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基于数据挖掘技术的卷烟营销BI应用初探
 

  当前,数据已成为企业的核心资产。大数据时代,如何唤醒沉睡的海量数据、快速理解和分析数据,对企业决策者来说是一个重要课题。

  商业智能(BI,Business Intelligence),将数据仓库、在线分析处理和数据挖掘等结合起来应用于商业活动,收集提取有用数据,利用合适的工具进行处理,使数据信息变为辅助决策的知识,最后将知识呈现于接收者面前,为管理决策提供参考依据。

  行业营销条线数据来源较多,沉淀速度较快,分析指标复杂,挖掘水平不高。在实际工作中,营销数据挖掘、分析与利用,面临着数据杂乱、结构不一,分析耗时、功能单一以及数据孤岛、分析不易等几个方面的困境。

  随着大数据和人工智能的迅猛发展,数据间的碰撞和融合势在必行。商业智能分析工具的引入,除了可以实现丰富的数据可视化展现、数据报表、数据分析挖掘,还能实现以下目标:

  精准营销。未来的营销工作是基于数据支撑的理性行为,每一项营销流程都需建立在丰富而完备的数据挖掘与分析基础上,用数据说话,用数据决策,用数据行动。

  风险控制。BI工具可以通过预警警戒值的设置,为管理者自动筛选有价值的信息,提升管理质效。

  决策依据。BI分析可将不同数据源的数据集成在较为密集的报表范围内,为管理者决策提供有力的数据支撑。

  提升“三效”。第一,效率。业务人员自主分析,快速响应业务部门需求变化,提升分析效率;使用分层读取、联动查询、实时推送、预警排查等功能,提升读取效率;运用分层方式集中展示,逐层钻取,提升决策效率。第二,效果。使用可视化及筛选工具,提升展示效果;运用封装的数据挖掘算法,充分挖掘数据价值,提升分析效果;根据业务需求,个性化定制报表,提升运用效果。第三,效益。节约后期更新成本,提升运维效益;通过有效分析,找准品牌定位,瞄准消费市场,准确投放货源,提升业务效益;对人、财、物进行实时监督与管控,提升管理效益。

  消费容量预测。运用BI工具先行将挖掘算法内嵌,扩大专业化算法的受众面。运用时序分析、回归移动平均模型、灰色模型对吸烟率、人口、消费零售总额等宏观指标进行预测,再根据连锁比例模型对未来的消费容量进行预测,提升货源投放精准度。其中时序分析、回归移动平均模型、灰色模型等机器学习算法均可内嵌在BI工具中,提升数据挖掘算法运用的效果。

  消费者画像。消费者调查问卷数据分为结构化和非结构化数据,BI可为数据的整合和可视化展示提供较为快捷的途径。通过对消费数据进行拆分和再整合,建立各维度筛选条件,点选筛选条件后可进行多维度多主题消费分析。

  新品测试选点。通过BI数据分析,汇总零售客户近期经营数据,以客户销量、订购卷烟规格数量、新品销售情况、新品订购数量等指标为依据,根据客户近期销售表现排序,以此确定新品测试选点的备选名单。

  品牌状态研判。通过预先设定好的计算规则,对品规销售近况进行实时统计,赋予一定的输出值,并实时计算得到此品规的市场状态及变化情况。

  客户经营指导。由BI移动端设备,向客户经理推送辖区内客户的历史销售、信息采集以及各区消费趋势等数据,客户经理通过定制化数据服务,了解客户的经营状况,分析客户经营存在的问题和薄弱环节,并根据所在区域的消费趋势,研判区域的消费偏好走势,为客户推荐适销对路的货源。

  客户分类服务。通过数据挖掘中的聚类、分类算法对客户进行分类,对不同类别客户实施不同的服务。如运用RFM模型,通过最近一次消费、消费频率和消费金额指标将客户分类,客户经理根据客户所在类别,对客户实行个性化、有针对性的专业服务。


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