
大數(shù)據(jù)助力煙草新營銷
近年來,隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,大數(shù)據(jù)時代已悄然而至,處在轉(zhuǎn)型升級中的煙草行業(yè),如何迎接大數(shù)據(jù)時代的變革,加快企業(yè)發(fā)展步伐?本文從數(shù)據(jù)收集、分析、應(yīng)用三個方面,對大數(shù)據(jù)在煙草企業(yè)的應(yīng)用進行初步探討。
一、構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫,實現(xiàn)信息集成。大數(shù)據(jù)是指那些超過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)處理能力的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量可達到PB以上,基本特征是:體量巨大,價值密度低商業(yè)價值高,類型多樣,處理速度快。有時大數(shù)據(jù)也指一種技術(shù),包括海量數(shù)據(jù)分析技術(shù)、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、分布式計算等。煙草企業(yè)目前建立了很多信息系統(tǒng),例如專賣系統(tǒng)、營銷系統(tǒng)、物流系統(tǒng)等,這些系統(tǒng)積累了大量數(shù)據(jù),但由于各個系統(tǒng)相對獨立,數(shù)據(jù)格式、存儲形式存在較大差異,難以利用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)進行分析,因此需要構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),將企業(yè)內(nèi)分散的原始數(shù)據(jù)和來自外部的數(shù)據(jù)匯集在一起,通過加載、清理、轉(zhuǎn)換,形成一個中心數(shù)據(jù)集,為企業(yè)提供完整、及時、準確的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),它既保持了數(shù)據(jù)的一致性,又易于被用戶訪問。同時,這些數(shù)據(jù)按照業(yè)務(wù)概念來組織,能夠利用相關(guān)工具直接從企業(yè)信息池中隨機地提取、分析數(shù)據(jù),例如按客戶、品牌等進行分類,為企業(yè)管理人員制定策略、開發(fā)市場、分析市場、效益評估等管理行為提供數(shù)據(jù)支持。
二、強化數(shù)據(jù)分析,挖掘潛在信息。利用大數(shù)據(jù)能夠挖掘用戶的行為習(xí)慣和喜好,在凌亂紛繁的數(shù)據(jù)背后找到更符合用戶興趣和習(xí)慣的產(chǎn)品和服務(wù),并對產(chǎn)品和服務(wù)進行針對性地調(diào)整和優(yōu)化,這就是大數(shù)據(jù)的價值。目前很多煙草企業(yè)只是將信息簡單堆在一起,進行基本的統(tǒng)計和查詢,而不是將它們作為戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變的工具,“數(shù)據(jù)豐富、信息貧乏”的現(xiàn)象比較普遍,制約了經(jīng)濟分析和決策能力。因此,需要有構(gòu)筑在數(shù)據(jù)倉庫之上的決策支持系統(tǒng),如數(shù)據(jù)挖掘和連機分析處理系統(tǒng),通過對多維數(shù)據(jù)的切片、切塊、旋轉(zhuǎn)、鉆取等操作,從大量數(shù)據(jù)中挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在作用的知識和規(guī)則,這些規(guī)則蘊含了數(shù)據(jù)庫中一組對象之間的特定關(guān)系,揭示出一些有用的信息,為戰(zhàn)略決策、市場策劃、經(jīng)濟預(yù)測等提供數(shù)據(jù)。例如商戶在訂購卷煙時,留下了訂購時間、地址、品牌、型號、數(shù)量、金額等信息,企業(yè)通過分析這些信息,就能發(fā)現(xiàn)某個區(qū)域卷煙市場整體特征和走勢,各個品牌在時間、地區(qū)、消費群體上的銷售差異,甚至了解商戶的銷售、庫存、盈利、動銷率、斷貨率等情況,為品牌培育、新品推介、客戶維護等活動提供科學(xué)依據(jù)。
三、加強實際應(yīng)用,提升經(jīng)濟效益。
大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)細分客戶群,降低營銷成本,提升產(chǎn)品銷量和客戶滿意度,在煙草企業(yè)未來的發(fā)展中,可以從營銷、配送、客戶、決策等幾個方面來加以應(yīng)用。
1、推進精準營銷。卷煙營銷系統(tǒng)記錄了每個商戶以及每筆訂單的詳細信息,例如商戶名稱、業(yè)態(tài)、規(guī)模、位置,訂購卷煙的品牌、數(shù)量、金額等,通過加工和處理這些數(shù)據(jù),一是可以準確把握市場需求,提高市場預(yù)測準確率,實現(xiàn)按訂單組織貨源,有效提高客戶滿意率。二是可以強化貨源管理。通過對存銷比、庫存周轉(zhuǎn)率、市場滿足率等指標(biāo)的監(jiān)控,確保貨源購進管理的科學(xué)性、及時性,消除庫存積壓造成的資金占用產(chǎn)生的浪費。三是可以分析出每個商戶的需求偏好,在網(wǎng)上訂貨系統(tǒng)中進行個性化的推介,如同電商網(wǎng)站“猜你喜歡”一類的板塊,使訂購過程更加省時省力,提升商戶的訂購體驗。
2、實現(xiàn)精益物流。在對卷煙倉儲、分揀、配送等各個環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)深入分析的基礎(chǔ)上,可以構(gòu)建快速響應(yīng)、高效運作、精準服務(wù)的精益供應(yīng)鏈物流體系,通過科學(xué)設(shè)定各個品牌卷煙的合理庫存水平,優(yōu)化配送線路,消除物流中設(shè)備設(shè)施空耗、庫存過高、人員冗余等各種浪費現(xiàn)象,降低人工成本,使物流服務(wù)快速、準時、準確滿足客戶需求,達到物流服務(wù)的低成本、高效率。
3、提升客戶關(guān)系。利用大數(shù)據(jù)可有效加強客戶管理,增進客我關(guān)系。一是增強對客戶數(shù)據(jù)利用的準確性和有效性,對客戶進行細致分類,提供更具針對性的服務(wù),提高服務(wù)水平。二是挖掘潛在客戶、跟蹤現(xiàn)有客戶、維護重點客戶,降低服務(wù)成本和客戶流失率,通過滿足客戶的個性化需求,最大化的挖掘潛在購買額度,提高客戶的忠誠度和利潤貢獻率,全面提升企業(yè)的盈利能力和競爭力。第三,通過建立預(yù)警機制,發(fā)現(xiàn)并監(jiān)控訂煙頻次和數(shù)量明顯低于正常水平的商戶,防止出現(xiàn)假冒卷煙、亂渠道卷煙等違規(guī)現(xiàn)象。
4、輔助經(jīng)營決策。企業(yè)運營過程中的各種信息都是通過數(shù)據(jù)反映出來的,通過數(shù)據(jù)分析,可以發(fā)現(xiàn)企業(yè)運營過程中的規(guī)律,從而對未來的生產(chǎn)活動、市場活動等提供科學(xué)指導(dǎo)。以往大量數(shù)據(jù)通過報表等方法進行統(tǒng)計,只能得到一般意義上的信息反映,利用大數(shù)據(jù)則可以發(fā)現(xiàn)許多深層次、直觀上無法發(fā)現(xiàn)的規(guī)律,對整體趨勢作出預(yù)測,從而幫助決策者針對市場變化的環(huán)境,做出快速、準確的判斷,科學(xué)制定市場計劃和發(fā)展方向。
總之,大數(shù)據(jù)是企業(yè)未來發(fā)展的必然趨勢,煙草企業(yè)應(yīng)積極適應(yīng)這場變革,通過先進的信息技術(shù)不斷提升生產(chǎn)經(jīng)營水平和基礎(chǔ)管理水平,為深入推進卷煙上水平提供堅實的信息支撐。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗證損失驟升:機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11