名酒发力大数据的“背后真相” 靠谱成分占几成?

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楼主 2019-07-15 14:50:00
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在葡萄酒行业竞争日趋激烈的今天,从一线知名葡萄酒企业到区域性葡萄酒企业,都在努力打造大众化的产品。如何让产品在各地区市场上达到领先地位,是大单一产品的根本保证。以未来三、五年为研究对象,大数据对葡萄酒企业建立大型个体产品、提升品牌潜力具有重要意义和影响。

茅武坚、泸州老窖、洋河等中国著名葡萄酒企业,通过大数据营销,让酒类企业了解消费趋势,制定产品政策战略方向,在区域市场上,使资源更加注重氛围,创造和培育消费者。

一个,“啤酒和尿布”?大数据如何在葡萄酒行业中赚钱。

大数据,是指传统的软件工具在一定的时间范围内无法捕获、管理和处理的数据集。需要新的处理模式具有较强的决策能力,洞察发现和优化过程的能力,高增长率和多样化的信息资产。

大数据的建立对快速淘汰行业有很大的帮助,也有很多成功的案例。最经典的例子之一是啤酒和尿布:

当全球零售巨头沃尔玛(wal-mart)分析消费者的购物行为时,发现男性顾客在购买婴儿小便池时,往往会用几瓶啤酒来招待自己,因此他们推出了一种捆绑啤酒和尿布的推广方法,预计这一措施不会增加尿布和啤酒的销量。

这是对原酒大数据的分析和应用的结果。目前,啤酒尿布的数据分析也已成为大数据技术应用的经典案例。

二,毛,五,剑,鲁,杨。

名酒制造大数据的“真相背后”

大数据是近年来各行业的热门话题,包括茅台、五粮液、建南春、泸州老角、洋河等主流葡萄酒公司都在尝试。在现阶段,可分为以下两类:

第一类葡萄酒企业自己构建大数据类型:

酒类行业是由广告和营销驱动的行业。从茅台依托“互联网”和“大数据”战略,茅台集团互联网物大数据云业务平台。到五粮液最新零售终端店“五粮店”投入使用。是利用大数据集成,建设智能终端白酒企业。

在过去的一两年里,杨河发起了“红包瓶”运动,建立了自己的大数据,通过数据来说得最有力,我们可以清楚地看到哪个省扫红包最多。阳河大数据,充分利用海洋系列已经是一个巨大的产品优势。从图中可以看出,红包最多的省份也是阳河最畅销的区域,也为广告投资提供指导。

但值得思考的是,类似的大数据模型并不详细,更多的是对市场消费状况的真实了解。在许多情况下,数据信息的复杂性和无序性是由于缺乏准确的分析和目标方向造成的。此外,对于每个区域市场数据的收集,以及区域市场有效数据的应用,许多品牌的沉陷深度还不够。

第二类是相互合作构建大数据类型:

例如,在“发现茅台之旅”茅台酒和1919年大数据营销推出后,双方将在大数据营销方面开展深入合作。此外,在2017年中国白酒发展高峰论坛上,中国白酒协会领导五粮液集团、电子科技大学、波普集团建立了中国白酒产业大数据中心。

值得注意的是,大数据的建设实际上还存在一些困难。

首先,由于消费者群体的特殊性,这种消费者对信息隐私的重视程度较高,参与相关活动的积极性不高。

其次,在其他平台的帮助下,构建大数据效果往往并不理想,平台本身也有局限性,而且各平台之间存在着利益保护的障碍。因此,平台之间的相互合作更多的是事件营销的一个噱头。

第三,消费者终端大数据建设,怎么办?

大数据是葡萄酒企业未来发展的趋势,这已经是每个人的基本共识,但由于目前仍处于初级价格区间,因此,在未来3-5年内,应该有更大的发展前景和潜力。从数据模型的构建、有效的数据采集和数据提取应用等方面提出了相应的观点。

如何收集有用和有效的数据,以及如何提取有用的消费者终端数据是重点。关于酒精公司获取数据的方式,模型分析如下:

1.在瓶盖上设置红色信封的QR码。

2、瓶身物流代码与瓶盖红包QR码的集成。

3.在地图的基础上建立了数据库模型。

4、推广葡萄酒销售奖,开展扫红包活动(红包扫开瓶消费)。

5、消费者打开酒瓶和饮料,通过红包获取消费者终端信息(误差在20米以内)。

6个。从数据模型中提取固定时间段的数据映射,消耗终端的变化(如上图中的红点是消耗终端,当扫描每个红包时获得一个这样的红点),或者将数据库构建到点累加的直方图中。

大数据提取后被集成到数据库模型中,而有效信息的提取和利用是最终的根本目的。有效数据的提取和应用可分为以下几个方面:

1.提取区域市场数据,通过检测用户终端每月获取的位置变化,更合理地将任务分配给经销商,提高政策分配效率。

2、通过数据库,检查区域市场消费者终端位置的分布率,了解产品消费者的常用消费地点,细化到各个街道。为了开展广告、氛围创造和消费者培育等活动。使资源更加集中,从而使制造商成本和资源更高效地使用。

3.利用产出数据,区域市场负责人能够清楚地了解当地市场哪些地区是消费品的重点领域。通过检测各区域开瓶率的变化,找出哪些区域是增量区,哪些区域是弱区。让区域市场负责人有更准确的数据可供参考,更加合理化和立体决策。

4、努力使消费者终端定位的准确性高,找出哪些酒店在区域市场上是扫红包最频繁的酒店,酒店开瓶率高,也是产品消费者的聚集地,自然容易开展工作,但要与酒店进行深入的合作,特别是开发其背后的团购资源。丰富区域市场渠道类型。

5、通过数据来查看产品流程,我们可以发现一些市场消费时间,但往往忽略了小面积。还对乡镇市场的消费终端数据进行了提取,以促进乡镇市场的发展。

四是渠道大数据建设,“三方”联合进攻。

制造商、经销商和区域市场的烟草酒店,构建之间的大数据之间的三个也是非常重要的。在红包二维码与瓶物流代码集成的基础上,建立了数据库模型,具有以下特点:

首先,将各区域市场的经销商和终端商店编码到数据库系统中,并构造从制造商到消费者终端的数据。白酒企业-经销商-终端渠道-消费者终端。

2.将每批红包QR码绑定到瓶装物流代码和经销商,并在每次到达终端商店时反馈给大数据系统,以便于跟踪到哪个终端商店的产品。

此外,结合红包频率的相关批次,我们可以清楚地了解库存和驱动-销售情况。

第五,想想!葡萄酒企业和大数据的“机遇点”。

企业的难点和难点在于缺乏大数据的采集和有效数据抽取的应用。现阶段,主流白酒企业在大数据建设中也遇到了非常无奈的瓶颈,主要原因是:大数据建设,如果投资少,产生的有效数据对实际应用意义不大。

同样在没有明确的模型的情况下,如果输入太大,则实际效果和成本比。这使得葡萄酒公司感到担忧。根据本文提出的观点,白酒企业可以结合自身的情况,在粮食仓库类型和增量市场中,首先进行约一年的区域尝试,不断完善大数据的建设模式,最后建立适合酒类企业自身的模型。

许多行业一线企业已加入大数据营销团,并开始出现更多的大数据应用案例。没有成熟的模型,也没有大数据应用的成功案例。

应该提醒的是,酒类企业需要长时间收集数据才能获得大数据、消费终端,只有这样,提取出来的数据才会更真实、更有价值。

与其他快速消散产品(如饮料、水、方便面等)相比,白酒具有消费的特殊性,因此复制其他快速消除产品的意义不大。葡萄酒企业大数据的建设应重视终端商店的信息和数据的收集,以充分了解和有效地控制各区域市场。

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