商业数据调研汇总十篇

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐十篇商业数据调研范例，希望它们能助您一臂之力，提升您的阅读品质，带来更深刻的阅读感受。

篇（1）

2 调研方法、数据来源

2.1 调研方法

1）问卷调查；

2）实地调查；

3）人员访谈。

2.2 数据来源

表1 数据来源

3 项目实施计划

3.1 阶段一：资料整合，交流学习

时间：2013年1月―2月

利用图书馆及数据库的丰富资源进行资料的收集，同时利用在校的便利机会与专业教师进行交流和学习。

3.2 阶段二：前期资料整理，调研准备阶段

时间：2013年2月―5月

利用寒假期间对前期搜集的资料进行具体的分析，了解其他高校学生街情况。

3.3 阶段三：深入实践，多线进行

时间：2013年5月―7月

在前期调研基础上，在洛阳本地高校进行调研活动，包括发放调查问卷，随机采访，与店家交流等。

4 项目进展情况

项目立项后，按照立项计划，我们小组开始相关文献的查阅工作。通过查阅工作了解了当前中国学生街方面的研究动态。对其他地区高校的学生街的对比分析，利用在校的便利机会与专业教师进行交流和学习。咨询相关专业老师的意见。

我们按照立项计划，对学生街的店铺和大学生进行了访谈，问卷调查，得到了第一手资料。

5 实地调研情况

项目小组成员在通过学生街发放调查问卷，并对商店老板进行采访，调查店铺经营情况，并在消费者中进行调查，得到了大量第一手资料，进行汇总整理后提炼如下。

5.1 学生街概况

龙翔街商业圈位于河南科技大学开元校区西大门对面，该街南北长约650米，东西长约1000米，有170多家各类店铺组成，是河科大学生日常消费的主要场所，在为学生提供便利的同时，也创造了大量的就业机会，与此同时，龙翔街商业圈也存在着一些有待改进之处。

图1 龙翔商业圈所处地理位置

5.2 商家特征

难过调研分析，得到商家特征如表所示。

表2 数据来源

表3 店主选择在此经营的原因

表4 店铺类型分布

5.3 消费者特征

表5 学生占消费者比例

表6 学生在学生街停留时间

表7 消费者消费原因

表8 学生在学生街月均消费

5.4 商业结构（图2、图3）

图2

图3

6 总结

通过问卷调查与访谈，我们对学生街存在的问题进行了总结。

6.1 学生认为学生街应该改进的地方

经过调研，学生认为学生街在购买服饰、娱乐、休闲酒吧和购买大件物品方面还存在不足，有很大的改进与提升空间。

6.2 经营者认为需要改进的地方

1）环境卫生太差；

2）道路拥堵，交通不便；

3）噪音太大；

4）经营环境不好；

5）配置设施不完善；

篇（2）

“如今，客户洞见部门的角色已经有了很大的变化，从之前简单的数据搜集、分析和报告转变为一种专业性的能力，结合相关的调研结果，利用各种恰当的手段和信息来源，最终创造出企业洞见。”他解释说。

并不是所有企业的进化速度都能跟得上科技发展的速度。然而，国际健康保险巨头保柏集团（Bupa）全球洞见部门调研经理托尼・杰拉德（Tony Fitzgerald）说：“这听起来很像老生常谈，但的确，有一些组织仍然缺乏这种洞见。”

对于大多数企业而言，在处理客户数据时最大的障碍，似乎来自于以往部门系统延续下来的老规矩。比如在进行市场调研时，调研团队之间缺乏沟通，不同的数据分析员缺乏交流，他们更关注企业业绩方面的信息。可能还有其他问题，比如对企业缺乏正确的认识，或者只是为了搜集数据而调研，对数据过于依赖。

关于企业不同部门对洞见调研预算的分配情况，用户调查机构协会（Association of Users of Research Agencies）的调查数据显示，其中，只有45%的调研资金为调查部门所用，65%的调研资金为其他部门所用―虽然这些资金有可能用于协助调研工作。

要将有分歧的数据来源整合到一起有时并不容易，尤其是当这些孤立的调研信息来自于各个独立的部门。英国气象局Met Office市场调研部门经理桑德拉・科特里尔（Sandra Cotterill）说：“企业正在努力寻找一些方法，以便让数据分类规范化，协调好调查团队和负责客户关系管理团队之间的关系，让这两个团队彼此反馈信息。”

她解释说，之前，虽然这两个部门都知道对方拥有一些对自己有用的信息，但是要把双方的信息整合到一起却面临技术性的难题。

不同的部门都拥有一些有用的数据，能够帮助企业更好地了解市场和目标客户。而客户关系数据库只是相关信息的一个存储库，比如记录人口统计数据信息以及客户的购买习惯，同时还有体验客户对于服务的意见及信息反馈。

关于这一点，钢铁制造商奥托昆普公司（Outokumpu）副总裁赫微・希弗穆勒（Herwig Schiefermuller），介绍了自己的企业如何将客户反馈整合到自己的调研数据库中。该企业和客户忠诚调研机构合作，在调查中列出客户反馈的相关问题，将两方面的数据整合在一起。

在调研的过程中，该企业直接询问客户：是否愿意选择该钢铁制造商的产品？选择的理由是什么？是否考虑选择其他同类产品的供应商？这种聆听客户声音的做法让该钢铁制造商能更完整、更深入地了解市场背景。

同时，在英国廉价航空公司EasyJet调研经理沙恩德尔・哈雷特（Shaendel Hallett）表示，她计划与市场调研机构合作，加大由自己负责的传播工作力度，帮助自己的企业实现业务目标。另一方面，她让相关部门协力合作，让每个部门的工作有助于其他部门开展工作。她希望经过各方努力，能获得一份更便于执行操作的数据分析报告，将调研数据更好地用于业务开展。

哈雷特说：“调研机构有时只是提供一些数据，而现在客户提出了更高的要求，让调研机构进行数据分析，弄清楚客户真正需要什么。调研机构可能给你提供100张图表，但客户真正需要可能就是两三个关键信息。”

杰拉德认为，对于企业而言，关键在于要有统观全局的思维，让企业所有的要素都能够运用在提升企业市场洞见上，尤其是对于跨国企业而言。他说：“保柏集团在世界上的190个市场开展业务，从不同的区域获取许多信息。作为中央指挥中枢，我们的工作关键在于整合多方信息，让信息有实际操作意义。”

正是因为对信息进行整合分析，企业才能拥有市场洞见，进而以此为基础做出商业决策。专业保险公司Ecclesiastical客户和市场洞见部门负责人凯西・埃里森（Kathy Ellison）说：“市场洞见是一项综合性的工作，它将传统的调研、市场情报和数据分析工作融合到一起，成为一个关键的组合。缺少其中任何一项，企业都不能形成有效的市场洞见。”

而在一些大规模的调查中，还会进行有代表性的深入采访，这样的调研效果可能更为明显。品牌企业可以采取各种正式和非正式的方法获取各方面的信息，包括企业内部意见搜集、专家小组意见、基于现有知识的案头研究，或者与其他客户团队共同进行研讨。

美国娱乐与体育节目电视网（ESPN）高级调研经理马特・罗伯茨（Matt Roberts）说：“我们开展了一系列整合工作，布置调研工作，组建焦点问题团体，同时进行网站测试。我们已经做了实地调研，有目的地采访了英超足球队和橄榄球队成员。另外，我们提供数据接入口，让我们的员工获得这些调研数据。”

罗伯茨认为，许多企业，包括他之前工作过的企业，它们往往把工作重点放在尽可能多地搜集数据上，之后把这些数据发送到各个部门。但它们却没有采取任何分析步骤，没有查明这些数据背后的实际意义。相反，企业正确的做法应该是将这些数据整合在一起，分析数据的实际意义，确定品牌必须努力改进的方向。他将之称为“知识管理”（Knowledge Management）。

调研结果必须应用到整个业务过程中。罗伯茨认为，比如广播公司的调研通常直接针对提高收听率，而洞察团队必须为调研投入的资金负起责任，他们最终必须表明自己为企业带来了哪些价值。

“我们并不是为调研而调研，要进一步分析数据背后的实际意义。”他解释说，要尽力确保实现最终的目标：此项调研是否能够帮助企业增加用户数量？如何实现既定的调研和市场目标？如何通过调研改变企业的营销行为？

像任何营销领域一样，洞察力通常要有一个关于投资回报的指标。如果调研获得的信息不能帮助企业获取更多的利润，那么人们将认为调研纯属浪费金钱。

此外，像其他学科一样，开展市场调研工作不可故步自封。通常情况下，一些新兴的信息源有助于企业制定发展战略。企业必须适应市场变化，确保自己尽一切可能，能够对不同的信息源进行整合。

案例

The Met Office客户关系管理新模式

英国气象局The Met Office洞察力部门正在处理一批涵括各个方面的信息，包括客户关系管理数据信息以及市场调研信息。The Met Office希望通过调研工作，对自己服务的客户有更好的了解。这项工作不仅包括客户如何利用气象服务的数据分析，同时探讨应该开展什么样的研究，并进一步评估以后应该开展哪些有价值的工作。

The Met Office改变了自己原有的数据库运作方式，让数据库与客户评论信息合并。这样，通过数据库研究报告，便可以知道某项工作的业绩如何，同时发现相关的问题。

The Met Office市场调研部门经理桑德拉・科特里尔（Sandra Cotterill）解释说：“我们有一份消费者调查表，询问客户是否向其他人推荐我们的服务。在客户体验了我们的服务之后，我们就会请客户填写这份调查表。”

“与这些工作相关的问题是：我们如何才能改进服务？这就关系到客户关系管理，关系到所有相关的客户。我们将重点放到客户基础上，关注不同的细分群体，希望通过客户帮助我们改进服务，以便进一步满足客户需求。”

科特里尔说，在The Met Office，市场调研正处在一个周期性的转变阶段，从此前将客户关系管理系统当作一种辅助传统调研的手段，转变为一种客户信息来源，并且削减不必要的调查项目。这就要求The Met Office必须保证，让自己的分析部门和洞察力部门采用同样的数据分类法。此前，科特里尔说，这项调研工作是孤立的，它由各个部门独自开展，因此很难将所有的调研数据有效地进行整合。

The Met Office采用圆桌会议方式，以便创造性地开展调研工作。The Met Office邀请三个主要目标细分群体的客户参与调研，通过这种方法，为商业公司、政府和大众提供天气预报信息和气候数据服务。The Met Office与BBC联合开办圆桌论坛节目，让人们带着问题参加天气预报论坛，借助科学家的力量，帮助人们找到解决问题的最佳方法。

科特里尔总结了The Met Office的发展目标：“我们正在尝试提升自己的价值，包括业务的商业价值以及为政府带来的价值。为了实现这个目标，我们必须更好地了解客户的需求，了解客户希望拥有怎样的服务体验。通过客户关系管理获得信息，对客户与The Met Office的合作方式进行分析，进而改进业务流程和服务方式。”

观点

在我们公司，消费者洞察团队成员包括调研专员和数据分析师。我们定期追加一些实时的客户数据，比如客户使用和客户开支情况，而这些新的数据会和先前通过传统调研方法搜集的数据库整合到一起。通过这种方法，我们能够基于实际的客户行为审视数据统计结果，而不是没有根据地做出判断。比如，我们可以了解，有些客户自称自己的移动电话使用率与去年同期相比更高，这种情况是否属实。

同时，我们有针对性开展一些调研项目，帮助不同的部门更好地了解市场和客户。否则，他们只看到数据库用户数量下降了，却不明白为什么会出现这种情况。因此，我们会和一些客户进行对话，弄清楚他们消费行为转变的驱动因素。我们的目标是让公司内外部更紧密地合作，让分析报告更有指导性。

―电信运营商Talktalk高级调研经理约翰・欧文（John Irwin）

要解释清楚我们从调研工作中获得了什么信息，这一点非常重要。信息源和现有的企业洞见，是企业进一步获取有益洞见的关键。其中的重点是：未来发展趋势、消费者行为和市场监管环境的变化。

这项工作的重点应该放在数据整合上，将数据和客户、商业需求结合到一起。与此同时，要根据调研工作的沟通情况和在商业实践中的运用情况，进一步决定调研工作的深度和调研时间。

―劳埃德TSB集团(Lloyds TSB)市场调研经理龚卡洛・特谢拉（Goncalo Teixeira）

根据不同的情况开展比较大型的调查项目，我们通常询问的问题是“针对谁”和“目标群体数量”。对于我们的调研小组，问题通常是“为什么”和“怎么办”。在我以前工作过的调研机构，大家对数据加载量和报告流量都很有依赖性。但在现在的公司，我们尝试做出改变，定期开展一对一的深入会谈。我们要让所有的员工明白：正确使用数据，有助于我们公司改进业务。

―美国娱乐与体育节目电视网（ESPN）高级调研经理马特・罗伯茨（Matt Roberts）

对市场信息进行监测，我们就能有效地开展市场调研工作。但我们更重要的作用是让调研信息更有实用性。

从企业的角度看，人们之所以向我们求助，主要是因为他们知道我们懂得如何开展调研工作。之后向我们求助的人越来越多，这是因为他们知道我们能够挖掘信息背后的实际意义，进而推出新的产品或服务，创造新的传播方式。这就是我们调研工作努力的方向，也是其他人正在跟进的方向。

―国际健康保险巨头保柏（Bupa）营销部门市场调研经理汤尼・菲茨杰拉德（Tony Fitzgerald）

篇（3）

近年来，量化管理的思想逐步引入到企业经营管理中来，所谓量化管理，即将各项工作流程的步骤进行量化评估，从而在整体上对工作进行宏观控制，把误差控制在允许的范围之内。事实上，广告同样可以进行量化管理，就广告的重要流程与关键因素进行标准量化，就可以保证广告效果不会产生根本性错误，并在某种程度上保证广告效果。最早实施广告量化管理的宝洁公司近三十年的实践经验证明，经过量化管理的广告80％对销售产生了很大的促进作用，而没有进行量化管理的广告仅有10％促进了销售。

广告可以分解为三个重要步骤：广告策略、广告创意和媒体投放。策略是广告的灵魂，创意是广告的肢体，而媒体则是广告与受众的沟通方式。只要对这三个步骤进行量化，就可以对广告效果进行宏观控制。而分别对这三个步骤进行量化管理的方法则是市场调研、效果测试和媒体数据分析。

二、商业银行的特殊之处

商业银行比其他任何行业都要重视防范风险，而量化管理正是实现科学决策、降低风险的有效途径。因此，商业银行的广告量化管理具有特殊的重要意义。但是，银行的广告与其他行业有很大的不同。由于银行产品和服务的特殊性和复杂性，使得消费者在选择银行时考虑的因素很多：包括银行品牌、产品特点、网点多少、柜台服务等等，而其中很多因素是广告无法影响的，因此，银行业的广告效应似乎没有其他行业那么明显和强烈。这就导致银行不愿意拿出更多的钱来做市场调研等，而没有经过量化管理的广告效应则更加难以控制，这样又进一步导致银行不愿加大对广告的投入，从而形成了一个恶性循环。而量化管理事实上需要相当部分的成本投入，例如广告最成功的宝洁公司是这样划分广告支出的：媒体投放80％－90％，广告制作5％－15％，调研至少5％。因此，缺少足够的资金投入是商业银行实现广告量化管理的一大难题。

其次，由于银行产品品牌体系庞大而复杂，不同产品的受众结构也是复杂交错，因此，银行的量化管理要比其他行业更加困难。这就需要我们找到一种特有的、适合银行业的广告量化管理方法，它首先要求投入不大、并且能够保证效果，还要有可操作性。

三、银行的广告量化管理方法

1．利用OCRM、网点优势和客户经理优势进行市场调研。策略是广告的出发点，创意、媒体投放都要和策略保持一致。根据市场调研做出严谨的广告策略是广告的灵魂。战略制胜，如果策略不对，创意再好只会错得更远。市场调研是洞悉消费者心理和判断消费者行为的重要方法，市场调研的几大要素是调研工具、调研方法和调研队伍。专业的调研公司的收费都比较高昂，而一般的调研公司的专业素质存在很大问题，调研结果往往不足为信。

事实上，商业银行完全可以借助自身优势自己进行市场调研，从而节省支出。目前，商业银行大多应用了OCRM系统(客户关系管理)，OCRM包含了大量的客户信息，是可以利用的调研工具。而银行遍布各地的营业网点又满足了按照地区随机抽样的基本原则，银行的客户经理队伍由于对各自的客户十分了解和熟悉，非常合适担任调研员的角色。市场调研能够解决的问题包括：客户的媒体接触习惯、客户最感兴趣的产品卖点、最感兴趣的公关活动等等。

例如：如果银行想针对高端客户策划一次公关活动，但是什么形式的活动才能受到高端客户的欢迎?此时可以从OCRM系统中随机抽取一定数量的客户样本(简单随机抽样)，也可每个网点分配一定数量的样本(地区抽样)，制定调查问卷，由维护这些样本客户的客户经理进行问卷发放或者深度访谈，获得信息后在OCRM中汇总并分析，从而得出结论，并根据结论策划相应的活动主题与形式。这样策划的活动要比拍脑袋随机决定的效果好得多，做到真正的有的放矢。

2．利用银行的客户优势进行广告效果测试。广告创意充满了不确定性，在投放之前谁也无法保证广告的效果。尽管经过了第一阶段的市场调研可以保证策略大方向的正确性，但是创意的表现力和冲击力也直接影响着广告是否能打动消费者。因此，在投放前先进行效果测试是必要的。

银行在进行效果测试方面也有着得天独厚的优势。由于银行的产品和服务具有延续性的特点，因此银行拥有一批经常打交道的忠诚客户，非常适合做测试受众。例如，在银行某新产品广告投放之前，可在某网点的贵宾室举行一次效果测试。首先，以讲座的名义邀请数十名客户(经挑选)参加，讲座开始前让客户在不知情的情况下将广告曝光在客户可视范围内，讲座结束后，对客户进行调查，有多少人注意到该广告?注意到广告的人中又有多少人能回忆起广告的内容?有多少人对广告的产品发生兴趣?在进行无意识测试之后，可再将广告拿出来让客户有意识地观看，提出他们的意见。此类测试可以建立指标体系，例如注意率、回忆率等，若指标达不到某个数值，则认定此广告是失败的，不予投放市场。

3．利用银行的媒体关系进行媒体数据分析。媒体投放是广告的最后一个步骤，选择合适的媒体组合能够把广告的效应放到最大。媒体的很多指标可以量化，如到达率、千人成本等。对这些数据进行对比分析可以对媒体的广告投放价值作出一个科学的判断。但是，由于目前中国缺乏专业权威的中立的媒体监测机构，因此，媒体的数据多是由媒体自己公布，水分很大。例如不少报纸的公布发行量都比实际发行量要高出几倍有余，为判断媒体真实的投放价值增加了很大的困难。

作为经营信誉和风险的行业，媒体舆论对银行的影响至关重要。因此，商业银行大多和当地媒体保持着良好的关系和密切的互动，而这就为银行取得真实可靠的媒体数据打下良好的基础。银行可以利用这些数据建立模型，对不同形式的媒体和同一形式的不同媒体做比较分析，从而找到适合自己产品和受众的媒体投放组合，并根据媒体特点制定科学有效的媒体投放计划。

篇（4）

“可能感兴趣的人”“猜你喜欢”“购买此商品的人还购买了……”在你刷微博、网上购物时，经常会在相应的位置上见到如上提示。这些看似简单的用户体验背后，其实正孕育着被誉为“新油田”的大数据产业。

美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便可以翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。这些数据又并非单纯指人们在互联网上的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。

“大数据带给整个企业最大的好处是降低成本、实现创新。今天整个行业模式都因大数据时代的到来将被重新颠覆。”在当今数据大爆发的时代，无论是新增数据还是现有数据，都是企业的巨大财富，并为企业带来了前所未有的商机。但只有有效运用和管理企业数据，才能实现最大化的数据投资回报。对于大多数企业CIO来讲，借助大数据管理技术能够帮助其获得竞争优势，而且随着技术的不断进步大数据正在备受到CIO的关注。从市场层面来看，大数据时代的崛起，给许多的企业带来的机遇、挑战，同时它又给企业提供了新的市场增长空间，越来越多的企业开始布局大数据市场。

一、大数据在市场分析中遇到的问题

虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生，定位角度不同，或侧重数据分析。比如帮企业做内部数据挖掘，或侧重优化，帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售率，增加利润。据统计，目前大数据所形成的市场规模在51亿美元左右，而到2017年，此数据预计会上涨到530亿美元。

企业或政府单位对于数据的驾驭，从最基本的获取到整合、治理、探索、分析、汲取智能、到采取精确行动，这种全能力的建立已经比以往任何时候更为重要。

传统的市场研究包括定性研究及定量研究，以座谈会为主的定性研究受制于主持人的访谈技巧，以街头拦问为主的定量研究虽然以严谨的抽样理论为基础，但同样不能完全代表总体的客观情况。而大数据时代革命性的调研方法为市场研究人员提供了以“隐形人”身份观察消费者的可能性，超大样本量的统计分析使得研究成果更接近市场的真实状态。

与此同时，大数据时代的新方法、新手段也带来新的问题，一是如何智能化检索及分析文本、图形、视频等非量化数据，二是如何防止过度采集信息，充分保护消费者隐私。虽然目前仍然有一定的技术障碍，但不可否认的是大数据市场研究有着无限广阔的应用前景。

二、大数据时代的市场研究方法

1.基于互联网进行市场调研

网络调研具有传统调研方法无可比拟的便捷性和经济性。快速消费品企业在其门户网站建立市场调研板块，再将新产品邮寄给消费者，消费者试用后只要在网站上点击即可轻松完成问卷填写，其便利性大大降低了市场调研的人力和物力投入，也使得消费者更乐于参与市场调研。同时，网络调研的互动性使得企业在新产品尚处于概念阶段即可利用3D拟真技术进行产品测试，通过与消费者互动，让消费者直接参与产品研发，从而更好地满足市场需求。

2.挖掘网络社交平台信息

脸谱、QQ、微博等社交平台已日渐成为新生代消费群体不可或缺的社交工具，快速消费品的消费者往往有着极高的从众性，因此针对社交平台的信息挖掘成为研究消费潮流趋势的新手段。例如，通过微博评论可以统计分析消费者对某种功能型产品的兴趣及偏好，这对研究消费态度及心理有非常大的帮助。更重要的是，这类信息属于消费者主动披露，与访谈形式的被动挖掘相比信息的真实性更高。

3.移动终端

随着3G网络及智能手机普及，市场研究已渗透到移动终端领域。大量的手机APP应用（例如二维码扫描等）为实时采集消费信息提供了可能性，移动终端的信息分析在购买时点、产品渗透率及回购率、奖励促销效果评估等方面将发挥不可估量的作用。

4.零售终端信息采集系统

目前，PC-POS系统在零售终端得到了广泛的应用，只要扫描商品条形码，消费者购买的商品名称、规格、购进价、零售价、购买地点等信息就可以轻松采集。通过构建完整的零售终端信息采集系统，快速消费品企业可以掌握商业渠道的动态信息，适时调整营销From .cn策略。

三、大数据时代市场分析特点

1.超大容量的数据仓库

数据仓库具有容量大、主题明确、高度集成、相对稳定、反映历史变化等特点，可以有效地支撑快速消费品企业进行大数据研究与应用。数据仓库可以更有效地挖掘数据资源，并可以按照日、周、月、季、年等周期提供分析报表，有助于营业结算。

2.专业、高效的搜索引擎

旅游搜索、博客搜索、购物搜索、在线黄页搜索等专业搜索引擎已经得到了广泛应用，快速消费品企业可以根据自己的特点构建专业化的搜索引擎，对相关的企业信息、产品信息、消费者评价信息、商业服务信息等数据进行智能化检索、分类及搜集，形成高度专业化、综合性的商业搜索引擎。

3.基于云计算的数学分析模型

市场研究的关键是洞察消费者需求，基于云计算的数学分析模型可以将碎片化信息还原为完整的消费过程信息链条，更好地帮助营销人员研究消费行为及消费心理。这些碎片化的信息包括消费者在不同时间、不同地点、不同网络应用上的消费价值观信息、购买信息、商品评论信息等。基于云计算的智能化分析，一方面可以帮助市场研究人员对消费行为及消费心理进行综合分析，另一方云计算成本低、效率高的特点非常适合快速消费品企业数据量庞大的特性。

四、大数据所蕴含的市场价值

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

1.数据的丰富性和自主性

社会化媒体数据包含了消费者的购买习惯，用户需求，品牌偏好等，且都是消费者自愿表述的对产品满意度和质量问题的想法，充满了情感因素，我们无需费尽心思的引导消费者参与调查问卷。

2.减少研究的“未知”视角

市场问卷调查有其固有的局限性，那就是你必须明确你的问题是什么。问卷设计者本身有未知的方面，所以在设计问题时会忽略自己的“未知”，但这些“未知”很有可能就是消费者所需要的方面。

3.数据的实时化的特征

不同于以往的发放回收市场调研报告再解决消费者问题，如今可以使营销人员快速发起营销活动，第一时间测试营销新方法，同时可以第一时间确认理解和追踪消费者的反馈。

4.数据的低投入特征

传统的市场调研方式费工费时，结合社会化媒体的市场调研则是低投入高回报的产业。使用正确的调研产品和方法便可以对消费者群体的用户习惯和反馈进行透彻分析。运用社会化媒体监测软件帮助企业在线倾听消费者意见，评估获取其见解。

五、总结

大数据的前景大方向是符合趋势的，但具体产品和数据处理能力，可能是最终成败的因素。如何获得大量数据，数据的质量、相关性以及是否有好的处理能力和技术，最终应用的方向是商业化的关键。竞争的最大压力是传统的市场研究还没有适应社会化媒体大数据时代的研究体系。正如Joe Tripodi （可口可乐营销副总裁）在《哈佛商业评论》（2011年4月）上指出的，“在印象时代，通过问卷询问方式获取的知名度，使用率，认知度等衡量品牌健康的指标体系，在消费者表达的时代就未必适用。因此，从品牌建设效果衡量的角度，也需要一套适应消费者表达时代的指标体系。”同时，尽管对大数据的整合与分析才刚刚起步，但已经有了一系列令人耳目一新的发现和应用。无数的案例和论著都指出，大数据的整合和分析，其前景和应用不可限量。

参考文献：

[1]赵春雷 乔治·纳汉.“大数据”时代的计算机信息处理技术[J].世界科学.2012（02）.

[2]2012年云计算与大数据挑战与机遇并存[J].硅谷.2012（04）.

[3]杜玉辉 蒋姣丽：大数据背景：高速公路收费系统数据的现状、分析与展望[J].电脑知识与技术.2012（15）.

[4]许翠苹：大数据驾临[J].通讯世界.2012（05）.

篇（5）

当今最热门的技术趋势之一就是机器学习，它也将在未来的大数据中发挥重要作用。根据调研机构Ovum的预测，机器学习将在大数据革命的最前沿。它将帮助企业准备数据并进行预测分析，从而使企业能够轻松克服未来的挑战。

2.隐私将成为最大的挑战

无论是物联网还是大数据，新兴技术面临的最大挑战是数据的安全性和隐私性。人们现在正在创建的数据量以及将来创建的数据量将使隐私更为重要，因为风险将大大提高。据调研机构Gartne公司的研究，到2018年，超过50%的商业道德违规将与数据有关。数据安全和隐私问题将成为大数据行业面临的最大障碍，如果不能有效应对数据安全问题，我们将会看到一大批技术趋势将会昙花一现。

3.将会出现首席数据官这个新的职位

人们可能熟悉首席执行官(CEO)，首席营销官(CMO)和首席信息官(CIO)，但是否听说过首席数据官(CDO)?如果答案是否定的话，别担心，因为很快就会知道。据调研机构Forrester公司的研究，将会出现首席数据官这个新的职位，企业将任命首席数据官。虽然，首席数据官的任命完全取决于业务类型及其数据需求，但是各行业厂商广泛采用大数据技术，聘请首席数据官将成为常态。

4.数据科学家的需求量很大

如果IT人员仍然不确定选择哪条职业道路，那么最好地选择是开始在数据科学领域的职业生涯。随着数据量的增长和大数据应用的增长，组织对数据科学家、分析师和数据管理专家的需求将激增。数据专业人员的需求与可用性之间的差距将会扩大。这将有助于数据科学家和分析师获得更高的薪酬。那么还在等什么?深入数据科学的世界，将会拥有更美好的未来。

5.企业将购买算法，而不是软件

人们将看到对软件的业务方法将有360度的转变。越来越多的企业将寻求购买算法而不是创建自己的算法。在购买算法后，企业可以自己添加数据。与购买软件相比，购买算法可以为企业提供更多的自定义选项。企业无法根据需要调整软件。事实上，正好相反。企业的业务必须根据软件流程进行调整，但所有这些都将随着销售服务的算法成为重点而结束。

6.对大数据技术的投资将会大幅增长

调研机构IDC分析师表示，“大数据和业务分析的总收入将从2015年的1，220亿美元增加到2019年的1870亿美元。”2017年大数据的业务支出将超过570亿美元。尽管对大数据的商业投资可能因行业而异，但大数据支出的增长将保持一致。制造业将在大数据技术方面投入最多，医疗保健，银行业和资源行业将是最快采用的行业领域。

7.更多的开发人员将加入大数据革命

据统计，目前有600万开发人员正在使用大数据和使用高级分析。这将是世界上33%以上的开发人员。更令人惊奇的是，大数据才刚刚开始，未来数年将出现大量开发大型数据的应用程序，其数量激增。有了更高薪水的经济回报，开发人员就喜欢创建能够处理大数据的应用程序。

8.规范分析将成为商业智能软件的一部分

企业必须为所有业务购买专用软件的时代已经一去不复返了。今天，企业需要单一软件，提供他们所需的所有功能。商业智能软件也将遵循这一趋势，我们将看到在未来添加到该软件的规范分析功能。

IDC公司预测，一半的商业分析软件将采用建立在认知计算功能之上的规范分析。这将有助于企业在适当的时候做出明智的决定。随着软件的智能化，企业可以快速筛选大量的数据，从而获得比竞争对手更大的竞争优势。

9.大数据将帮助企业打破生产力记录

篇（6）

1.基于互联网进行市场调研提高了效率，降低了成本。

网络调研具有传统调研方法无可比拟的便捷性和经济性。快速消费品企业在其门户网站建立市场调研板块，再将新产品邮寄给消费者，消费者试用后只要在网站上点击即可轻松完成问卷填写，其便利性大大降低了市场调研的人力和物力投入，也使得消费者更乐于参与市场调研。同时，网络调研的互动性使得企业在新产品尚处于概念阶段即可利用3D拟真技术进行产品测试，通过与消费者互动，让消费者直接参与产品研发，从而更好地满足市场需求。

2.挖掘网络社交平台信息成为研究消费态度及心理的新手段。

脸谱、QQ、微博、微信等社交平台已日渐成为新生代消费群体不可或缺的社交工具，快速消费品的消费者往往有着极高的从众性，因此针对社交平台的信息挖掘成为研究消费潮流趋势的新手段。例如，通过微博评论可以统计分析消费者对某种功能型产品的兴趣及偏好，这对研究消费态度及心理有非常大的帮助。更重要的是，这类信息属于消费者主动披露，与访谈形式的被动挖掘相比信息的真实性更高。

3.移动终端提供了实时、动态的消费者信息。

随着3G网络及智能手机普及，市场研究已渗透到移动终端领域。大量的手机APP应用（例如二维码扫描等）为实时采集消费信息提供了可能性，移动终端的信息分析在购买时点、产品渗透率及回购率、奖励促销效果评估等方面将发挥不可估量的作用。

4.零售终端信息采集系统帮助企业了解市场。

目前，PC-POS系统在零售终端得到了广泛的应用，只要扫描商品条形码，消费者购买的商品名称、规格、购进价、零售价、购买地点等信息就可以轻松采集。通过构建完整的零售终端信息采集系统，快速消费品企业可以掌握商业渠道的动态信息，适时调整营销策略。

智能化信息采集、储存及分析

1.超大容量的数据仓库。

数据仓库具有容量大、主题明确、高度集成、相对稳定、反映历史变化等特点，可以有效地支撑快速消费品企业进行大数据研究与应用。数据仓库可以更有效地挖掘数据资源，并可以按照日、周、月、季、年等周期提供分析报表，有助于营销人员更有效地制定营销战略。

2.专业、高效的搜索引擎。

旅游搜索、博客搜索、购物搜索、在线黄页搜索等专业搜索引擎已经得到了广泛应用，快速消费品企业可以根据自己的特点构建专业化的搜索引擎，对相关的企业信息、产品信息、消费者评价信息、商业服务信息等数据进行智能化检索、分类及搜集，形成高度专业化、综合性的商业搜索引擎。

3.基于云计算的数学分析模型。

市场研究的关键是洞察消费者需求，基于云计算的数学分析模型可以将碎片化信息还原为完整的消费过程信息链条，更好地帮助营销人员研究消费行为及消费心理。这些碎片化的信息包括消费者在不同时间、不同地点、不同网络应用上的消费价值观信息、购买信息、商品评论信息等。基于云计算的智能化分析，一方面可以帮助市场研究人员对消费行为及消费心理进行综合分析，另一方云计算成本低、效率高的特点非常适合快速消费品企业数据量庞大的特性。

大数据运用中的问题

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中图分类号：C811 文献标识码：E 文章编号：1001-828X（2014）01-0-02

现代市场调研已从过去以地区为单位的小范围采样，逐渐朝特定高命中率目标的研究分析方式演变。这一演变是剧烈的，是以使用现代科技化方式辅助并调整调研流程完善的。在经济活动中，周期性的研究结果揭示着需求的规律性变化。一种合适的模型必须既包括短期又包括长期。[1]同样，市场调研方式也必须适应周期性的流程逻辑考量，该方式必须满足兼顾短期和长期调研作业，映射到现实商业活动中，就是短期的高时效性调研项目和跟踪项目（TrackingProject）。在国际范围内，市场调研的核心数据及流程作业已由分布式工作方式主导，其背后的运作核心就是高度信息化。

现今，专业市场调研机构进行定性定量分析的频次和质量是往日无法预见的，其细节以及质量控制均由调研方式保证。市场调研更依赖高科技来支撑所有数据的处理挖掘，小型调研企业正逐渐被大型调研机构兼并或蜕变成为大机构的样本提供商，集群调研方式的规模直接决定了一家市场调研机构的市场占有率。现代调研方式在市场调研过程中扮演着怎样的角色，值得我们研判。

一、现代市场调研的特色

以现在全球最大的市场调研机构尼尔森为例，现代市场调研有如下特色：

第一，使更复杂的调研逻辑成为可能。在引入电子化数据收集后，市场调研有了更高的可操作性，也愈加高自动化。例如，可实现实时伪随机配平的方式，进行一定范围的覆盖调查。对年龄、性别和城市进行交叉分层抽样；对某些消费倾向进行包含多于两层的随机逻辑子问卷等方式的调查。

第二，缩短了调研周期，降低了调研成本。由于在调研过程中广泛使用计算机和无线网络技术，尼尔森的调研方式已由原先的驻场工作发展成为跨国协作工作。消耗及成本较原先降低，并使短周期内跨国同步调研和分布式工作成为可能。

第三，精准度更高。现代调研机构在专业人士的成本支出方面会有所增加，但总体成本耗费和时间周期已大大缩减。例如，通过滚雪球以及电子化的追溯手段，在一般项目中QC阶段（质量控制阶段）的淘汰率可以控制在10%以内。在以往，同类型的废卷率可能高达到30%。因为使用了在线全数字化工作的方式，样本的精准度和聚拢方式也发生了根本性的改变。以一份样本量为一千人的消费倾向报告为例，现在实际前期工作时间可缩至一周以内，在过去同类项目至少需要三周时间。

一枚硬币总存在两面，在现代调研带给我们便利的同时，一些负面作用也已显现。如在没有访问员进行面对面采集的调研采集中，受访者的诚实程度受到了质疑，普遍存在劣质样本比例随样本量同比增加的情况。信用是市场调研行业的基础，市场调研的采样直接关乎结果的真实性。像我们国家很多行业一样，行业信用丧失所导致的结果必然是所有人都受损失。[2]因为网络和计算机的使用，现在各类样本变得更易采集，但需要投入较多的精力来确保样本质量。例如，在一次涉及25个逻辑问题（未包括性别年龄等背景问题），样本数量为350的内部逻辑问卷中，最快的用户仅用了50秒即完成了答卷。对于此类情况，调研机构通常以2分钟为限，剔除回答问卷短于此时间的用户数据。

在线数据收集的风险性和较低成本优势是同时存在的，如何平衡利弊是我们在展开调研之前就必须预估到的。我们不可能总是假设我们从网页上或其他地方获取的数据是“干净”的。那会有（且时常有）许多“错误”数值的例子――可能因任何原因引发――并且除非我们在开始即解决这种问题，否则统计分析的结果很可能存在缺陷。[3]

二、现代与传统市场调研运作方式的不同

现代市场调研主要方式有：街头，神秘访客（暗访），上门访问（含留滞体验），电话调查，机顶盒收集，内部数据，在线调查。除了在线调查外，其他方式早在上世纪六、七十年代便已出现。现在，市场调研的搜集和处理方式已发生了根本性变化，这一改变是基于电子化和网络化发展，由后台逐渐向前端推进的。

传统市场调研方式下，由于精准样本用户较难搜集，街头是市场调研机构最主要的样本采集方法。通常做法是由访问员在街头拦截路人，进行初步甄别后，将受访者带入街边租用的场所以纸制方式继续记录。

在现代市场调研方式，这种方式的前半部分被保留。其后半部分，因为PDA（实际较少使用）和智能电话、平板电脑的普及，每个访问员每天能接触的受访者比以往更多，并因为具备了高可移动性，在工作区域半径上，访问员已能横跨数个街区，甚至在某些闹市场合无需固定的办公地点也可进行。在数据汇总时，数据的上传又分为实时在线和先收集后于统一时间回传两种方式，在二三级城市先收集后回传的方式保证了数据的保密性，在一线城市同步上传已成为主流。

上门访问是所有市场调研方式中最有价值的，在针对需要对高端用户和要求极高匹配的用户进行采样时，通常会使用这种方式。在某些金融行业的案例中，一些高端基金和银行会提供明确的客户名单，邀请调研机构作为第三方对其工作质量和客户需求进行公正的调查分析。由于在大型城市信息化的高度普及，高价值电子产品的留滞体验也开始出现在上门访问的调研中，内置GPS芯片和监控程序确保了高价值留滞电子产品不至于被挪用或丢失，并籍此保全了数据的真实性。用户可以在网上预约上门访问的时间，并且可以分别以实物体验、网上回答的方式将感受反馈到机构。尤其在亚洲，由于文化习惯的差异，人与人面对面时所表述的感受更委婉（如在百分制的考评中，我们会给感觉很差打60分，而给很好打90分），采用网上非接触式回答，这一调研方式确保了受访者更自由、更直观地表达其感受。

但同时另一现象也值得特别注意，亚洲地区的受访者在收入方面很少真实相告。这一情况在在线访问时经常出现，针对非恶意受访者，机构会通过滚雪球、设置问题陷阱（例如：询问回答家庭收入程度为中低的受访者，是否拥有豪华品牌轿车）和多次甄别的方式，将在诚信方面有严重缺失的用户进行人工核实，确保数据的真实性。

时效性是市场调研的重中之重，其中及时掌握第一手原始数据在FMCG（快速消费品）领域的新产品市场反应测试中，显得尤为重要。

在内部数据调查方面，传统传统市场调研机构通常会向某一地区商家购买销售信息，并以纸制方式誊抄商家的进出货明细。这样的搜集方式，不论在验证其数据真实性（有时可能只是笔误引起的错误），还是追溯其历史销售数据的周期规律方面都存在较大的不可靠性。为确保数据质量，市场调研机构经常会要求商家在首次提供数据之后数月内，以提供环比数据的方式，验证其原始数据的真实性。而后以后期核算的方式，验证数据是否存在错误，导致了大量后期成本消耗，且一旦原始数据产生错误，为修正连锁数据所耗费的时间将无法估量，甚至报告的及时性亦会受到影响。

现在，实时记录的方法解决了因数据录入可能产生的错误。电子扫描仪已被作为一种可靠的数据搜集的工具而广泛使用。在国外，数据供应商ACNielsen公司和InformationResources公司从商店购买POS扫描数据，经过加工处理，做出统计汇总后再出售给制造商。[4]在中国大陆地区，由于法律及商业环境所限，市场调研机构更倾向于同客户直接签订数据收集协议，即在客户授权的前提下，从客户指定的一级及二级供货商获取一定时间范围内的原始数据材料。其搜集方式也已从原先传统的纸制誊抄转变为在线实时收集。在约定一定数据规则的前提下，市场调研机构甚至能像客户一样，做到第一时间掌握最原始的销售额数据，任何细微的填写差错都会实时反应在分析员的数据透视界面上。

三、现代市场调研的科技化、专业化倾向

同传统市场调研流程相比，现代市场调研流程更依赖电子化，其科技化倾向明显。实际上，在一些快消实验项目中，现代市场调研机构已经开始进行以观测受访者脑部神经活跃区的方式，找到脑部所谓引导消费者冲动型消费或决定是否购买的关键作用。借此方式，市场调研机构可以了解到两方面的信息。首先，消费者是如何产生消费意愿的，这是否与颜色、形态、文化习惯有关。其次，这些感觉是否与其他感觉在脑部的神经反应相同，是否有某些关键的反应可以相通，或相互替代。藉此类数据，调研机构可以观察甄别用户是否是以一种条件反射的方式而非口是心非的方式来表达消费的意愿。

现代市场调研的用工数量很少，但在专业人员配置上，形成了分析人员；程序开发人员；样本维护人员；质控人员；数据处理人员的更深层协作模式（图1）。其中分析人员、程序开发人员、样本维护人员共同扮演了在传统市场调研中分析人员的单一角色。

现实中，因为利用这种高度的专业分工和跨国协作方式，集约化管理的作用已显现无疑。现代市场调研巨头们已做到了全天候高度自动化地运转，并且形成了局部流水线化的生产环境。这种高度集成的前后端并行工作方式，确保了某些跨国跨时区项目的顺利进行。例如，在一些全球化的研究项目中，因需要满足中东和亚洲的习惯，曾经数据采集经常会遭遇到跨时区和数据不同步的情况。如中东有每天祷告的习惯，亚洲的传统节日会带动大量消费，这些地区性的传统皆会影响到数据的波动。如今，因为有了在线平台，我们可以同时同步收集数据，唯一需要注意的只有确保在规定时限内有充分的样本量来满足最终的分析比较。

四、总结与展望

传统市场调研流程和现代市场调研流程都着力于提高数据分析的准确性和时效性。在近几十年的工作中，因为科技的发展，研究对象和研究工具发生了诸多转变，其中真正起本质改变的不是分析方法，而是调研流程的逻辑结构。随着科技尤其是计算机化的发展，市场调研流程将会更规范和可追溯，未来市场调研的准确性和可预知性将会逐步增强。

参考文献：

[1]小罗伯特・E.卢卡斯.经济周期理论研究[M].商务印书馆，2012：27.

[2]黄厚亮."沙随风动，鱼离水死"――谈访问员与市场研究公司的关系[J].市场研究，2005，12：58-59.

篇（8）

随着市场经济的发展，消费者需求在商品链路中的重要作用日益凸现。在这种背景下，如何采取有效措施，既圆满完成烟草行业“卷烟上水平”这项目标任务，又切实保障消费者需求的有效满足，事关整个行业经济运行质量能否持续健康发展，事关“两个至上”共同价值观的落实。基于此，河北卷烟商业企业在卷烟经营中积极引入需求链管理思想，探索出兼顾产品销售与满足市场需求的经营模式。本文就河北卷烟商业企业需求链管理的展开及今后的管理再优化试做探讨。

一、需求链管理在河北卷烟商业企业中的展开

需求链管理就是以把握客户需求为前提，以满足客户需求为核心，以需求为主线来组织需求链路资源提品和服务的综合管理方法。2007年初，河北卷烟商业企业为进一步确切把握客户需求，及时跟踪卷烟需求变化，以石家庄市公司为试点开始推行“按客户订单组织货源”工作。2008年河北卷烟商业企业进一步将“按客户定单组织货源”工作在全省全面推开。

“按客户订单组织货源”就是以卷烟消费需求为导向，围绕卷烟零售客户的要货信息即客户订单，开展卷烟货源的组织和生产，使卷烟产品能够真正适应市场、满足消费的管理模式。“按客户订单组织货源”工作开展以前，卷烟商业企业主要采用的是以生产为中心的推动式运作模式，即工业企业生产什么，就给零售客户供应什么，给零售客户供应什么，零售客户就销售什么。“按客户订单组织货源”工作开展后，卷烟商业企业的工作模式转变为以客户为中心的需求拉动式的运作模式，具体如图所示，即首先零售客户根据消费者的消费意愿提出卷烟需求；其次商业企业基于零售卷烟需求进行实际需求测控，进而向工业提交商业订单并签订购销协议；然后工业企业则根据购销协议组织生产，并按合同约定向商业企业发送卷烟；最后商业企业制定卷烟分配策略，对货源进行科学投放，满足不同零售客户的要货需求，进而达到满足消费市场需求的目的。由此可见，“按客户订单组织货源”工作模式实际上就是强化了一条以顾客为中心的需求驱动型的链路，即需求链路。也可以认为“按客户订单组织货源”工作的实质就是需求链管理理论在卷烟商业企业中的具体应用和实践。

二、河北卷烟商业企业需求链管理的运行模式

(一)需求测控

需求链管理要顺利地展开，前提就是必须正确地把握需求。有效的识别需求、把握需求就成为了实施需求链管理的首要工作。为此，卷烟商业企业对消费需求主要从三个环节进行测控：

1.市场调研

卷烟需求的市场调研主要是指对卷烟零售客户和卷烟消费者的卷烟需求调研。卷烟商业企业通过对零售客户和消费者进行科学分类确定了调查样本，并采用面对面交流、实地观察、电话咨询、定期沟通、随机走访等多种方式，对所选取的样本消费者和零售客户的需求信息、零售客户的实际动销情况、社会库存、卷烟零售价格等多方面内容进行了调研，最终将调研信息汇总整理后形成了相应的调研材料。

2.数据分析

数据分析是把握卷烟需求实际的关键环节。商业企业在综合市场调研数据信息的基础上，结合本单位内部的历史数据，利用适合自身实际、科学合理的预测方式和预测模型，对市场走向、消费趋势、品牌状况等进行数据分析，得出初步的卷烟需求数据。

3.数据修订

数据修订则指商业企业结合内外部影响因素对初步的卷烟需求数据进行的修订。其中，内部因素是指能对卷烟市场需求产生影响的行业内的各项活动，包括工、商企业在品牌整合、品牌宣传、品牌培育、引导消费方面所做的各项工作。外部因素则指影响卷烟需求的经济、政策、文化等因素。

(二)货源组织

卷烟货源是满足市场需求的基础，而实现工商间的有效沟通则是做好货源组织的关键环节。为确保工商间货源组织工作的有序进行，卷烟商业企业主要采取三大措施加以保障。一是组织保障，即通过设立专门机构，并明确了专职人员开展信息交流沟通工作，实现组织和人员对接；二是制度保障，即通过建立定期通报和召开例会等沟通制度，优化沟通流程，以制度保证了信息的及时有效共享，以流程保证了工商沟通的步调一致、无缝对接；三是信息保障，即通过国家局工商营销信息共享平台的应用，实现对卷烟发货、品牌、营销等宏观数据信息的查询，为信息沟通提供了有力的软件支持。

货源组织的具体展开主要体现在半年协议、月度衔接、季度调整三个方面。首先是卷烟商业企业以半年需求预测数据为基础，与卷烟工业企业协商签订半年协议；其次卷烟工商企业根据半年协议，进一步确定月度可供货源，并依据月度衔接状况，工商企业间协商形成月度调运计划，签订购销合同并执行。而季度调整则是根据市场需求的变化，并结合半年协议的执行进度，在协议执行期间对协议内容作出调整安排，使半年协议货源更加贴近市场需求。

(三)卷烟配送

卷烟配送就是按照与零售客户共同确定的电话订单，将卷烟货源直接配送到零售户手中。这是满足客户需求，保证卷烟价值得以实现的最终环节。为保证将卷烟准确、及时送达零售客户手中，卷烟商业企业设置专门的物流中心来完成此项工作。而物流中心则具体承担仓储、分拣、配送三项基本职能。仓储职能主要负责准确、及时、安全地做好卷烟商品入库、在库养护、出库等工作，并及时和有效地将库存信息传递到卷烟销售部门。分拣职能主要负责按照订单信息从仓库提取待配商品进入分拣场地，按规定流程进行分拣，将已分拣好的待送商品送入暂存区等配货作业。送货职能则根据客户订单信息，在核对待送商品与配送清单一致后，按照既定的行车路线将订货商品送货到户，并引导客户清点实物，确认卷烟标识，核对订单。

三、河北卷烟商业企业需求链管理中存在的问题

以“按客户订单组织货源”工作为核心的卷烟商业企业需求链管理，为进一步增强企业适应市场、服务市场的能力，提高烟草行业的核心竞争力发挥了巨大的推动作用。但从近一段时间“按客户订单组织货源”工作的实际运行来看，河北卷烟商业企业需求链管理工作仍需进一步完善和提高。

第一，在需求测控方面，业务操作规范化及信息采集科学化程度有待加强。虽然国家烟草专卖局对开展需求预测工作的相关岗位职责、业务流程和工作要求都提出了明确的要求，但在实际运行过程仍存在着部分岗位职责没有落实到位、部分流程环节存在缺失、部分工作要求流于形式、部分人员素质有待提高等问题。而在卷烟需求信息采集及整理作业过程中，信息采集广度低，信息采集手段单一，所采集信息的真实性、准确性和可用性有待进一步提高等问题也依然存在。

第二，在货源组织方面，工商协调运行机制有待进一步加强。虽然各商业企业通过加强工商协同，研发工商信息共享平台等多种方式作密切工商关系，但在实际工作中仍存在以预测指导采购的作用还没有得到充分发挥，采购工作中的规范性和计划性需进一步增强，工商间的沟通衔接方式需进一步完善，增强工商沟通的信息技术手段需进一步创新等现象。

第三，在卷烟配送方面，卷烟物流软环境建设还相对滞后。虽然烟草行业通过应用现代化的物流设备在促进卷烟分拣快速化、自动化、精准化方面有了很大进步，但在与先进的硬件设备相匹配的业务流程优化，规章制度完善，工商零接口衔接，物流队伍建设、配送线路优化等软环境建设方面尚有许多需要进一步改进的地方。

四、河北卷烟商业企业需求链管理的优化建议

(一)提高需求测控作业规范化程度

一是要结合自身实际。在认真按照国家局烟草专卖局《“按客户订单组织货源”业务操作规范(修订)》开展需求预测的基础上，进一步梳理、充实、完善所有参与需求预测人员的工作内容、工作流程和工作标准，建立长期、中期、短期预测结合制度，做到预测主体、预测周期、预测时间、预测内容“四个明确”；二是要加强人员培训，不断提高人员预测水平。培训内容主要包括以统一思想，明确方向为目的的认知培训；以新工作流程、规章制度、管理办法为主要内容的流程培训；以提高相关人员分析能力和预测水平为主要内容的预测知识和技术培训；三是要加强对预测的考核评价工作，制定公平公正的考核办法，充分发挥考核的导向、激励和鞭策作用，建设完善的作业体系，促进卷烟需求把控水平的不断提升。

(二)提高需求测控的科学化程度

一是要进一步树立市场就是消费者，消费者需求就是市场需求的经营意识。探索建立消费者数据库，通过多渠道采集消费者信息，分类建立消费者档案，为各类消费群体准确“画像”，并将其作为分析研究市场需求预测的基本依据；二是要引入先进的烟信通和pda等信息采集设备，积极为信息采集提供便利快捷的手段；通过完善相关软件模块，为信息采集后的录入工作提供技术支撑；三是要加强对需求预测工作的回顾分析，对预测规范的落实情况、预测流程和方式方法的完善情况进行阶段性总结，通过广泛征求客户经理、市场经理、品牌经理、呼叫中心分析统计人员等一线员工的意见，及时发现问题，解决问题，不断提高预测水平。

(三)完善工商协调机制，优化货源组织工作

篇（9）

一、引言

在“物联网”、“云计算”方兴未艾之际，大数据已开启了商业营销的新时代。相比互联网时代，大数据时代不仅意味着更广泛更深层的开放和共享，还意味着更精准、更高效和更智能的管理革命。从新产品设计概念化到定型完成至上市销售，传统营销方法一般进行数次的消费者调研和典型样本的测试性调研，使用样本推及全体的统计学方法来支持决策。但这种调研数据由于样本规模受限，无法全面真实地反映消费者的需求，并且存在滞后性，对企业营销人员的经验和直觉依赖度相对较高（尹会岩等，2014）。

对于面临营销策略转型提升的烟草商业企业而言，通过引入大数据分析模式来更好地以信息化推动“卷烟上水平”，是营销战略转型的重中之重。大数据分析是在汇总收集各类结构化、非结构化数据的基础上，利用各种分析方法和分析工具在大型数据库或数据仓库中建立模型和发现数据间关系的过程。烟草商业企业通过大数据的模型和关系可以对新产品定型、推广等做出决策和预测。通过大数据模块，可以对海量、庞杂的信息进行快速有效的分析，为烟草企业制定适宜的营销计划、提高竞争力和为烟草控制者制定政策提供依据。

二、文献综述

最早提出“大数据时代已经到来”的机构是全球著名咨询公司麦肯锡。2011年5月，美国麦肯锡全球研究院（MGI）在题为《大数据：未来创新、竞争、生产力的指向标》的研究报告中指出，大数据已经渗透到诸多行业和业务职能领域，逐渐成为不可或缺的生产因素；各行业对大数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来（黄升民、刘珊，2012）。

维克托・迈尔-舍恩伯格、肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》一书提出“大数据（big data）”概念，大数据是指涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理，并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据具有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Veracity（精确），其核心不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。两位大数据领域的专业人士提出大数据观念的创新转变，即不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。正如维克托所强调的，最重要的是数据使用者可以从对数据因果关系的追求中解脱出来，转而将注意力放在相关关系的发现和使用上。

日本野村综合研究所的城田真琴撰写的《大数据的冲击》是日本最畅销的大数据商业应用指南。城田真琴结合野村综合研究所独家披露的调查数据，网罗了美国、日本标杆企业与政府的应用案例，从商业模式、隐私保护、法律框架、人才培养、经营战略等大数据应用的不同维度进行了实例论证（城田真琴，2013）。城田真琴还指出，数据聚合商（data aggregator）是供应商企业的新商机，是企业应用大数据的发展方向。

国内学者对大数据的应用也进行了详细深入的研究。徐子沛的《大数据》对于数据的公正性、公平性以及信息和数据管理等方面理念、政策和执行的变化，特别是美国在此方面的进展，给出了完整的介绍。苏萌、林森和周涛合著的《个性化：商业的未来》则对大数据时代最重要的技术――个性化技术，以及与之相关的新商业模式给出了从理念到技术细节的全景工笔。

三、基于大数据的烟草商业企业营销机制创新

“大数据”技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于从海量数据中迅速发掘高价值的信息，以提升企业决策的效率和精准度。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

1、构建区域信息平台，转型为“数据聚合商”

大数据源或大数据集是烟草商业企业推进基于大数据的营销策略创新工作需要解决的首要问题。构建大数据集的终极战略目标是为了进行数据挖掘，为烟草商业企业制定营销策略提供决策依据。因此，烟草商业企业需要构建区域信息平台（以省为单位），成为烟草产业链中的“数据聚合商”。

区域信息中心的建设是一项复杂的系统工程，该中心承担着存储中心、处理中心、应用中心、综合服务等多种服务职能，区域信息中心能够与烟草商业企业已有的CAM、MIS/CMIS、ERP等系统有机结合，将成为烟草商业企业大数据战略的核心（李国杰，2012）。

尤为重要的是，烟草商业企业可以借助区域信息平台，对接产业链上下游各类数据源（包括烟草工业企业、非烟产品生产商、市级烟草商业企业、非烟产品经销商、零售户、消费者、非烟服务提供商等），搜集汇总烟草产业各类结构化与非结构化数据，对数据进行开发（由多渠道捕获数据）、精炼（整理合并、优化、排错等初步加工）、产品化（封装成API），最终以“产业链数据聚合商”的角色将产业大数据分析结果一方面应用于自身营销策略创新，另一方面提供给产业链上下游环节指导新产品开发、店面销售等。具体如图1所示。

产业数据聚合商的优劣在于其对所在领域的数据能够深入到何种程度。通过区域信息平台的建设，烟草商业企业可以将现有的电话订货系统、专卖系统、业务系统、办公自动化（OA）、财务管理系统等各类系统进行有效对接，在此基础上构建统一应用框架、统一数据交换平台、统一信息门户平台、最后形成统一决策支撑平台。通过统一决策支撑平台，实现采购、销售、库存、价格、专卖、财务、物流、资金流等数据完全共享，满足企业内部不同部门和产业链上下游对管理与决策的要求；实现多角度、多维度的数据展示和数据分析，使企业及时、准确地把握市场营销主体的经济运行、专卖管理等各方面的情况，为营销策略创新提供强有力的支持。

2、深化消费者细分，把握消费者真实需求

传统营销方式对消费者细分的主要依据是问卷调研的数据分析，本质上是基于统计定律的“粗放型分类”，数据所反映的消费者属性单一，重复利用率低，无法有效应对非结构化数据。

基于大数据分析的消费者细分的主要任务就是通过精炼海量数据，确定不同的营销策略关注点（新婚、丧葬、升迁；大学生、IT人士、销售经理等）与不同消费者集合的对应关系。消费者数据中包含若干离散消费者属性与连续消费者属性，以每一消费者属性作为一个维度，每个消费者作为空间的一点，则企业消费者数据库中的所有消费者可以构成一个多维空间，称该空间为消费者的属性空间。烟草商业企业可以通过区域信息平台，聚合、精炼数据，设定多维分类原则，对数据集进行多维细分，分析消费者的购买习惯、偏好以及理念，建立不同商圈的消费者需求分析模型，把握消费者需求的变化，并进行营销引导，实现卷烟销售提档。本文提出基于大数据分析的卷烟消费者细分程序模型如图2所示。

四、总结

大数据分析模式是推动“卷烟上水平”的关键手段，是企业实现营销战略转型的核心问题。如何正确运用大数据中蕴含的关键信息，将其转化为消费者的现实购买力是企业未来发展的关键。本文在现有文献对大数据分析的基础上，进一步探析大数据在烟草行业的实际应用，指出大数据源或大数据集是烟草商业企业推进基于大数据的营销策略创新工作需要解决的首要问题。烟草商业企业需要构建区域信息平台（以省为单位），成为烟草产业链中的“数据聚合商”。通过精炼海量数据，确定不同的营销策略关注点与不同消费者集合的对应关系，烟草商业企业可以深化消费者细分战略。

【参考文献】

[1] 尹会岩、陈宝、郭新等：解读平安财险的大数据营销[J].中国金融电脑，2014（4）.

[2] 城田真琴著，朱四明审读，周自恒译：大数据的冲击[M].北京：人民邮电出版社，2013.

[3] 维克托・迈尔-舍恩伯格、肯尼斯・库克耶著，盛杨燕、周涛译：大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].杭州：浙江人民出版社，2013.

[4] 周亮：“大数据”技术在浙江烟草新时期的应用[J].硅谷，2013（19）.

篇（10）

具体怎样去建立情报库，笔者的想法是情报库可以先设定为四个大版块组成：专业词汇版块、报告版块、数据版块和渠道版块等，每个版块的规划具体如下：

图片：

static8.photo.sina.com.cn/bmiddle/51070a36g6c731edf5f17&690

一、专业词汇版块

这一版块的下层铺设可以先按行业进行分类后，根据所做的报告进行归纳。如通信行业的词汇：3G、无线宽带、有线宽带、流媒体、网关等；IT零配件行业：陶瓷封装、陶瓷机座、陶瓷基片等；小家电行业：换气扇、浴霸、新风交换机及机组、传感器等；装饰材料行业：热反射镀膜玻璃、单银LOW-E玻璃、双银LOW-E玻璃、三银LOW-E玻璃等，以上的产品都是来源于报告所需要调查的产品，所以在写报告时会对这些产品定义和用途有一定的了解，及时把这些产品的定义记录下来，这样就可以不断地为专业词汇版块填充新的产品。

二、报告版块

报告版块的下层划分比其它几个版块的划分应应更加具体，可以根据不同的行业先进行一级分类，如通信类、家电类、小家电类、IT类、医药类、快速消费品等类型定义后，再进行下一层的针对企业类的情报还是行业类的情报进行划分，最后根据调查的类别进行划分，如收购类、销售类、人力资源类和技术类等等，将所有的竞争报告有系统地分门别类以后，作为报告的研究人员和调查人员也要结合自己相关的工作，对每一份报告小结出具体的要点重点。如研究人员应通过报告总结出企业或行业的排名、优劣势及发展的趋势或其它一些具有商业价值的信息；调查人员则应用简洁的语言记录下实调的过程及需要注意的问题、调查的难点、被调查的企业或行业的联系人员的联系方法等；客服人员则应记录下客户的调研目的和将调研的设计方案收编入册。

三、数据版块

这一版块的数量可能不会太多，估计有通信类、家电类等的数据可以摘录。其做法有：

1、对有原始数据资料的行业或产品进行分类汇总，形成表格或比例图，如果每个月都有数据更新的话，根据更多的数据还可以形成趋势图等。

2、有网上对大型权威机构提供的数据信息、表格进行摘录，但要备注出摘录时间及发表的研究机构（如互联网消费调研中心ZDC、麦肯锡、市场调研公司IDC等），这样可以方便搜索查询。