基于空间差异视角的卷烟市场化营销策略研究

2015-12-02邹静

重庆与世界(教师发展版) 2015年12期

邹静

(重庆市渝北区烟草专卖局(分公司)，重庆 401120)

我国烟草专卖制度确立以来，烟草行业保持了较高的经济绩效水平。从产量看，1984到2014年，以年均4．2%的增长率持续增加，到2014年全国产出为5 170万箱;从税收贡献看，2013年实现利税的10 517亿元。然而，高经济绩效水平是在我国经济大发展、城市化进程迅速推进的大背景下产生的。当国民经济进入新常态，经济增长进入低速调增期，人口结构、消费者行为、消费习惯的改变，在深刻影响市场的内部结构;信息化技术与传统行业的深度整合，大数据、互联网+等新兴销售概念，正逐步重塑市场外部结构。行业发展正进入到一个新的发展阶段，行业发展面临新的挑战。

为了把握新常态、适应新常态、融入新常态，国家局在2014年以国家实施“京津翼一体化”战略为契机，在北京、天津和河北三省市率先试点市场化取向改革。2015年，国家局将改革范围扩大到全国重点城市，出台了《国家烟草专卖局办公室关于印发2015年卷烟营销市场化取向改革试点工作实施方案的通知》，要求扩大范围、制定完善配套措施。重庆市烟草专卖局积极响应国家局要求，结合重庆实际制定了《重庆市烟草系统2015年卷烟营销市场化取向改革试点工作实施方案》，其中要求以“尊重市场、遵循规律、遵守规则”为基本原则，推进卷烟营销市场化改革。本文的主要目的，就是利用网建平台搜集的数据，尝试从空间异质性的角度对“市场”进行刻画，探索市场的空间分布特征，从而为精准的制定营销策略提供依据。

一、文献综述

烟草行业市场化的话题由来已久。从题材上可分为3类:

第一类是在我国加入WTO前后出现的面临国际市场和竞争的行业发展探［1－4］。聂和平认为加入WTO将对我国卷烟销售格局产生影响，并给出了调整烟叶管理机制、壮大工业企业等建议［5］。蔡明聚分析了我国加入WTO后烟草行业面临的机遇与挑战，认为应该采取低成本、高质量战略，加大烟草企业的研发投入，通过技术创新、信息化建设等方式推进行业发展［6］。陈征宇［7］指出政企不分、地区封锁、工商利润失衡等问题，并建议政企分离，形成全国统一市场，构造工商同盟的市场化路线。这些在今天仍有现实意义。

第二类是在新的经济条件下，对烟草行业企业市场化经营的创新性探索的总结。单伟等介绍了上海烟草集团非烟销售的思路和探索，并给出了直营店、重点商圈、电子商务平台、团购和礼品等渠道建设思路［8］。姜自谦介绍了建立微信平台，集成消费者信息搜集、商品推广与宣传等的 O2O 商业模式［9］。黄智刚［10］和齐刚毅［11］介绍了湖南烟草行业工商协同，通过信息化融合推动市场化的举措;通过大数据平台对市场进行分析，把握消费者需求变化，洞察市场显性和潜在需求，并通过构建“卓越营销体系”打通了商业和工业间的信息壁垒，建立起了常态化、制度化的沟通渠道。由此，工商业协同得到了提高。

第三类是研究者从市场规制理论和产业经济学角度出发，对烟草市场的垄断特征进行分析，并提出烟草行业市场化的目标及其实现路径［2，4，12－13］。这类研究用微观经济理论中的垄断市场分析和SCP框架对卷烟市场进行分析，其考察对象是整个行业。通过评估烟草行业的结构(Structure)、行为(Conduct)和绩效(Performance)，对行业的产业组织状况、消费者状况、工业和商业企业状况、税收贡献等进行分析，并最终给出市场化措施的建议。

综上所述，当前研究存在两个问题:一是缺乏对细分市场的描述。研究市场规制和产业经济的研究者在全行业的角度对市场进行描述，并没有在区域意义或品牌意义的细分市场做进一步深入。二是忽视了卷烟市场结构在空间上的异质性。卷烟的市场结构是由消费者决定的，不同地域消费者对香烟的口味、品牌、价格等因素的要求不同，导致了市场结构在空间上出现差异，即卷烟市场结构的空间异质性。缺乏市场空间结构的研究，在卷烟销售策略中难免出现“一刀切”的做法，更难以实现卷烟的精确投放和品牌分众培育。基于此，本文借助V3营销系统中积累的客户订单数据和客户信息，以重庆市渝北区为例，对卷烟市场的空间品牌和价格的异质性特征进行研究，并给出了可操作的策略建议。

二、卷烟市场空间异质性模型与数据准备

(一)空间异质性模型

对市场结构做出描述最直接有效的方法，是对消费者做广泛的问卷调查。由于缺乏消费者调查数据，本文采用的是V3营销系统中零售客户的订单作为替代数据。由于客户订货是为了满足当地消费者的需要，因此把订单作为市场结构的间接描述是适当的。

本文将卷烟市场的空间异质性分为价格空间分布特征和品牌偏好空间分布特征，空间的尺度为街道。价格空间分布特征计算分3步:第一步是以价格的4分位数为断裂点，按照品规将卷烟分为了4个价类，然后统计每个客户4个价类的销售量。第二步是以4个价类的销售量做聚类分析，将价格结构接近的客户分为同类。第三步是以镇街为单位，根据聚类分析的结果，确定镇街的价格特征。

品牌偏好空间分布特征的计算步骤分为5步:第一步是按照品规名称整理出客户经营的品牌种类，第二步是根据各品牌销量选择有代表性的品牌，第三步是以客户为单位统计各代表性品牌的销量，第四步是以代表性品牌销量做聚类分析，将品牌结构接近的客户分为同类，第五步是以镇街为单位，根据聚类分析的结果，确定镇街的品牌特征。图1给出了模型的结构和计算流程。

选择街道作为空间异质性的空间单元，是因为V3营销系统中客户地址信息格式未完全标准化，难以精确匹配到空间点位上，而地址信息中客户所在的街道是比较完整的。本文中客户所在街道是根据客户地址提取的。另一方面，一个镇街内聚集的产业形态和人口结构可以认为大致近似，因此可以作为讨论的基本单元。

图1 空间异质性模型

(二)聚类分析方法

聚类分析是本文研究空间异质性的核心。聚类分析就是按照属性根据相似特征分类，从而对事物进行抽象把握。聚类分析所依据的属性，就是事物某一方面的特征，如本文中用到的按价格结构统计的销量和品牌结构统计的销量，就是零售客户的特征。由于客户经营规模有所不同，为了消除经营规模不同对聚类的影响，聚类前把不同口径统计的销量转换为了百分比。

聚类分析是数据挖掘(data mining)领域的重要技术，常见的聚类方法有分裂式聚类算法、系统聚类法和基于网格的聚类方法。本文采用的是K-means聚类法，是分裂式聚类算法的一种，实践中最常见的算法之一。K-means聚类算法的核心思想是先给出粗略的分类，之后根据一定的优化规则修改聚类结果，直至分类达到一定要求时结束，形成最终的分类结果。K-means聚类算法的实施需要确定合理的分类数量、适当的起始点、选择样本间距离的度量空间等工作，技术细节较多，在此不一一赘述。

(三)数据准备

截至2015年6月，渝北区有效客户5 800多户，每个客户经营多个品规，以全体样本进行分析数据量太大。本文从5 800户有效客户中按照10%的比例进行随机抽样。随机抽样采用的是以街道为单元的比例抽样法。其实施步骤为:

(1)标准化客户地址。如图1所示，根据客户登记的地址整理出客户所在的镇街名，由于一些客户地址登记时较为模糊，无法确定其镇街名，这些样本被视作无效客户。

(2)统计各镇街有效客户数量，按照10%的比例计算各镇街样本量。

(3)分镇街为每个客户指定一个服从标准正态分布的随机数。

(4)分镇街选择随机数的最小的10%个客户作为样本。

随机抽样后得到容量为497的样本。根据497个样本客户的客户编码，在V3系统中导出客户在2015年1月—2015年5月的订单记录，形成基础数据库。为检验样本是否具有代表性，将样本中销量排名前12的品牌销量占比与渝北区销量排名前12的品牌销量进行了对比。

图2给出了样本与总体销量前12品牌的对比情况。可见样本与总体的结构非常接近。事实上，样本与整体的12品牌完全一样，两者占比的差距在［－0．25%，0．47%］间，差别不足0．5%，表明所抽取的样本具有代表性。

图2 样本代表性检验

三、渝北区卷烟市场的空间分布特征

(一)总体情况

从样本反映的情况看，渝北区销售品牌达51个。从销量占比看，娇子占据市场份额最大，约34．7%的销量是娇子品牌贡献;其次是云烟，约占总体销量的15．35%;第三是玉溪，占总体销量的11．79%。图3给出了样本客户订单中各品牌的销量、占比和累计占比情况。从累计百分比看，销量最大的前12个品牌累计占比90%，形成了渝北烟草市场的代表性品牌。除前三品牌外，黄果树、黄鹤楼、宏声、红塔山、白沙、利群、中华、芙蓉王和双喜是销量占比最大的品牌。

图3 渝北区卷烟品牌格局

从价格角度看，渝北区卷烟市场的价格－销量呈现出多峰分布格局。图4给出了样本内单品规价格与销量的关系。从图中可以看出，大量订单集中在100元以左的区域，在200、400、600元附近，分别出现了较大的销量。以销量为权重求出品规单价的四分位数分别是:65、90、190。本文以此为分类依据，将卷烟价格分为0～65、65～90、90～190、＞190元4个级别。

图4 渝北区销量－价格关系

本文分类时没有采用行业常用的按调拨价分的五类法。原因是五类分法价格区间与渝北区的价格特征有较大出入，难以真实反映渝北区卷烟价格结构。图5给出了按照0－65、65－90、90－190、＞190元划分为4类时，各价位的香烟品规数和销量情况。

从图5中可以看到，65～90元档和90～190元档出现了品规数与销售占比“倒挂”的情况，即在65～90元市场，品规数少、但销量大;而在90～190元档，品规多，但销量反而小。

图5 价位品规数与销量占比

(二)价格聚类结果

分别计算客户0～65、65～90、90～190、＞190元4个价区的销量，以4个价格区间销量占比为聚类属性，对样本空间客户进行K-means聚类，得到如图6所示的聚类结果。聚类将客户分为低结构主导、结构均衡、高结构占优和高结构主导4类。其中，低结构主导类客户，0～65元的销量占比平均在60%左右;高结构占优类客户，＞190元卷烟销量占比均值为40%左右;高结构主导类客户，＞190元卷烟销量占比在80%左右。结构均衡客户在4个价区的销量占比大体一致。

图6 价格聚类的客户类型

根据客户地址信息整理的镇街名称，渝北区市场范围内总共32个镇街。计算各类型客户在镇街中所占比例，可以大致勾勒出各个镇街的价格格局，从而对渝北区卷烟市场的空间分布特征做出刻画。

图7给出了渝北区各镇街的四类型客户分布。第一栏是低结构主导客户的占比，从图7中可以看到，茨竹、大盛、大湾、古路、关兴、龙兴、洛碛、麻柳沱、木耳、明月、沙坪、石船、石坪、统景、兴隆、玉峰山、悦来等镇街，低结构主导客户的占比较高(最少33%，最高100%)，呈现出明显的低结构特征。

图7 渝北区镇街客户类型分布

第二栏是价格结构均衡客户的占比，这类客户在大部分镇街的占比相当高，仅在关兴、麻柳沱、明月、沙坪等镇街有缺位现象，考虑到样本由抽样产生，可以推断这些镇街均衡类客户占比相当少(事实上低结构主导客户在这些镇街占比100%)。

第三栏是高结构占优客户占比。高结构占优客户是指＞190元档卷烟销售占比接近半数、其他三价位卷烟销售占比接近的客户类型。高结构占优客户的存在意味着其周边消费结构高的消费者比例较高，但同时有中低结构消费者的存在。这类客户数量的分布集中在翠云、大竹林、回兴、礼嘉、龙山、龙塔、龙溪、洛碛、双凤桥、天宫殿、鸳鸯等镇街。

第四栏是高结构主导客户占比。高结构主导客户是＞190元卷烟销量占比在80%左右，其面对的消费者基本上是高端消费者。高结构占优客户分布范围更小，回兴、龙山、龙塔、龙溪、龙兴、双凤桥、双龙湖、天宫殿、鸳鸯、悦来是等镇街是主要分布地域。

综合考虑各镇街4类客户占比情况，将渝北区卷烟市场价格分布特征总结为6类。第一类是低结构主导，这类镇街低结构主导客户占比在80%以上，反映出其主导的消费结构是低结构的。第二类是低结构均衡，这类镇街低结构主导客户占比在50%左右，但其他三类中至少有两类客户也占有相对高的比重。低结构均衡的镇街通常是均衡类客户占比较高，有小比例的高结构占优客户。一个例外是悦来街道，在低结构均衡镇街中，它的高结构主导客户占比高达25%，表明悦来街道内部还存在较强的空间异质性，而这种现象可能是居住隔离导致的。第三类、第四类和第五类，都是结构均衡类客户占比较高的镇街。根据这些镇街低结构主导和高结构占优客户的比例不同，分为了均衡偏低、均衡和均衡偏高三类。第六类是高结构均衡，镇街特征是高结构主导客户占比高(40% ～50%)，均衡类客户占比次之，高结构占优客户补充，而低结构主导类客户占比极小甚至没有。这类镇街高端消费者已经成为市场的主要影响力量(表1)。

表1 渝北区卷烟市场价格分区

(三)品牌聚类结果

消费者对香烟品牌的偏好是否同样具有空间异质性?为了检验这一点，利用渝北区代表性品牌的聚类分析对品牌的空间结构进行了探讨。代表性品牌的选择是将各品牌销量占比从大道小排序，根据图3中90%累计占比为分界线，选择出12个品牌作为代表性品牌，它们是娇子、云烟、玉溪、黄果树、黄鹤楼、宏声、红塔山、白沙、利群、中华、芙蓉王和双喜。

分别计算客户12个代表品牌的销量，然后以各品牌销量占比为聚类属性，对样本空间客户进行K-means聚类，得到如图8所示的聚类结果。品牌聚类后，客户分为黄果树宏声突出、云烟玉溪突出、云烟玉溪占优、娇子－黄果树4类。

图8 渝北区品牌聚类结果

娇子品牌在渝北区市场整体比重较大，但具体到零售客户则呈现出较大的区别。第一类黄果树宏声突出客户是娇子占比较少、黄果树－宏声占比较高，同时云烟和玉溪的占比都较低的客户，占样本的15%左右。第二类云烟玉溪突出客户占样本一半左右，特征是娇子平均占比38%左右，云烟平均占比19%，玉溪平均占比14%。第三类云烟玉溪占优客户娇子占比低，云烟和玉溪占比较高，达25%和20%左右，这类客户占样本约7%左右。第四类娇子－黄果树客户与第二类客户结构较为类似，但娇子占比更高，云烟和玉溪占稍低于第二类客户，同时黄果树有显著比例。

图9给出了各镇街的4类型客户品牌类型分布。第一栏是黄果树宏声突出类型客户的分布情况，主要分布在大盛镇、大湾镇、古路镇、关兴镇、石船镇、石坪镇等镇，比例均在60%以上，表明这些区域黄果树和宏声的市场份额较大。第二栏是云烟玉溪突出类型客户的分布情况，在翠云街道，大竹林街道、回兴街道、礼嘉街道、两路街道、龙山街道、龙塔街道、龙溪街道、龙兴镇、洛碛镇、人和街道、双凤桥街道、双龙湖街道、天宫殿街道、鸳鸯街道等镇街均有分布。第三栏是云烟玉溪占优客户的分布情况，主要在茨竹镇、回兴街道、龙山街道、龙塔街道、龙溪街道、天宫殿街道、王家镇、鸳鸯街道、悦来街道等镇街，占比10% ～25%。第四栏是娇子－黄果树类客户，主要分布在嘉街道、洛碛镇、人和街道、沙坪街道、兴隆镇、张关镇等镇街，占比35%～100%，相互差异较大。

图9 渝北区卷烟品牌空间分布

综合考虑各镇街4类品牌客户类型占比情况，将渝北区卷烟市场价格分布特征总结为5类。分别是黄果树宏声突出区、娇子－黄果树区、娇子主导区、娇子综合区以及云烟玉溪突出区，具体结果总结在表格2中。其中黄果树宏声突出区是指黄果树－宏声突出型客户占比超过半数的镇街，娇子－黄果树区是指娇子－黄果树型客户占比超过半数，或者娇子－黄果树型客户与黄果树宏声突出型客户共同占比超过半数的区域。娇子主导区是指娇子－黄果树类型客户与云烟玉溪突出类客户共同占比超过半数的区域。娇子综合区是指娇子－黄果树类型客户与黄果树宏声突出型客户共同占比高，或云烟玉溪突出类客户和黄果树宏声突出型客户共同占比高的地区。

表2 渝北区卷烟品牌空间分区

四、结论与建议

本文利用渝北区客户订单的随机抽样数据，通过K-means聚类方法按照客户订单的价位和品牌将客户进行分类，并在统计各镇街不同类型客户占比的基础上，对渝北区卷烟市场的价格和品牌进行了分区。

经过聚类分析和空间统计，可以认为渝北区卷烟市场呈现出了较为明显的空间异质特征，这主要从价格和品牌空间分异特征两个方面进行了探讨。从价格分区结果看，价格分区呈现从南向北价格结构渐低的特征，与当地经济社会发展水平存在一定的相关关系。从品牌分区结果看，娇子在大部分区域占优最高的市场份额，而黄果树和宏声则在部分市场有独特优势。云烟和玉溪共同的占比在部分镇街已经超过娇子品牌。

在市场化取向改革背景下，分析卷烟市场的细分结构对于贯彻以满足消费者需求为核心的要求，有重要的意义。根据本文的研究结果，对于卷烟市场化改革有如下建议。

第一，完善客户地址信息，争取形成客户地理信息数据库。目前V3系统中由于缺乏统一填写规范，客户地址信息存在不规范的问题，这对于今后迅速获取客户空间坐标创造了困难。在客户地址信息标准化的基础上，客户地理信息数据库能够通过地名地址匹配迅速形成，从而为经营决策、走访线路设计、送货决策等客户管理和服务工作创造便利条件。

第二，在微观尺度建立细分市场空间分区管理机制。本文的一个重要假设是在镇街内消费者的价格和品牌偏好趋于一致。从分析结果来看，这与实际情况并不吻合(典型如悦来街道客户价格聚类在低结构和高结构的“双峰”分布)。可知在镇街内，消费者的偏好也是空间异质的，本文所选取的单元无法精确刻画出这种内部的异质性特征。根据城市经济学原理，地租(房价)导致不同收入阶层的城市居民将产生居住隔离的现象，从而影响了卷烟消费者品牌和价格的空间分布。为此，在更微观的尺度，如社区或者居住区尺度上建立消费者偏好管理机制，有利于更好满足消费者需求。

第三，根据细分市场空间分布，细化卷烟投放策略。目前卷烟投放依据农网、集镇和城网3种空间类型在投放策略制定时有弹性。本文业已表明，空间异质性存在于比镇街更小的尺度上，因此当前投放策略所所依赖的空间划分与消费者需求分布并不完全吻合，可以在更精细的尺度上做投放策略，精准瞄准消费者偏好。

第四，契合消费者偏好的空间分布，提高品牌培育转化率。消费者的品牌偏好在空间上有明显的分布规律，在品牌培育时，选定与目标品牌偏好近似的区域进行重点培育、走访、推广，能够取得更好的效果。

第五，工商协作，挖掘细分市场消费者偏好形成机制。通过问卷、访谈等形式，与工业企业合作，根据其品牌分布和价格策略，在重点区域选择消费者样本，分析品牌(或品规)目标消费人群的收入、教育、居住、消费意愿、品牌忠诚度、分析卷烟原料、工艺和香型的不同与消费者的消费意愿，从而为工业企业的新品开发提供决策依据。

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