便利零售商出售的所有燃料估计占80％，平均占 c-store总收入的69.9％。鉴于燃料销售利润如此之高，对于运营商而言，正确确定其燃料价格至关重要。幸运的是，自动化，人工智能和机器学习可以帮助便利零售商优化其业务的这一核心方面，历史的观点传统上，燃料零售价格是根据现有数据确定的，几十年前这意味着要考虑燃料的批发成本和便利零售商的直接竞争对手所提供的费率。建立期望的利润率并确定消费者愿意支付的价格也是关键考虑因素。这些数据点仍然是燃油价格策略的核心，但是三件事已经发生了重大变化：现在有更多的数据点需要考虑，信息可以实时或近实时地获得，并且此过程几乎不需要手动完成。

如今的便利零售商不必基于静态利润或通过四处检查竞争对手公布的每加仑价格来管理燃料价格

取而代之的是，可以使用自动定价工具（比其他工具更先进），从而使运营商可以动态地修改每天加油20次的价格，而无需手动输入，数据优势即使是那些不定期调整广告价格的便利零售商，也可以从自动的，数据驱动的燃油定价方法中受益。定价策略和系统不仅考虑基本的供需数据，还将产生更理想的价格和利润。全面的定价系统结合了历史趋势，来自店内（非燃料）销售的数据，忠诚度计划数据，季节性趋势，特殊事件，中的时间，甚至还有便利店网络的性能，所有这些信息提供了更精确，更有利可图的燃料价格，但是还需要先进的技术来充分利用所有这些信息。

人工智能和机器学习的作用

这就是AI的用武之地，此级别的燃料定价是一个非常耗费数据的过程，尤其是对于进行大量交易的零售商网络而言，机器学习人工智能和深度数字功能的应用可以非常有效地帮助便利零售商将大量数据转换为可行的定价决策，从而有效地优化零售商的燃料销售策略，人工智能和机器学习还具有预测功能，使便利零售商可以更好地预测未来的定价方案，借助预测分析和高级数据管理，机器学习和AI可以使燃油价格系统更准确地实现所需的利润或销量结果。

当与关联的数据结合使用时，人工智能和机器学习可促进一定程度的粒度

从而进一步使便利零售商的燃油价格策略受益，例如利用便利零售商整个运营中的数据的平台可以识别某个特定客户，该特定客户在每个星期五下午3-5点之间的时间都空缺，从而允许零售商调整针对该客户的定价，或者零售商可以将此数据与其忠诚度计划数据结合起来，以管理针对特定客户或部分客户的特定激励措施，拥有适当的功能，可能性是无限的。

对于便利零售商而言，燃油定价是一项复杂的业务

使用人工智能和机器学习等先进的数字功能来确定正确的燃油价格，不仅对运营商的汽油或柴油毛利有很大的影响，而且会对业务产生重大影响，正确标榜的一加仑燃油价格可以吸引一位顾客，而后者又花钱购买了利润更高的店内产品，因为有45％的燃油顾客在加油后就会进入商店，相反错误的价格可以将客户带到竞争者手中，或者在另一方面，削弱了零售商从该销售中获得的任何利润，了解智能燃油价格会影响整个便利零售业务，这是在业务的各个方面实现更多盈利的步。