烟草在线专稿　　摘要：随着烟草行业市场化导向改革的逐步深入，传统的数据采集和分析方式已不能满足行业改革和发展的需求，要实现精细培育品牌、精准掌控市场，我们必须清醒认识当前烟草行业大数据分析工作的现状和存在的问题，找出解决的途径和办法，通过探索大数据采集、分析和应用的方法入手，开展大数据分析，为经济运行提供决策建议。

　　一、前言

　　大数据作为一种尖端的技术趋势，其实就在我们身边。当你通过淘宝网购买了某件商品，总会看到“你可能还会喜欢”的提示向你推介类似商品，这些都是你的“行踪”被网站捕捉的实例。

　　随着烟草行业市场化导向改革的逐步深入，传统的数据采集和分析方式已不能满足行业改革和发展的需求，要实现精细培育品牌、精准掌控市场，就必须从探索大数据采集、分析和应用的方法入手，捕捉海量、多样的数据中所蕴含的消费者行为的一般规律，为经营决策提供支撑是一条重要途径。为达到这个目标，我们必须清醒认识当前行业大数据分析工作的现状和存在的问题，找出解决的途径和办法，通过开展大数据做好分析，为经济运行提供决策建议。

　　二、当前烟草行业数据采集、分析、应用存在的问题

　　目前，卷烟商业企业主要以专卖、营销、内管系统中展现的各类结构化数据开展订单分析工作，应用的数据量较少，仅能分析到本级卷烟销售和社会动销情况，无法深入分析到各细分市场，且零售户和消费者的底层非结构化数据采集难度大，大数据分析、运用工作的广度、深度和精度不够，主要表现在：

　　一是信息采集耗时，质量难以保证。消费者信息采集的方式，很多的客户经理和稽查员通过选取少量样本客户进行采集，该方法具有实地调研的优势，但时耗长，一线人员常常工作量大，往往疲于应付，且信息质量的高低主要依赖于样本客户和消费者的配合度，难以达到全面性和代表性的要求；

　　二是信息量庞大繁杂，消费者动态跟踪难。消费者信息的来源是多方面的，数据零散，信息孤立，消费者购烟场所、时间、频率等不固定，导致消费行为跟踪难以持续和到位；

　　三是信息分析简单，数据挖掘不充分。由于信息采集的对象是消费者，采集内容为消费者基本属性和行为特征，而现有分析指标设计单一，只能简单比较，分析结果难以反映消费者需求变化，无法为营销工作提供有价值的决策参考；

　　四是信息运用范围狭窄，环节关联不够。由于信息采集质量难以保证，信息分析较为简单，消费者需求容易受到多种变动因素的影响，相关信息无法直接应用于品牌培育工作，且对卷烟经营各环节未全面涉及。

　　三、如何开展大数据分析，为经济运行提供决策建议

　　（一）强化数据采集，提高信息质量

　　1.拓宽数据采集范围。一是拓宽数据采集范围。除了采集来源于专卖、营销、内管等系统的结构化数据，还需采取非结构数据，主要是指在日常检查、走访等过程中收集的文档类、图像类、视频类和音频类的数据。

　　2.加强终端管理软件开发。软件的主要终端功能包含了进销存管理、财务管理、商品档案管理、烟草会员积分管理、经营分析和系统管理六大功能。通过应用以上功能，商品结构清晰、库存管理便捷，零售终端的资金周转速度加快，资金利用效率提升，赢利能力得以提升，在一定程度上解决了零售客户信息采集的动力问题，将信息采集从“要我做”变成了“我要做”。零售客户应用系统自主性和自觉性的提高，系统所采集的信息和数据更丰富、更精确、更具生命力。

　　3.加大终端数据采集力度。终端基础数据的采集工作大数据运用的基础工作。淘宝通过自身的网络平台，搜集了客户大量有关搜索、浏览、交易风险方面的数据，为其通过互联网金融进行创新提供了支撑。支付宝随之开发的消费贷款，相当于淘宝对占用客户大量资金的二次、三次利用。而这一切决策的基础，正是拥有自己的大数据采集平台。虽然，卷烟商业企业能够有效追踪每一笔卷烟最后的流向，但是还无法将具体的销售信息回收回来，比如某个客户购买香烟的时间周期，对香烟的口味、品牌偏好等等。因此，仍需加大零售户终端建设，通过现代零售终端客户使用的“终端进销存系统”采集着消费者信息档案和消费者实时购买记录。对“终端进销存系统”的库存数据和社会销售数据分析可以判断单客户单规格的市场状态，而对消费者数据库的研究可以有效发现消费者的购买偏好、购烟时间段、购买频次、购买规格、吸食口味等行为。应用大数据对消费者时空分布、消费者个性化需求、消费行为参数等进行数据化分析，并建立起相应的数据档案库，实时做出动态调整，为下一步营销提供科学的决策依据。

　　4.提高数据采集质量。在各类数据分析应用前，需要对数据进行筛选、过滤、转化、去冗预处理，把格式不统一的所有数据合并至一个数据表中，然后再应用数据透视表、函数和公式快速处理展现各层级销售数据结果，以便后期分析，以提高数据的采集质量。

　　（二）探索模型方法，开展大数据分析

　　我们通过将多渠道采集的数据进行整合，使各类数据彼此间相互关联，根据不同的营销目标，使用最新的统计、数学模型，从多层次的数据库中抽取数据，在消费者数据、终端动销数据和批零量价存数据的关联和聚类分析中，寻找出有价值的信息，对现有客户群的分析，对不同地理环境，不同品牌，不同年龄段人群进行有效分析，以趋势图表等通俗易懂、科学合理的形式为后期的数据应用提供支撑，为营销决策提供多维度的信息支撑。

　　作为内管部门，通过利用采集到的零售户的实时订单、真烟案件和市场价格库存等相关数据为基础，通过数据分类处理，形成针对每个零售户、商圈、客户群专属的数据信息流，然后根据分析所需的指令编写宏，由计算机直接从平常、分散的数据中查找异常，输出分析结果，减少分析时间，提高分析效率，主要关注低档户订购紧俏烟、高价位卷烟异动情况、重点关注品牌投放集中度和均衡销售等情况，并分析查找出的异常情况开展调查核实，同时向网格站协同发布信息反馈，为营销部门及时调整异常品规的投放标准，专卖部门有针对性开展监管提供决策依据。

　　（三）精准把握市场，推动大数据应用

　　卷烟经营业务流程是涵盖预测市场需求、组织适销货源、开展货源投放、平衡市场供求的完整闭环。充分利用大数据，可以有效提高营销各环节的效率，增强市场的把控能力。所以烟草行业的大数据应用是结果导向型的，所以作为内管部门，开展大数据分析，为经济运行提供决策建议，就要从营销工作的实际需求出发，提取分析所需的相关数据，设计数据分析和数学模型的算法。

　　对于需求预测，我们可以从消费者数据库和海量的零售终端交易数据入手，应用数据挖掘和智能计算技术，准确掌握消费趋势和市场行情的变化，通过零售价格指数、社会存销比和订单满足率等指标的综合判定，将市场分为热销、畅销、平销、缓销、滞销五个状态，为回答卷烟应该“卖多少”提供支持，为基于品牌市场状态的需求预测与计划安排提供基础。

　　对于货源组织，应依据终端消费数据、批零销售数据、真烟案件及卷烟非法流通情况的关联分析结果，向营销部门提供品牌引入退出及采购计划建议。根据品牌上柜率和销售增长率，分为导入阶段、成长阶段、稳定阶段和衰退阶段。品牌健康状态通过其健康指数得分，分为好、中、差。两者的综合分析，为回答卷烟应该“卖什么”，以及基于品牌发展阶段与健康指数的策略制定提供基础。

　　对于货源投放，可以通过消费者档案库和客户订货数据分析，辨识不同零售终端的主销品牌和目标消费者特征，为营销细分客户、细分目标消费群提供决策建议；也可依据卷烟销售价格、库存量，分析品规市场销售状态，本着量化稍紧平衡的原则，对货源投放标准提供建议，以进一步实现“按订单组织货源、按需求衔接计划、按价格调整策略”的工作要求。通过对终端经营指标的分析，评价零售客户的销售能力、品牌培育能力和管理能力，判断零售户实际经营能力是否与现行客户级别相符，为营销制订客户级别管理办法提供建议。

　　四、结论

　　在市场化机制浪潮之下，我们必须具有超前思维和危机意识，必须注意到烟草行业发展中后劲不足和阻力增大的事实。通过对行业营销、专卖、内管、物流等各环节大数据的采集、挖掘分析、研究利用，才能够找到行业更好的发展路径，更贴近市场的产品和服务。