基于社會大數(shù)據(jù)融合的卷煙營銷數(shù)據(jù)分析應用設想

摘 要：卷煙營銷當前業(yè)務運行以內(nèi)部數(shù)據(jù)來源為主，從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上缺少外部社會數(shù)據(jù)加持;隨著時間推移，業(yè)務端對市場和消費者信息有進一步分析把控的需求，因此需要相關社會大數(shù)據(jù)以補足目前的研究需求。現(xiàn)有的社會數(shù)據(jù)包括消費者畫像數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)、POI信息點數(shù)據(jù)、人口數(shù)據(jù)等。文章以西安煙草為例，從外部社會數(shù)據(jù)資源與卷煙營銷自身數(shù)據(jù)資源融合打通方面探索構(gòu)建適用場景，并從業(yè)務需求角度，在市場狀態(tài)監(jiān)測、貨源投放策略優(yōu)化上提出減免設想，從而提升需求數(shù)據(jù)的應用空間。

關鍵詞：社會大數(shù)據(jù);卷煙營銷;數(shù)據(jù)分析;精準營銷

中圖分類號：F724.6 ????文獻標識碼：A 文章編號：1005-6432（2022）01-0129-02

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.01.129

1 引言

根據(jù)對地市級煙草商業(yè)企業(yè)的洞察，數(shù)據(jù)和其他生產(chǎn)要素間具有協(xié)同作用，可作為各生產(chǎn)流轉(zhuǎn)的核心樞紐[1]。同時，數(shù)據(jù)要素的積累和交易可以反哺技術(shù)創(chuàng)新。然而數(shù)據(jù)價值發(fā)揮往往面臨以下瓶頸：原始數(shù)據(jù)準備耗時久、數(shù)據(jù)質(zhì)量不良、內(nèi)部數(shù)據(jù)缺乏與外部數(shù)據(jù)的關聯(lián)打通，從而淪為數(shù)據(jù)孤島[2-3]。如何利用外部數(shù)據(jù)加持內(nèi)部數(shù)據(jù)，從而整合數(shù)據(jù)資源，找尋數(shù)據(jù)分析賦能企業(yè)高效運營的突破口，是文章的出發(fā)點。

文章嘗試引入社會第三方資源數(shù)據(jù)，如非煙數(shù)據(jù)、區(qū)域人口流動數(shù)據(jù)、商圈數(shù)據(jù)等，利用數(shù)據(jù)分析原理、可視化技術(shù)、畫像技術(shù)等，初步形成社會數(shù)據(jù)與零售終端及消費者數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析應用設想，為優(yōu)化提升市場狀態(tài)和貨源投放策略提供支持。

2 社會數(shù)據(jù)采集分類

通過調(diào)研，現(xiàn)有的與卷煙營銷相關聯(lián)的外部社會數(shù)據(jù)主要包含消費者畫像數(shù)據(jù)和區(qū)域人口流動數(shù)據(jù)，具體分類如下。

2.1 消費者畫像數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)分析維度包括消費者來源、消費者畫像、消費者偏好三類。每一個維度的數(shù)據(jù)又分解成不同的數(shù)據(jù)標簽。

（1）消費者來源：分為居住地，來源地名稱精確到住宅小區(qū);工作地，來源地名稱精確到寫字大樓。

（2）消費者畫像：分為基礎畫像，包括性別、教育程度、年齡、婚姻、子女年齡等數(shù)據(jù)標簽;經(jīng)濟畫像，包括收入、職業(yè)、房產(chǎn)、車產(chǎn)、手機價位、消費價位等數(shù)據(jù)標簽;線上畫像，包括移動終端使用情況、興趣愛好、媒體觸達、App活躍滲透率等數(shù)據(jù)標簽。

（3）消費者偏好：分為常去商場偏好，包括最常拜訪前十商場名稱;餐飲消費偏好，包括餐飲偏好、餐飲地點分類、餐飲價格偏好、就餐習慣、堂食就餐頻次等數(shù)據(jù)標簽;酒旅消費偏好，包括出行區(qū)域、出行類型、交通方式、酒店類型、酒店星級、酒店增值需求等數(shù)據(jù)標簽。

2.2 區(qū)域人口流動數(shù)據(jù)

包括區(qū)域名稱、人口類型（如到訪、居住還是工作）、人口數(shù)量、性別數(shù)量、年齡段、居住人口工作日白天/夜間駐留時長、居住人口休息日白天/夜間駐留時長、工作人口工作日白天/夜間駐留時長、工作人口休息日白天/夜間駐留時長、到訪人口工作日白天/夜間駐留時長、到訪人口休息日白天/夜間駐留時長、終端品牌名稱、App類別名稱等標簽，可以研究區(qū)域內(nèi)的人流量、人流量時間空間變化和駐留目的等。

3 數(shù)據(jù)應用場景

3.1 與零售客戶銷售數(shù)據(jù)關聯(lián)分析，形成零售客戶畫像

按日報、周報、月報進行零售客戶畫像匯總對比，單一門店分析思路如下：

（1）工作日/周末分析：對比一周當中工作日/周末零售客戶畫像結(jié)構(gòu)變化。

（2）節(jié)慶/平日分析：根據(jù)節(jié)慶長度，按日/周/月時間維度，對比零售客戶畫像結(jié)構(gòu)變化。

（3）趨勢分析：在連續(xù)周期中，零售客戶畫像結(jié)構(gòu)對比。

通過零售客戶畫像分析，提升對門店消費者的認知。

3.2 與零售客戶坐標數(shù)據(jù)關聯(lián)分析，打通門店和消費者數(shù)據(jù)

分析思路：以零售門店經(jīng)緯度地理坐標作為關聯(lián)鍵位，建立數(shù)據(jù)關聯(lián)。

分析示例：目前零售門店卷煙訂購頻次為一周一訂，因此對單一零售戶而言，一周中有一天為卷煙產(chǎn)品配送日，對比門店卷煙配送日的消費者畫像和平日消費者畫像區(qū)別，示例如表1所示。

根據(jù)此前零售客戶走訪調(diào)研得到的經(jīng)驗，老客戶往往趕在配送日當日進店消費，預先選購所需品規(guī)。因此通過對比門店配送日與平日消費者畫像結(jié)構(gòu)，可初步得出門店老客戶畫像。如果監(jiān)測的門店同時配置“絲路通”“店小二”等數(shù)據(jù)采集設備進行銷售數(shù)據(jù)采集，可進一步結(jié)合終端銷售數(shù)據(jù)，分析特定客群和當日當?shù)昶芬?guī)消費關聯(lián)，實現(xiàn)人—貨—場三個維度打通。

3.3 鎖定高潛力卷煙營銷門店，開展精準營銷

精準營銷是在精準定位的基礎上，依托現(xiàn)代信息化數(shù)字化技術(shù)手段建立個性化的客戶溝通服務體系[4]，實現(xiàn)企業(yè)可度量的低成本擴張之路。卷煙零售客戶的精準營銷，首要要求是找到高潛力營銷客戶，即營銷效果反饋較好、配合程度高的卷煙零售客戶。整體流程可分為三步：

（1）繪制消費者畫像：提取零售門店周邊人群數(shù)據(jù)（人群基本特征、興趣愛好、媒介觸達），生成門店級別周邊客群畫像。

（2）門店消費者掃碼觸達率：零售客戶開展營銷掃碼活動時，采集掃碼信息包含經(jīng)度、緯度、掃碼時間、掃碼日期、活動名稱、盒包裝條形碼等原始表頭。

掃碼信息原始表頭需要轉(zhuǎn)制為供下一步計算的數(shù)據(jù)標簽：門店的經(jīng)緯度，可定位門店位置;消費者掃碼時間可以計算該門店的掃碼總頻次;盒包裝條形碼可以統(tǒng)計出某品規(guī)的掃碼數(shù)。結(jié)合門店品規(guī)實際銷售數(shù)據(jù)，可以計算得到每個營銷活動門店、每個品規(guī)的掃碼率。

掃碼率=該品規(guī)活動時間內(nèi)掃碼計數(shù)/該品規(guī)活動時間內(nèi)銷售計數(shù)

（3）高潛門店判定：篩選出掃碼率較高的活動門店，總結(jié)該類型門店的周邊消費者畫像，在門店列表中匹配出具備類似周邊客群的門店，判定為營銷活動高潛力門店，未來計劃營銷活動時，可以優(yōu)先選擇在該類門店執(zhí)行。

3.4 作為商圈研究的補充數(shù)據(jù)

進行商圈劃分時，可借鑒人口熱力圖輔助定義商圈邊界，從客觀維度加入商圈劃分輔助建議。以新城區(qū)人口熱力圖為例，可以明顯得到數(shù)個人口密集區(qū)域。通過導出具體經(jīng)緯度信息，可以得到該行政區(qū)人口密集商圈的邊界范圍。

3.5 研究區(qū)域人群屬性分布與區(qū)域卷煙銷售關聯(lián)

研究邏輯：

（1）根據(jù)特定研究話題，計算區(qū)域TGI指標。對于大體量用戶畫像評判，可以引入TGI指標。TGI是Target Group Index（目標群體指數(shù)）的縮寫，是用戶畫像評判的一個重要指標，是數(shù)據(jù)統(tǒng)計處理的一種方式，主要目的是給用戶分層。TGI的叫法有很多，比如喜好度、偏好度、核心用戶等。

TGI指數(shù)=[目標群體中具有某一特征的群體所占比例/總體中具有相同特征的群體所占比例]×100

最簡單的例子：假設西安市男女比是50%和50%，某行政區(qū)男女比是70%和30%。

行政區(qū)男性TGI=70%/50%×100=140

行政區(qū)女性TGI=30%/50%×100=60

TGI指數(shù)等于100時表示平均水平，高于100代表該類用戶某類特征程度高于整體水平，低于100代表該類用戶某類特征程度低于整體水平。上述例子中，可以得出該行政區(qū)男性比例較全市高，女性比例較全市低。TGI算法也可簡化理解為：局部占比/大盤占比×100。

利用人口數(shù)據(jù)標簽，可計算不同維度的TGI指標，如行政區(qū)男女比TGI（行政區(qū)男女比/西安市男女比）、行政區(qū)外來人口流入TGI（行政區(qū)到訪人口來源占比/西安市到訪人口來源占比）、行政區(qū)富裕指數(shù)TGI（行政區(qū)富裕指數(shù)人口比例/西安市富裕指數(shù)人口比例）。

根據(jù)不同維度的TGI指標對比，可以初步得出，相比較西安市（整體大盤）的人群屬性分布，該行政區(qū)的人群屬性分布是否有偏向性。

（2）零售門店終端銷售數(shù)據(jù)聚合。將零售門店終端銷售數(shù)據(jù)進行聚合，把門店級別數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)制為行政區(qū)級別數(shù)據(jù)。理想情況下，終端銷售數(shù)據(jù)更新頻率與外部社會數(shù)據(jù)更新頻率一致。

單一品規(guī)區(qū)域銷售額=sum（區(qū)域內(nèi)門店銷售額）

單一品規(guī)區(qū)域銷售量=sum（區(qū)域內(nèi)門店銷售量）

（3）建立回歸分析模型。確定變量：明確回歸分析的目標，即品規(guī)行政區(qū)級別銷售量為因變量Y。尋找與預測目標的相關影響因素，即不同維度的區(qū)域TGI，為自變量。

建立回歸分析模型：依據(jù)自變量和因變量的歷史統(tǒng)計資料進行計算，在此基礎上建立回歸分析方程，即回歸分析模型。估計參數(shù)的常用方法是最小二乘法。

進行相關分析：回歸分析是對具有因果關系的影響因素（自變量）和預測對象（因變量）所進行的數(shù)理統(tǒng)計分析處理。只有當自變量與因變量確實存在某種關系時，建立的回歸方程才有意義。因此，進行相關分析，一般要得出相關關系，以相關系數(shù)的大小來判斷自變量和因變量的相關程度。

（4）結(jié)果應用設想。對于銷售量高的相關區(qū)域人群TGI指標分析結(jié)果，可針對特定區(qū)域設計開展營銷活動，如樣品煙派發(fā)、品吸或品鑒活動;或者在特定品規(guī)培育時，能夠精準尋找到具備特定人群屬性的區(qū)域，從而提升品牌培訓選點的精準度。

4 結(jié)語

通過分析，總體來說，西安煙草現(xiàn)有的外部社會數(shù)據(jù)與卷煙營銷數(shù)據(jù)有較為密切的強相關關系，但對于社會數(shù)據(jù)和煙草數(shù)據(jù)關聯(lián)分析模型的建立、數(shù)據(jù)通道的打通，還需要更多的數(shù)據(jù)和長期的探索。后期可進一步通過數(shù)據(jù)挖掘、可視化技術(shù)、畫像技術(shù)、智能算法、用戶維度模型，將數(shù)據(jù)應用的設想轉(zhuǎn)化為社會數(shù)據(jù)與零售終端及消費者數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析模型，為優(yōu)化提升市場狀態(tài)和貨源投放策略提供支持。

參考文獻：

[1]梁曉慶，秦玉化.大數(shù)據(jù)在卷煙營銷工作中的應用[J].中國商論，2020（21）：61-62，65.

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[3]李寧寧.大數(shù)據(jù)時代卷煙營銷精準施策的實施路徑[J].現(xiàn)代企業(yè)，2021（3）：35-36.

[4]趙慧杰.基于大數(shù)據(jù)時代的卷煙行業(yè)精準營銷模式[J].市場觀察，2020（7）：72.

[作者簡介]劉佳（1989—），女，科員，碩士，研究方向：通信與信息系統(tǒng)、網(wǎng)絡安全與信息化等。

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