大數據背景下智慧加油站創新管理與服務研究

鐘云環，張 路，王 睿，程 楷

（1.中石油四川銷售眉山分公司，四川 眉山 620000；2.四川北方新宇科技有限公司，四川 成都 610000）

在可持續發展的大背景下，國家大力推行新能源汽車產業發展，這對傳統成品油零售產業造成了一定沖擊，壓縮了相關企業的盈利空間。成品油零售企業必須依托大數據技術等手段建設智慧加油站，創新營銷模式、提升營銷能力，才有可能在激烈的市場競爭中開辟出一條新航線。

1 大數據背景下智慧加油站定義

在互聯網信息技術及人工智能技術不斷發展的背景下，由其深度交叉融合的大數據技術應運而生。大數據技術的出現，不僅極大地推動了現代化城市的建設，并且與傳統加油站相結合形成智慧加油站這一新興產物。在傳統加油站的基礎上，建設智慧加油站是成品油零售企業實現產業升級、優化產業結構的新道路。智慧加油站的建設需要傳統油企利用大數據技術對自身的經營管理進行優化，從而為客戶提供更舒適便利的加油體驗，為企業開辟更寬闊的發展道路[1]。本文對智慧加油站的特點進行分析，總結為以下幾個方面：

（1）業務高度整合

利用網絡關聯萬物的能力，將加油站的現有業務進行整合，基于大數據對客戶需求進行歸納分析，并有針對性地開展客戶服務和自我優化。例如通過大數據將油品和非油品業務流程根據客戶需求進行重新組合、設計，同時對自身的業務短板進行分析，改善形成“以客戶為中心”并且更全面的整體解決方案，滿足客戶的個性化需求。依靠大數據的信息反饋，加油站還可以不斷實現對新經營業務的整合更新以及淘汰不合理業務，保證智慧加油站能夠迎合時代發展的需求。

（2）管理效率高

智慧加油站利用大數據經營管理的優勢，可從不同角度不同層面分析加油站管理的價值觀、組織模式以及經營理念，有效保證了管理的全面高效性[2]。搭建基于大數據的營銷、服務及管理平臺，對加油站的整體運營進行深度的優化，讓管理者對資源的調配變得更加具有針對性，實現資源高效利用的同時對運營風險進行預警，以免造成不必要的損失。利用數據挖掘技術對加油站的經營KPI 指標情況進行分析，智能化地診斷出加油站的實時運行效率和狀況，并通過相應的數據分析手段，為提高經營水平和制定營銷策略提供參考方案，進而提高加油站的管理效率。

（3）附加值高

智慧加油站的實質是采用大數據技術將加油站接入到互聯網，利用互聯網平臺的信息實現加油站的數字化轉型以及對自身的增值。智慧加油站的建設，主要是基于傳統加油站基礎上的經營管理理念的創新。通過大數據對傳統加油站進行數字化改造，相對于其他形式的轉型，其在投入回報比和成效顯現上具有明顯的優勢，可大大提高加油站的盈利水平。

2 智慧加油站的經營管理創新

2.1 拓展渠道優化經營

智慧加油站可利用海量數據打造營銷、服務及管理平臺，充分展現互聯網平臺服務內容廣的優勢，吸引更多有不同需求的客戶群體，擴大現有客戶源和客戶渠道廣度。加油站可利用平臺營造出多方共贏的經營環境，通過吸引商家入駐、提供多方服務的方式擴大市場渠道，豐富經營業務。此外，加油站還可以借助平臺的互動模式，吸引客戶激起互聯網效應，借機擴大平臺宣傳力度，并聯合商家設立平臺活動日，定期采用補貼、滿減、洗車等方式吸引客戶，提高顧客對于加油站和平臺的黏性。

2.2 優化資源配置

利用大數據將各智慧加油站點關聯起來，形成一張地區乃至全國的加油站數據網絡，打破各加油站獨自經營的格局，形成信息共享、互利共贏的局面。加油站管理中心不僅可實時掌握各加油站的運營、客流、油品、庫存、利潤等信息，而且管理中心可以通過對一定時間維度、地域范圍內的銷售或庫存數據進行統計，形成相應的統計曲線。加油站管理中心通過分析研判訂單或客戶的最大利潤貢獻點以及依據利潤點分布或市場的潛力，可以動態調整加油站以及平臺的資源分布、訂單結構，實時對加油站進行智能化統籌管理，避免惡性和無序競爭，提高加油站的盈利水平并降低管理難度，實現資源的最優化配置和經濟效益最大化。

2.3 優化便利店業務

除了加油業務，便利店業務作為當前絕大多數加油站的核心業務，也應當作為加油站大數據管理經營的重要組成部分。利用大數據對便利店的經營進行全方位分析，實現對便利店銷售業績的掌握，通過對便利店銷售業績的統計分析，倒推客戶群體消費偏好和習慣，實現一針見血的營銷規劃。由于加油站的場所特殊性，其便利店業務的客戶群體主要集中在司機以及乘客中，因而非油品業務的營銷需主要針對這一客戶群體展開。要提高加油站便利店盈利水平，可以從提高客流量、進店率、客單價、成交率和復購率五個指標著手。結合加油站視頻識別系統，分析進站顧客動線，對當前加油站布局進行優化，幫助加油站便利店以獲取盡可能大的客流量及進店率。例如通過系統識別到部分乘客出于安全等因素的考量，會在車輛進站加油前下車，并在出口處等候，此時在加油站出口處設置便利店促銷宣傳點，可以有效提高客流量并吸引顧客進店。

而對于成交率、客單價和客戶復購率的提高，便利店需要結合營銷服務大數據分析結果，打造加油站便利店獨特的商業吸睛點，吸引顧客消費。通過合理設計便利店內的顧客動線，盡可能地吸引顧客瀏覽便利店內的所有商品，提高便利店的成單機會和客單價。同時結合客戶加油頻率和對某商品的購買頻率，打造油品與便利店商品的一體化銷售模式，準確推銷商品，提高客戶復購率。

2.4 打造全客戶分析體系，開辟市場藍海

智慧加油站采用標簽化的方式進行客戶畫像，全面立體地洞察目標客戶，為精細化的運營提供全方位支持。通過智能硬件設施識別車輛車牌信息，并利用微信、支付寶、網銀APP 等支付平臺，根據客戶多種支付方式的綁定反推歷史關聯數據，打造人-車-油-服務的全面立體客戶畫像，擴大數據的統計維度。對在加油站消費的顧客，不僅需要對會員顧客的多維度數據分析，同時建立非會員顧客的統計數據，打造加油站的全客戶分析數據體系。

依據全客戶分析數據體系，將客戶信息以油站、油品、油價和服務等特性開展聚類分析，尋找客戶信息中存在的市場規律，深挖潛在客戶群體以及可開辟的市場。并將客戶和市場進行細分，分析其中潛藏的市場空白，形成對開拓客戶市場和創新經營管理決策的有效數據支撐，開辟市場藍海[3]。

2.5 注重維護客戶，培養良好關系

客戶作為智慧加油站的核心資源，是加油站業務開展的重心和基礎。在傳統加油站日常的運營過程中，對客戶的服務和互動被局限在了加油站內。而基于大數據的智慧加油站，可以通過互聯網的方式參與到客戶生活的方方面面，通過實時與客戶的互動聯系維持良好關系和信息往來。例如通過日常問候、節日祝福等，與客戶建立長期、大范圍的互動聯系以及友好和諧的關系，及時了解用戶需求，急客戶之所急，積極打破加油站的時空局限，為客戶提供力所能及的幫助，有效維護客戶資源。

同時，加油站應著眼于長期穩定的客戶關系培養，為客戶提供“物超所值”的服務。在加油站客戶關系的維護中，不僅僅要為其提供與商品價值對等的價值服務，還應該從客戶的角度出發，提供相應的人文關懷服務[4]，例如在客戶生日當天推出專屬的加油折扣活動，讓客戶感受到加油站的人文魅力，增加客戶對于加油站的依賴性，塑造加油站立體鮮活的品牌形象。當客戶的需求不能得到切實有效的滿足時，加油站及平臺應及時傾聽客戶的意見，采用積極熱情的態度解決問題，讓客戶覺得自己受到了重視，有利于維系加油站和客戶間的長期友好關系。

3 智慧加油站的客戶服務創新

3.1 主動參與客戶服務

基于營銷、服務及管理平臺的智慧加油站業務發展，需要加油站主動積極和全面地參與客戶服務。應用大數據技術，加油站能夠及時地掌握客戶喜好，告別以往信息滯后、服務無所是從的窘迫局面，轉而主動的考慮其消費行為。例如從客戶對不同價格油品的接受程度、油價敏感程度、有無便利店的消費習慣等消費特點，歸納出服務建議，為營銷人員的服務提供指南，方便其積極主動地參與客戶服務過程。對不同消費屬性的客戶群體，實現主動出擊，提供較其他平臺更為細致的服務。比如針對油價敏感型客戶，為其進行不同加油軟件平臺的比價，推薦高性價比的加油軟件平臺，或者為其提供油價波動走勢信息，提出具有經濟性的加油方案，幫助加油站在客戶資源爭奪中占據主動權。

3.2 打造綜合服務模式

將加油站作為營銷、服務及管理平臺的載體，增強加油站的綜合服務屬性，以人-車-生活為核心打造綜合服務模式。分別圍繞客戶和車輛并行打造平臺各項服務功能，實現同時展開客戶服務和車輛服務。例如圍繞客戶提供飲品站、快餐店、休息及兒童娛樂區等生活服務區業務，圍繞車輛提供汽車清洗、潤滑油更換，汽車檢修等車輛保養業務，都可以成為打造平臺服務模式的切入點。

建設綜合服務模式需要秉持以下幾個理念：一是企業品牌價值的彰顯；二是方便快捷的操作，要從客戶的需求出發，讓客戶便捷快速地找到符合自己需求的服務；三是打造開放的服務渠道，消除信息孤島，實現信息共享以及同一平臺下的多個加油站業務能力的提升。

通過綜合服務模式，打通智慧加油站線上線下業務、油品及非油品業務，實現商業版圖立體化，將當前線下非油業務逐步向線上擴展的同時，繼續提高線下服務質量。這樣既能夠提高加油站的基本業務深度和豐富其利潤點來源，又可根據客戶需求實現多個消費領域協調發展，實現加油站經營多樣化。

3.3 提升個性服務水平

智慧加油站在進行市場營銷策略制定和改革完善的過程中，必須要能夠匯總和分析各類市場數據，尤其針對油品數據、客戶數據這類核心業務數據進行仔細分析，并以此為基礎來進行“產品-客戶需求”的配對，為客戶提供更加個性化的服務。例如通過對車型、油箱容量、油耗等車輛基本信息進行識別，并結合客戶的加油時間、加油頻率等習慣，配對推送符合不同客戶需求的非油品產品和服務（如汽車保養、洗車等），通過個性化的周到服務吸引客戶，讓潛在的消費群體變成實際的消費群體[5]。

智慧加油站要創新營銷方式，不僅需要提升個性服務能力，還需要重視以下兩方面工作：一方面是從客戶需求的角度出發，結合加油站的實際情況，利用平臺的大數據分析功能圍繞油品和非油品業務進行客戶需求調研，積極打通客戶的反饋渠道，重視客戶意見，明確改進方向，優化個性服務；另一方面是從加油站自身能力建設的角度出發，將自身的經營業務信息與客戶需求信息相匹配，并盡可能的做到供需匹配，對為客戶服務的過程實施更細節的考量。

3.4 提升新老客戶體驗

在傳統服務行業中，新客戶的消費特點對于企業而言是難以預知的，因此通常只有老客戶才能得到最好的服務體驗。這是由于在傳統服務行業中，企業對于客戶偏好信息的積累需要一個周期，這個周期一般由數個“消費-服務”的信息反饋過程組成。對于傳統加油站而言，偏好信息的收集周期時間跨度大，信息可靠性低，收集范圍局限性大，不但不利于加油站服務工作的展開，對于新客戶加油消費體驗也是不友好的。

而對于智慧加油站而言，通過平臺對新客戶歷史消費喜好信息的整合，可以有效縮短甚至省去對新客戶喜好信息的積累階段，可以在對客戶進行第一次進站消費的時候，就精確把握客戶喜好并投其所好，為其提供最優質的加油服務，針對顧客潛在消費和服務需求做好預案，避免服務不周到和盲目營銷給新客戶留下不好的印象，提升新客戶消費體驗。而對于老客戶，智慧加油站通過已有的大量消費信息的積累，和其立體細致的客戶畫像，為老客戶的服務應該更加細致入微，塑造客戶加油管家的形象，為客戶和汽車打造定制化的服務及保養加油計劃，保障老客戶的消費體驗。與傳統加油站相比，智慧加油站能夠通過大數據手段實現新老客戶消費體驗的兼顧和升級，為所有客戶群體提供面面俱到的服務。

4 智慧加油站建設的技術難點和建設案例

4.1 有效信息的提取

大數據技術具有信息體量大，類型多的優勢，但是進而衍生出了一個新的問題——大數據價值密度低。以加油支付數據為例，支付平臺每天會獲取數以千萬計的海量支付數據。多方支付平臺的信息價值密度不同，但數據均包括了一定量的無效信息，對這類數據的儲存和處理會導致數據存儲成本的增加并降低系統響應速度。智慧加油站需要采用高效率的數據抓取技術手段進行數據甄別、采集、分析和挖掘工作，實現對信息的有效提取和過期數據的定期清除。

4.2 信息安全的保證

智慧加油站隨著客戶體量和運行時間的增加，會逐漸積累大量的加油消費數據。這些數據可能涵蓋大量客戶隱私信息。伴隨著數據價值的積累，智慧加油站的數據安全問題將會更加凸顯[6]。為此，加油站需要充分利用數據加密手段，做好客戶和商業信息的多重保密、分級儲存，全力為客戶和加油站搭建一個安全有保障的數據防火墻。

4.3 智慧加油站建設案例

某智慧加油站通過技術論證，形成了基于大數據的“車輛進站→車牌識別→大數據畫像及營銷信息→加油員營銷→客戶消費→反饋客戶畫像”迭代反饋的營銷、服務及管理平臺建設方案，其具體運行流程如圖1 所示。

圖1 某智慧加油站基于大數據的營銷、服務及管理平臺運行流程

圍繞該運營流程，該智慧加油站平臺將從識別系統、數據庫、分析系統及通信系統幾個方面進行開發。

4.3.1 識別系統開發

采用區域自動圖像識別的方法，聯合硬件和軟件系統對車輛進站過程進行自動檢測，并對車牌、車型、客戶性別、年齡和服飾等信息自動識別解析及信息上傳，同時建立油槍與檢測區域的匹配關系，實現客戶-車輛-油品的映射關聯。

4.3.2 數據庫開發

（1）客戶信息數據庫

保存客戶歷次的消費信息（包括消費次數和頻率、油品偏好、支付方式等）。

（2）管理信息庫

保存加油站內部的信息，例如油品及非油品銷售業績、營業額、油量及便利店庫存、商品保質期、便利店實時銷售優惠及活動等信息，具有數據實時更新及清理功能。

4.3.3 智能分析系統開發

（1）服務功能

分析識別系統收集的所有客戶信息并與數據庫對比更新，建立客戶畫像，制定客戶標簽，對客戶按照客戶標簽進行劃分，自動生成相應的營銷方案，按照客戶分類進行推送和針對性營銷。

（2）管理功能

將客戶信息和管理信息結合，輔助做出管理決策，例如幫助加油站及時生成促銷方案、客流量分析、加油高峰及低谷期統計等，實現資源和人力的及時調配。

4.3.4 平臺軟件開發

根據加油站營銷、服務和管理業務進行平臺軟件開發，將生成的營銷管理方案及優惠信息通過管理終端推送給營銷管理人員，同時結合商戶需求搭建軟件經營環境，豐富管理終端功能。

5 結束語

21 世紀是大數據技術的時代，成品油零售行業發展也需要緊跟時代潮流，基于大數據分析技術建設智慧性加油站，開發相應的加油站營銷、服務及管理平臺是當今的發展趨勢，不僅可為加油站打造更加高效的管理服務水平，而且能夠為客戶營造更加舒適安全的服務體驗，滿足當下客戶日益多變的消費需求，實現大數據技術應用的真正價值。