這是一個有著相對矛盾的命題，甚至也被人稱為偽命題，因為從辦公的角度來講，沒有那么多緊急事務需要隨時隨時去處理，而作為人的屬性，也不喜歡隨時隨地被納入到“辦公“的體系中去。
但不可否認，企業移動化辦公已經離我們越來越近，很多企業已走在前頭：中國聯通的移動化方案已經非常成熟，中國食品的移動化也已開始了三年之久，中鐵建設的移動審批實現全集團覆蓋，諾華制藥的移動化遠程醫療已給企業帶來極大競爭力，殼牌的移動技術與大數據技術結合已幫助全球客戶足不出車即可完成加油，省時省力。
這些卓越的實戰分享怎么可以錯過？
篇章三：大數據+移動應用，殼牌IT核心
殼牌，“油”之精品貴族，在中石油、中石化的包圍里，以客戶體驗擴張著在中國的市場牌圖。大數據+移動應用，是殼牌信息化的兩個王牌，幫助殼牌客戶在加油過程中實現了“足不出車”。殼牌中國區CIO徐斌分享了殼牌在大數據及移動應用方面的實踐。
上圖為：殼牌中國CIO徐斌
一、大數據
徐斌認為大數據是指“無法用現有的軟件工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據集合。“因此，需要新的處理模式才能使數據具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力。但同時，這也是一個海量的、高增長率和多樣化的信息資產，企業必須要用好。
徐斌說：“現代企業的運營模式早已發生了變化，從產品為中心轉變為以客戶為中心，因此，必須要把客戶需求作為最優先級來考慮。“
如何發現自身企業哪些環節具備大數據價值？
1、 保證安全生產的環節
油品最需要保證的是安全，安全無小事！
2、 可以降低企業成本的環節
發現流程改進點，減少無價值的工作內容，提升生產率；降低產品廢品率， 減少缺陷成本；優化庫存， 減少沉淀資金，減少現金流風險；提升配送和供應鏈效率，減少生產和客戶之間的鏈條上的所有環節的成本。
3、 提升銷售價值的環節
數據分析顯示，93% 的人類行為是可以預測的。在銷售環節，首先是發掘潛在的客戶，帶來更多地銷量；其次是更好地維系現有客戶， 持續深入營銷；第三是預測客戶的需求， 主動開發適合需求的產品；第四是異業營銷合作，建立生態圈，共享共同開發和維系客戶。
通過對上述各個能改善客戶體驗、提高安全性、降低成本、提高銷售的環節分析，殼牌在下述領域建立了符合自身要求的大數據應用。
1、上游業務應用
采集實時數據(井下的溫度， 壓力等)， 歷史數據和外部參考數據(地理數據)，建立數據分析預測模型。如一旦某個預測模型發生，就會及時通知相關人員采取相關措施，解決問題或預備潛在問題，保證安全。同時，相關的解決方案也將記錄到知識庫，幫助開發未來的系統。
2、下游銷售的應用
采集實時數據：通過移動設備(地理位置、用戶、支付等), 車聯網(車載中控信息) 和其他 (天氣，社交信息等)進行全方位的數據搜集，然后將數據存儲在實時數據庫里進行實時分析，為客戶服務和忠誠度項目推動計劃提供數據支持。比如對客戶開車里程、用油狀態等數據進行搜集，當客戶車輛的油箱庫存較少，并且靠近殼牌加油站時，客戶就能收到定制的短信通知，告知其油箱油量已將達到警戒限，且距殼牌加油站不足兩公里距離，提醒其加油。此舉不僅提高了用戶體驗，也提高了銷售業績。
3、安全生產的應用
殼牌采用了SIR 實時大數據收集技術，這是一種運用兌帳數據的統計分析方法/系統來檢測和發現不正常的油罐運作波動/趨勢，以此來尋找出泄漏的存在，并采取安全預警措施予以預防。
4、信息安全的應用
采取實時和歷史數據，從完全不同的結構、不同的系統和網絡設備中搜集分析數據，通過分析發現相關時間之間的關聯性，提前發現非計劃的事件。
1、 在零售業務中的應用實例：
利用大數據分析技術來擴展客戶群, 增加銷售。通過對社交和網上交易數據來確定潛在客戶，并對客戶行為與加油行為相關性以及消費能力進行分析，尋找潛在的客戶。
具體做法是：比如對1000萬的客戶群，通過精準篩選，定位出10%的潛在客戶,再對這100萬的用戶進行推送，其中可能有很大比率的客戶會發展成會員卡注冊用戶，并有很大比率的客戶實現了成功充值等。通過3個月的客戶拓展，效果明顯，相當于歷史5年開發客戶數的50%。
二、移動應用
徐斌介紹，殼牌使用了微軟Lync協作解決方案，同時實現了企業員工內部協作與企業外部協作。
企業內部：主要目的是提升員工效率，具備移動電話、桌面電話外撥、電話會議等功能；
企業外部：與中國銀聯進行業務協作，客戶在加油的同時，無論通過何種支付方式，如銀行卡、加油卡、甚至是支付寶等，都可以快速進行付款，減少客戶排隊等侯時間。
除了移動支付、移動協作，殼牌還實現了移動發票打印。這也意味著，客戶不用下車，即可全部實現加油、付款、發票打印全部服務，油加滿后，即可以同步開車離開。這給客戶提供了非常方便的客戶體驗。移動應用使殼牌獲得了5%的銷售增長。
冬季CIO沙龍其它熱點分享：
京公網安備 11010502049343號