【摘 要】本文简要综述了有关大数据及卷烟精准营销的理论及目前研究现状，对如何利用大数据技术解决目前卷烟精准营销难题进行了论述，并对在大数据时代如何发展卷烟精准营销做出了展望。
【关键词】大数据；精准营销；卷烟精准营销
大数据是一个大到极易被忽略的庞大数据体系，运用数据挖掘技术从海量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含其中的、人们事先不知道且潜在有用的信息和知识，并充分运用信息的关联、分类、聚类、相关性等方法，使其能够应用于卷烟精准营销体系，解决卷烟精准营销过程中“信息、投放、管理”等具体问题。笔者通过查阅有关大数据及卷烟营销的大量文献，结合建立卷烟精准营销体系的实际工作，就如何运用大数据的技术解决卷烟精准营销在实际应用过程中的难题，提出自己的观点和对其将来发展提出展望。
一、大数据理论和研究现状
1.大数据概述
大数据与大量数据是不同的概念，大数据具有数量（Volume） ，增速（Velocity ） ，多样性（Variety ） 的“3V”特征。因此，大数据可概括为规模达到数量级，更加多样化，包括结构化、半结构化和非结构化数据，且以比以往更快的速度生成的庞大数据集。
麦肯锡认为，“大数据”是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集。
由此可见，大数据不仅包含了数据集的概念，更重要的是还包含了数据处理和应用的技术，数据、技术与应用三者的有机统一构成了广义概念上的大数据。
2.大数据研究热点和前沿
伴随着数据挖掘技术的发展，为人们在挖据和提取数据中隐含的具有潜在价值的信息方面有了更多的渠道。数据挖掘涉及数据库技术、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、知识获取、信息检索、高性能计算和数据可视化等多学科领域，数据挖掘技术是一门广义的交叉学科，其本身还在不断发展。
通过对大数的挖掘和分析，寻找数据间的相关联系，发现其存在的规律。通过大数据的思维逻辑，更加注重“为什么”的因果关系研究，而不只是解决“是什么”的问题。当我们通过寻找相关关系得出有A出现的地方就会有B出现，而不再去深挖“为什么”，这为数据价值的提取找到捷径。
当前，非结构化和半结构化数据的处理是目前大数据研究面临的难题，据统计，目前采集到的数据85%以上是非结构化和半结构化数据，而传统的关系数据库技术无法胜任这些数据的处理，因为关系数据库系统的出发点是追求高度的数据一致性和容错性。根据CAP（Consistency，Availability，tolerance to network Partitions）理论，在分布式系统中，一致性、可用性、分区容错性三者不可兼得，因而并行关系数据库必然无法获得较强的扩展性和良好的系统可用性。系统的高扩展性是大数据分析最重要的需求，必须寻找高扩展性的数据分析技术。
大数据把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性，预测是大数据的核心。例如，一封邮件有被作为垃圾邮件过滤掉的可能性；输入的“teh”应该是“the”的可能性，某个区域在某个时间节点爆发瘟疫的可能性等，都是大数据可以预测的范围。
二、卷烟精准营销理论体系及发展历程
1.精准营销概念
简单来说，精准营销可以概括为5W营销分析框架，既在合适的时机（When），将合适的产品（Which），通过合适的渠道（Where），采取合适的行动（What），营销给合适的客户（Who），在整个过程中贯彻“以客户为中心”的理念，实现营销管理的持续改善和提升。
2.卷烟精准营销理论
卷烟精准营销是以扎实的网建为基础，以卷烟营销数据库为支撑，依托现代信息技术手段，运用定量和定性相结合的方法选择准确的目标市场，通过针对性营销策略，实现卷烟产品宣传宣传的目标人群准确覆盖，实现卷烟货源投放的目标市场需求有效满足，使有限的资源得到最大化配置。
卷烟精准营销要以科学发展为指导，紧紧抓住品牌培育的第一要务，实施重点骨干品牌精准营销，促进重点骨干品牌的良好成长，着力推进卷烟营销工作上水平；以“精确信息、精准投放、精细管理”为重点，建立完善精准营销体系，并与卷烟网建工作充分结合，有效促进卷烟网建上水平。
卷烟精准营销的工作要围绕以下几个重点来开展：一是数据信息的精确把握；二是数据挖掘的有效实施；三是卷烟信息的精确传递；四是卷烟货源的精准投放；五是卷烟营销的精细管理。
3.烟草企业卷烟精准营销发展历程
三、试述如何利用大数据解决目前卷烟精准营销实际难题
根据《国家烟草专卖局办公室关于深入推进卷烟品牌精准营销工作的意见》（国烟办综〔2011〕197号）文件，明确以“精确信息、精准投放、精细管理”为重点，建立完善精准营销体系，但笔者在实际工作开展过程中发现要达到精准营销还有一定困难，主要表现在信息的准确度不高、货源的投放不够精准等方面，基于以上问题，笔者试述如何运用大数据的方法来加以解决。
1.从接受不准确的数据信息开始，利用大数据思维提高信息准确度
据统计，目前采集到的数据85%以上是非结构化和半结构化数据，只有当我们接受了非结构化和半结构化信息的不准确性，我们才能更好地掌握和分析剩余结构化信息，才能真正看清冰山的全貌，否则我们只能通过看似准确度较高的部分结构化信息窥视冰山的一角。信息准确度的高低直接取决于收集到的信息量的大小，如一个色盲想确定手中的卡片是红色还是绿色，他向2个人提问或向200个人提问后所得答案的准确度是不同的，无疑当200个人告诉他是红色比只有2人告诉他是红色的的准确度要更高。
在卷烟精准营销中我们所需要的答案当然不可能像“红或绿”这样简单，通常我们有待解决的问题都是需要从多方面加以计算和分析的。如某县级烟草公司今年5月的销量预测，我们通常很难得出准确的预测数据，于是为了找到这些纷繁复杂的问题的答案，我们就需要通过海量的数据信息，从多维度、多方面的数据分析来提高我们信息的准确度。
（1）总体信息代替样本信息，解决信息准确度不高问题
过去由于信息处理能力有限，所以产生了利用信息样本采集的方法，为达到用最少的数据获得最多的信息的目的。随着大数据时代的信息处理、分析技术得到巨大发展，当我们能够对海量数据进行有效的处理时，在数据采集过程中将采取更为全面的方式，而不只是采用随机抽样。因此，要解决目前卷烟精准营销信息准确度不高的问题，就应对总体数据信息进行收集。
通过以上对比分析可知，安龙县社会总体库存情况分析时用样本客户信息采集的方法进行测算的准确率仅为34.89%，在贵烟库存总量分析时的准确率也仅为54.30%。虽然社会库存总体信息采集的准确度也不能达到100%，但无疑它的准确度是大大高于样本客户信息采集的方法的。因此在市场营销数据分析过程中，通过对总体客户信息进行采集所得的数据结果远远比样本客户信息采集所得结果有效。
（2）信息采集与处理
目前，烟草企业已经成功开通卷烟营销系统（V3）、新商盟、现代零售终端系统，依托卷烟行业的数据系统，对系统数据的采集与处理已不再是很大难题，为提高卷烟营销信息的准确度，对总体客户信息数据的采集、分析和运用将成为我们工作的重点和未来探寻的方向。
通过信息来源可将信息的收集分为企业内部信息和企业外部信息，其中企业外部信息包括零售客户信息、消费者信息、社会信息及其他等，企业内部信息则包括货源供应信息、新品上市、政策法规等。企业内部信息的收集相比企业外部信息的收集要简洁得多，笔者试通过对如何对零售客户信息、社会信息进行数据收集，来展望将来信息采集的发展方向。零售客户信息的收集主要包括经营者、店铺、商圈、销售数据、上柜品牌等方面的信息，其中经营者、店铺基本情况、商圈等在专卖办理许可证时已经一并收集，上柜品牌、销售数据等也可以通过卷烟营销系统进行收集，但是客户自己的库存情况、销售价格执行情况、每日经营业绩等信息则能够通过现代零售终端系统进行实时采集。
同时，我们烟草企业应加强与地方统计部门的合作，积极探索出信息资源共享的双赢通道，建立卷烟营销数据库，利用数据分类、聚类等方法找到相关信息，提取信息数据的价值。 2.利用卷烟营销数据库解决货源精准投放问题
利用数据库信息能够准确找到目标消费群，从而建立精准的市场定位。通过数据库中对客户以及消费者的各种信息的收集整理，根据这些信息对消费行为进行有效地分析，并利用数据库中所能掌握到的市场、品牌、货源和客户等，对烟草消费者的数据进行分析，可以得出不同消费群体对特定品牌有不同的偏好，借此细分市场，从而达到货源精准投放的目的。
利用卷烟营销数据库，提取有关货源精准投放的数据，通过对“二点四维五率N度”，既“二点”，卷烟价格和社会库存；“四维”，市场类型、零售业态、商圈和供应级别；“五率”，上柜率、动销率、断货率、重需率、成长率。从多维度、多角度来进行分析，用数据化的科学分析结果指导货源分配，真正做到精准投放。
四、结语
笔者就大数据及卷烟精准营销的来源、发展历程、研究现状等方面查阅了大量的资料和文献，并结合实际工作中存在的问题对其进行了探析，相信对于后人进行此方面的研究能起到一定的参考价值，同时文中对引用的参考文献进行了充分的注释，希望能够有助于读者日后回溯检索和导读原文。笔者还对卷烟精准营销目前存在的两个突出问题进行了探索式的展望，相信对从事此方面研究的同仁及科研工作者能起到参考价值，文中对解决卷烟精准营销中信息准确度不高及货源投放不够精准的问题探析深度不够，只是做了一些展望式的叙述，并未能进行进一步的实践研究，该方面的研究在目前尚属空白，相信进一步深入探索下去将会对解决卷烟精准营销中的实际问题产生重大意义，笔者今后也将进一步在该方面进行深入探索。
