基于用户画像技术的烟草零售户管理研究

基于用户画像技术的烟草零售户管理研究

黄小健

盐城市烟草专卖局（公司）

【摘　要】卷烟零售户是烟草商业公司了解消费者的重要途径，通过构建零售户画像，实现对客户的差异化服务和精准营销，提高零售户满意度和忠诚度，最终实现烟草行业的健康、协调、可持续发展。本文通过借鉴互联网企业的用户画像技术和客户管理关系中的客户价值模型，构建了零售户价值画像，从而区分不同级别用户进行服务与管理。

【关键词】大数据 用户画像 标签  卷烟零售户

一、绪论

在烟草行业市场化取向改革及行业拥抱“互联网+”背景下，利用互联网新技术，了解我们的消费者，抓住用户需求，赢得用户，实现烟草行业更加健康、协调、可持续的高质量发展。烟草商业企业了解消费者的一个重要途径就是通过卷烟零售终端。因此，通过零售终端聚焦消费者群体特征，首先要抓好零售终端建设，了解卷烟零售户，服务好卷烟零售户。本文探索通过用户画像技术为零售户画像，实现精准营销、个性化服务、专卖许可证管理等方面的应用。

二、用户画像技术理论介绍

（一）用户画像定义

用户画像是描述用户的数据，是符合特定业务需求的对用户的形式化描述。用户画像是通过分析挖掘用户尽可能多的数据信息得到的。构建用户画像的核心就是给用户打标签。

（二）用户画像标签体系

标签是根据用户的某类特征人工定义的高度凝结的特征符号，具有三个重要特征，分别为短文本特征、语义化特征、种群性特征。

构建用户画像流程包括以下三个步骤。第一步，确定用户画像的基本方向。第二步，用户数据收集。第三步用户画像标签建模。

三、零售户管理现状分析

    零售户管理涉及众多方面，因本文仅研究零售户画像方面，因此仅从当前零售户分类、分档，货源投放管理等方面进行分析。

（一）当前卷烟零售户分类、分档、货源投放管理现状

1．零售户分类、分档管理情况

当前，XX烟草对全市卷烟零售户的分类主要以市场类型、商圈类型、零售业态三个维度进行分类。

市场类型方面分为两大类，即“城镇卷烟零售客户”和“乡村卷烟零售客户”，城镇零售客户又细分为，“城区零售客户”和“镇区零售客户”。

商圈类型方面分为八大类，即商业（集贸）区、工业区、学区、政务（商务）区、居民区、娱乐（旅游区）、旅客中转区以及其它类。

零售业态方面分为七大类，即食杂店、便利店、超市、商场、烟酒店、娱乐服务类以及其它类。

零售户分档方面，共分为30个档位，每个档位按照一定的比率设置，根据其每季度的销售情况动态计算分档。对违法违规经营户实行一定程度的降档处理。

2．卷烟品牌分类情况

卷烟品牌分类按卷烟品规、价类、焦油含量、卷烟包装、产地等维度进行了分类。

3．卷烟投放管理情况

货源属性方面有紧俏规格、均衡满足规格、完全满足规格、新品规格。卷烟货源投放方式主要有三种，为按档位投放、按档位扩展投放、选点投放。按档位投放属于常规投放，按档位扩展投放是以客户档位结合客户分类类型实现针对性的精准投放。选点投放主要针对新品卷烟通过人工刷选进行投放。另外，在货源供应方面还要综合考虑市场状态及需求、销售进度计划、卷烟存销比以及物流分拣配送能力等因素。

（二）当前卷烟零售户分类、分档、货源投放管理分析

目前，XX烟草对卷烟零售户的管理已经形成了比较完善的分类、分档管理，并经过实践证明也是比较科学和合理的。但是，还缺乏更加科学有效的手段对零售户的管理与卷烟投放管理的有机结合，比如对用户卷烟的供需匹配掌控还不够精准，存在部分客户盲目冲档导致卷烟库存较多，进而导致卷烟的外流。如何破局，首先要了解零售户，根据需其历史销售数据、周边零售户销售数据、商圈需求量等数据测算出其合理需求，从而指导其订货、品牌培育。当前，理解用户的重要手段，互联网公司的做法就是用户画像技术。

四、构建零售户画像标签体系

标签体系的顶层设计，就是我们的标签系统需要为哪些业务服务，需要涵盖哪些类别，需要做哪些标签。下图为构建用户画像的一般流程：

（一）零售户数据收集

1．用户画像方向确定

业务需求为根据用户价值对零售户进行差异化管理，因此，用户画像方向确定为用户价值画像。

2．数据来源

数据来源主要为2个方面，一个是现有信息系统，如数据中心、省级营销平台、手机订货APP、客户服务系统、专卖信息系统等内部系统。一个是通过爬虫技术或与第三方合作获取用户手机，如零售户LBS移动位置信息、零售户个人信征信息、零售户社交信息等等。

3．零售户属性标签分类

（1）零售店铺属性标签

零售户店铺属性标签包括以下属性：业态标签（七种业态）、商圈标签（三类商圈）、档位标签、店龄标签等。

（2）零售户订购行为属性标签

零售户订货行为属性标签包括以下属性：订单标签（订货频次、订货规格数、订货金额、订货总量）、库存标签、订货方式标签（电话订货、网上订货、手机订货）等。

（3）零售户个人属性标签

零售户个人属性标签包括以下属性：性别、年龄、兴趣、是否烟民、社交、LBS位置等。

（4）零售户信用属性标签

零售户信用属性标签包括以下属性：个人信征、规范经营等。

（5）卷烟产品属性标签

卷烟产品属性标签包括以下属性：品牌、价类、焦油属性（低焦油、常规）、属地属性（省内、外，国内、外）包装属性（常规、异型）等。

（二）用户行为建模

用户画像标签模型

（三）构建用户价值画像

RFM模型是衡量用户价值的重要手段和工具。该模型通过用户的近期购买行为、购买的频率以及购买费用3项指标来描述该用户的价值状况。通过对客户进行分类，区分出高价值用户和低价值用户，对不同的客户群体开展不同的个性化服务。本文根据烟草实际情况对该模型调整。将评价零售户价值分为两个维度为当前价值维度和潜力价值维度。

当前价值衡量依据为历史销售数据（订货量、订货金额、订货结构）。潜力价值衡量依据零售店铺情况（店铺形象、入网时长、店主素质、明码标价）、信用情况（个人征信、规范经营）客户忠诚度（品牌培育配合、品规复购）。

客户价值四象限：

通过对零售户各类数据的处理、统计分析、建模，将零售户打上四类标签：高价值客户、次价值客户、潜价值客户、低价值客户。

五、卷烟零售户用户画像应用场景

客户服务方面，利用客户价值画像针对不同类型的客户进行合理的资源配置，设定相应的营销策略、服务等级，为不同类型的客户匹配合适的发展策略，逐步提高零售终端建设质量。  

品牌培育方面，以用户画像为基础结合商品标签构建品牌推荐系统，通过计算机算法进行选点投放，提升新品投放精准度。

货源投放方面，以零售户的销售量，库存量两个数据，用这两个特征对零售户进行聚类，找出哪些零售户供不应求、哪些零售户供过于求，提高货源利用，实现供需匹配。

六、总结

本文通过借鉴互联网企业的用户画像技术和客户管理关系中的客户价值模型，构建了零售户价值画像，从而实现对零售户的分类服务。用户画像技术亦可应用在研究消费者领域，研究我们的消费者是谁，构建消费者兴趣特征画像。研究消费者从哪里来，促使零售户布局更加合理。研究消费者去哪里了，帮助零售户制定用户流失挽回措施等等。

参考文献：

①牛温佳：用户网络行为画像：大数据中的用户网络行为画像分析与内容推荐应用，电子工业出版社，2016年，第1版。

②哈佛商业评论 品牌炼金术：利用价值要素找准用户(《哈佛商业评论》增刊)，浙江出版集团数字传媒有限公司，2018年。

③阿黛尔·里弗拉：用户画像----大数据时代的买家思维营销，机械工业出版社，2018年。

④ceci_chen：深入解读RFM模型-实战应用干货 https://www.jianshu.com/p/4b60880f24e2。

⑤Zhangyangfeiyu：K-Means 聚类：客户价值分析，https://blog.csdn.net/zhangyangfeiyu/article/details/79586549