多维度分类量化营销

2022-12-14申宏奎蔡丽娟

加油站服务指南 2022年10期

文／申宏奎张蕾蔡丽娟赵聪

建立聚类模型，实现销量影响因素可视化，明确切入点，是管理营销决策的可行方式。

一般来看，加油站的分类方法是按照某一个维度进行定义的。如，按照地理位置，分为城市站、国道站等；按照销量大小，分为万吨站、千吨站等；按照油品种类，分为汽油站、柴油站等。

从加油站的管理角度来说，单位维度的分类并不能完全体现站点的运行规律和营销特征，为营销政策的制定、人员运行的优化等带来了一定的挑战。因此，结合环境数据和内部交易数据，通过结构化分析建立聚类模型，实现对销量影响因素的可视化，明确管理和营销的切入点，是加油站营销管理决策的一种可行方式。

□ 先聚类再分析

模型构建的主要思路是，根据站点固有的环境信息和油枪数据，使用Sparse K-means进行区隔聚类分析。然后，针对每一类站点的特征，提出对于人员配置、站点规划、促销营销、油枪配置等方面的建议。具体来看，包括四个步骤。

数据处理。主要是数据结构化的过程，包括将消费数据汇总为站点的特征变量；选择格点范围，将地理信息数据转化为加油站的环境变量。

区隔聚类。加油站地理位置有所差异，服务于不同客户群体的站点在运行管理特征方面也应有所不同。所以，将加油站点区隔化，并对每类站点提出针对性的优化建议是较可行的方案。在统计方法上，聚类分析就可以明确解决这一问题。

技术选择。解决区域加油站聚类的问题，数据具有“变量过多（100个以上），样本量偏少”的特点。因此，考虑使用带有特征筛选功能的聚类方法——Sparse K-means方法，不仅能提升模型的解释度（每一个特征均拥有一个权重，评价其在该分类中的重要性），而且使得聚类不受到过多的因素影响而有失准确性。

特征分析。分析每一类站点的特征，提出对于运营、营销方面的具体建议。

□剖析四大分类站点

基于北京市168座加油站的地理信息和内部交易数据进行实证分析，将加油站划分为四类，有针对性地命名为：郊区农村型、郊区过路型、学校社区型、枢纽商务型（见表1）。

表1 各加油站点区隔特征与命名

在区隔分析的基础上，同类型加油站的经营管理方面的相似性，就比单一维度的分类大大加强。其本身的经营规律，也能为营销管理决策提供依据。

“郊区农村型”站点：早高峰较明显，夜间柴油销量较高。一方面，人员排班安排在早高峰之前，同时做好夜班人员配置或自助服务设置。

另一方面，柴油销量偏高但枪数相对较少，可能存在枪量不匹配的问题，建议根据车辆和销售情况，结合现场布局，适当调整柴油枪数。从外部环境来看，高销量站点主要集中在农村居民聚集处，可以适当开展相应的促销营销，提升顾客黏性。

“郊区过路型”站：居于郊区主要干道和高速上，以柴油销量为主。其中，销量较高站点的明显特点是，周边公共设施、住宿数量较少，主要分布在人烟稀少的道路上。

在站点功能设置和营销方面，可以考虑货运司机具体需求，配备较好的休息区（如淋浴、卫生间、餐厅等）。

“学校社区型”站点：早高峰时间较晚，在早上九点左右，员工上班时间应早于早高峰。此外，晚高峰时间也较晚，在晚上七八点左右，下班时间应晚于晚高峰。柴油销量在晚间比较多，汽油则几乎没有，建议适当增加夜间人员配置。

该类站点大多位于城市内，柴油需求量偏少。建议根据客户特点和现场情况，取消柴油枪或者适当优化布局。道路密度、银行数量、汽车数量等，是影响站点销量的重要因素。在选择促销营销站点时，应重点考虑相应环境变量。

“枢纽商务型”站点：该类站点与“学校社区型”类似，但早高峰时间稍晚一些。员工上班时间可适当提前，迎接早高峰。晚上八点后，站内销量会大幅下降，此时可适当减少人员配置。

该类加油站同样位于城市，考虑到夜间销量的显著降低和城市人群易于接受新事物的特性，可以考虑在夜间推广自助加油。

此外，银行数量、住宿酒店数量、居民消费支出、居民可支配收入等对销量有明显影响，可以有针对性地进行消费者调查，开展促销营销活动。因此，建议新设站点在人口居住密集且人均消费力较高处。

此外，聚类方法可以对加油站管理有进一步深化应用。

已有加油站的销量预测。在已有聚类分析的区隔特征下，综合考虑包括市场需求、周边环境、人流聚散点、重要基础设施、环境保护、道路交叉、车流量等因素，结合历史数据下的销售特征，以及加油站点自身的属性特征建立模型，合理预测某一个加油站点未来某一时点及某一时间段内的销售量与销售收入。

对新建站的位置选择和销量预估。区隔分析下的几类站点各有特点与优势，但在布局结构优化、城市规划协调、区域空间协调、期望成本与收益限制下，往往无法同时选择多种类型站点进行建设。此时，可以结合不同备选地址的区隔特征，以及对于未来销量的预测，正确选择最优新站地址，从而达到在最小成本下最高效率地获得最大收益的目的。