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　　本文分析了数字化时代对企业传统营销模式的冲击，并基于此提出了数字化时代背景下卷烟营销模式的转型探索，从数据型组织建立、数据体系搭建、渠道建设模式、客户服务模式等进行系统化迭代，提高卷烟营销工作与新形势的适配能力，为高质量发展打牢基础。

　　面对蓬勃发展的数字经济，数字化转型已成为必然趋势。新趋势带来新挑战，对如何构建工商零共同面向消费者的现代卷烟营销体系提出了新要求。近年来，烟草行业工商企业不断探索数据驱动的业务模式，构建营销平台，深化技术应用，但数字化转型不仅仅是单一环节的技术融合和升级，还需要组织转型、运营模式转型、体系化适应等。从卷烟营销工作现状来看，当前各单位拥有一定数据资源，但仍存在数据驱动不足、执行环节割裂、人员素能不足、应用能力不强等问题。

　　对此，笔者认为，不妨围绕构建面向消费者的营销体系，通过数据驱动、精准发力，优化货源、品牌、服务供需关系，建立数据分析指标体系和数据分析模型，实行全业务链数据共享，推动数据服务由生产导向型向需求导向型转变、服务方式由被动服务向主动服务转变、服务内容由数据报表向分析报告转变。

　　加快数据资产沉淀

　　大数据属于“数据密集型科学”，具备数量大、类型多、流动快、真实性高的特点。因此，积淀数据资产规模是实现数据驱动的前提和支撑。当前，部分商业企业已积累了大量消费数据，为经营决策打下了扎实的基础。但不少地方仍存在数据种类少、数据质量不高、数据量不足等情况，离真正的数据驱动还有较大差距。

　　要加快沉淀高质量数据。将提高客户扫码规模和质量作为重要抓手，加快数采渠道布局，形成一定规模的高质量零售终端信息系统应用客户群，构建完善的数据采集和质量评估体系。

　　要加快沉淀多类型数据。抓好日常扫码、全商品扫码和消费者数据维护三个层面的数据采集，依托大规模日常扫码信息形成密集数据，保障底层数据支撑；依托全商品扫码形成多维数据，增加数据分析维度；依托消费者信息采集形成精准数据，构建多样化数据模型，为面向消费者营销打好数据基础。

　　要加快信息技术应用。加快提高聚合支付使用覆盖面，增强数据质量真实性；探索与已开展消费者数采、数据化转型的工业企业、移动支付端等共享多维数据，构建营销“数据池”；加快各类智能技术探索，提高采集效率，建立覆盖面更广的数据网络。

　　构建大数据分析体系

　　建立数据闭环的指标分析体系，以标准化、标签化、模型化、关联化为工具，挖掘数据价值，探究算法应用，开展数据建模，应用平台管控。

　　建立数据分析指标体系。形成全量、多维的数据指标库，为数据提取和应用规划基础框架。

　　建立各类数据分析模型。根据业务应用场景，建立基于公司、零售客户、消费者三个维度的多种分析模型，实现为终端、品牌、消费者的精准画像，为货源组织、策略制定、品牌培育、客户服务、消费者营销活动提供量化支撑，驱动资源高效整合。

　　应用平台构建决策体系。将采集分析后的数据以服务化的方式向业务部门开放，支撑各种数据智能在业务场景中实现。打通全流程信息通道，形成有效连接的各个信息模块，实现信息的互通互享，提高决策效果和效率，提升对外部变化的响应能力。

　　建立数据驱动型组织

　　应建立数字化发展战略，以“业务数据化、数据业务化”为核心思想，形成高层支撑和授权、前台数据采集、中台数据分析、后台数据决策的数据驱动组织。

　　推动组织结构转型。数据驱动模式是系统性变革，要整体构建，制定精益数据战略，包括数据治理体系、数据平台架构、数据分析体系等，实现多方交互共享，建立明确主控部门，避免过度开发、资源浪费。

　　推动人员素质转型。设置专业队伍进行数据管理与分析，建立具备数据软件应用、数据建模、数据分析专业化素养的数据分析团队；建立全体营销人员数据应用素能提升构架，使其快速适应数据驱动模式。

　　推动工作流程转型。建立数据化决策思维，调整优化工作流程，实现后台支撑前台，前台专注终端，从单兵全能作战向数据驱动下的团队专业合成转变，匹配数据驱动模式构建。

　　推动终端数字化转型

　　推动直营终端向智慧终端转型。发挥直营终端的示范引领作用，探索新技术融合，有效跟踪和积累消费者需求；打通业务数据，提供服务、货品，增强顾客购物体验，升级线下会员体系；根据人工智能和大数据技术，实时客流画像及门店经营状况，向智慧终端运营转变。

　　推动加盟终端向数字门店转型。以“互联网+新零售”技术应用打造加盟终端数字化门店，加速消费者数据传导，实现门店经营与消费者需求高度适配，促进加盟终端盈利提升，提高流通品牌附加值；通过智能技术运用，以数据互联互通为基础，实现店内商品数据、经营数据、消费者行为数据等的多维互动，提高对加盟终端的管理效率，加快对外部变化的响应速度；通过数据化工具的应用和数字化的管理方式，为加盟终端构建卷烟商品和非烟商品的各类数据分析模型，实现全店铺管理，提高服务精准性。

　　推动现代终端向数据赋能转型。提高现代终端信息化应用水平，统一零售终端管理系统的数据标准、数据规范和服务标准，把数据采集质量作为评价现代终端建设质量的重要指标；建立终端经营数据分析体系，形成商业数据、零售数据、品牌数据的串联，将扫码数据还原于客户经营中，真正实现从采数据到用数据。

　　推动普通终端向数据应用转型。调整普通终端服务内容，将盈利指导的单体数据向多维数据转变，共享数据资产，引导客户树立数据思维。

　　探索数字化服务模式

　　建立线上线下的多渠道服务体系。通过中台数据分析指导前台工作的数据共享模式，打破时间和空间上的限制，及时向客户传递市场动态；通过客户数据分析模型，合理规划拜访重点，通过大数据分析指导，建立响应速度快、服务方式灵活、服务内容精准的服务模式，实现从经验拜访向数据拜访转变、模糊指导向精准指导转变、结果管理向过程管理转变。

　　服务内容向全店铺管理延伸。对客户经营能力进行量化立体评估，探索零售客户个性化数据服务系统。