化工產品營銷價格決策支持系統設計與分析

劉 宇

（中國石化化工銷售有限公司華東分公司，上海 200050）

在現代化社會經濟條件下，企業面臨的市場環境越來越復雜多變，在這種市場環境下，企業如何積極有效地開展市場營銷工作，進行營銷決策，是一個需要認真研究和解決的問題。特別是對于大型石油化工企業來說，不管其產品的加工過程多么復雜，企業的最后效益都要通過營銷環節來最終實現。如何能使產品賣到最好的價格，最終實現效益最大化，是企業追求的終極目標。面對復雜多變的市場環境，如何進行市場決策，如何確定產品的市場價格，是擺在企業，特別是企業領導人面前的一個重大課題。目前，國內大多數石化企業已經建立起信息管理系統，在管理上實現了規范化和科學化。但產品營銷是一個復雜的綜合過程，產品的價格是多種信息因素的綜合反應，管理的信息化不一定就是實現了決策的科學化，科學的價格決策需要科學的信息分析和綜合處理，是一個專業性較強的系統工程，需要科學的決策分析系統的支持。產品價格決策支持系統就是為了解決企業面臨的這一課題應運而生的。

1 決策支持系統應用分析

決策支持系統（DSS）是現代計算機技術與人工智能、管理決策技術綜合在一起的一種決策應用技術手段，涵蓋了眾多的領域，例如計算機硬件、軟件、信息論、人工智能、信息經濟學等眾多的學科領域，能夠幫助決策者提升決策水平，實現決策更加科學化和有效性。早期的決策支持系統主要是建立在數據庫基礎之上的，數據庫系統是現代數據管理的重要技術性手段，對日常工作進行全面的數據分析和應對處理。借助數據庫技術能夠極大提升工作質量和工作效率，在多元化的信息時代下，確保各個階段都能夠獲得極大的數據支持。現實中可以發現，數據庫在工作的過程中也存在著不利的一面，就是在相關工作處理的過程中，很容易出現數據處理沖突的事情。在這種情況下，使用者認識到事務處理和分析處理存在著明顯的差異性，這就意味著借助事務處理環境來支持DSS缺乏一定的可行性。決策支持系統顯然不同于一般的信息管理系統，目前常用的管理系統，如企業管理信息系統，是一種聯機事務處理系統，沒有有效的分析、評估和決策功能，缺乏市場管理經驗、思想、模型和算法，其功能基本限于辦公自動化；而決策支持系統是一個分析處理系統，是一個動態的有機結合的系統。

隨著數據庫技術的發展，DSS將由數據倉庫（DW）、聯機分析處理（OLAP）和數據挖掘技術（DM）來完成。數據庫主要作用是對相關的數據進行存儲，OLAP的作用是對數據進行全面的分析，對于特定數據進行分析，從而提升數據分析能力。從分析的角度來看，數據庫發展經歷了一個動態的過程，在各個階段中由于面臨的現實問題有著一定的差異性，要在多元化的時代發展中，做好數據分析和應對工作，只有這樣才能夠更好地服務于現實需要。數據挖掘意味著能夠對日常積累下來的大數據進行全面分析和處理，數據挖掘技術為DSS系統指出了一條新的發展道路，如圖1所示。

就目前決策支持系統的應用而言，由于分析技術手段等各方面的原因，基本上處于聯機分析處理階段，OLAP技術的發展使決策分析中數據結構和分析方法相分離，這樣就能使分析工具通用而靈活。目前OLAP工具基本分為兩大類，一類是基于多維數據庫的，一類是基于關系數據庫的。現在比較常見的決策支持系統主要集中在國家有關部委和證券、金融等行業，如統計分析系統、股票分析系統、金融管理分析系統等，應用于石油化工等行業的價格決策支持系統還沒有受到企業的廣泛重視。但由于我國市場經濟發展建設較快，石油化工產品也由過去的計劃型轉向市場化，產品結構不斷調整和升級，原來的開發環境和分析手段已經不能適應目前的市場環境和企業發展的要求。因此，開發適合公司自己的石油化工產品的價格決策支持系統是非常必要的。

2 產品價格決策支持系統設計架構

化工產品價格決策支持系統就是以研究石化產品銷售價格及其有關的石油化工綜合性產品市場和價格規律為目標，通過有效的市場分析和預測，來確定合理的價格策略，達到支持科學價格決策的目的。目前，國內石化企業都實現了ERP上線操作，這就為價格決策支持系統的建立提供了一個良好的信息平臺，加上專業化的營銷管理機構、暢通及時的營銷信息渠道和豐富的市場營銷經驗，用現代化的信息處理方法就能實現科學的價格決策支持系統，如圖2所示。

圖2 系統設計方案圖

2.1 設計方案圖實施說明

基于數據庫技術設計原理，系統按照需求分析的層次來實現，下一層次的需求是對上一層次需求目標的支持，以現貨市場分析為例：產品決策支持系統為第一需求界面；價格現貨市場分析是價格支持系統的其中一個需求環節，為第二需求界面；要實現現貨市場分析，需要現貨市場價格觀測、現貨價格預測、現貨價格變動分析等手段的支持，為第三需求界面；其中現貨價格分析預測需要價格模型的選擇、模型計算、參數設置等計算方法來實現，為第四需求界面；而價格模型的選擇確立需要利用回歸技術和神經元網絡技術等現代信息處理手段實現，為第五需求界面。

3 系統研究的主要內容和預期達到的效果

1）建立和維護數據庫。將公司產品價格、同行業相關產品價格、原料價格、期貨價格、經濟指數、客戶需求、企業成本、波動規律等影響產品價格的有關數據以及在分析計算過程中產生的新數據以一定的模式存入數據庫，并能對數據庫進行維護，實現對數據的錄入、轉換、編輯、修改、備份和恢復等功能。

2）用數據庫內的歷史價格數據作為輸入，以一定的算法對數據進行分析處理，找出其內在的關系，建立相關的數學模型，并輸出新的價格數據。同時用新的數據對模型參數進行修訂，使其不斷進行滾動優化，更能反映實際的產品價格，并對未來的價格作出更準確的預測，能實現現貨價格觀測、現貨價格分析預測、價格變動技術分析、區域價格分布及分析等功能。

3）實現用圖表、曲線等更直觀的方式反映分析價格的變化規律和預測效果，能進行周期曲線分析、周期價格策略分析等功能。

4）制訂價格策略分析報告，給決策層提供輔助決策支持。

5）其他分析：包括期貨市場、成本效益、市場需求、行業經濟等方面的分析。

4 方案設計實施步驟

1）對系統進行定義，并進行系統問題的可行性分析。

2）對系統進行總體分析設計，建立相對完整數據庫結構。

3）對數據進行分析處理，建立數學模型。

4）對整個系統進行調試、實施和維護。

5）對系統存在的問題進行整改，編寫提交系統報告。

5 正確對待市場與價格的預測、有效實施預測流程

1）由于系統的信息量較大，經常要進行數據補充和更新，而且信息的收集大部分靠人工完成，需要大量的工作保證信息的及時性和可靠性。

2）使用成熟的技術能夠有效提升利潤率，在使用的過程中要綜合考慮各種技術手段帶來的影響，結合現實需求，制定相應的技術使用標準和應用方式方法，盡可能去除決策過程中的一些猜測性因素。現實中由于技術的快速以及競爭對手的存在，導致各項工作開展的過程中需要做好全面的技術應用和管理工作，以更加靈活多樣的方式進行綜合性的技術探索和管理實踐。現實中許多大型企業采用可靠預測方法來提升決策科學性和有效性，避免純主觀判斷帶來的不利性影響，以更加靈活多樣的方式做好管理預測工作。

3）如果所要求的精確程度和回應速度較高，每季度或每個月產生預測結論是不夠的。如果預測率過低就會導致與實際結果嚴重背離情況的出現；因此預測率越高，相應的準確性就會越高。

4）由于系統主要側重于信息處理和算法分析，而影響產品市場價格的因素很多，僅靠復雜的算法和推理有時并不能得到理想的結果，要改進預測流程，需要系統方法對評審預測進行失誤分析，在實踐過程中要進行全面的流程改進和模型分析工作，通過大數據分析技術來輔助日常管理工作。為了提升決策科學性和有效性，通過專題小組、建立專家數據庫等多種手段對薄弱環節進行管控，更好地實施預測工作，為指導化工產品的銷售提供基礎的參考依據。