加油站个性化服务推荐的移动应用研究

周淼

加油站个性化服务推荐的移动应用研究

周淼

（中国石化销售有限公司湖南石油分公司信息管理处，湖南长沙410008）

为推动加油站向多元化服务方向发展，应在精确定位客户需求的基础上，借助移动信息推送技术，适时向客户推荐加油站的商品或服务。从而满足客户个性化服务需求，实现成品油销售企业终端销售环节的低成本精准营销。文章通过探讨加油站个性化服务推荐系统的构建和应用方法，为企业发展提供一些思路。

移动应用；信息推送；精准营销；个性化服务

面对“加油站饱和”时代的来临，成品油终端销售的薄利化趋势日趋明显。优化站点布局、降低运营成本；合理利用资源、提供多元化服务，开辟新的利润增长点，是成品油销售企业应对市场变化的战略选择之一。借助信息技术，构建加油站个性化服务推荐系统，择机向客户推荐恰当的商品或服务信息，有效引导客户消费，就显得尤为重要。

1　个性化服务引导是加油站开展多元化经营的必要手段

据《车友报》的调查显示，顾客到加油站不仅是加油，还希望得到更多的便利服务。77.5%的车主希望购买饮料，46.3%的车主需要速食，45.6%的车主需要香烟，31.2%的车主需要汽车装饰用品。

同时，有车主常担心，自驾出行时找不到提供高标号汽油、天然气的加油、加气站，找不到IC卡充值点或商品丰富的便利店；在加油高峰期、油品断供时，不了解加油站商品信息。

成品油销售企业有针对性地为客户提供个性化服务、增加客户黏性，既是评价企业服务能力的重要指标，又是开展多元化经营、提高企业核心竞争力的需要。

2　基于移动应用的加油站个性化服务推荐系统的构建思路

目前，埃克森美孚、壳牌等跨国石油公司，均搭建了基于移动信息推送技术的加油站服务引导和导航系统。我们也应以客户为中心，构建加油站个性化服务推荐系统。通过客户自主搜索，或者企业主动推荐客户感兴趣的服务信息，引导客户的消费行为。通过“推、拉”结合的模式，使得客户有更广的信息面、更大的选择空间，并使推荐系统更具个性化、高效、智能。

2.1加油站个性化服务推荐系统的总体架构

该系统分为前台展现、服务推荐和评价、后台信息管理等三个部分。从相关业务系统中，自动抽取加油站、IC卡发卡点、便利店等网点位置、油品或服务供应情况等信息后，通过管理员审核发布，采用客户搜索、企业推荐相结合的方式，帮助客户通过与地图集成的交互式查询界面获取个性化服务信息。如图1所示。

图1　加油站个性化服务推荐系统总体架构

该系统的三项核心功能是：个性化服务信息的客户搜索和信息地图展现、基于客户需求预测的加油站服务信息推送、客户评价与互动。

移动信息推送技术选择上，采用客户端保持固定的IP连接方式，通过智能终端厂商设立的专门服务器完成推送任务。针对Android、Apple、Microsoft等不同平台，分别选择Android Cloud to Device Messaging（C2DM）、Apple Push Notification Service（APNS）、Microsoft Push Notification Service（MPNS）等主流移动推送技术平台，适用于各类智能手机。

2.2加油站个性化服务信息的客户搜索和信息地图展现

客户搜索和信息地图展现的工作流程如图2所示。客户使用搜索功能，以关键词和自然语言的形式，设定复合查询条件，检索自己感兴趣的加油站服务信息，并在地图中展现。

系统利用百度地图SDK接口，调用其服务和数据，将其作为底层地图应用。通过监听函数onReceiveLocation，获取客户当前位置坐标，实时在地图中标注。在选定目标加油站后，通过百度地图行车路线搜索SDK接口（drivingSearch（String startCity，MKPlanNode start，String endCity，MKPlanNode end）参数分别为起、终点信息），为用户提供从当前位置到指定加油站的导航服务。

图2　客户搜索和信息地图展现工作流程

2.3基于客户需求预测的加油站服务信息推送

基于客户需求预测的加油站服务信息推送，主要采用内容挖掘、记录挖掘、结构挖掘的技术，建立客户个性化需求模型；过滤无关无用的冗余信息后，筛选出客户感兴趣的商品或服务信息；利用移动信息推送技术，企业主动向客户推荐相关服务，满足客户个性化服务需求。其工作流程，如图3所示：

1）将不同来源的客户信息，包括客户购买信息、个人信息及浏览信息，进行收集和数据预处理。

2）发现预处理后数据的关联规则、序列模式，进行聚类分析和分类，建立客户行为模型，存入客户信息库。

3）建立客户分类和推荐机制，根据品味相似的客户已购买商品的相关性，结合该客户的个人好恶，实时生成推荐信息。

4）将推荐的商品或服务信息，由推送服务器发送到客户的智能终端上，或展示到客户浏览界面。并记录客户相关消费信息，供日后分析使用。

图3　基于客户需求预测的加油站服务信息推送工作流程

2.4加油站个性化服务推荐的客户评价与互动

客户评价与互动，主要对加油站服务质量、推荐系统功能等方面进行评价。它按照设定的客户评价指标体系，嵌入社会化媒体的评论、分享功能，有针对性地收集客户评价、反馈意见，用于改善企业服务。采集的客户评价数据，我们主要使用层次分析法（AHP）进行定性、定量的分析。

加油站客户服务质量评价指标如表1所示，主要包含五个方面的内容。

对于系统本身的评价，主要是从服务平台、服务界面、信息内容组织、服务质量与效果、用户反馈等五个方面设计相关指标。

表1　加油站客户服务质量评价指标

3　以客户为中心的个性化服务推荐系统在中石化零售业务中的应用

3.1建立精准的客户服务体系，追求客户生命周期价值最大化

加油站个性化服务推荐系统，从车主生活所需信息服务需求入手，快速推广应用，可迅速吸引数千万的客户群体。在精准定位客户需求的基础上，通过细分客户群体，有针对性地推荐商品和服务；另一方面，客户也可主动拉取、搜索企业信息。这样，“推送”和“拉取”相结合，帮助客户高效地获取加油站服务信息，不断创造商机。并通过增值服务，保持客户黏性和良好沟通。

另外，在对客户数据进行透视分析的基础上，预测不同层次客户的最新动向，及时发现、消除个别客户流失因素的不利影响。充分利用客户对企业的反馈意见，实现客户所期望的价值增值。并通过客户，建立口碑，从而在客户生命周期的全过程中，实现客户价值最大化。

3.2通过精准传播，与客户建立个性传播沟通体系

加油站个性化服务推荐系统，通过移动应用，使营销目标从大众转向个人，使传统营销的方式可能被精准的定制营销所取代。

该系统按客户兴趣和消费习惯，设计其感兴趣的产品和活动，将加油站的商品和服务信息、促销活动、积分兑换、公益广告等，适时推送给客户。例如，针对客户周期性的消费，进行定期推荐；根据客户行为、位置信息，利用协作性推荐，将客户感兴趣的商品或服务、特色促销活动等信息，推送到客户的手机终端。

同时，通过客户评价与互动，与客户有效交互，采取差别对待、重点关注，提升其服务体验。客户通过对检索结果的知识评价，也可能激发新的需求兴趣。

通过这种模式，实现与客户“一对一”的沟通。可提高传播效率，降低广告投入和营销费用，以较小的成本抓住了优质的客户源。

3.3通过精准诊断，优化经营策略，整体提升加油站服务品质

我国加油站数量众多，但网点选址、站内布局各有不同，客户需求也不尽相同。通过该系统，可实时采集大量的客户评价反馈意见样本，并从企业和网点层面分别进行定性、定量分析。在企业整体层面，诊断选址布局、资源配置、物流配送、服务开发等方面的不足；在加油站层面，诊断站内环境、服务质量、人员素质、客户管理等方面的问题。并进一步选择最优方案，依次改进，不断地提升加油站服务品质。

3.4精准开发，推广服务项目，提升企业品牌

在市场竞争中，仅仅通过价格竞争是不够的，卖品牌、卖服务的先进理念，应当在成品油销售企业的加油站内，进一步得到体现。

应用个性化服务推荐系统，使得个别加油站为特定客户开发的新服务项目，可被潜在客户搜索浏览。经过分析一定数量的客户浏览行为，可为开发、改进该服务项目提供参考。同时，也可利用关联规则方法，发现不同业务间的关联关系，据此开展交叉营销。

结合加油站自身特点，实行“一站一策”，开发特色服务，规范非油品经营，打造“易捷”品牌。从而，改变加油站单一业务格局，最终实现多元化服务。

［1］余志龙编著.GoogleAndroid SDK开发范例大全［M］.北京：人民邮电出版社，2009.

［2］JiaweiHan，Micheline Kamber等著.数据挖掘：概念与技术（原书第3版）［M］.北京：机械工业出版社，2012.

［3］高昂著.支持动态语言的Android平台［M］.北京：人民邮电出版社，2009.

［4］百度地图.Android地图SDK.http：//developer.baidu.com/ map/sdk-android.htm.

［5］杨静.电子商务个性化推荐系统的构建［J］.现代计算机（专业版），2012（28）：50-53.

［6］张永攀，冯锡炜等.电子商务个性化推荐系统的应用［J］.辽宁石油化工大学学报，2013（1）：69-73.

Research onmobile personalized service recommendation of gas station

ZHOU Miao
（Bureau of Information Management，Sinopec SalesCo.，LTD.Hunan Petroleum Branch，Changsha，Hunan，China410008）

Thispaper presentsanew system of recommending productsand servicesofgasstation to clientsbased on exactcustomer demand with the help of push notification technology.This can meet clients'requirements of personalized service and accomplish low-cost precision marketing of retail business.This paper also explores a method of building a gas station personalized service recommending system，hoping itcould behelpful for thedevelopmentof theenterprise.

mobileapp；information push notification；precisionmarketing；personalized service

10.3969/j.issn.2095-7661.2016.02.018】

TP391

A

2095-7661（2016）02-0059-03

2016-4-23

周淼（1974-），男，湖南长沙人，中国石化销售有限公司湖南石油分公司信息管理处主管，研究生、高级工程师，研究方向：大数据应用、社会化营销等。