2017年5月，由国家能源局和中国电动汽车充电基础设施促进联盟联合编制的《中国电动汽车充电基础设施发展年度报告》发布。报告指出，发展电动汽车是落实国家能源战略、大气污染防治计划和节能减排政策的重大战略举措，电动汽车行业也开始了高速发展时期。而作为新能源汽车产业的基础配套设施，各种大型充电站、充电桩等充电设施也大规模投入建设，伴随而来的是充电市场竞争的加剧。
今天要跟大家分享的案例就是从电动汽车客户运营的业务场景出发，讲解如何以DASO方法论为指导，从发现业务问题，到深入剖析问题并制定解决方案，然后采取适当的方式实施方案，最后再评估方案效果，不断优化运营策略，从而来进行有效的客户运营，保持企业的市场竞争活力，提升企业效益。
整体思路
从用户月充电量、充电次数、单次充电量等角度出发，建立充电用户运营监测看板，及时发现市场风险；根据发现的问题，构建用户细分模型，分析各客户群需求和偏好差异，寻找问题解决思路；根据解决思路开发客户标签与行动策略，并推动落地实施；后续进一步分析策略效果与不足，指导策略调优。
过程分解
D：发现部分充电站存在用户流失情况
为了解充电站的运营情况，收集了某省200多座充电站某一年的充电交易记录进行分析，从中发现了部分充电站存在绩效下降的现象。
针对上述出现的业务问题，再经过进一步的数据分析发现了充电站附近竞争对手的充电设施分布较为密集，综合实际市场情况，初步得知充电站绩效下降主要是由于激烈的市场化竞争导致用户流失。
A：从用户充电行为特征分析用户挽留思路
经过第一步的分析定位主要业务问题后，下一步需要执行“A”即分析问题，通过科学的技术分析手段，开展问题深入研究，提炼业务规律等，形成问题的初步解决思路。
基于对业务的理解和分析经验，此处在开展问题深度分析时，分为以下三个步骤：
（1）用户群体细分
要解决用户流失的问题，要先了解用户的行为特征。因此，首先对用户的充电交易记录进行探索，并利用因子分析，提取代表性强的充电活跃因子、充电忠诚因子和充电需求因子，利用聚类算法得到强规律用户、一般规律用户和随性用户三类。
（2）群体画像及特征分析
结合业务经验，分别从月均充电量、充电频次、充电时间、充电地点等维度进一步分析细分用户群体特征。
基于分析结果，从充电用户需求标签和行为偏好标签出发，并结合抽样用户访谈，可以将用户归类出潜在网约车用户、潜在大巴车用户和潜在旅客，作为解决思路研究的重点对象。
（3）设计初步解决思路
针对上述的分析结果，可以找到初步的解决思路：根据用户充电频率、充电量的变化趋势判别流失用户和潜在流失用户，再结合对网约车或大巴车用户市场调研结果，设计活动类型，基于潜在网约车用户、潜在大巴车用户等群体的充电时间、充电地点偏好，制定针对性的充电站活动推荐策略。
S：根据用户挽留思路开发精准化策略
结合上一步的分析结论，筛选出流失用户中的潜在网约车用户或潜在大巴车用户作为重点推荐群体，通过对该类群体进行市场调研发现，该类用户中午充电时间内有吃饭需求，深夜充电有停车费的顾虑，因此针对该需求可以制定餐饮券优惠、充电停车月租卡等活动，并根据用户充电偏好进行精准活动推荐。
O：效果评估与进一步问题研究
执行相关的业务策略后，需要进一步收集执行结果数据，分析和评估活动的执行效果。
执行的结果从两方面来看，一方面是看推荐的准确率情况，另外一方面是看执行后的业务效果。
本案例中，从推荐准确率上看，达到75%；从业务效果上看，推荐后挽留流失及潜在流失客户3千多人，且大部分用户月均充电量有不同程度增加，各类型优惠站的月充电次数均有增多，说明该次推荐对用户运营有一定的促进作用。
注：准确率：有推荐成功的用户（或推荐次数）占全部推荐用户（或总推荐次数）数量的比例。
而针对推荐失败的情况，也需要进一步分析并总结失败的原因，以便下一次可以优化活动策略，提高成功率。案例中，我们针对推荐失败的客户偏好特征做进一步分析，发现其大部分为省内长途车用户，充电需求为刚需，且在高速服务区无竞争，因此后续可不对此类客户做活动推荐。
电动汽车客户挽留的DASO实践就介绍到这，针对案例有任何问题或需要进一步了解欢迎给我们留言。
