Existen más de 600 empresas comercializadoras de luz en España, compitiendo por los más de 29 millones de contratos. Ya es tan común cambiar de compañía eléctrica como cambiar de operadora de telefonía móvil. 

La mejora de los procesos de atención al cliente se convierte en un punto clave para la deseada conversión. Sobre todo en aquellos referentes a consultas de tarifas y contratación. En algunos casos, estas gestiones pueden llegar a ser una auténtica tortura para el usuario. Hacerlas más sencillas, más ágiles, es un valor diferencial que hace que el cliente se decante por una u otra comercializadora eléctrica.

En este sentido, la Inteligencia Artificial se convierte en un aliado. Procesos como el de localización de direcciones, recomendación de tarifas, gestión de documentos… pueden ser optimizados gracias a esta tecnología. A lo largo de los últimos años hemos tenido la oportunidad de implementar estas soluciones de IA en varias compañías con destacados resultados. En este post contamos algunos ejemplos de esas implementaciones que pueden aplicarse tanto en comercializadoras eléctricas como en otros servicios. 

Recomendar la mejor tarifa eléctrica

Muchas personas llaman a su compañía eléctrica con el fin de mejorar las condiciones de su contrato. Pero para encontrar la tarifa que mejor se adapte a cada cliente, la empresa necesita una serie de datos de la factura. Obtener todos esos datos se convierte en un proceso tedioso para cualquier usuario, con dos consecuencias negativas principalmente:

• Llamadas de teléfono de duración excesiva, dando sensación de “pérdida de tiempo” para el potencial cliente.
• Agentes de contact center infravalorados, que acaban ejerciendo como meros registradores de información.

En este escenario se plantean 4 retos:

• Conseguir que el proceso de contratación o cambio de tarifa sea agradable para los clientes.
• Reducir el tiempo que se tarda en completar el proceso y también la espera del cliente.
• Mejorar el seguimiento de las incidencias y acciones comerciales.
• Ofrecer una variedad de tarifas suficiente que satisfaga las necesidades reales de los potenciales clientes.

A estos retos hay que añadir la dificultad de mejorar la experiencia tanto del cliente final como de los operadores.  

Automatizar con Inteligencia Artificial

La clave para afrontar esta problemática de las compañías eléctricas radica en usar la Inteligencia Artificial para automatizar la extracción de información de las facturas. Este tipo de soluciones puede integrarse en todos los canales digitales: aplicación móvil, web, aplicaciones de mensajería (como WhatsApp…).

Entre los múltiples productos de IA de Google, encontramos una herramienta idónea: Document AI. Este servicio de Google puede reconocer textos, imágenes y caracteres en más de 200 idiomas. 

Gracias a la tecnología OCR (Optical Character Recognition) de DocumentAI se extraen los campos clave de las facturas, simplificando al máximo el proceso para el usuario. El cliente sólo tiene que subir la foto de una factura y automáticamente se obtienen de ella los datos, sin tener que teclearlos:

• Nombre de la comercializadora: para saber de qué compañías proceden los usuarios y, por tanto, con cuáles hay más descontento.
• CUPS: es el código que necesitamos para identificar cada punto de suministro de energía (vivienda, local comercial, etc). Tiene entre 20 y 22 caracteres. Dictarlo correctamente y a la primera suele ser misión imposible.
• Potencia contratada (punta/llano/valle): es el número de kilovatios de los que dispone el usuario en cada uno de los tres periodos. Resulta bastante complicado localizarlo en las facturas. 
• Precio pagado por la energía (punta, llano, valle): es el precio que paga el usuario en cada periodo, siendo “punta” el más caro y “valle” el más barato. Para algunos usuarios resulta tedioso interpretar las gráficas.

Mediante este proceso, los datos no estructurados de la factura pasan a convertirse en campos organizados. A partir de ahora, esa información podrá ser procesada por los distintos softwares que utilice la compañía. 

Con toda esta información extraída la compañía puede ir un paso más allá: elaborar ofertas adaptadas a las situaciones particulares de cada cliente y, por tanto, más ventajosas.

De minutos a segundos

Este sistema de extracción de datos automatizado permite resolver casi de un modo instantáneo este proceso telefónico que, hasta la fecha, requería unos 5-6 minutos. Al reducirse tanto los tiempos de espera como del propio proceso, se pueden gestionar más cantidad de solicitudes de clientes. En empresas donde hemos implantado esta solución, en apenas medio año, se subieron al servicio más de 3.000 facturas. De ellas, sólo en un 0,7% de los casos se produjo algún error en la extracción de los datos.

Asimismo, al automatizar la recogida de información, el proceso se convertiría en una importante fuente de datos con la que, posteriormente, llevar a cabo acciones comerciales. Gracias a que no sólo se extraen los datos indispensables del proceso, se accede a información adicional que aparece en la factura. Esta información permite elaborar ofertas mucho más competitivas mediante la detección de patrones.

La extracción automatizada de información, puede acompañarse de otras implementaciones que ayuden a optimizar el trabajo de los agentes e incrementen los ratios de conversión. Es el caso de la herramienta de ticketing que desarrollamos para uno de nuestros clientes. Esta solución permite la gestión de backoffice de las solicitudes que se generan:

• Nuevas contrataciones de luz y gas
• Cambios de comercializadora de luz y gas 
• Instalaciones fotovoltaicas 

Con ello, los agentes pueden hacer seguimiento de las solicitudes en tiempo real y realizar ofertas comerciales más rápido. Del mismo modo, pueden monitorizar las ofertas que están haciendo otras compañías. Por último, la plataforma les permite actualizar el estado de los trámites.

A los clientes, por su parte, se le facilita la trazabilidad de su solicitud con una clave que reciben por SMS, por lo que no necesitan volver a llamar por teléfono.