京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据助力烟草新营销
近年来,随着信息技术的快速发展,大数据时代已悄然而至,处在转型升级中的烟草行业,如何迎接大数据时代的变革,加快企业发展步伐?本文从数据收集、分析、应用三个方面,对大数据在烟草企业的应用进行初步探讨。

一、构建数据仓库,实现信息集成。大数据是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据,数据量可达到PB以上,基本特征是:体量巨大,价值密度低商业价值高,类型多样,处理速度快。有时大数据也指一种技术,包括海量数据分析技术、大数据处理技术、分布式计算等。烟草企业目前建立了很多信息系统,例如专卖系统、营销系统、物流系统等,这些系统积累了大量数据,但由于各个系统相对独立,数据格式、存储形式存在较大差异,难以利用大数据处理技术进行分析,因此需要构建统一的数据仓库系统,将企业内分散的原始数据和来自外部的数据汇集在一起,通过加载、清理、转换,形成一个中心数据集,为企业提供完整、及时、准确的基础数据,它既保持了数据的一致性,又易于被用户访问。同时,这些数据按照业务概念来组织,能够利用相关工具直接从企业信息池中随机地提取、分析数据,例如按客户、品牌等进行分类,为企业管理人员制定策略、开发市场、分析市场、效益评估等管理行为提供数据支持。
二、强化数据分析,挖掘潜在信息。利用大数据能够挖掘用户的行为习惯和喜好,在凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务,并对产品和服务进行针对性地调整和优化,这就是大数据的价值。目前很多烟草企业只是将信息简单堆在一起,进行基本的统计和查询,而不是将它们作为战略转变的工具,“数据丰富、信息贫乏”的现象比较普遍,制约了经济分析和决策能力。因此,需要有构筑在数据仓库之上的决策支持系统,如数据挖掘和连机分析处理系统,通过对多维数据的切片、切块、旋转、钻取等操作,从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在作用的知识和规则,这些规则蕴含了数据库中一组对象之间的特定关系,揭示出一些有用的信息,为战略决策、市场策划、经济预测等提供数据。例如商户在订购卷烟时,留下了订购时间、地址、品牌、型号、数量、金额等信息,企业通过分析这些信息,就能发现某个区域卷烟市场整体特征和走势,各个品牌在时间、地区、消费群体上的销售差异,甚至了解商户的销售、库存、盈利、动销率、断货率等情况,为品牌培育、新品推介、客户维护等活动提供科学依据。
三、加强实际应用,提升经济效益。
大数据能够帮助企业细分客户群,降低营销成本,提升产品销量和客户满意度,在烟草企业未来的发展中,可以从营销、配送、客户、决策等几个方面来加以应用。
1、推进精准营销。卷烟营销系统记录了每个商户以及每笔订单的详细信息,例如商户名称、业态、规模、位置,订购卷烟的品牌、数量、金额等,通过加工和处理这些数据,一是可以准确把握市场需求,提高市场预测准确率,实现按订单组织货源,有效提高客户满意率。二是可以强化货源管理。通过对存销比、库存周转率、市场满足率等指标的监控,确保货源购进管理的科学性、及时性,消除库存积压造成的资金占用产生的浪费。三是可以分析出每个商户的需求偏好,在网上订货系统中进行个性化的推介,如同电商网站“猜你喜欢”一类的板块,使订购过程更加省时省力,提升商户的订购体验。
2、实现精益物流。在对卷烟仓储、分拣、配送等各个环节数据深入分析的基础上,可以构建快速响应、高效运作、精准服务的精益供应链物流体系,通过科学设定各个品牌卷烟的合理库存水平,优化配送线路,消除物流中设备设施空耗、库存过高、人员冗余等各种浪费现象,降低人工成本,使物流服务快速、准时、准确满足客户需求,达到物流服务的低成本、高效率。
3、提升客户关系。利用大数据可有效加强客户管理,增进客我关系。一是增强对客户数据利用的准确性和有效性,对客户进行细致分类,提供更具针对性的服务,提高服务水平。二是挖掘潜在客户、跟踪现有客户、维护重点客户,降低服务成本和客户流失率,通过满足客户的个性化需求,最大化的挖掘潜在购买额度,提高客户的忠诚度和利润贡献率,全面提升企业的盈利能力和竞争力。第三,通过建立预警机制,发现并监控订烟频次和数量明显低于正常水平的商户,防止出现假冒卷烟、乱渠道卷烟等违规现象。
4、辅助经营决策。企业运营过程中的各种信息都是通过数据反映出来的,通过数据分析,可以发现企业运营过程中的规律,从而对未来的生产活动、市场活动等提供科学指导。以往大量数据通过报表等方法进行统计,只能得到一般意义上的信息反映,利用大数据则可以发现许多深层次、直观上无法发现的规律,对整体趋势作出预测,从而帮助决策者针对市场变化的环境,做出快速、准确的判断,科学制定市场计划和发展方向。
总之,大数据是企业未来发展的必然趋势,烟草企业应积极适应这场变革,通过先进的信息技术不断提升生产经营水平和基础管理水平,为深入推进卷烟上水平提供坚实的信息支撑。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18