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談鐵路客運營銷輔助決策系統的應用
摘要：哈爾濱站從客流預測、市場細分、適時通報、運力配置等方面不斷探索，依靠信息技術來改造傳統產業，逐步建立起“超前預測、協調運作”的客運營銷輔助決策系統，改變了以往傳統的人工分析和經驗預測的方法，為鐵路充分挖掘運能潛力，實現運輸效益最大化提供了科學依據。
關鍵詞：鐵路客運 營銷 決策系統應用
0 引言
幾年來，哈爾濱站面對客運市場的激烈競爭，依靠觀念創新、管理創新和技術創新，從客流預測、市場細分、適時通報、運力配置等方面不斷探索，依靠信息技術來改造傳統產業，逐步建立起“超前預測、協調運作”的客運營銷輔助決策系統，改變了以往傳統的人工分析和經驗預測的方法，為鐵路充分挖掘運能潛力，實現運輸效益最大化提供了科學依據。此系統以哈爾濱站局域辦公網為基礎平臺，具有維護便利、系統穩定、信息共享的特點，自2008年投入應用以來，取得了良好的效果，成為了專兼職營銷人員的有力助手。
1 客運營銷輔助決策系統產生的背景
由于鐵路旅客運輸受線路、運行圖、固定、移動行車設備等影響，始終處于計劃運輸的狀態。如果不能及時掌握客流的動態，就會出現客流高峰期，運能緊張造成客流流失；客流淡季則能力虛糜，造成運輸成本增加的問題。雖然鐵路一直在努力解決運能和運量的矛盾，力爭尋求最佳的零界點，但掌握市場動態的手段、方法還十分有效，不能做到超前預測、動態調整、快速反應，沒有形成一套完整的戰略、戰術體系，大量有價值的數據信息沒有被充分挖掘和提煉出來，不能很好地為管理和決策提供依據，難以滿足形勢不斷發展的要求。營銷決策的局限性在于：
1.1 不能對客流進行科學的調查、分析與預測，無法準確掌握客流的特點、走勢及動態，投入的運能無法完全滿足客流的需求，影響了正常的站車秩序，也損害了鐵路的形象。
1.2 不能綜合分析某一方向、某一趟列車的上座率，也就不能準確計算出合理的列車編組輛數和無座席加成系數，運輸效率不高，無法實現效益最大化。
1.3 傳統手工統計的準確度和時效性較差。造成這個問題的原因有兩個方面。一方面是車站日常分析的數據是通過客流調查、客票系統數據的采集、提煉獲得，但是由于現有的客票系統提供的數據量大、分散，只能采用手工方法多次采集，不能實現自動采集。另一方面是車站數據分析人員采用的統計、分析方法不夠科學，統計對比方法單一，選擇數據項點少，以往只對節假日時期數據進行統計，側重流量、流向的對比分析，準確率低，因此統計分析內容缺乏全面性、合理性，缺少說服力，并且憑經驗預測的多，不能科學預測。
1.4 不能實時搜集到各種信息，特別是不能及時搜集掌握公路和民航運輸業迅猛發展對鐵路的沖擊，以及客流分布不均衡等信息，這就很容易造成客流組織工作的被動，也就是鐵路運輸組織仍處于比較封閉的狀態，適應市場的機動性較差。
1.5 不能準確地細分市場，對學生、民工、旅游等客流的組成和結構比例無法完全掌握，無法提供相應的個性化服務和能力保證。
1.6 不能實現信息的互聯互通，自動預測，信息資源掌握在少數專職營銷人員手中，不能形成全員營銷的共識，執行層抓生產存在一定的盲目性。
1.7 客流調查的方式方法單一，費事、費力、費人，而調查的效果不明顯。
1.8 不能把鐵路速度快、票價低的優勢充分展示出來，對外宣傳的力度不夠，引流上線的作用不夠明顯。
為了消除營銷決策憑經驗、憑領導主管判斷的局限性，滿足營銷決策科學化的內在要求，哈爾濱站自2008年以來自主研發《客運營銷輔助決策系統》，從市場需求的角度出發，以追求經濟和社會效益為目標，逐漸建立起完善的，以信息化平臺做支持的營銷輔助決策系統，為客運部門提供科學決策依據，實現客運營銷決策的科學化。該系統是一個綜合性分析、輔助決策支持系統，它對哈站的收入、發送量進行匯總統計，進行宏觀的概括；同時對當前系統運行中所涉及的收入、發送量信息作出相關分析。該系統的開發可以使客運管理人員及時掌握全站每天的重要生產指標，也可以實現有針對性地查詢客票發售情況、客運市場需求情況等信息，為客運管理人員的營銷決策提供參考。
2 客運營銷輔助決策系統的構成
2.1 硬件結構 采用客戶/服務器體系結構，為便于全站各級用戶使用到該系統，在哈爾濱站辦公系統網絡中增加一臺服務器，主要配置是內存１G、硬盤73G、CPU為志強3.0。該服務器通過交換機與辦公網絡相連，實現了全站各級用戶的使用。
2.2 軟件結構 后臺應用程序采用常用的Windows server2000操作系統和SQL server2000數據庫，實現了數據采集整理傳輸等功能。前臺應用程序開發工具使用ASP頁面服務器程序設計系統軟。
2.3 功能模塊
2.3.1 指標走勢分析模塊。主要包括旅客發送量走勢分析、旅客上車人數走勢分析、運輸收入走勢分析、始發列車上座率走勢分析四部分，根據歷年數據形成各種圖表，為優化運力資源配置、充分挖掘運能潛力提供科學依據，實現增收創效。該模塊采用數據導入的方式將歷年的每日、每月發人數據導入到指標走勢數據庫中，輸入查詢日期可以自動繪制出收入、發人、上車人數、上座率走勢圖。
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