如今，酒業競爭日趨白熱化，從一線名酒企到區域酒企，都在努力打造爆款大單品。如何讓產品在每個區域市場做到領先地位，是大單品的根基保障。聚焦未來三到五年，大數據對于酒企大單品打造、品牌勢能提升都有著重要意義和影響。
茅臺、五糧液、瀘州老窖、洋河等名酒企，通過大數據營銷，讓酒企了解消費動向而制定產品政策戰略方向，在區域市場內，讓資源更聚焦的進行氛圍營造和培育消費者。
01、“啤酒與尿布”?酒業大數據如何發威……
大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據建立對快消行業有很大的用處，而且有很多成功案例。其中最經典的案例就是“啤酒與尿布”：
全球零售業的巨頭沃爾瑪對消費者購物行為進行分析時發現，男性顧客在購買嬰兒尿片時，常常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己，于是推出了將啤酒和尿布捆綁銷售的促銷手段，沒想到這個措施居然使尿布和啤酒的銷量都大幅增長了。
這便是最初的酒類大數據分析運用的成果。如今，這一“啤酒+尿布”的數據分析成果也成了大數據技術應用的經典案例。
02、茅、五、瀘、洋……
名酒發力大數據的“背后真相”
大數據是所有行業近幾年的熱點話題，包括茅臺、五糧液、瀘州老窖、洋河等主流酒企在內的眾多品牌都在嘗試?，F階段主要可分為以下兩部類：
第一類，酒企自己構建大數據類型：
白酒行業是一個由廣告和營銷拉動的行業，從茅臺依托“互聯網+”和“大數據”戰略，構建的茅臺集團物聯網大數據云商平臺。到五糧液最新的零售終端門店“五糧e店”投入使用。都是利用大數據整合，建設智能終端的白酒企業。
近一兩年，洋河推出“瓶瓶有紅包”的活動，構建自己的大數據，通過數據說話最有力，可以清晰的看出哪些省份掃紅包最多。洋河的大數據，充分利用了海系列已經是大單品的優勢。從圖中可以看出，掃紅包最多的省份也是洋河銷量最好的區域，也為廣告投入提供了導向。
但值得思考的是，類似的大數據模型并沒有細節化，更多只是市場消費狀況的一個真實了解。很多時候龐雜無序的數據信息，因為缺乏精準分析、目標性指向，而造成更多困擾。此外，針對每一個區域市場的數據采集，以及區域市場有效數據的應用，很多品牌的下沉深度，都不夠。
第二類，相互合作構建大數據類型：
例如在“尋找醬粉茅臺之旅”茅臺醬香酒和1919大數據營銷啟動，雙方將在大數據營銷方面展開深度合作。此外，在“2017中國低度白酒發展高峰論壇”上，中國酒業協會牽頭聯合五糧液集團、電子科技大學、浪潮集團成立中國酒業大數據中心。
值得注意的是，實際上高端名白酒在構建大數據上還存在著一定的困難：
第一，消費群體的特殊性，這類消費者更注重信息的隱私，參與相關活動的積極性不高。
第二，借助其他平臺構建大數據效果往往效果是不理想，平臺本身具有局限性，且每個平臺之間有利益的保護屏障。所以平臺之間的相互合作，更多的是事件行銷的一個噱頭。
03、消費終端大數據建設，怎么干?
大數據是酒企未來的發展趨勢，已經是大家基本的共識，但是基于目前還處于初級價段，因此，在未來3—5年，應該還有更大的發展前景和挖掘潛力。筆者分別從數據模型構建，有效數據采集和數據提取應用方面，提出相應的觀點。
如何采集有用有效的數據，和如何提取有用的消費終端數據，是重點。關于酒企獲取數據方式的觀點，模式解析如下：
1、在瓶蓋內進行紅包二維碼的設置。
2、瓶體物流碼與瓶蓋紅包二維碼一體化。
3、依托地圖建立數據庫模型。
4、推廣賣酒有獎，掃紅包活動，(紅包一掃即是開瓶消費)。
5、消費者在開瓶暢飲時，通過紅包獲取消費終端具體位置信息(誤差在20米范圍內)。
6、定時間段從數據模型中提取數據圖，查看消費終端變化(如上圖中紅點為消費終端，每個紅包被掃時即獲得一個這樣的紅點，或者構建數據庫做成點數累加的柱狀圖)。
大數據提取后融入數據庫模型，但有效信息的提取及利用，才是最終根本的目的。有效數據的提取和應用，可以分為以下幾方面：
1、提取區域市場內的數據，通過檢測每個月消費終端位置獲取量的變化，更加合理地給經銷商分配任務，并且可以提高政策分配效率。
2、通過數據庫，查看區域市場內消費終端位置的分布率，了解產品的消費者平時的消費場所，細化到每條街。從而進行廣告投放，氛圍營造和消費者培育等活動。使資源更加聚焦，讓廠家費用和資源更加高效的利用。
3、利用輸出的數據，讓區域市場的負責人清楚的了解到，當地市場哪些區域是消費產品的重點區域。并且通過檢測每個區域的開瓶率的變化，可以了解到哪些是增量區域和薄弱區域。讓區域市場的負責人有更加準確的數據做參考，決策時更加的合理化和立體化。
4、盡量讓消費終端位置高精確度，發覺區域市場內哪些酒店是掃紅包頻率最高的酒店，產品開瓶率高的酒店，也是產品消費者的聚集地，自然好開展工作，但是要與酒店進行深度合作，特別是其背后團購資源的開發。豐富區域市場的渠道類型。
5、通過數據看到產品流向，可以發現市場一些消費次數多，但平時忽略的小區域。還有鄉鎮市場消費終端數據的提取，方便開展鄉鎮市場。
04、渠道大數據建設，“三方”合力出擊
廠家，經銷商和各區域市場的煙酒店，三者之間的大數據建設也很重要。在紅包二維碼與瓶體物流碼一體化的基礎上，建立數據庫模型，且具備以下特性：
1、首先把每個區域市場的經銷商和終端店，編碼錄入數據庫系統，推進構建廠家到消費終端一體的數據化。酒企——經銷商——終端渠道——消費終端。
2、把每一批次紅包二維碼與瓶體物流碼，和經銷商一體化綁定，并且每次出庫給終端店時，掃碼反饋到大數據系統，以方便追蹤產品到哪家終端店。
此外，后期結合相關批次的掃紅包頻率，可以清楚了解壓貨庫存和動銷情況。
05、思考!關于酒企和大數據的“機會點”
企業的痛點和難點在于缺乏對大數據的采集，和有效數據提取的應用?，F階段的主流酒企對大數據構建時，遇到的瓶頸也是很無奈的，主要原因是：大數據建設，如果投入少了，產生的有效數據對實際應用沒有什么太大的意義。
同樣在沒有清晰的模式前，如果投入太大，產生的實際效果和費用比。這一點讓酒企有顧慮。本文提出的觀點，酒企可以結合本身情況，在糧倉型和增量型市場，先進行1年左右的區域性嘗試，不斷改進大數據建設模式，最終建立起適合酒企自身的模式。
行業中很多一線企業已經加入大數據營銷這一戰團，越來越多的大數據應用案例在行業內開始涌現。還沒有出現成熟的模式，也沒大數據應用成功的案例。
需要提醒的是，酒企對消費終端大數據，是需要長時間的進行數據收集，只有這樣，提取的數據才更加真實和有利用價值。
相對于其他的快消品(如飲料、水和方便面等)，白酒具有消費的特殊性，所以一味照搬其他快消品模式，意義是不大的。酒企大數據建設還要注重，終端店的信息數據收集，這樣才能有充分了解并效掌控每個區域市場。
