हर CPO conference में वह एक slide ज़रूर होती है। वही, जिसमें कोई दावा करता है कि उसका network “सबसे तेज़ी से बढ़ने वाला” है या “सबसे reliable”। बड़े दावे, जिनके पीछे आमतौर पर press release होते हैं, ठोस डेटा कम।
हमें कुछ ऐसा चाहिए था जिसे परखा जा सके। एक ऐसा single number जो इस सवाल का जवाब दे: location quality को control करने के बाद, यह operator वास्तव में कितना charging demand खींचता है?
हम इसे execution score कहते हैं। हमने इसे अपने database में मौजूद हर fast-charging operator के लिए, 10 markets और 12 months के data पर calculate किया है। सबसे अच्छे और सबसे कमजोर के बीच का gap बहुत बड़ा है — और हमेशा वहाँ नहीं मिलता जहाँ आप सोचते हैं।
Execution score क्या मापता है
किसी market की हर fast-charging station से शुरू करें। मापें कि वहाँ हर महीने वास्तव में कितना charging होता है। फिर उसमें से location score को divide out करें — हमारा वह model जो traffic, road network, population, amenities, और competitive density के आधार पर बताता है कि spot कितना अच्छा है।
जो बचता है, वह operator है। उसकी pricing, uptime, brand pull, charger reliability, amenities — यानी वह सब कुछ जो तय करता है कि driver उसकी station चुनेगा या उसे पार करके आगे निकल जाएगा।
Execution score, location effects हटाकर operator के contribution को isolate करता है। 1.0x का मतलब है कि operator उस देश के market median के बराबर perform कर रहा है। जितना ऊपर, उतना बेहतर।
Scores हर country और हर month के हिसाब से compute किए जाते हैं। Score पाने के लिए किसी operator के पास किसी market में कम-से-कम पाँच qualifying fast-charge stations होने चाहिए। Confidence levels — high (30+ stations), medium (10–29), या low (5–9) — बताते हैं कि इस नंबर पर कितना weight देना चाहिए।
Chicken and egg वाली समस्या
यहाँ एक दिक्कत है। Operator quality मापने के लिए आपको location quality को control करना पड़ता है। लेकिन location quality मापने के लिए operator quality को control करना पड़ता है। Highway interchange पर लगा Tesla Supercharger शानदार दिखता है — लेकिन वजह location है या brand?
हम इसे expectation-maximization loop से हल करते हैं। Model बारी-बारी से चलता है: पहले current operator factors के आधार पर location scores estimate करता है, फिर updated location scores के आधार पर operator factors को दोबारा estimate करता है। हर pass confounding की एक और layer हटाता है। लगभग 20 iterations के बाद, दोनों estimates converge कर जाते हैं।
आखिर में जो निकलकर आता है, वह एक साफ़ separation है — किसी station की performance में कितना हिस्सा वह कहाँ है से आता है और कितना उसे कौन चला रहा है से।
10 से कम stations वाले operators का score 1.0x की तरफ shrink किया जाता है। यह एक statistical safeguard है। अगर आपके पास छह stations हैं और वे सभी संयोग से Tesla factory के बगल में हैं, तो हम आपको Europe का सबसे अच्छा CPO घोषित नहीं करेंगे। अभी नहीं।
Norway: सबसे competitive market
Norway में दुनिया की सबसे ऊँची EV penetration है और fast-charging market भी सबसे mature है। और यहीं हमारे पास सबसे गहरा data है। जून 2026 के लिए score किए गए सभी operators यहाँ हैं।
Chart साफ़ तौर पर दो groups में बँटता है, और इनके बीच की dividing line random नहीं है। यह है retail DNA।
Tesla (1.70x) और Ionity (1.67x) सबसे ऊपर हैं। अगर आप सोचें कि execution असल में है क्या, तो इसमें हैरानी नहीं होती। दोनों in-car navigation में गहराई से embedded हैं — driver alternatives के बारे में सोचने से पहले ही उनकी stations first-choice option के रूप में सामने आ जाती हैं। Tesla के पास vertical integration है और brand loyalty ऐसी, जो लगभग धार्मिक लगती है। Ionity के पीछे OEM consortium है, और Plug & Charge हर संभव friction point हटा देता है। इसमें competitive pricing और high reliability जोड़ दें, तो नतीजा मिलता है market median से 70% ज़्यादा utilization।
Uno-X (1.64x) और Circle K (1.41x) fuel retailers हैं — ऐसी कंपनियाँ जो दशकों से drivers को चीज़ें बेच रही हैं। इन्हें पता है convenience retail कैसे काम करता है। इनके पास पहले से fuel card infrastructure है, payment terminals हैं जो बस काम करते हैं, और ऐसी locations हैं जहाँ लोग पहले से रुकते हैं। Diesel बेचने से electrons बेचने तक का transition, scratch से charging brand बनाने की तुलना में, कहीं आसान निकलता है।
1.0x line के नीचे pattern पलट जाता है। Mer (0.93x, 256 stations), Kople (0.87x, 166 stations), और Recharge (0.65x, 263 stations) सभी पारंपरिक रूप से asset-focused operators हैं। इनकी जड़ें utility या infrastructure fund ownership में हैं — ऐसी organisations जो capital deploy करना और physical networks बनाना जानती हैं, लेकिन जिनकी core competence कभी consumer-facing retail नहीं रही। Location चुनने और concrete डालने में बेहतरीन। लेकिन pricing, branding, और user experience में उतने पक्के नहीं, जो driver को सड़क के उस पार वाली station छोड़कर आपकी station चुनने पर मजबूर करे।
Execution score ठीक यही पकड़ता है। location score इन operators को उनके asset base का credit पहले ही दे देता है — और location पर इनमें से कई अच्छा score भी करते हैं। उसके बाद जो बचता है, वह retail execution है: footfall को sessions में बदलना। और वहीं gap बेहद साफ़ दिखता है।
एक ही brand, अलग markets
एक single execution score एक अहम बात छिपा देता है: वही operator एक market में शानदार हो सकता है और दूसरे में जूझ सकता है। Per-country scores — जहाँ हर score उस देश के अपने market median के सापेक्ष होता है — यह variation सामने लाते हैं।
इस chart में हर operator Sweden में Norway से ऊँचा score करता है। वजह यह नहीं कि वे Sweden में बेहतर हैं — वजह यह है कि Sweden का market median नीचे है। Norway की extreme EV penetration वहाँ “average” होने की bar को और ऊँचा कर देती है।
Tesla और Ionity दोनों Sweden में 2.0x पार कर जाते हैं — यानी local market median का दोगुना। Circle K दोनों markets में outperform करता है, लेकिन Sweden में उसकी बढ़त और बड़ी है (1.61x vs 1.41x)।
Mer दोनों देशों में लगभग बिल्कुल average है: Norway में 0.93x, Sweden में 0.93x। Consistent, लेकिन लगातार बस औसत।
Recharge दोनों में underperform करता है: Norway में 0.65x, Sweden में 0.70x। Below-average utilization पर ज़्यादा stations होना execution play नहीं, volume play है।
Execution score location noise हटाकर वह दिखाता है जिसे operators सच में control करते हैं: in-car navigation presence, brand pull, pricing, uptime, और user experience। Norway में सबसे अच्छा operator (1.70x), सबसे कमजोर mainstream network (0.65x) की तुलना में लगभग तीन गुना utilization पैदा करता है — जबकि locations की quality बराबर हो। यही फर्क एक profitable network और stranded asset के बीच होता है। और यह लगभग पूरी तरह इस बात से मेल खाता है कि operator की heritage retail है या infrastructure।
CPO Benchmark पर हर operator के execution scores देखें, या ChargiPedia में individual company profiles explore करें। हर score हर महीने update होता है, साथ में 12 months का trend data भी मिलता है।
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