“千人千面”的大数据营销时代对石油零售业的影响

石爱武，王辉，丁猛(中国石油天然气股份有限公司云南销售分公司，云南 昆明 650000)

0 引言

“千人千面，万客万策”就是在大数据的分析指导下，公司对用户提供个性化精准营销的重要手段。随着互联网时代的到来，个性化服务已成为主流。基于大数据分析的“用户画像”技术，也成为各公司大数据部门的重点研究方向。面对市场巨变和客户需求，石油行业已经走向数字化、智能化，并利用新零售理念实现对智慧站的一体化控制和平台化运营，要把加油站打造成为“安全、便捷、绿色、温馨、智能“的“人·车·生活驿站”。围绕“人·车·生活”生态圈，回归“以客户为中心”的零售本质，实现“千人千面，万人万策”的精准营销。因此建立会员体系，与用户之间形成长期稳定富有感情的互动关系，通过大数据分析为用户建立标签，按等级分类为客户提供具有较高感知价值的权益组合，不断创造顾客价值，激发并提高顾客忠诚度，进而提升销售量和利润。为顾客创造价值的同时，实现销售企业的健康可持续发展。

1 当前石油零售业务面临的困难和问题

1.1 客户需求看不清

零售客户涵盖的客户群体非常丰富，个性化需求多种多样。单一的营销活动或服务无法满足全部客户群体的多元需求，目前与客户的连接只限于交易的瞬间，事后无数据分析，无法全方位进行会员精细画像，绑定客户，看不清客户在哪里，也摸不清客户真实的具体的需求。

1.2 忠诚客户分不清

目前油站针对客户开展营销活动，属于普惠营销，老客户和新客户一个样。油企拥有巨大的客户资源，但对于客户需求的了解仍仅限于表面，对年龄结构、消费习惯、消费情况、消费诉求等还远远没有具体到客群。卡、券、站级系统相对独立，很难实现一体化营销。无法制定差异化的营销策略以增强客户的黏性，降低运营成本，导致运营质量低下，做不透运营。

1.3 无线上互动平台

随着移动互联网的深入发展，已对人类行为产生深刻影响，越来越多的人活跃在线上，而且有越来越往线上走的趋势，活跃在线上不同的场景和渠道。尽管加油站流量是刚性的，但更应建立一个可以和客户发生更多更高频互动交流的平台，更加高效地和客户交流。

2 如何实现“千人千面”的精准营销

2.1 大数据的支撑

缺少数据，什么智慧应用都是空谈。会员数据，包括用户行为数据和 非油用户消费数据等，这些数据不仅体量大，而且类型复杂多样，要让这些数据产生价值，必须有大数据技术的支撑。中石油云南销售公司于2018年底启动了数据沉淀池项目建设。数据沉淀池也可以通俗地理解为大数据行业俗称的数据湖，允许以任意规模存储所有结构化和非结构化数据，可以无需先对数据进行结构化处理而原样存储数据，并运行不同类型的分析(从控制面板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习)，以指导做出更好的决策。

中石油云南销售公司不仅构建了自己的数据沉淀池，同时也基于数据沉淀池构建了数据仓库，数据仓库作为一个优化的数据存储和加工处理中心，支撑前端基于数据集市的跨业务专业线数据服务。

经过近一年的数据资产沉淀以及初步的数据治理，数据沉淀池已经基本解决由于各个业务系统分别独立而找不到数据并且数据缺乏统一管理以及各类应用缺乏统一数据支撑的问题。基于板块大数据平台，数据沉淀池项目实现了对统建系统数据、自建系统数据和互联网外部数据的统一采集、集中存储和统筹应用，数据涵盖非油零售、批发、库站运行、一二次物流、损耗以及运营保障等多个专业线的跨域大数据，随着会员体系建设项目的实施，围绕会员体系建设，不仅需要进一步梳理优化人货场数据业务逻辑，随着项目的推进，也将会有更多的会员互动行为数据归集到数据沉淀池充实云南销售大数据资产，为精准营销提供数字化决策依据。

随着数据采集渠道的更加多元化，将极大丰富数据沉淀的广度和深度，并从更多维度对数据进行补充和互证，以前无法获取的数据将可以落地，以前无法实现的画像将得以勾勒，以前无法进行甄别的逻辑也将迎刃而解，从而实现从数据采集渠道开始的源头优化。

2.2 建立用户标签体系

根据石油现有业务需求，通过不断收集完善用户加油频次、偏好、时间、购买便利店商品数量、品类等收集用户的基本属性、购买能力、行为特征、社交特征、心理特征、兴趣偏好等多个方面初步构建标签体系，后期再不断地根据实际需要去补充和完善相应的标签，最终构建属于企业自身的标签体系，对客户静态信息和动态信息进行标签化管理，通过标签及大数据分析功能完成客户画像。结合现有业务及销量油品种类，根据不同品类、不同非油商品类购买行为及记录，完善用户的交易数据、社交数据、消费行为等数据全方位解读客户特征及消费习惯等属性，不同的标签可以相互自由组合为新的标签，通过标签组合筛选，对会员客户进行分类分群划分，为客户提供差异化的精准营销服务，实现客户分类分级管理。从而让精准营销取代普惠营销，做到从一站一策到万客万策。

2.3 完善客户评级模型

根据会员客户消费金额、消费品类、优惠金额等对客户进行评价，基于对用户信息和行为数据的采集分析，结合用户分类分群分级管理策略和生命周期管理策略，并通过深度学习模型，预测用户多元化的消费需求，实现并设定不同忠诚度的客户配置，建立用户内部评级标准，初步建立用户评级模型。对营销模式、优惠方式进行调整优化，精准掌握会员信息，通过画像、标签等功能对会员需求进行整理，真正实现“一站一策，一人一策”。营销方式由传统的全省统一促销、固定促销、对站促销的方式调整为以客户需求作为核心，合理应用营销资源的精准促销，营销支出得到合理应用，控制较好，差异化管理不同用户，为客户提供优质的服务，更好地留住客户，提高客户的认可度和忠诚度，从而为企业的高效快速发展打下坚实的基础。

2.4 构建线上客户交互平台

随着移动互联网的深入发展，已对人类行为产生深刻影响，越来越多的人活跃在线上不同的场景和渠道。为了与客户保持联系，更好地保留客户，需要不断地收集最新的客户信息，不断地向现有客户推送其感兴趣的产品。尽管加油站流量是刚性的，但更应建立一个可以和客户发生更多更高频互动交流的平台，例如通过手机客户端，开发会员中心界面，通过一些会员特色活动和小游戏，更加高效地和客户交流。以用户为中心的时代，营销主要聚焦于数据化、自动化与个性化。基于线上客户交互平台大数据，零距离获取到用户痛点，洞察客户需求，完善产品及服务，达到高效拉新，激发活跃，提升留存，刺激转化的目标。

3 取得的成效

3.1 持有精准画像的零售会员数据

通过会员营销活动，让消费者快速融入会员体系，并形成使用习惯，在此过程中持续对会员基础数据和行为数据进行有效的采集与标签化管理。不断完善会员信息和标签，融合客户分析功能为各类客户定义及分类，结合大数据分析，对现有客户精准画像并进行客户营销活动，逐步实现分层级、标签化、模块化、自动化、智能化的应用体系，全方位解读客户特征及消费习惯，针对每个客户建立标签，通过标签组合筛选自由选择客群，为客户提供差异化的精准营销服务[1]。

3.2 释放基层活力，历练基层营销能力

全面赋能加油站，释放基层一线活力，实现营销活动自下而上发起，让身处于战场中的一线能使用更多的营销工具，更加精准地应对瞬息万变的市场竞争，各层级营销单位可根据自身赋能评级，自主选择、自主配置、无需审批、自下而上发起营销活动。实现在省公司、分公司、加油站层面均可灵活应用，分层次维护，实现按标签对客户进行自由分类组合，按照组合结果开展个性化营销活动，对客户流进行自动监控，支持个性化交织的营销策略。

3.3 替代普惠营销，精准营销支出

通过会员体系建立，对营销模式、优惠方式进行调整优化，精准掌握会员信息，通过画像、标签等功能对会员需求进行整理，真正实现“一站一策，一人一策”[2]。营销方式由传统的全省统一促销、固定促销、对站促销的方式调整为以客户需求作为核心，合理应用营销资源的精准促销，营销支出得到合理应用，控制较好，从而为企业的高效快速发展打下坚实的基础。

3.4 实现异业合作，构建生态圈基础

强化异业合作中心应用，基于庞大会员体量和线下服务网点，整合引入第三方合作伙伴资源，以积分、电子券为杠杆为核心，拓展跨界积分兑换渠道，强化积分使用，为会员打通车主生活需要的功能，从车辆出厂到报废的全生命周期、全产业周期的服务流程，搭建“人·车·生活”生态圈建立，实现与第三方共享客户信息，逐步扩大共享客户范围，快速增加与银联、微信等实现异业共享客户，保证客户信息真实、有效、准确，快速扩大现有会员规模，精准实现客户转介，为会员提供全产业链的优质服务，为会员提供更多便利。

4 结语

随着互联网时代的发展，大数据已经融入到我们生活的方方面面，利用大数据分析技术，预测用户的消费行为，并针对性地制定营销策略，是新零售不可逆转的潮流。但是实现精准营销也存在挑战，我们需不断完善相关技术，客服困难与挑战，为实现“千人千面，万客万策”的精准营销打下良好的基础。