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大数据+移动应用:壳牌IT核心

2015/1/23    来源:企业网D1Net    作者:曹建菊      
关键字:移动应用  大数据  壳牌  
壳牌,“油”之精品贵族,在中石油、中石化的包围里,以客户体验扩张着在中国的市场牌图。大数据+移动应用,是壳牌信息化的两个王牌,帮助壳牌客户在加油过程中实现了“足不出车”。壳牌中国区CIO徐斌分享了壳牌在大数据及移动应用方面的实践。

  壳牌,“油”之精品贵族,在中石油、中石化的包围里,以客户体验扩张着在中国的市场牌图。大数据+移动应用,是壳牌信息化的两个王牌,帮助壳牌客户在加油过程中实现了“足不出车”。壳牌中国区CIO徐斌分享了壳牌在大数据及移动应用方面的实践。

  一、大数据

  壳牌中国区CIO徐斌认为大数据是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。“因此,需要新的处理模式才能使数据具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。但同时,这也是一个海量的、高增长率和多样化的信息资产,企业必须要用好。

  徐斌说:“现代企业的运营模式早已发生了变化,从产品为中心转变为以客户为中心,因此,必须要把客户需求作为最优先级来考虑。“

  如何发现自身企业哪些环节具备大数据价值?

  1、 保证安全生产的环节

  油品最需要保证的是安全,安全无小事!

  2、 可以降低企业成本的环节

  发现流程改进点,减少无价值的工作内容,提升生产率;降低产品废品率, 减少缺陷成本;优化库存, 减少沉淀资金,减少现金流风险;提升配送和供应链效率,减少生产和客户之间的链条上的所有环节的成本。

  3、 提升销售价值的环节

  数据分析显示,93% 的人类行为是可以预测的。在销售环节,首先是发掘潜在的客户,带来更多地销量;其次是更好地维系现有客户, 持续深入营销;第三是预测客户的需求, 主动开发适合需求的产品;第四是异业营销合作,建立生态圈,共享共同开发和维系客户。

  通过对上述各个能改善客户体验、提高安全性、降低成本、提高销售的环节分析,壳牌在下述领域建立了符合自身要求的大数据应用。

  1、上游业务应用

  采集实时数据(井下的温度, 压力等), 历史数据和外部参考数据(地理数据),建立数据分析预测模型。如一旦某个预测模型发生,就会及时通知相关人员采取相关措施,解决问题或预备潜在问题,保证安全。同时,相关的解决方案也将记录到知识库,帮助开发未来的系统。

  2、下游销售的应用

  采集实时数据:通过移动设备(地理位置、用户、支付等), 车联网(车载中控信息) 和其他 (天气,社交信息等)进行全方位的数据搜集,然后将数据存储在实时数据库里进行实时分析,为客户服务和忠诚度项目推动计划提供数据支持。比如对客户开车里程、用油状态等数据进行搜集,当客户车辆的油箱库存较少,并且靠近壳牌加油站时,客户就能收到定制的短信通知,告知其油箱油量已将达到警戒限,且距壳牌加油站不足两公里距离,提醒其加油。此举不仅提高了用户体验,也提高了销售业绩。

  3、安全生产的应用

  壳牌采用了SIR 实时大数据收集技术,这是一种运用兑帐数据的统计分析方法/系统来检测和发现不正常的油罐运作波动/趋势,以此来寻找出泄漏的存在,并采取安全预警措施予以预防。

  4、信息安全的应用

  采取实时和历史数据,从完全不同的结构、不同的系统和网络设备中搜集分析数据,通过分析发现相关时间之间的关联性,提前发现非计划的事件。

  5、 在零售业务中的应用实例:

  利用大数据分析技术来扩展客户群, 增加销售。通过对社交和网上交易数据来确定潜在客户,并对客户行为与加油行为相关性以及消费能力进行分析,寻找潜在的客户。

  具体做法是:比如对1000万的客户群,通过精准筛选,定位出10%的潜在客户,再对这100万的用户进行推送,其中可能有很大比率的客户会发展成会员卡注册用户,并有很大比率的客户实现了成功充值等。通过3个月的客户拓展,效果明显,相当于历史5年开发客户数的50%。

  二、移动应用

  徐斌介绍,壳牌使用了微软Lync协作解决方案,同时实现了企业员工内部协作与企业外部协作。

  企业内部:主要目的是提升员工效率,具备移动电话、桌面电话外拨、电话会议等功能;

  企业外部:与中国银联进行业务协作,客户在加油的同时,无论通过何种支付方式,如银行卡、加油卡、甚至是支付宝等,都可以快速进行付款,减少客户排队等侯时间。

  除了移动支付、移动协作,壳牌还实现了移动发票打印。这也意味着,客户不用下车,即可全部实现加油、付款、发票打印全部服务,油加满后,即可以同步开车离开。这给客户提供了非常方便的客户体验。移动应用使壳牌获得了5%的销售增长。 

责任编辑:涂君军
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