基于加油站客户管理的经营数据分析模型构建研究

　　文/侯书权 中石化森美（福建）石油有限公司

　　摘要：加油站作为成品油零售终端，是否重视客户管理，直接影响其自身的长远发展。目前，在市场竞争不断激烈的新时代背景下，越来越多的加油站认识到客户管理的重要性，并采取一系列措施对客户进行针对性、科学性的管理。以经营数据分析模型为载体，对客户信息进行全面整理、筛选和运用，能够进一步提升客户管理的精度和效果。本文围绕客户管理这一主线，结合企业的实际做法，从客户管理系统和经营数据分析模型两个层面探索有效的客户管理路径，旨在为更多加油站提供参考。

　　关键词：加油站；客户管理；经营数据分析模型

　　引言

　　客户管理是加油站日常运行管理的一项重要工作。在以往的客户管理中，通常采用手工模式，通过对各类数据信息的手动汇总和分析，实现对客户的管理。这种管理模式对数据信息的深度挖掘往往不够，难以实现关联数据信息的整合与运用，不利于客户管理质量的提升，也难以为管理者制定有效的营销策略提供参考。依托报表平台对业务系统数据进行开发利用，并构建经营数据分析模型，则可以根据客户消费情况，系统自动形成重点客户、预警客户、流失客户分类机制，协助加油站对客户进行定位分析、跟踪维护，提升加油站客户管理效率[1]。同时，模型还可以集中分析展示加油站业务经营情况，解决油站各类经营数据独立分散、关联度低、手工劳动强度大等问题，为一站一策精准实施提供数据支持。

　　1. 实施背景和必要性

　　1.1 实施背景

　　为积极应对成品油零售市场的激烈竞争形势，构建以市场为导向、以客户为中心的营销模式，缓解基层员工工作压力，助力一站一策精准实施，依托报表平台开发设计加油站客户管理系统及经营数据分析模型。该模型旨在通过数据分析，自动筛选需要油站关注和跟进的客户，替代原有手工台账，在大幅提高工作效率的同时，实现精准客户跟踪和服务，并且通过加油站营业数据集中展示，助力营销活动的开展。

　　1.2 实施必要性

　　1.2.1 市场竞争的加剧

　　随着成品油零售市场的不断发展，加油站之间的竞争日益激烈。为争夺市场份额，加油站需要更加注重客户关系的维护和管理，以提高客户满意度和忠诚度，从而在竞争中脱颖而出。依托经营数据分析模型，可以对客户情况进行全面准确地统计，帮助企业管理者掌握客户的需求和市场趋势，从而制定有效的营销策略，以应对市场竞争[2]。

　　1.2.2 客户需求的多样化

　　现代消费者的需求越来越多样化，他们不仅关注油品的质量和价格，还注重加油站的服务质量、便利性、品牌形象等多个方面。因此，加油站需要通过有效的客户管理，了解并满足客户的多样化需求，提升客户体验。而经营数据分析模型，可以帮助企业管理者了解客户的心理特征和预期，更好地提升服务质量，满足客户多样化的需求。与此同时，加油站还可以借助互联网平台和信息化手段，对客户进行全覆盖的管理维护。通过客户信息系统的建设和应用，加油站可以更加科学地分析客户需求，提供差异化服务[3]，从而提高客户满意度和忠诚度。

　　1.2.3 企业发展的需要

　　加油站作为石油销售企业的重要组成部分，其客户管理水平直接关系到企业的经济效益和市场竞争力。因此，为实现企业的可持续发展，需要不断完善客户管理体系，提升客户管理水平。经营数据分析模型作为一种精细化的分析模型，以各种数据为分析载体，通过关联关系的深度挖掘和数据信息的有效整合，为管理者呈现客户需求和营销曲线，从而帮助其制定更具有吸引力的营销策略，推动企业经济效益的提升[4]。

　　2. 典型做法及应用情况

　　2.1 设计加油站客户管理系统

　　随着精准化营销的推进，各级管理人员需要及时掌握客户加油动态，以便做好有针对性的营销策略。

　　以中石化森美（福建）石油有限公司为例，公司目前的信息系统没有根据客户消费情况对客户进行分类，客户充值、消费、折让等数据分散在各个系统中，不便于采集，且加油站通过线下方式建立客户台账，不便于客户管理。

　　为构建一套有效的客户管理分析工具，公司结合现有运行情况引进了数字化客户管理系统，系统根据客户消费情况和加油频次等对客户进行分类，分为重点客户、预警客户、流失客户三个类别。管理者可根据选择的时间段、油品，筛选销量排名靠前的重点客户，展示客户当期销量、同期销量、同环比数据。同时，系统将近三个月每月同比或环比销量下降，以及上月销量下降30%以上的客户自动标记为预警客户，将近三月销量为零的客户标记为流失客户，然后根据选择的时间段，将重点客户、预警客户、流失客户归属到最大销量站点进行跟踪维护。油站根据客户编号或客户名称可查询客户具体信息，包括客户地址、联系电话、充值总额、消费总额、账户余额等综合信息，以及客户月度加油情况、各时点加油情况、各地市和各站点加油情况、各发卡网点充值情况、各类折扣数据等消费信息。

　　通过客户分类管理，零售管理部、片区以及加油站可根据客户的主要消费站点、消费量、消费频次、充值、折扣等信息，综合评估后在系统上确定需走访的客户名单，走访结束后可在线上进行走访记录填报。填报内容包括客户车辆数、员工数、汽柴油月均需求量等基础信息，以及下降原因、客户需要的优惠服务、非油服务、现场服务，做的营销推介、响应计划，相应的走访人员、走访部门、走访方式、走访时间等。系统会自动将走访后的填报记录进行归集，形成客户走访台账。管理人员可以根据不同的走访部门和走访时间，对走访记录进行查询，也可对自己填报的客户走访记录进行修改，同时，客户的走访次数将在客户分类管理报表中进行标记，点击走访次数，可查询客户具体走访明细，为客户精细化管理奠定基础。

　　2.2 设计加油站经营数据分析模型

　　随着市场竞争日益激烈，加油站经营数据的统计分析需要及时、全面、精细，而公司现有的信息系统能提供报表功能有限，大量的数据统计分析工作需要通过人工处理完成，难以满足经营管理工作需要。为减轻油站手工报表负担，提高油站工作效率，全面展示油站经营数据，精准实施一站一策，本文设计了一套加油站经营数据分析模型。

　　一是汽柴油销售情况分析。利用网络平台和智能工具，加油站可查询当期汽柴油销量、同期汽柴油销量、同环比增减数据，查询近三年月度销量走势比对情况，查询汽柴油各区间消费升数及消费笔数。加油站汽柴油销售数据通过一张报表进行直观展示，无须手动加工，减轻了油站工作量，同时也便于加油站及时掌握销售动态，调整经营策略。营销管理人员根据油站汽柴油各区间消费升数及消费笔数，可制定更加有针对性的营销策略，节约营销资源的同时，还能达到更好的营销效果。零售部、片区管理人员可以根据加油站同环比销售数据，对加油站进行考核排名，让加油站形成良性竞争，提高市场整体销量。

　　二是加油站各类支付方式占比统计。利用云计算和人工智能辅助工具，分析模型可以指定两个时间维度，将现金、加油卡、车E族APP、石化钱包、电子加油卡等各类支付方式占比进行比对，展现新支付模式（电子加油卡、石化钱包）及传统支付模式（现金、加油卡等）在各站点的应用推广情况，帮助管理者及时调整新支付模式下的营销策略，优化推广方案，改善占比率。

　　三是分时点统计汽柴油加油量和加油笔数，展示不同时点汽柴油加油情况。模型可以根据油站加油高峰期和低谷期，站长可以优化员工排班，调度站内拥堵情况，统筹管理加油站拥堵高峰期，提高车辆通过率。

　　四是统计加油站各类折扣数据，建立营销活动线上台账。将各系统营销数据包括加油直降、加油卡积分优惠和充值优惠、石化钱包优惠、加油折让返还、车E族加油满减和充值优惠等进行全面整合，生成加油站营销数据报表。管理人员可按照营销时间、营销活动类型、活动油品等维度进行加油站营销数据查询，结合油站销量利润情况，对实际营销活动进行分析，根据量价利分析结果改进营销活动，在营销分析的结果基础上，不断探索更优的精准营销方式[5]。同时，还为营销管理人员建立营销活动线上台账，每项营销活动可通过平台进行线上填报，填报后的记录可供相关人员查询和修改，无须通过线外手工记录，实现营销台账记录共享，避免营销活动冲突重复。

　　3. 主要成效

　　3.1 实现精准营销，提高整体销量

　　客户管理系统全面展示客户消费情况，形成客户分级管理体系，协助管理人员对重点客户、预警客户、流失客户进行定位分析、跟踪维护，实现营销工作的精准化、精细化。中石化森美（福建）石油有限公司自系统上线以来，通过各级管理人员对客户持续跟踪走访，预警客户数量成功减少37.6%，流失客户成功挽回29.3%，32.7%的重点客户月度加油量增加，40%左右的油站销量得到提升，加油卡沉淀资金增加1.4亿元。

　　3.2 数据自动加工，节约人工成本

　　系统上线前，客户数据的采集及油站经营数据的分析是通过线下手动加工完成，耗时耗力且数据不够全面，影响客户的精细化管理。系统上线后，油站需要的数据通过报表自动加工展示，无须线下处理，节约大量人工成本，且系统可以对关联数据信息进行自动合成，挖掘其中隐藏的潜在价值，为客户管理及营销策略制定提供有效的参考。按照油站之前每天花费半小时分析记录客户数据及油站经营数据计算，系统上线后可节省至少一半时间，则中石化森美（福建）石油有限公司全省1000多个油站每年可节省9万多个工时。

　　3.3 建立走访台账，助力个性管理

　　自2024年7月份系统上线以来，中石化森美（福建）石油有限公司所属加油站在全省走访的客户数量达到14454名，走访次数24353次。其中重点客户走访9836名，走访次数16242次，走访率为38%；预警流失客户走访4618名，走访次数8111次，走访率为55%。管理人员定期查看走访台账，梳理客户走访信息，并对客户需求进行分类，围绕客户的油品、非油以及服务需求，制定个性化的营销方案，实现了对客户的个性化管理。同时，零售管理部对各片区、站的客户走访质量及进度进行通报，不断深入挖掘、研究已走访记录表中客户的需求和存在的问题，并探寻解决问题的方案，强化客户维护进度管理，规范客户走访记录表填写，使公司及时掌握客户的需求信息，不断完善客户档案。

　　4. 未来展望

　　4.1 将客户管理系统与其他系统相关联

　　加油站作为成品油零售企业，客户管理虽然是其重要部分，但非唯一部分，未来，应将客户管理系统与企业其他系统相关联，实现客户管理与内部各环节运行的深度衔接，为企业创造更大的利润。例如，利用开源工具Kettle对公司主营业务相关的应用系统数据源进行分析，并将其与客户管理系统关联，通过数据抽取、清洗转换、数据加载，集成到HANA内存数据库，实现企业业务数据的全面、有效整合[6]。在此基础上，依托报表平台，充分挖掘数据潜在价值，快速响应业务数据查询需求，解决信息孤岛问题，为管理者提供跨业务、跨部门、跨系统的整体性运营数据，不断加强数据的收集、分析、研判，为经营决策提供及时、准确的参考，打造敏锐的市场感知能力和精准的客户营销能力。在此基础上，实现从过去被动地积累数据，到主动治理和使用数据，筑牢数字化转型的基础。

　　4.2 进一步完善经营数据分析模型

　　目前，企业针对客户管理构建的经营数据分析模型，对加油站汽柴油销售情况、各类支付方式占比、分时点统计汽柴油加油量和加油笔数、加油站各类折扣数据等，都能够进行准确统计，为管理者提升客户管理效果，制定完善的营销策略提供了有利参考。未来，随着市场经济的快速发展，加油站将会面临更大的竞争压力，有必要对现有的经营数据分析模型进一步完善。一方面，根据RFM模型（近度R、频度F、值度M）对客户进行更为精细地划分，识别高价值客户和低价值客户[7]；另一方面，强化加油站高峰期管理，包括高峰期提枪频次、加油量对比等，并对加油枪利用率进行自动分析，优化资源配置。

　　此外，系统还应自动进行损溢分析，从发货、运输、接卸、保管、发出等各环节分析油品损耗的原因；利用历史数据预测未来销量和趋势，为库存管理和营销策略制定提供依据；通过对竞争对手的对比分析，帮助管理者调整自身经营策略，保持竞争优势。同时，利用数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）将分析结果以图表形式呈现，帮助管理者直观理解经营情况。

　　结语

　　打造完善的加油站客户管理体系，是推进加油站可持续发展、提升服务品质的重点内容。本文着重探讨了构建经营数据分析模型优化加油站客户管理的措施，通过设计加油站客户管理系统、加油站经营数据分析模型，实现了实现精准营销、数据自动加工和助力个性管理。未来，借助数字化赋能，经营数据分析模型将不断优化，从而更好地服务于加油站客户管理，助力企业良性发展。

　　参考文献：

　　[1]银世民,吴圣富,冯风英,等.基于数据驱动的加油站精准营销探析[J].车用能源储运销技术,2023,1(6):23-30.

　　[2]陈华玉.互联网背景下加油站销售模式的优化策略探讨[J].质量与市场,2022(1): 160-162.

　　[3]梁山清,李博.基于大数据的加油站精准营销设计[J].计算机与网络,2021, 47(6):64-67.

　　[4]张子勍,郑艳荣,李粤,等.基于“互联网+”的智慧加油站管理系统研究[J].机械工程与自动化,2020(4):214-215,218.

　　[5]李晨.基于数据驱动的新零售加油站的设计[J].石油库与加油站,2021,30(1):16-18,6.

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

　　[7]单建明.智慧加油站的内涵及构成方式分析[J].化工管理,2017(35):176.

　　作者简介：侯书权，硕士研究生，工程师，houshuquan.fjsy@sinopec.com，研究方向：信息系统管理、数据应用管理。