加油站行业中大数据的应用

大数据的概念当今很火热。它一般是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。各行各业，包括油品零售行业在内，都存在这样的数据。对企业的大数据进行分析和利用，以此来改进企业的经营管理，让决策基于客观数据说话，通常能给企业带来大的改进和效益。

对大数据的分析处理一般可以分为四步：采集，存储，分析和结果展现。数据采集指的是将各种数据收集到计算机系统中，数据存储指的是将采集得到的数据安全稳妥的永久存储，这由于数据量太大往往需要多台机器一起存储；数据分析指的是对存储的数据进行各种计算和挖掘，形成对企业有用处的结果；结果展现指的是将计算机分析出来的有用结果以简单能读懂的图表文字等简单形式展现出来。

由于大数据的量太大，上面四步中的每一个环节都需要多台计算机一起进行。因此，通常情况下在单台计算机上实现较为简单的计算操作，由于增加了多台计算机之间的协同、数据交换和结果同步等额外工作，变得格外复杂和困难起来。围绕如何有效的进行大数据分析，学术界和工业界都持续开展了大量的探索和研发，也积累了不少可行的方法和手段。

加油站有哪些数据可以分析

对加油站行业来说，存在大量充满价值但现有常规软件工具难以有效管理和处理的数据。这些数据的当前状态是，要么静静在数据库中沉睡等待开发利用，要么因为从来没有收集存储而在持续流逝。

总的来说，这些数据可以分为以下四类：

1. 交易数据：既包括前庭的加油机交易数据，又包括便利店中的商品交易数据。伴随着加油站内各种POS系统的使用，这些交易数据一般都会先保存在站内某台计算机上，然后定期或实时汇总上传到公司的服务器上。

2. 设备数据：加油站的各种设备，包括加油机、储油罐、油枪，都有不少数据，例如加油机的操作日志、储油罐中被液位仪记载的油量信息，这些设备数据也很重要。

3. 用户数据：加油站一般有两类人，司机客户和加油工。司机客户来到加油站所驾驶车辆的信息、何时开始结帐、是否进入便利店都可以存储和分析利用；而加油工一天服务了客户，何时服务，走动轨迹，交班具体时间，也都可以记录。

4. 油站外部数据：每个油站都有它独特的外部环境，因此有许多外部数据可以分析利用，包括天气、道路车流量、所在地理位置对应的商圈信息、所在城市里有特色的商品的销售信息，等等，这些数据如果能收集利用对油站的经营会有一定的指导帮助作用。

大数据分析能带给加油站的好处

使用大数据分析对加油站的数据进行采集、存储、分析和结果展现之后，可以在很多方面帮助油品零售企业。

首先，帮助油站提高运营水平，进行精细化管理。从单个油站的角度，大数据分析系统可以帮助加油站进行可视化的运营诊断与流程优化，诊断其各类设备的效率瓶颈、顾客忠诚度、油站运营流程管理问题，将管理油站的方式从销量结果驱动型改为效率和过程驱动型。大数据分析的结果可以包括重复客户比例、油枪效率、加满率、油非转换率等数十种油站KPI指标。因此大数据分析使得单座油站的经营管理具备了简单直观的图形化界面，改善了油站经营以销量论英雄的现状，可以持续科学指导经营、客观评估油站。从油站网络的角度，大数据分析可以可视化交互管理其旗下的所有加油站，自动进行各种指标和维度的排名，对低销和低效站进行业务指导。包括将油站按照竞争力坐标系分类，自动预警分析运营水平下降最快和上升最快的油站和片区，分析每一种便利店商品或每一类便利店商品在不同区域、不同油站、不同类型的油站之间的销售对比和分布情况，等等。

其次，帮助加油站安全开展在线业务并进行营销优化。通过大数据分析，可以进行油站画像和用户画像，预测购买行为并开展在线营销，从而提升销售额。这个过程同时可以解决现有油站优惠活动无针对性的问题。具体而言，大数据分析系统通过提供一种安全开展在线业务和准确评估营销效果的工具来确保将司机信息与资金均安全存储于内部, 油站不用再担心其客户被加油O2O平台劫持。在营销优化的过程中，大数据分析系统帮助加油站进行客户关系管理，提高销售额和客户忠诚度。它能极简化油站营销活动的创建、发布、监控及结果分析。基于客户的油品和非油品消费记录，进行购物篮分析和人物画像，并以此为基础结合积分商城和油站画像结果开展各种不同目的的精准营销，给不同的人群自动推荐合适的油品、便利商品和车后服务。所以，使用大数据分析的结果是，油站可以通过虚拟卡全面降低发卡成本，采取千人千站千面的方式进行营销，有效降低促销和广告成本，而且能迅速扩大非油品及车后服务盈利空间。

用大数据服务加油站有哪些挑战

很多传统的数据分析和挖掘算法不适合加油站的场景，往往需要针对加油站行业进行特别优化。在优化运营上，以中石油为例，他们倡导的“全流程诊断”模式虽然在业务指导上非常有帮助，但是如何基于数据来计算这些油站管理的KPI指标、甚至于如何合理的定义这些指标，也是各有千秋。在精准营销上，一方面，传统的零售行业的基于用户历史购买行为分析推荐所购便利店商品的算法不再完全适用，因为司机用户到加油站通常都不是为了去购物，随手购买的商品很多时候并不能代表他的喜好；另一方面，在给用户推荐油品、便利店商品和车后服务的优惠信息吸引他们到油站购买或提货时，除了考虑用户的画像特征还应该考虑油站的画像特征，也就是需要给每个不同的油站结合它的客户人群特征和效率、高峰期特征制定不同的客户推荐模式。

。