基于精准营销的消费者数据库构建研究
中图分类号：F270 文献标识：A 文章编号：1674-1145（2014）08-000-02
中国论文
摘要本文在对精准营销系统梳理的基础上，针对烟草企业在精准营销中对消费者研究不足的现状，提出基于精准营销构建消费者数据库的解决思路，并对消费者数据库的具体指标体系、数据挖掘方法和应用方向进行了探讨。希望通过消费者数据库的构建，为面临行业市场化改革，处于消费者市场复杂多变环境下的烟草企业的精准营销，提供支持和帮助。
关键词精准营销消费者数据库数据挖掘
一、引言
自科特勒第一次提出精准营销的概念以来，企业界和学术界在不同的角度对精准营销的理论和实践进行了大量的探索。国内烟草行业是提出和实践精准营销理念较早的行业之一，在精准营销领域也已积累很多的经验。随着我国烟草行业市场化改革的持续推进，卷烟市场竞争变得日益激烈，如何进行卷烟的精准营销已经成为烟草品牌做大做强的必由之路，也是当前烟草行业营销理论和实践都极为关注的焦点。但国内烟草行业的精准营销，缺少对于精准营销中最重要的消费者因素的研究。而随着烟草市场消费者市场呈现出日趋理性和个性化张扬并存的复杂表现，使得对消费者的研究，更加成为烟草企业精准营销体系成败的关键。
二、精准营销的产生与发展
（一）精准营销的概念
精准营销是近年来在营销理论和营销实践方面都获得极大的关注。菲利普?科特勒（Philip Kotler）提出精准营销这一概念后，受到了社会各界的广泛关注。精准营销最早应用于互联广告领域，因其良好的适用性，开始在其他行业广泛应用，烟草行业也是其中之一。特别是进入 21 世纪后，消费者需求多样性和个性化更加突出，大众市场正逐步向分众市场转变，这也使得企业制定营销策略、开展营销活动时需要更“精准”。另外，信息技术不断发展和广泛运用，使企业建立消费者数据库，更快更准确地搜集到消费者资料，展开数据挖掘和分析并实现更加精准的沟通成为可能。
国内关于精准营销研究，也从未间断，其中较为有代表性的伍青生等的研究理论。在《精准营销的思想和方法》一文中，伍青生等学者提出精准营销就是在市场细分、目标市场选择的基础上用定量和定性相结合的方法展开对目标消费者的精确分析，分析出消费者的基本特征、行为特征和心理特征，并据此采用有针对性的策略，运用现代技术和方法，与目标消费者进行有效的沟通和交流，以实现高投资回报。
（二）精准营销的要求
从现有的理论研究和企业实践来看，如何构建精准营销体系还没有一个公认的标准。整体现有的理论研究和实践成果来看，一个合理的精准营销体系应满足收下几个方面的要求：
1.市场定位的“精准”。精准营销要求企业要依据一定的细分标准对市场进行细分，并选择适合的细分市场作为企业营销的主战场。在明确了目标市场以后，企业还要能通过分析准确地了解企业的目标消费者，最后根据竞争现状和企业实力，给自己一个明确的市场定位，这是实施精准营销的基础。
2.营销信息的“精确”。精准营销要求企业的营销活动要注重营销信息的建设，要通过畅通内部信息管理、加强信息采集、构建信息数据库等方式确保企业精确地把握好与营销密切相关的市场信息、销售信息和客户信息。
3.营销沟通的“精准”。精准营销的最终目的是通过“精准”的营销沟通来更有效地打动目标消费者、俘获目标消费者，并藉此来降低成本，因此要求企业能通过构建个性化、高效化的沟通体系，并依靠现代化的技术手段，以恰当的形式，通过恰当的渠道，高效地与目标消费者进行沟通，以有效地减少沟通费用的浪费，并保证足够的效果。
4.配套管理的“精细”。精细化管理就是变粗放为精细、科学的管理模式，是注重细节的管理模式，能降低管理成本，提高管理效率。
三、消费者数据库指标体系
（一）指标体系设计原则
根据烟草企业实际业务工作的需要，消费者数据库数据指标体系的设计，既要充分反映消费者价值内涵，又要有较强的可执行性，主要体现在以下几个方面：
1.科学性原则。科学性是制定消费者数据库评价指标体系的基础，指标的选择、指标的权重和量度的确定、数据的收集和计算，应以相关的学术理论、管理科学等科学理论为依据。
2.可操作性原则。消费者数据库所设置的评价指标体系应具有较强的可测性和可比性，指标项目有关资料收集的可行性以及指标体系本身的可行性。另外，指标体系应是简洁与复杂的平衡统一。
3.层次性、逻辑性和重要性相结合原则。消费者数据库指标的全面性有助于从不同侧面反映消费者价值的内涵，但是过于面面俱到往往反而会使指标体系模糊不清。
（二）指标体系内容
消费者数据库主要从收集以下三个方面的消费者资料，构成指标体系的内容：
1.消费者人口统计资料。消费者人口统计资料包括消费者的姓名、性别、家庭结构组成、出生年月、教育程度、联系方式等。
2.消费者心理统计资料。消费者心理统计资料包括消费者期望价值、购买行为、购买态度、购买要求和心理特征等。
3.消费者购买经历。消费者购买经历指消费者购买历史、购买数据和购买经验等。
（三）信息收集途径
消费者数据库的信息收集途径，主要可能通过下列方式完成：
1.现场收集。当不同层次的消费者在销售现场购或门店买产品时，由现场销售人员或店员忠实记录下他们的详细个人资料。
2.活动收集。企业通过举办有奖销售、免费试用和产品讲座等各种形式的促销活动有针对性地收集消费者的相关信息。
3.收集。通过接听企业设立的对外咨询、服务热线等登记顾客的反馈信息及消费者疑问。企业还可利用现代技术，从消费者那里获取各种信息和数据。 4.络收集。企业通常通过在其站上设计吸引消费者注册为会员，并填写表格提交，还可以通过站交易平台获得消费者对产品的评价与建议。
5.问卷收集。通过问卷调查等市场调研方法获得竞争对手和消费者的信息。
四、消费者数据库数据挖掘方法
所谓数据挖掘是指从数据库中抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的信息、新关联模式和趋势的过程。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。
（一）描述型数据挖掘
描述型数据挖掘，是对数据进行总结和泛化的基础上，对数据进行高层次的处理。
1.数据总结：数据总结的目的是对数据进行浓缩，给出相应的紧凑描述。
2.聚类分析：聚类是根据一定的规则，按照相似性把样本归成若干类别。在对样本合理划分后，对不同的类进行描述。聚类通常用于将客户细分成不同的客户群。
3.关联分析：用关联规则挖掘大量数据中项集之间的有趣联系。它的主要应用领域是购物篮分析，也可对市场促销活动的有效性进行挖掘。此外，关联规则也可用于序列模式发现。
（二）预言型数据挖掘
预言型数据挖掘是根据已知目标变量值的历史数据， 来建立预测模型。
1.分类。它能将数据库中的数据项，映射到给定类别中的一个。分类定义了一种从属性到类别的映射关系，给定样本的属性值，根据已知的模式将其划分到特定的类中。
2.回归分析。通过已知变量来预测其他变量的值，找到相关的逻辑规律进行预测。
3.时间序列。用变量过去的值来预测未来的值。
五、消费者数据库的应用
（一）消费者特征分析
在精准营销时，需要了解消费者的具体特征。消费者数据库可以通过收集消费者的个人统计数据和购买交易数据，通过使用关联分析、分类描述和概念描述等，了解消费者的特征，构造有用的消费者特征模型，以此制定精准的营销决策来满足消费者的需求。
1.购买频繁度。通过了解消费者的购买频繁度，帮助制定精准的促销周期。
2.购买数量。通过了解消费者交易中购买的数量，准确地找出大客户，并提供相应的服务。
3.最近购买时间。通过分析消费者购买时间间隔，可找出长时间未购买的消费者并了解原因，采取相应的措施。
4.识别典型的消费群。通过分类和概念描述，可以获得不同类别的消费群体的特征。
5.目标消费者预测。通过对现有消费者特征的描述，可以预期未来的潜在消费者。
（二）消费者购买异常行为分析
消费者在购买活动中，出现与正常情况具有偏差的信息，对营销者是很重要的。通过对消费者购买时间、购买频次和购买数量等数据的分析，可以及时的发现消费者购买异常行为，并分析原因，制订精准的营销对策。
（三）消费趋势分析
通过消费者数据库对消费者的消费趋势进行分析，主要体现在以下几个方面：
1.分析指定区域内消费者的年龄、收入、职业、身体健康程度等静态特征发生变化时对卷烟销量、结构的影响，并挖掘主要影响因素，有针对性的调整卷烟投放策略。
2.分析指定区域内消费者数量、消费卷烟品牌的档次等因素发生变动时对卷烟销量、结构的影响，并以专题图的形式进行结果展示，及时掌握消费者变动趋势对指定区域内消费结构的影响程度。
3.综合分析人口数量、GDP、物价、人均收入等因素发生变化时对卷烟销量、结构及消费者的影响，挖掘宏观经济变化对卷烟销量、结构及消费者的变化规律。
六、小结
卷烟消费者数据库的建立与分析是一个长期的、系统的工作。要结合烟草公司的发展战略，借鉴烟草现有业务的发展和运营经验，在选定区域内，通过多种数据采集方式获取消费者的基本特征、购烟习惯等各种消费者数据，建立消费者数据库系统。通过消费者数据库系统的建立，更好地支撑烟草企业精准营销的开展。
参考文献：
[1] 菲利普?科特勒营销管理，上海人民出版社，2005.
[2] 尹启华，邓然.精准营销研究现状[J].经济研究导刊，2010（9）：35.
[3] 青生，余颖，郑兴山.精准营销的思想和方法[J].市场营销周刊，2006（8）.