Il consumo energetico annuale potrebbe sembrare un dato troppo limitato per effettuare una segmentazione accurata. A differenza di informazioni più strutturate, come l’indirizzo o il settore di appartenenza, il consumo energetico è influenzato da numerosi fattori, tra cui la dimensione dell’edificio, le abitudini di utilizzo e la presenza di dispositivi ad alto consumo. La sfida principale del progetto è stata quindi comprendere se, a partire da questa singola variabile, fosse possibile prevedere il segmento di appartenenza del cliente – commerciale o residenziale – e derivare ulteriori informazioni utili per una più efficace profilazione.

Per affrontare questa sfida, è stato sviluppato un framework di Intelligenza Artificiale in grado di analizzare il consumo energetico annuale e determinare con elevata accuratezza il segmento di appartenenza di un cliente. La soluzione si basa su un’architettura di 25 modelli di AI, ognuno dei quali è stato addestrato e testato per trovare la combinazione più efficace nella classificazione dei clienti.
Una volta identificato il segmento di appartenenza, il sistema è in grado di derivare automaticamente decine di attributi utili sulla tipologia di edificio e sul profilo del suo utilizzatore. Questo approccio consente di ottenere una segmentazione dettagliata senza dover investire in costose campagne di raccolta dati.

L’implementazione di E-Profile apre nuove opportunità per le aziende, permettendo loro di:

• Segmentare il mercato in modo più preciso e data-driven;


• Ottimizzare le strategie di marketing e personalizzazione dell’offerta;


• Aumentare il tasso di conversione e migliorare la customer experience;


• Ridurre i costi di raccolta dati sfruttando al massimo le informazioni già disponibili.

E-Profile rappresenta un caso concreto di come l’Intelligenza Artificiale possa trasformare la gestione dei dati aziendali, massimizzando il valore delle informazioni esistenti e rendendo i processi di segmentazione più efficienti e accessibili.