大数据在石油销售企业精准营销中的运用分析

大数据在石油销售企业精准营销中的运用分析

周阳

北京工商大学嘉华学院 101118

摘要：大数据现在已经被广泛的应用到众多领域，并且取得了显著的成果。现在基于大数据特征，开展石油精准营销，通过大量相关数据的分析挖掘，制定更加科学和可行的销售策略，能够更好的缓解市场带来的压力，使得石油销售企业更好的来应对日益激烈的市场竞争，获取更大的经济效益。本文基于大数据特征，对其在石油销售企业精准营销中的应用方向与实施方法进行了简单分析。

关键词：大数据；石油销售；精准销售

大数据作为重要资源，在各行各业中已经发挥出巨大的作用，现在基于此来推动石油精准销售的实现，是对传统营销模式的一种创新。基于大数据挖掘与分析，提高石油销售企业定位的准确性，为销售策略的制定提供可靠支持，能够更好的定位目标客户，以更低的沟通成本来促成营销，获得更高销售额和经济利益，为企业的长远发展提供保障。

一、石油销售大数据特点

    大数据存在着量大、高速、多样、低价值密度以及真实性等特点，对于大数据的应用，并非简单的掌握海量信息数据，而是需要对各类数据进行深度挖掘与分析处理，简单讲便是将其看作是一种资源，通过专业的加工处理，来将其具有的价值发挥到最大。石油销售主要包括汽油市场和柴油市场，前者面向的是政府采购、企事业单位以及私家车三类客户，后者则是物流、客运、农机作业以及施工作业等客户。当前已经实现了互联网和物联网营销，可通过服务网站、微信公众号、微商城、加油站、车联网等诸多途径来获取数据信息。对于石油销售企业的大数据来讲，除了体量大以外，还存在着类型多、时效快、来源复杂、质量参差等特点，并且与业务有着密切联系[1]。大数据现在已经成为石油销售企业开展业务的重要资源，既提供了理论依据同时也给予技术支持，对营销策略制定有着非常积极的作用，是开展精准营销的重要保障。

二、基于大数据石油精准营销策略

    1.客户数据细分

    1.1聚类分析

应用聚类分析法对石油客户大数据进行处理，显示对各划分子集内的所有样本均值进行求解，以其为该子集类别代表点，然后再经过不断的迭代来对原始数据集进行划分，得到不同类别数据集，保证评价聚类性能的准则函数可以达到最优，这样所有的聚类子集类别将会最大程度上的紧凑，而子集类别则是尽量独立。在进行聚类分析时，首先要完成数据样本间相似性度量的计算，一般可选择某中空间距离。在对数据样本间空间距离计算时，数据样本间相似性度量可选择明可夫斯基距离、二次型距离以及欧几里得距离的任何一种。然后是构造评价聚类性能的准则函数，通常情况下会应用误差平方与准则函数对聚类性能进行评价。通过误差平方与准则函数衡量数据集内所有样本与相应聚类子集中心的方差之和，在准则函数值最优的情况下，相应的各聚类子集内数据样本会更加紧凑，同时各聚类子集之间则更加的分散[2]。最后是确定某原始分类，应用迭代优化的方法确定聚类结果，保证评价聚类的误差平方与准则函数均达到最优值。

    1.2客户价值细分模型

    基于大数据进行客户细分，目的在于将不同客户按照交易习惯以及内在需求来划分为多个不同群体，每个群体内的客户无论是在交易习惯、交易文化以及对产品性能需求等方面均有着更强的相似性，而不同群体间的差异则相对明显。石油销售企业为做到精准销售，就需要基于大数据对客户进行细分，包括高价值客户、低价值客户以及负价值客户等，为后续销售策略制定以及资源配置等方面提供支持。对所有客户的需求、行为、属性、习惯以及价值层次等要素进行综合分析，然后基于聚类分析建立客户细分模型，完成客户画像以及客户标签库的建立，对不同群体客户划分相应级别，采取相应的营销策略，使得营销资源的分配更加合理，以更少的营销成本来获取更高的营销业绩。

    2.各类产品交叉销售

    2.1关联规则

    所谓关联规则即石油交易数据库内的项目以及项目集合之间存在的某些潜在规则，代表着相互之间的紧密程度，而通过关联规则分析，便可确定相互间的关联性。寻找确定各种关联规则，进一步就可挖掘出对规则存在影响的各因素。再通过此类因素来对产品性能进行准确定位，以及划分客户群体，实现客户细分与保持，为后续的营销活动展开提供支持。

    2.2交叉销售

    石油销售企业除了油品业务以外，还存在诸多的非油品业务，如餐饮、便利店、住宿、汽车美容、汽车维修等，为创造更多销售额，就可以利用大数据来开展非油品业务的交叉销售。简单讲便是通过对交易数据进行分析，掌握客户交易习惯与交易行为，对客户需求进行深层次的挖掘，再采取更具针对性的销售方式来为其提供产品和服务[3]。采取交叉销售的方式，不仅仅是可以满足石油销售要求，而且能够开发出更多新的产品与服务需求，更利于提升客户的依赖性，从一次交易发展成多次交易。

    3.客户流失预警

随着市场环境的变化，石油销售企业要面临的挑战更大，需要投入到客户身上的成本也在持续增加，在为客户提供服务的同时，同样重要的便是预防客户的流失。按照流失方向可以分为两种，一是单站流失，另一则是公司流失，前者具有很强的偶然性，如客户工作调动、搬家等离开此区域，而后者则是要重点避免的，即客户选择了其他成油品牌。依赖大数据技术，通过用户画像标签来提取特征，然后在数据挖掘模型基础上建立客户流失已经模型，可分析得到流失倾向分值，再根据分值来对濒临流失客户进行准确定位。一旦对客户进行定位，便可以立即展开相应的营销措施，例如低价促销、优惠活动等尽力来挽回避免流失。同时，已经流失的客户，还需要业务员进行电话回访，询问流失原因，然后通过客户保有、积分回馈、电子券等方式来挽留高价值客户，将精准营销落实到底。

结束语：

    综上所述，石油销售企业基于大数据的精准营销已经成为市场发展的必然，通过挖掘交易数据，对客户进行细分，然后展开精准的营销策略，创造更多营销业务的同时，避免客户流失，这对于企业的长远发展意义重大。

参考文献：

[1] 李斌.大数据下石油石化行业构建会员消费模型实施定向精准营销案例[J].石化技术,2023,30(03):237-239.

[2] 王琦,丁胜锋,安宇等.大数据在石油销售企业精准营销中的应用[J].电子技术与软件工程,2023,No.247(05):225-228.

[3] 王沛楠.关于数字化引领精准营销的实践与应用[J].石油化工管理干部学院学报,2023,25(01):48-50+60.