深化数据挖掘 探索精准营销
来源:厦门市公司
更新:2015-01-29

[摘要]  2014年以来,厦门市局(公司)紧紧抓住品牌这一核心要素,把培育优胜重点品牌作为商业企业的第一要务,以精选优胜重点品牌为基础,以营造良好的市场状态为支撑,以精准货源投放为核心,运用数据挖掘技术不断提高品牌市场影响力。

[关键词] 数据挖掘  科学调控  精准营销

2014年以来,厦门市局(公司)紧紧抓住品牌这一核心要素,把培育优胜重点品牌作为商业企业的第一要务,以精选优胜重点品牌为基础,以营造良好的市场状态为支撑,以精准货源投放为核心,运用数据挖掘技术不断提高品牌市场影响力。

一、有序推进,成效初步显现

今年以来,我们在创建优胜重点品牌上取得了以下成效:

一是卷烟销售局面良好。今年1~10月份,省内优胜重点品牌销售增长17.6%;优胜重点品牌上柜率增长4.7%,策略订足面增长11.4%,策略订足率增长6.5%。在其引领下,“七匹狼”省产一类烟销售同比增长18.91%;省产二类烟销售同比增长14.19%。

二是市场状态稳步提升。集市价格逐步回暖:省内优胜重点品牌条均价格指数由年初90.2%提升至95.6%,条包价吻合度不断攀升。社会存销比趋向合理:省内优胜重点品牌从年初的0.7下降到0.4,库存情况更加合理。

三是客户毛利提升显著。在全省卷烟营销状况调查报告中显示,厦门零售客户盈利满意度得分为79.92分,位列全省首位。零售终端主动推荐意愿增加,重点品牌的提及率接近91%。

截至目前,我们实现了“灰狼”、“软红狼”和“硬红狼”三个规格达到优胜重点品牌标准;“尚品狼”、“通运”上柜率略有不足;“纯雅狼”在销售规模上有待提升。省外“中华”、“芙蓉王”和“利群”品牌也基本达标。

二、重点突破,数模助推培育

为突破培育优胜重点品牌的瓶颈,让数据挖掘技术充分发挥作用,我们成立了课题项目小组,上下齐心重点攻克。

(一)精选重点品牌,诊断品牌状态问题

对于优胜重点品牌的选择,我们借助多元统计分析方法,从销售贡献力、市场占有力、市场表现力、终端竞争力和资源支撑力五个方面对卷烟品牌规格进行综合评价,其中销售贡献力包括单箱销售收入、单箱税利水平和税利额占比3个指标,市场占有力包括销售占有率、市场覆盖率和销售增长率3个指标,市场表现力包括市场需求指数、社会存销比和零售价格指数3个指标,终端竞争力包括卷烟毛利率、策略订足面和策略订足率3个指标,资源支撑力包括工商协同力度和促销费用支持2个指标,共计5个一级指标14项二级指标。今年4月,我们从全市在销50个品牌197个规格(含进口烟)中筛选出包括“七匹狼”、“中华”、“芙蓉王”、“利群”等9个品牌13个规格作为优胜重点品牌创建对象。

与“三高、两不、一稳”的培育目标相比,第一季度省内优胜重点品牌主要存在以下问题:一是市场流通价格低,“灰狼”倒流价170元/条、“通运”倒流价180元/条、“软红狼”和“硬红狼”倒流价均低于批发价2元;二是社会库存大,省内一类烟的社会存销比达到0.7,“通运”月度存销比甚至达到1.1;三是部分规格上柜率低,“灰狼”上柜率79.86%,“尚品狼”上柜率只有26.88%,“通运”也仅为43.88%;四是部分规格动销慢,“尚品狼”、“通运”和“纯雅狼”策略订足率只有18%左右,动销慢影响市场份额提升。

为了有效识别品牌市场状态,我们建立了全市统一的市场状态评价指标,包括价格指数和社会存销比两项,主要评价的是市场总体的供需状态,用于直接分析和判断总量、价类、单品在某个周期内的市场供需状态,市场状态分为松、稍松、平衡、稍紧和紧五种。我们对市场状态为“松、稍松、紧”的卷烟品牌规格进行重点调控。5月份,省内优胜重点品牌的市场状态均为“松”和“稍松”两种状态。

经过分析,造成省内卷烟市场状态尚未达到稍紧平衡的原因主要集中在销售预测和策略制定上。

一是品牌销量无法准确预测。对于销售总量预测,虽然我们凭销售经验预测总体销量准确率能达到95%以上,但品牌间竞争激烈,对品牌竞争关系缺乏科学研究,需求量、策略量和市场总量三者之间的潜在关系无法摸清摸透,对单品销量预测准确率就在60%左右,单品销量预测不准往往是造成市场状态不稳定的源头之一。

二是主销规格策略合理但不精准。现行的货源投放策略以星级为主,客户认可度较高,较为合理,但忽视对单体客户真实需求的判断,往往会出现供过于求或供不应求的情况,影响了优胜重点品牌的市场表现。

(二)深化数据挖掘,探索科学调控模式

 1.构建预测模型,提高品牌市场表现力。针对品牌销量无法准确预测,销售进度把握没有合适支撑的问题,我们着手研究全品牌销售预测模型,理清品牌竞争关系,提高单品预测准确率。

(1)梳理品牌规格。我们将现有的品牌进行一次完整梳理,根据市场表现和投放策略的不同将其分为紧俏烟、策略烟、其他烟三类。

(2)分类创建模型。在完成在销卷烟的分类之后,我们使用了三套完全不同的数学模型,来实现品牌销售预测。

一是用订足率算法预测紧俏烟。在区分紧俏烟与其他烟时,我们创新性的使用了“市场需求指数”这一动态指标:市场需求指数=订货率/需求满足率(需求满足率不为零)。

市场需求指数的使用可以将卷烟的市场状态动态指数化,并且能很准确地描述卷烟在不同时期的市场状态。我们通过对历史数据进行分析发现,零售客户在订购紧俏烟时,有较强的一致性,紧俏烟的策略订足率较高且波动不大,具体公式为:卷烟销售预测量=总体策略投放量×历史平均策略订足率。

二是用贝叶斯算法预测策略烟销量。贝叶斯算法是一款在经济学上基于状态链转移的常用算法,通过对客户订购行为模式进行状态化分析,可以很好地模拟出零售客户在卷烟订购行为上的相应状态。

首先我们将客户订购行为进行四种状态划分:

状态0:没订,即客户没有订该品牌,需求为0:状态1:断货,即客户需求不为0但订货量为0;状态2:不满足,即客户需求不为0但订货量小于需求量;状态3:完全满足,即客户需求不为0且订货量等于需求量。

其次,我们使用贝叶斯算法对过去两年的所有客户订购数据进行分析,发现零售客户在卷烟订购时他们的行为存在规律:

不同客户在处于同一状态时订购行为往往会有相同的趋势,例如连续两期都不订某规格卷烟的客户在第三期时往往也不订该规格,而连续两期都订满该规格的客户则更倾向于继续订购该规格。根据对历史数据的分析我们得出了每个状态的转移概率,即客户下周期订购概率,并以此为基础完成了预测公式。

三是用ARIMA模型预测其他规格。ARIMA投放预测模型(带差分项的自回归移动平均模型)是一种经典的时间序列预测模型,能够较好地预测含有趋势和随机波动规律的数据。实际构筑中我们使用10周的订单数据进行拟合,针对每个规格每个周期拟合一个对应函数,以此来预测该规格下周期的销售数据。

系统化及数据校验。经过将近半年的努力,我们完成了在销品牌销售预测模型的算法设计及系统实现工作。经过近两个月的实际运作,该预测模型精确度达到预期,整体预测准确率达到84.6%。其中,用贝叶斯算法对卷烟平均准确率达81.5%,用ARIMA算法预测准确率达82.5%,用订足率算法预测紧俏烟准确率达95.7%。优胜重点品牌平均预测准确率达到87%以上,与4月份相比,13款优胜重点品牌市场状态均有不同程度好转。省产优胜重点品牌表现尤为突出,其中省产一类优胜重点品牌价格指数平均提升1.9个百分点,社会存销比下降至0.54,省产二类优胜重点品牌价格指数平均提升2.1个百分点,社会存销比降至0.46。除“通仙纯”由松提升至稍松,其余省内优胜重点品牌均已达到稍紧平衡的市场状态。

2. 探索按需投放模式,提高品牌终端竞争力。针对主销规格策略合理但不精准的问题,我们以客户需求为出发点,探索了一套个性化货源投放模式。

我们使用贝叶斯算法得到零售客户对卷烟的订购概率,并进行数据可用性检测。通过对13个优胜重点品牌(规格)近一年的订购数据进行分析,我们发现,使用贝叶斯算法预测单体客户下一周期订购概率及需求量的准确率达到84%以上。按照这个结果我们制定了基于贝叶斯算法的个性化货源投放模式,称之为BID投放模式:

计算零售客户某规格下个周期订购概率,根据订购概率高低进行区间分档,如:80%~100%,50%~80%,50%以下。按档制定对应投放策略,订购概率高的给予更高的策略量,依此递减,最少为一条。

2014年9~10月,我们将客户订购概率运用到部分优胜重点品牌的具体货源投放中,以“通运”为例,按照BID模式投放后的7个订购周期内,在货源策略投放总量基本保持一致的前提下,相较8月,“通运”平均订购量提升了10.29%,市场需求指数提升35.3%,价格指数提升4.2%。结果表明该投放模式能较好地解决现有星级投放方式无法满足客户个性化需求的矛盾,在一定程度上提升优胜重点品牌的货源投放有效性。

(三)挖掘客户潜力,提高储备品牌竞争力

培育储备优胜重点品牌是培育优胜重点品牌的辅助工作,这对新品来说尤其重要。新品上市初期目标客户选得好,对优胜重点品牌的发展往往能达到事半功倍的效果。当前,由于缺乏科学的分析工具,对于刚上市的新品,我们往往采取按星级高低或按经验定点的办法进行货源投放,导致近年来部分新品上市后市场表现平平,错失品牌培育的最佳时机,甚至影响了优胜重点品牌的形象。

针对新品货源投放较为粗放的问题,我们从客户销售潜力入手,探寻新品投放的新思路,并构建基于DM模糊综合评判法的G值策略投放模型。具体模型构建如下:

1.构建指标体系。我们以国家局卷烟属性库为依据,选择18个指标用以反映卷烟的基本属性特征,并结合历史数据,构建以产品需求指数、产品属性和客户特征组成的综合数据库进行数据分析处理。

我们选择决策树CART算法、神经网络和随机森林这三种数据挖掘模型进行测试,实验结果表明随机森林模型在经验校验性、数据有效性上最优。

2.客户销售潜力评分。客户销售潜力综合评分是基于随机森林模型所确定的产品属性认可度,使用模糊综合评判法测度客户对新产品的销售潜力。根据模糊综合评判法,我们根据每个零售客户销售情况分别针对新品的18个属性一一比对,对客户进行评分并加总,得出该客户的新品卷烟预期销售能力。以此方法逐一对所有客户进行测算,汇总得到全客户销售潜力综合评分矩阵。之后我们结合新产品投放的预期总量,经过系统运算就能得到实际策略的制定值,该策略称之为G值策略。

基于上述卷烟属性认可度的分析,我们对2014年在厦门投放的10款新烟进行了验证,按星级客户策略投放和基于DM模糊综合评判法的G值策略两种投放方式进行实际效果检验。结果表明,G值策略所筛选出的客户在订购量与需求量角度,均优于原有的星级优先投放方案。

实践证明G值策略能较好地解决新品投放时针对性不强的现状,为新品找到潜在的客户,对培育潜在优胜重点品牌具有一定的价值。

三、总结不足,明确努力方向

今年以来,我们运用数据挖掘技术在提升货源投放的精准性方面做了一些有益的探索和尝试,对优胜重点品牌培育工作起到了较好的推动作用,但在探索过程中,我们也发现依然存在以下几个问题:

一是新的货源投放方式与零售客户习惯认知之间的矛盾。通过两年来的探索,我们形成了一套以数据挖掘技术为基础的货源投放方式,且试点运行情况良好,但该方式打破了原有零售客户以星级作为货源分配标准的认知。因此,如何转变零售客户的观念,使其充分认可新的货源投放方式,还需要一个循序渐进的过程和大量的宣传解释工作。

二是市场监测数据质量与新的货源投放模型要求之间的矛盾。今年以来,我们初步建立一套以精准营销系统为支撑的市场监测体系,但监测数据质量无法得到充分验证,尚无法有效地运用于货源投放模型中。因此,如何提升市场监测数据质量,使其与货源投放模型的需求相匹配,有效地对市场状态进行调控,还需要我们进一步的探索和实践。

三是工作实际需要与配套系统功能之间的矛盾。新的货源投放方式主要是以品牌属性、客户属性及客户销售情况为基础,改变了以往以星级为主要标准的货源投放模式,也对现有的订货系统提出了更高的要求。如何结合新的要求,对现有订货平台进行改造,是当前亟需解决的问题。

今后,我们将不断提升网络软实力,为打造一批具有市场影响力的优胜重点品牌提供坚强后盾。

编辑:范天使

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