基于数据挖掘的新品卷烟营销资源配置方式研究

高晶 天津市东丽区烟草专卖局（分公司）

随着卷烟营销市场化取向性改革的不断深入，为合理培育新引入的卷烟，落实国家烟草专卖局提出的“大品牌、大市场、大企业”的发展战略，烟草商业企业需要对新品卷烟的销售态势进行科学评估，并依据评估结果对营销资源进行合理配置，才能达到优化市场资源分布，促进形成品牌良性竞争格局的目的。然而面对复杂多变的市场环境以及错综复杂的影响因素，使得单凭传统的分析手段已经不能满足我们的需求，这就需要对数据分析进行创新和发展。

一、新品卷烟营销现状

（一）、研究背景

近年来，随着全国经济发展进入新常态，全国卷烟消费市场在经历过不同程度的波动之后也进入了平稳发展期，卷烟市场各品牌之间的竞争也由“分增量”进入“争存量”的时代，呈现出产品更新增速，市场竞争更趋激烈的特点，与此同时烟草行业工、商企业也对营销资源配置更加关注，提倡以最优的效率配置资源。在这个提倡高质量发展的时代下，对于烟草商业企业而言，将有限的营销资源以最优方式应用于新引入的卷烟对于提升品牌培育水平、提高区域市场经营基础来说有着不可替代的作用。

（二） 新品培育在卷烟销售中的意义

在品牌管理方面，品牌的引进、培育是卷烟销售过程的起点，烟草商业企业卷烟销售部门要做的就是挑选合适品牌、关注品牌成长状态、采用培育策略促进品牌成长等工作。这也要求卷烟销售部门要充分立足实际，根据新品卷烟的社会需求、市场状态、动销情况等信息分析判断新品卷烟的销售状态，并以此为基础通过准确的组织货源、科学的调控策略、合理的投放节奏，高水平、高质量地培育品牌。真正在落实“稍紧平衡”的调控方针的基础上实现需求基本满足、价格保持坚挺、动销状况良好、库存总体合理、市场规范有序的品牌成长状态。

（三）培育新品面临的问题

烟草行业多年来发展的实践表明，新品卷烟在引进之后的培育过程是其成长的关键，在研究新品卷烟销售的过程中往往通过社会需求维度、市场状态维度、烟草公司动销等维度的具体指标来评判新品卷烟的销售状态，如图1-1所示。烟草商业企业卷烟销售部门在分析评价卷烟销售状态时往往使用其中较少维度和较简单的数据进行评判。这也造成了我们难以摸清新品卷烟销售的真实状态，这也导致在配置新品卷烟的营销资源时具有一定的盲目性和经营风险。所以，为了更好的分配资源，充分利用海量数据，有必要通过科学的方式分析影响新品卷烟销售的关键因素，并采取合理手段本着均衡性、代表性、准确性的原则再分配营销资源。

二、 数据挖掘在卷烟营销中的应用

（一）数据挖掘

数据挖掘（Data mining）是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏信息的过程，即从海量数据中找到有价值、有意义的信息。近年来，随着移动互联网的飞速发展和云计算的广泛应用，数据挖掘引起了各行业的极大关注，其主要原因是存在大量数据可以使用，并且迫切需要将这些数据转换成有实际应用价值的信息和知识。

对于卷烟销售而言，自市场化取向改革后积累了大量的原始数据，其中既包括真实的销售数据也包括市场信息数据、宏观经济数据等。一般而言，卷烟销售是受多重因素共同影响作用的结果，所以，在众多因素中找出关键因素，调整可控因素才能达到优化营销资源配置的最终目的。这就需要借助数据挖掘的技术，排除偶发因素的干扰，在其中挖掘出关键因素，这也是数据挖掘应用在卷烟销售中的意义所在。

（二）数据挖掘在新品卷烟培育中的应用思路

在当前卷烟销售的新品培育工作中，对于新品卷烟销售状态的科学评价是关键，直接影响新品卷烟的下一步发展方向。本文认为，可以采用数据挖掘的技术，提取可查询、可追溯的原始数据，并通过转换、清洗等步骤，分析社会需求、市场信息、烟草公司动销等多个维度的细化指标，选取合适的数据挖掘算法后将结果反馈到可视化界面，卷烟销售部门再根据各细化指标的重要程度重新制定营销策略、分配营销资源。

三、 数据挖掘在新品卷烟销售中的实例研究

（一） 数据挖掘中的神经网络模型

人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN）是一种模拟人脑思维模式的计算机建模方式，近年来其研究方向正在逐渐向以数据分析为核心的数据挖掘领域推进。

神经网络模型是由多个神经元组成的多层次的模型，在数据挖掘中，每个神经元都是一个变量，每个变量相互关联、相互影响。在卷烟销售过程中，投放量情况、需求情况、市场价格指数等细化指标是输入变量，卷烟销售情况是输出变量，由于市场的复杂情况和变量之间的相互干扰，在输入变量和输出变量中间存在难以计算的“黑箱”，即隐含变量。所以，应用神经网络模型研究卷烟销售的优势在于，此模型不仅可以研究输入变量与输出变量的关系，还能研究其中的隐含变量，并且还能兼顾多个输入变量对输出变量的共同影响。

（二） 研究方法与过程

本研究采集了某烟草公司新品卷烟各维度的原始数据（具体指标如表3-1所示），通过对数据进行预处理，包括数据的清理和转换、查询、增加统计字段和生成可供模型运算的有效数据等步骤。预处理原始数据后，分析有关数据，过滤掉会影响分析效果的数据，保留有效数据并对有效数据进行数据挖掘，利用Clementine软件的数据挖掘功能，应用神经网络模型得到分析结果。通过对模型进行评估和筛选，保留有效性高的模型进行分析和讨论。

表3-1 原始数据各维度指标

四、 结果与分析

得出分析结果后，对不同新品卷烟的各指标重要程度进行分析和讨论，通过对比发现，指标重要程度大致分为以下几类：

（一）以社会需求维度指标为主导的新品

通过分析模型所输出的结果（如图4-1所示）可以直观的看到各因素的重要性，因素的重要性越高对新品卷烟销售的影响也就越大。可以看到，对于图4-1所分析的新品卷烟而言，订足户数、订货户数这类社会需求维度的指标重要性最高，所以可以说社会需求维度对其销售的影响最大。

图4-1 社会需求为主导的新品卷烟各指标重要性

因此，烟草商业企业卷烟销售部门在这一时期培育此类新品卷烟的重点应放在关注社会需求上。卷烟销售部门要结合每次投放的上柜率、订单满足率等细化信息和市场走访反馈的结果再进行具体分析，如若是因新品知晓度不高、目标消费群体模糊等原因则需把营销资源转移到新品引入初期的宣传推广上来，通过品吸、宣传等方式让消费者和零售客户对新品形成初期认知；如若是因零售终端展示和订购的积极性不高则需把营销资源转移到市场推广上，通过强化宣传和鼓励上柜引发零售客户订购积极性和消费者购买欲望；如若是因消费需求不高等原因则需把营销资源转移到刺激市场消费需求上来，通过积分、中奖等促销方式激励消费者重复购买、零售客户重复订购。

（二） 以市场状态维度指标为主导的新品

如图4-2所示，此类新品卷烟受市场价格指数、社会存销比这类市场状态维度指标影响最大，这类新品卷烟的分析结果也印证了传统市场营销学所强调的“商品销售是受需求和市场价格导向”的观点。

从这个观点分析，烟草商业企业卷烟销售部门培育这种新品卷烟的重点应放在关注市场异动上。如果出现市场价格下滑、社会存销比升高等现象，意味着销量会受市场状态影响呈现下降的趋势，卷烟销售部门则需减少投放，避免浪费营销资源，反之则需增加投放。同时也要调查出现市场异动的原因，如若是因为目标消费者转移造成的则需把营销资源转到维系消费者上来，通过提升消费体验等方式提高新品卷烟的知名度、美誉度和忠诚度，增加消费粘性；如若是因为非法渠道卷烟冲击造成的则需在避免浪费营销资源的同时联合执法部门打击非法渠道；如若是因为季节性消费导致的则需把营销资源转移至其他新品卷烟，最大限度提升资源配置效率。

图4-2 市场状态为主导的新品卷烟各指标重要性

图4-3 烟草公司动销为主导的新品卷烟各指标重要性

（三）以烟草公司动销维度指标为主导的新品

如图4-3所示，此类新品卷烟受烟草公司投放量、商业存销比这类烟草公司动销维度指标影响最大，这也就是说此类新品以烟草公司投放为主导。

本文认为，烟草商业企业卷烟销售部门可通过分析此类新品具体指标的重要程度确定营销资源的倾斜方向。如若投放量影响程度最高（图4-3所示新品卷烟）则需提高投放量，以满足社会消费需求；如若投放户数影响程度最高则需适当调整投放面，满足零售客户订购需求；如若商业存销比影响程度最高则需关注供需平衡点，根据供需状态调整新品卷烟销售策略，以最优化方式配置营销资源。

五、研究成果和借鉴意义

（一）研究成果

通过研究新品卷烟各维度指标重要性和营销资源配置方式发现，卷烟这类特殊商品在其销售过程中会受社会需求、市场和烟草公司等多维度、多因素共同影响，也自然会偏离传统市场营销学认为的需求和价格导向，对于新品卷烟更是如此。因此，卷烟销售部门在配置新品卷烟营销资源时要针对不同时期的不同新品采取差异化的策略，如图4-1所示新品，对其销售的主导因子是订足户数和订货户数，因此要将营销资源放到可提升订货率和订单满足率的方面。

（二）借鉴意义

通过研究发现，新品卷烟销售是部分因素主导的结果。因此，卷烟销售部门在制定新品培育策略、优化营销资源配置方式时通过采取差异化的策略，分析主导因素的细化指标，并以此制定具体培育措施。但是，如果使用传统统计模型和技术手段会给卷烟销售部门带来极大的工作量，因此，要借助数据挖掘的技术来实现。在新品卷烟引入辖区市场后，通过收集每一条投放、需求、销售信息，并匹配合适的算法，就能找出数字背后的信息，正确理解、使用这些信息后才能确定新品卷烟的销售状态，针对其中的关键因素制定相关策略，才能对有限的营销资源进行合理分配、调整和使用。

六、结语

本文通过使用数据挖掘的神经网络模型分析了影响新品卷烟销售的主导维度和主要指标，并结合卷烟品牌营销理论对主导维度不同的新品卷烟进行了细致讨论分析，给出了新品卷烟在不同销售状态下的营销资源配置措施。卷烟销售部门可以通过本文的研究方式分析测算每一在销新品卷烟，进而调整营销资源配置方式，对烟草商业企业提高货源利用效率、优化资源配置具有一定的积极意义。

当然，卷烟销售中的数据挖掘建设之路并不是能一蹴而就的。随着技术的更新换代和数据量的爆发式增长，可供卷烟销售部门参考的数据也会逐步增多，也就需要投入更多的时间和精力去解决其中蕴含的难题，以更佳的方式助力卷烟销售高质量发展，最终实现烟草行业工、商业企业、卷烟零售客户和消费者的四方共赢。