利用分析和 AI 塑造移动零售的未来

随着全球能源转型及便利性革命的推动，油品和天然气零售行业正在面临重大变革与挑战。当前世界正在逐步减少对传统燃料的依赖，油品需求增长放缓，并在多个情景预测下预计到2030年将开始下降。这一转变为既有的油品零售企业和新市场参与者提供了利用人工智能（AI）和高级分析（AA）定义新服务和产品的机会。

移动零售市场的机遇

1. **电动汽车充电基础设施（EVCI）与非油品零售（NFR）**成为增长亮点。随着电动汽车的普及，油品零售商有机会通过个性化客户服务、优化定价策略、提升运营效率等方式提高收入，实现成本节约，增强客户参与度。

   • 个人化忠诚计划、燃油价格优化、劳动力活动改进、站网络优化、便利零售优化等都是可实施的关键用例。

专注于核心领域

• 构建未来网络：传统的油品零售网络主要针对燃油及其相关服务进行设计和优化。然而，随着运输电气化的增加，油品零售商需要从单一的化石燃料销售扩展到多种能源来源，包括用于乘用车、轻型商业车辆和卡车的能源。在低碳移动出行的时代，设计未来的网络可能充满挑战。

• 利用交易数据：通过机器学习模型分析交通流量和消费者行为数据，油品零售商可以做出数据驱动的投资决策，为电动化的未来做好准备。采用AI技术可以帮助预测充电地点的高精度需求，从而优化充电基础设施布局。

新的业务模式与价值增长

• 地理位置优势、客户需求特征、附近现有餐厅等因素对快餐店的业绩有显著影响。同样地，电动汽车充电站或汽车护理服务的性能也会受到站点位置、客户群体特性和周边竞争环境的影响。

• 价值增长机会：新兴的价值池在全球范围内超过1万亿美元，特别是在欧洲，到2030年预计每年增长率可达2.1%。

• 利用AI和AA：油品零售商可以通过构建网络、优化便利零售并从燃油定价、忠诚计划和运营中创造价值来捕捉零售业务中的价值。例如，通过机器学习模型预测充电地点的需求，以及分析交易数据以定制服务，以适应不断变化的市场环境。

总之，油品和天然气零售业面临着前所未有的挑战与机遇。通过智能运用AI和高级分析工具，油品零售商能够更好地定位自身，满足客户日益变化的需求，抓住新业务模式下的增长机会，同时应对能源转型带来的挑战。