卷烟新零售模式及其大数据平台构建和应用.pdf

云南师范大学学报(自然科学版),2 0 2 4,4 4(1):4 5-5 0 h t t p s:/q k g j.y n n u.e d u.c nJ o u r n a l o fY u n n a nN o r m a lU n i v e r s i t y(N a t u r a lS c i e n c e sE d i t i o n)D O I:1 0.7 6 9 9/j.y n n u.n s-2 0 2 4-0 1 0卷烟新零售模式及其大数据平台构建和应用*马宗泽,李剑锋,陈越昆,魏胤楠*(云南中烟工业有限责任公司营销中心,云南 昆明6 5 0 0 3 2)摘要:以智能零售终端等新途径进行数据采集,运用大数据和人工智能技术对数据进行分析和预测,对企业的生产和销售策略提供支撑.关注于大数据、人工智能和新零售背景下的卷烟销售新模式的构建,通过对现有卷烟零售营销问题的剖析,根据企业实践构建了智能化卷烟零售模式和服务平台架构,搭建了相应的卷烟新零售大数据平台.关键词:卷烟新零售;营销模式;大数据平台;人工智能中图分类号:T P 3 9 1 文献标志码:A 文章编号:1 0 0 7-9 7 9 3(2 0 2 4)0 1-0 0 4 5-0 6 2 0 2 2年全国烟草行业实现税利总额1 4 4 1 3亿元,同比增长6.1 2%1.成品卷烟的销售是整个烟草产业的重要组成部分,结合大数据和人工智能等技术手段,以数据驱动进行卷烟零售的分析和决策,对卷烟企业的发展,对卷烟品牌尤其是新品卷烟的市场策略有着无可替代的作用.新零售,即个人和企业以互联网为依托,通过运用大数据和人工智能等先进技术手段,对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造,进而重塑业态结构与生态圈,并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式2-3.卷烟新零售是基于互联网,通过采用人工智能、机器学习、大数据、物联网和区块链等新技术,对卷烟零售的各个环节进行信息化和智能化的升级改造,并对线上服务、线下服务、物流配送、智能化销售终端以及消费体验等环节进行融合管理的零售新模式,是对传统的卷烟零售模式的智能化重构4.结合企业的实践,本文对当前卷烟零售信息化技术的现状进行了分析,介绍了企业实践中的卷烟新零售信息化模式及其后端大数据平台的主要技术架构和应用,为烟草工商企业开展新零售智慧化建设提供参考.1 国内卷烟零售信息化建设模式现状分析国内当前对卷烟零售信息化和智能化主要的解决方案为建立零售终端和消费者的会员管理体系.基于会员管理的卷烟零售营销体系可在企业、零售终端和消费者间建立数据链接,可获取不同零售终端及不同用户的行为数据,从而以数据为依据进行零售终端管理服务以及为用户提供更好的消费体验和增值服务3.该体系经几年的实践取得了良好效果,但也还存在很大的提升潜力.1.1 基于会员制的营销体系当前国内基于会员制的卷烟零售机制主要涵盖产品管理和用户管理两大领域,主要包含产品运营系统、用户管理服务系统以及微信公众号5.产品运营系统和用户管理服务系统都主要以产品*收稿日期:2 0 2 3-1 1-1 9基金项目:云南中烟工业有限责任公司科技资助项目(2 0 1 8 Q T 0 3).作者简介:马宗泽(1 9 7 1-),男,云南昆明人,助理工程师,主要从事烟草营销数字化方面研究.通信作者:魏胤楠.E-m a i l:3 8 1 5 8 3 6 7 5 8q q.c o m.二维码为接入途径,与微信公众号进行数据共享.此类平台大多可提供产品的查询、验真、推广和互动营销等功能.国内常见的基于二维码的卷烟消费者会员营销流程如图1所示.图1 基于二维码的卷烟零售营销流程F i g.1 C i g a r e t t er e t a i l i n gp r o c e d u r eb a s e do nQ Rc o d e经过若干年的沉淀,目前国内卷烟二维码营销平台的运营普遍呈现出一定特点,以国内最大的YN中烟二维码营销平台为例:该平台经多年建设和运营,在注册消费者和零售户数量上稳中有升,平台会员地域分布比较广泛,用户活跃性(消费扫码)呈缓慢提高态势.该企业营销公众号目前粉丝数量已超4 0 0万人,公众号全年阅读量超过2 0 0 0万次.然而,此类营销方式的共同缺陷为:活跃用户占比极低,参与互动的用户占比不到2%5.1.2 当前营销体系中存在的问题综合来看,当前国内已有的卷烟零售会员营销体系存在如下问题:(1)营销平台数据源整合机制不足由于存在多种相对独立的营销平台,多渠道并存和相对独立加大了最终营销数据融合难度,从而造成对整体企业营销数据的分析滞后和不准确.应建立营销数据相应的数据采集、管理、分析标准,采用信息化手段实现线上和线下营销数据的自动化统一和融合6.(2)营销数据分析处理能力不足缺乏对数据特征信息的深入分析.大量用户动态的、复杂的且碎片化需求,由于缺乏及时有效的技术分析体系,难以及时响应宏观、微观市场动态和需求.(3)营销平台在社会和经济影响方面缺乏联动分析应建立更为严格和精确的客户识别机制,严格在法律框架下开展营销活动7.同时,目前的卷烟营销平台均未考虑市场的社会经济因素,如宏观、微观市场的经济数据、人口基数和消费指数等.从已有实施经验来看,只有将这些数据纳入营销数据分析,才可以在根本上实现精准营销8.2 新零售背景下卷烟零售大数据平台体系构建基本策略针对目前新零售背景下国内烟企营销平台存在的不足,主要提出以下基本策略构建大数据平台:2.1 建立大数据背景下的卷烟消费数据库虽然前期卷烟工商企业都建立不同类型的数据库用于管理消费数据,但各平台之间连通性不足,且随着数据分析需求的提升,原有的数据库已无法完全支撑数据的管理和分析,应采用大数据及相关技术建立新的卷烟消费数据库,为有针对性地进行卷烟消费市场研判、产品定位、个性化营销推广策略进行基础数据支撑.2.2 通过人工智能和大数据技术提升卷烟营销各渠道的数据融合和分析能力应充分利用大数据和人工智能技术将微信公众号、营销平台及支付平台等不同渠道的营销信息进行融合,改变目前各营销渠道信息相对独立、难以融合和融合周期较长的状况.采用人工智能、大数据和机器学习相关技术,对各数据源汇聚数据进行数据分析,可解决数据孤岛问题,打通数据分析屏障.实现智能化的数据分析和研判,提升数据支撑能力.64云南师范大学学报(自然科学版)第4 4卷 2.3 加强扶持传统零售终端的转型升级应针对卷烟零售终端在货源组织、货源投放、货架展示和客户服务等方面制定相应的标准规范,可在有条件的零售终端加大扶持使用新型卷烟货柜及智能零售设备,从而可以促进消费者和消费数据的全面、精准、实时采集.2.4 提升卷烟仓储物流智慧化和信息化能力在新零售背景下,应充分加强仓储的智慧化管理和运营,充分运用已得到验证的智慧仓储体系,充分提高仓储的自动化能力和货物入库、管理、出库的敏捷反应能力.同时,在物流全程应充分采用人工智能和大数据等技术手段,构建智能化、个性化的卷烟物流及货物配送体系和交付方案.3 卷烟新零售模式服务平台针对以上的大数据平台构建的基本策略,提出新零售背景下卷烟新零售模式服务平台,其核心构架组成可如图2所示,主要分为前端应用和后端服务两大部分.前端应用主要包含供应链管理、零售服务、客户管理、支付服务以及其他业务等几大模块;后端服务主要为融合外源数据、行业数据和法律法规等数据,通过构建相应的大数据、机器学习和人工智能算法,进行数据挖掘.同时,后端还需要与外部其他系统(如生产系统)数据、各类云服务数据进行整合,将各类复杂的互联网服务打包为平台内置功能,提供给前端,为零售终端提供后端的信息集成与资源整合,增加经营者管理店铺的便捷性.平台前端将通过多种方式,如智能零售终端、各主要支付渠道、云P O S平台、营销平台和公众号等采集供应链数据、支付数据、消费者数据与零售数据提供给后端.后端获取前端的各类数据后,对其进行数据分析,从而得到每个零售终端、每个区域市场、每个消费者、消费者群体等方面的相应分析与营销趋势,制定针对不同区域、不同市场、不同零售终端、不同消费群体的营销策略,解决长期以来烟草企业对于零售终端卷烟消费信息获取的难题.图2 卷烟新零售模式服务平台架构F i g.2 T h e c i g a r e t t en e wr e t a i l i n gp a t t e r na n d i t sp l a t f o r ma r c h i t e c t u r e3.1 大数据平台技术体系在以上服务平台架构中,搭建大数据处理体系为核心.国内已有对烟草大数据技术体系的相应研究,文献9 提出了针对烟草产品研发的大数据体系,文献1 0-1 1 利用消费数据对卷烟消费者进行了用户画像相关研究,而关于卷烟零售的大数据技术体系鲜见报道.本文所述平台所采用的大数据技术体系从技术层面可分为7级,分别为:数据源、数据接入、数据处理、数据存储、数据中心及数据资产管理、数据分析与服务和应用层(如图3所示).74 第1期 马宗泽,等:卷烟新零售模式及其大数据平台构建和应用图3 智能卷烟新零售大数据体系技术架构F i g.3 T h eb i gd a t a s y s t e mt e c h n o l o g ya r c h i t e c t u r eo f i n t e l l i g e n t c i g a r e t t en e wr e t a i l i n g 数据源层是整个体系的基础,其包含了烟草营销各方面的数据,既有来自烟草工业、商业的如专卖数据、供应链数据、国家局下行数据等内部数据,也有来源于外部如零售终端、消费者、互联网及第三方的数据.数据接入平台根据数据来源将数据通过已有的内部业务网络或外部接口进入处理体系.数据汇聚层主要是应用如S q o o p等工具进行数据导入,使用K e t t l e和T r a n s p o r t e r等E T L工具进行数据清洗和转换,其有效性已在其他企业应用中得到验证1 2.从各个数据源获取的数据组成复杂,既有结构化数据也有非结构化数据,对其进行抽取和转换,去除噪声,同时对各数据源进行结构转换,统一放入数据中心进行存储.此外,还需对不同业务数据表中的数据、跨系统数据以及其他第三方数据采用关联适配器的方法进行管理、关联和融合.数据存储采用多种数据库支持,本体系以H a-d o o p分布式大数据框架为基础,可支持M P P(大规模并行处理)及非S Q L数据库.同时,为支持时间相关数据的存放,采用了i n f l u x D B时序数据库;采用N e o 4 j图数据库,以图的形式存放数据逻辑关联信息,使得关联查询更加高效.采用F l i n k+K a f k a构建实时数据流处理平台,从数据湖的多源异构数据中,根据应用需求获取、推送相应数据.同时,体系中构建开发了数据资产管理系统,可对存储的数据从标准、质量、生命周期和安全等方面对数据资产进行监控管理.数据分析与服务层主要包含数据分析和预测的各类算法和模型,依据应用层的需要,通过各类机器学习算法,如知识图谱、深度神经网络、支持向量机、集成学习和关联规则等方法对数据进行学习训练,建立相应模型,以A P I的形式由应用层调用进行服务.应用层目前可支持的数据服务包含为烟草数字经济提供各角度数据统计和分析,为烟草专卖提供监管数据服务,为零售终端精准投放和品牌培育提供决策支持;此外,还可为零售终端及消费者建立用户画像,为细分市场营销和消费者个性化服务提供策略支持.3.2 新零售大数据体系的主要应用1)零售数据统计与分析新零售大数据平台可以根据不同的业务需求,实现以下几种数据统计和分析功能.销售趋势分析:对历史销售数据进行统计和分析,从中识别出销售趋势,以便预测未来的销售情况.通过这种方式,企业可以发现产品销售的周期、峰值和低谷,并且能够了解销售数据的变化趋势,进而制定合理的投资计划和调整销售策略.地域分布分析:根据销售数据中记录的地理位置信息,将销售数据按照不同地域进行分类和分析,了解每个地区的销售情况,确定市场规模和竞争情况,并进行差异性分析,找出各地区的特点和趋势,帮助企业制定更为精准的市场增长战略.品牌偏好分析:对消费者在购买时的品牌选择进行统计和分析,以便企业了解消费者对各个品牌的偏好程度,进而制定相应的品牌策略.通过品牌偏好分析,企业可以了解不同区域和渠道中各品牌84云南师范大学学报(自然科学版)第4 4卷 的销售情况,并针对性地调整销售策略(如图4).新品效果评估:指通过对新产品销售数据进行统计和分析,以便确定产品是否有成功的市场表现,了解市场反应及销售情况,帮助企业预判市场和未来趋势.通过新品效果评估,企业可以了解新产品的受欢迎程度,进而针对性地进行促销和广告等活动,提高产品市场占有率和竞争力.图4 品牌市场投放预测及建议F i g.4 B r a n dm a r k e t d e p l o y m e n tp r e d i c t i o na n dr e c o mm e n d a t i o n s 2)零售终端个性化服务大数据平台通过各渠道采集得到的卷烟零售终端的经营规模、商圈位置和类型、经营规模、订购品牌及数量、销售周期等,结合零售户实体属性如卷烟陈列面积、广告资源、体验资源等,构建卷烟零售终端的画像.可根据画像对各零售终端及其相应销售区域进行细分,从而可以精准把握细分市场需求、合理引导零售终端进行货源储备与投放、品牌市场细分与培育、提升各市场的销售预测准确率,从而达到零售终端的个性化服务.图5展示了各省零售终端吸纳消费者参与营销活动的统计数据.图5 全国各省零售终端吸纳消费者参与营销活动数据对比F i g.5 C o m p a r i s o no f c o n s u m e rp a r t i c i p a t i o n i nm a r k e t i n ga c t i v i t i e s a t r e t a i l t e r m i n a l s i nv a r i o u sp r o v i n c e sn a t i o n w i d e 3)卷烟消费者分析结合智能卷烟零售设备采集的数据及人工调查数据,大数据平台可采用数据挖掘算法,分析卷烟消费者偏好,预测消费需求及市场趋势,从而针对不同零售终端的不同消费群体制定相应的营销策略.大数据平台采用KM e a n s和D B S C A N等聚类算法可对某一区域或某一商圈的卷烟消费群体进行聚类分析,分析不同消费群体的消费能力、品牌偏好及购买频率等,从而制定细分市场的相应营销策略.94 第1期 马宗泽,等:卷烟新零售模式及其大数据平台构建和应用4)品牌培育依托智能销售终端和云P O S机等信息采集设备,以及来源于互联网的营销数据,为零售客户开展品牌精准培育提供数据支撑.大数据平台可抽取不同商圈类型和销售渠道的零售数据,运用大数据平台的统计分析结果对不同品牌的竞品卷烟实行差异化分析.大数据平台统计分析还加入了宏观的经济和政策等参考依据,从而可制定有效的品牌培育策略.消费者是品牌培育的核心依据,协同所在地区的消费者数据分析,可有针对性的与目标客户进行有效的营销交流,精确把握品牌潜在消费客户的卷烟消费需求,从而可对各细分市场进行品牌培育,加强品牌竞争力.4 结语随着人工智能和大数据技术的发展,传统零售正在向新零售转变,卷烟零售也应做出升级应对逐渐开放的市场.针对目前卷烟零售营销中存在的问题,建设卷烟营销新零售大数据平台架构,通过卷烟新零售平台及大数据体系的建设,工、商业及零售市场数据得到了全面采集及充分融合.参照企业内部统一的数据标准和处理规范,实现数据共享和面向各类工作需求的数据联动服务,初步构建起了卷烟新零售营销的智能感知数据分析架构,可满足多角色数据需求,从而有力支持卷烟营销工作向数据化和智能化迭代升级.参考文献:1 国家烟草专卖总局,中国烟草总公司.2 0 2 2年烟草行业实现税利总额和财政总额创历史新高E B/O L.h t t p:/w w w.t o b a c c o.g o v.c n/g j y c/c z x x/2 0 2 3 0 3/e 2 4 d 5 f d 1 b 2 2 1 4 8 2 d 9 d 9 c 4 9 1 0 e 4 8 1 d b b 4.s h t m l.2 李琰.“新零售”背景下对C C GW烟草跨界零售终端管理的优化研究D.成都:西南财经大学,2 0 2 2.3 阿里研究院.C时代 新零售阿里研究院新零售研究报告R.(2 0 1 7-0 3-0 6)2 0 2 3-1 0-1 2.h t t p:/w w w.a l i r e s e a r c h.c o m/b l o g/i n d e x/l i s t s/t a g/3 8 3 1.h t m l.4 辜菊水,王宏,屈湘辉,等.烟草经济新常态下卷烟品牌营销策略分析J.中国烟草学报,2 0 1 6,2 2(3):1 0 9-1 1 5.5 李捷妤.云南中烟工业有限责任公司会员营销体系研究D.昆明:云南财经大学,2 0 1 9.6 钟宇,董浩,邢军,等.烟草行业质量数据利用现状及应用需求分析J.烟草科技,2 0 2 3,5 6(2):1 0 4-1 1 2.7 全国人民代表大会常务委员会.中华人民共和国广告法 Z.2 0 1 8-1 1-0 5.8 朱海.中国烟草新零售平台建设的探讨J.物流技术与应用,2 0 2 0,2 5(9):1 5 0-1 5 5.9 张海涛,薛翔.面向烟草行业研发应用的大数据分析平台J.计算机应用与软件,2 0 2 1,3 8(6):1 8-2 2,9 3.1 0邓超,梁雪霞,陈志,等.基于卷烟消费大数据标签体系的六大画像系统J/O L.中国烟草学报:1-92 0 2 3-1 1-1 9.h t t p s:/d o i.o r g/1 0.1 6 4 7 2/j.c h i n a t o b a c c o,2 0 2 2.0 6.1 1谭琛,周欣然,栾晓宇,等.基于高维精准画像与深度学习的卷烟零售户动态分档研究J/O L.中国烟草学报:1-1 02 0 2 3-1 1-1 9.h t t p s:/d o i.o r g/1 0.1 6 4 7 2/j.c h i-n a t o b a c c o.2 0 2 2.0 7 3.1 2郭丹,樊红.基于E T L-K E T T L E的贵州卷烟营销大数据分析及可视化J.计算机系统应用,2 0 1 7,2 6(1):7 4-8 0.N e wC i g a r e t t eR e t a i lP a t t e r na n d t h eC o n s t r u c t i o na n dA p p l i c a t i o no f I t sB i gD a t aP l a t f o r mM AZ o n g z e,L I J i a n f e n g,C H E NY u e k u n,W E I Y i n n a n*(M a r k e t i n gC e n t e ro fC h i n aT o b a c c oY u n n a n I n d u s t r i a lC o.,L t d.,K u n m i n g6 5 0 0 3 2,C h i n a)A b s t r a c t:B yu t i l i z i n gn e wa p p r o a c h e s s u c ha s i n t e l l i g e n t r e t a i l t e r m i n a l s f o rd a t a c o l l e c t i o n,a n de m p l o y i n gb i gd a t aa n da r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c et e c h n o l o g i e sf o rd a t aa n a l y s i sa n dp r e d i c t i o n,s u p p o r tc a nb ep r o v i d e df o rt h ep r o d u c t i o na n ds a l e s s t r a t e g i e s o f e n t e r p r i s e s.T h i s a r t i c l e f o c u s e s o n t h e c o n s t r u c t i o no f an e wm o d e l f o r c i g a-r e t t e s a l e s u n d e r t h eb a c k g r o u n do f b i gd a t a,a r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e,a n dn e wr e t a i l.T h r o u g ha na n a l y s i s o f e x i s t-i n g i s s u e s i nc i g a r e t t er e t a i lm a r k e t i n g,a ni n t e l l i g e n tc i g a r e t t er e t a i lm o d e l a n ds e r v i c ep l a t f o r ma r c h i t e c t u r eh a v eb e e nc o n s t r u c t e db a s e do ne n t e r p r i s e p r a c t i c e,a l o n gw i t ha c o r r e s p o n d i n gb i gd a t ap l a t f o r mf o r n e wc i g a-r e t t e r e t a i l.K e y w o r d s:N e wr e t a i l i n g;M a r k e t i n gp a t t e r n;B i gd a t ap l a t f o r m;A r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e05云南师范大学学报(自然科学版)第4 4卷