卷烟营销大数据智能分析应用体系研究
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摘 要：大数据营销是基于大数据分析的基础上，描绘、预测、分析、指引消费者行为，依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使营销更加精准有效，给企业带来更高的投资回报率。在这一大背景下，大数据在烟草行业释放出的巨大价值吸引着诸多烟草行业人士的兴趣和关注。对于烟草行业来说，管理者应该如何借助大数据为烟草行业的运营管理服务，如何发挥大数据在烟草行业的应用价值，将成为烟草行业管理者亟待研究解决的课题。本文从当前烟草行业经营状况、大数据与卷烟营销相结合的意义、大数据技术实现智慧化应用分析的方式以及卷烟营销大数据智能分析应用体系这四个方面展开了分析和探讨，为卷烟营销的发展提供了参考意见。
关键词：卷烟;营销;大数据智能
依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使营销更加精准有效，给企业带来更高的投资回报率。但是，目前，行业对大数据分析和云计算技术的应用还滞留在探讨和学习阶段，尚未广泛深入。随着大数据的发展，烟草行企业平时应善于积累和运用自动化工具收集、挖掘、统计和分析数据，在市场营销中赢得主动权。
一、当前烟草行业经营状况
（一）面临严峻的市场情况
当前，我国每年的卷烟销售数量都在增加，但是2016年我国出台了《互联网广告管理暂行办法》，统筹考虑规范互联网广告秩序，禁止使用互联网发布烟草广告，对卷烟行业的发展是一个巨大的打击。面对当前日渐严峻的市场情况。充分利用大数据技术对现有的卷烟消费者实现精确营销对新的卷烟产品进行销售是改变卷烟销售市场环境的重要科技手段。
（二）营销手段亟待调整
工商企业由于受到行业运作模式的制约，只能通过零售客户来掌握消费行为及趋势，但随着电子商务的不断发展，给线下零售业带来的整体冲击导致很多消费者被分流，直接影响了卷烟零售户收益。工厂、经销商、零售商对消费者行为趋势缺乏有效掌握手段，卷烟销售无法实现精准营销，卷烟生产、货源组织无法从消费者角度实现真正意义上的订单供货，品牌培育传播途径存在障碍。因此，商业企业急需调整营销模式，利用互联网资源把服务触角向零售环节、消费环节延伸，构建工厂、经销商、零售商共同面向消费者的卷烟营销服务模式，实时掌握消费市场变化，做好卷烟消费跟踪与消费趋势研判，精准研判市场，采集零售户及消费者有效数据，为工商企业卷烟生产研发、需求预测、货源组织、货源供应、精准营销提供决策依据。
二、大数据与卷烟营销相结合的意义
（一）打通卷烟营销全流程信息通道
利用大数据汇集各商业卷烟营销管理平台、微信平台、现代终端云POS智能管理平台、消費者聚合支付平台等营销信息流，有利于解决数据“断层”和“鸿沟”问题。此外，有利于促进数据收集全面、准确、及时，实现采集方式多元化、分析智能化，运用自动化。
（二）建立消费者数据库，研判消费趋势，满足消费需求
在大数据背景下，通过金叶新贵微信公众号会员、聚合支付会员管理体系以及微信、微博、电商平台、点评网等新型网络舆情的收集爬取，获得卷烟消费能力、消费品规、消费频次、消费轨迹、消费时间等信息数据，有利于对消费者进行画像，研究消费行为，形成区域消费者数据库。此外，大数据技术与卷烟营销相结合能研判消费趋势，更好地把握需求预测、货源组织、客户分档、货源投放、品牌培育、监督管理等卷烟营销重点环节工作。
（三）完善零售户数据库，实现智能分析、智能营销、自动运用
利用大数据技术，推广运用云POS系统，采集并分析客户卷烟和非烟进销存，准确把握经营情况，有利于真实反映需求满足率、动销率、消费者满意度，进而有针对性地开展消费者营销，实现每一包烟通过最快捷的渠道满足每一个消费者。
（四）整合资源，多方合作，提升服务
利用大数据技术，整合金融、银联、京东等资源，促进大数据+新零售在卷烟营销领域的推广应用，带动零售客户从传统终端向现代终端转型，打造一个涵盖“消—零—商—工—融”多要素资源汇集共生共赢的卷烟营销生态圈，有利于改善消费体验。
（五）营销活动辅助及增值服务升级
依据大数据精准分析出来的消费趋势预测结果，市场营销活动方案策划人员能够更有针对性地向微信公众平台、云POS终端系统、聚合支付平台、客服系统等营销渠道投放准确的营销活动策略;能够为工业企业提供更具针对性、更加精准的品牌消费分析及促销成效验证。为零售户提供更为便捷的收款方式、更加优惠的金融方案、更符合消费实际的货源推荐、更准确的店铺盈利分析、更有效的扩大区域消费覆盖。
三、大数据技术实现智慧化应用分析的方式
要使用大数据技术来实现智慧化应用分析，首先需要有稳定量的数据源资产来进行底层数据支撑。基于当前贵安新区烟草分公司的业务情况，公司所掌握的业务数据主要有：零售客户信息数据、消费者注册会员数据、零售客户申请需求数据、计划投放产品数据、云POS零售客户刷卡销售明细数据、零售客户星级评定数据、商圈档位数据等业务数据。
（一）建立大数据仓库以及分析对象主题库
平台依据烟草公司所掌握的业务数据以及社会经济相关数据搭建大数据仓库。已经获取零售客户基本信息数据953条、零售客户地址数据856条、区域客户数据856条、自律小组数据718条、烟草品牌属性数据133条、商城会员数据13600条、云POS刷销售算数据4638265条、零售客户申请需求与实际投放数据365760条、市场计划投放数据65072条、零售客户星级评定数据953条、贵安人口信息数据2条、社会零售总额数据3条、人均可支配收入2条、年度投资总额2条等。根据以上业务数据进行清洗整理，已经实现了零售客户、消费者、商圈区域等三方面的主题库。
（二）建立大数据分析计算模型计算当前市场真实需求 针对烟草公司的业务实施情况，所有对零售客户的产品供应均是需要结合烟草公司的整体货源规划的实际情况。依据客户的档位与星级进行计划方式提供。因而容易出现供给产业无法满足市场需求情况，也就是卖断货情况。同时，对某一些商品因为不是完全的市场调节方式来进行获取采购也容易出现产品在销售周期无法销售完还存在于大量的积压。为解决此类现状，更加科学合理的为各零售客户进行货源配置。提出通过大数据技术研判市场的真实需要需求，研判预测未来市场实际需求量是进行智慧化服务的基础。当前，进行市场实际需求计算大数据模型的主要方法包括：1.数据来源支撑，通过当前贵安烟草公司的业务数据作为市场真实需求的数据分析来源。主要是用零售客户数据、零售客户星级数据、零售客户申请需求数据、计划投放历史数据、云POS销售结算数据等数据。2.数据计算模型，首先，算出每周客户的真实的投放量（按单周来统计，需判断零售户是单双周订货。如单周拿货，就是实际的投放量，若是双周订货，需除2得到单周的投放量），需投放量数据和零售户的基本信息和品牌信息。其次，算出真实的需求量：取到算出每个零售户的真实投放量后，和客户销售数据关联得到真实的需求量（如投放量大于申请量，则申请量作为真实的需求量，如果计划量大于申请量并且2倍的申请量的话，申请量作为真实需求量，如果不在这个区间的话，用云pos终端数据作为计算每个品牌每日销售吞吐量，在计算该销售周的销售真实需求量。如果没有终端数据就取上面的投放量）。在判断是否断货，去最大的销售时间和近期销售时间判断零售户是不是断货，如果断货，按星级算出量，则是星级量的7倍。再关联出真实的需求量。
（三）需要的大数据技术
为了实现卷烟营销大数据智能分析系统的运行和推广，必须在这个过程当中使用相应的大数据技术，以实现每个细节工作被完成，最终达成整项工作被完成。所需要的大数据技术有：Hadoop技术，该技术是一种能实现大数据处理和存储的技术，它是一个开源框架，能够利用简单可行的编程模式在跨计算机的环境当中实现大数据的存储和计算处理。这种技术具有以下特点：能处理较大量的数据，运行能力强;使用该技术能够实现在较短时间内处理数据，实现数据不断变更;该技术具有准确性，使用该技术处理大数据能够将数据实现科学分析，分析和输出结果的错误程度较低，可信度较高。Hadoop主要包括两个部分，一是Hadoop核心技术（或者说狭义上的hadoop），另一部分指的是一个生态圈。前者对应为apache开源社区的一个项目，主要包括三部分内容：hdfs，mapreduce，yarn，其中hdfs用来存储海量数据，mapreduce用来对海量数据进行计算，yarn是一个通用的资源调度框架（是在hadoop2.0中产生的）。后者泛指大数据技术相关的开源组件或产品，如hbase、hive、spark、pig、zookeeper、kafka、flume、phoenix、sqoop等。2.Spark技术，这是一种通用的计算工具，能够对大量的数据进行快速的分析，利用其庞大的分析能力实现各种计算，它不依赖于MapReduce，而是使用了自己的数据处理框架。Spark最大的优点在于能使用内存进行计算，运算速度快。
四、卷烟营销大数据智能分析应用体系
（一）推广应用云POS系统，完善零售户数据库
通过推广运用已建成的云POS系统，全面、准确、快捷、自动采集并分析客户卷烟和非烟进销存，准确把握经营情况，真实反映需求满足率、动销率、消费者满意度，通过零售客户掌握消费者的真实消费个性，进而有针对性地开展消费者营销，实现每一包烟通过最快捷的渠道满足每一个消费者。进一步完善零售户数据库，为卷烟零售户画像，建立大数据分析模型，将分析结果运用到卷烟需求预测、客户分类、货源组织、货源投放、品牌培育、监督管理以及非烟商品经营中，进一步提高供需匹配水平。
（二）通过零售户和营销活动研究消费行为，建立消费者数据库
首先以研究消费者消费行为为出发点，通过客户扫码销售数据，跟踪消费记录，了解消费者行为轨迹;与金融业、银联合作，开通聚合支付二维码，建立商业企业微信公众号。然后通过在公众号上开展营销活动及全新消费体验，吸纳众多目标消费群体，建立O2O会员服务体系，采集消费者收入、品牌偏好、消費倾向等基础数据，形成基本画像。基于云计算技术，运用互联网、大数据思维构建智能分析体系及运营机制，畅通商业卷烟营销管理系统、微信平台、现代终端云POS智能管理系统、消费者聚合支付平台信息流，解决数据“断层”和“鸿沟”问题。
（三）构建社会经济影响因素关联库
使用大数据平台获取相关部门公开发布的社会类数据如：行政区域划分数据、社会行业经济数据、人口基数等数据和通过协调政府机要部门获取宏观社会经济影响卷烟消费相关因素，建立相关数据库和分析模型，实现采集方式多元化、分析智能化，运用自动化。
（四）基于6个关键重点环节，建立大数据分析应用模型
针对现有的零售户存量数据及新挖掘的市场信息和消费者行为数据进行研究，通过推广使用云POS店铺管理系统、微信公众号平台和聚合支付二维码等方式，全面、准确、及时采集零消需求信息，确保数据来源的稳定性和系统性，依托聚类分析法、回归分析法等技术手段，建立信息统计分析、数据应用模型，为消费者和零售户画像，将结果分析应用到研判消费趋势，引导上游工业调整生产，更好地把握卷烟营销重点环节工作。
（五）打造共生共赢的卷烟营销生态圈
与大数据企业合作，全面建立需求导向的卷烟营销流程，按订单组织货源，按需求衔接计划，按状态调整策略，探索建立消费者数据库和大数据分析应用模型，整合数据资源，形成业务闭环，构建覆盖消、零、商、工全价值链的卷烟营销商务合作新体系。整合金融、银联、京东等资源，多方合作，提升服务，促进大数据+新零售在卷烟营销领域的推广应用，带动零售客户从传统终端向现代终端转型，改善消费体验，打造一个涵盖“消—零—商—工—融”多要素资源汇集共赢的卷烟营销生态圈。
结束语：
随着大数据技术的发展，卷烟营销大数据智能分析应用系统的建成逐渐成为可能，该系统能帮助工作者提高工作效率，对于该产业的发展具有重要的作用。烟草行企业平时应善于积累和运用自动化工具收集、挖掘、统计和分析数据，促进卷烟行业的发展。
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