Automatización de Estudios Energéticos: Fijo, Indexado y Multigestión

Victor Rodriguez
2 ene
8 Min. de lectura

¿Cansado de pasar horas en Excel recreando simulaciones de ahorro que cambian cada vez que toca un precio? ¿Te suena esa sensación de llegar tarde a la renovación de un cliente porque calcular el impacto de un indexado frente a un fijo te llevó media mañana? Si gestionas decenas o cientos de contratos como Asesor Energético, sabes que el estudio energético ya no es un PDF bonito que envías una vez al año: es tu herramienta de venta, tu argumento de valor y, si no está automatizado, tu mayor cuello de botella.

En 2026, el mercado eléctrico español vive en un equilibrio inestable entre tarifas fijas que buscan seguridad, indexadas que prometen ahorro (pero exigen vigilancia constante) y multigestión de carteras con docenas de CUPS distintos. Todo esto mientras la Circular 1/2025 ha cambiado la forma en que se penalizan los excesos de potencia desde abril, y la CNMC actualiza peajes cada trimestre. Si sigues armando estudios a mano, estás perdiendo clientes frente a asesores que entregan propuestas en minutos.

Evolución del estudio energético

Hace cinco años, un estudio energético era un documento estático: descargabas el SIPS, sumabas consumos en una hoja de cálculo, aplicabas precios de dos o tres comercializadoras y mandabas un PDF con gráficos simples. Funcionaba porque los clientes compraban confianza, no velocidad. Pero el sector ha cambiado radicalmente.

Hoy, el estudio energético se ha convertido en una herramienta dinámica de asesoramiento continuo. Los clientes empresariales (especialmente PYMES) ya no aceptan que les digas "te ahorro un 15%" sin entender el porqué. Quieren ver:

Comparativas hora a hora entre lo que pagan con su tarifa fija actual y lo que pagarían si pasaran a indexado PVPC con sus consumos reales.
Simulaciones de optimización de potencia que demuestren, maxímetro en mano, si están pagando de más por kilovatios que nunca demandan.
Escenarios múltiples: ¿Qué pasa si cambian su patrón de consumo? ¿Y si instalan autoconsumo fotovoltaico en seis meses?

Esta evolución responde a tres factores estructurales del mercado español 2025-2026:

La volatilidad del pool tras la crisis energética 2021-2023 dejó marcas profundas. Muchos clientes se quemaron con indexadas en los peores meses y ahora desconfían. Pero también hay un segmento creciente que entiende que, con los precios pool estabilizados por debajo de 60-70 €/MWh en 2025, el indexado vuelve a ser atractivo si se monitoriza. Tu estudio debe poder modelar esta incertidumbre con datos históricos y proyecciones, no con tu intuición.

La Circular 1/2025 y la penalización por excesos de potencia han cambiado las reglas. Desde el 1 de abril de 2025, las penalizaciones por superar la potencia contratada se calculan con diferenciación por franjas horarias (punta, llano, valle). Esto significa que un exceso a las 11 de la mañana (periodo punta) puede costar entre un 20-30% más que el mismo exceso a las 3 de la madrugada. Si tu estudio no desglosa esto con datos de maxímetro del SIPS, estás dejando dinero sobre la mesa.

La multigestión es la norma, no la excepción. Un asesor medio gestiona entre 80 y 300 contratos. Cadenas de tiendas, franquicias, empresas con varias naves industriales: todos tienen múltiples CUPS. Hacer estudios uno a uno ya no escala. Necesitas poder cargar 20 SIPS en bloque, simular tarifas agregadas y generar reportes comparativos por sede, por provincia o por tipo de actividad.

En Kiwatio, hemos trabajado con cientos de asesorías que han vivido esta transición. Las que automatizaron sus estudios energéticos están cerrando el doble de ventas en la mitad de tiempo. Las que siguen en Excel están perdiendo clientes frente a comerciales de grandes eléctricas que usan software propietario.

Anatomía de un estudio ganador

No todos los estudios energéticos generan ventas. Algunos solo generan confusión. ¿Qué diferencia a un estudio que cierra contratos de uno que acaba en la papelera del cliente?

Datos reales, no medias anuales ficticias

El error más común que vemos en asesorías sin automatización: usar consumos promedio o estimados de facturas. Un estudio energético potente arranca siempre del SIPS: el fichero CSV con la curva de carga cuarto-horaria o horaria que te dan las distribuidoras. Ahí está la verdad del cliente: cuándo consume, cuánto demanda en cada periodo tarifario, dónde están sus picos de potencia.

Sin esta base, cualquier comparativa entre fijo e indexado es especulativa. Con ella, puedes demostrar que un cliente con consumo concentrado en valle (madrugadas, fines de semana) está tirando dinero si está en una tarifa plana sin discriminación horaria.

Simulación comparada: fijo vs. indexado vs. híbrido

El mercado eléctrico español ofrece básicamente tres estrategias de contratación:

Tarifa fija: precio por kWh estable durante todo el contrato (normalmente 12 meses). Seguridad total, pero pagas una prima de riesgo. Ideal para clientes aversos a sorpresas o con perfiles de consumo muy rígidos.

Tarifa indexada (PVPC o Pool + Mark-up): el precio varía cada hora (o cada día, según comercializadora) siguiendo el mercado mayorista. Potencial de ahorro alto cuando el pool está bajo, pero requiere vigilancia. Algunos asesores cobran un fee de gestión mensual precisamente por este servicio de monitorización.

Estrategias híbridas o por tramos: cada vez más comercializadoras permiten contratar parte de la energía en fijo y parte en indexado, o ajustar precios por periodo tarifario (P1/P2/P3 con precios diferenciados). Esto es oro para clientes sofisticados con patrones estacionales (ej: heladerías con pico en verano).

Un estudio ganador simula los tres escenarios con los consumos reales del último año. Usa precios históricos del pool (disponibles públicamente en REE o OMIE) para retroproyectar cuánto habría pagado el cliente con cada estrategia. Esto elimina la percepción y la convierte en evidencia.

Y aquí viene la magia de la automatización: hacer esto a mano para un cliente te lleva 2-3 horas. Hacerlo para 50 clientes te lleva semanas. Con una plataforma especializada, lo haces en bloque mientras desayunas.

Lenguaje visual: gráficos que venden

Los números aburren. Los gráficos venden. Tu cliente no quiere ver una tabla de Excel con 8.760 filas (las horas del año). Quiere ver:

Un gráfico de barras comparativo que muestre su factura anual actual vs. lo que pagaría con las dos mejores alternativas que le propones.
Una curva de consumo horario con colores que identifique visualmente sus periodos de consumo punta (rojos) y valle (verdes), vinculada a recomendaciones concretas ("Si desplazas el turno de noche una hora antes, ahorras 340 €/año").
Un desglose en tarta o donut de su factura actual: cuánto paga por energía, cuánto por potencia, cuánto por peajes/impuestos. Esto educa al cliente y le permite ver que optimizar potencia puede tener tanto impacto como cambiar de comercializadora.

Este tipo de visualización no es un lujo estético. Es psicología de venta aplicada. Numerosos estudios sobre toma de decisiones demuestran que los datos presentados visualmente se procesan más rápido y generan mayor confianza. Un asesor que presenta un PDF con gráficos profesionales, logo del cliente (marca blanca) y disclaimers legales tiene un closing rate un 40-50% superior al que envía un correo con una hoja de cálculo adjunta.

Propuesta de acción clara y cuantificada

El estudio no termina con la comparativa. Termina con la recomendación. Y esa recomendación debe ser accionable, clara y con un ROI explícito:

"Recomendamos cambiar a tarifa indexada PVPC con tu comercializadora X. Ahorro estimado primer año: 4.200 € (18% vs. tu tarifa actual). Riesgo: volatilidad pool. Mitigación: servicio de alerta mensual incluido."
"Recomendamos reducir tu potencia contratada en P1 de 50 kW a 43 kW (tu maxímetro histórico es 41,2 kW). Ahorro anual término fijo: 1.150 €. Tiempo de tramitación: 10 días laborables."

Esta sección es donde demuestras que no eres un comercial que busca comisión, sino un asesor que optimiza su negocio. Y, de paso, justificas por qué el cliente debería pagarte un fee de gestión recurrente o aceptar un contrato con cláusula de éxito.

Simulaciones Indexado vs Fijo con datos reales

Entremos en detalle técnico. ¿Cómo se construye una simulación robusta que resista las preguntas del CFO de una PYME de 200 empleados?

Paso 1: Carga y limpieza del SIPS

El fichero SIPS (Sistema de Información de Puntos de Suministro) contiene la curva de carga cuarto-horaria o horaria del CUPS. Cada distribuidora tiene su formato (Iberdrola Distribución, e-distribución, Naturgy, etc.), pero desde hace unos años hay cierta estandarización en CSV.

Problema común: valores nulos, saltos de hora (cambios horarios marzo/octubre), errores de lectura del contador. Una plataforma automatizada debe:

Detectar y rellenar gaps con interpolación lineal (si el hueco es < 4 horas) o marcarlo como "dato no fiable".
Normalizar formatos de fecha/hora.
Validar que la suma de consumos coincide con lo facturado por la comercializadora en ese periodo (margen de error aceptable: <2%).

Esto parece trivial, pero en la práctica es donde se pierde el 60% del tiempo en Excel. Has importado el CSV, pero resulta que hay comas en lugar de puntos, o las fechas están en formato anglosajón. A las dos horas estás maldiciendo en lugar de vendiendo.

Paso 2: Segregación por periodos tarifarios (P1/P2/P3/P4/P5/P6)

Desde 2021, España usa la tarifa de acceso 2.0TD (baja tensión <15 kW) con tres periodos (P1 punta, P2 llano, P3 valle) o la 3.0TD (baja tensión >15 kW) con seis periodos. Los horarios cambian según temporada (invierno/verano) y día de la semana.

Tu simulación debe:

Clasificar cada hora del SIPS en su periodo tarifario correspondiente.
Sumar consumos agregados por periodo: kWh en P1, kWh en P2, kWh en P3.

Esto es crítico porque los precios del pool varían según la hora, pero muchas tarifas fijas ofrecen precios diferenciados por periodo. Si no segregas bien, tu comparativa es inútil.

Paso 3: Aplicación de precios de mercado

Aquí es donde la magia ocurre. Necesitas tres conjuntos de datos:

Precios históricos del pool horario (disponibles en OMIE o REE). Ejemplo: el 15 de enero de 2025 a las 10:00h, el pool cerró en 68,45 €/MWh. Si tu cliente consumió 12 kWh en esa hora, su coste de energía indexada fue 12 × 0,06845 = 0,82 €.

Precios de tarifas fijas de las comercializadoras que trabajas. Aquí viene el problema: las comercializadoras no publican tarifarios históricos abiertos. Necesitas mantener una base de datos actualizada. En Kiwatio, nuestro módulo Comparador se actualiza semanalmente con los precios de más de 30 comercializadoras en España. Esto es literalmente imposible de mantener manualmente para un asesor unipersonal.

Mark-ups y fees de gestión (si aplica). Muchas comercializadoras en indexado no venden a pool puro, sino pool + X €/MWh de margen. Ese margen debe estar en tu simulación o estás comparando peras con manzanas.

Paso 4: Cálculo total y desglose de costes

Una factura eléctrica tiene tres grandes bloques:

Término de energía (€/kWh consumido): aquí es donde comparas fijo vs. indexado.
Término de potencia (€/kW/día): independiente de tu comercializadora, viene regulado por los peajes. Pero si optimizas potencia, este bloque baja.
Peajes, cargos e impuestos (Impuesto Eléctrico 5,1127%, IVA 21%, alquiler contador, etc.): regulado, pero debes incluirlo para que el cliente vea el coste real.

Tu simulación debe sumar estos tres bloques para cada escenario: