Assistência na conta da Pacific Power: IA acha 37.000 lares
Uma campanha de assistência na conta da Pacific Power em Oregon, guiada pela análise de IA da Bidgely, identificou cerca de 37.000 lares adicionais que podem se qualificar para o programa de desconto para baixa renda e contribuiu para cerca de 9.000 novas adesões, disse a concessionária em 27 de outubro de 2026. O trabalho recebeu o Achievement Award 2026 da AEIC. Para qualquer empresa que tenha um programa de desconto ou reembolso, mostra como dados de clientes podem direcionar a divulgação para quem tem mais chance de se qualificar, enquanto a decisão de elegibilidade fica com pessoas.
Por que clientes elegíveis estavam perdendo descontos
A Pacific Power tinha um programa de desconto que muitos clientes qualificados de Oregon não usavam. Seu programa Oregon Low-Income Discount reduz as contas de 20% a 80% para clientes com renda igual ou inferior a 60% da renda mediana do estado, ajustada pelo tamanho da família. Mas um desconto só ajuda os lares que o conhecem e se inscrevem, então a concessionária se propôs a descobrir quais de seus clientes poderiam se qualificar e alcançá-los diretamente.
A Pacific Power atende mais de 800.000 clientes em Oregon, Washington e Califórnia e faz parte da PacifiCorp.
O que a Pacific Power usou para encontrá-los
A concessionária usou o Analytics Workbench da Bidgely, movido pela UtilityAI. Com ele, a Pacific Power analisou informações do censo, dados de clientes, consumo de energia dos lares e preferências de comunicação, e identificou cerca de 37.000 lares adicionais que podem ser elegíveis ao desconto. A Bidgely, sediada em Los Altos, na Califórnia, os descreve como lares ocultos, mas elegíveis.
Como a IA moldou a divulgação, e não a elegibilidade
A análise decidiu quem contatar, não quem se qualifica. A Pacific Power diz que o trabalho com IA foi usado apenas para orientar a divulgação aos clientes. Os clientes escolheram se se inscreveriam, cada inscrição passou pelo processo estabelecido do programa, e as informações dos clientes foram tratadas conforme as políticas de privacidade já existentes da concessionária.
Os dados da campanha também mostraram onde as pessoas desistiam. Alguns clientes começavam uma inscrição e não a terminavam, então a Pacific Power mudou suas mensagens para lembrar os candidatos de ter à mão o número da conta e as informações de renda antes de começar.
"A tecnologia é mais valiosa quando ajuda a resolver um problema real do cliente." — Barbara Modey, gerente de pesquisa de mercado de satisfação do cliente da Pacific Power
O que a divulgação alcançou
O esforço contribuiu para cerca de 9.000 adesões adicionais ao programa Low-Income Discount, diz a empresa. Entre 2025 e 2026, as adesões passaram de cerca de 69.000 para 78.000 clientes. A percepção dos programas de assistência da Pacific Power subiu 10% no J.D. Power Electric Utility Residential Customer Satisfaction Study, enquanto a satisfação dos participantes do programa se manteve estável em cerca de 90%.
O trabalho rendeu à Pacific Power um Achievement Award 2026 da Association of Edison Illuminating Companies, anunciado em 27 de outubro de 2026.
O que o caso da assistência na conta da Pacific Power significa para concessionárias e empresas de serviços
Para uma concessionária, o valor está na segmentação. A empresa concentrou a divulgação nos lares apontados pelos dados e usou os resultados da campanha para corrigir a etapa em que os candidatos travavam. James Owen, vice-presidente de experiência e inovação do cliente, chamou de uso prudente dos recursos de divulgação alcançar os clientes certos com a mensagem certa.
O mesmo método serve a qualquer empresa que tenha um programa de benefício, desconto ou reembolso que os clientes precisem pedir: seguradoras, operadoras de telecomunicações, bancos e órgãos públicos. Dados de uso e de conta podem apontar quem provavelmente é elegível, enquanto a verificação formal de elegibilidade fica com o processo existente. As salvaguardas que a Pacific Power descreve, um processo de inscrição conduzido por pessoas e as regras de privacidade existentes, são a parte que outras empresas precisariam copiar.
Perguntas e respostas
Como a Pacific Power usou IA para encontrar clientes elegíveis?
Usou o Analytics Workbench da Bidgely, movido pela UtilityAI, para analisar informações do censo, dados de clientes, consumo de energia dos lares e preferências de comunicação. A análise identificou cerca de 37.000 lares adicionais que podem se qualificar para o programa Oregon Low-Income Discount.
A IA decidiu quem recebe o desconto?
Não. A Pacific Power diz que a análise foi usada apenas para orientar a divulgação. Os clientes escolheram se se inscreveriam, e as inscrições passaram pelo processo estabelecido do programa.
Quantos clientes aderiram como resultado?
O esforço contribuiu para cerca de 9.000 adesões adicionais, e o total de adesões passou de cerca de 69.000 para 78.000 clientes entre 2025 e 2026.
A visão da MOZGII
Como nós construiríamos
Achar pessoas que se qualificam para um desconto, mas nunca se inscreveram, é um bom primeiro trabalho para a IA em uma concessionária. A decisão fica com pessoas e com as regras existentes, e o modelo apenas ordena quem contatar primeiro.
Para um programa assim, começaríamos pelos dados que a concessionária já tem: histórico de faturas, padrões de pagamento, consumo de energia por estação, assistências anteriores e a forma de contato preferida de cada cliente. Juntaríamos isso a dados públicos do censo por bairro. O modelo daria a cada lar uma nota de probabilidade de se qualificar, e a equipe de divulgação escolheria até onde descer na lista conforme o orçamento. Um gerente do programa revisaria amostras dos lares sinalizados todo mês, para conferir se as notas fazem sentido e se nenhum grupo de clientes está sendo esquecido ou apontado.
O ponto fraco é a etapa depois da mensagem. Uma carta bem direcionada não adianta se a inscrição é longa, pede documentos que as pessoas não têm à mão ou expira on-line. Por isso os dados de abandono neste caso importam tanto quanto a segmentação.
A única métrica que acompanharíamos é o número de adesões concluídas por lar contatado, separado por canal de divulgação. Em seguida, construiríamos uma inscrição curta e pré-preenchida, que usa o que a concessionária já sabe, para que menos pessoas parem no meio.
Fontes
De onde vêm os fatos desta matéria.