王沛楠

〔中國(guó)石化北京石油分公司 北京 100022〕

科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，帶動(dòng)了大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展，得益于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，推動(dòng)了我國(guó)各個(gè)行業(yè)的發(fā)展進(jìn)步[1]。當(dāng)前成品油零售市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)爭(zhēng)壓力日益嚴(yán)峻，企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理等各方面日益復(fù)雜化，對(duì)統(tǒng)計(jì)分析工作的質(zhì)量和效率提出了更高的要求?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的統(tǒng)計(jì)分析，已成為當(dāng)下重要研究課題，有著很高的應(yīng)用價(jià)值，為提升統(tǒng)計(jì)分析工作質(zhì)效發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用[2]。本文從成品油零售角度出發(fā)，探索大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，通過(guò)闡述運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)做統(tǒng)計(jì)分析的背景與意義，重點(diǎn)介紹某石油公司基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)分析實(shí)例，為實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

1 大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的含義

統(tǒng)計(jì)分析是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理、分析來(lái)找尋數(shù)據(jù)內(nèi)隱含的價(jià)值性規(guī)律，然后將分析結(jié)果加以呈現(xiàn)和應(yīng)用。隨著日常運(yùn)營(yíng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量迅猛增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，具有在多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)中快速獲取高價(jià)值信息的能力，將數(shù)據(jù)變?yōu)橘Y產(chǎn)，為企業(yè)持續(xù)帶來(lái)價(jià)值。

大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析是對(duì)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)工作的革新,是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)從少量、靜態(tài)、單一的樣本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)楹Ａ?、?dòng)態(tài)、多樣的全體數(shù)據(jù)的過(guò)程。通過(guò)對(duì)信息的采集、存儲(chǔ)和管理，形成強(qiáng)大的信息庫(kù)和數(shù)據(jù)規(guī)模，從而使信息流動(dòng)更加迅速，用于對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)規(guī)律。伴隨數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和統(tǒng)計(jì)分析方式的不斷創(chuàng)新和完善，采取合理的方式充分挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值，有利于進(jìn)一步深入研究并探尋大數(shù)據(jù)背后的真正價(jià)值以及結(jié)論。同時(shí)也對(duì)人類(lèi)的數(shù)據(jù)駕馭能力提出了新的挑戰(zhàn)，為人們獲得更為深刻、全面的洞察分析能力提供空間和潛力[3]。

2 大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的意義

當(dāng)前，成品油零售市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力日益嚴(yán)峻，油品利潤(rùn)逐漸減少，企業(yè)面臨的各種挑戰(zhàn)不斷加大，處在轉(zhuǎn)型與升級(jí)的重要時(shí)期，企業(yè)決策也面臨更多的問(wèn)題和挑戰(zhàn)，僅憑借個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)和判斷已經(jīng)很難適應(yīng)當(dāng)前激烈的競(jìng)爭(zhēng)局面，這就對(duì)統(tǒng)計(jì)分析工作的質(zhì)量和效率提出了更高的要求。采用傳統(tǒng)人力搜集和整理數(shù)據(jù)的方式，除了增加成本輸出措并舉，系統(tǒng)解決了非常規(guī)作業(yè)中設(shè)備“散”、管理“亂”、效率“低”等存在的問(wèn)題，使非常規(guī)作業(yè)監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)化、信息化，確保了加油站作業(yè)安全管理“橫向到邊、縱向到底”，不留死角，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)可控的同時(shí)也釋放了加油站的時(shí)間、空間與活力，提升了非常規(guī)作業(yè)的效率和效能，為基層減負(fù)，為管理增效、為企業(yè)增值，間接為加油站的擴(kuò)銷(xiāo)增量奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。和工作效率低之外還存在諸多的局限性。而大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析更加科學(xué)、高效、精準(zhǔn)，可以實(shí)現(xiàn)節(jié)省時(shí)間和精力以及準(zhǔn)確性高的目標(biāo)。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)是生產(chǎn)力，大數(shù)據(jù)為傳統(tǒng)零售行業(yè)在統(tǒng)計(jì)分析的應(yīng)用上注入了新的活力。在“互聯(lián)網(wǎng)+能源行業(yè)”發(fā)展模式的持續(xù)發(fā)酵下，如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，準(zhǔn)確捕捉關(guān)鍵信息，及時(shí)調(diào)整企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理方案，是企業(yè)掌握經(jīng)營(yíng)主動(dòng)權(quán)、提高運(yùn)營(yíng)效率、提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵性問(wèn)題。大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析能力正在成為石油行業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，用以提升企業(yè)市場(chǎng)快速響應(yīng)能力、提高經(jīng)營(yíng)管理水平的必要性和緊迫性日益凸顯。在大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析模式下，通過(guò)數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、精準(zhǔn)分析等，可以對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的管理，其特點(diǎn)是數(shù)據(jù)分析速度快、數(shù)據(jù)分析精準(zhǔn)度高，可以提高數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的質(zhì)量和效率?？偠灾?，在科學(xué)技術(shù)不斷改進(jìn)和創(chuàng)新的背景下，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，取代了以往單一的統(tǒng)計(jì)方式、傳統(tǒng)的直覺(jué)式和經(jīng)驗(yàn)式的決策制定方式，不僅提高了經(jīng)營(yíng)判斷與決策的科學(xué)性、合理性，提升了企業(yè)的運(yùn)行效率，減少了企業(yè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)幫助企業(yè)降低運(yùn)營(yíng)成本，使企業(yè)的各項(xiàng)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)能夠順利開(kāi)展。因此，深入研究大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析在企業(yè)的應(yīng)用具有重要意義[4]。

3 成品油零售數(shù)據(jù)的特點(diǎn)及現(xiàn)狀

在成品油零售行業(yè)，可用于統(tǒng)計(jì)分析的數(shù)據(jù)來(lái)源多、數(shù)據(jù)量大、系統(tǒng)較為分散，有加油卡、易捷加油、零管、便利店、管控、CRM、物流、液位儀、視頻等，海量的數(shù)據(jù)、分散的系統(tǒng)，為統(tǒng)計(jì)分析工作帶來(lái)了很大的困難。隨著業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，客戶(hù)的消費(fèi)需求和消費(fèi)習(xí)慣也發(fā)生了巨大的改變，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)類(lèi)型不斷擴(kuò)展，數(shù)據(jù)生成的顆粒度和維度不斷精細(xì)化，形成海量多樣的數(shù)據(jù)處理需求，為統(tǒng)計(jì)分析提出了更高的要求，這就需要改進(jìn)數(shù)據(jù)處理的方式，依靠大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析逆襲，從大數(shù)據(jù)中獲得新的業(yè)務(wù)價(jià)值，全面反饋企業(yè)各項(xiàng)經(jīng)營(yíng)管理指標(biāo)，以準(zhǔn)確而又量化的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，助力企業(yè)的運(yùn)行和發(fā)展。

當(dāng)前，隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，經(jīng)營(yíng)環(huán)境日趨復(fù)雜化、客戶(hù)選擇日漸多樣化，企業(yè)為了保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，要考慮的因素更加復(fù)雜，必須不斷地保持創(chuàng)新。然而，當(dāng)前關(guān)于復(fù)雜類(lèi)型的數(shù)據(jù)，仍存在統(tǒng)計(jì)信息層次單一，統(tǒng)計(jì)分析質(zhì)量不高、深度不夠，缺少超前性、動(dòng)態(tài)性、預(yù)測(cè)性、外部性的分析，統(tǒng)計(jì)分析軟件開(kāi)發(fā)與應(yīng)用力度不夠等問(wèn)題。若要進(jìn)一步發(fā)揮統(tǒng)計(jì)分析在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中的作用，結(jié)合業(yè)務(wù)的復(fù)雜性、實(shí)時(shí)性和耦合性，需要強(qiáng)化大數(shù)據(jù)技術(shù)在統(tǒng)計(jì)分析工作中的深度運(yùn)用，提升統(tǒng)計(jì)分析工作質(zhì)量和效率，使統(tǒng)計(jì)分析工作為企業(yè)管理層決策服務(wù)、為企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)服務(wù)、為企業(yè)抵御市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)服務(wù)。當(dāng)前大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析具有一定的基礎(chǔ)，但是有待進(jìn)一步提升，缺乏對(duì)大數(shù)據(jù)價(jià)值的深入挖掘以及系統(tǒng)性的統(tǒng)計(jì)分析，目前正處于一個(gè)探索應(yīng)用階段[5]。

4 大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析具有很高的應(yīng)用價(jià)值，既能夠優(yōu)化企業(yè)的經(jīng)營(yíng)結(jié)構(gòu)，提高管理效率，還可以增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，為員工發(fā)展提供充足的動(dòng)力，促使企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。它在有效改善公司治理以及提高公司核心競(jìng)爭(zhēng)力等方面發(fā)揮著重要作用，確保公司在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占有一席之地。

4.1 統(tǒng)計(jì)分析主要指標(biāo)

統(tǒng)計(jì)分析作為企業(yè)運(yùn)行的基礎(chǔ)，必須服從于企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的需要，更好地反映企業(yè)當(dāng)前的經(jīng)營(yíng)狀況。因此，需要不斷進(jìn)行積極創(chuàng)新，及時(shí)精簡(jiǎn)單一直觀(guān)數(shù)字，補(bǔ)充綜合性、前瞻性指標(biāo)。定性研究與定量分析相結(jié)合，借助大數(shù)據(jù)進(jìn)行模型化處理，構(gòu)建統(tǒng)計(jì)分析指標(biāo)體系，不斷迭代優(yōu)化。

當(dāng)前統(tǒng)計(jì)分析主要指標(biāo)包括：經(jīng)營(yíng)指標(biāo)，包含銷(xiāo)量、網(wǎng)點(diǎn)、價(jià)格、站級(jí)挖潛、人員排班等；客戶(hù)指標(biāo)，包含新客戶(hù)、個(gè)人客戶(hù)、運(yùn)營(yíng)客戶(hù)、單位客戶(hù)、流失客戶(hù)、忠誠(chéng)客戶(hù)、高價(jià)值客戶(hù)等；市場(chǎng)指標(biāo)，包含市場(chǎng)需求、主營(yíng)單位對(duì)標(biāo)、系統(tǒng)外監(jiān)控、穩(wěn)價(jià)推價(jià)等；重點(diǎn)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)指標(biāo)，包含充值營(yíng)銷(xiāo)、愛(ài)跑98營(yíng)銷(xiāo)、分公司自主營(yíng)銷(xiāo)等；服務(wù)管理指標(biāo)，包含客戶(hù)滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)、廁所環(huán)境衛(wèi)生評(píng)價(jià)、汽服、水、電、損耗、風(fēng)險(xiǎn)防控等。

結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析指標(biāo)體系的建立，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，規(guī)范統(tǒng)計(jì)分析指標(biāo)、統(tǒng)計(jì)分析方法，完善統(tǒng)計(jì)分析報(bào)表、統(tǒng)計(jì)分析模型，構(gòu)建成熟、全面、高效的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)。按照企業(yè)運(yùn)營(yíng)發(fā)展情況，靈活調(diào)整模型內(nèi)的數(shù)據(jù)信息，著重于統(tǒng)計(jì)分析、預(yù)測(cè)、決策、監(jiān)督方法的創(chuàng)新，不斷深化綜合指標(biāo)分析，加強(qiáng)量化分析，以數(shù)據(jù)為指引，優(yōu)化經(jīng)營(yíng)管理方式，提高經(jīng)營(yíng)管理效益[6]。

4.2 大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析主要應(yīng)用

探索在統(tǒng)計(jì)分析實(shí)踐中運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的途徑，加大數(shù)據(jù)綜合利用力度，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的全方位深度挖掘和分析。通過(guò)實(shí)時(shí)采集、深層挖掘、智能分析、市場(chǎng)監(jiān)控、決策建議、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別等，有效提升數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析效率。借助數(shù)據(jù)反映各項(xiàng)經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)的特征、規(guī)律、效果，為企業(yè)決策提供客觀(guān)且有價(jià)值的參考信息，為及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決企業(yè)發(fā)展過(guò)程中存在的問(wèn)題提供保障，確保企業(yè)在軌運(yùn)行，促進(jìn)企業(yè)可持續(xù)健康發(fā)展。因此，如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析進(jìn)一步優(yōu)化成為當(dāng)下的重要研究課題，成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的關(guān)鍵一步[7-8]。

4.2.1 大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析指導(dǎo)經(jīng)營(yíng)決策

隨著公司經(jīng)營(yíng)管理理念的不斷提升，在業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的成品油零售行業(yè)，若想立于不敗之地，經(jīng)營(yíng)決策尤為重要。在這個(gè)數(shù)字信息化時(shí)代，傳統(tǒng)意義上的統(tǒng)計(jì)分析和決策手段發(fā)生了微妙的變化，不能再靠舊的思維模式去做決策，數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和分析以決策因素的身份出現(xiàn)，指導(dǎo)經(jīng)營(yíng)決策是統(tǒng)計(jì)分析的終極目的，是數(shù)字信息化時(shí)代發(fā)展的必然結(jié)果。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜類(lèi)型數(shù)據(jù)的收集、分析、利用，提升各類(lèi)數(shù)據(jù)的資產(chǎn)化價(jià)值，從而為經(jīng)營(yíng)決策提供更加全面和準(zhǔn)確的依據(jù)。

一方面，整合內(nèi)外部信息，強(qiáng)化大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析引領(lǐng)作用，科學(xué)預(yù)判市場(chǎng)需求趨勢(shì)、車(chē)輛出行規(guī)律、異地車(chē)限行和電動(dòng)車(chē)發(fā)展帶來(lái)的客觀(guān)影響，精耕細(xì)作發(fā)掘市場(chǎng)增量潛力。一是選取76座加油站作為車(chē)輛數(shù)據(jù)信息采集點(diǎn)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像解析、數(shù)據(jù)撞庫(kù)、車(chē)輛畫(huà)像。對(duì)車(chē)輛實(shí)時(shí)行為、客戶(hù)出行及消費(fèi)行為進(jìn)行分析，為分析市場(chǎng)需求和銷(xiāo)量變化提供數(shù)據(jù)支撐。二是強(qiáng)化“站長(zhǎng)俱樂(lè)部”應(yīng)用，做好市場(chǎng)信息監(jiān)控。對(duì)系統(tǒng)外網(wǎng)點(diǎn)情況、營(yíng)銷(xiāo)價(jià)格、銷(xiāo)量變化、進(jìn)油渠道等關(guān)鍵信息及時(shí)維護(hù)，提升信息采集效率，提高統(tǒng)計(jì)分析精準(zhǔn)度，及時(shí)掌握并分析市場(chǎng)信息，有利于迅速反應(yīng)，強(qiáng)化競(jìng)爭(zhēng)協(xié)同。通過(guò)對(duì)市場(chǎng)、車(chē)輛、客戶(hù)等數(shù)據(jù)信息的統(tǒng)計(jì)分析，能夠指導(dǎo)業(yè)務(wù)發(fā)展方向調(diào)整、經(jīng)營(yíng)政策制定、營(yíng)銷(xiāo)策略?xún)?yōu)化。

另一方面，深入分析歷史數(shù)據(jù)，總結(jié)季節(jié)性消費(fèi)特點(diǎn)、節(jié)日銷(xiāo)量規(guī)律、營(yíng)銷(xiāo)力度影響等，分析潛在需求量、消費(fèi)者的需求度、市場(chǎng)環(huán)境、盈利空間等。根據(jù)數(shù)據(jù)的規(guī)律和趨勢(shì)，建立銷(xiāo)量預(yù)測(cè)模型。有利于揭示隱藏在數(shù)據(jù)中的經(jīng)營(yíng)規(guī)律與特點(diǎn)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)中存在的問(wèn)題、瓶頸和矛盾，讓統(tǒng)計(jì)分析更具科學(xué)性，讓企業(yè)的管理和考核具有一定的基礎(chǔ)保障。通過(guò)分析及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，適時(shí)調(diào)整經(jīng)營(yíng)方案，提升精準(zhǔn)決策和精準(zhǔn)施策的能力，科學(xué)把控量?jī)r(jià)平衡，為經(jīng)營(yíng)決策和靈活調(diào)整營(yíng)銷(xiāo)策略提供有力支撐。

4.2.2 大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析支撐精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)

科技改變?nèi)说南M(fèi)習(xí)慣，大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析對(duì)企業(yè)各業(yè)務(wù)層面的影響和引領(lǐng)作用不斷凸顯。為應(yīng)對(duì)當(dāng)前復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境和消費(fèi)者異質(zhì)化需求，企業(yè)需要掌握市場(chǎng)潛在需求，了解消費(fèi)者的消費(fèi)行為特征，精準(zhǔn)定位消費(fèi)者的偏好。而大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，為需求研判和消費(fèi)偏好提供數(shù)據(jù)支撐，為營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的對(duì)象、模式、力度等的制定和調(diào)整提供理論依據(jù),為最佳營(yíng)銷(xiāo)方案的制定、滿(mǎn)足消費(fèi)者的差異化需求提供著不可替代的指導(dǎo)作用。智能數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)已成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要方式，是幫助企業(yè)快速做出反應(yīng)的重要手段。

一方面，充分發(fā)揮加油用戶(hù)和加油卡用戶(hù)累積的“大數(shù)據(jù)”優(yōu)勢(shì)，多渠道收集客戶(hù)數(shù)據(jù)，對(duì)客戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，深入洞察，多維度分析，建立豐富的客戶(hù)標(biāo)簽，從而使客戶(hù)畫(huà)像更加具體。對(duì)客戶(hù)實(shí)行標(biāo)簽化管理，發(fā)揮車(chē)牌識(shí)別技術(shù)，車(chē)流量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，進(jìn)行行業(yè)交叉營(yíng)銷(xiāo)、跨平臺(tái)合作，對(duì)標(biāo)簽客戶(hù)進(jìn)行系統(tǒng)化運(yùn)營(yíng)，精準(zhǔn)化營(yíng)銷(xiāo)和精細(xì)化服務(wù)管理。目前已初步實(shí)現(xiàn)客戶(hù)群體細(xì)分，形成初步完整的客戶(hù)標(biāo)簽和畫(huà)像，例如高頻客戶(hù)、忠誠(chéng)客戶(hù)、高價(jià)值客戶(hù)、搖擺型客戶(hù)、消費(fèi)降級(jí)客戶(hù)、流失客戶(hù)等標(biāo)簽，通過(guò)持續(xù)完善客戶(hù)消費(fèi)行為分析、總結(jié)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)效果，不斷迭代更新客戶(hù)標(biāo)簽，形成良性循環(huán)更替。

另一方面，強(qiáng)化客戶(hù)大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用，對(duì)不同標(biāo)簽客戶(hù)的消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘分析，總結(jié)不同客戶(hù)的消費(fèi)行為特征，為開(kāi)展分層次、分品類(lèi)的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)服務(wù)。以此鞏固和發(fā)展忠誠(chéng)客戶(hù)規(guī)模，深挖高消費(fèi)客戶(hù)潛力，提升營(yíng)銷(xiāo)分析精準(zhǔn)度，滿(mǎn)足客戶(hù)多樣性需求，提高單位營(yíng)銷(xiāo)成本創(chuàng)效率，實(shí)現(xiàn)“低成本、大效益”。一是探索并建立客戶(hù)從開(kāi)發(fā)、維系到預(yù)警、召回直至流失、回流全生命周期的消費(fèi)分析模型，增加模型的廣度和寬度，增加數(shù)據(jù)分析的維度和場(chǎng)景，以實(shí)際運(yùn)用效果不斷調(diào)整優(yōu)化分析模型，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確分析、高效應(yīng)用的螺旋上升，將客戶(hù)數(shù)據(jù)化，將沉默數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為競(jìng)爭(zhēng)工具，為營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的組織策劃提供有利準(zhǔn)確的支撐。二是深化運(yùn)用流失客戶(hù)認(rèn)定模型，結(jié)合客戶(hù)流失等級(jí)、加油周期、價(jià)格敏感度、價(jià)格敏感值、銷(xiāo)量貢獻(xiàn)等分析指標(biāo)，制定差異化召回策略，實(shí)施客戶(hù)精準(zhǔn)召回，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)模式從顯性粗放向隱性精準(zhǔn)轉(zhuǎn)變，節(jié)約營(yíng)銷(xiāo)成本，規(guī)避顯性競(jìng)爭(zhēng)的連鎖反應(yīng)。2020年某公司共觸達(dá)客戶(hù)556萬(wàn)人次，回流客戶(hù)72萬(wàn)人，召回銷(xiāo)量8萬(wàn)t。三是開(kāi)發(fā)大客戶(hù)消費(fèi)異常預(yù)警系統(tǒng)，對(duì)于客戶(hù)的消費(fèi)信息變化能做到智能提醒和預(yù)警，便于客戶(hù)經(jīng)理分析排查消費(fèi)異常原因，及時(shí)跟蹤走訪(fǎng)，減少客戶(hù)流失，打贏(yíng)大客戶(hù)攻堅(jiān)戰(zhàn)，2020年減少銷(xiāo)量流失2.9萬(wàn)t。以上基于客戶(hù)分析、客戶(hù)運(yùn)營(yíng)、客戶(hù)管理，進(jìn)行差異化營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)，提升客戶(hù)體驗(yàn)的同時(shí)，也進(jìn)一步提高了營(yíng)銷(xiāo)效率和效益，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)為業(yè)務(wù)賦能。

4.2.3 大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析強(qiáng)化精益管理

大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的應(yīng)用是提升企業(yè)管理水平的必然要求，如今運(yùn)營(yíng)管理、風(fēng)險(xiǎn)管理等任務(wù)變得越來(lái)越復(fù)雜，需要用統(tǒng)計(jì)分析方法來(lái)對(duì)豐富的業(yè)務(wù)操作信息進(jìn)行分類(lèi)和匯總，發(fā)現(xiàn)隱藏的數(shù)據(jù)規(guī)律和數(shù)據(jù)異常點(diǎn)，便于工作人員密切關(guān)注異?，F(xiàn)象，分析產(chǎn)生異?，F(xiàn)象的實(shí)質(zhì)性原因。大數(shù)據(jù)的運(yùn)用，能夠減輕統(tǒng)計(jì)分析難度，極大提高工作效率，同時(shí)能夠精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)異常問(wèn)題，有效預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)和規(guī)范員工行為，切實(shí)提升精細(xì)管理和治理效能，使企業(yè)能夠減少不必要的損失，有效降低運(yùn)營(yíng)成本。

運(yùn)用大數(shù)據(jù)模型提升管理效能。一是迭代風(fēng)險(xiǎn)防控模型。建立加油卡和一鍵加油異常數(shù)據(jù)篩查模型，不斷優(yōu)化篩查條件，逐步迭代完善，有效提升抽查的效率與準(zhǔn)確率，目前查實(shí)準(zhǔn)確率達(dá)90%以上，進(jìn)一步提高了督查的信息化水平，大幅度縮小了企業(yè)排查的范圍。自加油卡、一鍵加油反套現(xiàn)模型上線(xiàn)以來(lái)，違規(guī)違紀(jì)行為明顯降低，員工紅線(xiàn)意識(shí)極大提升，公司營(yíng)銷(xiāo)政策普惠顧客的目的得到實(shí)現(xiàn)，客戶(hù)滿(mǎn)意度不斷提高，站內(nèi)營(yíng)銷(xiāo)環(huán)境得到凈化，公司利益得到維護(hù)。二是通過(guò)后臺(tái)數(shù)據(jù)分析，建立加油站高峰期通過(guò)率監(jiān)控模型。根據(jù)加油站的繁忙時(shí)間預(yù)測(cè)，及時(shí)提醒加油站合理安排人員疏導(dǎo)，有效提升加油站通過(guò)率。同時(shí)根據(jù)加油站的繁忙程度，結(jié)合視頻檢查，通報(bào)通過(guò)率較低的加油站，通過(guò)量化數(shù)據(jù)，指導(dǎo)加油站高峰期通過(guò)率的提升，有效將通過(guò)時(shí)間縮短了88 s。三是建立加油站營(yíng)業(yè)時(shí)間優(yōu)化模型，通過(guò)數(shù)據(jù)模型分析，準(zhǔn)確判斷加油站營(yíng)業(yè)時(shí)間優(yōu)化空間，提出加油站營(yíng)業(yè)時(shí)間優(yōu)化建議，有效挖掘加油站的增量潛力，提升客戶(hù)的滿(mǎn)意度。

5 總結(jié)和展望

面對(duì)嚴(yán)峻的市場(chǎng)形勢(shì)和繁重的發(fā)展任務(wù)，為適應(yīng)對(duì)統(tǒng)計(jì)分析時(shí)效性、針對(duì)性、有效性的更高要求，以及滿(mǎn)足實(shí)時(shí)決策、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、精益管理的迫切需求，要注重抓好大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析工作，強(qiáng)化引領(lǐng)作用。本文通過(guò)研究大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的含義與意義、詳細(xì)闡述了某石油公司運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，在統(tǒng)計(jì)分析以及經(jīng)營(yíng)管理工作中取得的良好應(yīng)用效果，為企業(yè)發(fā)展提供一定的動(dòng)力和良好的保障作用。因此，作為成品油零售企業(yè)的工作者，在當(dāng)今時(shí)代，必須熟練掌握大數(shù)據(jù)的各種應(yīng)用技術(shù)，及時(shí)拓展新的統(tǒng)計(jì)分析思路，緊緊圍繞完成扭虧脫困、推進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展的中心任務(wù)，進(jìn)一步鞏固油品業(yè)務(wù)優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在改變著全球企業(yè)對(duì)業(yè)務(wù)和技術(shù)的傳統(tǒng)認(rèn)知。成品油企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)迫在眉睫，傳統(tǒng)行業(yè)與數(shù)字化進(jìn)行結(jié)合，為企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)帶來(lái)了新的發(fā)展。成品油零售企業(yè)必須順應(yīng)時(shí)代發(fā)展趨勢(shì)，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐，大數(shù)據(jù)是數(shù)字化的關(guān)鍵生產(chǎn)要素，成為傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新動(dòng)力，為培育業(yè)務(wù)創(chuàng)新業(yè)態(tài)提供新手段。數(shù)據(jù)作為企業(yè)重要資產(chǎn)，擁有并利用好數(shù)據(jù)即占得行業(yè)發(fā)展先機(jī)。因此，要擁抱大數(shù)據(jù)，樹(shù)立正確的統(tǒng)計(jì)分析理念，創(chuàng)新統(tǒng)計(jì)分析思維，打造統(tǒng)計(jì)分析新模式，通過(guò)數(shù)字化為強(qiáng)化企業(yè)運(yùn)營(yíng)水平和提升創(chuàng)新能力提供動(dòng)力支撐。

一是從企業(yè)的價(jià)值鏈出發(fā)，集成融合所有相關(guān)的數(shù)據(jù)信息。敏捷完成從數(shù)據(jù)的獲取、分析到業(yè)務(wù)響應(yīng)，利用對(duì)數(shù)據(jù)的分析洞察結(jié)果，驅(qū)動(dòng)企業(yè)價(jià)值的提升。構(gòu)建統(tǒng)一的統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)，以建立全面的數(shù)據(jù)分析體系為目標(biāo)，強(qiáng)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)的深度挖掘應(yīng)用，統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)，完善數(shù)據(jù)獲取、處理和使用流程，持續(xù)互動(dòng)、迭代、優(yōu)化，形成一套完整的統(tǒng)計(jì)分析體系。加快系統(tǒng)模型的建立，開(kāi)發(fā)模塊化數(shù)據(jù)應(yīng)用軟件，支撐企業(yè)各類(lèi)差異化業(yè)務(wù)需求，實(shí)現(xiàn)成果資產(chǎn)的復(fù)用最大化。通過(guò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能分析與業(yè)務(wù)、創(chuàng)新的融合，促進(jìn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析工作水平和質(zhì)量的有效提升。

二是強(qiáng)化數(shù)字化引領(lǐng)，賦能客戶(hù)運(yùn)營(yíng)。不斷加深對(duì)大數(shù)據(jù)的挖掘力度和分析廣度，完善客戶(hù)智能畫(huà)像、油站畫(huà)像、商品畫(huà)像、設(shè)備畫(huà)像、車(chē)輛畫(huà)像，形成成品油零售企業(yè)特有的360°客戶(hù)畫(huà)像。以消費(fèi)者需求為核心，建立全面全方位的客戶(hù)洞察，建立標(biāo)準(zhǔn)化客戶(hù)信息模型，建立客戶(hù)信息查詢(xún)系統(tǒng)，建立全量客戶(hù)管理平臺(tái)，打造數(shù)字化精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)，并智能化進(jìn)行效果監(jiān)控和量效評(píng)估。為各類(lèi)客戶(hù)提供便捷和定制化服務(wù)，構(gòu)建客戶(hù)驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)體系，打造全新和完善的數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)、經(jīng)營(yíng)、管理模式，幫助加油站、便利店、APP有效提升銷(xiāo)量及客戶(hù)粘性，增加企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效益。

三是利用數(shù)字化手段，全面、精準(zhǔn)、智能地提高經(jīng)營(yíng)管理水平。沉淀經(jīng)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)，融入算法，增加可視化數(shù)據(jù)產(chǎn)品比重，建立按需自取數(shù)據(jù)服務(wù)模式。通過(guò)工具實(shí)現(xiàn)主動(dòng)預(yù)警，減少被動(dòng)查詢(xún)，利用大數(shù)據(jù)模擬經(jīng)營(yíng)場(chǎng)景，自動(dòng)呈現(xiàn)分析結(jié)果，由機(jī)器取代人進(jìn)行決策、提供服務(wù)，把傳統(tǒng)業(yè)務(wù)變成一個(gè)智能業(yè)務(wù)并實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化，形成動(dòng)態(tài)應(yīng)用展示平臺(tái)。加強(qiáng)大數(shù)據(jù)運(yùn)用，使未來(lái)發(fā)展更加敏捷化、精準(zhǔn)化和智能化，全面支撐并驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展，為公司改革發(fā)展、提質(zhì)增效注入強(qiáng)勁新動(dòng)力，推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展，促進(jìn)公司高質(zhì)量發(fā)展。