陳娟 任戰(zhàn)斌 侯昌華

摘? 要：作為精準營銷輔助技術，消費者畫像能夠幫助企業(yè)準確分析客戶需求，隨著科技發(fā)展，煙草行業(yè)的信息化建設逐漸完善，會員數(shù)據(jù)的采集更加全面，有利于消費者畫像技術的進一步精準化。通過構(gòu)建煙草行業(yè)的消費者會員畫像，不僅能夠鞏固煙草品牌忠誠度，而且能夠培養(yǎng)潛在目標消費群體，完成貨源精準投放，以便實現(xiàn)為消費者找品牌，為品牌找消費者的終極目標——煙找人，人找煙。文章、通過對某品規(guī)卷煙的會員消費數(shù)據(jù)信息進行采集，構(gòu)建該品規(guī)的主要客群畫像模型，運用RFM模型得到現(xiàn)有會員的價值特征。通過消費者畫像為導向，為優(yōu)化煙草營銷策略貢獻提供新方法。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)；消費者畫像；RFM模型；煙草營銷

中圖分類號：F274;F014.5? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? 文章編號：1005-6432（2023）26-0000-04

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2023.26.000

引言

營銷的本質(zhì)是需求管理，一方面要滿足現(xiàn)有需求，另一方面要引導潛在需求[1]。早期用戶畫像技術中消費者行為受到社會環(huán)境、家庭環(huán)境的影響，消費者的用戶畫像處于動態(tài)變化中[2-3]。傳統(tǒng)的方式是根據(jù)市場調(diào)研和經(jīng)驗進行消費者共性特征總結(jié)，缺乏精準度和動態(tài)性。當前大數(shù)據(jù)技術普遍應用背景下，消費者用戶畫像更加全面、精準 [4]。

在激烈的市場競爭中實現(xiàn)卷煙銷售的可持續(xù)發(fā)展，應當由傳統(tǒng)的粗放式經(jīng)營轉(zhuǎn)為精細化經(jīng)營，因此，精準營銷是必不可少的營銷方式[5]。采取用戶畫像技術精準營銷的方法，借助煙草供應鏈平臺獲取相應的交易數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術構(gòu)建完善的消費者畫像。結(jié)合移動人口大數(shù)據(jù)平臺分析挖掘，并結(jié)合不同品規(guī)卷煙銷售區(qū)域的消費者客流趨勢，通過識別模型識別潛在消費者群體，幫助煙草行業(yè)開展經(jīng)營工作。

根據(jù)煙草運營數(shù)據(jù)統(tǒng)計，購買過某品規(guī)卷煙會員總計14747個，其中男性會員占比為73%，女性會員為27%，符合真實吸煙人群以男性居多的情況。年齡集中在31～55歲，年齡的具體分布如圖1所示，其中，46～55歲段占比最高。

對通過重慶市該品規(guī)卷煙的會員的職住地分布進行進一步分析，統(tǒng)計結(jié)果如圖2所示，消費者的工作地與居住地基本相近沒有顯著差異，人數(shù)最多的區(qū)域是渝北區(qū)，其次是九龍坡區(qū)與江津區(qū)。

根據(jù)經(jīng)營數(shù)據(jù)統(tǒng)計，該品規(guī)卷煙共計消費23665單，總金額2393735元，總量58829包。會員人均消費金額162.3元，會員人均消費數(shù)量4包。根據(jù)會員日常消費行為，選取消費最大金額，最小金額，總數(shù)量，總金額作為模型樣本指標，分別為四項指標打分，各項指標大于均值得3分，等于均值2分，小于均值1分，并將各項指標得分相加，總分最大值為12分，即四項指標都為3，最小值4分，四項指標都為1。最后按總分分段，將分數(shù)分成三段分別設定為低、中、高三類消費水平分布，得分在4～5分標簽為：低消費水平，得分在6～8分標簽為：中消費水平，得分在9～12分之間標簽為：高消費水平，根據(jù)不同的得分為會員打上消費能力標簽。得到圖3的結(jié)果，高消費水平的會員占比高達到56%，消費者的消費能力較強。對高消費會員的聚集區(qū)域進行分析得知，渝北，江北，南岸，九龍坡、渝中為高消費會員的主要聚集區(qū)域。

分析購買次數(shù)與購買人數(shù)之間的關系，并作圖4，該品規(guī)卷煙消費次數(shù)主要在購買次數(shù)為1次。對購買次數(shù)為2次及2次以上消費群體進一步分析，計算復購率（見式1）進行分析，發(fā)現(xiàn)68.89%的會員只購買1次該品規(guī)卷煙，因此，該品規(guī)卷煙的復購率為31.11%。

復購率一定程度展現(xiàn)了消費者購買意愿，從復購率來看，愿意回購的消費者僅占少部分。對該品規(guī)卷煙的忠誠度進行進一步探究，對消費者留存人數(shù)與購買次數(shù)情況進行分析。

根據(jù)留存率（見式2）的對留存率與購買次數(shù)的關系進行探究，分析多次購買的消費者留存率的忠誠度，如圖5所示。

該品規(guī)卷煙的留存率在31.11%～93.33%，從圖5中可以看出，留存率隨購買次數(shù)增加而上升，會員購買3次以內(nèi)，其留存率在50%以內(nèi)；會員購買5次以上的，留存率超過60%，留存率與忠誠度之間成正相關關系，留存率越高忠誠度越高。對復購率為31.11%區(qū)間的會員的忠誠行為進行分析，購買次數(shù)為2次的留存率為42.31%。購買次數(shù)超過三次的會員留存率大于50%，較為忠誠。結(jié)合復購情況分析，由于購買次數(shù)2次會員數(shù)量比例較大，因此，該品規(guī)的消費者忠誠度較低。

選取最后一次購買時間距今間隔（R），月平均消費次數(shù)（F），月平均消費金額（M）作為該品規(guī)卷煙消費者價值分析的三項指標，按照各項指標的分段進行打分，通過對R、F、M三個指標進行打分，確認會員價值。具體打分規(guī)則為：①指標R，該指標的打分規(guī)則為間隔越短得分越高：30天以上記1分，21～30天記2分，11-20天記3分，10天以內(nèi)記四分；

②指標F，該指標的打分規(guī)則為月平均消費次數(shù)越多得分越高：1～4次記1分，5～10次記2分，11-20次記3分，21次以上記4分；③指標M，該指標的打分規(guī)則為月平均消費金額越多得分越高：200元以下記1分，[200，500）記2分，[500，1000）記3分，1000元及以上記4分。

根據(jù)R、F、M三項對會員進行分類，根據(jù)均值與對應分數(shù)對比，大于均值為高，小于均值為低，然后將客戶分為8類，分類規(guī)則為：①重要價值用戶：R值高，F(xiàn)值高，M值高；②重要發(fā)展用戶：R值高，F(xiàn)值低，M值高；③重要保持用戶：R值低，F(xiàn)值高，M值高；④重要挽留用戶：R值低，F(xiàn)值低，M值高；⑤一般價值用戶：R值高，F(xiàn)值高，M值低；⑥一般發(fā)展用戶：R值高，F(xiàn)值低，M值低；⑦一般保持用戶：R值低，F(xiàn)值高，M值低；⑧一般挽留用戶：R值低，F(xiàn)值低，M值低。

根據(jù)上述規(guī)則對當前該品規(guī)卷煙進行分類，如圖6所示，該品規(guī)卷煙會員分布以重要發(fā)展價值，一般發(fā)展會員和一般價值會員為主，分別占比36.84%、29.65%和11.56%。整體而言，R值打分高，購買間隔短，會員具備一定忠誠度，但是購買頻次，購買金額仍有提升空間，可進一步對一般發(fā)展會員和一般價值會員的會員群體刺激消費。

用戶畫像技術通過對采集到的會員消費屬性與購買偏好進行關聯(lián)度推導，分析研究出消費者共性特征，并轉(zhuǎn)化為標簽，形成特定的用戶模型 [6]。在文章、研究中，對某品規(guī)卷煙的煙草消費者進行深入分析，為進一步加強對消費者需求的精準認知，對現(xiàn)有的消費者數(shù)據(jù)進行采集，構(gòu)建主要客群的畫像。

根據(jù)煙草店鋪管理系統(tǒng)和消費者移動應用子系統(tǒng)，采集該品規(guī)卷煙的購買者數(shù)據(jù)。以性別分布與年齡分別的作為會員基礎信息的基礎特征，以職住地、戶籍地等信息為地域特征分析該品規(guī)卷煙的消費者人口屬性。通過對會員的消費數(shù)據(jù)進行分析處理，計算復購率、留存率作為會員忠誠度的判斷依據(jù)。統(tǒng)計購買過該品規(guī)卷煙的會員全部煙草購買情況對會員煙草的檔次偏好與時間偏好進行分類，利用RFM分析現(xiàn)有會員的價值分布，得到會員消費行為特征。選取超過2/3的人數(shù)的特征形成完整主要客群畫像。

從數(shù)據(jù)分析可得，上述品規(guī)煙草會員構(gòu)建主要客群畫像模型為31-55歲的男性客戶群體，主要戶籍地為重慶，工作地點以渝北市渝北區(qū)、九龍坡區(qū)、江津區(qū)為主，有承擔高消費的能力，但是對于這種卷煙大部分人只購買了一次。大部分人忠誠度不高，留存客戶不多。會員價值以重要價值，一般發(fā)展和一般價值為主。購買時間集中在早上的8點，9點以及下午6點，下午7點，對于該品規(guī)的偏好也屬于低偏好群體，購買頻次，購買金額仍有提升空間。

結(jié)論

在大數(shù)據(jù)營銷的背景下，以某品規(guī)煙草的消費情況為例，利用煙草系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)信息，梳理現(xiàn)階段該品規(guī)會員消費信息。通過構(gòu)建的該品規(guī)卷煙的主要客群畫像，彌補了目前卷煙營銷環(huán)節(jié)缺少的針對消費者的數(shù)據(jù)分析。將所構(gòu)建的畫像模型運用到潛在客戶群體挖掘的實際應用場景中，從而實現(xiàn)煙草銷售的可持續(xù)發(fā)展，為煙草領域的精準營銷提供一種方法。

參考文獻：

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[6]郝書雅.大數(shù)據(jù)營銷背景下的消費者畫像分析[J].全國流通經(jīng)濟，2019（20）：8-9.

[作者簡介]陳娟（1975-），女，漢族，四川資陽人，大學本科，研究方向：市場營銷、煙草零售；任戰(zhàn)斌（1980-），男，漢族，河北內(nèi)丘人，大學本科，研究方向：工商管理；侯昌華（1973-），男，漢族，重慶人，大學本科，研究方向：市場營銷。