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名酒“大数据背后的真相”

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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领先地位,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。  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。其中最经典的案例就是“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。  这便是最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:  第一类,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。到五粮液最新的零售终端门店“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,通过数据说话最有力,可以清晰的看出哪些省份扫红包最多。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,扫红包最多的省份也是洋河销量最好的区域,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。  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:  第一,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,才是最终根本的目的。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最高的酒店,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,最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。

如今,葡萄酒行业的竞争越来越激烈。从一线葡萄酒公司到区域葡萄酒公司,都在努力打造大爆款。如何让产品在每一个区域市场领先,是大单产品的根本保证。着眼于未来三到五年,大数据对于大型单体产品的打造和葡萄酒企业品牌势能的提升具有重要的意义和影响。

茅台、五粮液、泸州老窖、洋河等名酒企业,通过大数据营销,让葡萄酒企业了解消费趋势,制定产品政策的战略方向,并在区域市场,让资源更专注于营造氛围,培养消费者。

01,“啤酒和尿布”?葡萄酒行业的大数据是如何蓬勃发展的.

大数据是指常规软件工具在一定时间范围内无法捕捉、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长和多样化的信息资产,需要新的处理模式来具有更强的决策、洞察和发现以及流程优化能力。

大数据的建立对快消品行业有很大的用处,有很多成功的案例。最经典的案例之一是“啤酒和尿布”:

全球零售巨头沃尔玛在分析消费者购物行为时发现,男性顾客在购买婴儿纸尿裤时,往往会顺便奖励自己几瓶啤酒,于是推出了啤酒和纸尿裤捆绑销售的促销方式。没想到,这个措施让纸尿裤和啤酒销量大增。

这是酒精第一次大数据分析应用的结果。如今,这个“啤酒纸尿裤”的数据分析结果已经成为大数据技术应用的经典案例。

02、毛、吴、陆、杨.

名酒逼“大数据背后的真相”

大数据是近几年各行各业的热门话题,茅台、五粮液、泸州老窖、洋河等很多品牌都在尝试。目前可分为以下两类:

在第一类中,葡萄酒公司构建自己的大数据类型:

白酒行业是广告和营销驱动的行业。茅台集团基于“互联网”和“大数据”战略,打造物联网大数据云平台。去五粮液最新的零售终端店“五粮液E店”投入使用。都是白酒公司用大数据集成搭建智能终端。

一两年来,洋河推出“瓶装红包”活动,打造自己的大数据。通过数据可以清楚的看到哪些省份的红包扫的最多。洋河大数据充分利用了海系列已经是大单产品的优势。从图中可以看出,红包最多的省份也是洋河最畅销的地区,这也为广告投入提供了指导。

但值得考虑的是,类似的大数据模型并不详细,只是对市场消费的真实了解。在许多情况下,由于缺乏准确的分析和针对性的定位,复杂无序的数据信息会带来更多的麻烦。另外,对于各个区域市场的数据收集和区域市场有效数据的应用,很多品牌的下沉深度是不够的。

第二类是相互协作构建大数据类型:

比如“寻找酱粉茅台之旅”、茅台酱酒、1919大数据营销的推出,双方将在大数据营销方面进行深入合作。此外,在“2017中国低度白酒发展高峰论坛”上,中国酒精饮料协会牵头,五粮液集团、中国电子科技大学、Inspur集团共同努力,建立中国葡萄酒产业大数据中心。

值得注意的是,其实高端名酒大数据建设还是有一定难度的:

第一,消费群体的特殊性,这类消费者更注重信息的隐私性,参与相关活动的积极性不高。

第二,与其他平台构建大数据的效果往往不尽如人意,平台本身存在局限性,各平台之间存在利益保护壁垒。所以平台之间的相互合作更多的是一种事件营销的噱头。

03.如何在消费终端搭建大数据?

大数据是葡萄酒企业未来的发展趋势,这已经是大家的基本共识。但因为还处于初级价格阶段,未来3-5年应该会有更大的发展前景和潜力。作者从数据模型构建、有效的数据收集和数据提取应用等方面提出了相应的观点。

如何收集有用有效的数据,如何提取有用的消费终端数据是关键点。从葡萄酒企业获取数据的方式来看,模式分析如下:

1.在瓶盖里设置红包二维码。

2.瓶子物流码和瓶盖红包二维码是一体的。

3.建立基于地图的数据库模型。

4.推广有奖卖酒和扫红包活动(扫红包就是开瓶消费)。

5.消费者开瓶饮用时,通过红包获取消费者终端的具体位置信息(误差在20米以内)。

6.从数据模型中提取固定时间段的数据图,查看消费终端的变化(如上图,红点为消费终端,扫描每个红包时,得到一个这样的红点,或者构建数据库,用累计点做直方图)。

大数据被提取并集成到数据库模型中,但有效信息的提取和利用是最终和根本的目的。有效数据的提取和应用可分为以下几个方面:

1.提取区域市场的数据,通过每月检测消费终端的持仓收购量的变化,更合理的给经销商分配任务,提高政策配置效率。

2.通过数据库,查看消费终端位置在区域市场的分布率,了解产品平时的消费场所,细化到每一条街。从而开展广告、氛围营造、消费者培育等活动。让资源更集中,让厂商的开支和资源更有效率。

3.利用输出数据,让区域市场负责人清楚的知道本地市场哪些区域是消费品的重点区域。并且通过检测各个区域开瓶率的变化,可以知道哪些是增量区域,哪些是薄弱区域。让区域市场负责人有更准确的数据做参考,决策更理性,更立体。

4.尽量使消费终端的定位高度准确,找出区域市场中哪些酒店是扫红包频率最高的酒店,产品开盘率高的酒店也是产品消费者的聚集地,开展工作是很自然的,但需要与酒店进行深入的合作,尤其是背后的团购资源开发。丰富区域市场的渠道类型。

5.通过数据看产品流向,可以发现市场上一些经常被消费但通常被忽略的小区域。还有乡镇市场消费终端数据的提取,方便开发乡镇市场。

04.渠道大数据建设,“三方”联合出击

各区域市场的厂商、经销商、烟草酒店之间的大数据建设也很重要。基于红包二维码和瓶子物流码的融合,建立了一个数据库模型,具有以下特点:

1.首先,将各区域市场的经销商和终端店编码到数据库系统中,促进厂商和消费终端的融合。葡萄酒公司——经销商——终端渠道——消费者终端。

2.将每批红包的二维码与瓶子物流码和经销商绑定,每次送到终端店时扫描码反馈给大数据系统,便于跟踪产品去哪个终端店。

另外,后期结合相关批次的红包扫描频率,可以清晰了解解压后的商品的库存和销售情况。

05.想想!关于葡萄酒公司和大数据的“机会点”

企业的痛点和难点在于缺乏大数据的收集和有效数据抽取的应用。现阶段主流葡萄酒公司也在大数据建设的瓶颈中束手无策。主要原因是如果大数据建设投入少,产生的有效数据不会有很大的征兆

行业内很多一线企业都加入了大数据营销的战斗群,行业内大数据应用案例越来越多。没有成熟的模型,也没有成功的大数据应用案例。

需要提醒的是,对于消费终端的大数据,葡萄酒公司需要长期收集数据。只有这样,提取的数据才能更加真实有用。

与其他快速消费品(如饮料、水、方便面等)相比。),白酒有消费的特殊性,盲目照搬其他快消车型意义不大。葡萄酒企业的大数据建设也要注意终端门店的信息数据采集,以便充分了解和有效控制各个区域市场。

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作者: 智鼎餐饮网

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