商務智能在鋼鐵營銷中的運用

王 惠

(武鋼營銷總公司 武漢武鋼現貨貿易有限公司，湖北武漢 430080)

近年來，水、電、礦石、煤炭等原材料價格上漲，生產成本不斷增加，鋼鐵行業的生產線重復建設嚴重，鋼鐵行業呈現嚴重的產能過剩，銷售價格下降，利潤下降。2014年，鋼鐵行業銷售利潤率只有0.85%，在整個工業行業中墊底。多年來鋼鐵行業低價格、低效益的局面沒有改變，鋼鐵企業舉步為艱，企業間的競爭十分激烈，使得很多鋼鐵企業虧損嚴重。要想生存，鋼鐵企業必須創新思維，走出一條科技創新的新路出來。

一、商務智能是鋼鐵企業科技創新走出困境的有效手段

商務智能(Business Intelligence，BI)是指將企業的各種數據及時地轉換為管理者感興趣的信息(或知識)，并以各種方式展現出來，幫助管理者進行科學決策。最早是20世紀90年代末在國外企業界出現，隨后傳入中國，近年來在中國企業中越來越受到推崇。

鋼材產品的生產銷售流程很長，步驟很多，每個步驟都給我們帶來了大量數據，數據量呈爆炸式增長，我們進入了大數據的時代。鋼鐵企業要加強管理，向科技要效益，這些數據就是企業珍貴的財富，如何對這些數據合理利用，讓他們發光增彩呢，我們需要運用信息化工具進行數據分析與挖掘。商務智能(BI)的應用無疑是一種解決之道。

二、商務智能技術運用到鋼鐵營銷的可行性分析

商務智能的支撐技術主要有:數據倉庫(Data Warehouse，DW)技術、聯機分析處理(On-Line Analytical Processing，OLAP)技術、數據挖掘(Data Mining，DM)技術和企業信息門戶(Enterprise Information Portal，EIP)技術。

數據倉庫是一個面向主題的、集成的、穩定的、包含歷史數據的數據集合，用于支持管理決策的制定。數據倉庫完成了數據的收集、集成、存儲、管理等工作，是實現商務智能的數據基礎，是企業長期事務數據的準確匯總。

聯機分析處理技術可以對數據倉庫中多維的商務數據進行在線分析處理，生成新的商業信息;能實時監測商務運作的成效，使管理者自由地與商務數據相互聯系。

數據挖掘技術是指從存放在數據庫、數據倉庫或其他信息庫中的大量數據中挖掘人們感興趣的知識的過程。數據挖掘技術的常見方法有關聯規劃、決策樹、神經網絡、聚類、遺傳算法和統計分析等。

企業信息門戶技術提供了一個用戶與企業的商業信息和應用軟件間的接口。企業的商業信息不只被儲存在數據倉庫中，而是分布在不同的系統和應用軟件之中。

從應用的角度講，商務智能也可以理解為DW+OLAP+DM。從技術角度來看，商務智能是重視分析數據的技術。

近十年來，中國鋼鐵企業管理從最初的手工臺帳式的原始狀況，到將管理信息系統、整體產銷，網上競價等先進的管理方法、技術手段引入到鋼鐵生產及銷售中來。中國鋼鐵企業信息化進程突飛猛進。

通過多年的發展，鋼材的生產進度、產成品的質量等級、倉儲信息已全部進入系統管理，進行了網上監控，銷售部門的成本、銷售數量及銷售價格等情況也全部進入管理信息系統。財務收支情況也全部通過計算機系統，可以說鋼鐵企業的生產經營銷售情況已全面實現信息化，有詳細的數據庫信息做后臺支撐，為商務智能的深入開展提供了數據支撐。(見下圖)

圖1 產品生產環節可以產生的數據信息

圖2 產品銷售環節可以產生的數據信息

圖3 售后環節可以產生的數據信息

鋼材的銷售環節，許多鋼廠建有自己的網上現貨鋼材銷售平臺。現貨銷售信息真實可靠，還有很多期貨交易網，每天進行著鋼材的期貨產品交易。現貨和期貨鋼材產品的價格信息非常豐富。同時社會上還有著眾多鋼材專業信息公司，對鋼材的市場銷售價格和社會庫存等鋼材信息進行專業調查和信息發布，信息量每日更新，數據量非常巨大。(見圖4)

圖4 產品價格信息庫

三、商務智能在鋼鐵營銷中的應用

鋼鐵企業迫切需要將商務智能技術引入到鋼鐵營銷工作中來，鋼鐵企業運用商務智能技術，通過對鋼材生產過程中的生產信息、銷售環節的銷售信息以及市場上的鋼材信息進行提取、清理、轉換并按決策主題的需要進行重新組織后，進行統計、分析和挖掘，以各種圖形方式為營銷決策者提供營銷活動的真實動態，實現對鋼材產品的生產、銷售渠道以及服務的深入分析，為營銷決策提供信息服務和重要的數據依據。

商務智能在鋼鐵營銷中的應用主要體現在以下幾方面:

(一)產品分析

產品分析包括產品質量分析、產品盈利情況分析。

1.產品的質量情況需要持續的跟蹤

穩定可靠的產品質量是產品能夠順利銷售出去的基礎。鋼廠只有對產品質量心中有數，對銷售出去的產品發生的質量異議合理處理，鋼材銷售環節才是可控的，鋼鐵產品的質量情況通常是以“產品質保書”的形式來顯示的，每份質保書有很多產品質量信息，眾多產品的質保書，就形成了“產品質保書數據庫”，我們可以對“產品質保書信息庫”進行數據挖掘，保證鋼材產品的質量穩定可靠。我們還可以通過對“產品異議信息庫”進行挖掘分析，對產品的加工性能，使用性能指標性能進行跟蹤分析，亡羊補牢，推動產品質量的不斷提升。

2.分析產品的盈利情況，有助于產品結構調整

通過調整產品結構，更好地滿足客戶需求，爭創最大效益，是很多鋼材扭虧為盈采取的措施，但想實施起來真正有效，還是有難度的。產品結構調整的難題實際上是鋼廠盈虧分析存在困難。鋼材用戶的需求多種多樣，鋼廠生產的產品種類很多。而每種鋼材產品的成本和市場銷售價格都是動態的，而且每一樣的漲與跌的影響因素又很多。影響成本變化的主要有原材料成本、產品成材率的高低、運輸成本、財務費用等;影響產品銷售價格的主要是期貨合同價格、現貨銷售價格。從“生產信息庫”和“銷售合同信息庫”中可以抽取到產品成本信息，創建“產品成本數據集市”。產品的銷售價格可以從銷售合同數據庫中獲得，創建“銷售價格數據集市”，再使用聯機分析處理技術對多維數據集進行分析，得出產品的盈虧情況，指導后期的合同組織，爭取更好的經濟效益。

(二)渠道管理及服務

1.渠道沖突的協調

鋼廠的銷售渠道分為直供終端、代理商、分公司等，多種銷售渠道同時采用，運用得當可有效地加快銷售進度，但由于鋼鐵產能過于富足，資源充裕，各渠道間，為了爭搶客戶，渠道沖突頻發，管理困難。

根據“銷售合同信息庫”可得出“渠道管理信息數據集市”，從中可以分析客戶訂貨周期，每次的訂貨量，到款時間，款項性質等信息;根據“產品異議信息庫”中客戶的異議信息反饋情況，建立客戶評價體系。客戶分級管理，權責分明，減少渠道內部沖突。

2.客戶需求分析難題的解決方案

由于鋼廠想了解終端客戶的訂單量難度是很大的。對客戶需求分析的問題通常是對終端客戶對鋼廠產品認可情況的分析。

終端客戶對鋼廠產品的認可情況包括對三方面的認可:產品質量、產品價格、產品服務。終端客戶對采購價格的滿意度來自于他們對當期市場價格的判斷以及該廠前期的采購價格的綜合分析。資源需求的緊迫性對于終端客戶的接受價格也是有影響的。

終端廠家進行采購時，除了了解當前的最新市場行情，他們從前的采購價格是一個重要的參考數據，如果銷售時，針對每個客戶的采購歷史數據有相應的數據庫做支撐，這個數據庫應包括該客戶的歷史采購量，那么銷售部門在做終端銷售時，參照該客戶的歷史采購價格，結合最新的市場價格，可分析出該客戶不訂貨是由于鋼廠的價格原因，還是服務出現問題，導致客戶到其他渠道訂貨，從而能及時發現問題，及時解決問題。

鋼廠想在與終端客戶的價格談判中爭取到主動性，需要對終端客戶的接受價格進行跟蹤分析。

對終端廠家接受價格跟蹤分析，是一種對用戶行為的分析，可通過對客戶需求建立模型，采用數據挖掘技術中的決策樹理論，對客戶前期的采購價格及當期他的生產合同需求情況進行分析，預計他當期資源需求的緊迫性，預計他的可接受價格，從而在與該客戶的價格談判中爭取到主動性。

3.跟蹤物流，服務客戶

鋼鐵用材的終端廠家數量非常多，需求復雜，差異很大，特殊要求多，要想時時滿足這些客戶需求，需要涉及到生產、倉儲、運儲等多個環節，需要這些環節隨時知道客戶要求，很多鋼鐵企業被這個問題所困擾。

物流跟蹤問題，是個運營數據分析的過程，可通過將產品倉儲信息，發貨信息，運輸過程信息形成數據倉庫，將數據倉庫技術引入物流管理，運用數據倉庫技術完成鋼鐵產品物流中的數據管理和查詢工作，更好地滿足客戶需要，方便客戶了解自己貨物的物流情況。還可將數據挖掘技術中的數據統計分析方法，引入物流跟蹤管理，通過數據的統計分析，發現問題，提出改進方法，得出最佳的物流方案。

(三)價格分析

1.市場價格跟蹤分析

鋼材銷售中，許多商機是一閃即逝的，所以只有那些能夠最快地從數據中發現商機并采取行動的鋼廠才能獲得更多利潤，取得更多競爭優勢。現在電子商務在鋼材銷售中運用廣泛，全國性的鋼材信息網，區域性的鋼材信息網為數眾多，每天各網站會發出許多鋼材價格信息。鋼材的期貨交易等交易方式也在廣泛運用。鋼材電子盤變動頻繁，鋼材的現貨網上交易在各大鋼廠也在廣泛運用。信息量之大，數據之多，可以說是呈爆炸式增長，我們已經進入了一個大數據的時代。

市場價格跟蹤是個大數據的過程，很多其他分析的困難在于沒有數據，而市場價格跟蹤分析的困難是數據量太多，太雜，同一天的價格，各個鋼材網站上的價格就不一致，所以分析市場價格時，選取數據源就非常重要，而且各個網站的選取標準不一致，在建立數據倉庫前就要選定幾家網站，確定定價標準，計算出當天的市場價格。市場價格跟蹤實際上的重大作用是想對后期價格走勢的分析提供數據支撐，所以只要標準一致，得出的價格就是有意義的。根據每天的價格建立數據庫，就可以進行分析了。

2.商務智能技術的引進，推動鋼廠產品的科學定價

除了市場信息，產品前期的銷售價格也是產品定價的重要依據，對產品前期銷售價格的分析，是一個前期銷售數據分析的問題，他的困難在于數據量大，數據標準不統一，需要進行海量數據分析系統設計，通過分析各類數據形成的差異性，進行分類調整，達到統一標準的目的。統一標準后形成的數據庫，就可以根據需要進行各種分析了。可供分析的前期價格信息有“銷售合同信息庫”，鋼鐵產品的定價需要考慮的因素非常多，鋼鐵企業可將現有“銷售合同信息庫”與目前的市場信息捆綁，然后將他們收集到的最接近的競爭對手的信息“混搭”。通過將外部數據與內部數據相結合的應用，找出競爭對手的薄弱環節，選擇合適時候出擊，采取更具競爭力的銷售活動。

鋼廠訂價需要考慮的因素很多，有市場價格、成本、競爭對手定價、產能是否充足等。針對不同渠道，價格也會有區別，戰略客戶與一般代理商和分公司享受的價格也是不同的。

鋼鐵產品種類非常多，每種產品的定價涉及到產品成本、市場接受價、競爭對手的定價、以及對后期產品價格預測等等多方因素，需要考慮的方面很多，需要有科學的技術手段做支撐。

當前商務智能在中國已經全面開花，現代的商務智能解決方案已成為綜合平臺，而不再是松散的工具集合。將商務智能的方案引用鋼鐵營銷必將為企業注入新的活力。

［1］(美)Mike Biere著.商務智能［M］.北京:機械工業出版社，2011.

［2］周寶曜，劉偉，范承工.主編大數據［M］.北京:電子工業出版社，2013.

［3］(美)Brian Larson著.蓋九宇，趙龍剛等譯.商務智能實戰［M］.北京:機械工業出版社，2011.

［4］趙衛東.商務智能(第三版)［M］.北京:清華大學出版社，2014.