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  • 研发智能分析平台让营销数据“活”起来

    2021-11-29作者:许伟

    在行业数字化转型过程中,数据是最大的驱动力,也是最宝贵的资产。《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中明确提出,迎接数字时代,激活数据要素潜能,推进网络强国建设,加快建设数字经济、数字社会、数字政府,以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。

    具体到卷烟营销工作,笔者认为,不妨以云POS零售数据为基础,研发数据智能分析平台,深化“算法+模型”,让沉淀的数据“醒”起来,让静态的数据“动”起来,让枯燥的数据“活”起来,为卷烟营销高质量提供数据支撑。

    构建终端类别模型,做细终端分类分级

    零售客户处于烟草产业链末端环节,具有十分重要的地位,而云POS用户在客户群体中更显优质,需要特别关注。

    根据云POS用户的日均扫码笔数、非烟扫码占比、聚合支付笔数占比、波峰数、日均卷烟扫码笔数等多个指标,构建终端类别模型,计算每个终端用户每个指标的分值和综合分值,依据综合分值将终端用户划分为“优秀用户、活跃用户、普通用户和问题用户”四个类别。

    通过模型构建,分析全市终端用户综合分值,钻取该终端用户的优势指标和劣势指标,针对性采取措施。

    构建消费画像模型,做细消费行为研判

    要强化与消费者之间的联系,真正用好、用活卷烟消费数据,对消费者进行画像,消费行为进行研判。

    从消费者来源渠道、年龄结构、性别、学历、工作岗位、月均收入等多个维度去构建消费者画像,各个区域联动分析展示,分析消费者属性的共性点。

    根据消费者月度消费情况,分析会员消费群体与非会员消费群体的比重;在消费群体中,分析卷烟消费群体与非烟消费群体的比重;在卷烟消费群体中,分析条消费群体与包消费群体的比重,从而发现商品消费群体与卷烟消费群体的着力点。

    根据卷烟综合消费情况,依据卷烟消费数量和消费频次等维度,筛选出卷烟消费数量较多、消费频次较高的卷烟消费者“领袖”。同时,钻取月度所有消费者的消费数量和消费频次排名情况,钻取本月该消费者消费的卷烟名称及其数量。

    构建市场分析模型,做细零售状态监测

    卷烟市场状态,是反映卷烟市场经营状况的“晴雨表”。

    从日均零售额、日均毛利、综合毛利率、卷烟与非烟比重、支付方式比重、会员消费比重、综合毛利率变化趋势、卷烟与非烟的毛利率变化趋势、零售额前10的终端、零售额前10的商品等维度分析整体零售情况,分析关键指标变化趋势,感知市场脉搏。

    从卷烟零售数量、单箱结构、条包比重、类别分布、价位段分布、数量金额毛利分布、条包毛利率变化趋势、条包零售数量分布等维度分析卷烟零售情况。

    卷烟市场价格时刻折射着卷烟市场的供求状态与变化趋势。依据月度卷烟零售价格,计算出每个品规的条、包和综合价格指数,并对应到“俏、紧、平、松、软”五个区间,关联出每个区间的品规数,钻取每个区间的品规明细,钻取每个品规在近几个月的条、包和综合价格,从而提升卷烟市场价格监测能力。

    构建零售风险模型,做细异常行为管控

    监测分析卷烟库存数量异常、卷烟渠道来源多样、卷烟零售价格超低等三个零售环节中可能存在的风险,推进零售风险分析精细化,助力数据业务管控。

    通过风险模型构建,分析终端卷烟库存数量异常。模型显示终端卷烟存在负库存和大于1000的超高库存现象,钻取负库存明细和超高库存明细,明晰至每个终端和每个卷烟品规。

    通过风险模型构建,分析终端卷烟渠道来源异常。模型显示终端存在卷烟渠道来源多样现象,即除去本地渠道外,还存在省内市外、省外来源现象,钻取省内市外、省外来源明细和品规来源明细,明晰至每个终端和每个卷烟品规。

    通过风险模型构建,分析终端卷烟零售价格异常。模型显示终端存在卷烟零售价格超低现象,即零售价格低于其购进价格的二分之一现象,钻取不同客户低价零售的品规明细和不同品规低价零售的客户明细。

    来源:宿迁市局(公司)
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