摘要：哈尔滨站从客流预测、市场细分、适时通报、运力配置等方面不断探索，依靠信息技术来改造传统产业，逐步建立起“超前预测、协调运作”的客运营销辅助决策系统，改变了以往传统的人工分析和经验预测的方法，为铁路充分挖掘运能潜力，实现运输效益最大化提供了科学依据。
关键词：铁路客运 营销 决策系统应用
0 引言
几年来，哈尔滨站面对客运市场的激烈竞争，依靠观念创新、管理创新和技术创新，从客流预测、市场细分、适时通报、运力配置等方面不断探索，依靠信息技术来改造传统产业，逐步建立起“超前预测、协调运作”的客运营销辅助决策系统，改变了以往传统的人工分析和经验预测的方法，为铁路充分挖掘运能潜力，实现运输效益最大化提供了科学依据。此系统以哈尔滨站局域办公网为基础平台，具有维护便利、系统稳定、信息共享的特点，自2008年投入应用以来，取得了良好的效果，成为了专兼职营销人员的有力助手。
1 客运营销辅助决策系统产生的背景
由于铁路旅客运输受线路、运行图、固定、移动行车设备等影响，始终处于计划运输的状态。如果不能及时掌握客流的动态，就会出现客流高峰期，运能紧张造成客流流失；客流淡季则能力虚糜，造成运输成本增加的问题。虽然铁路一直在努力解决运能和运量的矛盾，力争寻求最佳的零界点，但掌握市场动态的手段、方法还十分有效，不能做到超前预测、动态调整、快速反应，没有形成一套完整的战略、战术体系，大量有价值的数据信息没有被充分挖掘和提炼出来，不能很好地为管理和决策提供依据，难以满足形势不断发展的要求。LoCAlHost营销决策的局限性在于：
1.1 不能对客流进行科学的调查、分析与预测，无法准确掌握客流的特点、走势及动态，投入的运能无法完全满足客流的需求，影响了正常的站车秩序，也损害了铁路的形象。
1.2 不能综合分析某一方向、某一趟列车的上座率，也就不能准确计算出合理的列车编组辆数和无座席加成系数，运输效率不高，无法实现效益最大化。
1.3 传统手工统计的准确度和时效性较差。造成这个问题的原因有两个方面。一方面是车站日常分析的数据是通过客流调查、客票系统数据的采集、提炼获得，但是由于现有的客票系统提供的数据量大、分散，只能采用手工方法多次采集，不能实现自动采集。另一方面是车站数据分析人员采用的统计、分析方法不够科学，统计对比方法单一，选择数据项点少，以往只对节假日时期数据进行统计，侧重流量、流向的对比分析，准确率低，因此统计分析内容缺乏全面性、合理性，缺少说服力，并且凭经验预测的多，不能科学预测。
1.4 不能实时搜集到各种信息，特别是不能及时搜集掌握公路和民航运输业迅猛发展对铁路的冲击，以及客流分布不均衡等信息，这就很容易造成客流组织工作的被动，也就是铁路运输组织仍处于比较封闭的状态，适应市场的机动性较差。
1.5 不能准确地细分市场，对学生、民工、旅游等客流的组成和结构比例无法完全掌握，无法提供相应的个性化服务和能力保证。
1.6 不能实现信息的互联互通，自动预测，信息资源掌握在少数专职营销人员手中，不能形成全员营销的共识，执行层抓生产存在一定的盲目性。
1.7 客流调查的方式方法单一，费事、费力、费人，而调查的效果不明显。
1.8 不能把铁路速度快、票价低的优势充分展示出来，对外宣传的力度不够，引流上线的作用不够明显。
为了消除营销决策凭经验、凭领导主管判断的局限性，满足营销决策科学化的内在要求，哈尔滨站自2008年以来自主研发《客运营销辅助决策系统》，从市场需求的角度出发，以追求经济和社会效益为目标，逐渐建立起完善的，以信息化平台做支持的营销辅助决策系统，为客运部门提供科学决策依据，实现客运营销决策的科学化。该系统是一个综合性分析、辅助决策支持系统，它对哈站的收入、发送量进行汇总统计，进行宏观的概括；同时对当前系统运行中所涉及的收入、发送量信息作出相关分析。该系统的开发可以使客运管理人员及时掌握全站每天的重要生产指标，也可以实现有针对性地查询客票发售情况、客运市场需求情况等信息，为客运管理人员的营销决策提供参考。
2 客运营销辅助决策系统的构成
2.1 硬件结构 采用客户/服务器体系结构，为便于全站各级用户使用到该系统，在哈尔滨站办公系统网络中增加一台服务器，主要配置是内存１g、硬盘73g、cpu为志强3.0。该服务器通过交换机与办公网络相连，实现了全站各级用户的使用。
2.2 软件结构 后台应用程序采用常用的windows server2000操作系统和sql server2000数据库，实现了数据采集整理传输等功能。前台应用程序开发工具使用asp页面服务器程序设计系统软。
2.3 功能模块
2.3.1 指标走势分析模块。主要包括旅客发送量走势分析、旅客上车人数走势分析、运输收入走势分析、始发列车上座率走势分析四部分，根据历年数据形成各种图表，为优化运力资源配置、充分挖掘运能潜力提供科学依据，实现增收创效。该模块采用数据导入的方式将历年的每日、每月发人数据导入到指标走势数据库中，输入查询日期可以自动绘制出收入、发人、上车人数、上座率走势图。
2.3.2 学生客流分析模块。与黑龙江省教育厅合作，专门建立哈市各院校学生数据库，通过每年对新生、毕业生数据的更新，查询、预测各个时期学生出行情况，为学生票发售工作提供科学的参考依据。该模块采用数据导入、手工添加数据的方式将历年的学生基本信息、各院校放假日、学生各方向客流量录入到学生数据库中，通过输入查询条件，能够统计、预测出学生基本情况、各院校放假日、学生各方向客流量、

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