呼和浩特局集团公司信息技术所 内蒙古自治区呼和浩特市 010057
摘要：大数据技术目前已经成为衡量各行业核心竞争力的标志之一，给包括铁路行业在内的传统产业带来了巨大机遇和挑战。充分利用铁路货运大数据，完成对海量数据的有效管理和挖掘，对于实现铁路货运业务的智能管理与决策，推进铁路货运向现代物流发展具有重要意义。本文对大数据综合信息平台的铁路货运营销进行分析。
关键词：铁路货运；大数据；营销策略
1铁路货运营销现状及存在的问题
1.1铁路货运营销方式现状
目前中国铁路总公司仍然采用传统的营销方式，主要由内部服务营销、外部市场营销两部分构成。
1.1.1铁路货运内部服务营销
中国铁路总公司坚持以满足客户需求、为客户创造价值为核心，通过完善内部服务流程、明晰服务关系、强化服务手段来提升整体服务水平。
1.1.2铁路货运外部市场营销
根据市场变化及客户需求建立铁路货运外部营销策略，主体结构由铁路局集团公司直属车站及其设立的服务窗口、市场开发机构来实现，与客户直接接触，通过了解客户需求、推广服务产品来满足客户需要。铁路货运外部营销主要是为了探明客户的真正需求，了解客户对服务质量的评价及态度，为产品品种、流程和其他服务的设计提供依据。
1.2大数据背景下铁路货运营销存在的问题
现有铁路货运营销方式基本处于粗放型模式，侧重围绕铁路运输生产进行，没有真正从铁路货运大数据资源中挖掘出价值来优化营销组织。
1.2.1营销手段较为滞后
自铁路货运组织改革以来，货运营销观念向现代物流市场营销方式转变，部分单位货运科改为营销科，但市场竞争意识不够，没有建立全方位、多渠道的营销方式，对大数据背景下现代物流理念理解不足，营销手段较为滞后。
1.2.2货运市场精准分析不够
目前，铁路各货运中心没有从货运大数据中挖掘出优势市场资源，难以根据市场优化配置资源，资源使用效率较低。
1.2.3客户关系管理不足
一是对客户信息挖掘程度不够，没有真正从客户相关的货运大数据中提炼出潜在的价值；二是面对日趋多元化、精细化的现代物流市场需求，对客户市场细分不够，不能针对不同价值的客户提供有针对性的精准营销策略。
1.2.4定价模型有待优化
自铁路货运组织改革以来，铁路运价已经有所调整。但是，从我国整体的铁路货物运输市场来看，铁路货运定价对不同线路、不同区域的运输成本差异，以及因时空差异带来的运能配置问题考虑不足，在一定程度上对营销工作产生影响。
2铁路货运大数据综合信息平台建设
2.1铁路货运大数据综合信息平台基本框架
铁路货运大数据综合信息平台，包括铁路货运大数据营销系统、铁路货运生产管理信息系统，以及铁路95306货运服务平台。其设计以铁路货运需求为驱动，以大数据技术为支撑，对海量的数据进行收集、处理、存储、分析、应用展现等操作，达到优化客户关系，提升营销能力的目的，逻辑架构设计包括数据采集层、数据传输层、数据存储层、数据分析层、数据应用层、数据展示层。
2.2铁路货运大数据营销系统
铁路货运大数据营销系统作为铁路货运大数据综合信息平台的子系统，目标定位为货运营销组织管理，为铁路货运营销提供智能决策支持、优化营销组织方案。
2.2.1数据采集层
主要依托TMIS系统中的货票系统（货主信息、货物信息、节点信息等）、95306系统（客户信息、货物信息、客户满意度信息等）、TMIS系统中的货车动态管理信息系统（货车状态信息）、集装箱管理信息系统（集装箱动态信息）进行实时动态信息采集。
2.2.2数据传输层
数据传输层一般应用铁路数据通信网络进行。通信数据网是覆盖全路各车站及相关节点、专网专用的宽带数据通信网络，铁路通信网由通信传输网和通信数据网2部分共同组建。传输网由骨干层、汇聚层、接入层3层构成。骨干层为铁路总公司至铁路局集团公司、各铁路局集团公司之间的网络传输通道；汇聚层为各铁路局集团公司内部的干线传送网络；接入层为沿线铁路各车站、区间节点提供传输接入。
2.2.3数据存储层
铁路货运大数据综合信息系统中的数据将大多数以关系型数据库进行存储，由于大数据的密集性，在大数据存储方面尽量避免使用传统关系型数据库，应构建对海量数据的存储管理能力的数据库，并保持传统数据库的一些特性。
2.2.4数据分析层
数据分析层主要是将采集到的数据进行整合处理，通过软件将结果可视化或者通过大数据分析算法，对数据进行推断，使数据具有指导性。
2.2.5数据应用层
铁路货运大数据的分析应用和其他信息化应用一样，基于业务需求产生。通过业务细分，在货运营销方面，大数据分析结果可以应用在货运市场分析、竞争行业分析、定价及收益管理、运营成本分析，以及向客户展示推销，还可以进行货流预测等。
2.2.6数据展示层
通过大数据可视化手段进行数据分析，实现对数据挖掘，再通过可视化的方式展示出来，使应用者对数据的空间分布模式、趋势、相关性和统计结果信息一目了然。
3基于大数据的铁路货运营销方案
3.1优化营销手段
一是开展数字化营销，利用网络平台，强化数据分析反馈，做好市场分析与预测，紧紧围绕国家战略、运输市场变化、政策取向等，制订快速、有效的营销策略；二是根据大数据分析结果，对现有运输产品进行智能优化，设计多样化营销组合，并能够对各种定制化的产品进行智能模拟、评估产品实施可能达到的效果，将定制化的营销产品，根据不同目标客户需求变化，向客户进行实时智能推荐；三是充分发挥新兴网络媒介的作用，开发微信公众号，利用95306网站、12306网站等优势资源，与社会上有影响的网站、第三方销售平台合作，将铁路货运新产品、新服务、新政策及时进行推介，实现线上、线下互动，充分开发铁路货运物流市场资源。
3.2精准分析货运市场
以某局集团公司粮食运输为例，粮食生产运输具有季节性特点，每年粮食运输需求集中，铁路货运营销部门可以在每年粮食运输需求旺季之前做好运输市场分析，制订最优运输策略，并且协同铁路货运部门预留相关运输资源，再将相关运输信息及时通过传统营销方式发送至有粮食运输需求的主体客户与潜在客户，从而达到稳定大宗货源，精准营销的目的。
3.3改善客户关系管理
一是运用获取的物流市场相关数据，对公路、航空及水运市场进行数据挖掘，有效识别铁路货运的潜在客户，制订挖掘外部潜在客户的营销策略。对特定企业量身打造货运产品，通过分析数据采集层采集到的客户信息，从铁路货运业务客户体系中稳定客户开始，逐步为特定客户制订运输计划，包括开行直达列车、灵活调整发车时间、提供快速运输货车资源等来保证货物运输时效性与安全性，提高运输服务质量，减少稳定客户的流失，保障争取潜在客户的市场竞争力；二是研究并落实货物实时运输数据，开发货运车辆与集装箱调度指挥系统，将射频识别技术用于货运列车与集装箱上，通过无线电讯号识别车体与集装箱信息并读写相关数据，既方便货运车辆与集装箱的管理，又可以通过平台数据展示层，为客户提供及时的在途货物运输信息，有利于促进铁路运输部门与客户之间关系的发展。
3.4建立科学的定价模型
通过平台提取的大数据信息，进行分类整理，实时掌握货流信息、客户信息、运力信息及物流市场相关信息，制订灵活的运价调整方案，以此建立不同方案下的定价模型。通过及时调整运价方案及模型中的参数，确定合理的运输价格体系，最终形成科学的定价机制，为决策者提供有价值的参考。
结束语
通过铁路货运大数据综合信息平台，可以全面考察铁路货运业务运营情况，及时发现问题，将大数据分析结果通过可视化手段呈现，为决策部门制定相关营销策略、实行精准营销、推送货运产品信息提供依据，为货运部门优化货运资源调配、提升货运服务质量与效率、保障货物安全运输等方面提供科学依据。
参考文献：
[1]马碧华.运用大数据技术，促铁路创新发展[J].理论学习与探索，2016（4）：59-60.
[2]骆江明.现代物流视角下铁路货运市场营销策略探究[J].企业改革与管理，2017（13）：103-104.