基于数据驱动的品牌培育研究与应用

摘  要：精准把握好品牌、目标零售客户、消费者会员、营销活动策略之间的匹配关系，可以有效提高品牌培育、营销活动计划的前瞻性、针对性。本文结合卷烟销售数据、消费会员数据、终端消费扫码数据，划分了品牌圈、消费者圈、客户圈，采用决策树模型C5.0将品牌与客户关联匹配，采用用户的协同过滤算法计算消费者兴趣相似度，将同类卷烟消费者购买的产品推荐给目标消费者，实现品牌、客户、消费者关联匹配。提高品牌营销资源利用率。

关键词：协同过滤推荐算法；DBSCAN算法;决策树

Abstract：Accurately aligning the relationships between brands， target retail customers， consumer members， and marketing strategies can significantly enhance the foresight and relevance of brand cultivation and marketing plans. This article combines cigarette sales data， consumer membership data， and terminal consumption scanning data. It uses the DBSCAN algorithm to segment consumer circles and customer circles. The C5.0 decision tree model is employed to match brands with customers. A user-based collaborative filtering algorithm calculates the similarity of consumer interests and recommends products purchased by similar cigarette consumers to target consumers， achieving alignment among brands， customers， and consumers. thereby improving the utilization rate of brand marketing resources.

Keywords： Collaborative Filtering RecommendationAlgorithm; DBSCAN Algorithm;

一、引言

品牌培育是一项复杂的系统工程。品牌培育计划、营销活动计划受外部市场环境、热点、节日、终端场地、消费者类型、消费者偏好需求等诸多因素影响，是多种复杂因素综合作用的最终结果，它需要根据烟草市场需求、消费热点灵活变化。准确把握好不同品牌、目标零售客户、消费者会员、营销活动策略之间的匹配关系，可以有效提高品牌培育、营销活动计划的前瞻性、针对性，对制定品牌培育、营销活动计划都具有重要意义。及时定量地评价营销活动的成效，找到营销资源投入冗余，活动目标产出不足的地方，实现资源投入“准”和目标产出“好”成为商业企业优化品牌营销资源配置的关键点。

国内对卷烟品牌培育数字化做了大量的研究，如潘光燕（2024）[1]从聚焦一条主线、坚持四个原则出发，构建了卷烟品牌培育一体化培育体系、数字化策略体系、平台化运行体系和智能化调整体系“四化”体系，有效提升卷烟品牌培育的质效。廖衡斌（2024）[2}借用大数据推荐算法搭建智能推荐系统，探索基于消费者行为偏好和卷烟品牌相似度推荐的新卷烟品牌培育策略，形成一套可移植的卷烟品牌精准培育思路。顾亚楠（2023）[3}基于SWOT-AHP模型，运用SWOT分析法对高端卷烟营销现状进行了定性分析，初步确定了以WO为主、SO为辅的营销战略，然后据此提出了高端卷烟品牌营销策划思路。

本文结合卷烟销售数据、消费会员数据、终端消费扫码数据，打造“三层三圈”的高端高价位品牌培育模式，“三层”即数据汇聚、数据治理、数据分析三个层面，通过“三层”数据运营来用好营销数据，实现数据增值。“三圈”即品牌、客户和消费者三个圈层，通过“三圈”分类和匹配来支撑营销业务开展，提升高端高价位品牌培育水平，最后定量对营销活动成效进行量化评价，提高品牌培育效率。

二、模型简介

（一）品牌与客户匹配模型：决策树模型C5.0

决策树是一种从复杂、无规则的事例中推理判别规则，并应用于数据分类预测的非参数方法，该方法不用事先设定函数关系式，模型推理结果直观，特别适用于复杂的大数据集分类预测领域。C5.0是ID3的改进算法，C5.0算法以信息熵下降速度作为确定最佳分组变量和最佳分割点依据。记信息的发生概率构成信息源模型，

通过上述公式计算信息增益，得到最佳的分组变量和分割点，重复上述步骤，构建多分枝的决策树。

（二）品牌、零售客户与消费者匹配模型：协同推荐算法

基于用户行为的协同推荐算法，基于用户的协同过滤算法主要通过寻找相同偏好的卷烟消费者，将同类卷烟消费者购买的产品推荐给目标用户。模型的运行基本逻辑如图2所示。

因此，基于用户的协同过滤主要包含两个步骤：

Step1：计算两个卷烟消费者的兴趣相似度

给定卷烟消费者u和卷烟消费者v，令卷烟消费者N（u）为卷烟消费者u喜好物品合集，N（v）为v卷烟消费者喜好合集。则卷烟消费者u与卷烟消费者v的兴趣相似度计算公式则为：

Step2：取出同类用户喜好商品中不含目标用户喜好卷烟

在取得卷烟消费者之前兴趣相似度后，为目标卷烟消费者推荐K个最相似用户喜欢的卷烟。以下公式计算用户对物品的喜好程度：

其中指与卷烟消费者兴趣相同的个用户，N（）为购买过卷烟的卷烟消费者合集。是卷烟消费者与卷烟消费者的相似程度。代表卷烟消费者对卷烟消费者的喜好程度。

（三）消费者与营销活动匹配

Step1：采用灰色关联分析、余弦相似度方法组合分析卷烟的相似度，推荐卷烟合适的营销策略；

Step2：结合消费者圈层分析、消费者的卷烟推荐结果，卷烟营销策略中优选营销策略。

Step3：构建策略准入条件向消费者喜好特征的匹配规则，实现对目标客户的精准施策。

（四）DEA数据包络分析

C2R模型。

C2R是DEA的基本模型，由A.charnes、W.W.Cooper和E.Rhodes于1978年提出，C2R能够评价决策单元的总体效率，即技术和规模的综合效率。该模型的基本思想是：设有n个同性质的部门（决策单元DMUj），每个决策单元有m个输入和s个输出，用向量形式表示为[5]：

3、品牌培育程数字化实践应用

（一）数据来源

本文消费者会员数据来源于福州官方微信公众号“福Y客”的“海丝新晟”模块收集的消费者会员数据（“海丝新晟”模块自带手机号短信认证功能，确保消费者会员有效）；终端消费扫码数据取E福通中有关联消费者会员信息字段的终端消费扫码数据；重点市场占有率、订足率、订足面、价格指数来源营销上云2.0的营销经管平台；营销活动开展次数、总奖品数量（营销费用支出）、参与人数、会员参与获奖明细来源于营销上云2.0的“营销活动管理”模块。

数据来源时间段区间：2024年1月1日—2024年7月30日。

（二）品牌与消费者信息属性之间的关系

引入腾讯魔方人地场数据，根据零售客户地位经纬度坐标划分空间网格，基于地理位置标签返回每个空间网格上的消费者信息数据，关联品牌终端扫码数据与消费者信息数据，建立模型找到各个重点品牌的的敏感属性集。

（三）消费者描述性统计分析

借助福州官方微信公众号“福Y客”的“海丝新晟”模块（自带手机短信验证功能）萃取消费者会员信息，结合会员终端消费扫码数据。建立会员标签库，按照消费者职业、兴趣爱好将消费者划分为政务圈、商务圈、文娱圈、酒茶圈、车友圈、金融圈、旅游圈。通过将7大圈层与车子价格、学历、居住小区位置、烟龄进行交叉分析，得到各个圈层的描述性统计分析结果。如表1。

（四）零售客户类型描述性统计分析

建立零售客户标签库，包括终端标签、经营能力标签、特色终端标签、消费群体标签等。按照零售客户售卖卷烟消费场景，将零售客户划分为商务社交型、品牌推广型、酒席推荐型、时尚引领型、礼品往来型。通过将5大类型与消费群体、主要经营范围、营销费合度、客户文化程度、条均价均值进行交叉分析，得到各个圈层的描述性统计分析结果。如表2。

（五）品牌匹配目标零售客户

依据各品规特征因子、客户圈类型、品牌区域消费热力、零售客户订货行为作为信息熵，完善决策树模型，依据ID3的改进算法C5.0，实现目标品牌向五类客户类型的精准匹配。以中华（双中支）、南京（雨花石）、古田（金中支）为例，如表3所示

（六）品牌、零售客户与消费者匹配

借助福州官方微信公众号“福Y客”的“海丝新晟”模块获取消费者会员、E福通终端消费扫码数据，根据会员档案、会员状态、注册时间、地址属性（收获地址）、订单信息、积分信息。

（七）消费者与营销活动匹配

构建品牌培育服务策略库，形成服务策略库，构建起涵盖2大类，17个细分策略的高端高价位卷烟策略库。

零售户高端卷烟培育策略模型构建基于卷烟与消费者关系、卷烟与培育方式关系，构建卷烟-消费者-培育方式的关系。本文从消费者对品牌培育方式的偏好入手，评估每类消费者对培育方式的偏好程度。具体从以下三方面：①以消费者会员购买场景入手，计算每个培育方式在最终促成购买行为的成功率②分解计算每个消费者在不同培育方式的购买量、购买金额，并采用极差标准化转化为标准得分。③以培育方式为维度，汇总每个消费者在每种培育方式的平均得分，用于测量消费者对不同培育方式的偏好程度。

4、结论

本文打造“三层三圈”的高端高价位品牌培育模式，通过 “三圈”即品牌、客户、消费者分类和匹配来支撑营销业务开展，支撑数字化品牌培育全流程业务开展，最后定量评价福州各重点培育品牌在不同培育策略的投入产出成效，找到福州各重点培育品牌不同培育策略下非DEA有效单元的改进方向，以期能从而辅助营销部门更好的拟定重点品牌培育营销计划、选择更加切实有效的活动方案，提高品牌营销资源利用率。

（1）建立品规标签库，将卷烟产品基础属性信息与各个品牌到访偏好、消费者会员年龄、节假日客流量、职业细分进行描述性统计分析。得出各品规的品牌画像。

（2）建立消费者标签库，将不同消费者与职业、学历、收入水平、车子价格、年龄、小区房价、消费场景的交叉聚类分析的交叉聚类分析，将高端高价卷烟消费者主要划分为政务圈、商务圈、文娱圈、金融圈、酒茶圈、旅游圈、汽友圈等七大类消费圈层。

（3）建立客户标签库，将不同客户与消费群体、经营范围、营销配合度、文化程度、条均价、细支烟经营能力进行交叉聚类分析，将客户类型商务社交型、品牌推广型、酒席推荐型、时尚引领型、服务白领型、礼品往来型。

（4）运用协同过滤算法，构建卷烟品规-零售客户—消费者匹配规则。以中华（双中支）、南京（雨花石）、七匹狼（古田金中支）为例。中华（双中支）的客户目标首推终端类型为礼品往来型、商务社交型、酒席推荐型；消费者圈层为商务圈、政务圈、车友圈；南京（雨花石）的客户目标首推终端时尚引领型、礼品往来型、商务社交型，消费者圈层为旅游圈、金融圈、茶酒圈、文娱圈；古田（金中支）的目标首推终端为酒席推荐型、品牌推广型，消费者圈层为商务圈、政务圈、茶酒圈。

（5）从消费者对品牌培育方式的偏好入手，评估每类消费者对培育方式的偏好程度，构建卷烟-消费者-培育方式匹配规则。以中华（双中支）、南京（雨花石）、七匹狼（古田金中支）为例，中华（双中支）的消费者属于商务圈、政务圈为主，可向政企、党政机关消费群体，选择位于商务区的目标首推终端进行精准营销，培育方式推荐排名前三的策略为婚庆营销、酒席营销，品鉴活动。南京（雨花石）的消费者属于旅游圈、金融圈、茶酒圈为主，可向金融界、大型商旅集团会员、酒庄消费群体进行精准营销，培育方式推荐排名前三的策略为品鉴活动、事件营销、婚庆营销。七匹狼古田（金中支）的消费者属于商务圈、政务圈、茶酒圈为主，可向金融界、大型商旅会员、茶酒圈消费群体进行精准营销，培育方式推荐排名前三的策略为宴席营销、婚庆营销、驻店营销。

参考文献：

[1]潘光燕，姚永科，胡艳琼，何立猛.数字化卷烟品牌培育体系研究[J].商场现代化，2024，第12期：28-30.

[2]廖衡斌，吕佳敏，吴京，蔡敏，陈末，郑培.消费者卷烟品牌选择的影响因素及品牌培育策略研究———基于在销卷烟品牌市场数据的调查[J].中国集体经济，2024，第16期：93-96.

[3]顾亚楠.基于SWOT-AHP模型分析的高端卷烟品牌营销策略研究[J].企业改革与管理，2023，10：103-106.

[4] Coelli T.J．A Guide to DEAP Version2.1：A Data Envelopment Analysis（Computer） Program，CEPA Working Paper 96/08，1996a，Department of Econometrics，University of New England，Armidale．

[5] 魏权龄．数据包络分析[M]．北京：科学出版社，2004：75-80．

[6] 张根明，刘韬．基于DEA模型的高新区主导产业选择分析[J]．技术经济与管理研究，2008 （2）：19-21．

[7] 王新宇．基于DEA模型的城市百货零售企业经营效率评估[J]．系统工程，2001，19（1）：56-60．