石油零售营销决策系统的研发与实践

缪运录 江 海

〔中国石化广东石油分公司 广东广州 510620〕

进入WTO后，随着市场的全面开放,我国成品油市场进入了全新的竞争阶段,国际、国内两大市场同时参与市场竞争，广东地区已形成竞争主体多元化、资源品种多样化、油品价格市场化的竞争格局[1]。广东成品油年消费量约占全国的1/8，市场竞争较其他区域更加残酷，中国石化销售有限公司广东石油分公司(以下简称广东石油)与竞争对手及其他社会经营单位竞争力逐渐增强，竞争愈演愈烈。

近年来，国内成品油市场一直保持供大于求，广东石油作为广东地区最大的油品供应商，如何在复杂多变的市场环境下，把握好航向，如何积极有效地开展市场营销工作，更好地把握市场规律、踩准市场节奏、引领市场趋势，如何统筹营销资源提升经营创效能力，这些都是值得认真研究和解决的问题。因此，有必要借助信息化手段，构建新型零售营销决策体系，快速掌握和分析市场变化，实现更高效、更科学地营销决策，帮助企业提高对市场判断、响应和预测的能力，通过零售营销决策系统建设，快速采集系统内外加油站销量、价格数据，动态分析加油站和客户销量变化、价格水平，与竞争对手价格差异，实现对加油站和客户营销决策的综合化、智能化管理，缩短审批决策环节，实现快速决策、动态决策、智能决策、最优决策，满足广东石油在新的市场环境下高效的零售营销决策需求。

1 背景与目标

1.1 研究背景

(1)全局决策的需要。广东石油下属21家地市公司，网点分布广、业务链条长、工作环境复杂，各地区的市场环境也存在较大差异。各分公司在零售营销工作中通常各自为战，地区交界甚至地区内部油站之间为扩销增量、抢占客户资源而进行恶性竞争的情况时有发生，全省营销策略和地市营销策略经常发生交叠甚至背离，缺少统筹部署和有效协调，导致营销资源的极大浪费。这些都对零售营销决策工作的全局性提出了要求，营销决策应该在企业总的营销战略指导下，在统筹决策、互相协调的基础上共同发挥作用，有效避免资源浪费，提高企业盈利水平。

(2)科学决策的需要。在广东石油以往的零售营销决策过程中，营销策略的制定往往依赖于各级领导对市场变化、价格变化、销量变化等离散信息的人为考量，缺乏有效的科学依据和技术支撑，这样所做出的决策往往较为片面或者不符合实际需要。此外，对决策执行效果的评估也缺乏科学的评价模型，无法对决策是否达到预期效果进行合理性评判，也不能为未来的决策提供事实依据。

基于以上原因，需要借助科学的手段和科学技术来辅助营销决策，使决策有充分的理论依据，提高营销决策的科学性。

(3)快速决策的需要。对于成品油零售市场来说，影响营销决策的因素很多，其中既有企业内部因素又有企业外部因素，而这些因素无一例外都在发展变化着。这就要求企业的营销决策能随

着企业内外部环境的变化快速地做出调整。此外，由于市场竞争的日益加剧，常常会出现一些意想不到的市场营销问题，使得零售营销及决策工作具有极大的灵活性及突发性，这也对企业的市场响应和决策速度提出了更高的要求。

1.2 研究目标

基于静态的加油站基础信息及动态的市场信息，通过零售营销决策系统平台的搭建，借助可视化分析、数据挖掘、模型预测等工具，构建新型的零售营销决策体系，实现决策架构扁平化、决策流程闭环化、决策模型科学化，决策过程透明化，提高决策的快速性、科学性、严谨性，提高企业的整体决策水平。

(1)决策架构扁平化。由省、市、县、加油站多级决策架构逐渐过渡到省公司统筹决策、市公司专注执行的新型扁平化架构，自上而下与自下而上相结合，减少决策层级，缩短决策路径。扁平化的决策架构有助于决策信息的快速审批与下达，提高企业对市场变化的响应速度。

(2)角色流程闭环化。打造数据采集-决策提醒-决策模拟-决策制定-决策审批-决策执行-决策评估的闭环决策流程，以结构化及非结构化的采集数据作为决策源头，将决策评估环节作为决策流程的最后一环，提高整个决策流程的严谨性、周密性。

(3)决策模型科学化。改变原有主要依靠经验主义的决策方式，借助量效平衡测算、油站群测算等数学模型，由系统自动对销量、价格等数据进行分析和计算，给出营销决策建议。这种基于数据事实及数学模型的决策方式更加科学合理，有助于大幅提高企业的决策水平。

(4)决策过程透明化。决策过程、审批流程全部通过系统记录在档，各级管理人员可通过电脑或移动终端随时查阅和监控，促使整个决策过程更加透明和高效，便于加强监管、统筹协调，有效避免资源浪费，杜绝重复营销。

2 系统实现

零售营销决策系统以“一站一策”、“一户一策”为基本出发点，依靠对系统内外加油站销量、价格以及各类营销活动数据的深入挖掘，通过电子地图、列表等可视化方式展现营销监控及提醒结果，并借助科学决策模型模拟及辅助营销决策，实现决策过程的客观、透明、科学，提高决策效率和水平。

2.1 总体架构

零售营销决策系统通过数据源层、服务总线层、数据库层、业务处理层、控制层、表现层实现，中国石化销售有限公司广东石油分公司石油零售营销系统架构见图1。

图1 石油零售营销系统架构

(1)数据源层。系统数据主要来源为CRM和云平台，其中CRM主要同步客户基础信息和销量信息，信息云平台主要同步油站信息和销量信息，并通过手工方式采集系统外油站基础信息、价格信息、销量信息、营销活动等数据，以及基于GIS的经纬度、道路、路段等数据。

(2)服务总线。基于Biztalk、SSIS、WCF等数据同步机制，将各类数据经过抽取、清洗后存储到本系统。

(3)数据库层。采用SQL Server2012管理、存储系统内所有数据。

(4)业务处理层。根据油站、客户基础信息、销量变化信息，以及周边市场变化信息，根据设定的营销策略模型，自动检查是否有油站、客户需要制定新的营销策略。

(5)控制层。控制用户的各种系统请求。

(6)表示层。为各层级用户展现对应的功能界面。

2.2 技术架构

系统技术架构见图2。

图2 系统技术架构

基于Windows Server2012 构建基础的系统层面，利用SQL Server2012构建管理数据存储层，基于IIS和Visual Studio的开发平台构建管理平台，管理员利用浏览器来进行管理。平台利用微软的Asp.net技术进行开发，采用原生态的开发方式能保证应用体验。架构借鉴SOA的架构，采用四层结构，将数据管理层、业务逻辑层、服务管理层、用户交互层分开进行设计，并将用户、权限等安全管理、系统管理、操作记录与消息通信过程等贯穿始终[2]。

2.3 系统功能

零售营销决策系统主要功能包括信息采集、油站监控、客户监控、一站一策、一户一策、策略审批、效果评估等。

2.3.1 信息采集

信息采集包括基础信息和市场信息两部分，涉及道路信息、油站基础信息、竞争油站基础信息、竞争油站关系、信息采集点、油站群等相对静态的信息和竞争油站销量、价格、营销信息等相对动态的信息，为制定营销策略提供数据依据。道路信息包括全省高速、国省道等道路名称、经纬度信息维护。油站基础信息包括油站编码、油站名称、地理属性、道路名称、子路段、路向、销量规模、营业状态、经纬度、歇业时间、歇业油站、预计投营时间、分布类型、生效日期、资产性质、经营方式、占地面积、便利店面积、车道数量、加油机数量、油罐数量、经营品种、地址等信息。竞争油站基础信息包括公司、油站名称、地理属性、道路属性、路向、销量规模、营业状态、经纬度、占地面积，便利店面积、车道数量、加油机数量、油罐数量、经营品种、地址等信息。竞争油站关系指我方油站与竞争油站的关系设置，系统默认为5 km范围，也可人工调整。信息采集点指负责市场信息采集的我方加油站。竞争油站销量、价格、营销信息由对应采集点负责采集，其中销量为定期采集，价格和营销信息为有发生时采集。零售营销决策管理系统见图3。

图3 零售营销决策管理系统

2.3.2 油站监控

按油品、口径、地理位置、销售方式、比对方式等全面分析展现加油站销量同比、环比变化情况，并通过电子地图按不同颜色展现区域、道路、油站群的整体销量增减情况，为加油站主动营销策略制定提供综合的数据支持。

2.3.3 客户监控

按加油范围、消费油品、价格敏感度、忠诚度、客户级别、客户状态、增幅范围等全面分析客户消费同环比变化情况，并通过电子地图根据按不同颜色展现客户在各省份、各地市销费总量增减情况，为客户主动营销策略制定提供综合的数据支持。

2.3.4 一站一策

以系统营销决策模型为基础，当竞争对手销量、价格以及开展营销活动时，系统主动提醒需要采取营销策略的加油站，管理人员根据系统建议和量效平衡测算工具进行营销模拟，根据模拟结果确定并制定生成营销策略，并将营销策略汇总上报审批，审批通过后执行相关营销策略。

(1)营销提醒。根据竞争油站价格变化(包括隐性价格)，通过地图和列表按区域展示需要采取营销策略的加油站座数和明细。

(2)营销模拟。提供营销人员综合性营销分析模拟界面，包括油站与竞争油站的销量、价格、网店质量等基本信息，以及油站与周边竞争油站的销量、价格对比等，并根据营销策略模型，计算出我方加油站应采取的营销策略，为管理人员提供系统营销建议。以挂牌价优惠为例，营销模型如表1。

表1 营销模型示例

(3)量效平衡测算器。营销人员根据量效平衡测算器，计算执行优惠后保持利润所需要的销售增量和预计增量可以执行的价格优惠区间，以综合预测最佳的价格执行点。

(4)策略制定。营销人员根据系统营销模拟建议、量效平衡测算器，并对油站及周边环境综合分析后，确定生成营销策略记录。

(5)策略审批。对已制定的营销策略汇总申请，逐级审批后执行行销策略。

2.3.5 一户一策

对零售加油卡客户、零售记账客户以及现金客户的消费量变化情况进行同环比分析，其中加油卡客户还包括对其在省内消费占比分析。结合电子地图，对销费量下滑、省内消费占比减少的客户按区域显示预警数量。通过列表显示预警明细，管理人员经过营销模拟后，制定生成营销策略，并将营销策略汇总上报审批，审批通过后执行相关营销策略。

2.3.6 效果评估

计算油站、客户执行营销策略期间的日均增幅，与其他未执行营销策略的油站、客户统一时间段的日均增幅差异。增幅差异正向越大说明营销效果越好，增幅差异负向越大说明营销效果越差，按照类似算法，实现对油站群、客户群的营销效果评估。

2.4 关键技术与创新点

2.4.1 GIS地图展示

基于GIS地图，全方位展示省、市、区域、道路范围的油站销量变化情况和营销提醒油站数量，展示省、市、区域范围内客户消费量变化情况和消费预警客户数量，实现业务流程与地图引擎的联动应用[3]。

2.4.2 营销决策自动提醒

通过系统基础信息采集和系统营销决策提醒规则，在加油站周边市场情况发生变化或客户消费行为发生变化时，自动提醒需要进行营销决策的加油站和客户，并根据营销策略模型自动提供具体营销策略建议。

2.4.3 营销效果自动评估

分析已执行或正在执行的油站、客户营销策略，与未开展营销策略的油站、客户进行增幅差异比较，不断吸取好的营销经验，及时修正效果不好的营销策略。

3 结语

零售营销决策系统综合了影响零售营销决策的内、外部信息，并通过营销模型实现了对加油站、客户的营销提醒和策略建议。通过系统全局分析加油站、客户销量各时段同环比变化情况，根据系统提醒建议及时制定营销策略，经线上审批后执行。在复杂多变的市场环境下，快速掌握市场动态，科学执行营销策略，实时评估决策效果。实践证明，零售营销决策系统在对促进零售销量稳定增长的过程中发挥了重要作用。