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          名酒發力大數據的“背后真相”
          2018-06-04 20:14

          [ 導讀 ]大數據是所有行業近幾年的熱點話題。酒企可以結合本身情況,在糧倉型和增量型市場,先進行1年左右的區域性嘗試,不斷改進大數據建設模式,最終建立起適合酒企自身的模式。

          數據,酒業大數據,酒業新零售

          圖片來自“123rf.com.cn”

          如今,酒業競爭日趨白熱化,從一線名酒企到區域酒企,都在努力打造爆款大單品。如何讓產品在每個區域市場做到領先地位,是大單品的根基保障。聚焦未來三到五年,大數據對于酒企大單品打造、品牌勢能提升都有著重要意義和影響。

          茅臺、五糧液、瀘州老窖、洋河等名酒企,通過大數據營銷,讓酒企了解消費動向而制定產品政策戰略方向,在區域市場內,讓資源更聚焦的進行氛圍營造和培育消費者。

          01、“啤酒與尿布”?酒業大數據如何發威……

          大數據,指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

          大數據建立對快消行業有很大的用處,而且有很多成功案例。其中最經典的案例就是“啤酒與尿布”:

          全球零售業的巨頭沃爾瑪對消費者購物行為進行分析時發現,男性顧客在購買嬰兒尿片時,常常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己,于是推出了將啤酒和尿布捆綁銷售的促銷手段,沒想到這個措施居然使尿布和啤酒的銷量都大幅增長了。

          這便是最初的酒類大數據分析運用的成果。如今,這一“啤酒+尿布”的數據分析成果也成了大數據技術應用的經典案例。

          02、茅、五、瀘、洋……

          名酒發力大數據的“背后真相”

          大數據是所有行業近幾年的熱點話題,包括茅臺、五糧液、瀘州老窖、洋河等主流酒企在內的眾多品牌都在嘗試?,F階段主要可分為以下兩部類:

          第一類,酒企自己構建大數據類型:

          白酒行業是一個由廣告和營銷拉動的行業,從茅臺依托“互聯網+”和“大數據”戰略,構建的茅臺集團物聯網大數據云商平臺。到五糧液最新的零售終端門店“五糧e店”投入使用。都是利用大數據整合,建設智能終端的白酒企業。

          近一兩年,洋河推出“瓶瓶有紅包”的活動,構建自己的大數據,通過數據說話最有力,可以清晰的看出哪些省份掃紅包最多。洋河的大數據,充分利用了海系列已經是大單品的優勢。從圖中可以看出,掃紅包最多的省份也是洋河銷量最好的區域,也為廣告投入提供了導向。

          但值得思考的是,類似的大數據模型并沒有細節化,更多只是市場消費狀況的一個真實了解。很多時候龐雜無序的數據信息,因為缺乏精準分析、目標性指向,而造成更多困擾。此外,針對每一個區域市場的數據采集,以及區域市場有效數據的應用,很多品牌的下沉深度,都不夠。

          第二類,相互合作構建大數據類型:

          例如在“尋找醬粉茅臺之旅”茅臺醬香酒和1919大數據營銷啟動,雙方將在大數據營銷方面展開深度合作。此外,在“2017中國低度白酒發展高峰論壇”上,中國酒業協會牽頭聯合五糧液集團、電子科技大學、浪潮集團成立中國酒業大數據中心。

          值得注意的是,實際上高端名白酒在構建大數據上還存在著一定的困難:

          第一,消費群體的特殊性,這類消費者更注重信息的隱私,參與相關活動的積極性不高。

          第二,借助其他平臺構建大數據效果往往效果是不理想,平臺本身具有局限性,且每個平臺之間有利益的保護屏障。所以平臺之間的相互合作,更多的是事件行銷的一個噱頭。

          03、消費終端大數據建設,怎么干?

          大數據是酒企未來的發展趨勢,已經是大家基本的共識,但是基于目前還處于初級價段,因此,在未來3—5年,應該還有更大的發展前景和挖掘潛力。筆者分別從數據模型構建,有效數據采集和數據提取應用方面,提出相應的觀點。

          如何采集有用有效的數據,和如何提取有用的消費終端數據,是重點。關于酒企獲取數據方式的觀點,模式解析如下:

          1、在瓶蓋內進行紅包二維碼的設置。

          2、瓶體物流碼與瓶蓋紅包二維碼一體化。

          3、依托地圖建立數據庫模型。

          4、推廣賣酒有獎,掃紅包活動,(紅包一掃即是開瓶消費)。

          5、消費者在開瓶暢飲時,通過紅包獲取消費終端具體位置信息(誤差在20米范圍內)。

          6、定時間段從數據模型中提取數據圖,查看消費終端變化(如上圖中紅點為消費終端,每個紅包被掃時即獲得一個這樣的紅點,或者構建數據庫做成點數累加的柱狀圖)。

          大數據提取后融入數據庫模型,但有效信息的提取及利用,才是最終根本的目的。有效數據的提取和應用,可以分為以下幾方面:

          1、提取區域市場內的數據,通過檢測每個月消費終端位置獲取量的變化,更加合理地給經銷商分配任務,并且可以提高政策分配效率。

          2、通過數據庫,查看區域市場內消費終端位置的分布率,了解產品的消費者平時的消費場所,細化到每條街。從而進行廣告投放,氛圍營造和消費者培育等活動。使資源更加聚焦,讓廠家費用和資源更加高效的利用。

          3、利用輸出的數據,讓區域市場的負責人清楚的了解到,當地市場哪些區域是消費產品的重點區域。并且通過檢測每個區域的開瓶率的變化,可以了解到哪些是增量區域和薄弱區域。讓區域市場的負責人有更加準確的數據做參考,決策時更加的合理化和立體化。

          4、盡量讓消費終端位置高精確度,發覺區域市場內哪些酒店是掃紅包頻率最高的酒店,產品開瓶率高的酒店,也是產品消費者的聚集地,自然好開展工作,但是要與酒店進行深度合作,特別是其背后團購資源的開發。豐富區域市場的渠道類型。

          5、通過數據看到產品流向,可以發現市場一些消費次數多,但平時忽略的小區域。還有鄉鎮市場消費終端數據的提取,方便開展鄉鎮市場。

          04、渠道大數據建設,“三方”合力出擊

          廠家,經銷商和各區域市場的煙酒店,三者之間的大數據建設也很重要。在紅包二維碼與瓶體物流碼一體化的基礎上,建立數據庫模型,且具備以下特性:

          1、首先把每個區域市場的經銷商和終端店,編碼錄入數據庫系統,推進構建廠家到消費終端一體的數據化。酒企——經銷商——終端渠道——消費終端。

          2、把每一批次紅包二維碼與瓶體物流碼,和經銷商一體化綁定,并且每次出庫給終端店時,掃碼反饋到大數據系統,以方便追蹤產品到哪家終端店。

          此外,后期結合相關批次的掃紅包頻率,可以清楚了解壓貨庫存和動銷情況。

          05、思考!關于酒企和大數據的“機會點”

          企業的痛點和難點在于缺乏對大數據的采集,和有效數據提取的應用?,F階段的主流酒企對大數據構建時,遇到的瓶頸也是很無奈的,主要原因是:大數據建設,如果投入少了,產生的有效數據對實際應用沒有什么太大的意義。

          同樣在沒有清晰的模式前,如果投入太大,產生的實際效果和費用比。這一點讓酒企有顧慮。本文提出的觀點,酒企可以結合本身情況,在糧倉型和增量型市場,先進行1年左右的區域性嘗試,不斷改進大數據建設模式,最終建立起適合酒企自身的模式。

          行業中很多一線企業已經加入大數據營銷這一戰團,越來越多的大數據應用案例在行業內開始涌現。還沒有出現成熟的模式,也沒大數據應用成功的案例。

          需要提醒的是,酒企對消費終端大數據,是需要長時間的進行數據收集,只有這樣,提取的數據才更加真實和有利用價值。

          相對于其他的快消品(如飲料、水和方便面等),白酒具有消費的特殊性,所以一味照搬其他快消品模式,意義是不大的。酒企大數據建設還要注重,終端店的信息數據收集,這樣才能有充分了解并效掌控每個區域市場。


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