北京烟草零售终端建设研究与思考

卷烟零售终端是连接卷烟消费者和烟草商业企业的桥梁和纽带，是商业企业占领和控制卷烟市场的有效载体。作为卷烟商业企业，如何在打造品牌服务的进程中深化卷烟零售终端建设，积极应对国际竞争，确保取消烟草专卖制度后的可持续发展，是目前要面对的重大课题。通过对北京烟草零售终端基本类型和特征的分析，明晰现状、指出问题，探索烟草零售终端建设的有效实践途径。     

基于数据包络分析的烟草新型零售业态投入产出效率评价研究

复合型新零售业态的崛起将直接影响终端网络的布局和整个卷烟营销格局的变化,也促使卷烟经营和市场管理向更高层次发展。该文利用数据挖掘算法探讨了烟草商业企业各类营销资源(人力、物力、财力)在各类业态的投入与产出效率,找到投入冗余、产出不足的根源,从而科学指导、扶植与引导优质新零售业态,调整、优化卷烟零售终端生态布局。     

对农村现代卷烟零售终端建设的前景分析——基于昌邑市农村卷烟市场的调查

随着卷烟市场化取向改革发展的深入,农村现代零售终端建设已经成为制约市场化战略实施的关键节点。要充分发挥农村卷烟现代零售终端的功能,提高品牌培育水平,提升卷烟营销人员素质,从而促进卷烟市场化发展。文章从昌邑市农村卷烟现代零售终端现状、存在的问题及原因分析、发展预期和做好农村现代零售终端建设工作的建议以及最终结论方面,结合所在县级营销部实际和笔者从事营销工作的实践经验,对卷烟现代终端建设激发农村市场潜力进行了分析和展望。     

卷烟新零售模式及其大数据平台构建和应用

以智能零售终端等新途径进行数据采集,运用大数据和人工智能技术对数据进行分析和预测,对企业的生产和销售策略提供支撑.关注于大数据、人工智能和新零售背景下的卷烟销售新模式的构建,通过对现有卷烟零售营销问题的剖析,根据企业实践构建了智能化卷烟零售模式和服务平台架构,搭建了相应的卷烟新零售大数据平台.     

聚类集成算法在客户细分模型中的应用

营销分析、客户分析和内部运营管理是企业大数据应用最广泛的3个领域。基于某市烟草零售数据,运用聚类集成算法构建客户细分模型,实现烟草零售精准营销。本算法集成了Clara算法和K-means算法,首先采用Clara算法随机生成初始聚类中心,K-means算法进行无监督学习,得到最少代价的聚类中心,然后基于零售客户基本信息进行聚类因子建模,将类别与档位进行维度交叉,对零售客户在档位内二次细分,优化迭代分配,解决烟草零售客户档位内部差异化大的问题。经多种聚类算法比较,本文方法的总误差和误差波动率小于其他单一的聚类算法。将该方法用于烟草营销投放策略,经市场验证,能够提升订足率和需求满足率。     

卷烟零售户线上“烟商贷”模式的应用与优化

近年来,伴随着全社会数字化发展浪潮和全国烟草行业数字化转型战略的要求,传统金融服务模式已不能够满足烟草行业零售商户的需求,以数据赋能业务推动数字化转型,助力烟草行业高质量新发展成为了迫切需要。福建烟草卷烟零售客户线上"烟商贷"模式的应用,较好地适应了当前的发展形势。该项目通过"互联网+企业+银行"的服务模式,有效减少了客户的贷款利息、提高了贷款效率,为全省零售客户带来巨大的利益。该文介绍了福建烟草卷烟零售客户线上"烟商贷"模式的设计与应用,并进一步重点提出了优化和改进的研究思路,为在统一零售客户贷款渠道的同时,进一步完善全省烟草商业系统卷烟销售的业务流程标准,提高烟商贷款的规范性、安全性、可控性,为规范全省行业业务流程、提高企业管理效益、推动企业实现高质量发展提供保障。     

安阳市烟草商业客户满意度提升研究

随着烟草行业改革的不断深入,服务的重要性被不断深化。烟草行业要维护好消费者利益和国家利益,真正做到消费者利益和国家利益至上,维护好卷烟营销网络,切实做好卷烟零售客户的服务工作至关重要。服务好卷烟零售客户是谋求烟草行业更好更快的发展、积极应对内外挑战的必然途径。     

浅议我国卷烟流通体制的现状、问题与对策

加入WTO后,中国成为世界卷烟市场的热点,我国烟草行业内各企业面临着激烈的国际化竞争,但由于长期以来的计划经济和卖方市场造成的坐商习气,各级烟草公司服务于零售终端的能力低下,缺乏广泛的客户基础,加上严重的地方保护无法形成流通领域所要求的大规模和高效率,造成了大量的渠道外流通,严重影响了我国烟草企业的综合竞争力。本文作者针对我国目前卷烟流通体制问题提出了针对性的对策建议,对促进我国烟草企业的持续、健康发展具有一定借鉴意义。     

卷烟零售客户供货类型划分情况调查研究

卷烟零售客户供货类型是烟草公司参照客户的历史销售数据,结合客户目前的经营环境、经营业态、所处商圈等因素进行综合评价后,划分确定的客户规模类别(月度供给客户的最大货源量)和结构类别(购进卷烟的平均价格水平)组合。     

对卷烟零售终端的分析及控制方法的探讨

探讨了烟草销售行业改革的迫切性,分析了卷烟零售终端中存在的问题,提出了解决这些问题的办法,并探讨了建设网络销售终端的优势。     

有效细分变量在卷烟消费行为结构模型中的应用

围绕构建面向消费者的市场调研、品牌培育和客户服务体系,细分和梳理影响卷烟消费行为的有效变量,设计调查问卷,持续采集卷烟消费者基本信息和卷烟消费数据,形成一定规模的卷烟消费数据库,并依托卷烟消费行为研究分析模型,对卷烟消费行为的各个影响因素之间及因素和行为之间的关联性进行研究分析,深入了解消费者的服务和消费需求,探索卷烟消费的潜在规律。     

客户细分呼唤农信社个性化服务

金融竞争的不断“白热化”要求金融机构必须进行客户细分和市场分层，从而以“个性化”服务实现自身的持续发展，中国移动“全球通一动感地带．神州行”式市场分层为农信社客户细分提供了有益借鉴。本文旨在思考在金融市场客户细分背景下农村信用社侬村商业银行／农村合作银行（以下均简称“农信社”）如何为客户提供个性化、专业化服务。     

基于客户价值的期货业客户聚类细分方法

针对目前国内外学者较少重视的期货业客户细分问题,提出了可操作的期货业客户细分方法。通过对中国期货业面临的市场服务问题和客户特点的分析,认为解决问题的关键是对期货客户进行有效细分,支持期货企业差异化服务的实现。依据期货业客户管理特点构建了期货业客户价值预测模型,提出基于客户当前价值和增值价值的两维聚类细分方法。以某期货公司为案例描述了方法的实际应用,证明了所提方法可行性。     

商业智能在电信市场细分中的应用

竞争激烈的市场以及客户需求的差异性,要求电信运营商进行市场细分.传统的市场细分方法不适用于具有庞大客户、大量细分变量的电信市场.文章介绍了商业智能的核心技术,数据仓库、OLAP及数据挖掘等技术在电信市场细分中的应用.     

SOM-K-Means聚类算法在零售银行客户细分中的应用研究

大数据背景下零售银行业的竞争日益加剧,根据客户的特征,将客户进行细分,为客户提供差异化的产品和服务是零售银行实现精准营销的有效途径。K-Means聚类算法是客户细分中的一种重要算法,它的基本思想是将具有更多相同特性的样本聚集到一个类中,使不同类中的样本之间尽可能的远离,而同一类中的样本之间尽可能的相近。为了提高客户细分的精度,提出一种自组织特征映射神经网络(SOM)的KMeans聚类算法(SOM-K-Means)。该算法可以解决K-Means聚类算法随机确定聚类个数和初始聚类中心等影响聚类结果准确性的问题。对某零售银行实证研究表明,SOM-K-Means聚类算法对购买某产品客户的数据进行有效的挖掘分析,根据聚类之间客户的不同特征,为不同客户群体提供个性化营销策略。     

数据挖掘算法在厦门市卷烟新零售策略中的应用

在卷烟新零售时代,需要充分运用大数据分析方法精准、高效地挖掘消费者数据价值。该文基于厦门市卷烟零售数据,采用关联算法剖析厦门市居民卷烟消费习惯,根据支持度和置信度指标挖掘出强关联的卷烟品种,从而指导零售户优化营销策略;采用层次聚类法对不同种类零售户和不同特征消费者群体进行分类,从多维度、全方位得出零售户和消费者的画像,以便制定个性化的零售户销售策略,满足差异化的消费者需求;采用回归分析,构建2018年厦门市卷烟市场容量预测方程,实现对市场的总体把握。     

基于粗糙集的客户市场细分算法

针对客户市场细分问题进行了研究。依据粗糙集理论,以信息表中条件属性与决策属性的一致性原理为基础,以超立方体、扫描向量为数据计算对象,进行数据离散化和连续型属性约简,实现了数据预处理;在此基础上,以集合差异度指标为约束条件,运用集合特征向量加法法则最终实现客户市场细分。在实验中,连续属性离散化和冗余属性约简有效地减少了计算数据,便于客户市场细分的实现,提高了客户市场细分的效果。研究结果表明该客户市场细分算法是有效可行的。     

数据挖掘技术在烟草CRM中的应用

利用数据挖掘技术对卷烟市场中的客户信息进行系统化的分析，可以获得潜在的有价值的信息，以改进对客户的服务水平，不断争取新客户，帮助企业及时做出正确的营销决策。     

南昌啤酒拓展景德镇市场的营销策略分析

啤酒属于快速消费品,消费者品牌忠诚度较低,销售控制权掌握在零售终端上。零售终端包括零售商店、餐馆和酒店。南昌啤酒作为江西本地品牌,进入景德镇市场十几年,市场份额却仅占5%,迫切需要改变这种现象。本文首先分析南昌啤酒在景德镇市场目前的营销策略,接着分析制约南昌啤酒在景德镇市场销售的因素,最后提出南昌啤酒要集中资源,大力开拓景德镇农村市场和发展大学生营销队伍,在城市市场做好补缺者,开拓城市中销量较小的零售终端。     

基于客户服务中心的铁路客运营销系统

通过分析铁路客户服务中心的现状,结合客户关系管理思想,利用数据仓库、数据挖掘、WEB-GIS技术,引用三层CLIENT/SERVER体系结构,提出基于客户关系管理的铁路客户服务中心建设方案及实施步骤,从理论上论证实现重点客户关系管理、客户满意度分析、客运市场细分等新的功能.