商务智能在钢铁营销中的运用

王 惠

(武钢营销总公司 武汉武钢现货贸易有限公司，湖北武汉 430080)

近年来，水、电、矿石、煤炭等原材料价格上涨，生产成本不断增加，钢铁行业的生产线重复建设严重，钢铁行业呈现严重的产能过剩，销售价格下降，利润下降。2014年，钢铁行业销售利润率只有0.85%，在整个工业行业中垫底。多年来钢铁行业低价格、低效益的局面没有改变，钢铁企业举步为艰，企业间的竞争十分激烈，使得很多钢铁企业亏损严重。要想生存，钢铁企业必须创新思维，走出一条科技创新的新路出来。

一、商务智能是钢铁企业科技创新走出困境的有效手段

商务智能(Business Intelligence，BI)是指将企业的各种数据及时地转换为管理者感兴趣的信息(或知识)，并以各种方式展现出来，帮助管理者进行科学决策。最早是20世纪90年代末在国外企业界出现，随后传入中国，近年来在中国企业中越来越受到推崇。

钢材产品的生产销售流程很长，步骤很多，每个步骤都给我们带来了大量数据，数据量呈爆炸式增长，我们进入了大数据的时代。钢铁企业要加强管理，向科技要效益，这些数据就是企业珍贵的财富，如何对这些数据合理利用，让他们发光增彩呢，我们需要运用信息化工具进行数据分析与挖掘。商务智能(BI)的应用无疑是一种解决之道。

二、商务智能技术运用到钢铁营销的可行性分析

商务智能的支撑技术主要有:数据仓库(Data Warehouse，DW)技术、联机分析处理(On-Line Analytical Processing，OLAP)技术、数据挖掘(Data Mining，DM)技术和企业信息门户(Enterprise Information Portal，EIP)技术。

数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合，用于支持管理决策的制定。数据仓库完成了数据的收集、集成、存储、管理等工作，是实现商务智能的数据基础，是企业长期事务数据的准确汇总。

联机分析处理技术可以对数据仓库中多维的商务数据进行在线分析处理，生成新的商业信息;能实时监测商务运作的成效，使管理者自由地与商务数据相互联系。

数据挖掘技术是指从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘人们感兴趣的知识的过程。数据挖掘技术的常见方法有关联规划、决策树、神经网络、聚类、遗传算法和统计分析等。

企业信息门户技术提供了一个用户与企业的商业信息和应用软件间的接口。企业的商业信息不只被储存在数据仓库中，而是分布在不同的系统和应用软件之中。

从应用的角度讲，商务智能也可以理解为DW+OLAP+DM。从技术角度来看，商务智能是重视分析数据的技术。

近十年来，中国钢铁企业管理从最初的手工台帐式的原始状况，到将管理信息系统、整体产销，网上竞价等先进的管理方法、技术手段引入到钢铁生产及销售中来。中国钢铁企业信息化进程突飞猛进。

通过多年的发展，钢材的生产进度、产成品的质量等级、仓储信息已全部进入系统管理，进行了网上监控，销售部门的成本、销售数量及销售价格等情况也全部进入管理信息系统。财务收支情况也全部通过计算机系统，可以说钢铁企业的生产经营销售情况已全面实现信息化，有详细的数据库信息做后台支撑，为商务智能的深入开展提供了数据支撑。(见下图)

图1 产品生产环节可以产生的数据信息

图2 产品销售环节可以产生的数据信息

图3 售后环节可以产生的数据信息

钢材的销售环节，许多钢厂建有自己的网上现货钢材销售平台。现货销售信息真实可靠，还有很多期货交易网，每天进行着钢材的期货产品交易。现货和期货钢材产品的价格信息非常丰富。同时社会上还有着众多钢材专业信息公司，对钢材的市场销售价格和社会库存等钢材信息进行专业调查和信息发布，信息量每日更新，数据量非常巨大。(见图4)

图4 产品价格信息库

三、商务智能在钢铁营销中的应用

钢铁企业迫切需要将商务智能技术引入到钢铁营销工作中来，钢铁企业运用商务智能技术，通过对钢材生产过程中的生产信息、销售环节的销售信息以及市场上的钢材信息进行提取、清理、转换并按决策主题的需要进行重新组织后，进行统计、分析和挖掘，以各种图形方式为营销决策者提供营销活动的真实动态，实现对钢材产品的生产、销售渠道以及服务的深入分析，为营销决策提供信息服务和重要的数据依据。

商务智能在钢铁营销中的应用主要体现在以下几方面:

(一)产品分析

产品分析包括产品质量分析、产品盈利情况分析。

1.产品的质量情况需要持续的跟踪

稳定可靠的产品质量是产品能够顺利销售出去的基础。钢厂只有对产品质量心中有数，对销售出去的产品发生的质量异议合理处理，钢材销售环节才是可控的，钢铁产品的质量情况通常是以“产品质保书”的形式来显示的，每份质保书有很多产品质量信息，众多产品的质保书，就形成了“产品质保书数据库”，我们可以对“产品质保书信息库”进行数据挖掘，保证钢材产品的质量稳定可靠。我们还可以通过对“产品异议信息库”进行挖掘分析，对产品的加工性能，使用性能指标性能进行跟踪分析，亡羊补牢，推动产品质量的不断提升。

2.分析产品的盈利情况，有助于产品结构调整

通过调整产品结构，更好地满足客户需求，争创最大效益，是很多钢材扭亏为盈采取的措施，但想实施起来真正有效，还是有难度的。产品结构调整的难题实际上是钢厂盈亏分析存在困难。钢材用户的需求多种多样，钢厂生产的产品种类很多。而每种钢材产品的成本和市场销售价格都是动态的，而且每一样的涨与跌的影响因素又很多。影响成本变化的主要有原材料成本、产品成材率的高低、运输成本、财务费用等;影响产品销售价格的主要是期货合同价格、现货销售价格。从“生产信息库”和“销售合同信息库”中可以抽取到产品成本信息，创建“产品成本数据集市”。产品的销售价格可以从销售合同数据库中获得，创建“销售价格数据集市”，再使用联机分析处理技术对多维数据集进行分析，得出产品的盈亏情况，指导后期的合同组织，争取更好的经济效益。

(二)渠道管理及服务

1.渠道冲突的协调

钢厂的销售渠道分为直供终端、代理商、分公司等，多种销售渠道同时采用，运用得当可有效地加快销售进度，但由于钢铁产能过于富足，资源充裕，各渠道间，为了争抢客户，渠道冲突频发，管理困难。

根据“销售合同信息库”可得出“渠道管理信息数据集市”，从中可以分析客户订货周期，每次的订货量，到款时间，款项性质等信息;根据“产品异议信息库”中客户的异议信息反馈情况，建立客户评价体系。客户分级管理，权责分明，减少渠道内部冲突。

2.客户需求分析难题的解决方案

由于钢厂想了解终端客户的订单量难度是很大的。对客户需求分析的问题通常是对终端客户对钢厂产品认可情况的分析。

终端客户对钢厂产品的认可情况包括对三方面的认可:产品质量、产品价格、产品服务。终端客户对采购价格的满意度来自于他们对当期市场价格的判断以及该厂前期的采购价格的综合分析。资源需求的紧迫性对于终端客户的接受价格也是有影响的。

终端厂家进行采购时，除了了解当前的最新市场行情，他们从前的采购价格是一个重要的参考数据，如果销售时，针对每个客户的采购历史数据有相应的数据库做支撑，这个数据库应包括该客户的历史采购量，那么销售部门在做终端销售时，参照该客户的历史采购价格，结合最新的市场价格，可分析出该客户不订货是由于钢厂的价格原因，还是服务出现问题，导致客户到其他渠道订货，从而能及时发现问题，及时解决问题。

钢厂想在与终端客户的价格谈判中争取到主动性，需要对终端客户的接受价格进行跟踪分析。

对终端厂家接受价格跟踪分析，是一种对用户行为的分析，可通过对客户需求建立模型，采用数据挖掘技术中的决策树理论，对客户前期的采购价格及当期他的生产合同需求情况进行分析，预计他当期资源需求的紧迫性，预计他的可接受价格，从而在与该客户的价格谈判中争取到主动性。

3.跟踪物流，服务客户

钢铁用材的终端厂家数量非常多，需求复杂，差异很大，特殊要求多，要想时时满足这些客户需求，需要涉及到生产、仓储、运储等多个环节，需要这些环节随时知道客户要求，很多钢铁企业被这个问题所困扰。

物流跟踪问题，是个运营数据分析的过程，可通过将产品仓储信息，发货信息，运输过程信息形成数据仓库，将数据仓库技术引入物流管理，运用数据仓库技术完成钢铁产品物流中的数据管理和查询工作，更好地满足客户需要，方便客户了解自己货物的物流情况。还可将数据挖掘技术中的数据统计分析方法，引入物流跟踪管理，通过数据的统计分析，发现问题，提出改进方法，得出最佳的物流方案。

(三)价格分析

1.市场价格跟踪分析

钢材销售中，许多商机是一闪即逝的，所以只有那些能够最快地从数据中发现商机并采取行动的钢厂才能获得更多利润，取得更多竞争优势。现在电子商务在钢材销售中运用广泛，全国性的钢材信息网，区域性的钢材信息网为数众多，每天各网站会发出许多钢材价格信息。钢材的期货交易等交易方式也在广泛运用。钢材电子盘变动频繁，钢材的现货网上交易在各大钢厂也在广泛运用。信息量之大，数据之多，可以说是呈爆炸式增长，我们已经进入了一个大数据的时代。

市场价格跟踪是个大数据的过程，很多其他分析的困难在于没有数据，而市场价格跟踪分析的困难是数据量太多，太杂，同一天的价格，各个钢材网站上的价格就不一致，所以分析市场价格时，选取数据源就非常重要，而且各个网站的选取标准不一致，在建立数据仓库前就要选定几家网站，确定定价标准，计算出当天的市场价格。市场价格跟踪实际上的重大作用是想对后期价格走势的分析提供数据支撑，所以只要标准一致，得出的价格就是有意义的。根据每天的价格建立数据库，就可以进行分析了。

2.商务智能技术的引进，推动钢厂产品的科学定价

除了市场信息，产品前期的销售价格也是产品定价的重要依据，对产品前期销售价格的分析，是一个前期销售数据分析的问题，他的困难在于数据量大，数据标准不统一，需要进行海量数据分析系统设计，通过分析各类数据形成的差异性，进行分类调整，达到统一标准的目的。统一标准后形成的数据库，就可以根据需要进行各种分析了。可供分析的前期价格信息有“销售合同信息库”，钢铁产品的定价需要考虑的因素非常多，钢铁企业可将现有“销售合同信息库”与目前的市场信息捆绑，然后将他们收集到的最接近的竞争对手的信息“混搭”。通过将外部数据与内部数据相结合的应用，找出竞争对手的薄弱环节，选择合适时候出击，采取更具竞争力的销售活动。

钢厂订价需要考虑的因素很多，有市场价格、成本、竞争对手定价、产能是否充足等。针对不同渠道，价格也会有区别，战略客户与一般代理商和分公司享受的价格也是不同的。

钢铁产品种类非常多，每种产品的定价涉及到产品成本、市场接受价、竞争对手的定价、以及对后期产品价格预测等等多方因素，需要考虑的方面很多，需要有科学的技术手段做支撑。

当前商务智能在中国已经全面开花，现代的商务智能解决方案已成为综合平台，而不再是松散的工具集合。将商务智能的方案引用钢铁营销必将为企业注入新的活力。

［1］(美)Mike Biere著.商务智能［M］.北京:机械工业出版社，2011.

［2］周宝曜，刘伟，范承工.主编大数据［M］.北京:电子工业出版社，2013.

［3］(美)Brian Larson著.盖九宇，赵龙刚等译.商务智能实战［M］.北京:机械工业出版社，2011.

［4］赵卫东.商务智能(第三版)［M］.北京:清华大学出版社，2014.