基于RFAT模型的加油站客户分类定价营销策略

王永祺(中石化山西石油分公司，山西 太原 030024)

0 引言

加油站是为机动车辆提供服务、售卖汽油、柴油或机油的补充站，由于在加油站中参与营销的产品大多数为石油产品，因此具有易燃、易爆、易泄露等风险存在。同时，加油站不仅是提供成品油的直接销售和服务的终点部位，同时也包含了对客户的管理和市场营销的重要阵地[1]。随着现代化技术的快速发展，在大数据环境下，加油站的营销数据逐渐精细化、现代化，但加油站对客户的分类和定位营销还存在某些方面的弊端。例如在营销当中，客户的分类标准不够统一，导致客户的分类复杂，容易造成同一个用户处于不同的两种或多种分类当中，严重影响用户的体验感受，更进一步导致加油站的营销金额达不到预期。因此，针对这一问题，本文基于RFAT模型提出一种新的加油站客户分类定价营销方法，根据不同的用户特征分类制定不同的营销策略[2]。传统的客户分类营销主要是以用户消费的金额以及消费数量进行划分，这种分类方法简单且易于操作，但这种仅从一个维度对客户进行划分的方法，往往忽视了客户潜在的消费能力及价值，因此造成了大量的损失，而本文利用RFAT模型从客户的当前价值和潜在价值两个方面对其进行分类，从而根据精准的分类找出对应的定价营销策略。

1 基于RFAT模型的加油站客户分类定价营销方法设计

首先根据需求在设计基于RFAT模型的加油站客户分类定价营销方法时首先要找准分类的三个目标，分别是对客户的准确定位、对客户需求的特征分析以及通过精准分类提出对应定价营销策略。

1.1 基于RFAT模型对指标权重分配

在加油站客户价值RFAT模型中，结合加油站对成品油销售的特殊性质，在RFAT模型中分别划分R、F、A、T四个不同的变量[3]。其中变量R表示为客户最近一次在加油站进行消费的日期距离当前日期的时间间隔；变量F表示为客户在规定时间范围内在加油站消费的频率；变量A表示为客户平均每次的消费金额；变量T表示为模型当中添加的新变量，用于判断客户在加油站的消费趋势以及活跃程度。变量T的计算公式为：

式中：n为某客户在规定的时间范围内在加油站的消费次数，且n取值为大于1的常数；tn-1为客户两次在加油站消费的时间间隔，并且当T为0时为客户的消费行为属于一种固定模式。当T＜0时，客户的消费时间间隔处于不断延长的状态；当T＞0时，客户的消费时间间隔处于不断缩短的状态。

在对RFAT模型中的各项指标权重进行分配时，将加油站中的成品油零售行业中的特点以及具体公司的发展战略重心结合，进行综合考虑。根据实际的情况进行适当的修正，本文初步将其指标的权重分配为W变量R:W变量F:W变量A:W变量T=0.3:0.2:0.4:0.1。

1.2 选择客户样本

根据加油站客户管理原则，在每个加油站消费的客户都属于各自加油站所属的客户管理对象。根据这一原则，从某加油站的大数据当中随机抽出连续三个月的客户消费明细。某加油站客户消费油品类型及销量所占比例为：-50#柴油销量占比1.28%、-35#柴油销量占比3.28%、0#柴油销量占比4.29%、+5#柴油销量占比7.02%、92#汽油销量占比48.57%、95#汽油销量占比32.38%、98#汽油销量占比3.18%。

由上述油品销量占比可以看出，在该加油站消费的客户油品类型结构当中，汽油的所占比例在80%以上。因此，可以初步判断出，选择的客户样本主要消费更偏向于汽油。并且，在汽油品类中92#汽油的客户消费量最多，由此可以得出，本文重点研究的客户类型为购买92#汽油的消费群体。在实际营销当中，应从众多客户当中首先筛选出购买92#汽油的客户，再将其中购买记录超过1次的客户记录，从而获取最终的客户样本。

1.3 确定客户价值分类及分布

确定客户的价值分类首先根据表1中的数据，将每一位客户对应的RFAT数值分别与其对应的权重相乘，再将结果导入到聚类软件当中，从而确定R、F、A、T对应的四个聚类中心，当以R为聚类中心时，聚类结果分别为19.2845、19.2157、12.2485、16.2358；当以F为聚类中心时，聚类结果分别为：21.2584、23.2258、7.2648、7.4852；当以A为聚类中心时，聚类结果分别为：25.1584、13.2597、14.2594、24.2487；当以T 为聚类中心时，聚类结果分别为：6.2184、5.2987、5.3684、5.2184；客户消费价值综合分数分别为：68.219、61.284、40.254、52.318。

由上述数据可以看出，客户现阶段的购买行为决定该客户现阶段对加油站成品油的售卖终端的价值比重。为了更加深刻的描述四种不同类型客户的特征，在从现阶段价值分析后，还应从另一个维度，客户潜在的增值能力进行分析[4]。因此，本文提出的基于RFAT模型的加油站客户分类定价营销方法要将RFAT模型中的F*A定义为现阶段客户的价值，而客户潜在的增值潜力与客户现阶段的购买频率以及客户在未来阶段的购买倾向性均有密切的联系，因此，再将F*R*T定义为客户潜在增值潜力。在定义当中的高、中、低三种不同等级价值分布分别为：低等级价值[0,2,5)；中等级价值[25，35)；高等级价值[35，+∞)。分别将上述的聚类结果进行标注，并填在对应的位置。将四种不同聚类中心类型的客户级别进行分类，分别为现阶段价值高增值能力高客户、现阶段价值中等增值能力高、现阶段价值低增值能力低以及现阶段价值中等增值能力低，从而方便后续对不同客户类型进行精准的营销策略选择。

通过上文分析可以得出，客户的价值聚类中心结果与加油站的成品油品类之间有着密不可分的联系，两者相互影响、相互作用[5]。客户的价值分类影响着成品油的平均定价标准、影响着成品油价格波动的上下幅度，而平均定价的标准和波动幅度又会进一步影响客户的价值波动变化。因此，通过对聚类中心的数据进行分析可以得出，在制定营销策略时，应当更加关注客户的消费能力特点和成品油的价格标准、幅度之间的关系，从而通过对不同类型的用户的消费需要，更加准确地匹配对应的营销策略。

1.4 根据价值分类精准选择定价营销策略

根据上文可知，将客户的消费等级划分为四种不同的类型，下面将分别对着四种类型提出具有针对性的营销策略。

第一种，现阶段价值高增值能力高客户：这一类型的客户对于加油站成品油的价格变动敏感度相对较低，通常情况下，政策中的价格直降对这一类客户的吸引程度不高。但这一类型的客户对于成品油价格的承受能力更高，单次的加油量更大，消费金额更高。因此，针对这一类型的用户更适宜采用消费金额等级奖励政策，消费约高，回报越高[6]。同时，这一类型的客户对于加油站品牌的忠诚度更高、更加注重对产品以及售后服务的品质，从而对品牌产生了依赖性。针对这种类型的用户应当与其保持并发展与客户之间的联系，加油站可为这一类型的用户单独建立高等级的客户档案管理，增加对客户的人文关怀，从而使其与加油站在交易关系之外，与加油站公司产生情感上的维系关系。

第二种，现阶段价值中等增值能力高：这一类型的客户占总体客户的比例较少，但存在潜在增值能力高的现象。这一类型的客户与第一种相比，在加油站单次消费的金额不多，但加油频率较高[7]。因此，针对这一类型客户价值的提升，主要在于提高单次加油的量，而降低加油的次数，同时增加加油站与客户之间的粘性。主要营销策略可分为两种形式，分别为：第一种，采用加油量加满优惠活动，对于一次性加满车辆油箱的客户，可以采取适当的价格折扣优惠或者通过赠送加油站附属便利店的商品从而实现优惠；第二种，采用赠送电子代金券的方式，在规定的有效时间内，通过上一次加油获得的代金券可用于下一次的加油抵扣当中，从而鼓励这一类型的用户重复的到该加油站进行消费。

第三种，现阶段价值低增值能力低：这一类型的客户从现阶段的价值体现进行分析可以看出，其加油的频率是四种类型客户中最低的。但同时，单次加油的量又是四种类型客户中最高的[8]。再从潜在的增值能力进行分析，这一类型的客户近期购买成品油的时间较低，同时购买的趋势指标也较低。因此，可以说明，这一类型的客户具有较强的消费能力，能够并且愿意接收成品油价格波动幅度较高的时期消费，但并不是该品牌的加油站的忠诚客户，因此，必须充分发挥出加油站的价格优惠政策以及相关的服务优势。综合上述分析，针对这一类型客户提出的营销策略应当更加注重引导和维护，加油站积极并引导客户向依赖品牌的方向上转变，同时努力增加与客户之间的粘性，增加转换的成本。具体方法为：通过消费激励政策增加与这一类型客户之间的粘性；发放电子代金券，鼓励客户长期、反复的在该加油站进行加油；衬托品牌形象，为客户提供高质量的产品及相应售后服务，进一步提高客户心中的依赖度和满意度；不断完善加油站的各项新功能，当客户消费到一定程度时，自动更新客户的等级，从而让客户享受到更多的优惠服务，并将升级通知及时告知客户。

第四种，现阶段价值中等增值能力低：这一类型的客户对于加油站油价的波动幅度是四中客户类型中最敏感的，但同时对于成品油的优惠政策关注度较低。由于这一类型的用户现阶段的消费价值最低，且在消费的时间间隔较长，因此加油站容易造成这一类客户的流失。针对这类客户可采取的营销策略为：增加满额优惠、加满赠送等优惠政策，提升客户单次购买的成品油油量；取消复杂的返 及补贴政策，通过更加简单的方式降低成品油的价格，利用较大的降价幅度刺激这一类型的客户到加油站消费。

2 实验论证分析

本文通过理论描述的方式，完成对基于RFAT模型的加油站客户分类定价营销策略的提出，缺少可行性的验证，因此通过对比实验进一步证明这种营销策略的可行性。首先将某品牌加油站的最近5年的各项数据信息，例如成品油价格、客户人数等，统一添加到实验模型当中，构建一个虚拟的加油站平台，从中随机选取10组不同类型的客户，对其进行模拟销售。利用本文营销策略对其中5组进行销售，利用传统营销策略对另外5组客户进行销售。同时为了使实验结果更加具有客观性，选择的10组客户必须是一一对应的。利用实验模型记录下两种不同营销策略的营销结果，并将实验结果中的利用总额进行记录，如表1所示。

由实验及结果可以看出，通过对五组客户的营销后，本文营销策略的利润总额明显高于传统营销策略的利润总额。在实验过程中本文营销策略利用RFAT模型对客户进行分类，并且从现阶段价值和潜在价值两个维度对其进行分析，从而找出针对不同类型客户的精准营销策略，保证了加油站销售总利润提高的同时，为加油站日后的发展提供有力的策略支持。

表1 实验结果对比

3 结语

本文基于RFAT模型对加油站客户进行详细的分类，并根据不同类型的客户为其制定不同的营销策略，并通过实验证明了该方法的有效性。同时，为了高质量推进加油站对客户管理工作的效率，现提出以下几点建议：建立与客户价值分类相对应的活动政策联合机制；构建推动客户管理发展的数据库；实现价格与品牌联动。通过上述三种不同的方式并结合本文的营销策略，在提高加油站工作效率的同时，提升加油站在消费市场中的竞争力。