基于信息采集的营销生态体系建设

2020-10-29 02:09毛磊
中小企业管理与科技·上旬刊 2020年10期
关键词:信息采集营销

毛磊

【摘  要】为主动适应当前卷烟营销市场化取向改革的发展形势,相关企业应加快营销生态体系建设,依托多平台进行大数据采集,建立消费者会员积分体系,实现传统营销模式中很难实现的实时追踪、精准投放以及满足个性化、多样化的需求等,建立用户闭环,提升服务品质。

【Abstract】In order to actively adapt to the development situation of market-oriented reform of cigarette marketing at present, relevant enterprises should speed up the construction of marketing ecosystem, rely on multi platform for big data acquisition, establish consumer member points system, achieve real-time tracking, precise delivery, and meeting personalized and diversified needs that are difficult to achieve in traditional marketing modes, establish user closed-loop, and improve service quality.

【关键词】信息采集;营销;生态体系

【Keywords】information acquisition; marketing; ecosystem

【中图分类号】F274                               【文献标志码】A                                   【文章编号】1673-1069(2020)10-0140-02

1 引言

互联网时代,随着产业围墙被打破,行业界限逐渐消失,高度链接与融合让各个圈层有了更为紧密的联系,各个企业巨头公司开始构建起属于自己的生态系统,并在此基础上不断延展生态边界。作为烟草商业企业,也应抢占卡位,布局生态体系建设。

2 研究背景

营销生态体系建设的本质是云生态+智能营销,云计算作为互联网技术底层基础设施之一,其颠覆性的架构和应用服务,引发了前所未有的创新潮流。云计算的宗旨是服务,生态是服务最好的表现形式,卷烟营销生态体系建设的关键是让用户获得一站式的服务体验,故营销生态体系建设需借助云计算、大数据、区块链等技术手段,打通营销、专卖、物流、金融、工业企业等各个平台,接入多种线上支付方式,贯通零售客户和消费者,建立消费者会员积分体系,实现传统营销模式中很难实现的实时追踪、精准投放、个性化多样化的场景需求等,建立用户闭环,提升服务品质。

3 当前营销生态体系建设面临的困难

随着市场环境变化,卷烟营销网络建设面临“终端竞争日趨激烈”“零售技术深刻变革”“客我关系有所松动”三大挑战,其中,在终端数据应用方面,零售客户如何将稳定、可靠的零散数据提供给企业,为烟草企业提供宝贵的数据源;而烟草企业如何将数据加工成果回馈给客户,指导客户优化商品结构、管理货架陈列,为客户提供精准的网上配货服务,提升客户经营能力,让广大客户分享烟草市场的发展红利,是摆在行业面前的一项重要课题。

现阶段,人们对云生态+智能营销还不熟悉,还处于探索阶段,可实践的方向是打通平台之间的壁垒,以市场信息采集数据为切入点,以终端(金叶通·云POS)客户资源为抓手,以线上“互联网+营销”(微信公众号、企业微信、钉钉等)平台为依托,深入推进市场信息和消费者信息采集,建立全面的数据采集和分析体系,探索行之有效的市场状态评价模型和货源投放模型,从数据规模、数据质量、数据应用三个维度开展创新实践,通过数据驱动经营方式升级、业务模式创新、管理效率提升,促进营销业务与新技术深度融合,实现从经验营销向数据营销转型,赋能企业员工和零售客户,为烟草高质量发展注入新动力。

4 基于信息采集的营销生态体系建设路径

4.1 扩大数据采集规模

坚持以省级卷烟营销平台为基础,以基于零售客户的终端平台(金叶通·云POS)和基于消费者和基于零售客户的营销平台(微信公众号、APP等)为依托,商业公司、工业企业以及零售客户围绕消费者核心,扎实推进数据采集体系建设。一是提升零售客户对终端平台的依赖度。全面推进全商品扫码、全店铺管理、多方式结算模式,提升客户扫码主动性和准确性,促进客户从单一的卷烟管理向全商品进销存管理模式转变,使数据来源和数据规模得到有效扩张。二是提升消费者营销平台创新度。创新应用物联网技术,推进零售客户电商化改造,深入挖掘群体消费潜力,拓宽消费者接入渠道,打破人力物力限制,延伸消费触角,扩充消费者数据库规模。

4.2 提升数据采集质量

一是升级卷烟营销平台市场信息模块。搭建“多端口实时采集上传、划分相似客户、多层级实时抽查、多渠道数据整合、全客户库存采集、展现与实时调控、微信平台支持”等功能模块,实现市场信息数据实时采集、全面采集、多端口采集等功能,解决现行市场信息采集工作中存在的“采集速度慢、采集面不广、无法及时进行信息互动”三大顽症。二是建立样本点选点模型。运用样本选取五步法,通过确定样本容量、进行客户分层、确定层样本量、随机等距抽样以及运用回归分析对样本点的精准度进行检验并展开样本选取,为数据还原提供数据支撑。三是建立标准化的信息采集流程。固定采集步骤和采集流程,确保采集流程明晰、重点明确、内容具体、具有一定的可行性和可操作性。同时,明确标准化作业在采集效率上的提升空间,分解与固化,继而去除价值无法实现的流程环节,降低时间、人力及其他资源的浪费。四是设置信息采集专员岗位。专员专岗动态管理样本客户,以周填报、月抽查的方式,抓好关键节点和重点步骤,提升区域信息采集能力。五是建立终端运维管理机制。充分发挥人员优势,线下督导跟踪,通过现场盘点和驻店辅导等方式,增强客户扫码自主性,并随时响应异常预警,分析查找预警原因,人机协同全力保障数据质量。六是建立数据质量判定模型。充分发挥技术优势,线上科学建模,建立市场状态评价表,精准分析每位样本点的库存、销售、需求状况,并从区域价格、存销比、动销率满足度等方面对市场状态进行评估,对于机采终端客户,重视扫码匹配度、时间拟合度、库存准确度等多项指标,从客户类型与扫码状态有效匹配方面着手,提升数据质量。

4.3 挖掘数据资源价值

一是深化品牌分析应用。应用数据分析工具,采用相关性分析和聚类分析对指标库(信息采集指标、订单销售指标等)中的指标进行优选,识别判断市场状态的信息采集和订单销售的关键性指标。从时间、区域、类别(业态、档位等)三个维度分析指标波动趋势,依据市场状态判断模型综合判研市场销售走势,精准把握市场状态,科学指导货源投放。二是深化零售客户分析应用。首先,利用Hadoop大数据平台及其生态圈的数据挖掘技术,对零售户相关信息进行大数据挖掘,分析各种数据之间的关联性,从贡献度、潜力度、配合度、忠诚度等方面,对零售户进行销售等级分级判定和测评,结合测评数据群体划分,定义量化的信息和标签数据,针对不同画像标签的零售户,制定营销服务计划和实行动态管理,提供精准的货源供应和客户服务。其次,引导零售客户充分应用客户本身的影响力巩固固定消费群体,拓展增加流動消费群体,挖掘其潜在的经营能力。同时,结合区域消费大数据分析,指导客户优化非烟品类布局,降低经营成本,提升盈利水平,释放数据资源红利。三是深化消费者分析应用。利用云计算等技术手段,对活跃会员进行消费跟踪,从社会属性、生活习惯、消费行为等主要数据中描绘出消费者画像。对消费者会员开展聚类分析,从市场、品牌、终端和消费者层面,直接构建出消费市场的“全息画像”。在此基础上,运用大数据分析与数据挖掘技术判研市场发展趋势,预测消费行为,制定营销策略。四是深化新媒体传播应用。首先,建立面向消费者的微信公众号,开展社会公益活动,传播烟草文化,回馈社会,塑造行业形象;提供卷烟零售店分布、真假烟鉴别以及咨询投诉等服务,为消费者提供有价值和高效便捷的服务;关注消费者需求,依据消费特征进行点对点营销信息推送,开展积分兑换活动,为品牌和企业做文化推荐和互动;为提升用户体验,推送消息可采取集音频、视频以及H5形式等于一体的多元化推送形式,通过不定期的有奖转发、投票抽奖和创意小游戏引导用户参与,扩大平台影响力,提高用户关注度。其次,建立面向零售客户的企业微信号(或钉钉),严格实行实名制,以零售客户服务体验为中心,与云POS对接,增设微信订货、店铺管家等模块,为零售客户提供订单统一管理、进销存分析、会员管理、非烟商品线上销售、库存同步更新等一体化服务;对零售客户分层分类,建立自律互助小组,引导零售客户自我约束、相互监督;有效运用抖音、直播、乐享等媒体开展客户服务、终端建设、品牌宣传。五是深化营销平台生态系统应用。整合金融、银联、京东等资源,多方合作,构建覆盖消、零、商、工、融全价值链的卷烟营销商务合作体系,带动零售客户从传统终端向现代终端转型,促进大数据+新零售在卷烟营销领域的推广应用,打造一个多要素资源汇集共赢的卷烟营销生态圈。

5 结语

打造平台化的生态系统,让平台成为衔接、承载各项工作的载体,为营销生态圈赋予真正的内涵和生命力,实现互联互通、共享共赢的可持续发展。

【参考文献】

【1】徐滢,李春滨.2018年全国卷烟销售工作会议上的讲话及中国卷烟销售公司总经理的工作报告[EB/OL].http://www.etmoc.com/gedi/Newslist?Id=100903,2018-03-23.

【2】王玲.大数据应用的现状与展望[J].西部广播电视,2019(07):31-32.

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