大數據營銷帶來哪些好處

對于大多數鋼鐵企業而言，運營領域是大數據最核心的應用領域。在過去，鋼鐵企業主要使用來自生產經營中的各種報表數據，但隨著大數據時代的到來，來自于互聯網、物聯網、各種傳感器的海量數據撲面而至。于是，越來越多的鋼鐵企業開始挖掘和利用這些數據，來推動運營效率的提升。

大數據營銷的本質是影響目標客戶采購前的心理路徑，它主要應用在大數據渠道優化、精準營銷信息推送、線上與線下營銷的連接、幫助企業領導者作出決策這4個方面。

實現渠道優化

企業可以根據用戶的互聯網瀏覽痕跡進行渠道營銷效果優化，即根據互聯網上用戶的行為軌跡來找出哪個營銷渠道的顧客來源最多、哪種用戶的實際購買量最多、是否是目標用戶等等，從而調整企業的營銷資源在各個渠道的投放。例如東風日產利用對顧客來源的追蹤，來改進營銷資源在各個網絡渠道如門戶網站、搜索和微博的投放。

精準營銷信息推送

相比傳統狂轟濫炸或等客上門的營銷，大數據營銷無論在主動性還是在精準性方面，都有非常大的優勢。精準是建立在對海量消費者的行為分析基礎之上的。消費者的網絡瀏覽、搜索行為被網絡留下，線下的購買和查看等行為可以被門店的POS機和視頻監控記錄，再加上他們在購買和注冊過程中留下的身份信息……在商家面前，正逐漸呈現出消費者信息的海洋。不少企業通過收集海量的消費者信息，然后利用大數據建模技術，按消費者屬性（如所在地區、性別）和興趣、購買行為等維度，挖掘目標消費者，然后進行分類，再根據這些，對個體消費者進行營銷信息推送。比如孕婦裝品牌“十月媽咪”通過對自己微博上粉絲評論的大數據分析，找出評論中有“喜愛”相關關鍵詞的粉絲，然后打上標簽，對其進行營銷信息推送。對鋼鐵企業而言，同樣可以按照客戶的屬性（公司業務范圍、規模、地區、需求和采購習慣等），對用戶進行多維度的劃分，建立大數據，精準發展目標客戶。

打通線上線下營銷

鋼鐵企業可以將互聯網上海量的客戶行為痕跡數據與線下購買數據打通，實現線上與線下營銷的協同。比如東風日產，線上與線下的協同營銷方式為：其門戶網站帶來訂單線索，而通過這些線索，服務人員進行電話回訪，從而推動顧客在線下交易。在此過程中，東風日產記錄了消費者進入、瀏覽、點擊、注冊、電話回訪和購買各個環節的數據，實現了一個橫跨線上線下，以大數據分析為支持的、營銷效果不斷優化的閉環營銷通路。同樣，國雙科技有限公司衡量某一地區線下促銷活動的效果的方式，就是看互聯網上來自這個地區對于促銷內容的搜索量。一些企業，通過鼓勵線下顧客使用微信和無線網絡（WiFi）等可追蹤消費者行為和喜好的設備，來打通線上與線下的數據流。銀泰百貨計劃鋪設WiFi，鼓勵顧客在商場內使用，然后根據WiFi賬號，找出這個顧客，再通過與其他大數據挖掘公司合作，以大數據的手段，發掘這個顧客在互聯網的歷史痕跡，來了解顧客的需求類型。

幫助企業領導者作出決策

在大數據時代，企業面對眾多新的數據源和海量數據，能否基于對這些數據的分析進行決策，進而將其變成一項企業競爭優勢的來源，這是對鋼鐵企業高層的挑戰。

同傳統營銷相比，運用大數據決策難度最高，因為它需要一種依賴數據的思維習慣。目前，已有少數企業開始嘗試。國內一些金融機構在推出一個金融產品時，會廣泛分析該金融產品的應用情況和效果、目標顧客群數據、各種交易數據和定價數據等，然后決定是否推出某個金融產品。例如，阿里巴巴匯集了海量中小企業的日常資金與貨品往來，通過對這些往來數據的匯總與分析，阿里巴巴能發現單個企業的資金流與收入情況，分析其信用，找出異常情況與可能發生的欺詐行為，決定能否放貸和貸款金額，以控制信貸風險。

傳統企業如何獲取大數據

面對大數據給企業帶來的諸多好處，企業當前面臨的問題是要如何獲取與分析數據，以使企業立于不敗之地。互聯網是大數據的一個主要來源，然而對一些線下的傳統企業來說很難獲得。對于鋼鐵企業這類傳企業而言可以采取以下策略獲得數據化支持。

一是可以與擁有或能抓取海量數據的平臺、企業以及政府機構合作。比如淘寶網上的電商就購買淘寶網后臺收集的海量數據中與自身運營相關的部分，用于自身業務發展決策。再如卡夫食品有限公司通過與IBM公司合作，在博客、論壇和討論版的內容中抓取了47.9萬條關于自己產品的討論信息，通過大數據分析出消費者對卡夫食品的喜愛程度和消費方式。在鋼鐵電商發展的今天，鋼鐵企業可以與國內的一些較大的鋼鐵電商和期貨公司合作，借助他們的平臺獲取客戶信息，從而引導自己的科學決策。

二是建立自己在互聯網上的平臺。比如寶鋼集團就有自己的寶鋼采購電子商務平臺，通過設置采購組織與物料、在線交易、服務中心和網上超市板塊，不僅可以密切關注產品的交易情況，還可以收集用戶瀏覽網頁的信息。此外，寶鋼還可以通過微信、微博等平臺收集用戶評論數據，從而為決策或營銷提供精確服務。

三是與大數據分析和挖掘公司合作。目前，許多傳統企業沒有分析海量數據的能力，但是可以與目前市場上已經有的如用友、IBM等一批提供大數據分析和挖掘服務的公司合作，這是傳統企業進行大數據分析可以借助的力量。