中石油福建销售分公司:理念+平台双革新,数据应用赋能提质增效!

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:1,875 次浏览
2023-09-01 15:43:37

企业简介

中国石油福建销售分公司(以下简称福建公司),是中国石油天然气股份有限公司下属地区分公司,负责中国石油在福建省的成品油与天然气销售、非油、仓储等业务。

项目背景

福建公司主要以北京总部统建系统为依托开展业务,经过多年的应用与推广,主要有ERP、CRM、加油站管理系统、卡/券系统、物流系统等数十个信息系统,涵盖了公司计划、物流、营销、运营、管理等所有管理与主营业务领域。

但在数据应用层面存在明显短板,主要体现为:

1、各信息系统相对繁杂且互相独立,“数据孤岛”问题突出,维护成本高但数据利用率很低。

2、现有信息系统报表众多,但数据来源和口径多种多样,存在大量重复工作且报表数据质量很难保证。

3、不同部门管理的数据标准不一致、口径不统一,分析报告质量不高,基础数据治理难度大。

4、信息系统报表输出固化、灵活性差、智能性欠缺,当业务需求发生变化时,系统很难实现灵活调整和支撑查询。同时跨系统数据的复杂决策报表编制和分析只能人工进行。

数据应用的融合与转变,运营分析,量费利分析,实时作战

数据应用现状

解决方案 

1、理念革新,实现数据应用的融合与转变 

树立科学的数据分析、客观的结果评价,一切用数据说话的理念。将营销数字化、管理数字化,明确业务驱动,推动数据分析工作实现一个融合与三个转变。1)实现“信息技术”与“运营技术”融合,推进技术与业务无缝衔接。2)实现由“传统数据统计”向“数据深度分析”转变,挖掘数据价值。3)实现由“数据孤岛”向“共享平台”转变,提升数据互联共享应用。4)实现由“经验决策”向“数据决策”转变,用数据精准指导经营科学决策。

2、平台创新,快速建设迭代完善数据平台

首先依托总部数据应用试点,整合加管系统、ERP系统等统建业务系统数据,形成了统一、全面的共享数据仓库。持续完善数仓准确性与稳定性。其次是自建辅助数据库,将自建系统数据接入总部数仓,归集数据管理,拓展数据维度。
最后借助FineReport与FineBI,通过数据ETL按需生成前端数据集,自主快速搭建公司数据分析支撑平台。
平台包括实时作战、运营分析、客户分析等七大模块近百个分析应用页面,涵盖了营销决策、过程跟踪、分析评价、反馈预警等管理决策多维一体的数据模型,基本满足公司现阶段对数据分析的需求。
同时明确各部门主要职责,避免出现“为建而建”或“为用而用”的现象,建立“应用场景—模型开发—应用反馈—优化迭代”的完整工作闭环,确保开发与数据应用的融合与转变的顺畅高效协同机制,持续推进“业”“数”融合。

数据应用的融合与转变,运营分析,量费利分析,实时作战

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平台功能模块示意图

典型应用场景示例

福建公司数据分析支撑平台包括实时作战、运营分析、客户分析、监控预警、专题分析、敏捷报表等七大模块数百个分析报表与页面。
其中高频访问的有FineReport报表90余张、BI仪表板150余张。平台涵盖直批、零售、非油、财务等四大业务线,涉及省市两级机关、团队级库站多个层级共700多个用户。下面以几个典型场景为例,介绍具体建设成果:

1、实时作战 

设计思路:实时收集并展示销售第一线即时动态。通过简洁界面以热力地图、表格对比等方式,展示当日即时油品纯枪、当月整体纯枪、纯枪日进度、月累计计划进度、非油整体销售额、核心商品销售额、吨油收入等主要指标。

展示全省及各单位情况与对标,实时计算并体现全省、各地市的分品号油品销售均价、各地市天气情况等相关因素,为管理人员及时掌握销售节奏与营销支出提供第一手的直观战况。

应用效果:1)两级机关管理层以前只能根据次日获取的日报表才能进行市场研究与应对,存在“后知后觉”的情况。现在管理层可实时掌握前线数据,把握市场动态,迅速调整策略做出应对,决策时效提前了24小时。2)驾驶舱的应用将多业务线、多业务单元、多客户群体、多时间维度综合展示,管理者可以轻松获取全方位数据,将掌握全局信息变成现实,改变“盲人摸象”的现状。

(1)驾驶舱:通过KPI指标卡、地图、条形图展示全省零售、直批、非油、卡等关键业务指标,各地市公司、本站进度情况的一体化呈现。

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(2)实时作战图:以分钟为单位更新销量、交易均价、毛利预估等数据,细化到单站、到品号,将销量反应速度从平均一天缩短至分钟级,为管理人员及时掌握销售进度、把握量效平衡提供第一手资料,提升业务人员市场反应速度,实现策略调整精细化。

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2、运营分析 

设计思路:通过跟踪销量趋势、促销变化,分析量价关系,直观分析判断各销售单元的销量以及促销情况和效果,为进一步优化营销手段供数据支撑,实现营销支出高效利用。

应用效果:整合HOS系统、卡系统、电子券系统等多个业务系统数据来源,繁杂及海量数据自动计算并展示市场区域态势、量费利分析分布与趋势、促销活动效果跟踪,将量费利分析由原来的每月一次事后分析提升为每天跟踪,引导管理者实时把握量效关系,及时纠偏调整、合理调度,避免无效投入、无感促销,实现营销资源投入最优化。

(1)量费利分析:该应用旨在探究销量、营销支出、零售毛利的三者之间的关系,从区域态势、量费利分布、区域变化、top10&bot10、支出结构、销量/毛利占比、参考偏离、历史趋势等方面分析展示,可灵活自定义时间段,切换地市/区县/团队/站点等维度进行自主深度分析。

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(2)促销跟踪:活动前在模型中设置活动相关参数,活动中可灵活提供促销前后销量、价格、毛利等同环比情况,同时可按照参数自动判定是否达到预期,实现对促销方案制定、过程跟踪、结果评估、站点优化提供全过程分析支撑。

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3、客户分析 

设计思路:通过对客户消费层次、频率、偏好等进行客群多维度分析,深度剖析客户行为,提炼客户交易数据价值,定期形成客户分析专题报告,为精准营销、个性化服务提供支撑应用;灵活聚类甄选客群,针对不同客群开展派券精准促销,同时优化促销规则等。

应用效果:汇集客户基础信息及海量历史交易数据,根据业务实际需求开发相关分析模型,突破以往依赖Excel只可分析百万条以内记录的瓶颈,进一步准确洞察客户,实现客群分析,甚至是单客分析,做到“比客户了解客户”,将差异营销和差异服务变为可能,为客户提供更为精良的服务,不断提升客户体验。

(1)卡客户标签:以加油卡为主键,通过卡客户消费记录将客户分成3大类11小类客户,为客户打上不同的标签。可依据不同的标签组合对全省的卡客户进行过滤筛选,系统以列表形式提供出主键为卡号的客户列表,加油站依据信息开展针对性的后续营销工作。

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(2)RFM聚类:RFM模型是客户价值管理里的重要模型,利用R(最近一次消费)、F(消费频率)、M(消费金额)三个指标进行RFM分析,通过客户分类,对个人卡客户群体进行细分8个类别,区别出低价值客户、高价值客户,地市公司针对不同的客户群体开展不同的个性化服务,将有限的资源合理地分配给不同价值的客户,实现效益最大化。

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4、团队管理专题 

设计思路:2020年开始,福建公司开始推广“阿米巴”团队管理模式,如何利用大数据为企业的价值管理提供支撑,帮助团队掌握数据、学会算账、做好分析就成了一个关键的课题。只有数据应用的融合与转变才有意义,只有实时掌握正确的经营数字,才可能快速洞察业务现状和市场趋势。我们从实时数据盯管理实时报表算好账实时分析创共赢三个方面着手,实现实时数据互联共享,打通“阿米巴经营”的大动脉。

应用效果:团队看板及经营报表解决一线团队对精准、高效、稳定数据获取和分析的困难,将市场压力传导到每个阿米巴现场,引导团队转变经营理念,打造各层级“命运共同体”意识。完善风险共担、利益趋同的经营管理格局,团队全员变被动为主动,由执行者转变为经营者。智能报告的自动化有效避免了一线人员因取数难、不擅长PPT制作等因素而将经营活动分析流于形式,同时每月全省节约相关工作量约800人天。

(1)团队管理看板:融合团队关键业绩指标,包括阿米巴经营核算最关注的利润、成本、绩效,公开透明地展现给团队的每一位成员。
展示经营业绩相关指标,并运用国际通用的红黄绿灯现代企业管理办法,帮助团队快速准确找到出血点;突出利润、成本、绩效三个指标,让降本增效的理念深入到每一个成员,促使团队铆足干劲增加单位时间的附加值。 数据应用的融合与转变,运营分析,量费利分析,实时作战

(2)团队经营报表:在财务报表的基础上提炼出适用于阿米巴实际工作的经营报表,实时跟踪团队利润情况,报表简单易懂,不需要专业的财务会计知识就可以快速理解掌握。
重点在费用模块划分为固定费用和变动费用,团队重点抓边际利润,边际利润即销售额减去变动费用,培养团队一边想办法研究市场经营对策节约营销支出,控制变动费用,一边投入创造更大的产出价值,最终实现成本最优化、利润最大化。

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(3)团队智能报告:一键生成团队经营活动分析报告,极大节约团队在分析取数上的时间开销;在短时间内提高团队成员日常经营分析的能力;实时的数据加可导出的PPT版式,便于团队内部随时开展分析,也便于团队经理随时对上沟通;智能报告真正做到简练易懂和高效实用。

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比如,目前主流的软件——finereport,它小到填报、查询、部署、集成,大到可视化大屏、dashboard驾驶舱,应有尽有,功能很强大。最重要的是,因为这个工具,整个公司的数据架构都可以变得规范,下一步就是构建企业的大数据平台了。而且它是java编写的,支持二次开发,类Excel的设计器,无论是IT还是业务,上手都很简单:编辑sql优化、数据集复用简直都是小case,大大降低了报表开发的门槛。在企业中被关注最多的数据安全方面,FineReport支持多人同时开发同一套报表,并通过模板加锁功能防止编辑冲突;通过数据分析权限控制,保障数据安全。

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