基于网格化管理的智慧卷烟零售终端模式探究

刘蛟

一、前言

随着互联网技术高速发展，商品流通体系加速变革，电子商务、云计算、移动支付等已经逐步改变了消费者的购物模式。在这个大趋势下，零售业也开始面临数字化再造，更趋向于形成高效的智慧零售生态。基于此，本文以“两支队伍”建设为切入点，探究基于网格化管理的智慧终端建设模式，集成打造“两张网”，以营销人员网格化管理为基础，实现对终端的数字化管理，推动零售终端由传统化向智慧终端方向发展，全方位提升营销人员和零售客户素质能力，不断促进渠道掌控力和客户黏性提高。

二、A市零售终端渠道分析

（一）SWOT分析

基于内外部竞争环境和竞争条件，对A市卷烟零售终端渠道优势、劣势和外部机会和威胁进行分析，如表1所示。

（二）PEST分析

1.政治法律环境

2015年7月，国务院发布《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》（国发【2015】40号）提出“互联网+电子商务”的计划，旨在推进互联网与传统流通产业的融合，释放消费潜能。2018年4月，中共中央政治局召开会议，提出“稳经济”的关键在于扩大内需和发展“新经济”。一系列政策都表明传统实体零售业与互联网的融合势在必行[1]。

2.经济环境

近年来，卷烟消费结构也呈梯次上移。据甘肃省统计年鉴资料，A市城镇居民人均可支配收入2017年为24612元，城镇居民人均消费支出14734元、占比59.9%；2018年分别为26581元，14685元、55.2%；2019年分别为28707元、15631元、54.5%。隨着城镇化的快速发展，整体经济向好发展。

3.社会环境

据有关资料统计，A市目前共有卷烟零售客户14567户，其中城镇客户7164户、农村客户7403户；按业态类型，食杂店13164户、便利店436户、烟酒店342户、其他323户、超市195户、娱乐服务97户、商场10户，其中食杂店客户占比高达90.4%；其中，共有现代终端3430户、普通终端11137户。总体来看，城农终端数基本平衡，食杂店占绝对数量优势，现代终端占比超过23%。

4.技术环境

近年来，我国信息化水平大幅度提高，大数据处理、机器学习与深度学习等人工智能技术在零售领域也开始发挥重要作用。伴随互联网技术的发展、高新科技的不断突破，零售业正面临数字化再造，逐渐形成更高效的智慧零售生态。

三、思路及具体方法

（一）共享营销网

1.网格化管理理论简介

网格化管理思想来源于水、电的应用，居民在用水和用电时不用考虑水电供给的复杂程序，打开开关或水龙头即可方便、快捷的获取水电[2]。本文提到的网格指地理上的网格，按照一定的地理特征对地域进行划分，通过事件触发，将事件归入特定网格。全市营销人员分享解决方案，整个事件解决过程全部留有记录，各级营销管理人员能够实时查看，也可直接提出意见。最终由网格管理员确定最优解决方案并标注推荐，从而全面打通营销人员横向沟通，突破区域壁垒，实现营销中心与客户经理一定程度的面对面沟通。

网格化管理平台搭建，如表2。

（1） 客户经理网格化管理信息平台系统架构

管理平台可由事件触发、网格响应、网格管理长审核、营销中心任务指派等模块构成。例如：某一客户经理张三服务客户过程中遇到实时难题，作为用户可向系统上传事件。信息平台在整个网格内寻求帮助，其他客户经理可快速提供解决办法，网格管理长实时提供审核意见，整个流程实现透明化管理，不受先后次序的制约。这样就可以实现事件的快速响应，提高客户经理团体解决问题的能力。同时，营销中心可不定期向某一客户经理指派任务，并限制在合理次数以内，不影响客户经理的作业任务，实现对客户经理一定程度的直接管理，解决由于层级过多而造成信息传递不畅的问题[3]。

（2） 客户经理网格管理信息平台功能

管理平台借助现代信息技术支持，与网格化管理理论结合，也可依托微信等第三方平台实现实时信息传递，包括以下功能：

第一，管理运行机制重塑。网格内的流程运行全部透明化，以事件触发为需求，网格用户响应为回应，类似于石头投向湖面的波纹效应。

第二，监管职能分离。网格管理中心与监督中心相互分离、相互牵制、相互促进。

第三，多信息渠道收集信息。采取各种方式向平台上传各类困难信息或经验信息，实现信息实时共享。

（二）数字管理网

数字管理网是实现“市场、品牌、客户”三层画像，本文仅对客户画像展开理论分析及验证探讨，也可将画像理论应用到市场及品牌分析方面，完成对智慧终端的管理。

1.客户画像理论简介

客户画像探索来自于Alan Cooper，其在2003年首次提出在真实数据之上，通过调研了解客户特点和行为，将其区分为不同的客户类型，他的核心思想为后续的客户画像研究指明了方向[4]。

2.聚类算法

本文主要应用到的是K-means算法：k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法。其步骤是：预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。

3.零售户画像分析

如表3：

（1）零售户画像指标确定

本文以零售户对公司的贡献度、配合度以及自身的成长度为核心指标向下延伸，分别根据样本数据采集的情况确定订购量、订购条均价、品牌上柜个数、订购量增长率、毛利增长率五个指标，具体如表4所示：

（2）数据采集

本文数据引用A市烟草公司M县营销部全部客户数据，根据省级卷烟营销平台调取2019-2020年零售户画像指标相关具体数据作为样本，如表5所示：

（3）零售户画像-聚类分析

第一步：数据预处理-变量标准化，如表6所示：

第二步：使用SPSS进行K-means聚类分析

初步拟定将客户分为六类，确定最大迭代次数为20，对上述数据表进行聚类分析结果，如表7所示：

根据分析结果可知，对A市公司M县营销零售户按照拟定指标进行画像，共分为六个类，详细情况如表8所示。

四、结论与讨论

本文建立的基于网格化管理的智慧終端建设模式，可对零售户、营销人员队伍的转型提供强有力的助推，并且最终实现两支队伍运行的“两维四化”要求。

（一）运行科学化

利用数字管理网，打通纵向的“数字化供应链”，将终端广告资源、客流、商品流等信息全部纳入数据库。通过对各类数据的分析反向挖掘需求，形成以消费者为中心、大数据技术为支撑，集展示、沟通、交易、服务于一体的完整纵向供应链。

（二）维护自主化

根据画像分析结果，进一步深化“三层过程控制”模式应用，将“营销中心+营销部+客户服务中心”三个层面的职责融合发挥，形成由下向上的质量控制模式。充分利用现代终端这些优质资源引领带动零售户对自身店铺维护实现自主化。

（三）服务标准化

运用共享营销网，提高网格间沟通效率，建立终端资源投入引出机制。通过服务、资金的投入，引出客户对店铺的精力、财力投入，巩固资源交换共赢成果。尤其牢牢抓住现代终端这些优质资源，形成相互依赖、合作共赢的伙伴关系，打造利益共同体。

（四）管理精益化

以事件响应为起点，针对客户管理过程中的难点、堵点，打造并提供 “精益化服务”品牌。以全店铺管理、全商品扫码、全渠道支付为工作方向，为优质客户提供以经营指导为主、其他商品为辅的全套服务支持，帮助客户实现精益全店铺管理。

引用

[1] 陈晓强. 基于SWOT 分析法的个人职业生涯战略设计[J]. 中国 大学生就业，2007（16）.

[2] 夏中建. 中国城市社区治理结构研究[M]. 北京：中国人民大学出版社，2012.

[3] 陈平. 网格化城市管理新模式[M]. 北京： 北京大学出版社，2006.

[4] 张丽娟. 基于大数据分析的用户画像助力精准营销研究[J]. 电信技术，2017，8（1）：61-62-87.

作者单位：天水市烟草专卖局（公司）营销中心