Domande frequenti

Chargalytics è una piattaforma di market intelligence per il settore della ricarica EV. Raccogliamo ed elaboriamo dati dalle reti di ricarica in 37 Paesi, coprendo oltre 530.000+ stazioni di ricarica, 1.555.000+ stalli di ricarica e 1.648.000+ connettori. Lo stato realtime è disponibile in 26 di questi mercati.

Trasformiamo questi dati in analytics, benchmark, previsioni e strumenti che aiutano operatori, investitori, consulenti e chiunque sviluppi infrastrutture di ricarica a prendere decisioni migliori.

Proprietari e investitori lo usano per tracciare l'attività M&A, valutare le performance degli operatori, modellare i rendimenti dei nuovi siti e capire le dinamiche di mercato prima di impegnare capitale.

Operatori di punti di ricarica lo usano per confrontarsi con i concorrenti, monitorare lo stato della rete, pianificare nuove location e gestire l'intero ciclo di progetto, dalla selezione del sito alla messa in servizio.

Analisti lo usano per analisi di mercato a livello Paese, monitoraggio dell'adozione EV, trend di utilizzo FC e previsioni della domanda in 37 mercati.

Consulenti lo usano per fornire ai clienti raccomandazioni supportate dai dati, con analytics esportabili e modelli finanziari pronti per le presentazioni.

Regolatori lo usano per valutare l'adeguatezza dell'infrastruttura, monitorare la conformità e capire come le politiche si traducano in installazioni e utilizzo reali sul territorio.

OEM lo usano per capire dove esiste l'infrastruttura di ricarica (e dove manca), quale hardware è installato su larga scala e come i modelli di ricarica influenzano la progettazione dei veicoli e la strategia commerciale.

Ci integriamo con punti di accesso nazionali (NAP), registri governativi, feed OCPI, endpoint DATEX II e API degli operatori in Europa e oltre. Tra le fonti principali: NOBIL (Nordici), Mobilithek (Germania), feed AFIR (Finlandia, Lituania) e decine di registri specifici per Paese.

I dati di stato realtime vengono acquisiti continuamente da fonti WebSocket, MQTT e polling. Elaboriamo centinaia di migliaia di eventi di stato al giorno in 26 Paesi con monitoraggio live.

Tutti i dati vengono normalizzati in uno schema unificato: stessi campi, stessi tipi di connettore, stessi codici di stato indipendentemente dal Paese di origine.

Attualmente 37 Paesi con dati sulle stazioni: Australia, Austria, Belgium, Bulgaria, Canada, Croatia, Cyprus, Czechia, Denmark, Estonia, Finland, France, Germany, Greece, Hungary, Iceland, Ireland, Italy, Latvia, Liechtenstein, Lithuania, Luxembourg, Mauritius, Mexico, Netherlands, New Zealand, Norway, Poland, Portugal, Romania, Slovakia, Slovenia, Spain, Sweden, Switzerland, United Kingdom and United States.

I dati sullo stato di ricarica realtime sono disponibili in 26 di questi mercati, dove le API degli operatori forniscono informazioni live sui connettori. La copertura cresce ogni mese.

I nostri articoli insights sono accessibili gratuitamente senza account.

Tutto il resto richiede un abbonamento attivo: la mappa interattiva, le analytics per paese, il benchmark degli operatori di punti di ricarica, ChargiPedia, l'archivio news, la newsletter e il forum.

Lo strumento Projects (pianificazione della location, progettazione del sito, BOM, modellazione finanziaria) richiede il piano Premium.

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Per i team aziendali sono previsti sconti quantità: 10% di sconto per 11–30 utenti, 15% di sconto per 31+ utenti. La fatturazione annuale fa risparmiare un mese intero su entrambi i piani.

Nel settore questi quattro termini vengono usati in modo intercambiabile, rendendo impossibile confrontare le dimensioni delle reti. Noi li usiamo in modo preciso e sempre coerente:

• Stazione — una località fisica con ricarica. Un'area di servizio con dodici stalli è una stazione. Ne tracciamo 530.000+.
• Caricatore — un singolo apparato hardware. Un box spesso serve più di un'auto.
• Connettore — una singola uscita fisica, ovvero una spina su un cavo. Ne tracciamo 1.648.000+.
• Stallo — la capacità di ricaricare un'auto alla volta. Un caricatore con una spina CCS e una CHAdeMO che può servire una sola auto alla volta è uno stallo con due connettori. Ne tracciamo 1.555.000+.

Gli stalli sono il dato che conta per l'utilizzo — misurano quante auto possono ricaricare davvero in contemporanea, quindi ogni metrica di utilizzo sulla piattaforma (minuti per stallo al giorno, sessioni per stallo al giorno, kWh per stallo al giorno) è espressa per stallo. Il numero di connettori è più alto e più lusinghiero; lo riportiamo, ma non lo usiamo per i benchmark.

Nel settore potresti anche trovare il termine EVSE. Significa la stessa cosa del nostro stallo. Evitiamo il termine perché viene usato abitualmente anche per indicare il “caricatore”, ed è proprio questo a generare confusione.

La mappa mostra ogni stazione di ricarica presente nel nostro database, raggruppata ai livelli di zoom più bassi e visualizzata singolarmente man mano che fai zoom. A colpo d’occhio vedi la densità dell’infrastruttura di ricarica in un paese o in una regione.

Clicca su una stazione per aprire un pannello di dettaglio con operatore, tipi di connettore, livelli di potenza, indirizzo e statistiche storiche di utilizzo, dove disponibili.

I layer ti permettono di attivare o disattivare diversi overlay di dati sulla mappa. Apri il pannello Layers nella barra strumenti in alto per passare tra il layer delle stazioni di ricarica, le heatmap POI e altre visualizzazioni dati.

La legenda della densità di ricarica in basso a sinistra mostra la scala colori da copertura scarsa a copertura densa.

Sì. Clicca su Map type nella toolbar per passare tra vista stradale, terreno, satellite e ibrida. Usa Locate me per centrare la mappa sulla tua posizione attuale.

Cliccando su una stazione si apre un pannello di dettaglio con dati live. La tab Data mostra:

• Performance snapshot — un punteggio composito di salute (0–100), carico medio FC e sessioni per stallo al giorno
• Realtime overview — stato attuale di ogni connettore (disponibile, in ricarica, sconosciuto), aggiornato in continuo
• Nearby stations — un grafico comparativo che mostra i minuti di ricarica rapida al giorno in questa stazione rispetto ai concorrenti vicini negli ultimi 7 giorni
• Usage history — volumi e sessioni settimanali e mensili di ricarica rapida sull’intera finestra di osservazione

Le stazioni con dati realtime mostrano barre live dei connettori; quelle senza mostrano i metadati statici più recenti disponibili.

La tab Forecast mostra come il nostro modello valuta la stazione:

• Location score — quanto il valore intrinseco del sito si discosta dalla mediana di mercato (un indicatore che mostra sopra o sotto la media)
• CPO execution score — quanto bene l’operatore performa rispetto a ciò che la location dovrebbe generare, con un indicatore di confidenza
• Backtest chart — previsioni del modello (arancione) vs. utilizzo osservato reale (verde acqua) nella finestra di training, così puoi vedere esattamente quanto bene il modello si adatta a questa stazione
• Prognosi a 12 mesi — previsioni di domanda forward-looking che tengono conto di stagionalità, temperatura e trend di adozione EV

Country analytics ti dà una vista approfondita dell'infrastruttura di ricarica EV e dell'adozione a livello nazionale. Seleziona un paese dal menu a tendina (o cliccalo sulla mappa) e ottieni KPI, grafici di trend, breakdown per operatore, dati di prezzo, metriche di utilizzo e outlook di mercato — tutto in un'unica pagina scorrevole.

La pagina è organizzata in sezioni: EV Adoption, Charging Infrastructure, Ad-Hoc Pricing, Fast-Charging Usage, FC Market Outlook, Regulation e Country News. Ogni sezione è spiegata nel dettaglio qui sotto.

Usa il selettore paese in alto a destra nella pagina. Mostra il nome del paese e il numero di stazioni. Dopo la selezione, clicca su Refresh per caricare i nuovi dati. Puoi anche cliccare direttamente sui paesi nella mappa dell'adozione.

La sezione EV Adoption traccia la penetrazione dei veicoli elettrici a batteria in ogni mercato. Include:

• KPI quota di mercato BEV — la percentuale attuale delle nuove immatricolazioni auto che sono BEV, ben in evidenza
• Previsione a S-curve — un modello di crescita logistica che proietta la quota di mercato BEV negli anni futuri. A ogni paese viene assegnato un tier in base alla sua posizione sulla curva di adozione: Early (sotto ~5%), Growth (5–25%), Mainstream (25–60%) e Saturation (oltre 60%). Il tier determina forma e velocità della previsione
• Grafico del parco circolante BEV — BEV cumulati su strada nel tempo, con storico effettivo e crescita prevista
• Tabella dati — dettaglio anno per anno di immatricolazioni BEV, parco circolante, quota di mercato e tasso di crescita per ciascun paese

Una fotografia della rete fisica di ricarica del Paese. Sei schede KPI mostrano:

• Stazioni — tutte le località di ricarica pubbliche
• Stalli — quante auto possono ricaricare contemporaneamente
• DC Fast — stalli CCS, CHAdeMO e NACS
• AC — stalli Type 2 e Type 1
• Operatori — numero di CPO distinti attivi nel Paese
• Potenza media FC — potenza nominale media degli stalli DC rapidi in kW

Sotto i KPI, una tabella dei principali operatori classifica i CPO più grandi per dimensione della rete. Ogni riga mostra il numero di stazioni e stalli dell'operatore, la quota DC, il punteggio location (qualità mediana dei siti da Pulse) e il punteggio di esecuzione (quanto performa rispetto al potenziale dei suoi siti).

Analytics dei prezzi per la ricarica pubblica nel paese selezionato. Passa da DC (ricarica rapida) a AC (ricarica a destinazione) per confrontare le tariffe.

Per ogni vista vedi il prezzo nazionale medio, minimo e massimo per kWh, oltre al numero di CPO che hanno riportato dati di prezzo. I grafici a barre scompongono i prezzi per tipo di connettore (CCS, CHAdeMO, Type 2, ecc.), mostrando media e intervallo per ciascuno.

Tutti i prezzi sono in EUR per kWh, IVA esclusa, e si basano su tariffe ad-hoc (pay-as-you-go) — senza sconti da abbonamento o membership.

Il cuore della pagina analytics per i Paesi con dati realtime. Questa sezione mostra quanto viene effettivamente utilizzata la rete di ricarica rapida. Disponibile solo nei 26 Paesi in cui monitoriamo gli stati in tempo reale.

Le schede KPI principali includono:

• Stalli FC e Siti FC — infrastruttura di ricarica rapida monitorata
• Minuti per stallo al giorno — intensità media di utilizzo giornaliera
• Sessioni per stallo al giorno — numero medio di sessioni giornaliere per stallo
• Durata media della sessione — durata media di una sessione di ricarica
• Tasso di sviluppo — nuovi stalli DC netti aggiunti ogni mese

I grafici sotto i KPI includono:

• Stato realtime — stato aggregato attuale (in carica, disponibile, offline) su tutti gli stalli monitorati
• Trend mensile — minuti FC per stallo al giorno nel tempo, con stagionalità e crescita
• Confronto mese su mese — questo mese rispetto al mese scorso, con evidenza del delta
• Volume per CPO — grafico a barre impilate che mostra quali operatori generano più minuti FC
• Trend della quota di mercato — come evolve nel tempo la quota di ciascun CPO sul volume FC totale
• Tasso di sviluppo per CPO — quali operatori aggiungono più nuovi stalli

Una versione integrata del nostro modello completo FC Market Outlook (vedi la sezione dedicata FC Market Outlook qui sotto per la metodologia). Nella pagina paese vedi:

• Utilization gauge — l'utilizzo FC nazionale attuale come indicatore, che mostra dove si colloca il mercato tra sottodimensionato e sovracostruito
• Metriche di domanda — sessions per BEV per year, FC hours per BEV per year, bays per 1K BEVs e se questi valori sono measured o estimated
• Parametri del modello — le ipotesi economiche che guidano la proiezione (CAPEX/stallo, margine operativo, IRR target, prezzo FC/kWh)
• Quattro grafici — stalli FC previsti vs equilibrio, crescita del parco BEV, throughput kWh per stallo al giorno e percentuale di utilizzo lungo l'orizzonte di proiezione

La sezione Regulation viene caricata dinamicamente da ChargiPedia. Mostra tutte le leggi, le direttive UE, i programmi nazionali di incentivo e gli standard che si applicano alla ricarica EV nel paese selezionato. Ogni voce spiega cosa richiede la normativa, chi coinvolge e quando entra in vigore.

È collegata direttamente al database normative di ChargiPedia, filtrato sul paese che stai visualizzando.

In fondo a ogni pagina paese, un feed notizie mostra articoli recenti dal nostro archivio news filtrati per il paese selezionato. Gli articoli sono taggati con AI per tema e aziende menzionate, così vedi esattamente cosa sta succedendo in quel mercato senza dover cercare a mano.

La demand pressure misura quanto intensamente viene usata l'infrastruttura di ricarica rapida di un paese rispetto al suo parco BEV. Combina dati realtime sulla ricarica con statistiche sull'adozione EV per produrre un'unica metrica di utilizzo.

Monitoriamo in continuo lo stato di ogni connettore di ricarica rapida (CCS, CHAdeMO, NACS / Tesla) in tutti i paesi dove abbiamo dati realtime. Ogni transizione di stato (Available → Charging → Available) viene registrata, aggregata su base oraria e poi mensile. Da questi aggregati ricaviamo:

• Sessions per BEV per year — quante volte, in media, ogni BEV del paese usa un caricatore rapido pubblico
• FC hours per BEV per year — tempo totale di ricarica rapida diviso per il parco BEV
• Utilization % — quota delle ore-stallo totali disponibili effettivamente passata in ricarica, calcolata solo sugli stalli con monitoraggio realtime
• Bays per 1K BEV — rapporto di dotazione infrastrutturale

I paesi in cui abbiamo almeno 2 mesi di dati realtime sullo stato dei connettori sono etichettati come measured. L'utilizzo viene calcolato solo sul sottoinsieme di stalli FC che monitoriamo attivamente — la percentuale di copertura RT ti dice quanto il campione sia rappresentativo.

Per i paesi senza dati RT, assegniamo un archetipo di domanda basato su geografia e pattern di guida (ad esempio: grande paese autostradale, paese compatto e denso, isola). I parametri dell'archetipo sono calibrati sui nostri baseline misurati.

• Sotto il 5% — Utilizzo basso. La rete ha ampia capacità inutilizzata.
• 5–10% — Situazione confortevole. Buon equilibrio tra domanda e offerta.
• 10–20% — Pressione moderata. Nelle ore di punta possono formarsi code nei siti più richiesti.
• Oltre il 20% — Pressione alta. Probabili carenze strutturali di capacità. Serve nuova infrastruttura con urgenza.

Queste soglie si basano su un utilizzo medio 24/7. Una media nazionale del 10% di solito significa 25–35% nelle ore di punta nelle stazioni più trafficate.

Il benchmark CPO classifica gli operatori di punti di ricarica in base alle performance all'interno di un paese. Risponde alla domanda che ogni operatore si fa: come mi posiziono rispetto agli altri?

Le KPI card principali mostrano il numero di CPO attivi nel mercato, il totale degli stalli FC attivi, la media dei minuti per stallo al giorno (l'intensità d'uso nazionale) e la Fleet Availability (la percentuale di stalli attualmente disponibili). Ti danno il contesto di mercato prima di entrare nel dettaglio dei singoli operatori.

La leaderboard è una classifica ordinata di tutti i CPO attivi nel paese selezionato. Ogni scheda operatore mostra a colpo d'occhio:

• Sites / Bays — dimensione della rete
• Sess/bay/day — media delle sessioni di ricarica per stallo al giorno (proxy di utilizzo)
• Available % — percentuale di stalli disponibili (uptime)
• Bays (3M) — aggiunte nette di stalli negli ultimi 3 mesi (crescita)
• Bays/site — media degli stalli per sito (densità)
• Score — punteggio composito che combina utilizzo, disponibilità, crescita e scala
• Min/bay/day — media dei minuti di ricarica per stallo al giorno

I pulsanti sopra la leaderboard ti permettono di riordinare gli operatori secondo otto criteri diversi:

• Sessions per Bay — chi ottiene più sessioni per stallo al giorno (segnale puro di domanda)
• Volume — minuti FC totali su tutta la rete (quota di mercato assoluta)
• Network Size — totale degli stalli attivi (scala)
• Growth — stalli netti aggiunti negli ultimi 3 mesi (slancio di sviluppo)
• Availability — percentuale di stalli disponibili (qualità operativa)
• Location Score — punteggio mediano Pulse della location su tutti i siti dell'operatore (qualità del portafoglio)
• Exec Score — punteggio mediano di execution del CPO (performance operativa rispetto al potenziale dei siti)
• Price — tariffa ad-hoc per kWh (per gli operatori che pubblicano i prezzi)

Ogni modalità di ordinamento rimescola la leaderboard mettendo al primo posto l'operatore migliore per quella metrica.

Il toggle cambia l'intero benchmark tra Fast Charging (reti DC: CCS, CHAdeMO, NACS) e Type 2 (ricarica AC a destinazione). I due segmenti hanno economie, operatori e pattern di utilizzo completamente diversi, quindi vengono confrontati separatamente.

La maggior parte degli utenti si concentrerà su FC, ma la vista Type 2 è utile per capire la copertura della ricarica a destinazione, soprattutto nei mercati in cui l'AC domina ancora l'infrastruttura pubblica.

Clicca su un operatore nella leaderboard (o sul pulsante Deep Dive) per accedere a grafici comparativi dettagliati:

• Sessions per Bay ranking — grafico a barre che confronta tutti gli operatori per intensità di utilizzo
• Market Share + Fleet Availability — grafico a doppio asse che mostra la quota di volume FC totale di ciascun operatore insieme al suo uptime
• Volume Trend — minuti FC mensili dell'operatore selezionato nel tempo, con la stagionalità ben visibile
• kWh Pricing — confronto tra la tariffa ad-hoc dell'operatore, la media nazionale e i competitor
• Growth Leaders — quali operatori stanno aggiungendo più stalli, con aggiunte nette trailing a 3 e 12 mesi

Indica qualsiasi punto sulla mappa e Pulse ti dirà quanta domanda di ricarica rapida vedrebbe. Non un vago “buono” o “cattivo” — un numero reale: minuti di ricarica stimati per stallo al giorno, suddivisi per mese e spiegabili fino alle singole variabili di input che hanno determinato il risultato.

Il modello lavora in tre fasi che si moltiplicano tra loro, più due correzioni per le stazioni già esistenti.

Fase 1 — Base di domanda

La base di domanda è una tabella: per ogni mercato addestrato e ogni mese dell'anno contiene l'utilizzo della stazione tipica — la stazione mediana del campione di addestramento in quel mercato — espresso in minuti di ricarica per stallo al giorno. Viene stimata all'interno delle singole stazioni, quindi le stazioni che aprono o chiudono durante l'anno non possono influenzarla; contano solo le variazioni reali nell'utilizzo delle stesse stazioni. Dalla tabella emergono direttamente due elementi:

• Livello di mercato — cultura di guida, densità autostradale e abitudini di ricarica differiscono strutturalmente tra Paesi. In un anno, la tipica stazione norvegese registra circa 108 minuti per stallo al giorno, quella tedesca 95, quella svedese 67 e quella slovacca 37. La tabella riporta queste differenze misurate, non ipotesi.
• Stagionalità — la ricarica rapida nei nostri mercati ha due picchi annuali, non uno: un picco invernale, quando il freddo riduce l'autonomia, e un picco estivo, quando le persone viaggiano per le vacanze. In Norvegia la tabella passa da circa 134 minuti per stallo al giorno a gennaio a circa 96 a maggio, risale a circa 130 a luglio e poi scende di nuovo in autunno.

Per i mesi oltre la tabella osservata, ovvero tutti i mesi di previsione, ogni mercato mantiene il proprio livello e la propria forma stagionale. I mercati per cui non disponiamo ancora di osservazioni pulite sufficienti ricevono il livello e la forma aggregati dei mercati addestrati, e ogni previsione per questi mercati viene segnalata come non calibrata. Preferiamo dirtelo piuttosto che fingere che i Paesi Bassi siano la Danimarca.

I mercati addestrati sono attualmente Norvegia, Svezia, Danimarca, Finlandia, Germania, Francia, Svizzera e Slovacchia. “Pulito” è una regola, non una valutazione soggettiva: un mese-stazione entra nell'addestramento solo se abbiamo osservato la stazione per almeno il 90% di quel mese e se almeno metà dei suoi stalli stava trasmettendo dati. I mesi parzialmente osservati venivano interpretati come basso utilizzo, abbassando silenziosamente il modello. Anche le stazioni diventate silenziose o che hanno smesso di riportare dati vengono escluse dall'addestramento — il modello descrive una stazione funzionante.

La base di domanda risponde a questa domanda: come appare il “normale” in questo Paese, in questo mese? L'output è generalmente compreso tra 35 e 145 minuti per stallo al giorno, in base al mercato e alla stagione.

Fase 2 — Punteggio della posizione

La base di domanda descrive il mercato. Il punteggio della posizione descrive questo punto specifico. È un modello di machine learning, basato su alberi con gradient boosting, che valuta 61 variabili in cinque gruppi:

• Traffico — punteggio di traffico composito derivato dai dati governativi AADT (traffico giornaliero medio annuo), ponderato per prossimità e tipologia stradale, più percentuale di traffico autostradale e AADT massimo della strada.
• Concorrenza — stalli di ricarica rapida DC esistenti entro 5 km, 10 km e 25 km, e distanza dal concorrente più vicino. Più concorrenza significa che ogni stazione intercetta una quota minore della domanda di passaggio.
• Punti di interesse — distributori di carburante, ristorazione, parcheggi e altri servizi entro 1 km e 5 km, inclusi centri commerciali, fast food di marca, negozi di catena e densità retail: proxy per flusso di persone e tempo di permanenza.
• Struttura — cosa si trova entro 150 metri dagli stalli: un supermercato, un centro commerciale, un fast food, un hotel, un distributore di carburante, un grande magazzino, un'area di servizio; i marchi presenti nel nome della stazione e nei nomi delle attività vicine; se è aperta 24 ore, se il parcheggio è a pagamento, se è coperta o se dispone di stalli per camion (MCS). È la differenza tra “vicino a una via dello shopping” e “nel parcheggio del supermercato”.
• La stazione e le sue vicine — il numero di stalli rapidi e la potenza massima del caricatore, oltre alle performance effettive delle stazioni vicine che osserviamo: l'utilizzo delle dieci stazioni di addestramento più vicine, ponderato per distanza, e la media entro 10 e 30 km. Le stazioni vicine reali sono il segnale singolo più forte del modello.

Nel modello attuale, i segnali più forti sono, nell'ordine: l'utilizzo delle stazioni osservate più vicine, la potenza massima del caricatore, la distanza dal punto ristoro più vicino, i punti ristoro entro 1 km, l'utilizzo delle stazioni vicine entro 30 km e il punteggio del traffico.

Il modello è addestrato su 97.366 mesi-stazione puliti di utilizzo della ricarica osservato in 21.322 stazioni attive negli otto mercati addestrati, da agosto 2025 ad agosto 2026. Impara quale combinazione di variabili predice un utilizzo alto o basso rispetto alla stazione tipica dello stesso mercato — poi la applica a qualsiasi punto. Il punteggio è centrato per mercato: la stazione mediana del campione di addestramento in ogni Paese ottiene 1,0, un punteggio di 2,0 indica il doppio dell'attività della stazione tipica di quel mercato, 0,5 la metà. In questo livello non c'è una variabile geografica; ne abbiamo testata una e non aggiungeva altro che rumore.

L'output è un unico numero: il punteggio della posizione. Agisce come moltiplicatore della base di domanda.

Fase 3 — Correzione dell'operatore

Il punteggio della posizione è volutamente indipendente dall'operatore — misura il terreno, non chi vi opera. Quando produciamo una previsione di domanda per un progetto specifico, entra un terzo fattore: il fattore di esecuzione CPO, stimato per operatore e per Paese dagli stessi mesi-stazione. Corregge in base a quanto bene un determinato operatore trasforma il potenziale della posizione in sessioni effettive (vedi “Cos'è il punteggio di esecuzione CPO?” qui sotto). Il valore predefinito è 1,0, ovvero esecuzione secondo piano.

Due correzioni per le stazioni esistenti

Stagionalità del sito. In Norvegia e Danimarca, dove abbiamo la cronologia pulita più lunga, ogni sito riceve anche un proprio profilo stagionale previsto dalle stesse variabili: un hotel o una struttura ricreativa concentra l'attività in estate, un sito per pendolari in inverno. L'effetto è un moltiplicatore mensile, generalmente compreso tra 0,8 e 1,2, e pari a 1,0 ovunque altrove finché quei mercati non avranno un anno completo di dati puliti.

La cronologia della stazione. Per una stazione che abbiamo osservato, la previsione combina il modello con lo storico effettivo della stazione: più lunga è la cronologia, maggiore è il suo peso. Il backtest visualizzato nella pagina di una stazione è sempre il modello puro, così puoi valutarlo; la prognosi è il modello corretto in base a ciò che la stazione ha effettivamente fatto.

La catena di moltiplicazione

La stima finale della domanda è semplicemente:

Un esempio: un sito a Oslo, gennaio 2027, con un punteggio della posizione di 1,5, esecuzione secondo piano e profilo stagionale neutro:

La stessa posizione a maggio ha una base di domanda di circa 96, per un totale di 144 min/stallo/giorno — il minimo primaverile. A luglio il picco delle vacanze riporta la base a circa 130, per un totale di 195. I dati hanno smentito la vecchia ipotesi secondo cui l'estate sia semplicemente la stagione tranquilla.

Perché i punteggi differiscono tra i mercati

Per lo più non differiscono, ed è questo il punto. Poiché il punteggio è centrato sulla stazione tipica di ogni mercato, la mediana è vicina a 1,0 in ogni mercato addestrato e l'80% centrale delle stazioni si colloca approssimativamente tra 0,55 e 1,6. La differenza tra mercati risiede nella base di domanda, dove può essere misurata: un 1,5 in Norvegia e un 1,5 in Germania significano entrambi “50% sopra la stazione tipica locale”, e il sito tedesco vale meno minuti solo perché vale meno la stazione tipica tedesca.

Tra le circa 119.000 stazioni di ricarica rapida che valutiamo in 37 mercati, la mediana nei mercati addestrati è leggermente sotto 1,0 (0,87–0,99), perché la popolazione valutata include molte stazioni che non possiamo ancora osservare e che, in media, ottengono punteggi inferiori rispetto alle stazioni osservate su cui è centrata la scala. Nei mercati su cui il modello non è stato addestrato, non esiste una stazione tipica locale su cui centrare il punteggio, quindi viene misurato rispetto alla stazione tipica dei mercati addestrati. In questo caso non è centrato sul mercato locale: la mediana è circa 1,4 in Italia e circa 0,4 in Australia.

Spiegabilità

Ogni punteggio include una ripartizione SHAP (SHapley Additive exPlanations) completa, che mostra esattamente quali variabili hanno spinto il punteggio verso l'alto o verso il basso e di quanto. Puoi vedere che una posizione specifica ottiene un punteggio alto perché le stazioni osservate più vicine sono molto utilizzate e c'è un supermercato entro 150 metri — non soltanto che il suo punteggio è alto. Questo conta quando prendi decisioni di investimento: vuoi sapere perché, non solo cosa.

Ogni componente del motore ha il proprio approfondimento: il modello di domanda, il punteggio della posizione e il punteggio di esecuzione CPO.

Il punteggio della località è un moltiplicatore della domanda, calibrato sul mercato. Un punteggio di 1,0 indica la stazione tipica di quel mercato — la mediana delle stazioni che osserviamo lì. Un punteggio di 2,0 indica una domanda doppia rispetto alla stazione tipica; 0,5 indica la metà. La scala è continua e non ha un limite massimo rigido.

Il punteggio è volutamente comparabile all’interno di un mercato, non tra mercati diversi. Un 1,5 in Norvegia e un 1,5 in Germania significano entrambi “50% sopra la stazione tipica qui”. Il valore in minuti di una stazione tipica varia da paese a paese, e questa differenza è inclusa nella base di domanda, dove può essere misurata (circa 108 minuti per stallo al giorno su base annua per la tipica stazione norvegese, 95 per quella tedesca, 67 per quella svedese), non nascosta nel punteggio.

Nota sulle differenze tra mercati. Poiché il punteggio è calibrato per ogni mercato, le mediane sono vicine a 1,0 in ogni mercato su cui il modello è stato addestrato (0,87–0,99 considerando tutte le stazioni valutate in tali mercati, leggermente sotto 1,0 perché le stazioni che non possiamo ancora osservare ottengono in media punteggi inferiori rispetto a quelle osservate su cui è calibrata la scala). La stazione mediana norvegese non è “peggiore” di quella tedesca o francese; la domanda tipica di ogni mercato è un valore distinto e misurato nella base di domanda, esattamente ciò che serve per costruire un modello finanziario. Nei mercati sui quali il modello non è stato addestrato, non esiste una stazione tipica locale su cui calibrare il punteggio, quindi il confronto avviene invece con la stazione tipica dei mercati di addestramento. In questi casi non è calibrato sul mercato locale: la mediana è circa 1,4 in Italia e circa 0,4 in Australia.

La colonna dei percentili qui sopra è misurata sulle circa 119.000 stazioni di ricarica rapida che valutiamo in 37 mercati, e viene ricalcolata dopo ogni riaddestramento. I limiti delle fasce sono stati ridefiniti per v12 il 28 settembre 2026. Usali come guida indicativa, ma ricorda: nei mercati di addestramento il punteggio è un segnale di domanda rispetto al mercato locale, non una classifica dei paesi.

Per approfondire come viene costruito il punteggio della località e perché predice il successo dei CPO, leggi Punteggio della località: il numero che predice il successo dei CPO.

Il modello acquisisce un’ampia gamma di dati apertamente disponibili. Nessun dataset proprietario, nessun feed acquistato — tutto proviene da registri pubblici, API pubbliche e portali open data. Le principali categorie di input includono:

• Dati realtime di ricarica — milioni di eventi di stato al giorno da punti di accesso nazionali e feed degli operatori, che ci dicono esattamente quando e dove avvengono le sessioni di ricarica
• Volumi di traffico stradale — conteggi del traffico medio giornaliero annuo da agenzie governative dei trasporti in più paesi
• Meteo e clima — dati storici su temperatura e precipitazioni, perché il freddo cambia i pattern di ricarica EV molto più di quanto la maggior parte delle persone immagini
• Tassi di adozione EV — quota di mercato dei veicoli elettrici a batteria per paese, per seguire come evolve il mix del parco nel tempo
• Punti di interesse — servizi vicini, stazioni di servizio, parcheggi, POI retail (centri commerciali, fast food di marca, catene retail) e altre infrastrutture rilevanti da database di mappatura aperti
• Infrastruttura di ricarica esistente — il panorama competitivo dei caricatori rapidi già presenti nell’area

Tutti i dati di input sono aperti, pubblicamente disponibili e raccolti legalmente. Non facciamo scraping, non compriamo dataset segreti e non dipendiamo dai dati di un singolo vendor.

Chiunque può scaricare una lista di localizzazioni delle stazioni di ricarica. La parte difficile è avere mesi — e col tempo anni — di osservazione continua, secondo per secondo, di quello che succede davvero in quelle stazioni.

Registriamo eventi di ricarica realtime in modo continuo già da molto tempo — ogni inizio sessione, ogni cambio di stato, ogni ora di inattività. È una serie temporale che non puoi ricreare retroattivamente. Non puoi tornare indietro e osservare cosa è successo in una stazione lo scorso gennaio se non stavi già ascoltando.

Questa profondità storica è ciò che separa un modello che dice "sembra un buon punto" da uno che dice "ecco quanta energia probabilmente erogherebbe una stazione in questo punto a febbraio rispetto ad agosto, e questo è l’intervallo di confidenza." Più a lungo raccogliamo dati, meglio diventa. Non ci sono scorciatoie.

Considera un sito di ricarica come due attività sovrapposte. Da una parte c'è l'asset — la posizione fisica, con traffico, visibilità e bacino d'utenza. Dall'altra c'è l'attività retail — il brand, i prezzi, l'uptime, l'esperienza cliente e tutto ciò che l'operatore mette in campo. Li misuriamo separatamente, intenzionalmente.

Il location score è un benchmark dell'asset. Misura il valore intrinseco di un sito esclusivamente in base alla sua posizione: flusso di traffico, servizi nelle vicinanze, densità competitiva, adozione di EV nell'area. L'identità dell'operatore è volutamente esclusa. Un immobile eccellente ottiene un punteggio alto indipendentemente da chi lo gestisce oggi.

Il CPO execution score è un benchmark retail. Misura quanto un operatore performa rispetto a ciò che le sue location dovrebbero generare. Prendiamo le previsioni del modello per ogni stazione della rete di un operatore, le confrontiamo con le performance reali e lo scostamento racconta qualcosa di concreto. Un operatore che supera sistematicamente i propri location score — con uptime migliore, più sessioni e maggiore utilizzo — ha una forte attrattiva di brand, prezzi intelligenti o una buona esperienza cliente. Chi resta sotto le attese ha il problema opposto.

Il punto è proprio questa separazione. Se inserissimo la qualità dell'operatore nel location score, un sito premium in autostrada gestito da un operatore debole sembrerebbe mediocre, mentre una location in una strada secondaria gestita da Tesla apparirebbe brillante. Nessuno dei due dati serve per selezionare un sito. Vuoi sapere quanto vale il terreno indipendentemente da chi ci opera sopra — e, separatamente, se l'operatore ne sta estraendo valore o lo sta lasciando sul tavolo.

Dalla v9, location score e CPO execution score vengono stimati congiuntamente tramite un ciclo di expectation-maximisation. Il modello itera: prevede la qualità della location, calcola i residui dell'operatore, aggiorna i fattori CPO, riaddestra il modello di location con i fattori aggiornati e ripete fino alla convergenza. Così eliminiamo la dipendenza circolare delle versioni precedenti, in cui la forza del brand di un operatore poteva filtrare nei suoi location score e viceversa. Il risultato è una separazione più pulita: un sito autostradale ottiene davvero un punteggio più alto grazie all'autostrada, non perché lì c'è Ionity.

Valutiamo ogni operatore una volta al mese. Il dato che vedi ovunque — nel benchmark CPO, nelle pagine paese, in ChargiPedia, nelle previsioni delle stazioni e nei preset del business case — è la media degli ultimi tre mesi valutati in quel paese, così un singolo mese anomalo non lo altera.

Scopri di più su come misuriamo le performance degli operatori in Execution score: il numero che ti dice quali CPO mantengono davvero le promesse.

Il modello in produzione è v12, addestrato il 28 settembre 2026 su 97.366 mesi-stazione puliti in 21.322 stazioni operative di otto mercati (Norvegia, Svezia, Danimarca, Finlandia, Germania, Francia, Svizzera e Slovacchia), coprendo il periodo da agosto 2025 ad agosto 2026. Germania, Francia, Svizzera e Slovacchia contribuiscono da aprile 2026, quando i loro dati realtime sono diventati disponibili.

Cosa significa qui R². Il target è l’utilizzazione di una stazione in un mese. È una grandezza individuale e trasversale: due stazioni con contesti identici differiscono regolarmente di un fattore due per prezzi, uptime, attrito nell’app, segnaletica e pura fortuna — nessuno di questi elementi è visibile nei dati spaziali aperti. Per target di questo tipo, un R² onesto fuori campione tra 0,2 e 0,5 è l’intervallo normale, mentre un valore vicino a 0,7 è un segnale di memorizzazione, non di capacità predittiva. Lo stesso vale per i redditi individuali o il consumo energetico casa per casa: aggrega per regione o per mese e l’aderenza sale sopra 0,8; disaggrega alla singola unità e non succede.

Tre numeri, tre domande.

• Base della domanda (Paese × mese). Quanto bene il modello segue il livello e la stagionalità della ricarica rapida in un mercato. v12 legge entrambi da una tabella stimata all’interno delle stazioni, quindi nei mesi osservati riproduce per costruzione la stazione tipica di ciascun mercato; la forma stagionale usata per i mesi previsionali riproduce i mesi osservati con uno scarto di circa l’1%.
• Livello della posizione — R² fuori campione 0,45 (scala logaritmica, su stazioni operative su cui il modello non è mai stato addestrato, media di tre split casuali). Quanta parte della dispersione tra stazioni all’interno di un mercato viene spiegata dalle 61 variabili. Per mercato: Danimarca 0,52, Norvegia 0,51, Finlandia 0,50, Svezia 0,48, Francia 0,44, Germania 0,39, Svizzera 0,37, Slovacchia 0,20 (135 stazioni). La correlazione di rango tra utilizzo previsto ed effettivo delle stazioni è 0,67. Questa è la domanda difficile, a livello individuale, e il livello viene valutato solo su stazioni che non ha visto.
• Calibrazione — mediana effettivo/modello 0,98–1,00 in ogni mercato, misurata su ogni mese pulito di ogni stazione operativa con dati realtime, attraverso lo stesso percorso di codice che assegna i punteggi nel prodotto. Il livello è non distorto in tutti e otto i mercati e, mese per mese, resta entro ±8% da 1,0 durante l’anno.

Cosa significano questi numeri per una previsione. Per una stazione operativa, la previsione tipica coincide con ciò che la stazione fa realmente. La metà di tutti i mesi-stazione ricade tra circa 0,65× e 1,4× del valore effettivo; per mercato, tra il 54% (Svizzera, Svezia) e il 69% (Danimarca) delle stazioni resta entro un fattore 1,5 dal modello sull’intera cronologia, e il 2,5–7% delle stazioni fa più del doppio di quanto previsto dal modello. Questi sono i dati da portare in un modello finanziario: il livello non è distorto e, per due terzi dei siti, la previsione cade entro circa ±40%.

Due avvertenze oneste. Una stazione diventata silente, o nei suoi primi mesi, opera ben al di sotto del modello — il modello descrive una stazione operativa e il prodotto corregge la prognosi delle stazioni esistenti con il loro storico. E non esiste ancora un termine di crescita: un mese previsionale equivale allo stesso mese dell’anno scorso con la flotta attuale. Nei mercati dove la ricarica rapida cresce ancora del 15–20% all’anno, come Finlandia e Svezia, questa è una stima prudente al ribasso; un termine per la crescita della flotta è la prossima aggiunta pianificata.

Perché le versioni precedenti sembravano migliori. v2–v10 riportavano solo l’aderenza in campione e, con 0,72–0,74, si lusingavano: gli alberi di v10 avevano memorizzato le sue 3.911 stazioni di addestramento e, ricalcolati su stazioni fuori campione, spiegavano 0,22 della varianza dell’intera catena. v11 ha corretto i dati, usando solo mesi puliti, ma ha lasciato che gli alberi e le costanti per mercato comprimessero le differenze reali tra mercati, sottostimando i Paesi nordici di circa la metà; è stata ritirata dopo due giorni. v12 mantiene la disciplina sui dati e corregge la struttura: il livello di mercato viene letto da una tabella anziché appreso, e il punteggio della posizione viene misurato all’interno di ogni mercato su stazioni che funzionano davvero. Un numero onesto fuori campione basato solo su dati aperti è il segnale utile; un numero in campione che sembra migliore non lo è.

Rilasciamo aggiornamenti del modello regolarmente. Ogni versione amplia i dati di addestramento, perfeziona l’architettura o integra nuove fonti dati. Ecco lo storico completo:

v12 è l’attuale modello in produzione (28 settembre 2026). La colonna R² non rappresenta un’unica misura: v2–v10 riportano l’aderenza in campione, con gli alberi di v10 che memorizzavano le stazioni — 0,73 in campione contro 0,22 sulle stazioni fuori campione; v11 e v12 riportano l’aderenza su stazioni che il modello non ha mai visto — vedi “Quanto è accurato?”. v11 è stata ritirata dopo due giorni: i suoi alberi regolarizzati e le costanti per mercato apprese comprimevano le differenze tra mercati. v12 mantiene la disciplina dei dati di v11, solo mesi-stazione completamente osservati e solo mercati che osserviamo realmente, e corregge la struttura: il livello di mercato viene letto da una tabella anziché appreso e il punteggio della posizione viene misurato all’interno di ciascun mercato.

v3 e v4 erano esperimenti interni — mai rilasciati in produzione, ma le lezioni apprese, ovvero che il segnale della concorrenza conta e che la combinazione basata sulla confidenza è essenziale, hanno definito direttamente v5 e v6. v7 è stata saltata durante una rinumerazione interna.

Riaddestriamo il modello quando c’è un motivo concreto: integriamo una nuova fonte dati, diventa disponibile un blocco rilevante di nuovi mesi di training, oppure validiamo un miglioramento architetturale. In pratica, dal lancio è successo più o meno ogni 2–4 settimane.

Ogni nuova versione viene validata contro la precedente prima di andare live. Teniamo i modelli precedenti pronti per un rollback immediato se qualcosa non torna. Nessun modello viene rilasciato senza testarlo sui dati reali di performance delle stazioni.

Più dati, più Paesi, più tempo. Il modello migliora ogni mese perché cresce la serie storica sottostante. Un anno di osservazione continua vale più di qualsiasi algoritmo brillante, e noi stiamo costruendo quell’orologio ogni giorno.

In roadmap: integrazione di dati tariffari e di pricing (ora tracciamo i prezzi per kWh in più mercati), prossimità alla capacità di rete ed espansione del training set man mano che i dati realtime arrivano in nuovi Paesi. L’architettura è progettata in modo che aggiungere i dati di un nuovo Paese migliori le previsioni ovunque — non solo in quel Paese.

FC Market Outlook stima come evolverà l'infrastruttura di ricarica rapida in ogni paese nei prossimi 8 anni. Non è una semplice estrapolazione del trend: si basa su un modello di equilibrio economico che si chiede quante bay di ricarica rapida il mercato possa sostenere in modo profittevole, dato il numero di BEV in circolazione.

L'idea di fondo è che il ritmo di sviluppo FC nel lungo periodo converga verso un rapporto BEV per bay FC in cui gli operatori di punti di ricarica (CPO) possono ottenere un ritorno sull'investimento sano. Nel breve termine, però, la dinamica da land grab porta molti CPO a costruire in anticipo rispetto alla domanda — accettando perdite per assicurarsi location e quota di mercato. Ma col tempo, l'economia presenta il conto.

Il modello produce tre scenari per paese: base case, scenario ottimistico (sviluppo aggressivo, domanda più lenta) e scenario pessimistico (sviluppo prudente, domanda più forte). Ognuno genera proiezioni anno per anno di bay FC, dimensione del parco BEV, utilizzo e rapporto implicito BEV-per-bay.

L'equilibrio è il numero di bay FC per cui un investimento generico in una bay genera un ritorno accettabile. Modelliamo una singola bay FC come un problema di discounted cash flow:

Da questi input, il fattore di rendita a valore attuale all'11% su 10 anni è 5.89. Significa che ogni bay deve generare:

€50,000 ÷ 5.89 = €8,490/year di cash flow.

Con un margine operativo del 60%, servono quindi:

€8,490 ÷ 0.60 = €14,150/year di ricavi.

I ricavi dipendono da una sola metrica: kWh erogati per bay al giorno. Dato il prezzo FC per kWh di un paese (IVA esclusa), il throughput giornaliero richiesto è:

required kWh/bay/day = €14,150 ÷ (price per kWh × 365)

Per la Norvegia, a €0.51/kWh (mediana nazionale), sono 76.0 kWh/bay/day. Questo è l'ancoraggio economico — il throughput a cui una bay va in pareggio in termini di IRR. Il numero di bay in equilibrio per qualsiasi anno è semplicemente: domanda nazionale totale di kWh FC divisa per questo valore.

Tutti e quattro i parametri nella tabella sopra sono completamente regolabili. Se pensi che il CAPEX stia andando verso €40,000 con il calo dei prezzi dell'hardware, o che un IRR del 15% rifletta meglio il tuo costo del capitale, sposta il cursore e l'intera proiezione si ricalcola all'istante. Vedi “Posso personalizzare i parametri della previsione?” sotto per l'elenco completo degli input regolabili.

La domanda si costruisce da due componenti:

1. Proiezioni del parco BEV — quanti veicoli elettrici a batteria circolano ogni anno, sulla base dei dati nazionali di adozione EV con scenari centrale/basso/alto
2. Sessioni FC per BEV all'anno — quanto spesso un BEV tipico usa la ricarica rapida pubblica. Nei paesi con dati realtime, lo misuriamo direttamente dal nostro database di eventi di ricarica. Dove questi dati non ci sono, stimiamo con un modello per archetipi calibrato su paesi con caratteristiche simili

Domanda totale in kWh = parco BEV × sessioni per BEV × kWh per sessione. I kWh per sessione sono fissati al livello osservato nell'anno base (circa 43 kWh per una sessione di 40 minuti a 65 kW di potenza media erogata nel 2026). È una scelta intenzionale: se la tecnologia delle batterie migliora e le auto accettano potenza più rapidamente, l'energia totale di cui il driver ha bisogno non cambia — il consumo energetico dipende dai pattern di guida, non dalla velocità di ricarica.

Per la Norvegia, i dati misurati mostrano 16 sessioni FC per BEV all'anno, con una media di 40 minuti ciascuna — pari a circa 555 kWh per BEV all'anno consumati presso caricatori rapidi pubblici.

Non assumiamo che l'offerta salti istantaneamente all'equilibrio. Invece, il numero previsto di stalli FC converge verso l'equilibrio a una velocità governata da due parametri:

• Velocità di convergenza (α) — la quota del divario tra stalli attuali e stalli di equilibrio che viene colmata ogni anno. Nello scenario base, α = 0.30 (30% del divario all'anno). Questo riflette l'inerzia del mondo reale: autorizzazioni, connessioni alla rete, tempi di costruzione e cicli di investimento rallentano tutti l'aggiustamento.
• Soglia minima di crescita — anche nei mercati in eccesso di offerta, lo sviluppo FC non si ferma. I CPO con permessi già ottenuti, connessioni alla rete assicurate e strategie di brand da eseguire continueranno a costruire. Lo scenario base usa una soglia annua del 2%.

Il risultato è una curva di smoothing esponenziale: se il mercato è sotto-offerto (stalli attuali < stalli di equilibrio), il ritmo di sviluppo accelera. Se è in eccesso di offerta, rallenta — ma non arriva mai a zero, perché la corsa ad accaparrarsi le location e le considerazioni strategiche tengono il settore in movimento.

Entrambi i parametri sono regolabili. Se pensi che una spinta regolatoria post-AFIR accelererà la convergenza, aumenta α. Se ti aspetti mercati dei capitali più rigidi e un rallentamento del ritmo di sviluppo, abbassa la soglia minima di crescita. La proiezione si aggiorna in tempo reale.

La potenza media reale di ricarica FC è limitata dall'auto, non dal caricatore — un caricatore da 350 kW eroga comunque solo ciò che il battery management system dell'auto consente. Oggi la media sull'intero parco è circa 65 kW. Con l'ingresso in flotta di veicoli più nuovi con batterie che accettano potenza più rapidamente, modelliamo una crescita lineare fino a 80 kW entro il 2030 e poi verso 100 kW (con cap).

Il punto chiave è che questo incide sull'utilizzo (ore occupate) ma non sui ricavi. Una bay che eroga 76 kWh a 65 kW resta occupata per 1,2 ore. Gli stessi 76 kWh a 80 kW richiedono solo 57 minuti. Il CPO incassa la stessa cifra in entrambi i casi — semplicemente la bay si libera prima.

Questo significa che le percentuali di utilizzo tenderanno naturalmente a scendere nel tempo anche se il mercato è in perfetto equilibrio. Un dato di utilizzo in calo non segnala necessariamente un problema — può semplicemente riflettere auto più veloci. Il throughput in kWh per bay è l'indicatore economico migliore.

Gli scenari sono nominati dal punto di vista dell'offerta: "high build" significa uno sviluppo infrastrutturale più aggressivo, positivo per i driver ma con margini CPO più compressi. "Low build" significa infrastruttura più tirata, quindi utilizzo più alto e migliori unit economics per i CPO già presenti.

Validiamo l'ancoraggio economico con i nostri dati realtime. Per la Norvegia, il modello prevede che una bay debba erogare circa 76 kWh/day (1,2 ore occupate a 65 kW) per andare in pareggio a un IRR dell'11%. I nostri dati reali su circa 12.500 bay FC monitorate in tempo reale mostrano una media annua ponderata di 91 kWh/bay/day — circa il 120% della soglia di breakeven.

La stagionalità è marcata: gennaio tocca 138 kWh/day (freddo, viaggi più lunghi), mentre aprile scende a 54 kWh/day — una variazione di 2.6×. Nei mesi invernali il breakeven si supera facilmente; in quelli estivi no. Questo significa che una bay FC norvegese è profittevole su base annua solo se è abbastanza grande da accumulare surplus in inverno per compensare il deficit estivo.

Il fatto che la media nazionale sia del 20% sopra il breakeven può sembrare rassicurante, ma conta la distribuzione: le stazioni ad alto traffico sui corridoi possono superare 200 kWh/day, mentre le bay rurali restano ben sotto la soglia dei 76 kWh. Il modello di equilibrio prevede che questo gap si chiuda nel tempo, man mano che la crescita del parco BEV porta più sessioni per bay.

Il modello è volutamente semplice, ed è proprio questo il punto. Ma vale la pena capire alcuni limiti:

• I prezzi FC sono statici — usiamo le tariffe attuali per kWh e non modelliamo variazioni future di prezzo. Nella pratica, i prezzi possono comprimersi con l'aumento della concorrenza o salire se crescono i costi energetici.
• Economics uniformi — il modello usa un'unica ipotesi di CAPEX/margine/IRR per bay. Nel mondo reale la variabilità è enorme: un sito autostradale costa di più ma incassa di più; un sito rurale costa meno ma vede meno traffico. L'equilibrio rappresenta una media nazionale.
• Nessuna modellazione delle policy — sussidi, obblighi AFIR e regolazione delle tariffe di rete influenzano i ritmi di sviluppo FC. Qui sono riflessi indirettamente nei tassi storici di sviluppo, ma non vengono modellati esplicitamente in avanti.
• I kWh per sessione sono fissi — assumiamo kWh costanti per BEV all'anno sulla ricarica FC pubblica. Se i comportamenti cambiano (per esempio, più ricarica domestica o pattern di viaggio diversi), la domanda per BEV può cambiare.
• Solo a livello paese — il modello proietta totali nazionali. All'interno di un paese, però, l'utilizzo varia enormemente: uno svincolo autostradale nel Sørlandet e un caricatore in centro a Tromsø vivono realtà economiche completamente diverse.

Sì. Ogni ipotesi del modello è disponibile come parametro modificabile. Se non ti convincono i nostri valori predefiniti, cambiali — la previsione si ricalcola all’istante per riflettere la tua view di mercato, non la nostra.

Puoi modificare, tra gli altri:

• CAPEX per stallo — aumentalo se stai modellando siti premium in autostrada con costi di connessione alla rete più alti, riducilo se ti aspetti un calo dei prezzi dell’hardware
• Margine operativo — adattalo alla tua struttura dei costi: approvvigionamento energetico, condizioni di locazione del sito, contratti di manutenzione
• IRR target — imposta il tasso obiettivo in linea con il tuo costo del capitale o con la soglia del comitato investimenti
• Orizzonte di investimento — più corto per un’analisi prudente, più lungo se prevedi di operare lungo un intero ciclo tecnologico
• Velocità di convergenza (α) — quanto rapidamente pensi che il mercato colmerà il gap tra offerta attuale ed equilibrio economico
• Soglia minima di crescita — il ritmo di sviluppo che ti aspetti anche in un mercato in eccesso di offerta
• Moltiplicatore di crescita BEV — aumenta o riduci la previsione di adozione EV in base al tuo scenario di domanda

È importante perché la previsione alimenta direttamente il modulo Projects. Quando pianifichi un nuovo sito di ricarica, il modello finanziario — NPV, IRR, periodo di payback — usa il FC Market Outlook per stimare la domanda futura in quella location. Se hai adattato i parametri dell’outlook alla tua tesi di investimento, queste proiezioni personalizzate confluiscono automaticamente nel business case di ogni sito.

In pratica: se pensi che il mercato sarà più tirato di quanto suggerisca il nostro scenario base, aumenta il moltiplicatore di crescita BEV e riduci la velocità di convergenza. I numeri del progetto rifletteranno così un utilizzo più alto e un payback più rapido — coerenti con la tua view, non con i nostri default.

ChargiPedia è la nostra enciclopedia di settore. Un database strutturato e ricercabile di aziende, prodotti, veicoli, operazioni, normative e persone nel mondo della ricarica EV. In pratica, la Wikipedia della ricarica EV, con una differenza: qui i dati sono davvero aggiornati.

L'accesso è gratuito per tutti — nessun account richiesto.

La directory CPO elenca tutti gli operatori di punti di ricarica che monitoriamo. Ogni scheda mostra nome, logo, paese e dimensione della rete. Puoi cercare e filtrare per trovare operatori specifici, oppure navigare per paese e dimensione.

Clicca su un operatore per aprire il profilo completo. Un profilo CPO include:

• Dimensione della rete — stazioni, bay e quota DC in tutti i paesi in cui opera
• Hardware utilizzato — quali modelli di caricatore sono installati, con i numeri della base installata
• Piattaforma CPMS — quale software di gestione dei punti di ricarica utilizza
• Persone chiave — dirigenti e relativi ruoli, collegati alla directory People
• Tasso di sviluppo — un grafico temporale che mostra quanto velocemente cresce la rete
• Punteggi di execution — quanto bene performa l'operatore rispetto alla qualità del proprio portafoglio siti
• Prezzi — tariffe ad-hoc per kWh, dove disponibili
• Grafico del titolo — per gli operatori quotati, storico del prezzo dell'azione
• Infrastruttura per paese — ripartizione della rete in tutti i mercati in cui opera

Gli eMSP (eMobility Service Providers) sono aziende che danno ai driver EV accesso alle reti di ricarica — di solito tramite app, carta RFID o accordi di roaming. Non possiedono i caricatori; forniscono il layer di accesso e pagamento.

La directory elenca gli eMSP con nome, paese e una breve descrizione. Molte aziende operano sia come CPO sia come eMSP, e i riferimenti incrociati compaiono nei relativi profili.

La directory Hardware OEM raccoglie i produttori di apparecchiature per la ricarica EV — dai caricatori rapidi DC alle wallbox AC. Ogni profilo produttore mostra la gamma prodotti, il paese e una descrizione del posizionamento sul mercato.

Puoi entrare nel dettaglio dei singoli modelli di caricatore per vedere le specifiche complete: potenza nominale, tipi di connettore, dimensioni, peso, architettura (split/integrata), grado IP e intervallo di temperatura operativa. Ogni pagina modello mostra anche la sua base installata — quali CPO lo hanno installato e dove — così vedi l'adozione reale sul campo, non solo le promesse da datasheet.

CPMS significa Charge Point Management System — la piattaforma software che i CPO usano per gestire, monitorare e monetizzare la propria infrastruttura di ricarica. In pratica è il sistema operativo di una rete di ricarica: gestisce la comunicazione OCPP, le sessioni, la fatturazione e di solito anche l'app lato driver.

La directory elenca piattaforme come has.to.be (ora be.ENERGISED), Driivz, Current, Ampeco, GreenFlux e molte altre. Ogni profilo mostra quali CPO usano la piattaforma, aiutandoti a capire quote di mercato e relazioni nell'ecosistema.

La directory servizi elenca le aziende che forniscono installazione, manutenzione, consulenza e altri servizi per il settore della ricarica EV. Le categorie includono imprese elettriche, installatori turnkey, società di ingegneria e fornitori specializzati di servizi per la ricarica EV.

La directory People traccia le figure chiave del settore della ricarica EV — dirigenti, founder e altri profili rilevanti. Ogni profilo mostra il ruolo attuale, l'azienda e una timeline di carriera che racconta come si è mosso nel settore. Utile per capire chi guida cosa e dove si sposta il talento nell'industria.

La sezione modelli EV raccoglie i veicoli elettrici con capacità della batteria, velocità massima di ricarica (AC e DC), autonomia, tipi di presa e architettura (400V/800V). Utile per capire quali veicoli possono usare quali caricatori e con che rapidità si ricaricano — un contesto rilevante quando progetti stazioni di ricarica e scegli l'hardware.

Un database delle operazioni del settore: acquisizioni, round di raccolta capitali, IPO, joint venture e cambi di proprietà. Ogni voce include le parti coinvolte, il valore dell'operazione (se reso pubblico), la data e un riepilogo di cosa è successo.

La sezione include anche grafici di attività che mostrano volume e valore delle operazioni nel tempo, filtrabili per tipo di transazione, paese e azienda. Utile per seguire i pattern di consolidamento e i flussi di capitale nel settore.

Normative specifiche del paese, direttive UE (AFIR, RED), programmi nazionali di incentivo e standard che modellano lo sviluppo della ricarica EV. Ogni voce spiega cosa richiede la normativa, chi coinvolge e quando entra in vigore.

La directory Energy traccia le aziende energetiche entrate nel settore della ricarica EV — utility, major petrolifere, sviluppatori di energie rinnovabili e operatori di rete. Molti dei più grandi CPO sono controllate o divisioni di aziende energetiche, e questa directory ti aiuta a capire queste relazioni.

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Il tuo centro di controllo per tutti i progetti di infrastruttura di ricarica. La dashboard mostra schede KPI (progetti totali, località, località con punteggio, CAPEX stimato), un elenco di progetti filtrabile e pulsanti per azioni rapide.

Fai clic su Nuovo progetto per creare un progetto oppure su Pianifica località per andare direttamente alla mappa di pianificazione. Puoi cercare e filtrare i progetti per fase (pianifica, approva, esegui, attivo).

Ogni progetto passa attraverso quattro fasi:

1. Pianifica — Valuta i siti candidati sulla mappa di pianificazione e aggiungi al progetto i migliori. Per ogni località, completa i passaggi: verifica il punteggio, progetta il sito, crea la distinta base (BOM) e calcola il business case (CAPEX, ricavi, NPV, IRR, payback). Quando tutti e tre sono completati, contrassegna la località come pianificata.
2. Approva — Quando ogni località è pianificata, invia il progetto per l'approvazione. Il piano viene bloccato durante la revisione dell'approvatore e passa all'esecuzione oppure torna indietro per la revisione.
3. Esegui — Gestisci le attività, raccogli i preventivi degli appaltatori, monitora il budget rispetto alla BOM e segui gli acquisti fino alla costruzione.
4. Attivo — Ogni località è stata messa in servizio. Genera un report di completamento che riepiloga il progetto.

All'interno di un progetto, ogni località ha il proprio stato: in pianificazione → pianificata → approvata → attiva. La barra dei passaggi in alto nella località mostra quali passaggi di pianificazione sono completati.

La mappa di pianificazione è il punto in cui valuti potenziali location di ricarica. Sovrappone due dataset chiave:

• Densità stazioni FC (heatmap blu) — mostra dove si concentrano le stazioni di ricarica rapida esistenti, aiutandoti a individuare i gap di copertura
• Volume di traffico AADT (segmenti stradali colorati) — mostra il traffico medio giornaliero annuo dai conteggi ufficiali, indicando il potenziale di domanda

Usa la barra di ricerca AI per trovare location specifiche in modo naturale — scrivi qualcosa come "Burger King vicino a Bergen" e il sistema troverà le location corrispondenti, assegnando loro un punteggio di potenziale per la ricarica.

Puoi anche cliccare in qualsiasi punto della mappa per valutare quella location. Ogni location valutata riceve un punteggio composito basato su traffico, prossimità alle stazioni esistenti, servizi vicini e altri fattori.

Le location valutate compaiono in un elenco nel pannello a sinistra. Usa le operazioni batch per selezionare più location e aggiungerle a un progetto con un clic.

La pagina di dettaglio progetto è dove gestisci un progetto specifico. Include:

• Mappa progetto — tutte le location del progetto tracciate su una mappa, con colori in base allo stato
• Card location — ogni location mostra nome, indirizzo, punteggio, stato attuale e metriche chiave. Clicca una card per entrare nel dettaglio di quella location
• Avanzamento di fase — indicatore visivo che mostra la fase complessiva del progetto e quante location si trovano in ciascuno stato
• KPI progetto — metriche aggregate: location totali, punteggio medio, CAPEX stimato, ricavi annui previsti
• Impostazioni — configurazione a livello progetto (nome, descrizione, accesso team, default finanziari)

Ogni progetto ha un sistema email integrato. Invia e ricevi email direttamente nel contesto del progetto — la corrispondenza con proprietari, contractor, utility o membri del team resta agganciata al progetto invece di finire sparsa nelle inbox personali.

Le funzionalità includono allegati, tagging della location (collega un’email a una location specifica del progetto) ed editor della firma. Tutta la posta del progetto è visibile ai membri del team che hanno accesso al progetto.

La tab score è il cuore analitico di ogni location. Mostra:

• Indicatore score — il Pulse location score come quadrante visivo, con una valutazione chiara (da Scarso a Eccellente)
• Dettaglio SHAP — un grafico waterfall che mostra esattamente quali feature spingono il punteggio in alto o in basso, e di quanto. Questo è il layer di explainability — vedi perché una location ha quel punteggio
• Analisi traffico — valori AADT delle strade vicine, tipologie stradali e punteggio composito del traffico
• Analisi concorrenza — caricatori rapidi DC esistenti entro 5, 10 e 25 km, con nomi degli operatori e numero di stalli
• Analisi POI — punti di interesse vicini: stazioni di servizio, food, retail, parcheggi entro 1 e 5 km
• Previsione di domanda — proiezioni mensili in kWh/stallo/giorno dal modello Pulse, tenendo conto di stagionalità e crescita dell’adozione EV

Il site designer è un canvas versionato in cui pianifichi il layout fisico di una stazione di ricarica. Posiziona i caricatori dal catalogo attrezzature, definisci la posizione degli stalli e organizza l’infrastruttura di supporto.

I design sono versionati — puoi creare più iterazioni, confrontarle e promuovere la versione preferita. Il design alimenta il BOM e il modello finanziario, quindi modificare il layout aggiorna automaticamente la stima dei costi.

Il builder BOM ti permette di definire cosa va in una location. Aggiungi elementi da due fonti:

• Catalogo attrezzature ChargiPedia — modelli di caricatori di OEM hardware reali, con specifiche, prezzi di mercato e conversione tassi FX. Seleziona un modello, imposta la quantità e il pricing si compila automaticamente
• Elementi personalizzati — tutto ciò che non è nel catalogo: trasformatori, cavi, opere civili, segnaletica, costi di connessione alla rete. Inserisci descrizione, quantità e costo unitario

Applica template BOM per configurare rapidamente setup di stazione comuni (es. "stazione autostradale a 4 stalli" oppure "hub urbano a 2 stalli"). I template possono essere salvati e riutilizzati tra progetti.

Il totale BOM confluisce direttamente nel modello finanziario come CAPEX. Traccia anche lo stato di procurement per ogni elemento: ordinato, consegnato, installato.

Il modello finanziario calcola un investment case completo per ogni location:

• CAPEX — preso direttamente dal totale BOM, con dettaglio per categoria di attrezzatura
• Proiezioni di ricavo — basate sulla previsione di domanda Pulse per questa location, moltiplicata per le tue assunzioni di pricing (prezzo per kWh, costo energia per kWh)
• NPV (Net Present Value) — cash flow scontato sull’orizzonte di investimento al tasso di sconto scelto
• IRR (Internal Rate of Return) — il tasso al quale l’NPV è pari a zero
• Payback period — mesi necessari perché il cash flow netto cumulato diventi positivo

Il modello include un’analisi di sensitività che testa 5 parametri su 3 scenari ciascuno (base, ottimistico, pessimistico): volume di domanda, pricing, costo energia, CAPEX e costi operativi. In questo modo ottieni un intervallo di risultati invece di una stima puntuale.

I grafici mostrano il cashflow mensile (ricavi meno costi) e il rendimento cumulato (totale progressivo del cashflow netto rispetto all’investimento iniziale) lungo l’orizzonte di proiezione.

La sezione in basso di ogni location raccoglie le informazioni a livello deal:

• Termini di locazione del sito — durata del contratto, canone, clausole di indicizzazione e altri dettagli contrattuali
• Revenue sharing — se il proprietario del sito prende una percentuale dei ricavi di ricarica, la configuri qui. Entra automaticamente nel modello finanziario
• Commenti e note — una discussione in thread dove i membri del team possono lasciare note, aggiornamenti e contesto sulla location. Con timestamp e autore

Una volta approvata, una location entra nella fase di esecuzione. È qui che il piano diventa realtà:

• Task — crea e assegna task (es. "Invia richiesta di connessione alla rete", "Ordina i caricatori", "Pianifica le opere civili"). Monitora l’avanzamento con aggiornamenti di stato e scadenze
• Preventivi — raccogli e confronta i preventivi dei contractor. Allega documenti, annota i termini e seleziona l’offerta vincente
• Monitoraggio budget — confronta la spesa reale con la stima BOM. Vedi scostamenti e budget residuo in tempo reale
• Procurement — traccia gli ordini di attrezzature: cosa è stato ordinato, consegnato e installato

Quando una location va live, il sistema genera un commissioning report che riassume l’intero percorso:

• Checklist di completamento — tutti gli elementi richiesti verificati: attrezzature installate, rete connessa, software configurato, segnaletica presente
• Riepilogo costi — CAPEX finale vs. stima BOM originale, con analisi degli scostamenti
• Timeline — milestone effettive vs. date pianificate, con evidenza dei ritardi
• Sign-off — conferma digitale che la location è pronta per l’operatività pubblica

Il report può essere esportato e condiviso con stakeholder, investitori o membri del board.

Le impostazioni progetto hanno quattro tab:

Catalogo attrezzature — Il catalogo attrezzature della tua organizzazione, integrato con il database hardware di ChargiPedia. Aggiungi modelli di caricatori dal catalogo globale o crea elementi personalizzati. Imposta i tuoi prezzi negoziati (che possono differire dai prezzi di mercato), gestisci i tassi FX e organizza le attrezzature in categorie.

Default finanziari — Imposta le assunzioni finanziarie predefinite che popolano il modello finanziario di ogni nuova location. Include cost of goods sold (costo energia per kWh), ipotesi di ricavo (prezzo per kWh, ramp-up di utilizzo), altri costi (manutenzione, lease del sito, assicurazione, back-office) e tasso di sconto. Le singole location possono sovrascrivere questi default.

Contractor — Una directory dei contractor con cui lavora la tua organizzazione. Categorizzali (elettrici, civili, generalisti, specialisti), registra i contatti e traccia il loro storico progetti. Quando raccogli preventivi durante l’esecuzione, i contractor di questa directory possono essere collegati direttamente.

Approvazioni — Configura il workflow amministrativo per i passaggi di fase delle location. Definisci quali ruoli del team possono far avanzare una location da uno stato al successivo (es. solo gli admin possono approvare il passaggio da "costed" a "approved"). In questo modo garantisci una governance corretta nelle decisioni di allocazione del capitale.

Uno spazio della community per discutere di infrastrutture di ricarica EV. Le categorie includono:

• Feedback — Segnalazioni di bug e richieste di nuove funzionalità per la piattaforma
• Open Discussion — Discussione generale sul settore della ricarica EV
• Changelog — Aggiornamenti della piattaforma e note di rilascio del team Chargalytics

L'accesso richiede un abbonamento attivo. Puoi creare thread, rispondere alle discussioni e caricare allegati.

La registrazione richiede 3 passaggi:

1. Credenziali — Clicca su Registrati nella navigazione in alto. Inserisci nome, email e password.
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3. Codice SMS — Inserisci il codice a 6 cifre ricevuto via SMS per confermare il numero di telefono. Il tuo account è ora creato.

Il tuo account è stato creato e la tua prova gratuita di 7 giorni parte subito — accesso completo, senza carta di pagamento.

Verifichiamo il tuo numero di telefono per prevenire abusi e garantire una sola prova per persona. Senza questo controllo, chiunque potrebbe creare account illimitati e concatenare prove gratuite all'infinito.

Il tuo numero viene usato solo per verificare l'account. Non lo condividiamo con terze parti e non lo usiamo per marketing. Un numero di telefono = una prova gratuita.

Sì. Ogni nuovo account inizia con una prova gratuita di 7 giorni dell'intera piattaforma — senza carta di pagamento. Hai tutto: la mappa live, le analytics per paese, il benchmark degli operatori di punti di ricarica, ChargiPedia e lo strumento Projects.

Quando la prova termina, scegli un piano per continuare. Se non fai nulla, l'accesso si interrompe semplicemente e non ti verrà addebitato nulla.

Per sicurezza, ogni accesso richiede l'autenticazione a più fattori via email. Dopo aver inserito email e password, ti inviamo un codice a 6 cifre al tuo indirizzo email. Inseriscilo nella schermata di verifica entro 10 minuti. Se scade, puoi richiederne uno nuovo.

Seleziona Remember me per restare connesso per 30 giorni su quel dispositivo.

Nella pagina profilo puoi aggiornare nome visualizzato, bio, URL LinkedIn e avatar. Puoi anche cambiare email (serve la password attuale) e modificare la password.

La barra laterale destra mostra la tua appartenenza a un'organizzazione e ti permette di creare un'azienda se non ne hai ancora raggiunta una.

Crea un'organizzazione per gestire l'accesso del team. Come owner o admin puoi invitare membri via email, assegnare ruoli (owner, admin, billing, member) e gestire l'assegnazione dei seat. Gli abbonamenti aziendali ti permettono di condividere l'accesso con il team con fatturazione per seat.

Scegli il tuo piano nella pagina degli abbonamenti. Sono disponibili due livelli: Analytics (€24,99/mese) e Analytics + Projects (€99/mese). Passa dalla fatturazione mensile a quella annuale — con l'annuale risparmi un mese intero. Tutti i prezzi sono IVA / imposte escluse — le eventuali imposte applicabili vengono calcolate al checkout in base al tuo Paese di fatturazione.

La dashboard di fatturazione mostra lo stato attuale dell'abbonamento, i dettagli del piano, la prossima data di fatturazione e lo storico dei pagamenti. Tutti i pagamenti vengono elaborati in modo sicuro tramite Stripe. Puoi gestire il metodo di pagamento, effettuare l'upgrade o il downgrade del piano e applicare codici promozionali.

La sezione Invita un amico ti permette di condividere un link di referral personale — ricevete entrambi una ricompensa quando la persona invitata si iscrive.

Puoi annullare in qualsiasi momento dalla pagina di fatturazione. Clicca su Cancel Subscription e conferma. Il tuo accesso continua fino alla fine del periodo di fatturazione corrente — non ti tagliamo fuori a metà ciclo. Se cambi idea prima della scadenza, puoi riattivare senza perdere nulla.

Nessun vincolo, nessuna penale, nessuna telefonata dal "retention specialist". Clicchi il pulsante, fatto.

Gli account personali sono limitati a una sola sessione attiva alla volta. Se accedi da un nuovo dispositivo, la sessione sul precedente viene chiusa. Se ti servono più utenti contemporanei, configura un'azienda con abbonamento team e assegna seat individuali.

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