摘要：在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，如果把數(shù)據(jù)作為一種經(jīng)濟(jì)資源，零售戶作為資源生產(chǎn)者之一，所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)中就包含了很多的個(gè)人隱私，并且這些由零售戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也是企業(yè)最為關(guān)注的數(shù)據(jù)、具有商業(yè)價(jià)值的數(shù)據(jù)。

　　以新商盟數(shù)據(jù)為例，零售戶瀏覽品牌、搜索關(guān)鍵詞、位置信息等行為數(shù)據(jù)都會(huì)被記錄下來(lái)，所涉及的個(gè)人信息和銷售信息也將蘊(yùn)含其中。如何運(yùn)用這些數(shù)據(jù)為零售戶提供更優(yōu)質(zhì)、更便捷、更高效的服務(wù)呢？更科學(xué)一鍵訂貨或智能訂貨，只有知己知彼才能作戰(zhàn)市場(chǎng)，標(biāo)簽數(shù)據(jù)的構(gòu)建是關(guān)鍵：

　　一、標(biāo)簽構(gòu)建

　　（一）構(gòu)建商品標(biāo)簽（知己）

　　建立卷煙品牌屬性標(biāo)簽，運(yùn)用賦值，既按照一定規(guī)則，給每個(gè)屬性的進(jìn)行評(píng)估，在市場(chǎng)銷售環(huán)境給予一定的指標(biāo)，指標(biāo)評(píng)估給予一定的分值，按分值進(jìn)行品牌在市場(chǎng)的狀態(tài)描述，可能按滿足、基本滿足、市場(chǎng)空缺等狀態(tài)。賦值的方法也是多種形式，最后可進(jìn)行品牌劃分。

　　（二）構(gòu)建用戶標(biāo)簽（知彼）

　　數(shù)據(jù)的價(jià)值在于分析，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以對(duì)零售戶的行為，即銷售環(huán)境、個(gè)人經(jīng)營(yíng)能力、行為模式進(jìn)行深入研究。

　　一是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)捕捉和定位用戶，追蹤零售戶在新商盟瀏覽的行為軌跡，將零散片段拼合出該零售戶的特征，再根據(jù)零售戶的行為，判斷該零售戶的需求、經(jīng)營(yíng)能力和區(qū)域環(huán)境。二是建立企業(yè)與零售戶心型互動(dòng)關(guān)系，打破以往的“自下而下”的提報(bào)需求，建立與零售“一對(duì)多”的線性關(guān)系。

　　（三）制定營(yíng)銷策略（作戰(zhàn)）

　　大數(shù)據(jù)根據(jù)零售戶的“行為軌跡”，分析其銷售環(huán)境，能夠進(jìn)一步判斷其關(guān)聯(lián)需求，挖掘其潛在需求，審批人對(duì)零售戶需求進(jìn)行預(yù)測(cè)；再通過(guò)具有針對(duì)性的關(guān)聯(lián)推薦，促成有效訂單生成。

　　二、智能訂單

　　智能訂單的數(shù)據(jù)應(yīng)該從“人工”到“積累數(shù)據(jù)（歷史數(shù)據(jù)）”，從“數(shù)據(jù)”到建立“模型”，從“模型”到“自動(dòng)生成”，經(jīng)營(yíng)積累數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)運(yùn)行模型，運(yùn)營(yíng)越來(lái)越精準(zhǔn)高效，歷史數(shù)據(jù)盤判斷哪個(gè)品類銷售最好，預(yù)測(cè)未來(lái)銷量，給出最優(yōu)卷煙商品選擇，審批人確認(rèn)決策，讓卷煙訂購(gòu)基于數(shù)據(jù)自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)發(fā)揮運(yùn)營(yíng)新性。

　　品類規(guī)劃：卷煙品牌的組成是否合理能直接影響訂單成功率，通過(guò)大數(shù)據(jù)的積累，使用算法模型結(jié)合特定累目標(biāo)卷煙要求，保證卷煙品類豐富，生成品類規(guī)劃。

　　規(guī)劃邏輯步驟：

　　品類規(guī)劃=XX

　　數(shù)據(jù)（A）=歷史數(shù)據(jù)A1、零售戶行為數(shù)據(jù)A2、其他數(shù)據(jù)A3

　　品類生命周期（P）=成熟品牌P、成長(zhǎng)P+、新品P-

　　品牌結(jié)構(gòu)（J）=常規(guī)品類、季節(jié)品類、潛力品類、其他品類

　　x^x→A^N→P^N→J^N→均衡到每一天

　　區(qū)域聚類：根據(jù)零售戶銷售商品進(jìn)行劃分外，還可以按照區(qū)域劃分的方式。

　　三、訂單生成

　　各通道數(shù)據(jù)的清洗可通過(guò)打分的方式來(lái)評(píng)定，我們使用加權(quán)平均算法來(lái)完成最后生成。一是零售戶某一時(shí)間段內(nèi)所有訂煙的次數(shù)；二是零售戶對(duì)各個(gè)品牌的訂購(gòu)次數(shù)，轉(zhuǎn)換為1-5的評(píng)分；三是各個(gè)品牌特征的訂購(gòu)次數(shù)；四是季節(jié)性品牌訂購(gòu)次數(shù)。

　　設(shè)X1、X2、X3、X4、X5代表五個(gè)關(guān)鍵屬性值，相應(yīng)的權(quán)值為W1、W2、W3、W4、W5，那么根據(jù)如下公式：

　　X=（w_1　x_1　w_2　x_2　〖+?w〗_n　x_n）/（W_1+w_2+?w_n　）

　　四、設(shè)備終端

　　數(shù)據(jù)并不是憑空得到的。在技術(shù)層面，采集數(shù)據(jù)需要有相應(yīng)的傳感器或數(shù)據(jù)采集設(shè)備。這些設(shè)備有的是獨(dú)立存在的，有的直接依附于企業(yè)所提供的服務(wù)，還有的是公共設(shè)施、公共平臺(tái)。所以如何有效而準(zhǔn)確地獲得這些數(shù)據(jù)，其中一個(gè)層面的意思就是如何有效地管理這些設(shè)備，使它能夠及時(shí)、全面、有效地將相應(yīng)數(shù)據(jù)反饋給企業(yè)。終端建設(shè)作為基礎(chǔ)的建設(shè)，有效的把銷售數(shù)據(jù)、市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、管理數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)的融合性和協(xié)同性。作為服務(wù)者的企業(yè)在很大程度上是以信息、數(shù)據(jù)和傳播的管理作為公司管理的核心。