利用大数据构建烟草行业新型客我关系

刘 轲

(重庆市巴南区烟草专卖局，重庆 401320)

近年来重庆烟草行业智慧渝烟、现代零售终端信息系统等信息化项目的应用极大地提高了企业管理效率和零售客户经营能力。2015年以来，卷烟市场化取向改革和专卖零售行政许可改革试点先后在重庆烟草开展，传统的业务流程在新的改革机制下运行，原有的一些弊端逐步显现。按照现行的烟草专卖体制，烟草行业是具有行政职能和企业经营职能的“政企合一”的特殊行业。在国企深化改革的浪潮中，如何做到既履行好政府的行政审批和监管职能，又发挥好市场主体责任、充分激发市场活力保证国家财政收入，做到“履好责，不越位”是每个烟草人需要深入思考的问题。大数据是信息技术发展的最新产物，将最终改变人类认识事物的方式，利用大数据思维实现烟草行业的管理变革，构建新型客我关系，最终完成深化改革历史使命，是本文论述的主要内容。

一、烟草行业深化改革核心及面临的问题

(一)烟草行业深化改革的核心

习近平总书记指出:“在全面深化改革中，要坚持以经济体制改革为主轴，努力在重要领域和关键环节上取得新突破，以此牵引和带动其他领域改革，使各方面改革协同推进、形成合力，而不是各自为政，分散用力。”国家局凌成兴局长2013年5月提出了“改革的红利在哪里、发展的潜力在哪里、追赶的目标在哪里”的三大课题。笔者认为就当前烟草体制而言完成坚持烟草专卖制度下的市场化取向改革是行业改革的核心。

烟草行业市场化取向是什么?笔者的理解是:卷烟要卖给谁、怎么卖、卖哪些、卖多少、客户怎样进入退出市场竞争，这些统统要由市场来决定，由市场这只看不见的手来主导资源的分配。这就必然导致行业营销模式由传统的以计划为主导转变为以客户需求为主导，模式的转变带来的是客我关系的变化，工商品牌生产销售计划在国家总量计划的框架内必须根据市场需求进一步的再分配。传统的以按计划完成销售为主的客户服务工作将逐步转变为以满足客户需求为主的客户服务工作。

如何坚持烟草专卖体制?笔者认为在深化改革和市场化取向的形势下，坚持烟草专卖体制就是必须按照烟草专卖法律法规的要求，依法治企。在烟草专卖行政管理中减少“看得见的手”对市场的干预和影响，在行政审批上简政放权，在后续监管上不断强化，在服务手段上持续优化。专卖管理工作的重心同样将从证照审批向市场化倾斜。专卖管理将主要是当好“裁判员”，确保整个行业市场的健康发展，而不是在资源调配中给市场化设置人为障碍。

从以上两点可以总结出深化改革的烟草行业客户服务与专卖管理工作都将与传统发生巨大的转变，而这些转变最终的落脚点就是客我关系的转变。

(二)在深化改革形势下客我关系存在的问题

1．从日常工作分析，感性认识多于理性认识

当前烟草行业一线员工的日常工作，大多是日常拜访客户和例行市场走访。在拜访和走访检查中工作人员听取客户的需求同时也收集一些基础数据。问题在于:第一，这些数据不够全面也不够真实;第二，这些数据收集后无法通过科学的整理分析得到理性的结论，工作人员对市场的把握往往感性多于理性。这些问题会造成业务层的工作人员对市场情况认识出现偏差，而业务层的认识偏差可能会造成决策层的认识偏差进一步影响后续的战略决策。

2．从业务系统分析，操作多于分析

当前烟草行业的业务系统种类繁多，同时也通过“智慧渝烟”进行了一定程度上的数据集成。但是这种集成的原有的各大系统间的数据格式、信息对象甚至操作界面都大不相同。员工在各种系统间为如何操作疲于奔命，而系统又无法为前期收集整理的数据进行深度挖掘。当阿里巴巴、腾讯等国内一线互联网公司已经可以通过数据分析为客户做出用户画像进而进行精准营销和市场预判的时候，我们行业的用户数据可以说依然还处于躺在系统中“睡觉”的状态，凌成兴局长提出的“追赶的目标在哪里?”的课题，我想从中也能略窥一二。

3．从专销两条线看，鸿沟并未跨越

从目前状态来看，专卖市场管理和营销客户服务对提升市场运行水平还有很大潜力可以挖掘。专销并未完全形成合力，专销之间的数据鸿沟依然没有跨越。专卖人员对营销数据做不到及时掌握、系统的异常预警信息依然价值有限，系统筛选出来的数据正确性和智能程度不高，造成工作目的不准确，工作成本增加。

4．从客户感受看，服务还需提升

卷烟零售客户，大都从事各种经营业务，人员素质参差不齐，在卷烟经营中很多客户只是把卷烟视为其经营的很小部分，很少客户能够做到分析市场和消费环境。对于烟草行业客户服务的经营指导和品牌培育能够做到完全理解和配合的客户也不多，烟草行业自身对于核心客户和成长客户的挖掘和培育也不够。总的来说，烟草行业的改革并不能仅限于自身，而应该在充分的市场竞争环境中挖掘出那些经营能力强、自身素质高、增长潜力大的客户作为行业的核心客户进行个性化的客户服务，让零售客户和行业一起分享改革的红利。而对于那些经营不善、不公平竞争、违规违法、不适合经营卷烟的客户，行业也需要建立好监管和退出机制，确保客户利益不遭受重大损失和市场环境的净化、公平。

二、大数据的利用

(一)什么是大数据?

对于“大数据”百度百科给出了这样的定义:大数据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。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

在维克托·迈尔－舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中把大数据归纳出了4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。

Volume(大量):数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别;Velocity(高速):处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。Variety(多样):数据类型繁多。包括文本、视频、图片、地理位置信息等等。Value(价值):只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

(二)对于传统数据采集的颠覆

传统的数据采集因为技术水平和成本的限制多半采用随机采样的方式。但随机采样的准确性依赖于采样的绝对随机性;其局限性还有随机样本不适合再继续细分，一旦细分其结果的正确率会极大地下降。再看看烟草行业的客户信息采集，目前我们的数据样本几乎已经被固定，而要做到每次采集都完全随机非常困难，故而结果出现偏差在所难免。如果再在这些数据样本内进行细分分析，我们的结果正确率会有多少?我们多市场把握的精准度又有多少呢?

大数据的数据分析，没有采样的情况。大数据总是采集所有的数据进行分析，即样本=总体。著名的谷歌公司就有个一个经典的利用总体数据做出研究的案例:谷歌流感趋势，其利用的数据并非任何随机样本，而是采用了整个美国几十亿条搜索记录，2009年甲型H1N1流感爆发的时候，谷歌流感趋势预测的及时性远超传统的卫生机构。

(三)数据可以不那么精确

在小数据时代，因为采样的数据体量较小，我们就必须要求数据足够精确，因为有限的样本意味着微小的错误会被放大进而影响整个结果。而大数据时代下我们能够收集到足够多的数据，个体的精度要求就可以不那么高，而且这些不够精确的数据并不会影响最终的结果。大数据追求的是更广泛的数据而非完全精确的数据。

(四)相关关系而非因果关系

大数据案例:“蛋挞与飓风用具”的故事产生于2004年的美国沃尔玛超市中，沃尔玛对历史交易数据库进行了观察，这个数据库包含了每一个顾客的消费清单、费用额、购物篮中的物品、具体购买时间以及当天天气。沃尔玛发现每当飓风来临的季节，不仅手电筒的销量增加了，某种蛋挞的的销量也会增加。后来每当飓风季节，沃尔玛就会把蛋挞放在靠近飓风用品的位置，并收到了很好的效果。

大数据分析往往只会告诉我们事物可能的结果是什么，而非为什么。因为大数据更着重于分析事物的相关关系而非因果关系。这可以把我们的工作人员从大量的研究为什么的思索中解放出来，而专注于研究结果是什么的预测，从而更及时、更精确的调整企业的策略。

三、构建烟草行业大数据下的新型客我关系管理

(一)利用大数据思维重构烟草行业业务流程与数据系统

它山之石可以攻玉，我们先来看看成功的大数据公司一般的体系构建(图1)。

图1 企业大数据体系

第一层是数据基础平台，基础的数据平台建设工作，包含数据平台建设，数据规范，数据仓库、产品数据规范，产品ID，用户ID，统一SDK等。

第二层是数据报表与可视化，这一层主要是对数据进行初步的处理使其具备直观和可视化的输出。

第三层是产品与运营分析，在建立数据平台和可视化基础上，对已有的用户行为、收入数据等进行各种分析，输出日报、周报、月报、各种专题分析报告，用户画像等。

第四层是精细化运营平台，即对第三场数据进行更高端的分析得出的针对用户的个性化描述、用户生命周期预测等高阶信息。

第五层是数据产品，即是大数据运用的结果，这些结果能够反映及预测市场的趋势、以及客户的价值等。

第六层是战略分析与决策，是大数据结果在决策层的应用。

再以阿里的大数据构架为例(图2):

看似十分深奥的大数据构架实际上抽象描述就是由:计算平台、应用平台、数据服务和数据业务构成。计算平台是硬件基础，主要有云技术和分布式计算为基础，以满足大数据的存储和收集。应用平台基础数据层，主要作用就是数据仓库和数据处理。数据服务是数据业务提取基础数据的服务接口。数据业务既是面向用户的业务层应用。综上来看，目前烟草行业构建大数据的基础还有待完善，分布式计算和云计算平台还未建立。所有业务系统的基础数据仍旧处于“各自为政”的状态未能实现统一整合，数据规范尚未建立。《2015年推进简政放权放管结合转变政府职能工作方案》中指出，开展加强对市场主体服务和监管的试点工作。积极运用大数据、云计算、物联网等信息化手段，探索实行“互联网+监管”新模式。利用好国企深化改革的契机实现行业大数据化正当时。

图2 阿里的大数据构架

(二)大数据下的新型客我关系管理

1．把感性认识转变为理性认识

通过大数据采集所有客户的各类数据，行业可以完成对客户的理性再认识。通过对客户如性别、年龄、行为、收入、兴趣爱好、经营指标、盈利能力、品牌偏好、行为喜好、生活轨迹与地理位置等，反映客户各种特征，以达到全面地了解客户，有针对性地为客户提供个性化服务的目的。然后，进一步梳理出行业正真需要依靠的核心客户，并对其进行增值服务。

2．提升客户服务水平

通过大数据的梳理和客户分析，针对客户进行个性化的订制服务。例如针对客户经营的弱点进行补强，通过大数据预测的市场趋势对客户品牌布局进行提前指导。让客户从千篇一律的客户服务中解放出来，使其得到精准的、个性化的服务指导。使其通过和行业一起发展获得利益和成长。

3．让员工学会系统分析而非仅限于系统操作

大数据的系统操作绝非会比现有系统更加复杂，而是会充分利用到可视化、图表化的表述形式。员工在利用系统进行数据分析时更多地会面对一个个实实在在的客户对象，这个客户经营能力的评价、将来的发展趋势、现在需要改进的弱势等等。系统对于员工工作的指导性会极大提高，而非现在让员工独自面对一堆冰冷的数据去“分析”他的客户。

4．专销结合更加紧密

专卖和营销员工不再面对各自的系统)进行工作，他们将面对的是统一的数据和系统，只是根据工作性质的不同系统会展现不同的分析结果。专卖员工利用“互联网+监管”新模式可以减少上线检查的频次，提升工作效率。大数据的相关性分析能够在营销行为和违规行为间发现更多的相关性并为专卖监管人员提供更加精准的预警信息。甚至因为数据的足够丰富，烟草专卖许可及后续管理工作可以完全在线上开展，员工可以把大部分的精力投入到市场净化中来。

［1］ 维克托·迈尔－舍恩伯格，肯尼思·库克耶．大数据时代［M］．盛杨燕，周涛，译．杭州:浙江人民出版社，2013．

［2］ 陶溪．我国国有企业信息化建设问题与对策研究［D］．西安:西安科技大学 ，2006．

［3］ 佚名．从BAT看企业构建大数据体系的六层级［EB/OL］．［2014 －06 －27］．http://database．51cto．com/art/201406/443917．htm．

［4］ 陈宪宇．企业大数据应用的实践与方法［J］．现代企业，2014(10)．

［5］ 刘灿姣，叶翠．基于云计算的出版企业大数据服务研究［J］．出版发行研究，2013(11)．