机械制造业大数据精准营销策略研究
2019-10-21张晓燕
张晓燕
摘要:大数据是继互联网、云计算、移动互联网之后的新一代通信技术的代表,对营销模式产生了重大的影响。本文在分析机械制造业大数据种类及未来发展趋势的基础上,提出了机械制造业基于大数据的精准营销策略。有助于机械制造企业提高生产效率和管理能力,提高行业和企业决策的科学性,可以有效推动机械制造模式变革和工业转型升级。
Abstract: Big data is the representative of a new generation of communication technology after the Internet, cloud computing and mobile Internet. It has had a great impact on the marketing model. This paper is based on the analysis of big dataundefineds species and future development trend in machinery manufacturing industry. The precision marketing strategy of machinery manufacturing industry based on big data is put forward. It is helpful for mechanical manufacturing enterprises to improve production efficiency and anagement ability, to improve the scientific nature of industry and enterprise decisions. It can effectively promote the transformation of mechanical manufacturing mode and industrial transformation and upgrading.
关键词:机械制造业;大数据;精准营销
Key words: machine building industry;big data;precision marketing
中图分类号:F304.3;F274 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2019)24-0241-03
1 相关理论基础
1.1 精准营销
1999年美国营销专家莱斯特·韦门第一次提出了精准营销的理念,营销大师菲利普·科特勒在2005年系统地界定了精准营销(Precision Marketing)的概念,所谓精准营销就是用可计量、更准确、高回报的营销策略来实施营销战略。Breach和Zabin研究提炼总结指出所谓精准营销就是要遵循4R原则,即准确的信息、准确的客户、准确的時机和准确的渠道。
国内研究者徐海亮(2006)研究了精准营销的内涵,即运用现代的信息技术手段,构建个性化的顾客沟通体系,企业实现可计量的低成本扩张。许瑾(2006)研究指出“精准营销应以顾客为中心,使用多种合适的营销手段,在合适的消费节点,通过合适的销售渠道,把合适价格的产品推介给合适的顾客。
综合国内外精准营销的概念可以用4W2H来归纳阐述,即在合适的地点(where)和合适的时间(when)用合适的方式(how)向合适的人(who)销售恰当数量(How much)的恰当产品(what)。由此可见精准营销的实现需要目标顾客定位的精准、信息沟通方式的精准、销售渠道选择的精准,从而实现低成本的销售策略,达到顾客和厂商的共赢。
1.2 大数据
大数据是继互联网、云计算、移动互联网之后的又一个新热点,是新一代通信技术的代表。大数据作为一种赋能性技术,已作用于经济社会的各个层面。工业品在制造流程过程中产生的大量的数据是提高企业生产力和核心竞争力的非常关键的因素。而传统的制造业生产过程中,虽然有大量的数据,但是企业没有恰当地运用这写数据来分析统计和运用。因此,在当前信息化时代,要充分运用大数据技术挖掘隐藏在数据内的大量的有价值的信息。
《促进大数据发展行动纲要》指出要大数据技术应该与其他产业融合发展,尤其是加大力度发展工业大数据,建设产业生态体系,重点实施工业和新兴产业大数据工程。围绕着《中国制造2025》,探索工业大数据的解决方案,同时运用大数据培育发展制造业的新业态。促进云计算、大数据、工业互联网、个性化定制等集成融合,推动工业转型升级和制造模式的变革。
大数据产业链也正在加速形成。随着机械制造行业步入平稳运行的阶段之后,用户导向的市场竞争已趋向白热化,整个机械制造行业正从卖方市场向买方市场过渡。在这条产业链中最重要的环节——终端用户长期处于被忽视的状态。站在用户的角度,以发现用户价值为使命,全面深入理解用户各方面的需求,成为行业对大数据应用的迫切期待。
1.3 机械制造业大数据精准营销
大数据分析成为市场营销的重要手段。不同于传统的市场研究方法,大数据市场研究方法几乎使用全样本空间。信息技术的高速发展为精准营销提供了技术支持。基于大数据的精准营销就是运用现代信息技术手段对海量大数据进行分析和预测,帮助企业向不同的客户运用不同的营销策略。由于客户的呈现出多样化、个性化、主体化的特点。精准营销的实现需要大数据技术的支持。
随着互联网+和移动互联网的提出,越来越多的互联网企业加入到大数据的应用中来。通过大数据挖掘技术与营销业务方面的创新结合,为行业带来了许多商业模式的变革与创新。比如,工程机械行业电子商务的崛起和发展就是一个典型的成功案例。在大数据背景下,电商平台需要收集、分析客户的历史购买数据,从而精准地向客户推荐产品,同时在线上平台维护和提供客户服务等[1]。
机械制造业大数据在营销和服务中应用研究尚处于探索阶段,行业内部分企业的大数据应用尝试也基本上是完全以自身业务需求为主,应用的针对性过于狭隘,不具备示范作用和复制性。其它领域虽有相对成功的大数据应用,但是缺乏对机械制造行业的适应性,也没有成熟的商业化模式可依循。基于以上背景,本研究针对机械制造企业开展市场营销的要求,研究面向服务的客户行为分析挖掘技术,准确把握客户要求,快速响应个性化需求,提供良好服务,实施精准营销,实现管理模式和数据集成的融合,打造智能、高效的管理模式,有助于提高企业的生产效率和管理能力,提高企业决策的科学性,为进入工业4.0时代扫清障碍。
2 大数据背景下机械制造业特征
2.1 机械制造业大数据种类及采集方式
当前大数据技术不但促进了制造业生产方式的改变,同时也促进了消费市场行为方式的改变。从旨在也企业内部管理的角度可以发现种类繁多的海量的数据,包括非结构化数据的大量结构化的数据。
2.1.1 产品数据
例如产品设计、加工测试、建模工艺、数据维护、零配件配置设计、结构设计、设计变更记录等。通过与这些业务系统的集成来采集和获取这些数据。
2.1.2 生产运营数据
例如业务管理计划、发展目标计划、企业组织结构、生产设备采购和实际使用、质控数据、产品营销、电子商务等。采集和获取的方式主要是通过与这些业务系统的集成实现。
2.1.3 价值链数据
在生产和管理过程中将会涉及到更多各类相关数据,例如上下游渠道客户、合作供应商等;随着大规模定制经济的发展,制造企业还会接受更多的消费者个性化定制数据,通过网络协同对各方资源进行优化配置[2]。采集和获取的方式主要利用工业物联网等技术手段。
2.1.4 客户服务的大数据
当前,为了掌握客户个性化需求,并采取相应的措施满足客户个性化需求,企业需要分析不同客户的价值,由此,做出不同的经营策略。采集和获取这些数据的方式包括市场部门调查、记录客户购买行为、售后和服务过程数据的采集。采集的手段主要有电子商务平台、CRM系统、移动销售终端等。
2.2 基于大数据特征的机械制造业发展方向
2.2.1 需求预测化
第一,机械制造业厂商可以通过大数据技术预测客户需求,更合理地安排生产进程,做到精准营销,同时还可以实现资源的优化配置,有效减少产品积压,甚至可以实现零库存管理,从而实现企业从量变到质变的本质变革。第二,能够通过数据分析、构建模型预测制造业的发展趋势,可以为制造业企业的可持续发展提供科学的决策依据。第三,可以通过电子商务平台的大数据,实时监控商品的供求状况,预测各种产品的价格,以此指导企业、行业的发展依据,同时可以动态地调整价格及营销活动。
2.2.2 产品个性化
传统的卖方市场的消费模式是企业生产什么,客户就要什么,大数据时代的技术支持和电子商务平台的快速发展,消费模式转变成客户要什么,企业就生产什么。工业产品个性化消费需求逐渐明显,机械制造行业的发展更加重视产品与人之间的关系。以客户需求为动力,将个性化定制生产作为主要生产模式。通过挖掘消费者和生产者之间产生的数据,能够为制造企业带来巨大的数据支持,同时,企业还可以根据这些数据改变生产策略,提高产品的畅销性。
2.2.3 生产智能化
工业发展经历了通过运用机器设备实现了机械制造的1.0时代,到通过运用电器设备实现了电气制造的2.0时代,到通过利用网络设备实现产品自动化生产制造的3.0时代,到现在的4.0时代,生产智能化时代。生产智能化的实现得益于大数据技术及互联网技术的发展。通过对智能设备及大数据的运用来实现生产的智能化,使生产制造业的模式变为“制造=智能设备+大数据”,利用智能化技术来实现制造智能化,降低生产成本、解放劳动生产力、提高企业竞争力,促进了企業的快速发展。同时促进了促进劳动密集型企业向智能制造企业转型升级。
2.2.4 服务高效化
我国的制造业企业长期以来对产品服务不够重视,而过度重视产品的研发和生产,直接导致了这个行业的服务水平落后于技术水平,使得制造业企业的客户的满意度较低。因此,要创建高效的个性化的服务体系势在必行。制造业企业需要调整服务的方式和服务的内容来适应客户的需求,在销售产品的同时能够收集到整个环节过程中产生的数据。例如:企业销售人员每卖出一台设备,其相关的服务人员就应通过电子信息技术来跟踪该产品的去向,与终端用户及时进行沟通交流,最大程度上满足消费者的需求;加强企业与顾客之间的沟通交流,在服务上实现及时性与高效性[3]。
3 机械制造业大数据精准营销策略
3.1 构建机械制造业价值链大数据运用的新模式
机械制造企业以价值链为主线,通过大数据采集处理方向和大数据服务与再服务方向,把生产和研发数据、销售及客户数据、服务与产品数据三大类数据整理利用,实现全价值链的大数据采集与应用,进而创新商业模式,企业能够完成发现价值,创造价值,实现价值三个阶段[4]。
3.2 搭建机械制造业产业链大数据运营平台
3.2.1 搭建物联网平台 通过对产品位置信息、客户需求信息、产品流量、行业应用等一系列数据收集、整理、分析,实现对机械制造产品的精准定位、精准营销、精准服务的大数据展示。
3.2.2 搭建电子商务数据平台 通过对产品的浏览量、收藏量、浏览对比分析、忠诚度分析等一系列数据模板进行可视化展示,实现对产品销售策略、平台推广策略、客户服务策略等策略的指导和制定。例如某铝制品加工企业通过阿里巴巴平台的运用经过产品的持续上新、店铺的更新与装修、爆款产品打造、帮助店铺引流、网销宝合理运用、增强曝光、官方平台活动积极响应参加等措施进一步增加流量。
3.3 采用适合机械制造业的精准营销方法
机械加工产品的营销不同于民用产品的营销可以通过品牌精准、客户精准、市场精准等方式和手段。机械加工产品由于技术、工艺、材质等因素要做到精准营销必须要采用适合的精准营销方法。
3.3.1 提供个性化的产品
机械制造行业的消费模式也逐渐转变为买方市场,工业产品个性化消费需求越来越明显,同时,由于产品的规格型号、技术条件、交货期限等存在差异化,这就需要机械制造企业的经营流程和模式符合消费潮流,把客户的需求作为生产和研发的动力,生产的模式更多地依据个性化要求来定制。通过挖掘客户与厂商之间的数据,来提供数据支持,并改变生产策略,提高产品的畅销性,例如,农业机械产品需要个性化产品[5]。
3.3.2 实施差异化的价格
工业用品由于加工工艺、技术手段、原材料材质等因素的不同,因此,在价格上有很大的差异。同时客户的需求量、购买力、资金的回款情况等因素也差异颇大,因此,要实施弹性差异化的定价策略,以满足不同客户的需求。差异化的价格策略需要大数据提供支持。企业通过大数据分析该客户的需求量、该客户在行业中的影响力、信誉情况等因素,从而做出价格策略。
3.3.3 传播精准化的营销信息
营销信息传播精准化的要求就需要指企业把自己的产品信息、销售组织活动等相关的商业信息向自己的目标客户进行推送,从而引起目标客户的关注,并产生点击阅读、询价购买等商业行为。精准化的营销信息传播包括营销信息向谁推送和推送什么样的信息两个方面。互联网时代的蓬勃发展,为精准化的信息传播提供了技术支持,机械制造企业可以通过在互联网上建立相应的产品销售平台和信息反馈平台与客户进行沟通,企业通过平台了解客户的需求信息,客户也可以通过平台把自己的满意度等信息反馈给企业。企业的专业人士除了维护平台的日常运转外,还需要对海量信息数据进行整理分析再使用。
3.3.4 构建全方位且渠道多样化的沟通体系
机械制造企业的营销除了企业自身单方面的推广自己的产品,同时也需要通过多样化的渠道让客户熟悉企业的信息。因此,构建全方位的、多渠道沟通体系会让企业的营销更加精准。机械制造企业可以通过构建企业官网、微信公众号、电话呼叫中心、电子邮件、网络客服、社交媒体、第三方电商平台等线上的沟通方式,也可以通过行业协会、相关上下游客户的相关行业展会、企业加工厂实体店等线下的沟通方式让客户全方位的了解企业的信息,产品的购买提供决策支持[6]。
4 结束语
总之,机械制造企业基于大数据挖掘的营销策略能够为客户提供个性化的产品、实施差异化的价格,以满足不同客户的消费需求,并通过构建全方位、多渠道的沟通体系,传播精准化的营销信息,及时了解客户的满意度,這样才能更好地进行精准营销。在市场竞争越来越激烈的大数据时代,制造业企业就要成立专门的大数据机构研究、开发和运用大数据技术,向数据要效益、向数据要科学的决策,从而提升企业的核心竞争力,在激烈的市场竞争中处于不败的地位。
参考文献:
[1]张彩霞,吴胜辉.基于大数据分析的电商平台最优产品推荐策略研究[J].商业经济研究,2018(19).
[2]陈荣.大数据在工业制造业的应用与研究[J].经贸实战,2017,4.
[3]严高超,刘春东,陈立伟,李超逸.大数据时代下我国机械制造业的发展方向[J].科技论坛,2016(24).
[4]龙浩,霍娜,杨勇,朱作付.基于产业大数据运用的新业态和新模式的构建[J].安徽电子信息职业技术学院学报,2016(5).
[5]朱占江,裴新民,李源.新疆林果业机械化发展现状调研与对策研究[J].中国农机化学报,2017,4.
[6]林庆鹏.基于大数据挖掘的精准营销策略研究[D].兰州理工大学,2016,4.