El presente Trabajo de Fin de Grado desarrolla una solución analítica orientada a comparar curvas de carga reales de clientes domésticos frente a los perfiles estándar utilizados en su facturación, con el fin de identificar desviaciones significativas y potenciales oportunidades de ahorro. La solución se enfoca en el ámbito doméstico en España, donde la facturación eléctrica se basa mayoritariamente en perfiles estándar definidos por Red Eléctrica Española (REE). Aunque esta metodología de cálculo de factura, facilita la operativa del sistema, puede generar desviaciones relevantes en la facturación individual si el patrón de consumo de un cliente no se ajusta al perfil medio aplicado. En la compra de energía, los desajustes se compensan globalmente entre clientes. No obstante, a nivel individual, el uso de perfiles estándar puede generar diferencias significativas en la factura eléctrica de los clientes. Por este motivo, se plantea la posibilidad de analizar el perfil real de consumo y determinar si conviene aplicar otro tipo de estrategia, ya sea tarifaria, de autoconsumo o de facturación horaria. La implementación de la herramienta se apoya en tecnologías de análisis y visualización de datos como Python, SQL Server y Looker Studio, permitiendo la exploración de datos históricos y la identificación de patrones de consumo atípicos. El análisis incluye la comparación detallada entre el consumo facturado y el consumo real horario, así como la simulación del impacto económico asociado. Los resultados de este estudio contribuyen a mejorar la personalización de ofertas para los clientes y optimizar la gestión de la demanda por parte de las comercializadoras eléctricas. Como ejemplo, en uno de los casos identificados, un cliente llegó a pagar 11,87 € más en un solo mes, debido a la diferencia entre su consumo real y el perfil estándar asignado; lo que pone de manifiesto el impacto potencial del análisis propuesto.