Часті запитання

Chargalytics — це платформа ринкової аналітики для індустрії EV charging. Ми збираємо й обробляємо realtime-дані із зарядних мереж у 29 країнах, охоплюючи понад 524,000 charging sites і 1.58 мільйона charge points.

Ми перетворюємо ці дані на аналітику, бенчмарки, прогнози та інструменти, які допомагають операторам, інвесторам, консультантам і всім, хто будує зарядну інфраструктуру, ухвалювати кращі рішення.

Власники та інвестори використовують платформу, щоб відстежувати активність у M&A, оцінювати ефективність операторів, моделювати дохідність нових локацій і розуміти ринкову динаміку до того, як вкладати капітал.

Charge Point Operators використовують її, щоб порівнювати себе з конкурентами, моніторити стан мережі, планувати нові локації та керувати повним життєвим циклом проєкту — від вибору локації до введення в експлуатацію.

Аналітики використовують її для ринкової аналітики на рівні країн, відстеження adoption EV, трендів використання FC і прогнозування попиту на 29 ринках.

Консультанти використовують її, щоб давати клієнтам рекомендації, підкріплені даними, з експортованою аналітикою та фінансовими моделями, які можна вставляти в pitch deck.

Регулятори використовують її, щоб оцінювати достатність інфраструктури, моніторити відповідність вимогам і розуміти, як політика перетворюється на реальне розгортання та utilisation на місцях.

OEMs використовують її, щоб розуміти, де зарядна інфраструктура вже є (а де її немає), яке обладнання розгорнуте в масштабі та як патерни заряджання впливають на дизайн авто і стратегію продажів.

Ми інтегруємося з national access points (NAPs), державними реєстрами, OCPI feeds, DATEX II endpoints і API операторів по всій Європі та за її межами. Серед ключових джерел — NOBIL (Північні країни), Mobilithek (Німеччина), AFIR feeds (Фінляндія, Литва) та десятки національних реєстрів.

Realtime status data безперервно надходять із WebSocket, MQTT і polling-джерел. Ми обробляємо сотні тисяч status events щодня у 20 країнах із live monitoring.

Усі дані нормалізуються в єдину схему: ті самі поля, ті самі типи конекторів, ті самі status codes незалежно від країни-джерела.

Наразі ми покриваємо 29 країн даними по станціях: Австрія, Австралія, Бельгія, Канада, Хорватія, Чехія, Данія, Фінляндія, Франція, Німеччина, Угорщина, Ісландія, Ірландія, Італія, Ліхтенштейн, Литва, Люксембург, Нідерланди, Нова Зеландія, Норвегія, Польща, Португалія, Словаччина, Словенія, Іспанія, Швеція, Швейцарія, Велика Британія та Сполучені Штати.

Realtime-дані про статус заряджання доступні на 20 із цих ринків, де API операторів надають live-інформацію про конектори. Покриття розширюється щомісяця.

Наші статті insights доступні безкоштовно й без акаунта.

Усе інше потребує активної підписки: інтерактивна мапа, аналітика по країнах, CPO benchmark, ChargiPedia, архів новин, newsletter і форум.

Інструмент Projects (планування локацій, site design, BOM, фінансове моделювання) доступний лише в тарифі Premium.

Кожна нова підписка починається з 7-денного безкоштовного trial, тож ти можеш вивчити всю платформу перед тим, як оформлювати підписку.

Є два тарифи, обидва з 7-денним безкоштовним trial:

Для бізнес-команд діють знижки за обсяг: 10% off для 11–30 місць, 15% off для 31+ місць. Річна оплата економить повний один місяць на обох тарифах.

Мапа показує кожну зарядну станцію в нашій базі: на менших масштабах вони згруповані, а при наближенні видно окремі станції. З першого погляду видно щільність зарядної інфраструктури в країні чи регіоні.

Натисни на будь-яку станцію, щоб відкрити панель деталей з оператором, типами конекторів, рівнями потужності, адресою та історичною статистикою використання, якщо вона доступна.

Layers дають змогу вмикати й вимикати різні шари даних на мапі. Відкрий панель Layers у верхньому toolbar, щоб перемикатися між шаром зарядних станцій, POI heatmaps та іншими візуалізаціями даних.

Легенда щільності зарядок у нижньому лівому куті показує кольорову шкалу від рідкого до щільного покриття.

Так. Натисни Map type у toolbar, щоб перемикатися між roadmap, terrain, satellite і hybrid. Використай Locate me, щоб відцентрувати мапу на своєму поточному місці.

Клік по будь-якій станції відкриває панель деталей із live-даними. Вкладка Data показує:

• Performance snapshot — композитний score стану (0–100), середнє FC-навантаження та кількість сесій на порт за день
• Realtime overview — поточний статус кожного конектора (available, charging, unknown), який оновлюється безперервно
• Nearby stations — графік порівняння хвилин fast-charging на день на цій станції проти сусідніх конкурентів за останні 7 днів
• Usage history — тижневий і місячний обсяг fast-charging та кількість сесій за весь період спостереження

Станції з realtime-даними показують live-індикатори конекторів; станції без них показують останні відомі статичні метадані.

Вкладка Forecast показує, як наша модель оцінює станцію:

• Location score — як внутрішня цінність цієї локації виглядає відносно медіани ринку (індикатор показує, вище чи нижче середнього)
• CPO execution score — наскільки добре оператор реалізує потенціал локації відносно того, що вона мала б давати, з індикатором впевненості
• Backtest chart — прогнози моделі (помаранчевий) проти фактично спостереженого використання (бірюзовий) на вікні навчання, щоб ти бачив, наскільки точно модель лягає на цю станцію
• 12-month prognosis — прогноз попиту на 12 місяців уперед з урахуванням сезонності, температури та трендів adoption EV

Аналітика по країнах дає глибокий зріз EV charging інфраструктури та проникнення EV на національному рівні. Обери будь-яку країну у випадаючому списку (або натисни її на мапі) — і отримаєш KPI, графіки трендів, розбивку по операторах, дані про ціни, метрики використання та ринковий outlook — усе на одній прокручуваній сторінці.

Сторінка поділена на розділи: EV Adoption, Charging Infrastructure, Ad-Hoc Pricing, Fast-Charging Usage, FC Market Outlook, Regulation і Country News. Кожен розділ детально описаний нижче.

Скористайся випадаючим списком вибору країни у верхньому правому куті сторінки. Там показано назву країни та кількість станцій. Після вибору натисни Оновити, щоб завантажити нові дані. Також можна просто натиснути на країну на мапі проникнення.

Розділ EV Adoption відстежує, як battery-electric vehicles проникають на кожен ринок. Він включає:

• BEV market share KPI — поточний відсоток нових продажів авто, що припадає на battery-electric, винесений на перший план
• S-curve forecast — логістична модель зростання, яка проєктує частку ринку BEV на роки вперед. Кожній країні присвоюється tier залежно від її позиції на кривій adoption: Early (нижче ~5%), Growth (5–25%), Mainstream (25–60%) і Saturation (понад 60%). Tier визначає форму та темп прогнозу
• BEV fleet stock chart — кумулятивна кількість BEV на дорогах у часі, з історичними фактичними даними та прогнозованим зростанням
• Data table — розбивка по роках за реєстраціями BEV, розміром парку, часткою ринку та темпом зростання для кожної країни

Знімок фізичної зарядної мережі країни. Шість KPI-карток показують:

• Stations — загальну кількість зарядних локацій
• EVSEs — загальну кількість charge points (окремих штекерів/розеток)
• DC Fast Chargers — bays із CCS, CHAdeMO і NACS
• AC Chargers — bays із Type 2 і Type 1
• Operators — кількість окремих CPO, активних у країні
• Avg FC Power — середню номінальну потужність DC fast chargers у kW

Під KPI розташована таблиця топ-операторів, яка ранжує найбільших CPO за розміром мережі. У кожному рядку показано кількість stations, кількість bays, частку DC, location score (медіанна якість site із Pulse) та execution score (наскільки добре оператор працює відносно потенціалу своїх sites).

Цінова аналітика для публічного заряджання у вибраній країні. Перемикайся між DC (fast charging) і AC (destination charging), щоб порівнювати тарифи.

Для кожного режиму ти бачиш національну середню, мінімальну та максимальну ціну за kWh, а також скільки CPO надали цінові дані. Стовпчикові графіки розбивають ціни за типом конектора (CCS, CHAdeMO, Type 2 тощо), показуючи середнє значення та діапазон для кожного.

Усі ціни вказані в EUR за kWh без VAT, на основі ad-hoc тарифів (pay-as-you-go) — без урахування знижок за підпискою чи членством.

Серце сторінки аналітики для країн із realtime-даними. Цей розділ показує, наскільки сильно насправді використовується мережа fast charging. Доступний лише для 20 країн, де ми маємо live-моніторинг статусів.

Верхні KPI-картки включають:

• FC Bays і FC Sites — fast-charging інфраструктуру під моніторингом
• Minutes per bay per day — середню денну інтенсивність використання
• Sessions per bay per day — середню денну кількість сесій на bay
• Avg session duration — середню тривалість зарядної сесії
• Build rate — чисте додавання нових DC bays на місяць

Графіки під KPI включають:

• Realtime status — поточний агрегований статус (charging, available, offline) по всіх bays під моніторингом
• Monthly trend — FC-хвилини на bay за день у динаміці, з видимою сезонністю та зростанням
• Month-over-month comparison — цей місяць проти минулого, з підсвічуванням дельти
• Volume by CPO — stacked chart, який показує, які оператори дають найбільше FC-хвилин
• Market share trend — як змінюється частка кожного CPO в загальному FC-обсязі з часом
• Build rate by CPO — які оператори додають найбільше нових bays

Вбудована версія нашої повної моделі FC Market Outlook (методологію дивись у спеціальному розділі FC Market Outlook нижче). На сторінці країни ти бачиш:

• Utilization gauge — поточну національну FC utilization у вигляді шкали, яка показує, де ринок знаходиться між дефіцитом і надлишковою забудовою
• Demand metrics — sessions per BEV per year, FC hours per BEV per year, bays per 1K BEVs, а також чи ці значення measured чи estimated
• Model parameters — економічні припущення, на яких тримається прогноз (CAPEX/bay, operating margin, target IRR, FC price/kWh)
• Four charts — прогноз FC bays проти рівноважного рівня, зростання парку BEV, kWh throughput на bay за день і відсоток utilization на горизонті прогнозу

Розділ Regulation динамічно підтягується з ChargiPedia. Він показує всі закони, директиви ЄС, національні програми стимулювання та стандарти, що стосуються EV charging у вибраній країні. Кожен запис пояснює, що саме вимагає регулювання, кого воно стосується і коли набирає чинності.

Це напряму пов’язано з повною базою регулювань ChargiPedia, відфільтрованою за країною, яку ти переглядаєш.

У нижній частині сторінки кожної країни стрічка новин показує свіжі матеріали з нашого архіву новин, відфільтровані за вибраною країною. Статті AI-тегуються за темами та згаданими компаніями, тож ти одразу бачиш, що відбувається на цьому ринку, без ручного пошуку.

Demand pressure вимірює, наскільки інтенсивно використовується fast-charging інфраструктура країни відносно її парку BEV. Метрика поєднує realtime-дані про заряджання зі статистикою проникнення EV і зводить це в один показник утилізації.

Ми безперервно відстежуємо статус кожного fast-charging конектора (CCS, CHAdeMO, NACS / Tesla) у всіх країнах, де маємо realtime-дані. Кожен перехід статусу (Available → Charging → Available) записується, агрегується погодинно, а потім щомісяця. На основі цих агрегатів ми отримуємо:

• Sessions per BEV per year — як часто в середньому кожен BEV у країні користується публічною fast charger
• FC hours per BEV per year — загальний час fast charging, поділений на парк BEV
• Utilization % — яка частка всіх доступних bay-hours припадає на заряджання; рахується лише за bays із realtime-моніторингом
• Bays per 1K BEV — коефіцієнт забезпеченості інфраструктурою

Країни, де ми маємо щонайменше 2 місяці realtime-даних про статус конекторів, позначаються як measured. Utilization розраховується лише для підмножини FC bays, які ми активно моніторимо — відсоток RT coverage показує, наскільки репрезентативна вибірка.

Для країн без RT-даних ми призначаємо demand archetype на основі географії та патернів водіння (наприклад, велика країна з автомагістралями, компактна щільна країна, острів). Параметри archetype калібруються на базі наших measured baseline.

• Нижче 5% — Низьке використання. У мережі є значний запас вільної потужності.
• 5–10% — Комфортний рівень. Здоровий баланс між попитом і пропозицією.
• 10–20% — Помірний тиск. У пікові години на популярних локаціях можуть виникати черги.
• Понад 20% — Високий тиск. Імовірний системний дефіцит потужностей. Нова інфраструктура потрібна терміново.

Ці пороги базуються на середній утилізації 24/7. Національне середнє 10% зазвичай означає 25–35% у пікові години на завантажених станціях.

CPO benchmark ранжує операторів зарядної інфраструктури за ефективністю в межах країни. Він відповідає на питання, яке хоче закрити кожен оператор: як я виглядаю на фоні інших?

Верхні KPI-картки показують кількість Active CPOs на ринку, Total Active FC Bays, Average minutes per bay per day (національна інтенсивність використання) і Fleet Availability (який відсоток bays зараз у доступному стані). Це дає ринковий контекст ще до занурення в окремих операторів.

Лідерборд — це ранжований список усіх CPO, активних у вибраній країні. Картка кожного оператора одразу показує:

• Sites / Bays — розмір мережі
• Sess/bay/day — середня кількість зарядних сесій на bay за день (проксі утилізації)
• Available % — відсоток bays у доступному стані (uptime)
• Bays (3M) — чисте додавання bays за останні 3 місяці (зростання)
• Bays/site — середня кількість bays на site (щільність)
• Score — композитний бал, що поєднує утилізацію, доступність, зростання та масштаб
• Min/bay/day — середня кількість хвилин заряджання на bay за день

Кнопки-піли над лідербордом дають змогу переранжувати операторів за вісьмома різними критеріями:

• Sessions per Bay — у кого найбільше сесій на bay за день (чистий сигнал попиту)
• Volume — загальна кількість FC-хвилин по всій мережі (абсолютна частка ринку)
• Network Size — загальна кількість активних bays (масштаб)
• Growth — чисте додавання bays за останні 3 місяці (темп розбудови)
• Availability — відсоток доступних bays (операційна якість)
• Location Score — медіанний Pulse location score по всіх sites оператора (якість портфеля)
• Exec Score — медіанний бал виконання CPO (операційне перевиконання відносно потенціалу site)
• Price — ad-hoc тариф за kWh (для операторів, які публікують ціни)

Кожен режим сортування перебудовує лідерборд так, що оператор №1 за цією метрикою опиняється першим.

Перемикач переводить увесь benchmark між Fast Charging (DC-мережі: CCS, CHAdeMO, NACS) і Type 2 (AC destination charging). У цих двох сегментів повністю різна економіка, різні оператори й різні патерни використання, тому їх порівнюють окремо.

Більшість користувачів фокусуватиметься на FC, але режим Type 2 корисний для розуміння покриття destination charging, особливо на ринках, де AC усе ще домінує в публічній інфраструктурі.

Натисни на оператора в лідерборді (або кнопку Deep Dive), щоб відкрити детальні порівняльні графіки:

• Sessions per Bay ranking — стовпчиковий графік, що порівнює всіх операторів за інтенсивністю використання
• Market Share + Fleet Availability — графік із двома осями, який показує частку кожного оператора в загальному FC-обсязі разом із їхнім uptime
• Volume Trend — щомісячні FC-хвилини для вибраного оператора в динаміці, де видно сезонність
• kWh Pricing — як ad-hoc тариф оператора виглядає відносно національного середнього та конкурентів
• Growth Leaders — які оператори додають найбільше bays, з чистими приростами за останні 3 і 12 місяців

Наведи на будь-яку точку на мапі — і Pulse покаже, який попит на швидку зарядку вона згенерує. Не розмите “добре” чи “погано”, а конкретне число: прогнозований kWh на один charging bay на день, з розбивкою по місяцях і поясненням аж до окремих вхідних факторів, які сформували результат.

Модель працює у три етапи, які перемножуються між собою.

Етап 1 — База попиту

Параметрична модель оцінює, який попит на швидку зарядку існує загалом для конкретної країни та місяця. Вона враховує три речі:

• Температура — холодна погода підвищує споживання енергії на км і загострює тривожність щодо запасу ходу. У Норвегії січень дає приблизно на 70% більше попиту на швидку зарядку на один BEV, ніж липень.
• Частка BEV у парку — що більше електромобілів на дорогах, то більше зарядних сесій. Модель використовує логарифмічно масштабоване проникнення BEV за країною та роком.
• Базовий рівень країни — культура водіння, щільність автомагістралей і звички заряджання структурно відрізняються між країнами. Власник BEV у Норвегії користується публічною швидкою зарядкою не так, як у Фінляндії, навіть за однакової температури та частки BEV.

База попиту навчається на фактичних даних використання на рівні станцій. Вона відповідає на питання: як виглядає “норма” у цій країні, в цьому місяці? На виході — число в kWh на EVSE на день — зазвичай у діапазоні від 40 до 120, залежно від ринку та сезону.

Етап 2 — Оцінка локації

База попиту описує ринок. Оцінка локації описує саме цю конкретну точку. Це модель машинного навчання (gradient-boosted trees), яка оцінює 20 просторових ознак у кількох категоріях:

• Трафік — композитний traffic score, побудований на державних даних AADT (annual average daily traffic), з урахуванням близькості до дороги та її типу. Також включає частку трафіку на автомагістралях і максимальний AADT дороги. Це найсильніший окремий предиктор.
• Конкуренція — наявні DC fast-chargers у радіусі 5 км, 10 км і 25 км, плюс відстань до найближчого конкурента. Що більше конкуренції, то меншу частку транзитного попиту забирає кожна станція.
• Точки інтересу — АЗС, їжа, паркінг та інші зручності в радіусі 1 км і 5 км. Також враховуються підкатегорії retail POI: торгові центри, мережеві fast food ресторани, мережеві магазини та щільність retail. Це проксі для пішохідного потоку, часу перебування та типу локації, який притягує водіїв.
• Доступність — відстань до найближчої АЗС, закладу харчування та будь-якого POI. Локації поруч із уже наявною інфраструктурою для водіїв успадковують цей трафік.

Модель навчена на більш ніж 33,934 station-months фактичного використання зарядки на 4,083 stations. Вона вчиться, яка комбінація просторових ознак прогнозує високу або низьку утилізацію, а потім застосовує це до будь-якої нової точки.

У зонах із щільними даними про конкуренцію працює повна 20-факторна модель. У зонах, де даних про конкуренцію мало (нові ринки, сільські території), підхоплює окрема базова модель, що використовує лише трафік і POI. Обидві моделі змішуються через sigmoid function, прив’язану до локальної щільності конкуренції — тож модель деградує коректно, а не галюцинує в регіонах із розрідженими даними.

На виході — одне число: оцінка локації. Вона працює як мультиплікатор для бази попиту. Оцінка 3.0 означає, що ця локація притягне втричі більше за базовий рівень країни/місяця. Оцінка 0.5 означає половину.

Етап 3 — Коригування на оператора

Оцінка локації навмисно не враховує оператора — вона вимірює землю, а не того, хто на ній стоїть. Але коли формується прогноз попиту для конкретного проєкту, додається третій фактор: фактор виконання CPO. Він коригує, наскільки добре конкретний оператор перетворює потенціал локації на реальні сесії (див. нижче “Що таке оцінка виконання CPO?”). Значення за замовчуванням — 1.0, тобто виконання за plan-case.

Ланцюжок множення

Фінальна оцінка попиту проста:

Приклад: локація в Норвегії, січень, з оцінкою локації 1.5 і виконанням за plan-case:

Та сама локація в липні (15°C) матиме нижчу базу попиту (~52 kWh), що дає 78 kWh/EVSE/day — сезонне падіння на 38%, і це збігається з тим, що ми бачимо в реальних даних.

Чому оцінки відрізняються між ринками

Оцінка локації використовує єдину глобальну шкалу. Оцінка 2.5 всюди означає одне й те саме: 2.5× від локальної бази попиту. Але оскільки просторові ознаки, які формують оцінку (щільність трафіку, конкуренція, покриття POI), дуже сильно різняться між країнами, розподіл оцінок відрізняється від ринку до ринку.

У Норвегії медіанна оцінка станції — близько 1.0. У Німеччині — близько 2.5. У Нідерландах — близько 3.0. Це не вада моделі — це і є сигнал. Щільні ринки з високим трафіком і великою кількістю зручностей дають вищі оцінки, бо саме ці фактори реально прогнозують більший попит. Оцінка 1.5 у Норвегії — вище середнього для Норвегії; та сама оцінка в Нідерландах була б нижче середнього. І обидва висновки правильні.

Пояснюваність

Кожна оцінка супроводжується повною розбивкою SHAP (SHapley Additive exPlanations), яка точно показує, які фактори підняли або знизили оцінку — і на скільки. Ти можеш побачити, що конкретна локація має високий бал тому що на найближчій дорозі 18,000 AADT і АЗС у межах 200 метрів — а не просто те, що бал високий. Це важливо, коли ти ухвалюєш інвестиційні рішення: потрібно знати чому, а не лише що.

Для кожної частини рушія є окремий deep-dive: модель попиту, оцінка локації і оцінка виконання CPO.

Оцінка локації — це мультиплікатор попиту. Вона показує, який попит на швидку зарядку притягне локація відносно базового рівня. Оцінка 2.0 означає попит удвічі вищий за базовий; оцінка 0.5 — удвічі нижчий. Шкала безперервна і не має жорсткої верхньої межі — топові локації на щільних ринках можуть набирати понад 10.

Ми використовуємо одну уніфіковану шкалу для всіх ринків. Це навмисно. Зупинка на трасі в сільській Норвегії та локація в центрі Амстердама не однаково привабливі — і оцінка це чесно відображає. Країни з нижчою щільністю природно групуються ближче до нижнього краю шкали, тоді як щільні ринки з високою конкуренцією йдуть вище. Це сигнал, а не вада.

Примітка про відмінності між ринками. У Норвегії медіанна оцінка станції — близько 1.0, тоді як у Німеччині медіана — близько 2.5, а в Нідерландах — близько 3.0. Це не означає, що норвезькі локації “гірші” — це означає, що абсолютна щільність попиту нижча, а саме це тобі й потрібно знати, коли будуєш фінансову модель. Оцінка 1.5 у Норвегії — це сильна, вища за середню локація для цього ринку. Та сама оцінка в Нідерландах була б нижче середнього.

Колонка з перцентилем вище базується на глобальному розподілі понад 500,000 оцінених станцій швидкої зарядки. Використовуй її як грубий орієнтир, але пам’ятай: оцінка — це сигнал попиту, а не рейтинг. Дві локації з оцінкою 2.5 матимуть схожі характеристики попиту незалежно від країни.

Якщо хочеш глибше розібратися, як будується оцінка локації і чому вона прогнозує успіх CPO, читай Location score: число, яке прогнозує успіх CPO.

Модель споживає широкий набір відкритих даних. Жодних proprietary datasets, жодних куплених фідів — усе береться з державних реєстрів, публічних API та open data порталів. Ключові категорії вхідних даних:

• Realtime charging data — мільйони status events на день із національних access points і фідів операторів, які точно показують, коли і де відбуваються зарядні сесії
• Обсяги дорожнього трафіку — annual average daily traffic з державних транспортних агентств у кількох країнах
• Погода і клімат — історичні дані про температуру та опади, бо холодна погода змінює патерни EV charging сильніше, ніж більшість думає
• Рівень adoption EV — частка battery-electric vehicles за країнами, щоб відстежувати, як з часом змінюється структура парку
• Points of interest — сусідні зручності, АЗС, паркінги, retail POI (malls, brand fast food, chain stores) та інша релевантна інфраструктура з відкритих картографічних баз
• Наявна зарядна інфраструктура — конкурентний ландшафт fast-chargers, які вже стоять у цій зоні

Усі вхідні дані відкриті, публічно доступні та легально отримані. Ми не скрейпимо, не купуємо секретні датасети й не залежимо від даних одного-єдиного вендора.

Будь-хто може завантажити список локацій зарядних станцій. Складне — це мати місяці, а з часом і роки, безперервного спостереження секунда за секундою за тим, що реально відбувається на цих станціях.

Ми вже давно безперервно записуємо realtime charging events — кожен старт сесії, кожну зміну статусу, кожну годину простою. Це часовий ряд, який неможливо відтворити заднім числом. Ти не можеш повернутися назад і подивитися, що відбувалося на станції минулого січня, якщо тоді вже не слухав.

Саме ця історична глибина відрізняє модель, яка каже "це схоже на хорошу точку", від моделі, яка каже "ось скільки енергії станція в цій точці, ймовірно, віддаватиме в лютому проти серпня, і ось confidence interval". Чим довше ми збираємо дані, тим кращою вона стає. Шорткатів тут немає.

Дивись на зарядний майданчик як на два бізнеси, складені один на один. Є актив — фізична локація з її трафіком, видимістю та зоною охоплення. І є retail-операція — бренд, ціноутворення, uptime, клієнтський досвід і все інше, що оператор приносить на майданчик. Ми вимірюємо їх окремо. Навмисно.

Оцінка локації — це бенчмарк активу. Вона вимірює внутрішню цінність майданчика, виходячи лише з того, де він розташований: транспортний потік, зручності поруч, щільність конкуренції, проникнення EV у зоні. Ідентичність оператора свідомо виключена. Класний шматок real estate отримує високий бал незалежно від того, хто керує ним сьогодні.

Оцінка виконання CPO — це бенчмарк retail-операції. Вона показує, наскільки добре оператор працює відносно того, що мали б давати його локації. Ми беремо прогнози моделі для кожної станції в мережі оператора, порівнюємо їх із фактичними результатами — і цей розрив говорить багато. Оператор, який стабільно перевиконує свої оцінки локацій — кращий uptime, більше сесій, вища утилізація — має сильний бренд, розумне ціноутворення або хороший клієнтський досвід. Якщо недовиконує — картина зворотна.

У цьому й суть розділення. Якби ми змішали якість оператора з оцінкою локації, premium-майданчик на автомагістралі під слабким оператором виглядав би посередньо, а локація в провулку під Tesla — блискуче. Для site selection це марно. Тобі потрібно знати, скільки коштує сама земля незалежно від того, хто на ній стоїть, — і окремо, чи оператор витягує цю цінність, чи залишає її на столі.

Починаючи з v9, оцінка локації та оцінка виконання CPO оцінюються спільно через expectation-maximisation loop. Модель ітерується: прогнозує якість локації, обчислює operator residuals, оновлює CPO factors, перенавчає модель локації з оновленими факторами — і повторює це до збіжності. Це прибирає циклічну залежність, яка була в ранніх версіях, коли сила бренду оператора могла просочуватися в його оцінки локацій і навпаки. Результат — чистіше розділення: майданчик на автомагістралі справді отримує вищий бал через автомагістраль, а не тому, що там випадково стоїть Ionity.

Більше про те, як ми вимірюємо ефективність операторів, — у Execution score: число, яке показує, які CPO реально дають результат.

Поточна модель (v9) показує загальний R² на рівні 0.72 — тобто пояснює близько 72% варіації фактичного попиту на заряджання на основі даних по 4,080 станціях за 11 місяців.

Медіанне співвідношення прогноз/факт становить 0.99 — тобто модель добре відкалібрована в центрі розподілу. Половина всіх прогнозів потрапляє в вузький діапазон навколо фактичного значення, а це вже корисний рівень точності для інвестиційної оцінки локацій.

Для контексту: прогнозувати попит на заряджання в конкретній точці складніше, ніж здається. У кожної станції своя комбінація трафіку, сили бренду оператора, цін, локальної конкуренції та просто везіння. Пояснити 72% цієї варіації лише на відкритих даних — це вже сильний сигнал. І з кожною новою версією моделі він стає кращим.

Ми регулярно оновлюємо модель. Кожна версія або розширює тренувальні дані, або покращує архітектуру, або додає нові джерела даних. Ось повна історія:

v9 — це поточна production-модель. Стрибок з 0.69 до 0.72 стався не через нові ознаки, а через методологічне покращення: спільна оцінка скорів локації та факторів виконання CPO прибирає циклічну залежність, яка псувала обидва показники. Оператори з преміальними локаціями більше не отримують завищені execution scores, а операторів у складних локаціях більше не карає їхня географія.

v3 і v4 були внутрішніми експериментами — у production їх не випускали, але висновки з них (сигнал конкуренції важливий, confidence blending критично потрібен) напряму сформували v5 і v6. v7 пропустили під час внутрішнього перенумерування.

Ми перенавчаємо модель щоразу, коли є вагома причина: інтегровано нове джерело даних, з’явився значний новий пакет навчальних місяців або ми підтвердили архітектурне покращення. На практиці з моменту запуску це відбувалося приблизно кожні 2–4 тижні.

Кожну нову версію ми перевіряємо проти попередньої перед запуском у live. Попередні моделі тримаємо напоготові для миттєвого rollback, якщо щось виглядає не так. Жодна модель не йде в прод без перевірки на реальних даних про роботу станцій.

Більше даних, більше країн, більше часу. Модель стає кращою щомісяця, бо базовий часовий ряд росте. Рік безперервних спостережень цінніший за будь-який хитрий алгоритм, і ми щодня нарощуємо саме цей актив.

У roadmap: додавання тарифних і цінових даних (ми вже відстежуємо ціни за kWh на кількох ринках), близькість до grid capacity, а також розширення навчального набору в міру появи realtime-даних у нових країнах. Архітектура побудована так, що дані з нової країни покращують прогнози всюди — не лише в цій країні.

FC Market Outlook прогнозує, як fast-charging інфраструктура розвиватиметься в кожній країні протягом наступних 8 років. На відміну від простого продовження тренду, він побудований на моделі економічної рівноваги, яка ставить питання: скільки fast-charging постів ринок може прибутково підтримувати з огляду на кількість BEV на дорогах?

Базова ідея така: довгостроковий темп будівництва FC сходиться до співвідношення BEV на один FC-пост, за якого оператори зарядної інфраструктури (CPO) можуть отримувати здорову дохідність на інвестиції. У короткостроковій перспективі динаміка land-grab означає, що багато CPO будують випереджаючи попит — приймаючи збитки, щоб закріпити локації та частку ринку. Але з часом економіка бере своє.

Модель дає три сценарії для кожної країни: базовий, оптимістичний (агресивне будівництво, повільніший попит) і песимістичний (обережніше будівництво, сильніший попит). Кожен сценарій дає річні прогнози щодо FC-постів, розміру парку BEV, utilization та implied співвідношення BEV-per-bay.

Рівновага — це така кількість FC-постів, за якої інвестиція в типовий пост дає прийнятну дохідність. Ми моделюємо один FC-пост як задачу discounted cash flow:

З цих вхідних даних коефіцієнт теперішньої вартості ануїтету при 11% на 10 років становить 5.89. Це означає, що кожен пост має генерувати:

€50,000 ÷ 5.89 = €8,490/year грошового потоку.

За операційної маржі 60% це вимагає:

€8,490 ÷ 0.60 = €14,150/year виручки.

Виручку визначає один ключовий показник: kWh, віддані одним постом за день. За заданої ціни FC за kWh у країні (без ПДВ) потрібний добовий throughput дорівнює:

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

Для Норвегії при €0.51/kWh (національна медіана) це 76.0 kWh/bay/day. Це і є економічний якір — throughput, за якого пост виходить у нуль за IRR. Рівноважна кількість постів у будь-якому році — це просто загальний національний попит на FC kWh, поділений на це число.

Усі чотири параметри в таблиці вище повністю налаштовуються. Якщо вважаєш, що CAPEX рухається до €40,000 на тлі падіння цін на обладнання, або що 15% IRR краще відображає твою вартість капіталу, просто пересунь слайдер — і весь прогноз миттєво перераховується. Повний список змінних параметрів дивись нижче в “Чи можна налаштувати параметри прогнозу?”.

Попит будується з двох компонентів:

1. Прогноз парку BEV — скільки battery-electric vehicles буде на дорогах щороку, на основі національних даних про adoption EV із центральним/низьким/високим сценаріями
2. FC-сесії на один BEV на рік — як часто типовий BEV користується публічним fast-charging. Для країн, де є realtime-дані, ми вимірюємо це напряму з нашої бази charging events. Для країн без таких даних ми оцінюємо це через archetype-модель, відкалібровану на країнах зі схожими характеристиками

Загальний попит у kWh = парк BEV × сесії на один BEV × kWh на сесію. При цьому kWh на сесію зафіксовані на рівні базового року (приблизно 43 kWh для 40-хвилинної сесії при середній потужності віддачі 65 kW у 2026 році). Це свідоме рішення: навіть якщо батареї стають кращими, а авто приймають вищу потужність, загальний обсяг енергії, потрібний водію, не змінюється — споживання енергії визначає стиль і обсяг поїздок, а не швидкість заряджання.

Для Норвегії виміряні дані показують 16 FC-сесій на один BEV на рік, у середньому по 40 хвилин кожна — це дає приблизно 555 kWh на один BEV на рік, спожитих на публічних fast-chargers.

Ми не припускаємо, що пропозиція миттєво стрибає до рівноваги. Натомість прогнозована кількість FC bays збігається до рівноважного рівня зі швидкістю, яку задають два параметри:

• Швидкість зближення (α) — частка розриву між поточною кількістю bays і рівноважною кількістю bays, яка закривається щороку. У базовому сценарії α = 0.30 (30% розриву на рік). Це відображає реальну інерцію: permitting, підключення до мережі, строки будівництва та інвестиційні цикли сповільнюють адаптацію.
• Мінімальний поріг зростання — навіть на ринках із надлишковою пропозицією розгортання FC не зупиняється. CPO, які вже мають дозволи, забезпечені grid connections і реалізують бренд-стратегії, продовжать будувати. У базовому сценарії використовується річний мінімум 2%.

У результаті виходить крива експоненційного згладжування: якщо ринок недозабезпечений (current bays < equilibrium), темпи будівництва прискорюються. Якщо є надлишок, вони сповільнюються — але ніколи не падають до нуля, бо інерція land-grab і стратегічні міркування продовжують рухати галузь.

Обидва параметри можна змінювати. Якщо вважаєш, що регуляторний поштовх після AFIR прискорить зближення, підвищуй α. Якщо очікуєш, що ринки капіталу стануть жорсткішими й уповільнять темпи будівництва, знижуй поріг зростання. Прогноз оновлюється в реальному часі.

Середня реальна потужність FC charging обмежується автомобілем, а не зарядкою — навіть зарядка на 350 kW все одно віддає лише те, що дозволяє battery management system авто. Сьогоднішнє середнє по парку становить приблизно 65 kW. Коли в парк заходять новіші авто з батареями, що приймають вищу потужність, ми моделюємо лінійне зростання до 80 kW до 2030 року і далі до 100 kW (із верхньою межею).

Критично важливо: це впливає на utilization (години зайнятості), але не на виручку. Пост, який віддає 76 kWh при 65 kW, зайнятий 1.2 години. Ті самі 76 kWh при 80 kW займають лише 57 хвилин. CPO заробляє ті самі гроші в обох випадках — просто пост звільняється раніше.

Це означає, що відсоток utilization з часом природно знижуватиметься, навіть якщо ринок перебуває в ідеальній рівновазі. Падіння utilization не обов’язково означає проблему — можливо, це просто швидші авто. kWh throughput на один пост — кращий економічний індикатор.

Сценарії названі з точки зору пропозиції: "високе будівництво" означає агресивніше розгортання інфраструктури, що може бути добре для водіїв, але стискає маржу CPO. "Низьке будівництво" означає щільнішу інфраструктуру, тобто вищий utilization і кращу unit economics для чинних CPO.

Ми перевіряємо економічний якір на наших власних realtime-даних. Для Норвегії модель прогнозує, що посту потрібно приблизно 76 kWh/day (1.2 години зайнятості при 65 kW), щоб вийти в нуль при 11% IRR. Наші фактичні дані з ~12,500 FC-постів із RT-моніторингом показують зважене річне середнє 91 kWh/bay/day — це близько 120% від порогу беззбитковості.

Сезонність тут дуже різка: у січні пік становить 138 kWh/day (холодна погода, довші поїздки), а в квітні дно — 54 kWh/day, тобто розмах у 2.6×. Узимку поріг беззбитковості легко перекривається; влітку — ні. Це означає, що норвезький FC-пост прибутковий у річному вимірі лише тоді, коли він достатньо великий, щоб накопичити зимовий надлишок і перекрити літній дефіцит.

Те, що національне середнє на 20% вище беззбитковості, може виглядати здорово, але важливий розподіл: станції на жвавих коридорах можуть давати 200+ kWh/day, тоді як сільські пости сидять значно нижче порогу в 76 kWh. Модель рівноваги прогнозує, що цей розрив закриватиметься з часом, коли зростання парку BEV приноситиме більше сесій на один пост.

Модель навмисно проста, і це її плюс. Але деякі обмеження варто розуміти:

• FC pricing статичний — ми використовуємо поточні тарифи за kWh і не моделюємо майбутні зміни цін. На практиці ціни можуть стискатися через посилення конкуренції або зростати через подорожчання енергії.
• Уніфікована економіка — модель використовує одне припущення щодо CAPEX/маржі/IRR на пост. У реальному світі варіація величезна: локація на автомагістралі коштує дорожче, але й заробляє більше; сільська локація дешевша, але має менший трафік. Рівновага тут — це національне середнє.
• Без моделювання політики — субсидії, вимоги AFIR і регулювання grid tariffs впливають на темпи розгортання FC. Це опосередковано відображено в історичних темпах будівництва, але прямо в прогноз не закладено.
• kWh на сесію зафіксовані — ми припускаємо сталий обсяг kWh на один BEV на рік у публічному FC. Якщо поведінка зміниться (наприклад, домашнє заряджання стане поширенішим або зміняться патерни road trips), попит на один BEV теж може змінитися.
• Лише рівень країни — модель прогнозує національні підсумки. Усередині країни utilization дуже різниться: розв’язка на автомагістралі в Sørlandet і зарядка в центрі Tromsø живуть у зовсім різних економічних реальностях.

Так. Кожне припущення в моделі винесене в окремий параметр, який можна змінювати. Не згоден з нашими дефолтними значеннями — змінюй їх, і прогноз миттєво перераховується під твоє бачення ринку, а не наше.

Можна налаштувати, зокрема:

• CAPEX на один пост — підвищуй, якщо моделюєш преміальні локації на автомагістралях із вищими витратами на приєднання до мережі; знижуй, якщо очікуєш падіння цін на обладнання
• Операційну маржу — підлаштовуй під свою структуру витрат: закупівлю електроенергії, умови оренди локації, контракти на обслуговування
• Цільовий IRR — задай hurdle rate, який відповідає твоїй вартості капіталу або порогу інвесткомітету
• Інвестиційний горизонт — коротший для консервативного андеррайтингу, довший, якщо плануєш працювати протягом повного технологічного циклу
• Швидкість зближення (α) — наскільки швидко, на твою думку, ринок закриє розрив між поточною пропозицією та економічною рівновагою
• Мінімальний поріг зростання — темп розбудови, який ти очікуєш навіть на перенасиченому ринку
• Мультиплікатор зростання BEV — масштабуй прогноз adoption EV вгору або вниз відповідно до свого бачення попиту

Це важливо, бо прогноз напряму використовується в модулі Projects. Коли ти плануєш нову зарядну локацію, фінансова модель — NPV, IRR, строк окупності — бере FC Market Outlook, щоб спрогнозувати майбутній попит у цій точці. Якщо ти підкрутив параметри outlook під свою інвесттезу, ці кастомні прогнози автоматично потрапляють у бізнес-кейс кожної локації.

Простіше кажучи: якщо ти вважаєш, що ринок буде більш напруженим, ніж показує наш базовий сценарій, підвищ мультиплікатор зростання BEV і знизь швидкість зближення. Тоді фінмодель проєкту покаже вищу утилізацію та швидшу окупність — відповідно до твоєї логіки, а не наших дефолтів.

ChargiPedia — це наша галузева енциклопедія. Структурована база даних із пошуком по всіх компаніях, продуктах, авто, угодах, регуляціях і людях у сфері EV charging. По суті, це Wikipedia для EV charging, тільки дані тут справді актуальні.

Доступ безкоштовний для всіх — акаунт не потрібен.

У каталозі CPO зібрані всі оператори зарядної інфраструктури, яких ми відстежуємо. На кожній картці є назва оператора, логотип, країна та розмір мережі. Шукай і фільтруй конкретних операторів або переглядай за країною та масштабом.

Натисни на будь-якого оператора, щоб відкрити повний профіль. Профіль CPO містить:

• Розмір мережі — станції, пости та частку DC у всіх країнах присутності
• Використане обладнання — які моделі зарядок розгорнуті та в якій кількості
• Платформа CPMS — яке ПЗ для керування зарядною інфраструктурою вони використовують
• Ключові люди — керівники та їхні ролі з посиланнями на каталог People
• Темп будівництва — таймлайн-графік, що показує, як швидко зростає мережа
• Оцінки execution — наскільки добре оператор працює відносно якості свого портфеля локацій
• Тарифи — ad-hoc тарифи за kWh, де вони доступні
• Графік акцій — для публічних операторів, історія ціни акцій
• Інфраструктура за країнами — розбивка мережі по всіх ринках, де оператор працює

eMSP (eMobility Service Providers) — це компанії, які дають водіям EV доступ до зарядних мереж — зазвичай через застосунок, RFID-картку або роумінгову угоду. Вони не володіють зарядками; вони дають рівень доступу та оплати.

У каталозі вказані eMSP з назвою, країною та коротким описом. Багато компаній одночасно працюють і як CPO, і як eMSP, і ці перехресні зв’язки показані в їхніх профілях.

Каталог Hardware OEM охоплює виробників обладнання для EV charging — від DC fast chargers до AC wallbox. У профілі кожного виробника показані лінійка продуктів, країна та опис його позиції на ринку.

Провалюйся до окремих моделей зарядок, щоб побачити детальні характеристики: номінальну потужність, типи конекторів, габарити, вагу, архітектуру (split/integrated), IP-рейтинг і робочий температурний діапазон. На сторінці кожної моделі також є її install base — які CPO її розгорнули і де саме — тож ти бачиш реальне впровадження, а не лише обіцянки з даташита.

CPMS означає Charge Point Management System — програмна платформа, яку CPO використовують для керування, моніторингу та монетизації своєї зарядної інфраструктури. По суті, це операційна система зарядної мережі: вона обробляє OCPP-комунікацію, керування сесіями, білінг і зазвичай застосунок для водіїв.

У каталозі є платформи на кшталт has.to.be (тепер be.ENERGISED), Driivz, Current, Ampeco, GreenFlux та десятки інших. У кожному профілі видно, які CPO використовують платформу, що допомагає зрозуміти частку ринку та зв’язки всередині екосистеми.

Каталог послуг містить компанії, які надають монтаж, техобслуговування, консалтинг та інші сервіси для індустрії EV charging. Серед категорій — електропідрядники, turnkey-інсталятори, інженерні консультанти та спеціалізовані постачальники послуг для EV charging.

Каталог People відстежує ключових людей в індустрії EV charging — керівників, засновників та інших помітних фігур. У кожному профілі є поточна роль, компанія та кар’єрний таймлайн, який показує, як людина рухалась індустрією. Корисно, якщо хочеш зрозуміти, хто чим керує і куди перетікає галузевий талант.

Розділ EV models каталогізує електромобілі за ємністю батареї, максимальною швидкістю заряджання (AC і DC), запасом ходу, типами роз’ємів та архітектурою (400V/800V). Корисно, щоб зрозуміти, які авто можуть використовувати які зарядки і з якою швидкістю вони заряджаються — важливий контекст для проєктування зарядних станцій і вибору обладнання.

База даних галузевих транзакцій: поглинання, раунди фінансування, IPO, спільні підприємства та зміни у структурі власності. Кожен запис містить сторони угоди, вартість угоди (якщо розкрита), дату та короткий опис того, що сталося.

У розділі також є графіки активності, які показують обсяг і вартість угод у часі, з фільтрами за типом транзакції, країною та компанією. Корисно для відстеження консолідації ринку та потоків капіталу в індустрії.

Регулювання на рівні країни, директиви ЄС (AFIR, RED), національні програми стимулювання та стандарти, які формують розгортання EV charging. Кожен запис пояснює, що саме вимагає регулювання, кого воно стосується і коли набирає чинності.

Довідник Energy відстежує енергетичні компанії, які зайшли в EV charging — utilities, oil majors, розробників відновлюваної енергетики та операторів мереж. Багато найбільших CPO є дочірніми компаніями або підрозділами енергетичних груп, і цей довідник допомагає зрозуміти ці зв’язки.

Так. Натисни кнопку Suggest New Entry на головній сторінці ChargiPedia або скористайся кнопками редагування на окремих профілях, щоб запропонувати зміни. Усі подання потрапляють у чергу на перевірку й проходять валідацію перед публікацією. Ми вітаємо виправлення, оновлення та нові записи — що більше людей долучається, то повнішою стає база.

Курована пошукова стрічка новин індустрії EV charging із джерел по всьому світу. Статті AI-тегуються за темою (policy, розширення CPO, hardware, finance, consumer pricing тощо), країною та згаданими компаніями. Архів поповнюється щодня.

Використовуй рядок пошуку, щоб знаходити конкретні теми, dropdown сортування — щоб впорядковувати за датою або релевантністю, а кнопку Filters — щоб звузити вибірку за темою, країною, джерелом або компанією.

Твій ранковий брифінг — у твоєму форматі. Розсилка доставляє добірну аналітику з EV charging прямо в inbox, перекладену твоєю мовою та за розкладом, який ти обираєш.

Почни з preset — Nordic Intelligence, DACH Briefing, European Overview, Benelux & France, CPO Competitive Intelligence, Policy & Regulatory Watch та інших — або збудуй повністю кастомну розсилку, обравши теми, країни та компанії.

Налаштуй частоту доставки (щодня або щотижня), бажану мову та час надсилання. Розсилка генерується автоматично з нашого архіву новин із AI-саммаризацією.

Довгі аналітичні матеріали та opinion pieces про ринок EV charging — економіка, консолідація, прибутковість і що буде далі. Пише наша команда, з опорою на дані з платформи.

Це не переписані пресрелізи. Це оригінальна аналітика з чіткою позицією. Думай про це як про first-party research, яке справді щось говорить, а не content marketing, яке не говорить нічого. Читати можна безкоштовно, акаунт не потрібен.

Твій командний центр для всіх проєктів зарядної інфраструктури. Дашборд показує KPI-картки (загальна кількість проєктів, локацій, оцінених локацій, прогнозний CAPEX), список проєктів із фільтрами та кнопки швидких дій.

Натисни New Project, щоб створити проєкт, або Plan Locations, щоб одразу перейти до карти планування. Проєкти можна шукати та фільтрувати за фазою (planning, project, execution, live).

Кожен проєкт проходить через чотири фази:

1. Plan — шукай і оцінюй потенційні локації на карті планування. Аналізуй майданчики, порівнюй scores і формуй shortlist.
2. Project — для кожної локації спроєктуй конфігурацію станції, збудуй bill of materials (BOM) і прорахуй фінансові прогнози (CAPEX, revenue, NPV, IRR, payback period).
3. Execute — керуй завданнями, збирай кошториси підрядників, відстежуй бюджет і веди закупівлі до завершення будівництва.
4. Live — станцію введено в експлуатацію. Згенеруй підсумковий звіт про завершення проєкту.

У межах одного проєкту кожна локація проходить власні статуси: planning → planned → designed → costed → approved → in_construction → commissioned → live. Різні локації в одному проєкті можуть бути на різних етапах.

Карта планування — це місце, де ти оцінюєш потенційні локації для заряджання. Вона накладає два ключові набори даних:

• Щільність FC станцій (синя heatmap) — показує, де зосереджені наявні fast-charge станції, допомагаючи знаходити прогалини в покритті
• Обсяг трафіку AADT (кольорові відрізки доріг) — показує середньорічний добовий трафік на основі державних підрахунків, що вказує на потенціал попиту

Використовуй рядок AI search, щоб природною мовою знаходити конкретні місця — введи щось на кшталт "Burger King біля Bergen", і система знайде відповідні локації та оцінить їхній потенціал для заряджання.

Також можна клікнути будь-де на карті, щоб оцінити цю точку. Кожна оцінена локація отримує composite score на основі трафіку, близькості до наявних станцій, nearby amenities та інших факторів.

Оцінені локації з’являються у списку на лівій панелі. Використовуй batch-операції, щоб вибрати кілька локацій і додати їх у проєкт в один клік.

Сторінка деталей проєкту — це місце, де ти керуєш конкретним проєктом. Вона містить:

• Карту проєкту — усі локації проєкту, нанесені на карту та позначені кольорами за статусом
• Картки локацій — кожна локація показує назву, адресу, score, поточний статус і ключові метрики. Натисни на будь-яку картку, щоб перейти в деталі цієї локації
• Прогрес фаз — візуальний індикатор загальної фази проєкту та кількості локацій у кожному статусі
• KPI проєкту — агреговані метрики: загальна кількість локацій, середній score, прогнозний CAPEX, очікувана річна виручка
• Налаштування — конфігурація на рівні проєкту (назва, опис, доступ команди, фінансові значення за замовчуванням)

У кожному проєкті є вбудована email-система. Надсилай і отримуй листи прямо в контексті проєкту — листування з орендодавцями, підрядниками, utilities або членами команди залишається прив’язаним до проєкту, а не розкиданим по особистих inbox.

Серед можливостей: вкладення, тегування локацій (можна прив’язати лист до конкретної локації в межах проєкту) та редактор підпису. Уся пошта проєкту видима членам команди, які мають до нього доступ.

Вкладка score — це аналітичне ядро кожної локації. Вона показує:

• Індикатор score — Pulse location score у вигляді візуального циферблата з чітким рейтингом (від Слабко до Відмінно)
• Розкладка SHAP — waterfall chart, який точно показує, які ознаки тягнуть score вгору або вниз і на скільки. Це шар explainability — ти бачиш, чому локація має саме такий score
• Аналіз трафіку — значення AADT на сусідніх дорогах, типи доріг і composite traffic score
• Аналіз конкуренції — наявні DC fast chargers у радіусі 5, 10 і 25 км, з назвами операторів і кількістю постів
• Аналіз POI — nearby points of interest: АЗС, їжа, retail, паркінг у межах 1 і 5 км
• Прогноз попиту — щомісячні прогнози kWh/bay/day з моделі Pulse з урахуванням сезонності та зростання adoption EV

Site designer — це версійоване полотно, де ти плануєш фізичне компонування зарядної станції. Розміщуй зарядні пристрої з каталогу обладнання, визначай позиції паркомісць і розставляй допоміжну інфраструктуру.

Дизайни версіонуються — можна створювати кілька ітерацій, порівнювати їх і підвищувати вибрану версію до основної. Дизайн напряму впливає на BOM і фінансову модель, тож зміна компонування автоматично оновлює оцінку вартості.

BOM builder дає змогу специфікувати, що саме входить у локацію. Додавай позиції з двох джерел:

• Каталог обладнання ChargiPedia — моделі зарядних станцій від реальних hardware OEMs, зі специфікаціями, ринковими цінами та конвертацією за FX rate. Обери модель, задай кількість — і ціна підставиться автоматично
• Кастомні позиції — усе, чого немає в каталозі: трансформатори, кабелі, будівельні роботи, signage, плата за приєднання до мережі. Вкажи опис, кількість і ціну за одиницю

Застосовуй BOM templates, щоб швидко налаштовувати типові конфігурації станцій (наприклад, "4-постова highway station" або "2-постовий міський хаб"). Шаблони можна зберігати та повторно використовувати в різних проєктах.

Загальна сума BOM напряму потрапляє у фінансову модель як CAPEX. Також можна відстежувати статус закупівлі по кожній позиції: ordered, delivered, installed.

Фінансова модель рахує повний інвестиційний кейс для кожної локації:

• CAPEX — напряму підтягується із загальної суми BOM, з розбивкою за категоріями обладнання
• Прогноз виручки — базується на прогнозі попиту Pulse для цієї локації, помноженому на твої цінові припущення (ціна за kWh, вартість енергії за kWh)
• NPV (Net Present Value) — дисконтований грошовий потік на горизонті інвестиції за обраною ставкою дисконту
• IRR (Internal Rate of Return) — ставка, за якої NPV дорівнює нулю
• Payback period — кількість місяців до моменту, коли накопичений чистий cash flow стає позитивним

Модель включає sensitivity analysis, який тестує 5 параметрів у 3 сценаріях кожен (base, optimistic, pessimistic): обсяг попиту, ціноутворення, вартість енергії, CAPEX та операційні витрати. Це дає тобі діапазон результатів, а не одну точкову оцінку.

Графіки показують щомісячний cashflow (виручка мінус витрати) та накопичену дохідність (running total чистого cashflow відносно початкової інвестиції) на всьому горизонті прогнозу.

Нижній блок кожної локації зберігає інформацію на рівні угоди:

• Умови оренди локації — строк оренди, сума оренди, умови індексації та інші договірні деталі
• Розподіл виручки — якщо власник локації отримує відсоток від виручки за заряджання, налаштуй це тут. Дані автоматично підтягуються у фінансову модель
• Коментарі та нотатки — тредова дискусія для команди, де можна залишати нотатки, оновлення та контекст по локації. З таймстемпами й авторством

Після затвердження локація переходить у фазу виконання. Тут план стає реальністю:

• Завдання — створюй і призначай завдання (наприклад, "Подати заявку на приєднання до мережі", "Замовити зарядні станції", "Запланувати будівельні роботи"). Відстежуй прогрес через статуси та дедлайни
• Кошториси — збирай і порівнюй пропозиції підрядників. Додавай документи, фіксуй умови та обирай переможну пропозицію
• Контроль бюджету — порівнюй фактичні витрати з оцінкою BOM. Бач відхилення та залишок бюджету в реальному часі
• Закупівлі — відстежуй замовлення обладнання: що замовлено, доставлено та встановлено

Коли локація виходить у live, система генерує commissioning report, який підсумовує весь шлях:

• Чекліст завершення — усі обов’язкові пункти підтверджені: обладнання встановлено, мережу підключено, софт налаштовано, signage на місці
• Підсумок витрат — фінальний CAPEX проти початкової оцінки BOM, з аналізом відхилень
• Таймлайн — фактичні етапи проти запланованих дат, із показом, де виникли затримки
• Погодження — цифрове підтвердження, що локація готова до публічної експлуатації

Звіт можна експортувати та ділитися ним зі стейкхолдерами, інвесторами або членами ради.

У налаштуваннях проєкту є чотири вкладки:

Каталог обладнання — каталог обладнання твоєї організації, інтегрований із базою hardware у ChargiPedia. Додавай моделі зарядних станцій із глобального каталогу або створюй власні позиції. Встановлюй свої погоджені ціни (які можуть відрізнятися від ринкових), керуй FX rates і організовуй обладнання за категоріями.

Фінансові значення за замовчуванням — задай базові фінансові припущення, які підставляються в модель кожної нової локації. Сюди входять собівартість (вартість енергії за kWh), припущення щодо виручки (ціна за kWh, ramp утилізації), інші витрати (обслуговування, оренда локації, страхування, back-office) і ставка дисконту. Окремі локації можуть перевизначати ці значення.

Підрядники — довідник підрядників, з якими працює твоя організація. Категоризуй їх (електромонтаж, будівельні роботи, general, specialist), зберігай контактні дані та відстежуй історію проєктів. Під час збору кошторисів на етапі execution підрядників із цього довідника можна прив’язувати напряму.

Погодження — налаштуй admin workflow для переходів між фазами локації. Визнач, які ролі в команді можуть переводити локацію з одного статусу в інший (наприклад, лише адміністратори можуть погодити перехід із "costed" у "approved"). Це забезпечує належне governance для рішень щодо розподілу капіталу.

Простір спільноти для обговорення зарядної інфраструктури EV. Категорії включають:

• Feedback — повідомлення про баги та запити на нові функції платформи
• Open Discussion — загальні обговорення індустрії EV charging
• Changelog — оновлення платформи та release notes від команди Chargalytics

Доступ потребує активної підписки. Можна створювати треди, відповідати в обговореннях і завантажувати вкладення.

Реєстрація займає 3 кроки:

1. Облікові дані — Натисни Зареєструватися у верхній навігації. Введи ім’я, email і пароль.
2. Підтвердження телефону — Введи свій номер телефону. Ми надішлемо SMS із кодом підтвердження.
3. SMS-код — Введи 6-значний код із SMS, щоб підтвердити номер телефону. Готово — акаунт створено.

Після реєстрації тебе перенаправить на сторінку підписки, де ти зможеш вибрати план і запустити 7-денний безкоштовний пробний період.

Ми перевіряємо номер телефону, щоб запобігти зловживанням і забезпечити один пробний період на одну людину. Інакше хтось міг би створювати необмежену кількість акаунтів і безкінечно ланцюжити безкоштовні тріали.

Твій номер телефону використовується лише для верифікації акаунта. Ми не передаємо його третім сторонам і не використовуємо для маркетингу. Один номер телефону = один пробний доступ.

Так. Кожна нова підписка починається з 7-денного безкоштовного пробного періоду. Під час оформлення ти вводиш платіжні дані (обробка безпечно проходить через Stripe), але списання відбудеться лише на 8-й день. Якщо скасуєш під час пробного періоду, не заплатиш нічого.

Пробний період дає повний доступ до всіх функцій обраного плану — Analytics або Analytics + Projects — щоб ти міг нормально оцінити платформу перед оплатою.

З міркувань безпеки кожен вхід вимагає багатофакторної автентифікації через email. Після введення email і пароля ми надсилаємо 6-значний код на твою електронну адресу. Введи його на екрані підтвердження протягом 10 хвилин. Якщо код спливе, можна запросити новий.

Познач Запам’ятати мене, щоб залишатися в системі 30 днів на цьому пристрої.

На сторінці профілю ти можеш оновити відображуване ім’я, біо, URL LinkedIn і аватар. Там само можна змінити email (потрібен поточний пароль) і пароль.

Права бічна панель показує твоє членство в організації та дає змогу створити компанію, якщо ти ще не приєднався до жодної.

Створи організацію, щоб керувати доступом команди. Як owner або admin, ти можеш запрошувати учасників команди через email, призначати ролі (owner, admin, billing, member) і керувати розподілом місць. Підписки для компаній дають змогу ділитися доступом у команді з оплатою за кожне місце.

Обери план на сторінці підписки. Доступні два рівні: Analytics (€24.99/міс) і Analytics + Projects (€99/міс). Можна перемикатися між щомісячною та річною оплатою — річна економить повну вартість одного місяця.

Панель білінгу показує поточний статус підписки, деталі плану, дату наступного списання та історію платежів. Усі платежі безпечно обробляються через Stripe. Тут можна керувати способом оплати, підвищувати або знижувати план і застосовувати промокоди.

Розділ Запроси друга дає змогу поділитися персональним реферальним посиланням — винагороду отримуєш і ти, і людина, яка зареєструється.

Скасувати можна будь-коли на сторінці білінгу. Натисни Скасувати підписку і підтвердь. Доступ збережеться до кінця поточного платіжного періоду — посеред циклу ми нікого не відключаємо. Якщо передумаєш до завершення періоду, зможеш відновити підписку без жодних втрат.

Без прив’язки, без штрафів, без дзвінка від «спеціаліста з утримання». Натиснув кнопку — готово.

Персональні акаунти обмежені однією активною сесією одночасно. Вхід на новому пристрої завершить сесію на попередньому. Якщо тобі потрібні кілька одночасних користувачів, створи компанію з командною підпискою та признач окремі місця.

Натисни Увійти, потім Забув пароль? на сторінці входу. Введи свій email, і ми надішлемо посилання для скидання. Посилання діє обмежений час, тож не зволікай.