卷煙營(yíng)銷大數(shù)據(jù)智能分析應(yīng)用體系研究

朱峻 周勇 余暉 葉睿

摘 要：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷是基于大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，描繪、預(yù)測(cè)、分析、指引消費(fèi)者行為，依托多平臺(tái)的大數(shù)據(jù)采集，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析與預(yù)測(cè)能力，能夠使?fàn)I銷更加精準(zhǔn)有效，給企業(yè)帶來(lái)更高的投資回報(bào)率。在這一大背景下，大數(shù)據(jù)在煙草行業(yè)釋放出的巨大價(jià)值吸引著諸多煙草行業(yè)人士的興趣和關(guān)注。對(duì)于煙草行業(yè)來(lái)說(shuō)，管理者應(yīng)該如何借助大數(shù)據(jù)為煙草行業(yè)的運(yùn)營(yíng)管理服務(wù)，如何發(fā)揮大數(shù)據(jù)在煙草行業(yè)的應(yīng)用價(jià)值，將成為煙草行業(yè)管理者亟待研究解決的課題。本文從當(dāng)前煙草行業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況、大數(shù)據(jù)與卷煙營(yíng)銷相結(jié)合的意義、大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)智慧化應(yīng)用分析的方式以及卷煙營(yíng)銷大數(shù)據(jù)智能分析應(yīng)用體系這四個(gè)方面展開了分析和探討，為卷煙營(yíng)銷的發(fā)展提供了參考意見。

關(guān)鍵詞：卷煙;營(yíng)銷;大數(shù)據(jù)智能

依托多平臺(tái)的大數(shù)據(jù)采集，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析與預(yù)測(cè)能力，能夠使?fàn)I銷更加精準(zhǔn)有效，給企業(yè)帶來(lái)更高的投資回報(bào)率。但是，目前，行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)分析和云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用還滯留在探討和學(xué)習(xí)階段，尚未廣泛深入。隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，煙草行企業(yè)平時(shí)應(yīng)善于積累和運(yùn)用自動(dòng)化工具收集、挖掘、統(tǒng)計(jì)和分析數(shù)據(jù)，在市場(chǎng)營(yíng)銷中贏得主動(dòng)權(quán)。

一、當(dāng)前煙草行業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況

（一）面臨嚴(yán)峻的市場(chǎng)情況

當(dāng)前，我國(guó)每年的卷煙銷售數(shù)量都在增加，但是2016年我國(guó)出臺(tái)了《互聯(lián)網(wǎng)廣告管理暫行辦法》，統(tǒng)籌考慮規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)廣告秩序，禁止使用互聯(lián)網(wǎng)發(fā)布煙草廣告，對(duì)卷煙行業(yè)的發(fā)展是一個(gè)巨大的打擊。面對(duì)當(dāng)前日漸嚴(yán)峻的市場(chǎng)情況。充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)現(xiàn)有的卷煙消費(fèi)者實(shí)現(xiàn)精確營(yíng)銷對(duì)新的卷煙產(chǎn)品進(jìn)行銷售是改變卷煙銷售市場(chǎng)環(huán)境的重要科技手段。

（二）營(yíng)銷手段亟待調(diào)整

工商企業(yè)由于受到行業(yè)運(yùn)作模式的制約，只能通過(guò)零售客戶來(lái)掌握消費(fèi)行為及趨勢(shì)，但隨著電子商務(wù)的不斷發(fā)展，給線下零售業(yè)帶來(lái)的整體沖擊導(dǎo)致很多消費(fèi)者被分流，直接影響了卷煙零售戶收益。工廠、經(jīng)銷商、零售商對(duì)消費(fèi)者行為趨勢(shì)缺乏有效掌握手段，卷煙銷售無(wú)法實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，卷煙生產(chǎn)、貨源組織無(wú)法從消費(fèi)者角度實(shí)現(xiàn)真正意義上的訂單供貨，品牌培育傳播途徑存在障礙。因此，商業(yè)企業(yè)急需調(diào)整營(yíng)銷模式，利用互聯(lián)網(wǎng)資源把服務(wù)觸角向零售環(huán)節(jié)、消費(fèi)環(huán)節(jié)延伸，構(gòu)建工廠、經(jīng)銷商、零售商共同面向消費(fèi)者的卷煙營(yíng)銷服務(wù)模式，實(shí)時(shí)掌握消費(fèi)市場(chǎng)變化，做好卷煙消費(fèi)跟蹤與消費(fèi)趨勢(shì)研判，精準(zhǔn)研判市場(chǎng)，采集零售戶及消費(fèi)者有效數(shù)據(jù)，為工商企業(yè)卷煙生產(chǎn)研發(fā)、需求預(yù)測(cè)、貨源組織、貨源供應(yīng)、精準(zhǔn)營(yíng)銷提供決策依據(jù)。

二、大數(shù)據(jù)與卷煙營(yíng)銷相結(jié)合的意義

（一）打通卷煙營(yíng)銷全流程信息通道

利用大數(shù)據(jù)匯集各商業(yè)卷煙營(yíng)銷管理平臺(tái)、微信平臺(tái)、現(xiàn)代終端云POS智能管理平臺(tái)、消費(fèi)者聚合支付平臺(tái)等營(yíng)銷信息流，有利于解決數(shù)據(jù)“斷層”和“鴻溝”問(wèn)題。此外，有利于促進(jìn)數(shù)據(jù)收集全面、準(zhǔn)確、及時(shí)，實(shí)現(xiàn)采集方式多元化、分析智能化，運(yùn)用自動(dòng)化。

（二）建立消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫(kù)，研判消費(fèi)趨勢(shì)，滿足消費(fèi)需求

在大數(shù)據(jù)背景下，通過(guò)金葉新貴微信公眾號(hào)會(huì)員、聚合支付會(huì)員管理體系以及微信、微博、電商平臺(tái)、點(diǎn)評(píng)網(wǎng)等新型網(wǎng)絡(luò)輿情的收集爬取，獲得卷煙消費(fèi)能力、消費(fèi)品規(guī)、消費(fèi)頻次、消費(fèi)軌跡、消費(fèi)時(shí)間等信息數(shù)據(jù)，有利于對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行畫像，研究消費(fèi)行為，形成區(qū)域消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫(kù)。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)與卷煙營(yíng)銷相結(jié)合能研判消費(fèi)趨勢(shì)，更好地把握需求預(yù)測(cè)、貨源組織、客戶分檔、貨源投放、品牌培育、監(jiān)督管理等卷煙營(yíng)銷重點(diǎn)環(huán)節(jié)工作。

（三）完善零售戶數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)智能分析、智能營(yíng)銷、自動(dòng)運(yùn)用

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，推廣運(yùn)用云POS系統(tǒng)，采集并分析客戶卷煙和非煙進(jìn)銷存，準(zhǔn)確把握經(jīng)營(yíng)情況，有利于真實(shí)反映需求滿足率、動(dòng)銷率、消費(fèi)者滿意度，進(jìn)而有針對(duì)性地開展消費(fèi)者營(yíng)銷，實(shí)現(xiàn)每一包煙通過(guò)最快捷的渠道滿足每一個(gè)消費(fèi)者。

（四）整合資源，多方合作，提升服務(wù)

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，整合金融、銀聯(lián)、京東等資源，促進(jìn)大數(shù)據(jù)+新零售在卷煙營(yíng)銷領(lǐng)域的推廣應(yīng)用，帶動(dòng)零售客戶從傳統(tǒng)終端向現(xiàn)代終端轉(zhuǎn)型，打造一個(gè)涵蓋“消—零—商—工—融”多要素資源匯集共生共贏的卷煙營(yíng)銷生態(tài)圈，有利于改善消費(fèi)體驗(yàn)。

（五）營(yíng)銷活動(dòng)輔助及增值服務(wù)升級(jí)

依據(jù)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)分析出來(lái)的消費(fèi)趨勢(shì)預(yù)測(cè)結(jié)果，市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)方案策劃人員能夠更有針對(duì)性地向微信公眾平臺(tái)、云POS終端系統(tǒng)、聚合支付平臺(tái)、客服系統(tǒng)等營(yíng)銷渠道投放準(zhǔn)確的營(yíng)銷活動(dòng)策略;能夠?yàn)楣I(yè)企業(yè)提供更具針對(duì)性、更加精準(zhǔn)的品牌消費(fèi)分析及促銷成效驗(yàn)證。為零售戶提供更為便捷的收款方式、更加優(yōu)惠的金融方案、更符合消費(fèi)實(shí)際的貨源推薦、更準(zhǔn)確的店鋪盈利分析、更有效的擴(kuò)大區(qū)域消費(fèi)覆蓋。

三、大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)智慧化應(yīng)用分析的方式

要使用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)智慧化應(yīng)用分析，首先需要有穩(wěn)定量的數(shù)據(jù)源資產(chǎn)來(lái)進(jìn)行底層數(shù)據(jù)支撐?；诋?dāng)前貴安新區(qū)煙草分公司的業(yè)務(wù)情況，公司所掌握的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)主要有：零售客戶信息數(shù)據(jù)、消費(fèi)者注冊(cè)會(huì)員數(shù)據(jù)、零售客戶申請(qǐng)需求數(shù)據(jù)、計(jì)劃投放產(chǎn)品數(shù)據(jù)、云POS零售客戶刷卡銷售明細(xì)數(shù)據(jù)、零售客戶星級(jí)評(píng)定數(shù)據(jù)、商圈檔位數(shù)據(jù)等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

（一）建立大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以及分析對(duì)象主題庫(kù)

平臺(tái)依據(jù)煙草公司所掌握的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)搭建大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。已經(jīng)獲取零售客戶基本信息數(shù)據(jù)953條、零售客戶地址數(shù)據(jù)856條、區(qū)域客戶數(shù)據(jù)856條、自律小組數(shù)據(jù)718條、煙草品牌屬性數(shù)據(jù)133條、商城會(huì)員數(shù)據(jù)13600條、云POS刷銷售算數(shù)據(jù)4638265條、零售客戶申請(qǐng)需求與實(shí)際投放數(shù)據(jù)365760條、市場(chǎng)計(jì)劃投放數(shù)據(jù)65072條、零售客戶星級(jí)評(píng)定數(shù)據(jù)953條、貴安人口信息數(shù)據(jù)2條、社會(huì)零售總額數(shù)據(jù)3條、人均可支配收入2條、年度投資總額2條等。根據(jù)以上業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗整理，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了零售客戶、消費(fèi)者、商圈區(qū)域等三方面的主題庫(kù)。

（二）建立大數(shù)據(jù)分析計(jì)算模型計(jì)算當(dāng)前市場(chǎng)真實(shí)需求

針對(duì)煙草公司的業(yè)務(wù)實(shí)施情況，所有對(duì)零售客戶的產(chǎn)品供應(yīng)均是需要結(jié)合煙草公司的整體貨源規(guī)劃的實(shí)際情況。依據(jù)客戶的檔位與星級(jí)進(jìn)行計(jì)劃方式提供。因而容易出現(xiàn)供給產(chǎn)業(yè)無(wú)法滿足市場(chǎng)需求情況，也就是賣斷貨情況。同時(shí)，對(duì)某一些商品因?yàn)椴皇峭耆氖袌?chǎng)調(diào)節(jié)方式來(lái)進(jìn)行獲取采購(gòu)也容易出現(xiàn)產(chǎn)品在銷售周期無(wú)法銷售完還存在于大量的積壓。為解決此類現(xiàn)狀，更加科學(xué)合理的為各零售客戶進(jìn)行貨源配置。提出通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)研判市場(chǎng)的真實(shí)需要需求，研判預(yù)測(cè)未來(lái)市場(chǎng)實(shí)際需求量是進(jìn)行智慧化服務(wù)的基礎(chǔ)。當(dāng)前，進(jìn)行市場(chǎng)實(shí)際需求計(jì)算大數(shù)據(jù)模型的主要方法包括：1.數(shù)據(jù)來(lái)源支撐，通過(guò)當(dāng)前貴安煙草公司的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)作為市場(chǎng)真實(shí)需求的數(shù)據(jù)分析來(lái)源。主要是用零售客戶數(shù)據(jù)、零售客戶星級(jí)數(shù)據(jù)、零售客戶申請(qǐng)需求數(shù)據(jù)、計(jì)劃投放歷史數(shù)據(jù)、云POS銷售結(jié)算數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)計(jì)算模型，首先，算出每周客戶的真實(shí)的投放量（按單周來(lái)統(tǒng)計(jì)，需判斷零售戶是單雙周訂貨。如單周拿貨，就是實(shí)際的投放量，若是雙周訂貨，需除2得到單周的投放量），需投放量數(shù)據(jù)和零售戶的基本信息和品牌信息。其次，算出真實(shí)的需求量：取到算出每個(gè)零售戶的真實(shí)投放量后，和客戶銷售數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)得到真實(shí)的需求量（如投放量大于申請(qǐng)量，則申請(qǐng)量作為真實(shí)的需求量，如果計(jì)劃量大于申請(qǐng)量并且2倍的申請(qǐng)量的話，申請(qǐng)量作為真實(shí)需求量，如果不在這個(gè)區(qū)間的話，用云pos終端數(shù)據(jù)作為計(jì)算每個(gè)品牌每日銷售吞吐量，在計(jì)算該銷售周的銷售真實(shí)需求量。如果沒(méi)有終端數(shù)據(jù)就取上面的投放量）。在判斷是否斷貨，去最大的銷售時(shí)間和近期銷售時(shí)間判斷零售戶是不是斷貨，如果斷貨，按星級(jí)算出量，則是星級(jí)量的7倍。再關(guān)聯(lián)出真實(shí)的需求量。

（三）需要的大數(shù)據(jù)技術(shù)

為了實(shí)現(xiàn)卷煙營(yíng)銷大數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)的運(yùn)行和推廣，必須在這個(gè)過(guò)程當(dāng)中使用相應(yīng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)每個(gè)細(xì)節(jié)工作被完成，最終達(dá)成整項(xiàng)工作被完成。所需要的大數(shù)據(jù)技術(shù)有：Hadoop技術(shù)，該技術(shù)是一種能實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)的技術(shù)，它是一個(gè)開源框架，能夠利用簡(jiǎn)單可行的編程模式在跨計(jì)算機(jī)的環(huán)境當(dāng)中實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算處理。這種技術(shù)具有以下特點(diǎn)：能處理較大量的數(shù)據(jù)，運(yùn)行能力強(qiáng);使用該技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)在較短時(shí)間內(nèi)處理數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)不斷變更;該技術(shù)具有準(zhǔn)確性，使用該技術(shù)處理大數(shù)據(jù)能夠?qū)?shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)科學(xué)分析，分析和輸出結(jié)果的錯(cuò)誤程度較低，可信度較高。Hadoop主要包括兩個(gè)部分，一是Hadoop核心技術(shù)（或者說(shuō)狹義上的hadoop），另一部分指的是一個(gè)生態(tài)圈。前者對(duì)應(yīng)為apache開源社區(qū)的一個(gè)項(xiàng)目，主要包括三部分內(nèi)容：hdfs，mapreduce，yarn，其中hdfs用來(lái)存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，mapreduce用來(lái)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，yarn是一個(gè)通用的資源調(diào)度框架（是在hadoop2.0中產(chǎn)生的）。后者泛指大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)的開源組件或產(chǎn)品，如hbase、hive、spark、pig、zookeeper、kafka、flume、phoenix、sqoop等。2.Spark技術(shù)，這是一種通用的計(jì)算工具，能夠?qū)Υ罅康臄?shù)據(jù)進(jìn)行快速的分析，利用其龐大的分析能力實(shí)現(xiàn)各種計(jì)算，它不依賴于MapReduce，而是使用了自己的數(shù)據(jù)處理框架。Spark最大的優(yōu)點(diǎn)在于能使用內(nèi)存進(jìn)行計(jì)算，運(yùn)算速度快。

四、卷煙營(yíng)銷大數(shù)據(jù)智能分析應(yīng)用體系

（一）推廣應(yīng)用云POS系統(tǒng)，完善零售戶數(shù)據(jù)庫(kù)

通過(guò)推廣運(yùn)用已建成的云POS系統(tǒng)，全面、準(zhǔn)確、快捷、自動(dòng)采集并分析客戶卷煙和非煙進(jìn)銷存，準(zhǔn)確把握經(jīng)營(yíng)情況，真實(shí)反映需求滿足率、動(dòng)銷率、消費(fèi)者滿意度，通過(guò)零售客戶掌握消費(fèi)者的真實(shí)消費(fèi)個(gè)性，進(jìn)而有針對(duì)性地開展消費(fèi)者營(yíng)銷，實(shí)現(xiàn)每一包煙通過(guò)最快捷的渠道滿足每一個(gè)消費(fèi)者。進(jìn)一步完善零售戶數(shù)據(jù)庫(kù)，為卷煙零售戶畫像，建立大數(shù)據(jù)分析模型，將分析結(jié)果運(yùn)用到卷煙需求預(yù)測(cè)、客戶分類、貨源組織、貨源投放、品牌培育、監(jiān)督管理以及非煙商品經(jīng)營(yíng)中，進(jìn)一步提高供需匹配水平。

（二）通過(guò)零售戶和營(yíng)銷活動(dòng)研究消費(fèi)行為，建立消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫(kù)

首先以研究消費(fèi)者消費(fèi)行為為出發(fā)點(diǎn)，通過(guò)客戶掃碼銷售數(shù)據(jù)，跟蹤消費(fèi)記錄，了解消費(fèi)者行為軌跡;與金融業(yè)、銀聯(lián)合作，開通聚合支付二維碼，建立商業(yè)企業(yè)微信公眾號(hào)。然后通過(guò)在公眾號(hào)上開展?fàn)I銷活動(dòng)及全新消費(fèi)體驗(yàn)，吸納眾多目標(biāo)消費(fèi)群體，建立O2O會(huì)員服務(wù)體系，采集消費(fèi)者收入、品牌偏好、消費(fèi)傾向等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，形成基本畫像。基于云計(jì)算技術(shù)，運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)思維構(gòu)建智能分析體系及運(yùn)營(yíng)機(jī)制，暢通商業(yè)卷煙營(yíng)銷管理系統(tǒng)、微信平臺(tái)、現(xiàn)代終端云POS智能管理系統(tǒng)、消費(fèi)者聚合支付平臺(tái)信息流，解決數(shù)據(jù)“斷層”和“鴻溝”問(wèn)題。

（三）構(gòu)建社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響因素關(guān)聯(lián)庫(kù)

使用大數(shù)據(jù)平臺(tái)獲取相關(guān)部門公開發(fā)布的社會(huì)類數(shù)據(jù)如：行政區(qū)域劃分?jǐn)?shù)據(jù)、社會(huì)行業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、人口基數(shù)等數(shù)據(jù)和通過(guò)協(xié)調(diào)政府機(jī)要部門獲取宏觀社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響卷煙消費(fèi)相關(guān)因素，建立相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)和分析模型，實(shí)現(xiàn)采集方式多元化、分析智能化，運(yùn)用自動(dòng)化。

（四）基于6個(gè)關(guān)鍵重點(diǎn)環(huán)節(jié)，建立大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用模型

針對(duì)現(xiàn)有的零售戶存量數(shù)據(jù)及新挖掘的市場(chǎng)信息和消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，通過(guò)推廣使用云POS店鋪管理系統(tǒng)、微信公眾號(hào)平臺(tái)和聚合支付二維碼等方式，全面、準(zhǔn)確、及時(shí)采集零消需求信息，確保數(shù)據(jù)來(lái)源的穩(wěn)定性和系統(tǒng)性，依托聚類分析法、回歸分析法等技術(shù)手段，建立信息統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用模型，為消費(fèi)者和零售戶畫像，將結(jié)果分析應(yīng)用到研判消費(fèi)趨勢(shì)，引導(dǎo)上游工業(yè)調(diào)整生產(chǎn)，更好地把握卷煙營(yíng)銷重點(diǎn)環(huán)節(jié)工作。

（五）打造共生共贏的卷煙營(yíng)銷生態(tài)圈

與大數(shù)據(jù)企業(yè)合作，全面建立需求導(dǎo)向的卷煙營(yíng)銷流程，按訂單組織貨源，按需求銜接計(jì)劃，按狀態(tài)調(diào)整策略，探索建立消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫(kù)和大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用模型，整合數(shù)據(jù)資源，形成業(yè)務(wù)閉環(huán)，構(gòu)建覆蓋消、零、商、工全價(jià)值鏈的卷煙營(yíng)銷商務(wù)合作新體系。整合金融、銀聯(lián)、京東等資源，多方合作，提升服務(wù)，促進(jìn)大數(shù)據(jù)+新零售在卷煙營(yíng)銷領(lǐng)域的推廣應(yīng)用，帶動(dòng)零售客戶從傳統(tǒng)終端向現(xiàn)代終端轉(zhuǎn)型，改善消費(fèi)體驗(yàn)，打造一個(gè)涵蓋“消—零—商—工—融”多要素資源匯集共贏的卷煙營(yíng)銷生態(tài)圈。

結(jié)束語(yǔ)：

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，卷煙營(yíng)銷大數(shù)據(jù)智能分析應(yīng)用系統(tǒng)的建成逐漸成為可能，該系統(tǒng)能幫助工作者提高工作效率，對(duì)于該產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有重要的作用。煙草行企業(yè)平時(shí)應(yīng)善于積累和運(yùn)用自動(dòng)化工具收集、挖掘、統(tǒng)計(jì)和分析數(shù)據(jù)，促進(jìn)卷煙行業(yè)的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

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