Перспективы применения интеллектуального анализа данных на нефтегазовых заправочных станциях

Организации розничной торговли нефтепродуктами, осуществляемой с автомобильных заправочных станций, относятся к сфере торговли. В связи с этим все характеристики и особенности деятельности автозаправочных станций схожи с деятельностью торговых организаций. При этом организации розничной торговли нефтепродуктами относятся к опасным производственным объектам, отличительной особенностью которых является соблюдение требований законодательства не только в сфере торговли, что характерно магазинам по продаже продовольственных и непродовольственных товаров, но и организацией деятельности согласно требованиям нормативных документов, предъявляемым к предприятиям нефтепродуктообеспечения.

Деятельность организаций розничной торговли нефтепродуктами на современном этапе можно отнести к деятельности на высококонкурентном рынке. Согласно данным автора [1], в России на тысячу автомобилей приходится 0,65 автозаправочных станций (АЗС). По сравнению с Польшей, где данный показатель достигает 0,35, Францией - 0,32, Германией - 0,3, российский показатель значительно высок, что свидетельствует о большом количестве организаций розничной торговли неф- тепродуктами и, как следствие, высокой конкуренции.

В условиях высокой конкурентной борьбы, по мнению авторов [1-2], смогут удержаться в борьбе те организации, которые обеспечат:

• -    увеличение абсолютных объемов продаж, что позволит компенсировать снижение уровня маржинального дохода и сохранить величину прибыли;

• -    существенное улучшение качества обслуживания клиентов путем введения новых гибких форм расчетов, специальных программ лояльности клиентов;

• -    расширение платных сервисных услуг, таких как розничные продажи сопутствующих товаров, экспресс мойку машин, работу точек быстрого питания и ресторанов и т.д.

Данные мероприятия можно отнести к задачам маркетинговой службы организаций розничной торговли нефтепродуктами, таким как стимулирование сбыта, привлечение новых и удержание старых клиентов, повышения уровня их доверия и лояльности к организации. Следовательно, для выработки управленческих решений с целью перспективного развития организации розничной торговли нефтепродуктами нуждаются в оптимальном аналитическом обеспечении. Новые сформировавшиеся условия требуют от системы управления быть более гибкой, своевременно и правильно реагировать на все отклонения, прогнозировать направления и темпы развития продаж нефтепродуктов и сопутствующих товаров.

На современном этапе развития информационного общества и цифровизации экономики рынок программных продуктов предлагает различные комплексы информационных систем для автоматизации различных сфер деятельности организаций и их бизнес-процессов. Исходя из чего, для повышения оперативности своей деятельности и учета нефтепродуктов и сопутствующих товаров, автозаправочные станции оборудованы комплексными информационными системами. Данные автоматизированные информационные системы управления (АСУ) позволяют организовать [3-5]:

• 1.    централизованное управление технологическими процессами на автозаправочной станции, а именно автоматизированный отпуск нефтепродуктов; настройка конфигурации оборудования; управление топливораздаточными колонками; учет, хранение нефтепродуктов; взаимодействие с системами измерения уровня топлива; контроль действий персонала;

• 2.    управление магазинами и складами; работа с различными видами оплаты;

• 3.    централизованное управление из офиса всей сетью заправочных станций;

• 4.    формирование промежуточных и сменных отчетов;

• 5.    предоставление программ лояльности клиентам.

2. Управление данными и качеством данных, включая анализ последствий и аналогичных ситуаций 3. Позволяет осуществлять более глубокий анализ и вырабатывать эффективные рекомендации 4. Более точные данные для прогнозной аналитики

Описанные функции АСУ позволяют организовать комплексную автоматизацию розничных продаж нефтепродуктов, также учитывая оптимизацию взаимодействия с клиентами. Однако, данные информаци- онные системы не позволяют провести «умный» анализ накапливаемых данных по отпуску нефтепродуктов, продажи сопутствующих товаров, истории взаимодействия с клиентами. Так, предлагаемая в информационных системах для автозаправочных станций отчетность [3-6] состоит из отчетов по остаткам нефтепродуктов и сопутствующих товаров, складского учета, взаиморасчетов, продажи в различных разрезах. Данные, предоставляемые в отчетах являются структурированной информацией по заданным критериям, что не предоставляет возможности оперативного выявления закономерностей из большого объема данных для реализации прогнозирования или принятия эффективных управленческих решений в сфере взаимодействия с клиентами и товарного ассортимента.

Применение методов интеллектуального анализа данных (Data Mining) откроет перед организациями розничной торговли нефтепродуктами возможности для совершенствования аналитического обеспечения. Ценность интеллектуального анализа данных заключается в выявлении в больших объемах сырых данных неизвестных ранее и практически полезных интерпретаций знаний, которые необходимы для принятия оптимальных управленческих решений. Интеллектуальный анализ является ключом к созданию более эффективных процессов для организаций розничной торговли нефтепродуктами, так как позволит расширить объемы информации, предоставить новые данные для принятия обоснованных управленческих решений. Тогда процесс и преимущества применения интеллектуального анализа данных можно представить в виде рисунка.

I Структурированные данные в едином I формате повышают качество анализа I и предоставляют возможность применения математических методов

_____________J______________

1.Улучшается процесс принятия решений благодаря полезной ранее неизвестной информации

Расширение объемов информации за счет сбора данных внешних источников и расчет зависимостей повышает качество анализа и эффективность принятия решений

Анализ статистики по совокупности факторов позволяет повысить точность прогнозирования, кластеризации, идентифицировать риски, определять закономерности и тренды, ассоциации и последовательности

Рисунок. Процесс и преимущества интеллектуального анализа данных

Исходя из преимуществ и особенности интеллектуального анализа данных, можно выделить следующие перспективы его применения для организаций розничной торговли нефтепродуктами с целью обеспечения конкурентных позиций на рынке:

• 1.    Проведение факторного анализа с целью выявления факторов, оказывающих влияние на посещаемость розничной сети заправочных станций. Проведение данного анализа позволит выявлять закономерности поведения клиентов розничной сети, например, от таких факторов как: маркетинговые акции, проводимые в заданный временной промежуток; акции конкурентов; знание бренда; уровень доходов населения области; уровень инфляции и т.д., а также выявлять зависимость лояльности клиентов от затрачиваемого на рекламные акции бюджет. На основе выявленных закономерностей можно оценить влияние и провести ранжирование каналов продвижения по их эффективности, на основе чего выбрать оптимальное распределение инвестиций по различным способам и каналам продвижения для сохранения или максимизации уровня посещаемости; выявить прочие факторы, влияющие на основные показатели деятельности автозаправочных станций и принятие соответствующих эффективных мер; возможности

• 2.    Выявление ассоциативных и последовательных связей в поведение клиентов на розничных точках реализации нефтепродуктов: выявление связи нескольких событий друг с другом. Данный анализ позволит оценить степень силы взаимосвязи каждого события. Выявление данного рода неочевидных закономерностей предоставит возможности принятия решений о проведении более эффективных рекламных кампаний в розничной сети, расширении платных сервисных услуг, улучшить качество обслуживания.

• 3.    Кластеризация / классификация клиентов и товарного ассортимента на сети автозаправочных станций. Применение данного вида анализа позволит выделить различные группы потребителей и ассортимента, установить степень влияния определенных событий на каждую из групп, что в общем итоге позволит более точно прогнозировать поведение каждой группы и, как следствие, принимать более эффективные меры воздействия на них с целью сохранения или максимизации основных

проведения более точного прогнозирования объемов продаж нефтепродуктов и сопутствующих товаров; проведение анализа поведения потребителей в зависимости от сформированных товарных наборов.

показателей деятельности организации розничной торговли нефтепродуктами.

Кроме того, методы интеллектуального анализа данных достаточно просты в использовании и предоставляют корректные и понятные данные. Однако, стоит отметить, что корректность результата данных методов зависит от входных параметров, исходя из чего, присутствует вероятность значительного изменения результата ана- лиза при незначительном отклонении входных параметров. Следовательно, при проведении интеллектуального анализа данных необходимо учитывать данную особенность при выборе входных параметров. Анализ чувствительности результата к входным параметрам в методах интеллектуального анализа данных, применяемых в области розничной торговли нефтепродуктами, может стать отдельной научной проблемой и предметом дальнейших исследований.

Таким образом, методы интеллектуального анализа данных позволят обрабатывать данные неограниченного объема и разнородного вида, что повысит ценность накопленной информации в автоматизированных информационных системах организаций розничной торговли нефтепродуктами, анализ которой позволит повы- сить достоверность проводимого прогнозирования, и, как следствие, качество принимаемых управленческих решений. Данные методы предоставят возможность организациям подстраиваться к изменяющимся условиям внешней среды; применять эффективные меры для удержания клиентской базы и увеличения абсолютных объемов продаж.