一、如何理解能量池模型？能量池模型有什么？运作机制是什么？首先需要理解能量池模型中的数据、算法、模型具体指什么，这三者之间存在怎样关系：以客户到站加油为例，每个客户有不同的画像和消费偏好特征，有些喜好加满、有些偏好98#等，这些特征组成了客户的油品消费数据，具体包含性别、年龄、油品、油量、金额、月/年加油频次、持卡/非持卡、消费站点地理属性等这些就是最原始的数据，如下图：平台产品的核心价值是“越加油越便宜”。客户是通过平台提供的线上线下加油服务来体验并感知这一核心价值，平台让客户感知服务价值的过程就是对“客户感知”训练的过程，平台在训练过程中让客户感知到服务价值所使用的方法就是算法，“客户感知”就是一个能识别出油品消费数据并给予优惠的模型；模型的训练过程：模型训练的目的就是让客户感知到“越加油越便宜”的加油服务，那么客户怎么感知到的呢。“客户感知”模型是通过差异化的“磕头机”这一模型来承载，并根据客户每一年的油品消费频次计算出“磕头机”开采速度、开采时长、累计获取能量并可直接用于油品消费等算法来感知，如下图： 在当前模型可行性验证阶段，考虑到算法的易用性，我们在数据集中只提取了城区站、汽油消费的两个核心数据：油品金额和年消费频次，作为算法计算的依据（如有验证可行有效，可继续提取更多数据，比如提取柴油、高速站、乡村站等数据来进一步优化算法）；简单的来说就是（成本区间内）年消费频次越高，每次消费的客单价越高，开采速度越快，客户在下一个加油周期内获取的能量优惠就越多。那么在这个过程中，平台给客户提供越加油越便宜的服务体验，并让客户在认知上记住平台这一服务特性的过程就是平台对客户所领取的“磕头机”模型训练的过程，平台用的方法就是“磕头机”模型训练过程中所使用到的算法，所以数据、算法、模型之间的关系如下：