
白酒拥抱大数据要打好组合拳
5月下旬,在贵阳召开的2015贵州贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会,再一次将贵阳市推到了大数据产业发展的风口浪尖。而作为贵州经济发展重要支柱的白酒产业,同样面临着互联网思维的影响和挑战,如何拥抱大数据,也成为业界关注的焦点。业内人士表示,传统白酒产业要充分利用好大数据带来的优势,打好门户网站、消费者引流及聚合、人气聚集等组合拳,才能更好地凭借大数据推动白酒产业健康发展。
互联网思维颠覆传统商业模式
2015年5月26日,2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会在贵阳国际生态会议中心举行。为期3天的博览会,马云、马化腾、雷军、周鸿祎、田溯宁、郭台铭等互联网大佬齐聚贵阳,与全球大数据领域专家围绕“‘互联网+’时代的数据安全与发展”主题,分析全球大数据发展现状和趋势,探讨保障大数据安全和隐私保护、发展大数据经济等问题。
业内人士表示,当大数据翻开时代的崭新篇章,贵州正迎来千载难逢的发展机遇,贵州人民再也不甘落后,转而掀起了探索、创新的狂潮,成为这个时代“前言”的参与者,让全国瞩目、全球瞩目。
不过,在互联网大佬的思维中,数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。阿里巴巴董事局主席马云称,10年后电商会更好,受更多人关注。
在互联网影响力越来越强的今天,传统的商业模式逐渐被颠覆。茅台集团董事长袁仁国说,互联网时代到来,不仅加速改变了流通方式,也颠覆了传统商业模式。在这个大背景下,我们必须打破线上线下的界限,打造新的商业业态,白酒行业要顺势而为。
酒企对互联网营销持乐观态度
随互联网思维对传统产业的影响日益加剧,越来越多的传统厂商、运营商开始重视互联网思维带来的品牌影响,白酒亦然。
“实际上,我们也早就开始利用互联网思维营销,打造自己的互联网销售平台!”贵州一酒业公司电商负责人向先生说,不少酒商在利用互联网销售平台试图把产品卖掉的过程中,却没有完全尝试到数据时代带来的狂欢,而是简单的模仿和试水。
不过,也有一些酒商开始在互联网与大数据带来的利好中,有意识地探索数据时代如何促进厂商、仓储物流、人气聚集、分析及精准营销等,以寻求突破传统思维下的销售困局。“我们通过自己的企业销售网站,分析客户的产品喜好,并对他们进行有意识的指引,以便能寻找到更好的方法将他们牢牢地粘在网上,成为产品和服务真正的粉丝!”仁怀市一酒业公司负责人梁锦夫说,从去年年底探索线上销售与线下服务相配合的销售模式之后,网络销售渠道的货物走量,一路追赶甚至在超越着传统渠道的量,“互联网的影响确实很怕人,只可惜自己目前没有强大的运营实力支撑,却很想把贵州酱香酒卖出去!”
梁锦夫说,自己经过半年多的互联网营销,确实在打破销售困局中找到一丝希望,而他自己关注大数据博览会相关信息之后,还是对白酒产业在大数据时代带来的全新商业模式下顺势而为,找到全新的突破口抱有十足的信心。
记者采访中了解到,无论是早已试水互联网营销或刚刚起步于互联网思维的酒企,他们均对互联网颠覆传统营销模式之后,白酒产业实现整合大数据得到有效的数据充满期待。
社会化营销或助推白酒产业升级
尽管酒商对大数据未来白酒产业的影响充满期待,但传统行业如何拥抱白酒大数据,让产品在激烈的市场竞争走得顺畅,从而实现企业盈利,无论酒企还是其它产业,才是利用大数据的根本目的。
相关统计显示,如今的中国白酒线上销售量虽然只有1.5%左右,但其潜在的市场空间与品牌效应都是巨大的。而白酒大数据时代如何抓住数据信息?白酒营销专家表示,在酒水大数据时代,要想成功离不开门户网站以及将消费者引流到门户网站的微信、微博、贴吧以及各种聚会交流活动、论坛、品评、酒文化交流,以便将大数据中精准的消费者牢牢地贴在门户网站和消费群体中,最终实现系统化的社会营销。
“依托一定级别区域酒水门户网站,将区域内规模以上酒企的产品全部录入,供网友点评,然后通过微博、微信、百度贴吧以及社区论坛等,将年轻一代酒友合理引流到门户网站。”白酒营销专家万兴贵说,大数据时代下,只有不断通过线下的品酒微聚会,才能将年轻人消费群体交友、文化交流以及酒水文化等需求有机结合在一起。
万兴贵说,酒商在以上方式的基础上通过建立QQ群等,将数据提供人牢牢的黏合在网站上,并通过建立行之有效的积分商场,通过各种激励,实现人气爆棚,这就是利用大数据手段,将一个个“圈子”有机黏合在一起,形成系统的社会化营销,助推白酒产业全面升级。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04