荆州卷烟零售户精准划分及货源投放策略

魏雨宸　朱逸雯　杜珏　陈杰

[提要] 为解决烟草公司对卷烟零售户分档不科学而导致货源分配不合理、零售户满意度低的问题，本文基于精准营销理论，以荆州烟草公司为例，运用聚类分析算法，划分客户档位，优化货源投放策略，提升烟草公司服务水平，进而提高客户满意度，促进烟草零售量和营业利润全面提升，并为同行业企业带来借鉴和参考。

关键词：精准营销;聚类分析;货源投放;烟草零售户

中图分类号：F713.3 文献标识码：A

收录日期：2019年11月4日

一、引言

我国烟草行业实行烟草专卖制度，烟草公司根据卷烟零售户的销售实力，将零售户划分为不同的档位区间，并进行差别化货源投放。当前，我国经济社会快速发展，卷烟消费水平升级，消费需求呈现个性化、多元化的发展趋势。而烟草公司对零售户需求变化响应的不及时，导致零售户所处档位与其销售能力不匹配，造成客户满意度低、烟草销量下滑、公司盈利能力下降等問题。随着精准营销研究的不断深入，相关成果广泛的应用到生产经营实践中。与此同时，互联网信息技术快速发展，聚类分析等数据分析手段日益成熟，为我们提供了科学的管理工具。基于此，本文以荆州市为例，建立了荆州烟草零售户精准划分模型，优化货源投放策略，提高零售户的满意度，促进资源合理配置，提高企业盈利水平。

二、卷烟零售户档位划分及货源投放现状及存在的问题

（一）卷烟零售户档位划分现状及存在的问题

1、卷烟零售户档位划分现状。现行零售客户评价分档维度为零售客户的卷烟“购进数量”、“购进金额”和“购进品规数量”。零售客户评价分档采取百分制。结合前4个订货周期的历史销售数据，按零售客户的卷烟“购进数量”、“购进金额”、“购进品规数量”各为100分，三个维度分别占50%、40%、10%的权重，三个维度分值相加得出该客户总分，据此确定该客户所处档级，评价零售客户的需求情况和经营能力。零售客户经营能力综合得分如表1所示。（表1）

在湖北省烟草公司统一规则和框架下，公司结合本地实际，实行淡旺季浮动管理，按客户经营能力分为15档位。（表2）

2、卷烟零售户档位划分存在的问题。在对烟草公司实地考察中我们了解到，许多卷烟对现有的档位划分结果不满意。营销中心工作人员在数据统计过程中也发现，现行划分方式并不能科学的反映出零售户的销售能力，影响零售户的盈利和发展空间。

针对这一现象，我们对现行零售户档位划分方式进行了数据分析：以2018年8月份的档位数据为例，将现行各个档位的客户数、客户数占比与具有示范性的江苏省对比。（图1、图2）

我们发现，江苏省档位客户数占比呈现明显的正态分布规律，中间档位客户数占比多，两端档位客户数占比少。而荆州市各档位零售户的人数占比总体呈线性关系，再加上高低档位之间的零售客户数据差距小，无法客观反映零售客户的需求状况和经营能力。

（二）货源投放现状及存在的问题

1、货源投放现状。依据国家烟草专卖局制定的卷烟货源投放工作规范，我国各省市现行的货源投放流程主要依据卷烟零售户档位进行投放。烟草公司依据卷烟品规和价位确定投放量以及投放频次。（表3）

另外，各省市依据实际情况，设定单客户月度投放量最高上限，并根据淡季和旺季具体情况，在此基础上设置浮动区间。

2、货源投放方式存在的问题。通过实地调查，我们认为烟草公司的卷烟货源投放策略存在两点问题：其一，由于烟草零售户分档不够精确，烟草公司在分配货源时，很难掌握数量，造成货源分配不合理，导致拥有大量烟草消费者而货源投放量少的零售户难以满足消费者需求，拥有少量烟草消费者而货源投放量大的零售户，导致烟草库存积压，影响公司营运能力，两种情况都严重制约了企业发展。其二，烟草公司仅依赖客户分档结果进行货源投放，投放方式较为单一，缺乏灵活性。大部分零售户分档标准采用月度更新的模式，在同一周期内如果市场环境发生变化或是行情出现波动，烟草公司难以快速调整投放策略，从而导致货源分配的不精准。

三、卷烟零售户档位精准划分方案

（一）零售户档位划分模型设计。在维持现有三个维度的分值区间不变的基础上，我们利用营销数据优化三个维度的权重指标建立零售户分档模型，旨在数据上实现同一档位客户差异最小化、相异档位客户差异最大化，且最终档位人数能呈现近似正态分布。

1、档位划分算法简介。我们分别使用CRITIC方法和K-MEANS算法来计算三个维度的权重指标和档位区间。CRITIC是一种客观赋权法，主要思想是通过指标的对比强度以及指标之前的冲突性来确定指标客观权重。KMEANS算法通过在大量数据中，找出群聚中心，并进行资料分类，用少数点来代表特定数据点。

2、档位划分模型建立

第一步：数据清洗。两区的数据表每个月大约共包括4，400条左右商户的数据，对数据进行了补全或删除工作，处理结束后，每月的数据集都包含3，709条。

第二步：计算三个维度的权重

（1）计算第j个评价指标所包含的信息量Cj。表达式为：Cj=δj（1-rtj），j=1，2，...，m。

（2）计算第j个指标的权重θj。表达式为：θj=Cj/Cj，j=1，2，...，m。得到权重如表4所示。（表4）

第三步：计算三个维度不同区间的分值并分档。根据计算得到的权重，与该地区原始权重相比得到的结果与该区间荆州地区原始分值相乘，即可得到该区间的分值。将不同区间的分值相加整理，将结果导入SPSS中，进行k-均值计算，划分15个档位，从而得到客户档位区间表。

（二）零售户档位划分结果

1、旺季时，三个维度的最高分值分别是54分、33分和13分，具体划分见表5。（表5）

旺季时，最高档位（15档）的总得分在98.82分（含）以上，其他档位区间见表6。（表6）

2、淡季时，三个维度的最高分值分别是53分、32分和15分，见表7。（表7）

淡季时，最高档位总得分在97.74分（含）以上，见表8。（表8）

四、货源投放策略

结合上述零售户分档结果以及货源投放理论成果，我们提出了以下三点货源投放的优化措施：

（一）在精准划分零售户档位基础上，对货源进行分类。如将货源分为紧俏、畅销、顺销货源等不同类别，并制定相应的投放策略。具体而言，荆州烟草公司可通过量化手段对货源分类，结合新划分的零售户档位进行匹配。

（二）对零售户档位进行扩展分类，实现精准投放。烟草公司以客户分档结果为基础，结合市场类型、经营状态、卖场环境等实际情况进行有针对性的投放，并设置投放组合以及每个组合下的各品规投放量。

（三）建立零售户信息化平台以及货源分配数字化模型。依靠数字技术进行信息追踪，烟草公司能获取更细致的零售户档案，并与之密切沟通。在充分了解零售户信息的基础上，荆州烟草公司可开发信息化平台，用分类预测等方法建立零售户数据库;建立货源分配数字化模型，利用當前数据预测未来需求。

五、结语

通过聚类分析模型的建立与运算，本文提出了更为精准的卷烟零售户划分方案，并对货源投放策略提出改进。档位划分呈现出同一档位的零售户的差异化减小、相异档位客户的差异化增大，且最终档位人数能呈现近似正态分布的结果。本项目对现有的烟草行业的营销理论做出补充，研究成果为同行企业解决零售户划分与货源投放的现存问题提供了一种可供借鉴的方法，对未来的相关研究具有一定的参考价值。

主要参考文献：

[1]张立军，张潇.基于改进CRITIC法的加权聚类方法[J].统计与决策，2015（22）.

[2]刘江华.一种基于kmeans聚类算法和LDA主题模型的文本检索方法及有效性验证[J].情报科学，2017.35（2）.

[3]韩跃龙.对烟草商业企业货源投放策略的研究[J].现代商业，2017（33）.

[4]徐亚雄.烟草公司货源投放策略分析及改进[A].中国烟草学会2016年度优秀论文汇编——卷烟流通主题[C].中国烟草学会，2016.11.