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農機行業應加快大數據建設應用

農機行業應加快大數據建設應用

發布:2018年1月3日 修改:2018年1月23日 所屬分類:行業動態 訪問統計:3963

 

農機行業應加快大數據建設應用

最近農機行業有一個說法:誰掌握了用戶需求誰就掌握了市場機遇,誰掌握了大數據誰就掌握了競爭先機。大數據對農機企業研發設計、生產制造、產業轉型、營銷模式等各個方面帶來了深刻的變革,甚至逐步成為決定競爭成敗的關鍵因素和重要資源。
 
毋庸置疑,單體的數據對整個行業的貢獻不是很明顯,只有整個行業的大數據,才能對行業發展有著巨大的推進作用。所以,某個具體生產企業的大數據僅能供該企業使用,如果有個第三方平臺采集、匯總整個農機行業的大數據,并完全對外公開,就像大田傳媒|農機360網推出的各省農機購置補貼查詢系統一樣,必將對行業發展帶來積極影響。
 
1
大數據建設的重要性得到體現
 
隨著互聯網的高度普及和信息技術的快速發展,大數據正在改變著農機市場的競爭業態。農機行業領先企業越來越重視大數據平臺的建設,將開發利用大數據作為奪取新一輪競爭制高點的重要抓手。著力構筑基于智能控制、大數據分析等多維一體的平臺建設,深入洞察市場規律、競爭特點和用戶需求,努力構筑先發優勢。
 
一是主動探測發展機遇。通過大數據分析,及時把握政策機遇、區域需求和競爭模式,實施全國市場營銷一體化布局,服務跟進式推進。進行整體營銷資源的余缺調劑,及時調整資源、優化競爭,動態實施采購、生產、科研、營銷、服務等體系化的精準化策略應對。為企業制定戰略贏得大量寶貴時間,在市場上占領先機。
 
二是積極洞察產品需求。依靠大數據獲得的精準產品信息,根據需要改進老產品、研發新產品。全面采集產品數據信息,依據區域農藝狀況、產品作業狀況、故障狀況等查找不足、探測需求。促使企業根據客戶需求調整研發、制造資源,進行產品的適應性改進、升級,主動為用戶提供個性化、定制化的產品來提高產品競爭能力。
 
三是不斷加強客戶關系建設。建立大數據分析體系,分析、梳理用戶使用習慣、用戶偏好、購買時機等,發現潛在客戶、培養忠誠客戶。通過不斷的數據積淀,深刻理解用戶需求并探測滿足需求的最佳實踐,實現對用戶購機的精準滿足。高效鏈接忠誠客戶與潛在客戶,圍繞用戶需求定向性發布產品特點、產品培訓、服務搜索引擎、作業導航等信息,全面提升數據價值。
 
2
不重視大數據建設的一些制約因素
 
應該說,仍有一些農機企業、經銷商尚未認識到大數據建設的重要性,尚沒有投入相應的資源,或是與大田物聯網等第三方平臺合作。不重視大數據就不會有大數據支撐的管理基礎,企業決策部署不到位,經常失去市場競爭機遇。給自身的市場競爭帶來一定的影響。
 
一是跟進市場局部不知道全局。今年,農機市場階段性深度調整,大中型拖拉機、收獲機械等部分主導產品市場出現一定幅度的下滑,7kg/s以上縱軸流小麥機、140馬力以上大輪拖等產品呈現剛性發展態勢,成為產業轉型、市場發展的動力。不同利,不重視大數據分析的企業缺乏清晰的大數據需求和應用,盡管通過跟進方式能夠實現個別機型的機遇,但很難抓住全部市場的趨勢,在市場競爭中無法取得競爭先機。
 
二是跟進產品結構不知道原因。隨著以國三切換為主導的產業升級步伐加快,農機市場逐步進入新的轉型期。領先企業主動對大數據進行挖掘與分析,快速、準確把握用戶的個性化需求,積極在市場上進行引導。市場上主流產品結構功能、性能等不斷升級。不掌握大數據下的用戶產品需求,很難理解產品改進、創新要素的原因。跟進、改進本身已經失去競爭先機,同時很難做到改進的產品用戶是否能夠接受。
 
三是跟進區域銷售不知道需求。不同區域種植模式、銷售旺季、需求產品、購買能力等差異較大,需要不同的市場策略。進行大數據分析和預測,能夠精準地判斷市場啟動時間、需求產品及時向用戶消費者推送適合的產品,實施產品價格、服務等促銷支持,發現更多潛在的客戶資源。缺乏大數據的支撐,市場信息往往參差不齊、誤差較大,信息碎片化現象嚴重,只能步步被動。
 
3
大數據建設仍面臨諸多難題
 
大數據時代是信息時代的升級版,是信息技術發展和社會信息化建設的共同結果。農機行業推行大數據建設既面臨難得的機遇,也存在發展的壓力。目前,大數據應用仍存在一些制約因素。
 
一是部分農機企業的重視程度不夠。整體上看,行業大數據建設仍處于各自為戰的狀態。部分農機企業缺乏大數據的戰略支撐意識,認為大數據可有可無,尚不能為企業競爭提供有效支持。同時,沒有能力打破本企業數據煙囪現象,對大數據建設尚沒有納入企業決策之中。
 
二是數據的收集平臺缺少。缺乏數據存儲、數據挖掘、數據呈現、云計算、物聯網等相應資源,難以建立全面、科學、系統的大數據平臺,數據收集相對困難。多數行業信息發布尚不能做到以月為單位的階段性發布,需求單元難以源源不斷獲取所需的精準、實時的數據。數據對照,多角度驗證數據的全面性和可信性的數據,增加了數據采集、整合的難度。
 
三是數據的處理應用能力欠缺。有些農機產品的數據涉及數十個參數,其復雜性不僅體現在數據樣本本身,而且體現在數據的延承和積累上,處理的復雜程度很高。由于行業大數據存在企業、單位之間相應的信息壁壘、數據梗塞,普遍存在數據修飾、數據不全現象。一些農機企業進行大數據應用基礎工作相應薄弱,需要在人才培養、人才引進等方面賦予更多的推動資源,或是直接與大田農社旗下大田物聯網等第三方平臺合作。
 
4
大數據建設需要不斷加強
 
大數據建設的越早,收益越大。推動互聯網、大數據、人工智能同實體經濟深度融合,是農機企業發展的一項重要任務。做好大數據建設已經進入不主動就被動的關鍵時期。
 
一是高度重視大數據建設。大數據建設需要各方統籌資源、合力推動。需要政府相關部門、行業協會、農機企業、經銷商等協同推進,盡快完善相關政策與規范應用。研究、制定行業數據開放的實施辦法,引導相關企業規避信息孤島現象,逐步擴大行業信息的范圍和參與資源,依法依規定期發布相關產業信息和數據,實現大數據資源的共享。同行不同利,機遇總是留給有準備的企業。農機企業把握機遇加快大數據相關資源的投入,將大數據建設提升為企業戰略層面,推動企業大數據應用于價值鏈、產業鏈和營銷鏈之中。
 
二是加強大數據資源優化和能力提升。農機企業要以開放包容的心態,主動融入到大數據建設。從小到大、從易到難逐步建立大數據系統,形成網絡搜集、公平交換、有償購買等多種方式,建立企業大數據系統。加強大數據人才團隊建設,采取行業招聘、自主培養相結合,建立起適應企業發展的大數據人才隊伍。
 
三是加快大數據的應用創新。依據大數據分析進行實時決策,重新配置資源、提升能力,全面優化發展戰略。借助大數據等工具,更好地進行行業洞察,全面協同研發、采購、生產、營銷和服務。建立大數據分析體系,及時進行市場狀態預警,實施精準競爭。順應區域競爭需求,準確開展產品推介、銷售,有效控制產品庫存和資金占用,針對實施促銷策略,全面提升營銷業績。加強客戶關系管理,理解用戶使用習慣、用戶偏好、作業需求、購機行為等,針對性找出潛在客戶、培養忠誠客戶,持續提升管理價值。
 
轉載自《大田農舍》公眾號  本文原創作者:大田傳媒|農機360《農機新觀察》  特約評論員  王超安
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