Negli ultimi anni il panorama energetico italiano ed europeo ha subito notevoli cambiamenti spinto anche dalle crescenti esigenze di sostenibilità e dalla domanda di soluzioni tecnologiche avanzate per la transizione energetica.
Con le nuove complessità e incertezze, farsi trovare pronti di fronte alle sfide del mercato è dunque fondamentale.
Un percorso di questo tipo lo ha intrapreso E.ON, uno dei principali operatori energetici in Italia, in ambito Innovation Technology e Data-driven, mantenendo il cliente sempre al centro.
L’azienda, che ha fatto del #MakeItalyGreen la propria mission fornendo ai clienti soluzioni energetiche sostenibili ed efficienti, utilizza le nuove tecnologie e l’analisi dei dati come elementi chiave per guidare la trasformazione del settore energetico.
A tal proposito, E.ON ha sviluppato il Trend Radar che permette di visualizzare le prossime tendenze su una mappa (vedi qui sotto), come una combinazione di stimoli sociali e tecnologici.
Grazie all’utilizzo di analisi delle tendenze integrate con dati di mercato e insights, l’azienda è in grado di studiare e monitorare l’evoluzione dei cambiamenti emergenti, sviluppando nuove iniziative che portino vantaggi ai clienti, agli stakeholder e alla società. I trend tecnologici che emergono riguardano in particolare l’AI.
E.ON gestisce principalmente i propri dati e i carichi di lavoro analitici nel cloud, distribuiti su diversi back-end di servizi dati.
Nel 2017, l’azienda ha deciso di modernizzare la sua infrastruttura spostandosi su Microsoft Azure SQL Database, ma nel tempo il volume, le esigenze di elaborazione dei dati e i requisiti di analisi sono cresciuti e per questo ha deciso di aggiornare il suo servizio di database e piattaforma di analisi grazie a Microsoft Azure SQL Hyperscale. L’upgrade del database ha consentito:
- Risoluzione dei problemi di storage
- Riduzione dei costi del 50%
- Aumento della stabilità e delle performance
L’opportunità di incorporare questa nuova tecnologia è stata fondamentale per rispondere alle esigenze dei clienti migliorando le prestazioni tecnologiche.
Ciò si inserisce in una strategia a lungo termine che dà sempre maggiore attenzione alla continua innovazione tecnologica, risultata fondamentale per creare le basi necessarie per tradurre in realtà l’approccio nel campo dell’AI.
Ecco gli esempi concreti di questa implementazione:
- AI Simulator per fotovoltaico e comunità energetiche
Il team di data scientist di E.ON ha collaborato allo sviluppo di AI Simulator, un’applicazione di intelligenza artificiale incentrata su impianti fotovoltaici e comunità energetiche.
Grazie all’impiego dell’AI predittiva, l’applicazione è in grado di rilevare specifici modelli di consumo energetico, definendoli come “archetipi”. I benefici di questa tecnologia includono:
- Ottimizzazione dell’efficienza fotovoltaica: il sistema identifica se il profilo di consumo del cliente è sbilanciato sugli orari di picco solare; in tal caso, suggerisce l’installazione di un pannello fotovoltaico per massimizzare il risparmio energetico.
- Gestione di adeguamenti di potenza: l’AI Simulator è in grado di prevedere se sono necessari adeguamenti di potenza per evitare rischi di blackout domestico, migliorando così la sicurezza e l’affidabilità del sistema energetico.
La sfida per il futuro sarà di estendere l’utilizzo dell’AI a beneficio delle comunità energetiche. Ciò implica l’implementazione di algoritmi di clustering machine learning per individuare come consumatori e produttori di energia (prosumer) possono interagire in una dimensione di “energia a km zero”.
- One customer multi product ecosystem
Il modello integra ampiamente l’AI con l’obiettivo di sviluppare soluzioni personalizzate per il cliente basate sui dati. Ecco come l’AI è integrata nei diversi aspetti del processo:
- Identificazione di Eleggibilità tramite Machine Learning: gli algoritmi di Machine Learning sono utilizzati per identificare gruppi di clienti che potrebbero essere eleggibili per specifiche soluzioni di efficienza energetica come pompe di calore, pannelli fotovoltaici o wall box per auto elettriche; l’obiettivo è personalizzare l’offerta in base alle esigenze e alle circostanze specifiche di ciascun cliente, evitando l’approccio “one-size-fits-all“.
- Comunicazioni Commerciali: l’AI viene utilizzata per indirizzare comunicazioni commerciali più mirate; gli algoritmi identificano i gruppi di clienti che possono trarre maggior beneficio da nuovi prodotti ad alta efficienza energetica e limitano le comunicazioni ai clienti che potrebbero già aver espresso disinteresse; qui l’obiettivo è evitare di proporre prodotti non rilevanti per il percorso di transizione energetica del cliente.
- Conversational AI per la Gestione delle Risposte dei Clienti: E.ON ha implementato anche un sistema di Conversational AI che analizza le risposte dei clienti negli scambi via SMS o chat; gli algoritmi di text analytics valutano se le risposte sono positive o negative; se la risposta è positiva, l’algoritmo indirizza il contatto a un referente commerciale di zona, rispettando la politica “human in the loop“; se la risposta è negativa, l’algoritmo gestisce in modo automatico il congedo dal cliente, evitando ulteriori contatti indesiderati.
Questo approccio dimostra un impegno strategico nell’uso dell’Intelligenza Artificiale per offrire soluzioni altamente personalizzate per il cliente, migliorando l’efficacia delle comunicazioni commerciali e ottimizzando la customer experience.
Nell’ottica di essere una Technology&Data Driven company, oltre a investire nella tecnologia, E.ON ha acquisito le competenze necessarie introducendo all’interno dell’azienda nuove professionalità orientate all’analisi dei dati formando un vero e proprio nuovo assetto operativo: il data office.
L’azienda ha attivamente cercato professionisti in grado di coniugare competenze tecniche avanzate nell’analisi dati con una profonda comprensione del contesto aziendale e di business.
È stato così formato un team di lavoro giovane, dinamico e con diverse competenze: dal gruppo di Data Science ai service designers che abbracciano il design thinking e figure manageriali che guidano la customer journey governance oltre ai marketer specializzati nelle iniziative legate alla customer base.
Insieme ad una presenza significativa di donne anche nelle professionalità ‘Stem’ dalla vasta diversità di background e formazione.
Il nuovo assetto ha permesso di far evolvere l’approccio dell’azienda alle analisi e alle decisioni, aprendosi a nuove prospettive e a nuovi approcci manageriali che hanno permesso lo sviluppo di soluzioni innovative e orientate all’utente.
E.ON con le proprie infrastrutture e competenze tecnologiche svolge un ruolo fondamentale e attivo nel favorire la transizione energetica, come dimostra anche la nuova brand strategy del Gruppo: “It’s on us – to make new energy work” ovvero l’impegno di E.ON per un futuro energetico sostenibile.
