在行业数字化转型过程中，数据是最大的驱动力，也是最宝贵的资产。《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中明确提出，迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。
具体到卷烟营销工作，笔者认为，不妨以云POS零售数据为基础，研发数据智能分析平台，深化“算法+模型”，让沉淀的数据“醒”起来，让静态的数据“动”起来，让枯燥的数据“活”起来，为卷烟营销高质量提供数据支撑。
构建终端类别模型，做细终端分类分级
零售客户处于烟草产业链末端环节，具有十分重要的地位，而云POS用户在客户群体中更显优质，需要特别关注。
根据云POS用户的日均扫码笔数、非烟扫码占比、聚合支付笔数占比、波峰数、日均卷烟扫码笔数等多个指标，构建终端类别模型，计算每个终端用户每个指标的分值和综合分值，依据综合分值将终端用户划分为“优秀用户、活跃用户、普通用户和问题用户”四个类别。
通过模型构建，分析全市终端用户综合分值，钻取该终端用户的优势指标和劣势指标，针对性采取措施。
构建消费画像模型，做细消费行为研判
要强化与消费者之间的联系，真正用好、用活卷烟消费数据，对消费者进行画像，消费行为进行研判。
从消费者来源渠道、年龄结构、性别、学历、工作岗位、月均收入等多个维度去构建消费者画像，各个区域联动分析展示，分析消费者属性的共性点。
根据消费者月度消费情况，分析会员消费群体与非会员消费群体的比重；在消费群体中，分析卷烟消费群体与非烟消费群体的比重；在卷烟消费群体中，分析条消费群体与包消费群体的比重，从而发现商品消费群体与卷烟消费群体的着力点。
根据卷烟综合消费情况，依据卷烟消费数量和消费频次等维度，筛选出卷烟消费数量较多、消费频次较高的卷烟消费者“领袖”。同时，钻取月度所有消费者的消费数量和消费频次排名情况，钻取本月该消费者消费的卷烟名称及其数量。
构建市场分析模型，做细零售状态监测
卷烟市场状态，是反映卷烟市场经营状况的“晴雨表”。
从日均零售额、日均毛利、综合毛利率、卷烟与非烟比重、支付方式比重、会员消费比重、综合毛利率变化趋势、卷烟与非烟的毛利率变化趋势、零售额前10的终端、零售额前10的商品等维度分析整体零售情况，分析关键指标变化趋势，感知市场脉搏。
从卷烟零售数量、单箱结构、条包比重、类别分布、价位段分布、数量金额毛利分布、条包毛利率变化趋势、条包零售数量分布等维度分析卷烟零售情况。
卷烟市场价格时刻折射着卷烟市场的供求状态与变化趋势。依据月度卷烟零售价格，计算出每个品规的条、包和综合价格指数，并对应到“俏、紧、平、松、软”五个区间，关联出每个区间的品规数，钻取每个区间的品规明细，钻取每个品规在近几个月的条、包和综合价格，从而提升卷烟市场价格监测能力。
构建零售风险模型，做细异常行为管控
监测分析卷烟库存数量异常、卷烟渠道来源多样、卷烟零售价格超低等三个零售环节中可能存在的风险，推进零售风险分析精细化，助力数据业务管控。
通过风险模型构建，分析终端卷烟库存数量异常。模型显示终端卷烟存在负库存和大于1000的超高库存现象，钻取负库存明细和超高库存明细，明晰至每个终端和每个卷烟品规。
通过风险模型构建，分析终端卷烟渠道来源异常。模型显示终端存在卷烟渠道来源多样现象，即除去本地渠道外，还存在省内市外、省外来源现象，钻取省内市外、省外来源明细和品规来源明细，明晰至每个终端和每个卷烟品规。
通过风险模型构建，分析终端卷烟零售价格异常。模型显示终端存在卷烟零售价格超低现象，即零售价格低于其购进价格的二分之一现象，钻取不同客户低价零售的品规明细和不同品规低价零售的客户明细。
曾发布于《东方烟草网》，时间：2021-11-27，网址：https://www.eastobacco.com/ty/content/2021-11/27/content_1080588.html
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