烟草行业大数据应用建设方案

1烟草行业大数据应用建设要求烟草行业大数据应用系统解决方案我国是烟草生产消费大国，行业在国家财政收入占支柱地位四照然惠去然林燃述我国是全世界最大的烟草生产国与消费国，生产并消费了全球1/3的卷烟，有3.5亿烟民，占世界我国是全世界最大的烟草生产国与消费国，生产并消费了全球1/3的卷烟，有3.5亿烟民，占世界总数的25%,其烟草生产占全球的35%,而烟草销售占全球的32%,八项指标位居“世界第一”生产与消费国1.烤烟种植面积第一；2.烤烟产量世界第一；3.烤烟增长速度世界第一；4.卷烟产销量世界第一；5.卷烟增长速度世界第一；6.吸烟人数世界第一；烟草在财政收入占支柱地位烟草行业经济效益逐年稳步增长，现已居各行业之首，成为国家财政收入的支柱产业烟草在财政收入占支柱地位我国烟草行业上缴国家财政10006亿元，占国家财政收入的6.27%。烟草行业经过多年快速增长之后，近两年销量出现大幅下跌四照然要然桥建烟草行业的销量从2003年开始爆发，2004年进入高速增长时期，销售量年增长幅度超过3%,2014年销售量达到顶峰的超过5000万箱，但是从2015年开始销售量出现大幅下跌，年销量环比跌幅在2%左右。销量-器-增长率影响烟草行业发展的因素影响烟草行业发展的因素01经营理念滞后，市场化运作程度较低改进目标改进目标03运营机制欠缺，缺乏先进的经营管理手段打造市场化烟草企业打造市场化烟草企业04技术重视不够，缺乏足够的科技创新能力一烟草行业发展背景及现状分析2烟草行业大数据应用建设要求烟草行业大数据应用系统解决方案烟草行业推进精细化管理是烟草领导的重要指示照公照丝桃烟草领导曾对上海和山西烟草在精准营销工作方面取得的成绩予以充分的肯定，并提出：“今后的卷烟营销要讲求【精确信息、精准投放与精细管理】,实现从总量控制向精确性调控转变，从多层节的向通道式的信息渠道转变，从多环节的向扁平化的投放方式转变。”大数据时代的技术为烟草行业推进精细化管理提供重要抓手图照公要然优化客户关系>烟草企业通过深度分析用户海量数据，优化客户关系>烟草企业通过深度分析用户海量数据，烟草大数>大数据时代，企业借助大数据、云计烟草大数据精细化管理要求管理要求>通过快速挖掘和运营大数据，并将其减少资源浪费>基于多方大数据的融合分析和利用，基于新时代的要求，部分公司陆续开展大数据研究和应用图照公惠然林基于大数据用户画像的精准营销基于大数据用户画像的精准营销●研究目标为提升两大市场营销能力：器基于区域市场价值分析的新品投放基于区域市场价值分析的新品投放●研究目标为解决两大经营管理问题：烟草公司实施大数据应用既存在机遇，也面临着挑战原发要然林感想机遇行业内实施大数据研究普遍存在的不足：的大数据应用场景还需要增加2面向全行业服务不足应用需求，还没有从全行业考虑基于内部和外部、上游和下游等多方数据的融合在行业内还是空白烟草公司开展大数据研究面临的挑战：缺少开展大数据运营和推动合作的机构2业务应用有待规划大数据支撑经营决策的实际应用还欠缺产业链中部分环节的数据缺失数据如何驱动跨界合作?数据如何驱动跨界合作?数据如何驱动业务提升?数据如何驱动管理优化?烟草企业大数据应用系统的建设内容照公照盖桃组织建设组建专业化、协同化的大数据运营团队组织建设组建专业化、协同化的大数据运营团队，负责数据应用专题的设计、分析和推广，以及大数据平台的运营维护等工作。大数据应用系统建设内容选取产业链中的业务痛点，利用大数据专业团队的数据分析、建模和挖掘能力，提供从市场到设计到采购到制造到零售全产业链环节的大数据应用支撑。数据建设数据建设平台建设通过内联外拓的方式，汇集烟草公司、业内伙伴(如零售户、商业公司、国家)和第三方(如、电信运营商)的数据，形成具有强大话语权的快消大数据生态。基于成熟的大数据平台技术，建设烟草公司的大数据运营和交互平台，为数据的汇集和应用的支持提供稳定高效的基础IT平台。目录3烟草行业大数据应用系统解决方案烟草行业大数据应用系统解决方案1选取全产业链环节的痛点提供大数据应用的支撑设计采购生产市县公司销售网点百百6零售户消费者分析数据支撑卫星遥感采集卫星遥感采集卫星数据分析卫星数据分析E烟草种植区域定位决策辅助烟草种植区域定位决策辅助√√烤烟原料种植区域乡村√√填充型烤烟原料种植区域镇区镇区√√雪前烟原料种植区域农场农场应用2-设计环节：通过消费者数据辅助决策烟品的设计烟悦网会员营销系统--用户信息及交易数据各渠道零售订货数据基于大数据的消费者分析基于大数据的消费者分析卷烟消费者烟草偏好感官质量包装烟支基于消费者需求的烟品设计基于消费者需求的烟品设计方用叶的类型和比例。各基于目标消费者群体的价格接受能力，设计产应用3-采购环节：结合遥感等数据支撑烟叶采购计划制定图照公惠然LL√√xx乡村/xx镇区/xx农场/……烤烟型/混合型/外香型/……数据挖掘专题分析烟叶采购数据挖掘专题分析烟叶采购按月/按季/按半年/……采购历史数据历史采购数量数据月初/月中/月末/采购历史数据历史采购数量数据√采集烟叶光谱数据应用4-生产环节：通过烟叶光谱数据分析自动化挑选烟叶图票公要然采集烟叶光谱数据光电色泽鉴别仪烟叶品质量化数据烟叶品质量化数据L*值(明度值)a*值(红绿色度绿色度)√b*值(黄蓝色度色度，负值代表蓝色度)√C*值(饱和度)√h*值(色调角)√△E值(总色差值)支撑上部(B)柠檬黄烟叶表面呈现纯正包括正黄和淡黄1浓2强烟叶表面颜色均匀、3中烟叶表面颜色稍有不均、不够饱满、视觉色彩反映一般4弱烟叶表面颜色不均、烟叶表面以黄色为主，并呈现较明显包括金黄和深黄1浓2强烟叶表面颜色均匀、3中烟叶表面颜色稍有不均、不够饱满、视觉色彩反映一般4弱烟叶表面颜色不均、1浓2强烟叶表面颜色均匀、3中烟叶表面颜色稍有不均、不够饱满、视觉色彩反映一般预测结果应用5-营销环节：基于整合的市场数据提高需求预测准确率图照发离然桃预测结果组合式需求预测商业公司货源组织策略组合式需求预测商业公司货源组织策略品牌策略需求变化预测模型入等数量策略●B品牌长支细支xxx条数据分析决策支持应用6-零售环节：通过零售户数据辅助决定新品投放策略照公感玉然林线考数据分析决策支持零售户数据零售户工业公司新品投放策略√新品投放的地市和区域√新品投放的零售户√零售户投放的频次√零售户投放的数量√新品的销售价格数量烟草行业大数据应用系统解决方案2合作方数据烟草公司数据互联网数据合作方数据烟草公司数据互联网数据大数据生态圈数据应用方数据应用方数据汇聚方链家链家烟悦网烟草行业大数据应用系统解决方案2基于用户ID信息匹配的用户数据拉通技术图照公惠然林!通过用户ID信息的匹配，拉通各数据触点的用户属性数据和行为数据。用户多ID识别技术可实现跨屏、跨渠1道、跨平台、跨浏览器、跨网站用户打通。线下行为数据手机手机号码EDM推送信息·网页浏览、广告点击(内容偏好)WIFI接入数据·网页浏览、广告点击(内容偏好)企业账号·网页浏览、广告点击(内容偏好)企业交易数据浏览咨询登录注册交易确认购买通过用户浏览咨询登录注册交易确认购买拉通各类用户ID记录的行为数据账号身份证+账号+手机号账号烟草行业大数据应用系统解决方案3功能架构：基于成熟的架构体系搭建烟草大数据应用系统公感种植区域定位新款烟品设计烟叶采购规划烟叶挑选自动化数据处理文本分析建模分析统计分析日志分析标签管理数据报表互联网数据△链家江理年十京的第△链家江理年十京的第数据平台配置和调度安全(访问数据平台配置和调度安全(访问认证(读写权限)数据架构：提供实时和非实时的大数据存储与计算服务数据洞察烟草公司业务平台数据数据源数据服务数据存储及计算数据应用数据源数据服务数据存储及计算内存计算批处理流式计算渠道数据关系数据库列式数据库渠道数据关系数据库列式数据库库导出出分布式文件系统分布式文件系统口接入8Q负载均衡主数据库备数据库主备同步文件存储烟草行业大数据应用系统解决方案3数据洞察产品提供数据采集到结果呈现的全流程支持公器丝林数据呈现数据收集数据分析数据呈现数据收集卫星遥感数据用户信息数据烟品属性数据烟叶库存数据采购历史数据光谱分析数据零售户数据地理位置数据用户画像分析烟叶质量分析*oa428380202%级2RC4am单烟草行业大数据应用系统解决方案3基于从下到上、里外结合的方法构建烟草公司标签体系四照然要然桥建标签体系的梳理遵循从下到上的原则，即从已有的报表、专题等“准标签”数据入手，结合同类项目的建签体系构建调研问卷解客户、产品等标签的需求需求访谈换为标签的有效指标客户(消费者)标签体系客户(消费者)标签体系口特搜索阅读营销分套属性录握落投诉害服记系>客户(消费者)标签以在零售户标签体系零售户标签体系>零售户标签以全国500余万产品标签体系产品标签体系"">产品标签以全行业各品牌区域标签体系区域标签体系用户画像标签层次提供多种数据处理方法生成烟草公司的标签体系四照然要然桥建用户画像标签层次1烟草公司的四套标签体系的构建，主要采用统计分析、数据建模、数据挖掘、机器学习等方法，对多源异构整合数据及大量数据之间关系进行自动化分析后形成的标签集。即席查询多维分析数据挖掘主题分析数据仪表盘务系统既有数据数据探头数据▶时间序列▶逻辑回归▶CLV模型▶流失预警模型▶RFM模型机器学习▶特征提取清填▶特征选择建模▶预测优化模型▶NBI二部图▶SVD矩阵分解▶余弦相似度▶皮尔逊相似度▶SVM支持向量机▶CRF条件随机场…电商购买偏好电商购买偏好照公器热桥考|运用客户细分模型细分客户群体，精准识别人群特征。1.数据采集2.业务场景4.市场调研品质生活一族爱家一族商务人士大旅游达人Recencyyy算法类标签产出示例2一高价值客户Recencyyy利用RFM模型将细分客户群分为不同价值等级，因地制宜实施营销策略流失预测概览算法类标签产出示例3—流失预测流失预测概览调优据100万喜户5万流失A1A230万客户70万客户3万流失2万流失10万客户10万客户10万客户1.5万流失0.5万流失2千客户1千流失3干客户2千流失3.预警自动化结果输出流失预测洋情流失预测洋情特别严重(挽回)严重(维系)较重(预防)一般(正常)烟草行业大数据应用系统解决方案3第)三方数据业务系统数第)三方数据业务系统数据日志数据流量数据自定义规则排序规则去重规则过滤规则采集要素1数据源分析标准数据分析要素2用户兴趣分析用户兴趣分析用户场景分析工用户意图用户近期需求当前意图接触环境策略要素3子要素3.2子要素3.2营销规则评估执行评估渲染策略用户接触场景展现方式选择推推荐新颖性推荐多样性子要素5.2事后评估子要素5.2事后评估即时评估工持续改进策略说明示说明示例算法规则过滤过滤规则O规则物推物物推物最住组合最住组合优惠套装批存配件优穗套装空间关联规则排序规则 ·52分商147账户玩期指“空头”中信证…个性化推荐引擎通过A/BTest方法逐渐优化推荐策略和算法图照公感热桥述方案制定分流可通过体系化的评估指标实现个性化推荐引擎的闭环管理图票公要然指标说明指标类型指标说明_分类准确度_排序准确度产品覆盖率推荐多样性推荐不同产品的能力(用户间的多样性),也需要衡量对一个用户推荐产品的多样性(用户内的多样性)。推荐新颖度烟草行业大数据应用系统解决方案3产品标签区域标签产品标签区域标签烟草公司大数据应用系统存储介质用户标签可视化界面创建数据共享服务数据共享APIAPI使用说明零售户标签基础管理运行监控安全保护运行管理