基于加油站客戶管理的經營數據分析模型構建研究

摘要：加油站作為成品油零售終端，是否重視客戶管理，直接影響其自身的長遠發展。目前，在市場競爭不斷激烈的新時代背景下，越來越多的加油站認識到客戶管理的重要性，并采取一系列措施對客戶進行針對性、科學性的管理。以經營數據分析模型為載體，對客戶信息進行全面整理、篩選和運用，能夠進一步提升客戶管理的精度和效果。本文圍繞客戶管理這一主線，結合企業的實際做法，從客戶管理系統和經營數據分析模型兩個層面探索有效的客戶管理路徑，旨在為更多加油站提供參考。

關鍵詞：加油站；客戶管理；經營數據分析模型

引言

客戶管理是加油站日常運行管理的一項重要工作。在以往的客戶管理中，通常采用手工模式，通過對各類數據信息的手動匯總和分析，實現對客戶的管理。這種管理模式對數據信息的深度挖掘往往不夠，難以實現關聯數據信息的整合與運用，不利于客戶管理質量的提升，也難以為管理者制定有效的營銷策略提供參考。依托報表平臺對業務系統數據進行開發利用，并構建經營數據分析模型，則可以根據客戶消費情況，系統自動形成重點客戶、預警客戶、流失客戶分類機制，協助加油站對客戶進行定位分析、跟蹤維護，提升加油站客戶管理效率[1]。同時，模型還可以集中分析展示加油站業務經營情況，解決油站各類經營數據獨立分散、關聯度低、手工勞動強度大等問題，為一站一策精準實施提供數據支持。

1. 實施背景和必要性

1.1 實施背景

為積極應對成品油零售市場的激烈競爭形勢，構建以市場為導向、以客戶為中心的營銷模式，緩解基層員工工作壓力，助力一站一策精準實施，依托報表平臺開發設計加油站客戶管理系統及經營數據分析模型。該模型旨在通過數據分析，自動篩選需要油站關注和跟進的客戶，替代原有手工臺賬，在大幅提高工作效率的同時，實現精準客戶跟蹤和服務，并且通過加油站營業數據集中展示，助力營銷活動的開展。

1.2 實施必要性

1.2.1 市場競爭的加劇

隨著成品油零售市場的不斷發展，加油站之間的競爭日益激烈。為爭奪市場份額，加油站需要更加注重客戶關系的維護和管理，以提高客戶滿意度和忠誠度，從而在競爭中脫穎而出。依托經營數據分析模型，可以對客戶情況進行全面準確地統計，幫助企業管理者掌握客戶的需求和市場趨勢，從而制定有效的營銷策略，以應對市場競爭[2]。

1.2.2 客戶需求的多樣化

現代消費者的需求越來越多樣化，他們不僅關注油品的質量和價格，還注重加油站的服務質量、便利性、品牌形象等多個方面。因此，加油站需要通過有效的客戶管理，了解并滿足客戶的多樣化需求，提升客戶體驗。而經營數據分析模型，可以幫助企業管理者了解客戶的心理特征和預期，更好地提升服務質量，滿足客戶多樣化的需求。與此同時，加油站還可以借助互聯網平臺和信息化手段，對客戶進行全覆蓋的管理維護。通過客戶信息系統的建設和應用，加油站可以更加科學地分析客戶需求，提供差異化服務[3]，從而提高客戶滿意度和忠誠度。

1.2.3 企業發展的需要

加油站作為石油銷售企業的重要組成部分，其客戶管理水平直接關系到企業的經濟效益和市場競爭力。因此，為實現企業的可持續發展，需要不斷完善客戶管理體系，提升客戶管理水平。經營數據分析模型作為一種精細化的分析模型，以各種數據為分析載體，通過關聯關系的深度挖掘和數據信息的有效整合，為管理者呈現客戶需求和營銷曲線，從而幫助其制定更具有吸引力的營銷策略，推動企業經濟效益的提升[4]。

2. 典型做法及應用情況

2.1 設計加油站客戶管理系統

隨著精準化營銷的推進，各級管理人員需要及時掌握客戶加油動態，以便做好有針對性的營銷策略。

以中石化森美（福建）石油有限公司為例，公司目前的信息系統沒有根據客戶消費情況對客戶進行分類，客戶充值、消費、折讓等數據分散在各個系統中，不便于采集，且加油站通過線下方式建立客戶臺賬，不便于客戶管理。

為構建一套有效的客戶管理分析工具，公司結合現有運行情況引進了數字化客戶管理系統，系統根據客戶消費情況和加油頻次等對客戶進行分類，分為重點客戶、預警客戶、流失客戶三個類別。管理者可根據選擇的時間段、油品，篩選銷量排名靠前的重點客戶，展示客戶當期銷量、同期銷量、同環比數據。同時，系統將近三個月每月同比或環比銷量下降，以及上月銷量下降30%以上的客戶自動標記為預警客戶，將近三月銷量為零的客戶標記為流失客戶，然后根據選擇的時間段，將重點客戶、預警客戶、流失客戶歸屬到最大銷量站點進行跟蹤維護。油站根據客戶編號或客戶名稱可查詢客戶具體信息，包括客戶地址、聯系電話、充值總額、消費總額、賬戶余額等綜合信息，以及客戶月度加油情況、各時點加油情況、各地市和各站點加油情況、各發卡網點充值情況、各類折扣數據等消費信息。

通過客戶分類管理，零售管理部、片區以及加油站可根據客戶的主要消費站點、消費量、消費頻次、充值、折扣等信息，綜合評估后在系統上確定需走訪的客戶名單，走訪結束后可在線上進行走訪記錄填報。填報內容包括客戶車輛數、員工數、汽柴油月均需求量等基礎信息，以及下降原因、客戶需要的優惠服務、非油服務、現場服務，做的營銷推介、響應計劃，相應的走訪人員、走訪部門、走訪方式、走訪時間等。系統會自動將走訪后的填報記錄進行歸集，形成客戶走訪臺賬。管理人員可以根據不同的走訪部門和走訪時間，對走訪記錄進行查詢，也可對自己填報的客戶走訪記錄進行修改，同時，客戶的走訪次數將在客戶分類管理報表中進行標記，點擊走訪次數，可查詢客戶具體走訪明細，為客戶精細化管理奠定基礎。

2.2 設計加油站經營數據分析模型

隨著市場競爭日益激烈，加油站經營數據的統計分析需要及時、全面、精細，而公司現有的信息系統能提供報表功能有限，大量的數據統計分析工作需要通過人工處理完成，難以滿足經營管理工作需要。為減輕油站手工報表負擔，提高油站工作效率，全面展示油站經營數據，精準實施一站一策，本文設計了一套加油站經營數據分析模型。

一是汽柴油銷售情況分析。利用網絡平臺和智能工具，加油站可查詢當期汽柴油銷量、同期汽柴油銷量、同環比增減數據，查詢近三年月度銷量走勢比對情況，查詢汽柴油各區間消費升數及消費筆數。加油站汽柴油銷售數據通過一張報表進行直觀展示，無須手動加工，減輕了油站工作量，同時也便于加油站及時掌握銷售動態，調整經營策略。營銷管理人員根據油站汽柴油各區間消費升數及消費筆數，可制定更加有針對性的營銷策略，節約營銷資源的同時，還能達到更好的營銷效果。零售部、片區管理人員可以根據加油站同環比銷售數據，對加油站進行考核排名，讓加油站形成良性競爭，提高市場整體銷量。

二是加油站各類支付方式占比統計。利用云計算和人工智能輔助工具，分析模型可以指定兩個時間維度，將現金、加油卡、車E族APP、石化錢包、電子加油卡等各類支付方式占比進行比對，展現新支付模式（電子加油卡、石化錢包）及傳統支付模式（現金、加油卡等）在各站點的應用推廣情況，幫助管理者及時調整新支付模式下的營銷策略，優化推廣方案，改善占比率。

三是分時點統計汽柴油加油量和加油筆數，展示不同時點汽柴油加油情況。模型可以根據油站加油高峰期和低谷期，站長可以優化員工排班，調度站內擁堵情況，統籌管理加油站擁堵高峰期，提高車輛通過率。

四是統計加油站各類折扣數據，建立營銷活動線上臺賬。將各系統營銷數據包括加油直降、加油卡積分優惠和充值優惠、石化錢包優惠、加油折讓返還、車E族加油滿減和充值優惠等進行全面整合，生成加油站營銷數據報表。管理人員可按照營銷時間、營銷活動類型、活動油品等維度進行加油站營銷數據查詢，結合油站銷量利潤情況，對實際營銷活動進行分析，根據量價利分析結果改進營銷活動，在營銷分析的結果基礎上，不斷探索更優的精準營銷方式[5]。同時，還為營銷管理人員建立營銷活動線上臺賬，每項營銷活動可通過平臺進行線上填報，填報后的記錄可供相關人員查詢和修改，無須通過線外手工記錄，實現營銷臺賬記錄共享，避免營銷活動沖突重復。

3. 主要成效

3.1 實現精準營銷，提高整體銷量

客戶管理系統全面展示客戶消費情況，形成客戶分級管理體系，協助管理人員對重點客戶、預警客戶、流失客戶進行定位分析、跟蹤維護，實現營銷工作的精準化、精細化。中石化森美（福建）石油有限公司自系統上線以來，通過各級管理人員對客戶持續跟蹤走訪，預警客戶數量成功減少37.6%，流失客戶成功挽回29.3%，32.7%的重點客戶月度加油量增加，40%左右的油站銷量得到提升，加油卡沉淀資金增加1.4億元。

3.2 數據自動加工，節約人工成本

系統上線前，客戶數據的采集及油站經營數據的分析是通過線下手動加工完成，耗時耗力且數據不夠全面，影響客戶的精細化管理。系統上線后，油站需要的數據通過報表自動加工展示，無須線下處理，節約大量人工成本，且系統可以對關聯數據信息進行自動合成，挖掘其中隱藏的潛在價值，為客戶管理及營銷策略制定提供有效的參考。按照油站之前每天花費半小時分析記錄客戶數據及油站經營數據計算，系統上線后可節省至少一半時間，則中石化森美（福建）石油有限公司全省1000多個油站每年可節省9萬多個工時。

3.3 建立走訪臺賬，助力個性管理

自2024年7月份系統上線以來，中石化森美（福建）石油有限公司所屬加油站在全省走訪的客戶數量達到14454名，走訪次數24353次。其中重點客戶走訪9836名，走訪次數16242次，走訪率為38%；預警流失客戶走訪4618名，走訪次數8111次，走訪率為55%。管理人員定期查看走訪臺賬，梳理客戶走訪信息，并對客戶需求進行分類，圍繞客戶的油品、非油以及服務需求，制定個性化的營銷方案，實現了對客戶的個性化管理。同時，零售管理部對各片區、站的客戶走訪質量及進度進行通報，不斷深入挖掘、研究已走訪記錄表中客戶的需求和存在的問題，并探尋解決問題的方案，強化客戶維護進度管理，規范客戶走訪記錄表填寫，使公司及時掌握客戶的需求信息，不斷完善客戶檔案。

4. 未來展望

4.1 將客戶管理系統與其他系統相關聯

加油站作為成品油零售企業，客戶管理雖然是其重要部分，但非唯一部分，未來，應將客戶管理系統與企業其他系統相關聯，實現客戶管理與內部各環節運行的深度銜接，為企業創造更大的利潤。例如，利用開源工具Kettle對公司主營業務相關的應用系統數據源進行分析，并將其與客戶管理系統關聯，通過數據抽取、清洗轉換、數據加載，集成到HANA內存數據庫，實現企業業務數據的全面、有效整合[6]。在此基礎上，依托報表平臺，充分挖掘數據潛在價值，快速響應業務數據查詢需求，解決信息孤島問題，為管理者提供跨業務、跨部門、跨系統的整體性運營數據，不斷加強數據的收集、分析、研判，為經營決策提供及時、準確的參考，打造敏銳的市場感知能力和精準的客戶營銷能力。在此基礎上，實現從過去被動地積累數據，到主動治理和使用數據，筑牢數字化轉型的基礎。

4.2 進一步完善經營數據分析模型

目前，企業針對客戶管理構建的經營數據分析模型，對加油站汽柴油銷售情況、各類支付方式占比、分時點統計汽柴油加油量和加油筆數、加油站各類折扣數據等，都能夠進行準確統計，為管理者提升客戶管理效果，制定完善的營銷策略提供了有利參考。未來，隨著市場經濟的快速發展，加油站將會面臨更大的競爭壓力，有必要對現有的經營數據分析模型進一步完善。一方面，根據RFM模型（近度R、頻度F、值度M）對客戶進行更為精細地劃分，識別高價值客戶和低價值客戶[7]；另一方面，強化加油站高峰期管理，包括高峰期提槍頻次、加油量對比等，并對加油槍利用率進行自動分析，優化資源配置。

此外，系統還應自動進行損溢分析，從發貨、運輸、接卸、保管、發出等各環節分析油品損耗的原因；利用歷史數據預測未來銷量和趨勢，為庫存管理和營銷策略制定提供依據；通過對競爭對手的對比分析，幫助管理者調整自身經營策略，保持競爭優勢。同時，利用數據可視化工具（如Tableau、Power BI等）將分析結果以圖表形式呈現，幫助管理者直觀理解經營情況。

結語

打造完善的加油站客戶管理體系，是推進加油站可持續發展、提升服務品質的重點內容。本文著重探討了構建經營數據分析模型優化加油站客戶管理的措施，通過設計加油站客戶管理系統、加油站經營數據分析模型，實現了實現精準營銷、數據自動加工和助力個性管理。未來，借助數字化賦能，經營數據分析模型將不斷優化，從而更好地服務于加油站客戶管理，助力企業良性發展。

參考文獻：

[1]銀世民，吳圣富，馮風英，等.基于數據驅動的加油站精準營銷探析[J].車用能源儲運銷技術，2023，1（6）：23-30.

[2]陳華玉.互聯網背景下加油站銷售模式的優化策略探討[J].質量與市場，2022（1）： 160-162.

[3]梁山清，李博.基于大數據的加油站精準營銷設計[J].計算機與網絡，2021， 47（6）：64-67.

[4]張子勍，鄭艷榮，李粵，等.基于“互聯網+”的智慧加油站管理系統研究[J].機械工程與自動化，2020（4）：214-215，218.

[5]李晨.基于數據驅動的新零售加油站的設計[J].石油庫與加油站，2021，30（1）：16-18，6.

[6]陳雷.基于加油站管理的方案措施淺析[J].化工管理，2018（12）：158.

[7]單建明.智慧加油站的內涵及構成方式分析[J].化工管理，2017（35）：176.

作者簡介：侯書權，碩士研究生，工程師，houshuquan.fjsy@sinopec.com，研究方向：信息系統管理、數據應用管理。