淺析精準數據營銷體系建設

（河南省煙草公司安陽市公司，河南 安陽 455000）

隨著客戶分級和貨源投放的數字化、自動化，部分業務模式產生了深刻變革，“有數據支撐，用數據說話，靠數據決策”已成為營銷戰線的共識。數據營銷體系建設，要不斷突出傳統限制，在不局限于“商圈”“業態”等固有客戶屬性的前提下將市場細分，投放策略不再以銷量為導向，打破數據壁壘，專賣、內管、工業等多方數據共享，通過大數據、物聯網等技術，逐步構建起覆蓋“工商零、產供銷”的智能化、自動化的卷煙供應網絡，形成“以終端數據反映市場狀態、以市場狀態調整投放策略、以投放策略驅動工商網配”的精益化貨源銜接機制，從而推動整體供應鏈的效率提升、質量提升[1]。

一、現狀分析

目前，河南煙草商業分檔維度基本一致，但初次檔位確定呆板，客戶結構重心偏低，基本呈現“兩頭小、中間大”的橄欖型分布，地市分布差別明顯。同時，在銷品牌規格過多，品牌屬性劃分不準，投放方式過于簡單，僅使用按需、按檔位、按檔位擴展等投放，無法滿足精準投放的要求，并且投放過程過于粗放，檔位運用不充分，按狀態調整策略還沒得到較好落實。綜上所述，推進精準數據營銷，是落實國家局卷煙營銷市場化取向改革要求的應有之義，是行業高質量發展的大勢所趨，也是解決我省卷煙營銷存在問題的必由之路，既恰逢其時，又迫在眉睫[2]。

二、研究方法及原則

從客戶分檔和貨源策略制定入手，做好目標市場的再分割，不斷下沉細分維度，繪制依托于數據的客戶精準畫像，量化不同客戶群之間的需求差異，細化投放策略，豐富分配方式，量化狀態調控，形成自動推薦策略、自動推薦訂單、自動分析校驗的數據營銷體系，并固化在省級營銷平臺，成為卷煙營銷和客戶管理服務的有力工具。

1.數據驅動原則。尊重數據，以數據為支撐，精準客戶畫像、品規畫像、市場畫像，把數據作為卷煙營銷全過程最主要的依據。

2.市場導向原則。尊重市場，堅持按狀態調整策略，從客戶真實需求出發，依據市場狀態信號，調整貨源投放策略。

3.科學精準原則。尊重規律，通過客戶細分、品規細分、狀態細分，把訂足率作為衡量精準性的主要依據，有針對性地制定差異化的投放策略，做到投放目標找得準、投放方式選得準、投放標準定得準。

4.公平合理原則。尊重客戶，把同價位段不同品規和同品規不同客戶的兩個訂單滿足率，作為衡量貨源投放對工業企業和零售客戶公平性的主要依據，切實尊重和維護消費者的自由消費權、零售客戶的自主選擇權、工業企業的公平競爭權。

三、實施策略

為深入貫徹落實國家局卷煙營銷市場化取向改革要求，堅持以數據為支撐，精準客戶畫像，細化目標市場，推動精準數據營銷體系建設，在規范的前提下，改進客戶分類方式，細化客戶分類標準，優化分類算法，提高客戶分類精細化水平，客觀評價零售客戶經營能力、經營特點，有效發揮客戶分級分類對專賣管理、卷煙營銷、渠道建設、物流服務等工作的重要支撐作用[3]。

1.細化客戶分類

細化完善客戶分檔維度，提高同檔同質水平，優化客戶檔位層級，使用K-均值聚類算法作為支撐工具，按照“同級差異小于異級差異”的原則，構建零售客戶量、價格聚類標簽并交叉組合形成矩陣，形成綜合經營能力等級。對于新客戶參照具有相同屬性標簽（商圈、業態、市場類型、所屬區縣）正常參與經營能力評價的有效經營客戶作為參照樣本客戶，按照極大值估計法，選擇樣本客戶等級的眾數作為該新客戶等級，推定客戶最大可能等級，實現客戶分類細化的目的。

2.提升卷煙投放策略精度

堅持數據驅動，為體現投放總量的精準和投放對象的精準，以一級市場狀態指標為主，二級市場狀態指標為輔，建立不同優先級評價條件下的精準市場畫像，以“4321”模式，形成貨源投放的“PDCA”循環，持續優化投放策略，按照“同畫像同策略、同目標同調整”的原則，組合運用銷售歷史數據、市場狀態評價指標、投放狀態評價指標等，豐富完善投放方式，實現系統按狀態目標自動生成投放策略。

3.提升營銷管理信息化水平

圍繞按市場狀態自動推薦策略、按客戶真實需求自動推薦訂單、按調控目的自動分析校驗指標，在省級營銷平臺的基礎上研發信息提報模塊，從聚類分級、標簽庫設置、品牌屬性劃分、投放算法、評價分析等方面建全客戶分級、客戶分類、品牌管理、精準投放、策略評價，實現貨源精準投放。

4.匯編日常工作動態

緊盯行業內外有助于卷煙營銷水平提升的各領域信息動態，動態采集營銷信息，及時整理、分析、匯編，為領導決策提供參考，為精準數據營銷課題推進提供了信息源支撐。

五、結語

精準數據營銷體系建設是當前卷煙營銷工作的重要抓手，客戶真實需求是精準數據營銷體系建設的出發點，科學的貨源投放算法和標簽應用，把合適的品規投放給適合的客戶，進而更好地滿足消費需求，是實現煙草行業的經營收益和高質量發展的目標。下一步，我們將在提高掃碼銷售的基礎上，積極探索掃碼消費，不斷積累消費數據，在“三個精準畫像”之外逐步建立消費者畫像，加大消費者購買行為研究，建立消費者數據庫，彌補數據空白，進一步完善工商零售共同面向消費者的數據營銷體系。