Energie und Versorgung

Seien Sie der vertrauenswürdige Energieberater.

Beraten Sie zur optimalen Energienutzung, indem Sie Last und Bedarf nahezu in Echtzeit anpassen.
Disaggregieren Sie Informationen über Gebäude und Geräte- oder Vorrichtungsnutzungssignale. Generieren Sie Ratschläge auf der Grundlage berechneter Statistiken.
Stellen Sie relevante Optionen für den CO2-Fußabdruck des Energieverbrauchs und Reduktionsoptionen bereit.

Zusammenfassung des Anwendungsfalls verwenden

Werden Sie zum Berater Ihrer Kund:innen bei ihren Energierechnungen. Wir beraten Kund:innen, wie sie ihre Rechnungen verwalten, die Energieeffizienz verbessern, einen ROI von Investitionen in ihr Haus oder Gebäude erzielen und Energie- und Emissionsziele erreichen können.

Branche

Energie und Versorgung

Eingesetzte Salesforce Produkte

Verwendete Datenquellen

Nutzungsdaten des Intervallmessers

Intervallpreisdaten und Prognosen

Wetterdaten

Zeitreihen-Kohlenstoffdaten

Intervall-Gitter-Sensordaten

Historie der Energieabrechnungsdaten

GIS-Daten

Erkenntnisse und Prognosen anwenden

Durch die Zusammenführung der Datenquellen, auf die in diesem Anwendungsfall verwiesen wird, können Teams berechnete Statistiken gewinnen oder Vorhersagemodelle mit Data Cloud ausführen, die es ihnen ermöglichen, intelligentere Entscheidungen zu treffen oder neue Automatisierungen voranzutreiben.

Berechnete Statistiken	Analysieren Sie Energieverbrauchsmuster auf der Grundlage von Verbrauchsdaten, Tageszeiten und Wetterbedingungen. Berechnen Sie Netzsensordaten in Kombination mit GIS-Daten, um den Zustand des Stromnetzes zu überwachen und potenzielle Ausfälle vorherzusagen. Berechnen Sie den CO2-Fußabdruck des Energieverbrauchs im Laufe der Zeit anhand von Zeitreihen-Kohlenstoffdaten.
Prädiktive Modelle	Prognostizieren Sie bevorstehende Spitzen des Energieverbrauchs auf der Grundlage historischer Verbrauchs- und Wetterdaten oder anderer marktbezogener Daten. Nutzen Sie Verbrauchs-, Geräte- und Gebäudedaten, um Modelle zu erstellen, die Folgemaßnahmen für den Energieverbrauch der Kund:innen empfehlen.

Was sind die Auswirkungen?

Höhere Kundenzufriedenheitsrate

Zunahme der Einführung von staatlich finanzierten und klimawirksamen Programmen

Verbesserter Service

Genauigkeit der Hyper-Personalisierung

Kostensenkung durch weitergeleitete Kundenvorgänge

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