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名酒发力大数据的“背后真相” 靠谱成分占几成?

http://www.9998.TV/  2018-6-5 9:26:42  阅读数:1606

  如今,酒业竞争日趋白热化,从一线名酒企到区域酒企,都在努力打造爆款大单品。如何让产品在每个区域市场做到地位,是大单品的根基保障。聚焦未来三到五年,大数据对于酒企大单品打造、品牌势能提升都有着重要意义和影响。推荐阅读:黄鹤楼酒:联手古井两周年 名酒王者正蜕变升级。

白酒

 

  茅台、五粮液、泸州老窖、洋河等名酒企,通过大数据营销,让酒企了解消费动向而制定产品政策战略方向,在区域市场内,让资源更聚焦的进行氛围营造和培育消费者。

  01、“啤酒与尿布”?酒业大数据如何发威……

  大数据,指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

  大数据建立对快消行业有很大的用处,而且有很多成功案例。其中较经典的案例就是“啤酒与尿布”:

  全球零售业的巨头沃尔玛对消费者购物行为进行分析时发现,男性顾客在购买婴儿尿片时,常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己,于是推出了将啤酒和尿布捆绑销售的促销手段,没想到这个措施居然使尿布和啤酒的销量都大幅增长了。

  这便是较初的酒类大数据分析运用的成果。如今,这一“啤酒+尿布”的数据分析成果也成了大数据技术应用的经典案例。

  02、茅、五、泸、洋……

  名酒发力大数据的“背后真相”

  大数据是所有行业近几年的热点话题,包括茅台、五粮液、泸州老窖、洋河等主流酒企在内的众多品牌都在尝试。现阶段主要可分为以下两部类:

  前列类,酒企自己构建大数据类型:

  白酒行业是一个由广告和营销拉动的行业,从茅台依托“互联网+”和“大数据”战略,构建的茅台集团物联网大数据云商平台。到五粮液较新的零售终端门店“五粮e店”投入使用。都是利用大数据整合,建设智能终端的白酒企业。

  近一两年,洋河推出“瓶瓶有红包”的活动,构建自己的大数据,通过数据说话较有力,可以清晰的看出哪些省份扫红包较多。洋河的大数据,充分利用了海系列已经是大单品的优势。从图中可以看出,扫红包较多的省份也是洋河销量较好的区域,也为广告投入提供了导向。

  但值得思考的是,类似的大数据模型并没有细节化,更多只是市场消费状况的一个真实了解。很多时候庞杂无序的数据信息,因为缺乏精准分析、目标性指向,而造成更多困扰。此外,针对每一个区域市场的数据采集,以及区域市场有效数据的应用,很多品牌的下沉深度,都不够。

白酒

 

  第二类,相互合作构建大数据类型:

  例如在“寻找酱粉茅台之旅”茅台酱香酒和1919大数据营销启动,双方将在大数据营销方面展开深度合作。此外,在“2017中国低度白酒发展高峰论坛”上,中国酒业协会牵头联合五粮液集团、电子科技大学、浪潮集团成立中国酒业大数据中心。

  值得注意的是,实际上高端名白酒在构建大数据上还存在着一定的困难:

  前列,消费群体的特殊性,这类消费者更注重信息的隐私,参与相关活动的积极性不高。

  第二,借助其他平台构建大数据效果往往效果是不理想,平台本身具有局限性,且每个平台之间有利益的保护屏障。所以平台之间的相互合作,更多的是事件行销的一个噱头。

  03、消费终端大数据建设,怎么干?

  大数据是酒企未来的发展趋势,已经是大家基本的共识,但是基于目前还处于初级价段,因此,在未来3—5年,应该还有更大的发展前景和挖掘潜力。笔者分别从数据模型构建,有效数据采集和数据提取应用方面,提出相应的观点。

  如何采集有用有效的数据,和如何提取有用的消费终端数据,是重点。关于酒企获取数据方式的观点,模式解析如下:

  1、在瓶盖内进行红包二维码的设置。

  2、瓶体物流码与瓶盖红包二维码一体化。

  3、依托地图建立数据库模型。

  4、推广卖酒有奖,扫红包活动,(红包一扫即是开瓶消费)。

  5、消费者在开瓶畅饮时,通过红包获取消费终端具体位置信息(误差在20米范围内)。

  6、定时间段从数据模型中提取数据图,查看消费终端变化(如上图中红点为消费终端,每个红包被扫时即获得一个这样的红点,或者构建数据库做成点数累加的柱状图)。

  大数据提取后融入数据库模型,但有效信息的提取及利用,才是较终根本的目的。有效数据的提取和应用,可以分为以下几方面:

  1、提取区域市场内的数据,通过检测每个月消费终端位置获取量的变化,更加合理地给经销商分配任务,并且可以提高政策分配效率。

  2、通过数据库,查看区域市场内消费终端位置的分布率,了解产品的消费者平时的消费场所,细化到每条街。从而进行广告投放,氛围营造和消费者培育等活动。使资源更加聚焦,让厂家费用和资源更加高效的利用。

  3、利用输出的数据,让区域市场的负责人清楚的了解到,当地市场哪些区域是消费产品的重点区域。并且通过检测每个区域的开瓶率的变化,可以了解到哪些是增量区域和薄弱区域。让区域市场的负责人有更加准确的数据做参考,决策时更加的合理化和立体化。

  4、尽量让消费终端位置高精确度,发觉区域市场内哪些酒店是扫红包频率较高的酒店,产品开瓶率高的酒店,也是产品消费者的聚集地,自然好开展工作,但是要与酒店进行深度合作,特别是其背后团购资源的开发。丰富区域市场的渠道类型。

  5、通过数据看到产品流向,可以发现市场一些消费次数多,但平时忽略的小区域。还有乡镇市场消费终端数据的提取,方便开展乡镇市场。

  04、渠道大数据建设,“三方”合力出击

  厂家,经销商和各区域市场的烟酒店,三者之间的大数据建设也很重要。在红包二维码与瓶体物流码一体化的基础上,建立数据库模型,且具备以下特性:

  1、首先把每个区域市场的经销商和终端店,编码录入数据库系统,推进构建厂家到消费终端一体的数据化。酒企——经销商——终端渠道——消费终端。

  2、把每一批次红包二维码与瓶体物流码,和经销商一体化绑定,并且每次出库给终端店时,扫码反馈到大数据系统,以方便追踪产品到哪家终端店。

  此外,后期结合相关批次的扫红包频率,可以清楚了解压货库存和动销情况。

  05、思考!关于酒企和大数据的“机会点”

  企业的痛点和难点在于缺乏对大数据的采集,和有效数据提取的应用。现阶段的主流酒企对大数据构建时,遇到的瓶颈也是很无奈的,主要原因是:大数据建设,如果投入少了,产生的有效数据对实际应用没有什么太大的意义。

  同样在没有清晰的模式前,如果投入太大,产生的实际效果和费用比。这一点让酒企有顾虑。本文提出的观点,酒企可以结合本身情况,在粮仓型和增量型市场,先进行1年左右的区域性尝试,不断改进大数据建设模式,较终建立起适合酒企自身的模式。

  行业中很多一线企业已经加入大数据营销这一战团,越来越多的大数据应用案例在行业内开始涌现。还没有出现成熟的模式,也没大数据应用成功的案例。

  需要提醒的是,酒企对消费终端大数据,是需要长时间的进行数据收集,只有这样,提取的数据才更加真实和有利用价值。

  相对于其他的快消品(如饮料、水和方便面等),白酒具有消费的特殊性,所以一味照搬其他快消品模式,意义是不大的。酒企大数据建设还要注重,终端店的信息数据收集,这样才能有充分了解并效掌控每个区域市场。

 

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