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Relacionamento com o cliente

PD-0063-3004/2014: "Modelagem estratégica para a comunicação customizada e antecipada com os clientes em situações críticas e/ou de riscos"

Todos os dias, realizamos milhões de interações com nossos consumidores, pelos mais diversos canais, para atender às suas solicitações de serviços. Em cada uma dessas interações, colhemos informações de nossos mais de 8 milhões de consumidores das distribuidoras do Grupo.

​Objetivo​

Este projeto nasceu de uma visão: transformar essa gigantesca massa de dados e utilizá-la para conhecer melhor nosso consumidor, quem ele é, qual seu perfil, o que o faz buscar sua distribuidora de energia e por qual canal ele o faz e, com base nisto tudo, antecipar-nos às suas necessidades e com isso encantá-lo, além de identificar formas de como incentivá-lo a utilizar os canais mais baratos e interativos com a distribuidora, em detrimento dos canais mais custosos.

Descrição Técnica

Um dos desafios deste projeto era realizar a modelagem de um volume tão grande de dados, para que pudéssemos obter informações relevantes e linhas de tendência de comportamento, com tempo de resposta aceitável. Para isso, foram utilizados conceitos de Big Data totalmente inovadores no setor elétrico brasileiro. Isso nos permitiu trabalhar com dados reais de produção, de todas as distribuidoras do Grupo.


Durante os dois anos do projeto, foram três entregas principais:

1. Modelagem de dados com conceitos de Big Data;

2. Aplicação CCAF

3. Utilização de ferramenta analítica, o Modeler, para estudos mais específicos e de maior complexidade.

Aplicação CCAF

 Apesar do maior desafio do projeto ser a modelagem dos dados, com a utilização de conceitos inovadores de Big Data e na criação de indices que trouxessem agilidade à obtenção das informações, para que os resultados pudessem ser mais visuais, desenvolvemos uma aplicação web chamada CCAF, que nos permite visualizar, de forma bastante rápida e intuitiva, os resultados obtidos:

Relclientes.png

Visão geográfica de municípios por sua criticidade de solicitações à distribuidora. Isto nos permite identificar quais são as áreas críticas para cada tipo de serviço e, em parceria com as áreas responsáveis, encontrar soluções visando a redução de problemas.

Relclientes 2.png

Podemos também analisar quais são os principais canais que nossos consumidores utilizam para contatar à distribuidora e quais são os serviços solicitados em cada um deles. Isso nos permite desenvolver ações que tornem os canais mais baratos cada vez mais atrativos aos nossos consumidores.

Outro recurso da aplicação CCAF é identificar quais foram os consumidores que mais acionaram o atendimento da distribuidora, com indicação do serviço solicitado e do canal utilizado.

O CCAF nos permite, ainda, identificar quais são os bairros críticos pelos mais diversos tipos de serviço. Então, se identificamos que um determinado bairro tem um volume consideração de reclamações de entrega de contas, por exemplo, é possível fazer gestão junto às equipes de leitura e entrega para identificar possíveis causas e tentar corrigi-las.

Modeler
 

Relclientes 4.png

A outra ferramenta entregue no P&D e que utiliza da mesma modelagem de dados é o Modeler, que nos permite pesquisas mais detalhadas. Durante o projeto, desenvolvemos uma campanha com cinco mil consumidores da cidade de Campinas, identificando quais deles tiveram aumento no consumo médio diário e, para estes, foi enviada uma mensagem de uso consciente de energia, apresentando o site de eficiência energética da distribuidora.

Benefícios do Projeto 

1. Antecipação às necessidades dos consumidores;

2. Redução de custos de canais;

3. Modelagem de dados;

4. Conhecimento de mercado;

 5. Encantamento dos clientes.

​StatusNº P&D​Início​Fim​​Parceiros ​
Encerrado
​ DE3004 ​01/04/201431/03/2016KNBS