核心思路：三驾马车推动数据赋能

- 业务中台、数据中台、算法中台共同支撑，满足不同业务需求与不同阶段的项目目标。

- 通过BI看板、数据驾驶舱实现运营与业务的数据可视化需求，充分释放算法能力，必要时以数据产品形式提升业务使用便捷性mile米乐。

- 数据中台承担集团级数据仓库、数据集市、BI分析平台、指标体系、标签体系、埋点体系等基础数据服务；算法中台则按场景提供智能模型，如选址、精准营销、智能定价等。

BI+AI 的融合实践：让数据服务业务、决策更清晰、响应更快

1) 智能运维

- 核心公式：智能运维 = 设备数字化 + 故障模型化 + 运维数据可视化 + 闭环验证

- 数据路径：设备在充电场站上传实时数据，离线与实时数据仓库对数据进行批处理与分析，形成可执行的模型与预警。

- 产出价值：通过监控看板、异常告警、自动工单等产品，将运维流程升级为数据驱动的闭环体系，显著提升用户体验与充电成功率。

2) 智能选址

- 四步法：供需分析、精准选址、投资测算、自动化工具

- 供需分析：移动端看板展示区域供需格局，辅助投建方向的判断与资源分配。

- 精准选址：基于地段、客流、周边配套等多因子，利用机器学习模型给出科学的选址建议。

- 投资测算：以盈利预测、回收周期等为核心的BI分析，快速评估候选位置的经济性。

- 自动化工具：将前述步骤整合为一站式选址工具，提升投建效率，工具名常被赋予富有象征意义的称呼。

3) 智能营销

- 用户画像与标签体系：构建覆盖海量用户的多维标签，洞察用户偏好、活动参与、价值潜力与流失风险等。

- 自助式BI 的应用：运营人员可快速圈定目标人群，通过看板洞察其行为特征与偏好。

- 算法驱动的个性化营销：为不同人群匹配推荐、定价策略与优惠券，提升打开即用的精准度与转化率。

- 效果呈现：通过与用户画像和洞察看板的结合，实现个性化的场景化推荐与优惠策略，提升营销投资回报。

4) 智能诊断

- 目标：建立标准化诊断体系，基于数据层面识别经营问题并给出智能化解决方案。

- 面临的挑战与对策：

- 根因难以定位 → 细化诊断数据粒度，推动数据化触点全覆盖，促使一线深入业务现场寻找真相。

- 缺少落地方案 → 将运营环节“模型化”，以算法给出可执行的、量化的策略与时点。

- 成本高、推广慢 → 强化数据赋能信念，精简数据工具，采用 MVP 快速试验迭代推广。

- 方法论与案例：通过指标化分析衡量场站运营状态，运用模型化思维将问题转化为结构化数据模型，并借助机器学习实现优化；常用模型包括价值分层、场站分级、头部与长尾监控、转化漏斗等，帮助运营制定针对性改进措施。

直接驱动业务增长的落地案例

- 场站诊断与改进：对某地场站进行诊断，发现供给潜力尚未充分释放且运维成本高。通过智能拉新与成本降本并举，在一个月内实现月活提升约25%、运维成本下降约60%，月利润较上月提升约131%。

- 持续优化路径：在后续月份通过维持较高月活并提升充电频次，进一步提升收入与利润。频次提升带来更稳定的订单增量，9月利润较8月再有显著提升。

- 总体意义：这是典型的以数据与算法赋能业务、推动真实增长的案例，体现了从数据洞察到落地执行、再到业务指标改进的闭环能力。

结语

通过将业务、数据和算法深度融合，企业能够将数据能力转化为可落地的运营工具与增长动能，提升用户体验、优化资源配置、实现持续的利润增长。这一体系化的数智化实践，为新能源企业的高效运营与长期竞争力提供了有力支撑。