大数据赋能传统制造业数字化精准运营用数据驱动营销增长

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据俄罗斯卫星通讯社报道，我国制造业已连续11年居世界第一，从2020年工信部发布的相关信息可见，2020年我国工业增加值达到了31.31万亿元，制造业占比比重是世界制造业比重的3成左右，是世界最大制造国。

制造业具有价值链长、关联性强、带动性大等特点， 对推动国家经济健康发展具有重大意义，持续的产出销售也是带动市场发展的关键性支撑因素 。

一、制造业PMI指数扩张放缓

据国家统计局数据显示，2021年2月份，制造业的PMI指数为50.6%，略大于枯荣分水线，制造业经济水平处于缓慢前进的升长态势，较上月回落了0.7个百分点，表现特点如下：

一是产需扩张进程呈放缓趋势。 制造业生产和需求两端的扩张力度仍保持在相对区间内，其中，医药、通讯设备、电器机械器材等行业的生产指数是高于制造业总体，新订单指数均位于55%以上。

二是进出口市场景气有所下降。 2月份受春节假期影响，制造业外贸业务中的新出口订单指数和进口指数同比上月下降了1.4和0.2个百分点。

三是价格指数持续高位运行。 在国际大宗商品价格上调的影响下，制造业原材料购进价格已经连续4个月高于60%，制造企业采购成本压力攀升，这波助推也拉动了出厂价格的上涨。

四是大型制造企业市场景气保持在稳定状态。 大型企业2月较1月微升，PMI值为52.2%，中、小型企业2月则较1月微降，PMI值为49.6%、48.3%，经营活动有所放缓。

五是企业经营状况预期向好。 据部分受调企业反映，3月份将进入制造企业的生产和销售旺季，市场需求将逐步回暖。

由此可见，制造业市场仍存在可开发的空白弹性区间，并随着市场产需两端的扩张放缓， 亟需数字化转型，通过数据驱动缩短营销链路，抢占市场份额，提升市场占有率。

二、B2B制造业数字营销短板

制造业受限于国内B2B行业的整体发展，缺少能衡量营销效果的数据分析工具，且因起步较慢，仍处于探索阶段，根据领英数据显示：

国内仅有11%的B2B营销人员在工作中能熟练地运用内容营销；
国内有43%的B2B营销人员正在探索内容营销的过程中；
国内有46%的B2B营销人员从来没有运用过内容营销。

而营销活动中，内容是与用户搭建沟通链路的桥梁，《B2B销售的数字化未来》报告指出，B2B买家在接触销售人员之前，便会率先完成57%的购买环节的咨询提取；90%的买家会在网上先检索所需产品的品牌信息、产品功能等关键词，70%的买家会通过观看视频内容先行了解。

除此之外，制造业B2B数字营销的困难还有很多其他的决定因素。

1、群体决策涉及多方协同问题

B2B业务的对话用户并不是单一个体，而是涉及需要使用对接的一群人，在客户群体中， 决策者、影响决策者、产品使用者互相独立 ，因此，在沟通过程中的主要对话人也不一定是产品的最终使用者。

这就涉及到在沟通过程中，要针对不同角色所关注的侧重痛点设计出个性化的沟通话术。

比如当卖家推出关于营销数据中台的讲座，邀请客户前来参加，与会人员在讲座结束之后往往并不能马上拍板决定，而是要先行总结会议概要，再通过层层汇报给直属领导、项目总负责人， 决策核心更关注的是这个产品能为企业带来什么收益？性价比如何？能节约多大比例的企业运转成本？

所以在做B2B数字营销的过程中，要深度洞察客户的需求，搭建具有完整骨架的组织架构。

2、决策者存在较长的犹豫周期

如果说快消品的消费决策需要一分钟，那么to B产品的决策就需要一个月甚至更长时间的跟踪推进。

买家由于需求扩张的原因，在选择了一个B端产品后通常便是长期稳定地进行使用，毕竟在产品正式投入使用之前，前期的了解和学习是一个漫长的付出链路，因此决策过程中的犹豫周期并不会像在实时电商上买一瓶水、一套护肤品那么简单。

而是要 从前期的消息检索、产品匹配调研、测试，再到后期的内部相关人员讨论、排查、采购。

3、决策理性化难以传递品牌温度

B2C的品牌营销往往立足在传递品牌温度、抢占用户心智、建立用户的品牌忠诚度上，调查数据显示，有67.6%的消费者会因为对某个品牌的情有独钟而在生活中选择为情怀买单。

但是在B2B的大宗商品销售中，情怀渲染并不能在企业业务模式中发挥作用，影响决策的关键因素是产品所能产出的价值点是否符合需求立意，根据客户痛点需要采取怎样的解决方案，并持续跟进后续账期， 围绕产品的营销链路侧重是围绕着利益展开，那么决策也必然是理性化的。

三、直面B2B制造业数字化营销转型

1、内容获客，线索收集

千篇一律的营销内容俨然是不能满足to B用户提取信息价值点的需求， 制造企业需要立足产品本身卖点，深度挖掘用户需求，建立起有针对性的供需匹配内容架构。

通过打通全渠道触点，集成多端数据源方式，根据客户每一次转化过程中，所对应自身不同阶段的需求变化而及时作出与之适配的业务变动，缔结精准高效的互动关系， 全面数据追踪与洞察客户的需求，不断沉淀内容获客的数据资产和用户行为链路中的线索搜集。

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全渠道链接通过组合运用多种渠道，建立与客户间的数据连接，以此达成传递内容的主要目的，包括 用户在此过程中对产品的感知、研究、购买、交易和服务行为，全维度衔接流程转换，打破数据孤岛 ，将所有线索集成到用户数据池中进行统一管理，并通过对用户行为轨迹的实时精准追踪合成全面用户画像，实现内容交互的即时性、准确性、针对性。

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2、数据识客，精准划分

制造业面对销售线索，需要先进行线索识别，判断筛选出优质线索优先跟进，避免的长链营销中造成无效的资源浪费，精细量化营销ROI。

选择通过自动化营销系统， 量化用户数据、排查无效流量、划分用户权重、提升转化效率，通过数据识别客户，精准划分客户量级。

通过为所有客户打上标签，并进行标签分析，设定线索打分及用户权重分级的方式，通过不断触达的方式预判客户的行为，洞察客户生命旅程中各个关键节点的需求属性，形成营销递进漏斗，完成对客户权重的打分建模，并根据客户所处阶段的不同，策划相应比重的营销内容传播：

漏斗前期（产生购买意识/兴趣）：50%
漏斗中期（识别/意图）：22%
漏斗后期（考量/购买）：14%
售后服务期（品牌忠诚度）：11%
其他因素：3%

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3、智能培育，长链营销

根据上述客户的划分基础，制造企业可以根据层级不同，制定分层策略， 向不同便签属性的客户群体输出不同的营销内容，并通过判断是否产生触发行为，获取判断客户对于营销内容的关注度和渠道敏感度 ，在接收到的客户意图反馈时，根据预判其需求意图的改变调整内容营销方向，持续输出符合市场价值、有吸引力的内容。

同时，考虑到制造业B2B高质量内容具有一定的输出难度，可以高效地利用内容重复使用的概率， 下沉多渠道、多场景、多种展现的转化形式展现给客户 ，基于营销系统的条件属性实现个性化的内容推荐，跨渠道自动化培育客户转化。