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基于大数据技术的卷烟营销信息化战略布局思考

  信息化时代,大数据成为越来越重要的战略资源。当前,随着卷烟营销市场化取向改革的深入推进,大数据在烟草行业的应用越来越普及。用好大数据,有助于更好地满足消费者需求,有助于持续提升卷烟营销水平,具有重要的现实意义。因此,我们应更加重视大数据在卷烟营销信息化战略布局中的价值和作用。

  有助于形成精准的市场定位。成功的营销离不开市场定位,精准的市场定位能够成就品牌。在烟草行业摒弃传统计划组织生产模式,开展卷烟营销市场化取向改革之后,任何一个卷烟品牌规格想要在市场竞争中获胜,都需要以大数据为基础进行调研和分析,明确投放地的市场构成、市场特征、消费者需求和竞争者状况等,在科学的数据收集、归纳、分析基础上提出解决问题的方案和建议。只有如此,才能保证卷烟适销对路,提高品牌市场竞争力,促进资源有效合理利用。

  有助于制定有效的市场营销策略。在卷烟营销工作中,提高品规的知名度和美誉度是一项重要任务。通过大数据采集和分析,可以找到这项工作的突破点:一是通过获取数据并加以统计分析来充分了解市场信息,掌握竞争品牌的商情和动态,知晓产品在竞争中所处的地位;二是通过积累和挖掘消费者档案数据,分析其消费行为和价值取向,以便为其提供更完善的服务。

  有助于做出科学的经营决策。对烟草商业企业而言,只有把合适的产品和服务在合适的时间、以合适的价格、通过合适的销售渠道出售给合适的顾客,才能实现企业收益最大化。要达到这个目标,需求预测、细分市场和敏感度分析是必不可少的重要环节,推进这些工作的基础就是大数据。通过对烟草行业营销大数据的分析归纳,掌握和了解卷烟细分市场的产品销量和价格走势等,才能指导企业把握货源采购节奏,制定差异化货源投放策略。

  从工、商、零、消的分类角度来看,烟草企业目前在工、商、零三方面的数据实力最雄厚。国家局建立的电子政务、电子商务、管理决策三大应用体系拥有近百个应用系统,已采集行业人财物、产供销等方面的大量数据。国家局信息中心机房存储数据量巨大,其中“一号工程”每年处理的“两打三扫”数据按百亿计数,各层级的卷烟订货平台也是一个重要的数据库,全国500多万零售客户的卷烟交易信息尽收其中。卷烟生产、物流运输、工商零库存、价格指数以及零售客户对在销卷烟规格的评价等海量信息,形成了一个拥有动态信息链的数据库。但是,在消费者信息采集方面,烟草行业的数据实力并不突出,无论是冷数据、热数据还是温数据层面,都尚未形成完整的数据库。

  冷数据失真。卷烟消费者冷数据,是指卷烟消费者在较长时间内维持状态的相关数据。目前,烟草企业多以消费者档案数据量作为消费者信息采集的主要考核指标。由于采集信息验证困难,部分工作人员存在应付思想,易导致消费者信息采集应用出现偏差。同时,对卷烟消费者冷数据的分析缺乏系统性,信息采集结果集中在品牌视角,分析结果则多涉及品牌平均购买数量、品牌集中度等,缺乏数据的深度关联和延展,未能充分发挥数据功能。

  热数据和温数据缺失。卷烟消费者热数据,是指卷烟消费者当前位置、打开应用、浏览、交易等行为信息。通过热数据场景化,我们可以获知“他/她在哪里,在干什么”。卷烟消费者温数据,是指卷烟消费者非即时的状态和行为数据,通过对同一卷烟消费者一段时间内冷、热数据的融合分析,总结出其近期的浏览波动、交易场所等具有一定时效性的行为数据。通过科学分析温数据,我们可以明确“他/她最近对什么感兴趣”。目前,行业内传统的数据采集和统计方式,不能达到热、温数据收集和处理要求。与相关数据公司合作,运用热、温数据进行大数据分析应用,必然成为卷烟营销信息化未来的努力方向。

  工、商、零应形成合力,探索建立以消费者为中心的卷烟服务营销模式,并将其纳入消费者满意度服务评估机制,把消费便利、娱乐服务,信息采集体系建设、消费者信息数据库管理等作为科学建立卷烟消费者数据库的主要内容。

  打通面向消费者的营销服务渠道。在工业企业维度,要积极邀请消费者参与评价,将“以消费者为中心”的理念贯穿研发、推广、售后全过程。在商业企业维度,要在全员营销的基础上形成“消费者在哪里,服务就跟到哪里”的指导思想,针对消费者需求细化各项服务内容,提供更加全面的优质服务。

  建立消费者信息采集体系。打破壁垒,建立工、商、零共同面向消费者的沟通渠道,推动信息交换,捕捉市场动向,形成全方位、多角度的消费者信息采集体系。通过优化采集系统、整合信息点资源,形成基础冷数据库;对行业信息采集点和区域零售客户信息采集点进行整合,引入确认监验机制,确保信息采集的准确性;开展消费体验调研,以满足消费者为主要原则,加强信息化手段采集,形成从线下到线上,从“冷”到“热”的完整信息链。

  完善消费者数据库管理体系。在建立之初进行科学规划,为后续数据分析奠定基础。一方面,要依托信息技术手段充分进行数据挖掘与数据分析,通过优化设置、组织活动等方式来避免用户流失,确保数据库容量足以支撑数据分析,实现精准化管理;另一方面,要加强数据库维护更新,认真开展分类保护与加密管理,确保系统稳定和数据安全,有效提升数据库利用价值。

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