CC BY
36
ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ НА НЕФТЕГАЗОВЫХ ЗАПРАВОЧНЫХ СТАНЦИЯХ
А.С. Рындина, магистрант
Филиал ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске (Россия, г. Смоленск)
DO1: 10.24411/2411 -0450-2019-11378
Аннотация. В статье описаны современные условия деятельности нефтегазовых заправочных станций на рынке нефтепродуктов. Выявлены необходимые условия для достижения конкурентных преимуществ нефтегазовыми заправочными станциями. Представлены преимущества применения интеллектуального анализа данных в аспекте маркетингового анализа современного рынка нефтепродуктов. Предложены методы интеллектуального анализа данных, позволяющие повысить эффективность анализа деятельности организаций розничной торговли нефтепродуктами.
Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных, нефтегазовые заправочные станции, аналитическое обеспечение, классификация, ассоциативные связи.
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 нефтепродук-тообеспечения.
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.
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.
Структурированные данные в едином формате повышают качество анализа и предоставляют возможность
Данные
Информация
Отбор и обработка данных 1 Сб ор данных Статистический анализ
Структурированная информация
Оценка и объяснение
Data Mining Исследование информации
Принятие решения Представление данных, визуализация Анализ
I
1 .Улучшается процесс принятия решений благодаря
полезной ранее неизвестной информации 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
Закономерности и тренды
Анализ статистики по совокупности факторов позволяет повысить точность прогнозирования,
кластеризации, идентифицировать риски, определять закономерности и тренды, ассоциации и последовательности
Расширение объемов информации за
счет сбора данных внешних источников и расчет зависимостей повышает качество анализа и
_ эффективность, принятиярешений. _ .1
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
проведения более точного прогнозирования объемов продаж нефтепродуктов и сопутствующих товаров; проведение анализа поведения потребителей в зависимости от сформированных товарных наборов.
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
показателей деятельности организации научной проблемой и предметом даль-розничной торговли нефтепродуктами. нейших исследований.
Кроме того, методы интеллектуального Таким образом, методы интеллектуаль-
анализа данных достаточно просты в ис- ного анализа данных позволят обрабаты-пользовании и предоставляют корректные вать данные неограниченного объема и и понятные данные. Однако, стоит отме- разнородного вида, что повысит ценность тить, что корректность результата данных накопленной информации в автоматизиро-методов зависит от входных параметров, ванных информационных системах орга-исходя из чего, присутствует вероятность низаций розничной торговли нефтепро-значительного изменения результата ана- дуктами, анализ которой позволит повы-лиза при незначительном отклонении сить достоверность проводимого прогно-входных параметров. Следовательно, при зирования, и, как следствие, качество при-проведении интеллектуального анализа нимаемых управленческих решений. Дан-данных необходимо учитывать данную ные методы предоставят возможность ор-особенность при выборе входных пара- ганизациям подстраиваться к изменяю-метров. Анализ чувствительности резуль- щимся условиям внешней среды; приме-тата к входным параметрам в методах ин- нять эффективные меры для удержания теллектуального анализа данных, приме- клиентской базы и увеличения абсолют-няемых в области розничной торговли ных объемов продаж. нефтепродуктами, может стать отдельной
Библиографический список
1. Ходюков Ф.Б. Управление развитием розничных сетей автомобильных заправочных станций как направление современной стратегии российских вертикально-интегрированных нефтяных компаний // Сибирский федеральный университет. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://elib.sfu-kras.ru/bitstream/handle/2311/8567/Hodyukov_Stat'ya_stat'ya_sb.pdf?sequence=1 (дата обращения: 24.11.2019).
2. Михеева О.А., Гафурова А.Я. Систематизация факторов, влияющих на качество и конкурентоспособность автозаправочного бизнеса // Вестник экономики и менеджмента. -2016. - №3. - С. 50-54.
3. Крылов Е.Г., Айсина М.С. Выбор автоматизированной системы управления сетью автозаправочных станций // Наука сегодня: реальность и перспективы: материалы международной научно-практической конференции: в 2 ч. - Вологда: ООО «Маркер», 2018. Ч. 1. С. 46-47.
4. Пылькин А.Н., Михеев С.П. Аверченков А.В. Архитектура облачного сервиса для мобильного приложения системы лояльности пользователей сети автозаправочных станций // Актуальные проблемы современной науки и производства: материалы III всероссийской научно-технической конференции. - Рязань: ИП Коняхин А.В. (Book Jet), 2018. - С. 225230.
5. Автоматизация АЗС, АГЗС, МТ АЗК и АТП // Автоматика-плюс. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.automatikaplus.ru/default.aspx?id=ptkm (дата обращения: 24.11.2019).
6. Нефтебаза и АЗС: оперативный учет // Центр учетных технологий. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.center-ut.ru/branchsolutions/10.php (дата обращения: 24.11.2019).
PROSPECTS OF DATA MINING APPLICATION AT OIL AND GAS FILLING STATIONS
A.S. Ryndina, Graduate Student
National Research University «Moscow Power Engineering Institute» (MPEI), Smolensk Branch
(Russia, Smolensk)
Abstract. The article describes the current conditions of oil and gas filling stations in the oil products market. The necessary conditions for achievement competitive advantages by oil and gas filling stations are identified. The advantages of using data mining in the aspect of marketing analysis of the modern oil products market are presented. Data mining methods have been proposed to improve the efficiency of the analysis of the activities of petroleum retail organizations.
Keywords: data mining, oil and gas filling stations, analytical support, classification, associative link.
