摘要
中国是世界上最大的烟草制品生产与消费的国家，据统计中国现有烟民达到3.16 亿，每年卷烟消费量稳定在 5000 万箱上下，消费量占全球的 44%左右。烟草行业作为国民经济的支柱产业之一，为国家的经济发展作出了巨大贡献。2001 年中国加入了世界贸易组织（WTO），2003 年签署了《烟草控制框架公约》。经过十多年的发展，随着经济全球化的逐步推进，烟草专卖制度的逐步开放，以及吸烟消费人群的变化，国内烟草行业感受到了巨大压力。中国烟草与外国烟草之间的竞争越来越直接，国内烟草各工业、各品牌之间的竞争越来越激烈，导致国内烟草正面临着行业的转型与升级。
近年来，随着大数据的兴起，应用数学算法、模型的发展，将精准营销理论的发展又向前推进了一大步。消费需求的个性化、定制化、多样化，产品的同质化，对于企业营销工作的开展也提出了更高的要求。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够精准聚焦目标市场与客户，使企业的广告更加精准有效，为企业带来更高的投资回报率。大数据与精准营销相结合，正被越来越多的企业所接受与认可。
大数据时代的发展，企业对于现代消费市场、消费者的精准营销，引发了笔者的思考。中国烟草，是国内垄断行业的代表，经过这么多年的发展，有着大量的数据积累（例如：原材料、工业生产、销售数据、客户数据、市场数据等等）以及多年的行业经营管理经验。随着网络与科技的发展，如何利用大数据、人工智能、神经网络引擎来挖掘烟草行业庞大的数据资源，使其与现代烟草精准营销深度结合，开展市场、零售户、消费者、营销策略、新品类研发等等一系列相关探索，对于烟草行业的转型与升级意义重大。
本文以 H 公司为例，研究烟草行业精准营销与大数据运用相结合的案例，运用现代市场营销理论，通过数据分析，力求更加科学的洞察烟草市场。其中主要介绍了大数据的发展与应用，精准营销的概念与理论，分析了 H 公司在精准营销发展过程中遇到的瓶颈与问题，介绍了 H 公司精准营销体系设计。利用零售户数据结合 K-MEANS 算法进行客户价值细分，利用波士顿矩阵进行市场的分类，利用ARMA 模型、Holt-Winter 模型以及 Delphi 专家调查法综合预测卷烟销量。为 H公司部分品牌营销提供分析与参考，改善企业精准营销的效率与质量，完善其现有的精准营销体系。
关键词： 大数据；精准营销；卷烟营销 。
Abstract
China is the world's largest producer and consumer of tobacco products. According to statistics, there are 316 million smokers in China. The annualconsumption of cigarettes is stable at around 12.5 billion carton of cigarettes, accounting for about 44% of the global consumption. As one of the pillar industries of China's national economy, the tobacco industry has made great contribution to China's national economic development.
China joined the world trade organization (WTO) in 2001 and signed the framework convention on tobacco control in 2003. After more than ten years ofdevelopment, with the gradual advancement of economic globalization, the gradual opening of the tobacco monopoly system, and the change of the smoking consumers,the domestic tobacco industry has felt great pressure. The competition between Chinese tobacco and foreign tobacco is more and more direct, and the competition between domestic tobacco industries and brands is more and more fierce, which leads to the transformation and upgrading of domestic tobacco industry.
In recent years, with the rise of big data and the development of mathematical algorithms and models, precision marketing has made a big step forward. The individuation, customization and diversification of consumer demand and the homogenization of products also put forward higher requirements for the developmentof enterprise marketing. Relying on the big data collection of multiple platforms and the analysis and prediction ability of big data technology, the company can focus onthe target market and customers accurately, make the company's advertising more accurate and effective, and bring higher return on investment for the company. The combination of big data and precision marketing is being accepted and recognized by more and more enterprises.
With the development of big data era, enterprises' precise marketing for modern consumer market and consumers has triggered the author's thinking. China tobacco isthe representative of the domestic monopoly industry. After so many years of development, it has accumulated a lot of data (for example: raw materials data, industrial production data, sales data, customer information, market data, etc.) and many years of industry management experience. Along with the network and the development of science and technology, how to make use of big data, artificial intelligence, neural network engine to dig the tobacco industry huge data resources, make it combine with modern cigarette precision marketing, to develop market, retailers, consumers, marketing strategy, new products research and development, and so on a series of related exploration for the transformation and upgrade of the tobacco industry is of great significance.
Taking H company as an example, this paper studies the case of the combination of precision marketing and big data application in the tobacco industry, applies modernmarketing theory, and tries to gain more scientific insight into the tobacco market through data analysis. This thesis mainly introduces the development and application of big data, the concept and theory of precision marketing, analyzes the bottlenecks and problems encountered by H company in the development of precision marketing, and introduces the precision marketing system design of H company. The retailer data was combined with the k-means algorithm to classify customer value, and the Boston matrixwas used to classify the market, and the ARMA model, Holt-winter model and Delphi expert survey method are combined to predict cigarette sales. Provide analysis andreference for some brand marketing of H company, improve the efficiency and quality of enterprise precision marketing, and improve its existing precision marketing system.
Key words: Big Data, Precision Marketing, Cigarette Marketing 。
一、绪论
（一）研究背景 。
1. 大数据的发展与应用 。
随着人类发展进入到 21 世纪，计算机技术的日新月异，数据量成指数型增长，人们已经身处于大数据时代。近年来，随着应用数学算法的发展，大数据的应用与分析也逐渐增多，使得人类以前的商业模式发生颠覆性变化。[1]麦肯锡全球研究院（Mc Kinsey Global Institute）在 2016 年的时候，发表过一篇名为《分析的时代：在大数据的世界竞争》文章，报告指出，大数据分析在基于服务定位、零售、制造、政府公共部门、医疗健康等领域有着强大的成长潜力。来自网络、智能手机、设备传感器、智能支付系统以及其他系统的数据组合成为数据资产，产生了巨大的商业价值。微软、谷歌、亚马逊、阿里等高科技公司运用大数据分析建立了全新的商业模式。稀缺数据的所有者利用数字化网络平台在一些市场形成垄断，只需用独特的方式将数据整合与分析，提供有价值的结果，几乎可以做的“只赢不输”。据统计 2011 年全球的数据存储量在 1.8ZB 左右，到了2015 年的时候，数据存储量为 2011 年的 4 倍，未来十年，数据存储量还将增长十倍。大数据正在成为提升产业竞争力与创造新商业模式的途径。
美国零售业巨头沃尔玛（Walmart）[2]公司，目前大力发展线上业务，其网站自行设计了搜索引擎 Polaris。该搜索引擎是由公司自己的开发团队完成，利用语义数据进行搜索，能够进行文本分析、同义词挖掘、机器学习等。Polaris的运用使得在线购物完成率提升了 10%至 15%。Pred Pol 公司则通过与洛杉矶、圣克鲁斯的警方以及相关研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的概率，这款“预测性警务”系统能够定位到 500 平方英尺的范围。目前应用最大的地区在洛杉矶和亚特兰大。从效果上来看，在洛杉矶运用该算法的区域，偷窃罪和暴力犯罪分布下降了 33%和 21%。
2015 年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确要求“2018 年底前建成国家政府数据统一开发平台”；2017 年，国务院办公厅又印发了《政务信息系统整合共享实施方案》[3]，方案主体目标是：“最大程度利企便民，让企业和群众少跑腿、好办事、不添堵”，围绕政府治理、公共服务改革等方面提出了推进政务信息系统整合与共享，促进国务院部门和地方政府信息系统互联互通的重点任务和实施要求。其目的，就是要充分运用数据，产生价值，将与世隔绝“深藏闺中”的数据挖掘、利用起来，服务于民，方便广大人民群众。
大数据的发展，将人类从旧的价值观与发展观中解放出来，以全新的视角理解世界，变革着人们关于工作、生活、思维的看法。通过对全量数据的大规模分析，利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性、实时性研究大数据在公共交通、公共安全、社会管理等核心领域的应用。与云技术、物联网、工业 4.0 的深度融合，将是我国今后的国家发展的重点战略目标，也会是社会经济发展新的增长点。因此开展大数据的研究，具有深刻而广泛的意义。
2. 烟草行业的发展历程 。
在我国，烟草行业是一个特殊的行业，属于国家垄断行业。我国烟草与国外不同，是采取垂直管理、专卖专营的模式，由国家烟草专卖局统一领导。
我国的烟草市场有着巨大的消费基础，据计算中国现有烟民 3.16 亿，每年卷烟消费量稳定在 5000 万箱上下[4]（2014 年达到历史顶峰，2015 年出现拐点），消费量占全球的 44%左右。一直以来，烟草行业是对我国税收有重大贡献的行业，占国家财政收入的 7%左右。近几年，尽管卷烟销量出现下滑，但是由于国家提税顺价，行业总利税仍保持增长趋势。自从 2014 年烟草行业利税总额首次突破万亿之后，这些年利税规模持续保持在万亿之上。
2014 年全国卷烟产销量达到了顶峰，全年共销售卷烟 5100 万箱，同比增量为 106 万箱，增长 2.12%。2015 年国家要求加征卷烟行业的从价税与从量税，卷烟批发环节从价税的税率由 5%提升至 11%，并按 0.005 元/支加征从量税，随后，全国卷烟销量连续两年出现下滑，两年间下降近 300 万箱。
2017 年出现企稳之势，全国实现卷烟销量 4737.77 万箱，同比增加 38.57 万箱，增长 0.82%。销售额方面，通过下图可以看出，2013 年-2015 年期间，全国卷烟销售额呈逐年上升趋势，2016 年出现回落后，2017 年继续上升，总体来看，全国卷烟销售额始终保持上升趋势。年均销售额复合增长率为 3.58%。
2017 年国家局制定了“卷烟总量稍紧平衡”的战略，确保总量基本不变的情况下，实现税利增长，这就要求行业必须提升卷烟结构，特别是高结构卷烟的销量。按照目前国家卷烟的类别划分，卷烟分为一、二、三、四、五类卷烟，其价格是按从高到低的顺序排列。
其中，一类烟按照不含税调拨价，又可分为普一类、高端一类、高价位一类三档。对比 2013 年与 2017 年卷烟结构，可以看出，低结构的三、四、五类卷烟的销售量占比从 2013 年的 51%、17%和 5%，分别下降到 2017 年的 47%、13%和 3%，而高结构的一、二类烟比重由 2013 年的 18%和 9%增加到了 2017 年的 22%和 15%。单箱均价由 2013 年的 2.5 万元/箱，提升到了 2017 的 3 万元/箱，单箱均价年均复合增长率为 4.94%。
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（二） 研究意义
（三） 研究现状及述评
1. 国内外研究现状
2. 文献述评
（四） 研究内容与方法
1. 研究内容
2. 研究方法
（五） 本文组织结构
二、精准营销概念与理论基础
（一） 精准营销的概念
1. 目标群体精准
2. 市场定位精准
3. 成本效益精准
4. 市场反馈精准
（二） 精准营销的理论基础
1. 4C 理论
2. 让客价值
3. 沟通理论
4. 顾客链式反应原理
（三） 企业实施精准营销的策略与主要途径
1. 制定企业目标
2. 找到目标客户群
3. 精准营销的方式选择
4. 增加客户粘性
5. 百科类、问答类平台精准营销
6. 与专业电商平台合作实现精准营销
7. 构建适合自身企业的 CRM 系统
三、H 公司精准营销现状
（一） 烟草行业精准营销
（二） H 公司基本情况介绍
（三） H 公司精准营销现状
四、H 公司精准营销问题与原因分析
（一） 品牌市场战略瓶颈
1. 品牌战略定性与定量目标分解不够
2. 战略管理方面资源不足
（二） 流程组织方面瓶颈
1. 缺乏客户需求导向的优化设计
2. 行业规范性因素影响
（三） 市场需求洞察方面瓶颈
1. 整体缺少信息化支撑
2. 数据质量失真
3. 需求分析缺少模型
（四） 市场资源配置瓶颈
1. 区域市场划分不细
2. 投入产出考核缺失
（五） 消费者聚焦瓶颈
1. 政策性因素
2. 人为因素
3. 数据维度因素
（六） 人力资源瓶颈
1. 人员素质因素
2. 个人绩效体系因素
五、H 公司精准营销设计
（一） H 公司精准营销设计目标及需求
1. 战略方向
2. 客户导向
3. 创新能力
4. 系统自我提升
5. 精准营销架构设计
（二） 营销管理能力建设
1. 战略计划预算联动体系建设
2. 业务价值链重构
3. 资源配置模式创新
4. 全过程绩效评价体系建设
5. 营销持续优化机制建设
（三） 营销价值洞察能力建设
1. 数据指标体系构建
2. 洞察性分析场景建设
3. 数据平台建设
（四） 营销价值创造能力建设
1. 营销全过程 CRM 体系建设
2. 品牌全生命周期管理
3. 研销一体化
4. 营销创新管理
5. 创建移动互联营销模式
（五） 营销价值传递能力建设
1. 需求预测模型构建
2. 智能投放体系建设
3. 市场评价体系建设
六、H 公司精准营销应用
（一） 相关数据介绍
1. 零售户购进数据
2. 微终端走访数据
（二） 基于 K-MEANS 聚类算法的零售户价值迁移分析
1. K-MEANS 聚类介绍
2. RFM 模型介绍
3. 基于 K-MEANS 算法的客户属性细分
4. 客户价值迁移分析
5. 零售户走访策略
（三） 多指标评价的市场评定
1. 波士顿矩阵介绍
2. 市场的分类研究
（四） 产品销量的预测研究
1. 时间序列 ARMA 模型
2. Holt-Winter 模型
3. 区域卷烟销量预测
4. Delphi 专家调查法的应用
七、总 结
大数据近年来是学术界的热点议题，几乎所有行业都已经涉及到大数据的分析与应用。新形势下，烟草行业面临变革，利用大数据怎样服务品牌，产品怎样布局，寻找价值市场，寻找价值零售户等等一系列问题摆在烟草行业面前。
本文通过研究烟草行业精准营销与大数据运用相结合的案例，运用现代市场营销理论，通过数据分析，力求更加科学的洞察烟草市场。其中主要介绍了大数据的发展与应用；精准营销的概念与理论；分析了 H 公司在精准营销发展过程中遇到的瓶颈与问题；介绍了 H 公司精准营销体系设计；利用零售户数据，采用 K-MEANS 算法，进行零售户价值细分；利用波士顿矩阵进行市场的分类；结合 ARMA模型、Holt-Winter 模型以及 Delphi 专家调查法综合预测卷烟销量。为 H 公司部分品牌营销提供参考，改善企业精准营销的效率与质量，完善其现有的精准营销体系。
目前 H 公司精准营销体系还在不断完善中，经过这几年的不断建设与扩展，在指导销区实际业务方面有了质的飞越，大数据的分析维度也越来越多，满足了企业对营销业务的需求，受到公司、销区的一致认可。
精准营销是一项系统工程，由于时间、能力有限，文中提出的许多观点、建议还有待探讨，本人也将在今后的工作中逐步完善与修正。
参考文献
