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抢先位置，是大单品的根基保证。聚焦将来三到五年，大数据关于酒企大单品打造、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，经过大数据营销，让酒企理解消费意向而制定产品政策战略方向，在区域市场内，让资源更聚焦的停止气氛营建和培育消费者。

01、“啤酒与尿布”? 酒业大数据 如何发威……

大数据，指无法在一定工夫范围内用惯例软件工具停止捕获、管理和处置的数据集合，是需求新处置形式才干具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化才能的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据树立对快消行业有很大的用途，而且有很多成功案例。其中最经典的案例就是“啤酒与尿布”：

全球批发业的巨头沃尔玛抵消费者购物行为停止剖析时发现，男性顾客在购置婴儿尿片时，经常会特地搭配几瓶啤酒来犒劳本人，于是推出了将啤酒和尿布捆绑销售的促销手腕，没想到这个措施竟然使尿布和啤酒的销量都大幅增长了。

这便是最后的酒类大数据剖析运用的效果。如今，这一“啤酒+尿布”的数据剖析效果也成了大数据技术使用的经典案例。

02、茅、五、泸、洋……

名酒发力大数据的“面前真相”

大数据是一切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。现阶段次要可分为以下两部类：

第一类，酒企本人构建大数据类型：

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。到五粮液最新的批发终端门店“五粮e店”投入运用。都是应用大数据整合，建立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，构建本人的大数据，经过数听说话最无力，可以明晰的看出哪些省份扫红包最多。洋河的大数据，充沛应用了海系列曾经是大单品的优势。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。

但值得考虑的是，相似的大数据模型并没有细节化，更多只是市场消费情况的一个真实理解。很多时分庞杂无序的数据信息，由于缺乏精准剖析、目的性指向，而形成更多困扰。此外，针对每一个区域市场的数据采集，以及区域市场无效数据的使用，很多品牌的下沉深度，都不够。

第二类，互相协作构建大数据类型：

例如在“寻觅酱粉茅台之旅”茅台酱香酒和1919大数据营销启动，单方将在大数据营销方面展开深度协作。此外，在“2017中国低度白酒开展顶峰论坛”上，中国酒业协会牵头结合五粮液集团、电子科技大学、浪潮集团成立中国酒业大数据中心。

值得留意的是，实践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，平台自身具有局限性，且每个平台之间有利益的维护屏障。所以平台之间的互相协作，更多的是事情行销的一个噱头。

03、消费终端大数据建立，怎样干?

大数据是酒企将来的开展趋向，曾经是大家根本的共识，但是基于目前还处于初级价段，因而，在将来3—5年，应该还有更大的开展前景和发掘潜力。笔者辨别从数据模型构建，无效数据采集和数据提取使用方面，提出相应的观念。

如何采集有用无效的数据，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念，形式解析如下：

1、在瓶盖内停止红包二维码的设置。

2、瓶体物流码与瓶盖红包二维码一体化。

3、依托地图树立数据库模型。

4、推行卖酒有奖，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，经过红包获取消费终端详细地位信息(误差在20米范围内)。

6、定工夫段从数据模型中提取数据图，检查消费终端变化(如上图中红点为消费终端，每个红包被扫时即取得一个这样的红点，或许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，但无效信息的提取及应用，才是最终基本的目的。无效数据的提取和使用，可以分为以下几方面：

1、提取区域市场内的数据，经过检测每个月消费终端地位获取量的变化，愈加合理地给经销商分配义务，并且可以进步政策分配效率。

2、经过数据库，检查区域市场内消费终端地位的散布率，理解产品的消费者平常的消费场所，细化到每条街。从而停止广告投放，气氛营建和消费者培育等活动。使资源愈加聚焦，让厂家费用和资源愈加高效的应用。

3、应用输入的数据，让区域市场的担任人清楚的新生的改变世界的企业将会诞生，从而更好的服务整个人类世界，走向更高科技的智能化生活。理解到，外地市场哪些区域是消费产品的重点区域。并且经过检测每个区域的开瓶率的变化，可以理解到哪些是增量区域和单薄区域。让区域市场的担任人有愈加精确的数据做参考，决策时愈加的合理化和平面化。

4、尽量让消费终端地位高准确度，觉察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，自然好展开任务，但是要与酒店停止深度协作，特别是其面前团购资源的开发。丰厚区域市场的渠道类型。

5、经过数据看到产品流向，可以发现市场一些消费次数多，但平常疏忽的小区域。还有乡镇市场消费终端数据的提取，方便展开乡镇市场。

04、渠道大数据建立，“三方”合力反击

厂家，经销商和各区域市场的烟酒店，三者之间的大数据建立也很重要。在红包二维码与瓶体物流码一体化的根底上，树立数据库模型，且具有以下特性：

1、首先把每个区域市场的经销商和终端店，编码录入数据库零碎，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，扫码反应到大数据零碎，以方便追踪产品到哪家终端店。

此外，前期结合相关批次的扫红包频率，可以清楚理解压货库存和动销状况。

05、考虑!关于酒企和大数据的“时机点”

企业的痛点和难点在于缺乏对大数据的采集，和无效数据提取的使用。现阶段的主流酒企对大数据构建时，遇到的瓶颈也是很无法的，次要缘由是：大数据建立，假如投入少了，发生的无效数据对实践使用没有什么太大的意义。

异样在没有明晰的形式前，假如投入太大，发生的实践效果和费用比。这一点让酒企有顾忌。本文提出的观念，酒企可以结合自身状况，在粮仓型和增量型市场，先停止1年左右的区域性尝试，不时改良大数据建立形式，最终树立起合适酒企本身的形式。

行业中很多一线企业曾经参加大数据营销这一战团，越来越多的大数据使用案例外行业内开端涌现。还没有呈现成熟的形式，也没大数据使用成功的案例。

需求提示的是，酒企抵消费终端大数据，是需求长工夫的停止数据搜集，只要这样，提取的数据才愈加真实和有应用价值。

绝对于其他的快消品(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形式，意义是不大的。酒企大数据建立还要注重，终端店的信息数据搜集，这样才干有充沛理解并效掌控每个区域市场。

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