烟草企业大数据开发运营和应用技能提升

课程背景：

2022年两会期间，数字经济再一次成为各界关注的焦点。3月5日，《政府工作报告》明确指出，要建设数字信息基础设施，推进5G规模化应用，促进产业数字化转型。近年来，互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术加速创新，日益融入经济社会发展各领域全过程，数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。

卷烟工业经过多年来信息化工作的开展，已经积累了大量数据，包括制丝加工参数、质量指标过程数据、卷包可配置式数据等。如何通过构建质量预警模型、设备状态评价预测模型、卷烟物理指标控制评价模型等，挖掘数据价值，为产品质量改善、生产过程优化、提质增效提供数据支撑，这些都是行业大数据应用的新课题。

此外，从消费者角度来看，我国目前有3亿多烟民，消费者对卷烟品牌、规格包装、吸味、价格、服务等方面的数据反馈，蕴含着极大的商业价值。通过大数据发现相关性，促进品牌精准培育，采集和分析零售客户的“进销存”和消费者的“兴趣点”，可以有效地发现卷烟品牌、规格、价位、口味等关键因素之间的关联性，同时提供“真实市场数据”层面的有力支撑，从而更好地指导品牌培育。

然而，大部分烟草企业在大数据面前还显得比较迟缓，数据利用基本上处于信息查询、报表提交层面，主要是对现有数据的简单加工，很少涉及数据挖掘等深层应用。数据开发意识不强，数据思维不足，数据应用滞后。尤其在客户行为分析，消费心理捕捉、个性化服务与业务创新、洞察市场趋势等方面亟待提升。此外，在基础数据管理、数据平台搭建、数据分析人才储备上比较欠缺，无法有效盘活数据资产，为企业经营决策提供有力依据。

从IT到DT，大数据时代已经到来，新一代信息技术形成合力并普及应用，大大降低了资源之间的连接成本，从而促使产品和服务供应方式的改变。如果固守过往的经营思路，不及时自我革新，为组织植入数字基因，则唯有被时代抛弃。

课程收益：

• 透视数字时代变革力量，增强危机感，构建大数据运营体系
• 解构5G、物联网、大数据、云计算、AI等前沿信息化技术
• 结合企业战略和目标，将数据思维转化为可实施的解决方案
• 掌握大数据应用的实施路径，培养数据意识，提升业务效能
• 厘清盲点，规避应用过程中的风险，挖掘数据运营的突破点
• 掌握数据开发流程，展开数据分析，发现背后的问题和机会
• 基于用户画像，进行点对点精准营销，为客户提供个性服务
• 倒逼思维升级，植入数字基因，强化创新意识，并落地实践

课程时间：5天，6小时/天

授课对象：研发、生产、IT、运营、市场等相关岗位人员

授课方式：讲师讲授+案例解析+小组研讨+互动答疑

课程大纲

互动导入：大数据时代的挑战和机遇

1. 大数据的内涵、价值、底层逻辑和终极目标

2. 大数据背景下企业生存之道——保持危机感

第一单元：大数据的现状、外部环境和发展趋势

一、国家战略与顶层设计

1. 数字经济和产业升级

2. “新基建”的战略布局

3. 数据成为新的生产要素

4. 新一代信息技术应用赋能

5. 技术创新与业态创新并重

6. 数字化运营助力企业转型升级

【案例解析】消费互联网VS产业互联网

二、新基建赋能数字经济

1. 国家层面为什么推进新基建

2. 什么是新基建，新基建新在哪里

3. 新基建的范围：融合基础设施、信息基础设施、创新基础设施

4、数字基建是新基建的核心

5、物理世界与数字世界贯通

6、新基建带来的的机遇和挑战

【案例解析】华为五大军团数字化布局

三、大数据助力烟草行业转型升级

1. 状态全面感知——全要素网络化协同

2. 数据全面融通——全流程数字化运营

3. 平台高效共享——多场景服务化延伸

4. 应用便捷灵活——跨领域个性化定制

5. 智能驱动业务——精细化管理提效能

【案例解析】辽宁烟草携手华为推进物流系统智能化升级

四、烟草企业大数据应用面临的难点

1. 战略层面缺乏系统性顶层设计

2. 业务层面信息化基础相对薄弱

3. 实施层面人才队伍上储备不足

【案例解析】云南中烟：打造一体化数字烟草

第二单元：烟草企业大数据应用策略和实施路径

一、数据驱动是实体行业的短板

1. 数据思维：数据意识相对弱，专业能力欠缺

2. 数据采集：数据积累时间较长，但质量不佳

3. 数据共享：数据难整合，无法发挥协同作用

4. 数据开发：应用场景单一，缺乏业务突破点

5. 数据应用：条件所限，缺少应用的成功案例

【案例解析】“健康码崩溃”折射的数字化思维缺失

二、烟草企业大数据开发应用方向

1. 产品研发：数据反馈与产品定义

【案例解析】比亚迪“D1”电动侧滑门的数据支撑

2. 用户画像：客户心理及行为分析

【案例解析】众安保险如何收割网购达人

3. 精准营销：痛点捕捉与需求触达

【案例解析】当尿不湿植入芯片

4. 风险管控：数据监测与风险预警

【案例解析】陕西烟草：“小包裹+大数据”引出10亿假烟案

5. 运营效率：智能化和精细化管理

【案例解析】北京烟草：大数据助推卷烟配送降本增效

6. 创新服务：客户个性化需求满足

【案例解析】深圳机场携手华为打造最佳体验数字化机场

三、大数据管理与开发流程

1. 大数据三个要素

（1）大——海量，平台级

（2）数——信息，结构化

（3）据——精准、可依赖

2. 大数据的三种类型

3. 大数据六个特征：时间、空间、行为、偏好、规律、预测

【案例解析】五常大米，下单即送

4. 符合实际情况的数据开发流程

（1）数据采集

（2）数据整合

（3）数据清洗

（4）数据分析

（5）数据呈现

（6）数据建模

5. 数据管理平台构建三项要求

（1）建立数据共享机制，提升部门协同效率

（2）掌握业务板块与数据运行之间的交互逻辑

（3）设定关键指标，通过数据反馈进行科学决策

【实战分享】某移动医疗平台数据管理解析

四、大数据分析挖掘方法和要点

1. 统计性分析

（1）结合业务场景设定关键指标

（2）不同维度组合的统计模型

（3）导向性的数据提取

【案例解析】飞机真的是最安全的交通工具？

2. 预测性分析

（1）捕捉各个因素之间的内在关联

（2）通过历史数据发掘规律和趋势

（3）风险评估，预判和管控

【案例解析】为什么电力数据真实反映了国民经济运行状况？

3. 可视化分析

（1）形成观点和结论

（2）文不如表，表不如图

（3）呈现方式——Excel、PPT或其他分析工具

4. 分析思维训练

（1）对比、转化、关联，横向与纵向扩展

（2）深入了解各业务板块，使分析工作贴合实际

（3）比数据分析更重要的是大数据思维和意识

五、大数据管理运营实施路径（五步曲）

1. 内部管理信息化

（1）各业务系统之间联动，流程衔接自动化

（2）简化流程、无纸化，完善数据埋点，从点到线到面一体

2. 业务流程可视化

（1）进度清晰可见、节点流转可控

（2）流程标准化，减少人为和不确定因素

3. 产品服务数据化

（1）建立指标体系，拆解、匹配适合运营方法  

（2）分析和改善指标，以数据导向总结优化

4. 营销推广个性化

（1）用户细分，需求聚焦，360°视图

（2）线上线下深度融合，数据驱动和精准引流

5. 用户体验标准化

（1）洞察痛点，快速响应，超预期满足

（2）打造极致体验，促进留存和转化

【案例解析】门店暴增，某消费品牌大数据思维和颠覆式创新

第三单元：大数据技术生态和数字化应用场景

一、5G商用：再次飞跃

1. 高速率：大幅提高传输速率

2. 低时延：端到端毫秒级时延

3. 大带宽：km²百万级设备接入

4. 广连接：应用场景更加丰富

【案例解析】5G为什么是新基建排头兵

二、物联网：连接一切

1. 物联网三个基本特征

2. 传感器——人类感官的延伸

3. 互联网是一张网，物联网是整个世界

【案例解析】深圳巴士集团：事故率降五成，省千万元电费

三、大数据：永不枯竭的生产资料

1. 消费数据——C2B个性化定制

2. 行为数据——位置、轨迹、交易

3. 机器和传感数据——图文、语音、影像

【案例解析】城市大脑：基于大数据的智能交通布局

四、云计算：智能时代的基石

1. 大数据反哺云计算

2. 算力提升与算法优化

3. 为了无法计算的价值

4. 企业上云和政务上云大趋势

【案例解析】过去一百年人类离不开电力，当下和未来人类离不开算力

五、人工智能：今天遇见未来

1.  AI类型和划分标准

2. 模拟、延伸、扩展及迭代

3. 语言识别、图像识别、自然语言处理

【案例解析】北京冬奥会那些黑科技

六、为什么“创新驱动”在中国持续引爆

1. 拥有全世界最好的数字化土壤

2. 政策导向：互联网+国家战略

3. 产业转型升级，新旧动能转换

4. 传统产业自我革新意识欠缺

【案例解析】从“山寨大国”到“新四大发明”

七、市场倒逼——躺着赚钱的时代结束了

1. 长期习惯性无视行业痛点

2. 要么变革，要么淘汰

【案例解析】出租车的份子钱降了

八、数字化变革与各行业应用场景重构

1．【案例解析】智能交通——百度逆袭AI战略“萝卜快跑”

2 . 【案例解析】数字电网——广东南沙大桥“5G+ 无人机保电巡视

3 . 【案例解析】智慧物流——800万货车重大交通事故下降92%背后

4 . 【案例解析】智能制造——犀牛智造平台颠覆传统生产路径

5 . 【案例解析】科技金融——建设银行携手昆明地铁“刷脸乘车”

6 . 【案例解析】移动医疗——云问诊：在线守护百姓健康

7 . 【案例解析】公共安全——全国首创“龙眼”系统，一体机3秒过闸

8 . 【案例解析】现代农业——内蒙古农牧业全自动化棚圈

第四单元：基于用户画像的大数据精准营销和渠道开拓

一、烟草营销状况分析

1. 卷烟品牌地域性强

2. 营销推广方式受限

3. 消费决策轻场景多

4. 数据主要来自线下

5. 控烟政策力度加大

【案例解析】如何构建烟民画像

二、什么是用户画像

1. 目标消费群体的DNA

2. 营销决策的重要依据

3. 满足用户场景化需求

4. 获得最佳的效果转化

【案例解析】70后谈存钱、80后谈还钱、90后谈花钱

【案例解析】今日头条、抖音快速崛起背后的数据驱动

三、用户需求分析

1. 用户角色属性划分

2. 用户真伪需求甄别

3. 保持倾听，独立判断

4. 满足需求/洞察需求/创造需求

5. 刚性需求/隐性需求/弹性需求/伪需求

【案例解析】瞄准社区生鲜，钱大妈凭什么火爆

四、场景触发需求

1. 锁定用户、产品和场景

2. 实现三者之间自然连接

3. 完成全流程闭环管理

【案例解析】给纸箱装上拉链，一年卖6个亿

五、数据源建立

1. 用户数据

2. 行为数据

3. 消费数据

4. 商品数据

5. 客服数据

【案例解析】大数据“杀熟”

六、用户标签体系

1. 用户的基础信息

2. 用户的社会属性

3. 用户的行为偏好

4. 用户的心理特征

5. 用户的异常情况

6. 用户的使用特权

【实战分享】用户画像：先有鸡还是先有蛋？

七、用户画像建模方法及规则

1. 明确建模的目标和方向

2. 掌握业务关联性和逻辑

3. 必须结合实际应用场景

4. 根据数据反馈优化模型

【实战分享】某家电品牌营销模式转型策略

八、精准营销和渠道开拓

1. 需求梳理与行为分析

2. 产品和服务卖点提炼

3. 画像构建及应用场景

4. 渠道开发与精准引流

【实战分享】某厨具品牌市场推广遭遇的困惑

第五单元：烟草行业思维升级与数字基因植入

一、用户思维——为懒人服务

1. 傻瓜式、简单可依赖

2. 别让消费者做选择题

3. 需求洞察与痛点捕捉

4. 用户需求VS应用场景

【案例解析】腾讯如何打造用户端“举重若轻”

【案例解析】邮政VS顺丰，用户的槽点在哪里

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二、产品思维——对一切有违人性的产品和服务保持愤怒

1. 无痛点，不产品（服务）

2. 做减法，不做加法（功能）

3. 小步快跑，快速迭代（效率）

4. 避免过度的产品设计（机制）

【案例解析】马桶上的两个按钮VS苹果的HOME键

【案例解析】瞬间白痴论——乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒

三、数据思维——变革的底层驱动力

1. 没有小数据，只有大数据

2. 数据是商业模式关键支点

3. 数字化运营的三个核心指标

【案例解析】某环保科技公司业务流程数字化改造

四、平台思维——规则制定者

1. 边际成本与规模效应

2. 利益相关者的交易结构

3. 商业逻辑决定商业空间

4. 四度法则：深度、广度、维度、力度

【实战分享】某新能源车充电桩运营平台的纠结

五、跨界思维——乱拳打死老师傅

1. 挟用户数据重构市场空间

2. “跨界打劫”VS“降维打击”

3. 瓦解竞争对手的惯性生存条件

4. 跨界打劫的本质：场景转换与用户体验

【案例解析】谁夺走了分众传媒的电梯生意

【案例解析】中国邮政为什么要去卖咖啡

六、创新思维——做别人不做的事

1. 创新不是瞎折腾

2. 创新不是耍小聪明

3. 创新是“有中生无”

4. 否定是创新的开始

5. 创新是发现更多可能性

6. 脱离真实场景的创新是“一厢情愿”

【案例解析】支付宝遭遇的“珍珠港偷袭”

【案例解析】在非洲卖得最好的中国手机品牌

课程回顾、总结、分享和行动

1. 结合企业大数据开发目标，从产品、渠道、技术、运营、服务、资源等角度选择任意一个切入点，探讨关于现阶段大数据应用的实施路径。

2. 从数字基因植入的角度，目前在市场洞察、痛点捕捉、流程优化、客户服务和业务创新等方面，与数字巨头们存在哪些差距，有哪些问题和不足？应该如何改进？

3. 大数据开发运营是一个科技+业务双轮驱动的系统性工程，结合自身行业特性和岗位职责，有什么具体的想法或者行动计划？

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