하는 가구에만 도움이 되므로, 전력회사는 어떤 고객이 자격이 될 수 있는지 찾아 직접 닿기로 했어요.
Pacific Power는 오리건, 워싱턴, 캘리포니아에서 고객 800,000명 넘게에게 서비스하며 PacifiCorp의 일부예요.
Pacific Power가 대상을 찾는 데 쓴 것
전력회사는 Bidgely의 UtilityAI 기반 Analytics Workbench를 썼어요. 이를 통해 Pacific Power는 인구 조사 정보, 고객 데이터, 가구 에너지 사용량, 소통 선호를 검토했고, 할인 자격이 될 수 있는 가구 약 37,000곳을 추가로 찾았어요. 캘리포니아주 로스앨토스에 본사를 둔 Bidgely는 이들을 숨어 있지만 자격이 되는 가구라고 설명해요.
AI가 자격이 아니라 홍보를 이끈 방식
분석은 누구에게 연락할지 정했지, 누가 자격이 되는지 정하지 않았어요. Pacific Power는 AI 기반 작업이 고객 홍보에 참고하는 용도로만 쓰였다고 말해요. 신청 여부는 고객이 선택했고, 모든 신청은 프로그램의 기존 절차를 거쳤으며, 고객 정보는 전력회사의 기존 개인정보 보호 정책에 따라 다뤄졌어요.
캠페인 데이터는 사람들이 어디서 떨어져 나가는지도 보여 줬어요. 일부 고객은 신청을 시작하고 끝내지 않았기 때문에, Pacific Power는 신청자가 시작하기 전에 계정 번호와 소득 정보를 준비하라고 알려 주도록 메시지를 바꿨어요.
"기술은 실제 고객의 문제를 푸는 데 도움이 될 때 가장 가치가 있어요." Barbara Modey, Pacific Power 고객 만족 시장 조사 매니저
홍보가 이룬 것
회사에 따르면 이 노력은 저소득 할인 프로그램의 신규 등록 약 9,000건에 기여했어요. 2025년에서 2026년 사이 등록은 약 69,000명에서 78,000명으로 늘었어요. Pacific Power의 지원 프로그램에 대한 인지도는 J.D. Power 전기 사업자 주거 고객 만족도 조사에서 10% 올랐고, 프로그램 참여자의 만족도는 약 90%로 유지됐어요.
이 일로 Pacific Power는 2026년 10월 27일 발표된 Association of Edison Illuminating Companies의 2026 업적상을 받았어요.
Pacific Power 요금 지원 사례가 전력회사와 서비스 기업에 뜻하는 것
전력회사에게 가치는 정밀한 대상 선정에 있어요. 회사는 데이터가 표시한 가구에 홍보를 집중했고, 캠페인 결과를 이용해 신청자가 막히던 단계를 고쳤어요. 고객 경험 및 혁신 부사장 James Owen은 올바른 고객에게 올바른 메시지로 닿는 것이 홍보 자원의 현명한 사용이라고 했어요.
같은 방법은 고객이 신청해야 하는 혜택, 할인, 환급 프로그램을 운영하는 모든 기업에 맞아요. 보험사, 통신사, 은행, 공공 기관 등이에요. 사용량과 계정 데이터가 자격이 될 가능성이 높은 사람을 가리킬 수 있고, 공식 자격 확인은 기존 절차에 남아요. Pacific Power가 설명하는 안전장치, 즉 사람이 운영하는 신청 절차와 기존 개인정보 보호 규칙은 다른 기업이 본받아야 할 부분이에요.
질문과 답변
Pacific Power는 자격 있는 고객을 찾는 데 AI를 어떻게 썼나요?
Bidgely의 UtilityAI 기반 Analytics Workbench로 인구 조사 정보, 고객 데이터, 가구 에너지 사용량, 소통 선호를 검토했어요. 분석은 오리건 저소득 할인 프로그램 자격이 될 수 있는 가구 약 37,000곳을 추가로 찾았어요.
AI가 누가 할인을 받을지 결정했나요?
아니에요. Pacific Power는 분석이 홍보에 참고하는 용도로만 쓰였다고 말해요. 신청 여부는 고객이 선택했고, 신청은 프로그램의 기존 절차를 거쳤어요.
그 결과 몇 명이 등록했나요?
이 노력은 약 9,000건의 추가 등록에 기여했고, 2025년에서 2026년 사이 전체 등록은 약 69,000명에서 78,000명으로 늘었어요.
MOZGII의 시각
우리라면 이렇게 만듭니다
할인 자격이 되지만 한 번도 신청하지 않은 사람을 찾는 일은 전력회사에서 AI의 좋은 첫 업무예요. 결정은 사람과 기존 규칙에 남고, 모델은 누구에게 먼저 연락할지 순서만 매겨요.
이런 프로그램이라면 전력회사가 이미 가진 데이터에서 시작할 거예요. 청구 이력, 납부 패턴, 계절별 에너지 사용량, 과거 지원, 고객마다 선호하는 연락 방식이요. 그것을 동네 단위의 공개 인구 조사 데이터와 합쳐요. 모델이 가구마다 자격이 될 가능성을 점수로 매기고, 홍보 팀이 예산에 따라 목록의 어디까지 갈지 정해요. 프로그램 매니저는 매달 표시된 가구의 표본을 검토해 점수가 합리적인지, 놓치거나 따로 골라내는 고객 집단이 없는지 확인해요.
약한 곳은 메시지 다음 단계예요. 잘 겨냥한 편지도 신청서가 길거나, 사람들이 바로 갖고 있지 않은 서류를 요구하거나, 온라인에서 시간이 초과되면 소용이 없어요. 이 사례에서 이탈 데이터가 대상 선정만큼 중요한 이유예요.
지켜볼 지표는 하나예요. 연락한 가구당 완료된 등록 수를 홍보 채널별로 나눈 거예요. 다음으로는 전력회사가 이미 아는 정보를 채워 넣은 짧은 신청서를 만들어, 중간에 그만두는 사람을 줄일 거예요.
출처
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