通過科學診斷、精準優(yōu)化和持續(xù)創(chuàng)新，商業(yè)生態(tài)診斷引領油站轉(zhuǎn)型升級之路。

隨著能源轉(zhuǎn)型與市場競爭格局的變化，加油站傳統(tǒng)商業(yè)生態(tài)面臨著變局。加油站商業(yè)生態(tài)診斷方法，借助供需匹配、層次分析、圖層疊加等工具，通過選址決策與效益測算，對加油站布局新業(yè)態(tài)的可行性與經(jīng)濟性進行全面測算。針對診斷分析結(jié)果，系統(tǒng)提出商業(yè)拓展方案精與準的營銷策略，旨在提升加油站的整體效益與競爭力，并實現(xiàn)加油站商業(yè)生態(tài)的持續(xù)升級優(yōu)化。

行業(yè)轉(zhuǎn)型與挑戰(zhàn)

在全球能源轉(zhuǎn)型的大背景下，非化石能源在一次能源消費中的比重逐年攀升。這一趨勢不可忽視。國際能源署（IEA）最新發(fā)布的報告顯示，截至2022年，非化石能源占全球一次能源消費比重達到22%，預計至2030年躍升至30%以上。同時，終端電氣化水平顯著提升。全球汽車行研機構(gòu)JATO Dynamics的數(shù)據(jù)顯示，電動汽車的銷量在過去5年內(nèi)以年均50%的驚人速度增長，預示著傳統(tǒng)燃油車市場的逐步萎縮。

面對能源結(jié)構(gòu)的深刻變革，成品油零售行業(yè)逐步從增量市場轉(zhuǎn)向存量市場，加油站業(yè)態(tài)拓展及經(jīng)營模式轉(zhuǎn)型尤為迫切。然而，加油站的轉(zhuǎn)型之路并非一蹴而就。新能源充電設施的建設與運營，不僅涉及巨額的資金投入，而且需要依賴先進技術(shù)保障充電效率和安全性。以一座標準的快充站點為例，其建設成本高達數(shù)十萬元至數(shù)百萬元人民幣。

非油品業(yè)務的市場競爭日益激烈。便利店和快餐連鎖店等業(yè)態(tài)的市場滲透率在過去一年內(nèi)分別增長了6%和4%。這給加油站的多元化經(jīng)營提出了更高的要求。因此，如何在新能源與非油業(yè)務的雙重挑戰(zhàn)下實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級，成為加油站急需解決的關(guān)鍵問題。

在這一背景下，商業(yè)生態(tài)診斷應運而生，以期為加油站轉(zhuǎn)型升級提供科學指導。

三種診斷方法

商業(yè)生態(tài)診斷，是對加油站商業(yè)環(huán)境中各要素之間相互作用、相互依賴的關(guān)系進行系統(tǒng)性分析和評估的過程。在這一過程中，供需匹配算法、層次分析法、圖層疊加分析法等工具發(fā)揮了重要作用。

供需匹配算法，通過收集并分析加油站周邊的車流量、人流量、充電需求等數(shù)據(jù)，精準識別加油站的潛在服務缺口和市場機會。例如，在新能源汽車普及率較高的區(qū)域，適當增設充電設施以滿足電動汽車的充電需求，優(yōu)化加油槍的布局和數(shù)量，可以提升加油的效率。這一方法，不僅有助于加油站抓住新興市場的機遇，而且能提高資源的利用效率，減少浪費。

層次分析法（AHP），將復雜的商業(yè)生態(tài)問題分解為多個層次。通過比較不同因素之間的相對重要性，為決策提供依據(jù)。在加油站商業(yè)生態(tài)診斷中，層次分析法可用于評估不同服務功能的優(yōu)先級，如便利店、餐飲、汽車服務等，以及這些服務功能對加油站整體盈利能力的貢獻度。這一方法幫助加油站管理者明確優(yōu)化方向，合理分配資源，以確保決策的科學性和有效性。

圖層疊加分析法，利用地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，將不同來源的數(shù)據(jù)圖層進行疊加分析，揭示出空間分布和屬性關(guān)系的內(nèi)在聯(lián)系。在加油站選址和布局優(yōu)化中，圖層疊加分析法能夠綜合考慮交通便捷性、土地成本、人口密度、競爭態(tài)勢等多重因素，為科學決策提供支持。通過這種方法，加油站可以確保選址的合理性和布局的科學性，從而提升服務效率和客戶滿意度。

診斷應用落地

商業(yè)生態(tài)診斷的應用場景，主要集中在加油站拓展新業(yè)態(tài)的前期決策支持，并通過選址診斷及效益測算兩類方法，運用定量定性方法得出單站是否適宜開拓新業(yè)態(tài)的決策建議。其中，新業(yè)態(tài)包括前文提及的智能充電和零售餐飲等多種非油業(yè)務。在成品油銷售利潤逐步收窄的背景下，拓展新能源及非油業(yè)務成為加油站提升盈利能力的重要途徑。商業(yè)生態(tài)診斷聚焦于加油站周邊市場需求、競爭態(tài)勢及顧客行為特征，能夠判斷新業(yè)態(tài)應用的適宜性并輔助優(yōu)化服務功能。

對于選址診斷方法，商業(yè)生態(tài)診斷通過融合供需匹配算法與圖層疊加分析技術(shù)，構(gòu)建空間布局決策模型，實現(xiàn)新業(yè)態(tài)的精準需求預測和選址決策的科學化。

在充電需求預測方面，基于歷史數(shù)據(jù)和實時監(jiān)控信息的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，為預測新能源汽車的充電需求趨勢提供有力的支持。這有助于加油站提前規(guī)劃充電設施的建設規(guī)模和服務能力，避免資源浪費和市場空白。同時，結(jié)合交通網(wǎng)絡、車輛分布、競爭站點等多重因素進行圖層疊加分析，通過繪制集聚性熱力總圖，篩選出適宜的充電站選址。

在非油需求預測方面，通過問卷調(diào)查、現(xiàn)場踏勘等方式收集周邊的市場信息和顧客需求數(shù)據(jù)，涵蓋餐飲、便利店、汽車服務等多個業(yè)態(tài)的分布情況和經(jīng)營狀況?；谑袌稣{(diào)研結(jié)果和顧客行為分析，加油站可以采用供需匹配算法，優(yōu)化非油服務布局。例如，在人流密集區(qū)域增設便利店和快餐服務，以滿足顧客需求；在交通要道旁，可以提供汽車維修和緊急救援服務。

對于效益測算方法，經(jīng)濟效益測算模型以投資回報期為核心指標，綜合考慮非油業(yè)務的初始投資、運營成本、預測銷量和收入等因素。模型采用動態(tài)現(xiàn)金流折現(xiàn)法（DCF），將未來各期的凈現(xiàn)金流折現(xiàn)到當前時點，計算項目的凈現(xiàn)值（NPV）和內(nèi)部收益率（IRR）。通過對比不同新業(yè)態(tài)的經(jīng)濟效益指標，為加油站優(yōu)化非油業(yè)務結(jié)構(gòu)提供決策依據(jù)。

為了更好地進行投資估算，需要建立標準投資配置表，列示每一項投資的具體內(nèi)容和金額，形成標準化的投資估算體系。這有助于不同加油站之間進行橫向比較，提高投資估算效率和準確性。

通過商業(yè)生態(tài)診斷的實施，加油站能夠有效應對能源轉(zhuǎn)型帶來的挑戰(zhàn)，提升服務質(zhì)量和盈利能力。未來，隨著新能源汽車市場持續(xù)擴大和消費者對服務質(zhì)量要求不斷提高，加油站需要不斷創(chuàng)新業(yè)務模式和服務方式，以更加靈活、高效、便捷的服務滿足市場需求。

加強數(shù)字化、智能化技術(shù)的應用和推廣，將成為加油站轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵驅(qū)動力。通過引入物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等先進技術(shù)手段，加油站可以實現(xiàn)智能化升級，提高資源利用效率和服務水平。

面對日益激烈的市場競爭和多元化的市場需求，加油站應積極探索跨界合作和資源整合新模式。例如，與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)建立戰(zhàn)略合作關(guān)系，共同開發(fā)數(shù)字化加油站管理模式；與便利店、餐飲等業(yè)態(tài)進行深度融合，打造一站式能源補給和休閑服務平臺。這些跨界合作和資源整合，不僅有助于加油站拓展盈利渠道、提升品牌價值，而且能為消費者提供更加全面、便捷的服務體驗。

責任編輯：曲紹楠