大数据统计分析在成品油零售业务中的应用

王沛楠

〔中国石化北京石油分公司 北京 100022〕

科学技术的不断进步，带动了大数据技术的飞速发展，得益于大数据的应用，推动了我国各个行业的发展进步[1]。当前成品油零售市场竞争争压力日益严峻，企业经营管理等各方面日益复杂化，对统计分析工作的质量和效率提出了更高的要求。基于大数据技术的统计分析，已成为当下重要研究课题，有着很高的应用价值，为提升统计分析工作质效发挥着越来越重要的作用[2]。本文从成品油零售角度出发，探索大数据统计分析，通过阐述运用大数据技术做统计分析的背景与意义，重点介绍某石油公司基于大数据应用的统计分析实例，为实现企业数字化转型和高质量发展提供参考。

1 大数据统计分析的含义

统计分析是通过对数据进行收集、整理、分析来找寻数据内隐含的价值性规律，然后将分析结果加以呈现和应用。随着日常运营所产生的数据量迅猛增长，大数据技术应运而生，具有在多种类型的数据中快速获取高价值信息的能力，将数据变为资产，为企业持续带来价值。

大数据统计分析是对传统统计工作的革新,是统计数据从少量、静态、单一的样本数据转变为海量、动态、多样的全体数据的过程。通过对信息的采集、存储和管理，形成强大的信息库和数据规模，从而使信息流动更加迅速，用于对数据信息进行分析，发现规律。伴随数据挖掘技术和统计分析方式的不断创新和完善，采取合理的方式充分挖掘大数据的价值，有利于进一步深入研究并探寻大数据背后的真正价值以及结论。同时也对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，为人们获得更为深刻、全面的洞察分析能力提供空间和潜力[3]。

2 大数据统计分析的意义

当前，成品油零售市场竞争压力日益严峻，油品利润逐渐减少，企业面临的各种挑战不断加大，处在转型与升级的重要时期，企业决策也面临更多的问题和挑战，仅凭借个人的经验和判断已经很难适应当前激烈的竞争局面，这就对统计分析工作的质量和效率提出了更高的要求。采用传统人力搜集和整理数据的方式，除了增加成本输出措并举，系统解决了非常规作业中设备“散”、管理“乱”、效率“低”等存在的问题，使非常规作业监管标准化、信息化，确保了加油站作业安全管理“横向到边、纵向到底”，不留死角，实现风险可控的同时也释放了加油站的时间、空间与活力，提升了非常规作业的效率和效能，为基层减负，为管理增效、为企业增值，间接为加油站的扩销增量奠定坚实基础。和工作效率低之外还存在诸多的局限性。而大数据统计分析更加科学、高效、精准，可以实现节省时间和精力以及准确性高的目标。

在大数据时代，数据是生产力，大数据为传统零售行业在统计分析的应用上注入了新的活力。在“互联网+能源行业”发展模式的持续发酵下，如何利用大数据技术，准确捕捉关键信息，及时调整企业经营管理方案，是企业掌握经营主动权、提高运营效率、提升市场竞争力的关键性问题。大数据统计分析能力正在成为石油行业的核心竞争力，用以提升企业市场快速响应能力、提高经营管理水平的必要性和紧迫性日益凸显。在大数据统计分析模式下，通过数据收集、数据处理、精准分析等，可以对海量的数据进行高效的管理，其特点是数据分析速度快、数据分析精准度高，可以提高数据统计分析的质量和效率。总而言之，在科学技术不断改进和创新的背景下，大数据的应用，取代了以往单一的统计方式、传统的直觉式和经验式的决策制定方式，不仅提高了经营判断与决策的科学性、合理性，提升了企业的运行效率，减少了企业运营过程中产生的风险，同时帮助企业降低运营成本，使企业的各项经营活动能够顺利开展。因此，深入研究大数据统计分析在企业的应用具有重要意义[4]。

3 成品油零售数据的特点及现状

在成品油零售行业，可用于统计分析的数据来源多、数据量大、系统较为分散，有加油卡、易捷加油、零管、便利店、管控、CRM、物流、液位仪、视频等，海量的数据、分散的系统，为统计分析工作带来了很大的困难。随着业务的不断发展，客户的消费需求和消费习惯也发生了巨大的改变，产生的数据类型不断扩展，数据生成的颗粒度和维度不断精细化，形成海量多样的数据处理需求，为统计分析提出了更高的要求，这就需要改进数据处理的方式，依靠大数据统计分析逆袭，从大数据中获得新的业务价值，全面反馈企业各项经营管理指标，以准确而又量化的数据分析结果，助力企业的运行和发展。

当前，随着科学技术的飞速发展，经营环境日趋复杂化、客户选择日渐多样化，企业为了保持竞争优势，要考虑的因素更加复杂，必须不断地保持创新。然而，当前关于复杂类型的数据，仍存在统计信息层次单一，统计分析质量不高、深度不够，缺少超前性、动态性、预测性、外部性的分析，统计分析软件开发与应用力度不够等问题。若要进一步发挥统计分析在企业经营管理中的作用，结合业务的复杂性、实时性和耦合性，需要强化大数据技术在统计分析工作中的深度运用，提升统计分析工作质量和效率，使统计分析工作为企业管理层决策服务、为企业经营活动服务、为企业抵御市场竞争服务。当前大数据统计分析具有一定的基础，但是有待进一步提升，缺乏对大数据价值的深入挖掘以及系统性的统计分析，目前正处于一个探索应用阶段[5]。

4 大数据统计分析的应用

大数据统计分析具有很高的应用价值，既能够优化企业的经营结构，提高管理效率，还可以增强企业竞争力，为员工发展提供充足的动力，促使企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。它在有效改善公司治理以及提高公司核心竞争力等方面发挥着重要作用，确保公司在激烈的市场竞争中占有一席之地。

4.1 统计分析主要指标

统计分析作为企业运行的基础，必须服从于企业经营管理和市场竞争的需要，更好地反映企业当前的经营状况。因此，需要不断进行积极创新，及时精简单一直观数字，补充综合性、前瞻性指标。定性研究与定量分析相结合，借助大数据进行模型化处理，构建统计分析指标体系，不断迭代优化。

当前统计分析主要指标包括：经营指标，包含销量、网点、价格、站级挖潜、人员排班等；客户指标，包含新客户、个人客户、运营客户、单位客户、流失客户、忠诚客户、高价值客户等；市场指标，包含市场需求、主营单位对标、系统外监控、稳价推价等；重点营销活动指标，包含充值营销、爱跑98营销、分公司自主营销等；服务管理指标，包含客户满意度评价、厕所环境卫生评价、汽服、水、电、损耗、风险防控等。

结合统计分析指标体系的建立，应用大数据技术，规范统计分析指标、统计分析方法，完善统计分析报表、统计分析模型，构建成熟、全面、高效的大数据统计分析系统。按照企业运营发展情况，灵活调整模型内的数据信息，着重于统计分析、预测、决策、监督方法的创新，不断深化综合指标分析，加强量化分析，以数据为指引，优化经营管理方式，提高经营管理效益[6]。

4.2 大数据统计分析主要应用

探索在统计分析实践中运用大数据技术的途径，加大数据综合利用力度，实现对数据的全方位深度挖掘和分析。通过实时采集、深层挖掘、智能分析、市场监控、决策建议、精准营销、风险识别等，有效提升数据统计分析效率。借助数据反映各项经营管理活动的特征、规律、效果，为企业决策提供客观且有价值的参考信息，为及时发现和解决企业发展过程中存在的问题提供保障，确保企业在轨运行，促进企业可持续健康发展。因此，如何运用大数据，实现统计分析进一步优化成为当下的重要研究课题，成为企业数字化转型发展的关键一步[7-8]。

4.2.1 大数据统计分析指导经营决策

随着公司经营管理理念的不断提升，在业务竞争日益激烈的成品油零售行业，若想立于不败之地，经营决策尤为重要。在这个数字信息化时代，传统意义上的统计分析和决策手段发生了微妙的变化，不能再靠旧的思维模式去做决策，数据的统计和分析以决策因素的身份出现，指导经营决策是统计分析的终极目的，是数字信息化时代发展的必然结果。利用大数据技术，实现复杂类型数据的收集、分析、利用，提升各类数据的资产化价值，从而为经营决策提供更加全面和准确的依据。

一方面，整合内外部信息，强化大数据统计分析引领作用，科学预判市场需求趋势、车辆出行规律、异地车限行和电动车发展带来的客观影响，精耕细作发掘市场增量潜力。一是选取76座加油站作为车辆数据信息采集点，运用大数据进行图像解析、数据撞库、车辆画像。对车辆实时行为、客户出行及消费行为进行分析，为分析市场需求和销量变化提供数据支撑。二是强化“站长俱乐部”应用，做好市场信息监控。对系统外网点情况、营销价格、销量变化、进油渠道等关键信息及时维护，提升信息采集效率，提高统计分析精准度，及时掌握并分析市场信息，有利于迅速反应，强化竞争协同。通过对市场、车辆、客户等数据信息的统计分析，能够指导业务发展方向调整、经营政策制定、营销策略优化。

另一方面，深入分析历史数据，总结季节性消费特点、节日销量规律、营销力度影响等，分析潜在需求量、消费者的需求度、市场环境、盈利空间等。根据数据的规律和趋势，建立销量预测模型。有利于揭示隐藏在数据中的经营规律与特点，及时发现经营中存在的问题、瓶颈和矛盾，让统计分析更具科学性，让企业的管理和考核具有一定的基础保障。通过分析及时发现问题，适时调整经营方案，提升精准决策和精准施策的能力，科学把控量价平衡，为经营决策和灵活调整营销策略提供有力支撑。

4.2.2 大数据统计分析支撑精准营销

科技改变人的消费习惯，大数据统计分析对企业各业务层面的影响和引领作用不断凸显。为应对当前复杂多变的市场环境和消费者异质化需求，企业需要掌握市场潜在需求，了解消费者的消费行为特征，精准定位消费者的偏好。而大数据统计分析，为需求研判和消费偏好提供数据支撑，为营销活动的对象、模式、力度等的制定和调整提供理论依据,为最佳营销方案的制定、满足消费者的差异化需求提供着不可替代的指导作用。智能数字化营销已成为企业实现高质量转型发展的重要方式，是帮助企业快速做出反应的重要手段。

一方面，充分发挥加油用户和加油卡用户累积的“大数据”优势，多渠道收集客户数据，对客户数据进行深入挖掘，深入洞察，多维度分析，建立丰富的客户标签，从而使客户画像更加具体。对客户实行标签化管理，发挥车牌识别技术，车流量监测系统，进行行业交叉营销、跨平台合作，对标签客户进行系统化运营，精准化营销和精细化服务管理。目前已初步实现客户群体细分，形成初步完整的客户标签和画像，例如高频客户、忠诚客户、高价值客户、摇摆型客户、消费降级客户、流失客户等标签，通过持续完善客户消费行为分析、总结营销活动效果，不断迭代更新客户标签，形成良性循环更替。

另一方面，强化客户大数据分析的应用，对不同标签客户的消费数据进行深入挖掘分析，总结不同客户的消费行为特征，为开展分层次、分品类的营销活动服务。以此巩固和发展忠诚客户规模，深挖高消费客户潜力，提升营销分析精准度，满足客户多样性需求，提高单位营销成本创效率，实现“低成本、大效益”。一是探索并建立客户从开发、维系到预警、召回直至流失、回流全生命周期的消费分析模型，增加模型的广度和宽度，增加数据分析的维度和场景，以实际运用效果不断调整优化分析模型，实现准确分析、高效应用的螺旋上升，将客户数据化，将沉默数据转化为竞争工具，为营销活动的组织策划提供有利准确的支撑。二是深化运用流失客户认定模型，结合客户流失等级、加油周期、价格敏感度、价格敏感值、销量贡献等分析指标，制定差异化召回策略，实施客户精准召回，实现营销模式从显性粗放向隐性精准转变，节约营销成本，规避显性竞争的连锁反应。2020年某公司共触达客户556万人次，回流客户72万人，召回销量8万t。三是开发大客户消费异常预警系统，对于客户的消费信息变化能做到智能提醒和预警，便于客户经理分析排查消费异常原因，及时跟踪走访，减少客户流失，打赢大客户攻坚战，2020年减少销量流失2.9万t。以上基于客户分析、客户运营、客户管理，进行差异化营销服务，提升客户体验的同时，也进一步提高了营销效率和效益，实现大数据为业务赋能。

4.2.3 大数据统计分析强化精益管理

大数据统计分析的应用是提升企业管理水平的必然要求，如今运营管理、风险管理等任务变得越来越复杂，需要用统计分析方法来对丰富的业务操作信息进行分类和汇总，发现隐藏的数据规律和数据异常点，便于工作人员密切关注异常现象，分析产生异常现象的实质性原因。大数据的运用，能够减轻统计分析难度，极大提高工作效率，同时能够精准发现异常问题，有效预防风险和规范员工行为，切实提升精细管理和治理效能，使企业能够减少不必要的损失，有效降低运营成本。

运用大数据模型提升管理效能。一是迭代风险防控模型。建立加油卡和一键加油异常数据筛查模型，不断优化筛查条件，逐步迭代完善，有效提升抽查的效率与准确率，目前查实准确率达90%以上，进一步提高了督查的信息化水平，大幅度缩小了企业排查的范围。自加油卡、一键加油反套现模型上线以来，违规违纪行为明显降低，员工红线意识极大提升，公司营销政策普惠顾客的目的得到实现，客户满意度不断提高，站内营销环境得到净化，公司利益得到维护。二是通过后台数据分析，建立加油站高峰期通过率监控模型。根据加油站的繁忙时间预测，及时提醒加油站合理安排人员疏导，有效提升加油站通过率。同时根据加油站的繁忙程度，结合视频检查，通报通过率较低的加油站，通过量化数据，指导加油站高峰期通过率的提升，有效将通过时间缩短了88 s。三是建立加油站营业时间优化模型，通过数据模型分析，准确判断加油站营业时间优化空间，提出加油站营业时间优化建议，有效挖掘加油站的增量潜力，提升客户的满意度。

5 总结和展望

面对严峻的市场形势和繁重的发展任务，为适应对统计分析时效性、针对性、有效性的更高要求，以及满足实时决策、精准营销、精益管理的迫切需求，要注重抓好大数据统计分析工作，强化引领作用。本文通过研究大数据统计分析的含义与意义、详细阐述了某石油公司运用大数据技术，在统计分析以及经营管理工作中取得的良好应用效果，为企业发展提供一定的动力和良好的保障作用。因此，作为成品油零售企业的工作者，在当今时代，必须熟练掌握大数据的各种应用技术，及时拓展新的统计分析思路，紧紧围绕完成扭亏脱困、推进高质量发展的中心任务，进一步巩固油品业务优势，推动企业数字化转型发展。

数字化转型正在改变着全球企业对业务和技术的传统认知。成品油企业转型升级迫在眉睫，传统行业与数字化进行结合，为企业转型升级带来了新的发展。成品油零售企业必须顺应时代发展趋势，加快数字化转型步伐，大数据是数字化的关键生产要素，成为传统企业转型发展的新动力，为培育业务创新业态提供新手段。数据作为企业重要资产，拥有并利用好数据即占得行业发展先机。因此，要拥抱大数据，树立正确的统计分析理念，创新统计分析思维，打造统计分析新模式，通过数字化为强化企业运营水平和提升创新能力提供动力支撑。

一是从企业的价值链出发，集成融合所有相关的数据信息。敏捷完成从数据的获取、分析到业务响应，利用对数据的分析洞察结果，驱动企业价值的提升。构建统一的统计分析平台，以建立全面的数据分析体系为目标，强化数据资产的深度挖掘应用，统一数据分析指标标准，完善数据获取、处理和使用流程，持续互动、迭代、优化，形成一套完整的统计分析体系。加快系统模型的建立，开发模块化数据应用软件，支撑企业各类差异化业务需求，实现成果资产的复用最大化。通过实现数据智能分析与业务、创新的融合，促进数据统计分析工作水平和质量的有效提升。

二是强化数字化引领，赋能客户运营。不断加深对大数据的挖掘力度和分析广度，完善客户智能画像、油站画像、商品画像、设备画像、车辆画像，形成成品油零售企业特有的360°客户画像。以消费者需求为核心，建立全面全方位的客户洞察，建立标准化客户信息模型，建立客户信息查询系统，建立全量客户管理平台，打造数字化精准营销平台，并智能化进行效果监控和量效评估。为各类客户提供便捷和定制化服务，构建客户驱动、数据驱动的精准营销体系，打造全新和完善的数字化营销、经营、管理模式，帮助加油站、便利店、APP有效提升销量及客户粘性，增加企业的经营效益。

三是利用数字化手段，全面、精准、智能地提高经营管理水平。沉淀经营经验，融入算法，增加可视化数据产品比重，建立按需自取数据服务模式。通过工具实现主动预警，减少被动查询，利用大数据模拟经营场景，自动呈现分析结果，由机器取代人进行决策、提供服务，把传统业务变成一个智能业务并实现产品化，形成动态应用展示平台。加强大数据运用，使未来发展更加敏捷化、精准化和智能化，全面支撑并驱动业务创新发展，为公司改革发展、提质增效注入强劲新动力，推进企业数字化转型发展，促进公司高质量发展。