基于數據分析的新能源車充電站營銷策略制定

摘 要：近年來，隨著電動汽車充電樁行業的快速發展，一系列問題也逐步顯現，如充電設備整體利用率不高、充電樁分布不均、用戶體驗不佳、運營效率低下等。充電樁運營商要解決這些問題，其中一條重要的路徑就是實現以數據分析為基礎的數據化運營。本文以某一充電場站為例，通過分析其一個季度的用戶充電數據，發現了用戶充電行為的特征，并運用RFM分析方法對用戶進行了分類，最終提出了針對不同類型用戶的營銷策略。

關鍵詞：新能源汽車 充電樁 數據分析 營銷策略

1 緒論

近幾年來，隨著我國新能源汽車產銷爆發式增長，電動汽車充電樁行業快速發展。根據中國電動汽車充電基礎設施促進聯盟發布的數據顯示，截至2024年11月底，全國充電基礎設施累計數量達到1235.2萬臺，同比增長49.5%。[1]隨著國內汽車銷售市場新能源滲透率的進一步提升，以及配套的充電基礎設施建設加速，預計2029年中國電動汽車充電樁累計保有量將超過2500萬臺。

隨著充電樁行業的快速發展，一系列問題也逐步顯現，如充電設備整體利用率不高、充電樁分布不均、用戶體驗不佳、運營效率低下等。[2]因此，行業要實現高質量發展，必須由“粗放化布局”向“精細化運營”轉型，運營商應重點圍繞產品運營、場站運營、用戶運營三方面全面提升運營服務能力，改善運營服務質量，提高運營服務水平。

2 分析背景

廣西某充電樁運營商成立于2015年，經過多年的發展，目前運營的新能源車充電站已超過100個，但與業內其他企業一樣，公司也面臨著用戶忠誠度低和流失較為嚴重、用戶體驗不佳、運營效率有待提高等問題。盡管公司已經建立了會員體系，但是效果仍然不理想，面對激烈的市場競爭，公司希望改變原來粗放的營銷方式，針對不同客戶制定更為精準的營銷策略，提高客戶的忠誠度和滿意度，提升充電站的運營效率和盈利水平。

基于此背景，我們以該公司運營的某充電站2023年第四季度充電數據為樣本，分析用戶的充電行為及對用戶進行細分，試圖為企業的營銷策略制定提供依據。

3 數據分析過程

此次分析我們使用的工具是微軟Excel，具體分析過程如下。

3.1 數據清洗

首先，把充電時間不到5分鐘的記錄刪除，因為很可能是由于設備故障、網絡問題或因用戶原因導致充電失敗。

3.2 用戶充電行為分析

3.2.1 充電時間段偏好

通過統計不同時段的充電頻次，可以發現用戶充電高峰時段（忙時）為7：00-21：00，22：00至次日6：00為閑時（如圖1）。

3.2.2 充電日期偏好

通過統計用戶在不同日期的充電頻次，可以看到每周的周六充電訂單量略少于其他日期（如圖2）。

通過對用戶充電時間和日期偏好的分析，運營商可以考慮區分忙時與閑時的充電價格，如提高忙時的訂單服務費或對在閑時充電的行為給予優惠，引導車主做出最佳充電選擇。這樣做一方面可以平衡充電站的服務能力，提高閑時的設備利用率，另一方面也可以減少忙時用戶排隊的等待時間，增強用戶體驗。

3.3 用戶細分

用戶細分則是根據個體的不同特征（如購買歷史、消費行為等）將用戶群體劃分為若干個具有不同需求和偏好的用戶分類，旨在更好地了解每個用戶的需求，為他們提供更加個性化的服務。

為了對用戶進行有效細分，我們選用了RFM分析方法。RFM分析是一種被廣泛運用的、用于用戶價值分析和客戶細分的營銷數據分析方法，是衡量用戶價值和客戶創利能力的重要工具和手段，它綜合考慮了用戶的最近購買時間（R）、購買頻率（F）、消費金額（M）等因素對用戶進行分層和評估，以便更好地了解他們的行為模式和價值，并幫助企業制定更有效的營銷策略。

其中，R是指用戶最近一次交易至參考點（一般是當前時間）的時間間隔，通常用天數或月數表示。一般而言，R值越小，表示用戶最近一次購買的時間越靠近參考點，說明該用戶的活躍度越高，與企業的關系越緊密，其對企業的貢獻也越大；反之，則表示用戶的活躍度較低，可能需要采取更積極的營銷策略以挽回其購買興趣。

F是指用戶在最近一段時間內交易的次數。F值越大，表示用戶在一定時間內購買的次數越多，說明該用戶的忠誠度和購買意愿更高，與企業的關系也更緊密；反之，則表示用戶的忠誠度和購買意愿較低，需要采取更積極的營銷策略以增加其購買次數。

M是指用戶在最近一段時間內交易的金額。不同的行業或企業可能會根據具體情況和需要，對M值進行不同的劃分和解讀——可以是用戶消費的總金額（總數），也可以是平均值（客單價）或最大值（最大金額）。一般而言，M值越大，表示用戶在一定時間內的消費金額越高，說明該用戶的價值和貢獻更大，對企業的影響力也更強；反之，則表示用戶的價值和貢獻相對較低。

通過判定每位用戶R、F、M值的大小，我們便可以將用戶細分為不同的類別。在此例中，我們根據“二八定律”，采用80%分位數來確定R、F、M指標的分段標準，[3]即R的分段值為6、F的分段值為4、M的分段值為69.178，據此判斷每位用戶R、F、M值的大小，進而將用戶分為8類，即：重要價值客戶、重要發展客戶、重要保持客戶、重要挽留客戶、一般價值客戶、一般發展客戶、一般保持客戶和一般挽留客戶，之后我們就可以針對不同類別的用戶制定相應的營銷策略。

注：“↑”表示大于分段標準，“↓”表示小于分段標準。

4 營銷策略制定

基于用戶細分結果和用戶充電行為特征，從強化與高價值客戶的關系，降低為低價值客戶服務的成本這一目的出發，我們針對每一類型的用戶分別制定了營銷策略，具體如下表。

5 結語

此次基于充電訂單數據分析的營銷策略制定，雖然只是一種實驗性質的探索，但已經充分證明了電動汽車充電樁運營者在經營中產生的各類數據具有巨大的商業價值。下一步，企業可以嘗試利用更大范圍、更多類型的數據展開分析，以此為基礎實施精細、高效的營銷策略，如會員系統建設、營業推廣方案制定、場站運營管理等。總之，充電樁運營企業要想優化經營模式、制定精細化運營策略，向“精細化運營”轉型，就必須善于運用數據分析的手段，加強自身的數據化運營能力。

參考文獻：

[1]祁曉玲.我國充電基礎設施突破1200萬臺基本滿足新能源汽車充電需求[EB/OL].（2024-12-18）[2024-12-25].https：//www.cinn.cn/p/359244.html.

[2]唐詩鑒，羅艷托，張學梁，等.中國新能源汽車充電市場存在的問題及發展路徑探討[J].油氣與新能源，2024，36（5）：10-16+27.

[3]胡志仁，蒙莉絲.零售電商客戶關系管理實務（活頁式）[M].北京：華中科技大學出版社，2024.