煙草在線專稿　　引：數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到我們生活的每個角落，我們的衣食住行都可能在不知不覺中被記錄，成為“大數(shù)據(jù)”中一個微小的組成部分。“大數(shù)據(jù)”在物理學(xué)、生物學(xué)、環(huán)境生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域存在已有時日，在營銷行業(yè)的應(yīng)用最為人熟知。

　　沃爾瑪?shù)钠【坪湍虿际录恰按髷?shù)據(jù)”營銷最經(jīng)典案例之一——沃爾瑪通過分析一年的購物小票發(fā)現(xiàn)，70%以上的消費者在購買啤酒的同時都會購買尿不濕，于是將啤酒和尿不濕排放在相鄰的貨架，最后兩者的銷量大幅提升。如果不是對銷售數(shù)據(jù)的深入挖掘，經(jīng)驗豐富的營銷人員也很難想到啤酒和尿不濕兩個毫無關(guān)聯(lián)的商品放在一起可以促進銷量，這就是“大數(shù)據(jù)”營銷。

　　從經(jīng)典案例可以看出，“大數(shù)據(jù)”具有以下特點：一是要全體不要抽樣，在“大數(shù)據(jù)”的概念里沒有樣本，目標永遠是全體，沃爾瑪是對全年所有消費者購買小票進行研究，而不是抽樣分析；二是要效率不要精準，既然不是抽樣，那么龐大的數(shù)據(jù)中的個別數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏差不會影響整體結(jié)果；三是要相關(guān)不要因果，分析數(shù)據(jù)后得出的是關(guān)聯(lián)性結(jié)論，而不是因果關(guān)系，對于沃爾瑪而言，只需要知道買啤酒的人中大部分會買尿不濕，至于造成這種現(xiàn)象的原因，它不需要關(guān)注。

　　“大數(shù)據(jù)”正在影響著全球銷售行業(yè)，咨詢公司Radar　Research在2012年11月份的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，全球40%的營銷人員通過使用DMP（大數(shù)據(jù)管理平臺）來幫助他們收獲營銷大數(shù)據(jù)，這一比例正在逐年上升。無論是沃爾瑪通過分析天氣和購物小票得出颶風(fēng)來臨時美國人會大量囤積草莓餡餅的結(jié)論，于是向颶風(fēng)經(jīng)過的超市及時運送了好幾卡車的餡餅撻，被一搶而空，還是美國電視劇《紙牌屋》通過大數(shù)據(jù)選出最受觀眾歡迎的導(dǎo)演、演員和劇情，播出后收視率一路飆升；無論是谷歌公司根據(jù)谷歌搜索記錄提前描繪出全球甲型H1N1疫情分布圖，還是亞馬遜利用采集到的用戶數(shù)據(jù)總結(jié)消費者購物行為、媒體接觸偏好、潛在需求、購物關(guān)注點等各方面的特征，從而推薦相關(guān)商品，實現(xiàn)更加精準的營銷效果，這些都是營銷行業(yè)對“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用。

　　有人說大數(shù)據(jù)離我們很遠，其實不然，當(dāng)你在百度里搜索一次某品牌香煙，你就表明了自己正在對該品牌相關(guān)的信息感興趣，我們就是這樣暴露在大數(shù)據(jù)時代，在這里沒有隱私，你的一言一行都可能被搜索引擎、社交平臺、購物網(wǎng)站記錄下來，成為商家勾勒電腦和手機前那個“你”的依據(jù)。于是慢慢地我們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)我們需要買冰箱時手機里恰好收到了一條某某品牌家電打折的廣告，當(dāng)我們在亞馬遜上瀏覽圖書時，彈出的推薦窗口里的圖書恰好是自己感興趣的，似乎商家比我們更了解自己。

　　身處大數(shù)據(jù)時代，我們不禁思考，作為眾多快銷品批發(fā)商之一的煙草商業(yè)企業(yè)，我們離“大數(shù)據(jù)”營銷還有多遠，怎樣才能搜集消費者數(shù)據(jù)，運用“大數(shù)據(jù)”思維實現(xiàn)更精準的營銷。在筆者看來，技術(shù)層面的“大數(shù)據(jù)”采集并不難實現(xiàn)：

　　首先將卷煙的條碼和盒碼升級成二維碼，接著研發(fā)出可以掃描二維碼的手機APP，鼓勵消費者下載安裝，消費者購買卷煙時手機掃描二維碼支付即可，這樣可以準確掌握所有消費者的購買品規(guī)、時間、地點、次數(shù)等信息，進而分析不同地域的消費結(jié)構(gòu)、品牌偏好和消耗量，然后將APP的功能不斷升級，讓企業(yè)能獲取更多消費者的動態(tài)，掌握消費者的其他習(xí)慣，為后期全面分析煙民各項特征與購煙習(xí)慣的關(guān)聯(lián)性提供依據(jù)，最終提高貨源投放的有效性、營銷的精準性。

　　實現(xiàn)卷煙的“大數(shù)據(jù)”營銷，相比技術(shù)層面的難關(guān)，行業(yè)更應(yīng)該關(guān)注思維方式的轉(zhuǎn)變。行業(yè)一直進行著各類數(shù)據(jù)采集工作：庫存采集、價格采集、需求預(yù)測，筆者認為，如果能在保證信息采集準確性的基礎(chǔ)上，讓數(shù)據(jù)“說話”，將這些數(shù)據(jù)運用到極致，我們就向“大數(shù)據(jù)”營銷邁進了一大步。