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解锁“数据驱动营销”
金艳萍
日期: 2018年09月29日 来源: 东方烟草报

  在这个数据爆炸的时代,每个人的生活都被高度数据化,互联网上发生的一切,都可以用数据的形式存储下来,这也为我们了解消费者需求、读懂他们的内心提供了一把“钥匙”——大数据分析。京东、淘宝等电商购物网站的“千人千面首页”,就是应用大数据分析的结果。

  数字化转型,是烟草行业面临的新挑战,也是生存和发展的新机遇。探索以数据为关键要素的数字营销,实现现代营销模式转型升级,能够推动营销工作朝着更加开放、智慧的方向发展。

  目前,烟草行业大数据建设工作正逐步开展并取得一定成效,但仍存在数据资源未向数据资产转变、数据平台未向数据应用转变的问题。

  重数据采集,轻业务应用建设。各单位通过支付宝结算、终端数采、移动拜访等采集了大量营销数据,但仅用于查验或简单的统计分析,难以根据实际的市场行情与客户需求做到精准营销。

  重信息化建设,轻智能化数据应用。通过近年来的信息化建设,行业已建立起营销、专卖、物流作业等多个信息系统,大多尚未实现业务上的数据交互,无法形成一个多维、全量、联动、鲜活的数据链,导致单一业务系统在营销决策、经营指导等场景下难以实现数据智能化应用。

  重模块层级管控,轻应用体验提升。当前数据平台的开发侧重于模块功能建设,数据应用的开放权限逐级递减,使得数据留存于后台,沉淀于高层,而不是武装一线人员、支撑一线决策,造成数据链的断层,导致数据应用体验不佳。

  笔者认为,要想解锁数据营销,核心方略应为“以用促通、以通带算、以算助学、以学致用”。概括地说,“用”指大数据应用,“通”指数据联通,“算”指智能算法,“学”指持续学习模式。

  其一,以用促通。从数据指导经营的角度来说,就是用数据说话,将数据驱动贯穿于品类布局、标签供货、终端推广等营销环节,构建全新的营销场景。特别是在“用”的层面,通过抓住具体的营销场景,构建和赋能核心“爆款”应用,促使各个层级提供数据,倒逼数据的打通,最终实现数据“共享共建”的目标。

  以供货为例,营销中心可以围绕供给谁、谁来供、怎么供、效果如何等核心业务问题,以业务流程驱动为核心,对已有的零售终端数据进行资产化构建和业务化应用,打造精准供货模式,科学指导供货决策。同时,以此为驱动,在使用过程中拉动与配送中心、工业企业和移动支付端等多方共享多维数据,构建营销“数据池”,让数据在多项业务中流动起来。

  其二,以通带算。在“通”与“算”的层面,围绕人、物、场景进行数据盘点、打通,构建一套营销大数据应用标签体系。当大规模营销数据被采集、清洗、结构化、标签化,有了足够的数据资产存储之后,基于海量数据的算法模型将被快速产出,通过“标签+算法”的模式快速构建营销大数据应用场景,服务于各业务单元,实现数据的流动交互,从而使更多的数据被存储起来,源源不断地供应到大数据平台上,大数据应用的业务处理能力就会变得更强大、更智能。

  还以供货为例,随着精准供货的逐步开展,通过多维数据的汇聚打通,围绕零售客户、供货方案、精准贴标、精准供货、成效评估等构建以人、物、场景为核心的标签中心,并利用算法模型来构建起需求指数、需求定级、动态预警等精准贴标数据产品,精准定位、精准计划等精准供货智能辅助决策数据产品,供货监测、效果评估、绩效考核等供货成效评估数据产品,将会全面升级供货工作,破解精准供货难题。

  其三,以算助学、以学致用。现阶段,我们要充分利用企业一体化经营管理平台,将人、物、场景的数据组织起来,通过“算”,让营销数据变“活”,真正实现可流动、可增值、可管控、可计量,进而以数据业务化为驱动,服务于各个业务部门和业务场景,形成交互流动的营销大数据平台,将更多的数据围绕一个个业务应用场景存储起来,获得更加多维、全量的数据。

  此外,营销人员面对的不再是某一场景下的数字,而是需要通过全面排查、量化并盘活终端资源,基于更有效数据来洞察、预测和发现问题,同时还需要关注新的技术、资源和渠道,通过持续不断的学习进行数据再分析、再预测和再验证,更科学合理地优化营销模式,为现代卷烟营销工作提供强有力的支持。

  总而言之,遵循“学、用、通、算”四步法,通过数据找问题,通过数据找业务,通过数据画场景,促使营销数据真正被拉动起来,才能解锁“数据驱动营销”。

 
 
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网络责任编辑: 王仁杰 收藏 打印 关闭
 
 
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