卷烟品牌 构建“互联网+模式”所需的大数据如“雾里看花”。
如果说第一座大山属于制度层面，短期之内难以彻底改变，那么接下来我们就来谈谈一个具体层面的问题——大数据。本文不是要谈该建立什么样的信息系统的问题，而是要讨论在“互联网+”模式下，商业企业应该对现有的信息系统进行重新审视。研判出哪些数据是失真的？哪些数据是不能使用的？哪些数据是我们忽略掉了的？如果要想利用好大数据构建“互联网+”的工作模式，就必须首先解决前面所说的现有数据存在的基础性问题。
问题一：信息系统整合难度大。
数据的来源是信息系统，行业在近些年的发展过程中非常注重对于各类数据的分析和应用，建立了很多信息系统作为支撑。我们不妨以某一个省会级城市为例，向这种级别的商业企业基本上都会有10～15个信息系统，内容包含了专卖管理、市场营销、物流配送、人力资源、财务审计、内部监管、督查考评、法律法规等方面，似乎每个部门都在使用各种类型的信息系统，有的地方营销系统还会再分出若干小系统，比如终端建设、信息采集、数据挖掘、品牌培育、工商协同等等。
问题出现了，这么多的系统虽然包罗万象，但却缺乏联动思维，往往都是相对独立且不相容的，以至于有一些本应该数据同步的系统之间总是存在“数据差”（例如专卖和营销系统的客户数量），现有信息系统的整合仍是当前主要问题。在信息化过程中，商业企业对信息系统缺乏一个总体架构的思考，很多时候都是采用满足业务需求的建设模式。所以在不同的阶段针对不同的使用部门，开发了竖井式的各种信息系统。竖井模式的信息化建设的主要问题是系统之间相互割裂，这给信息系统的整合带来了很多问题。
问题二：数据失真率较高。
在网络上，我们能够看到各种对于烟草行业大数据应用的相关文章，很多文章提到了应用大数据来指导产品开发、需求预测、价格库存、货源分配、品牌宣传等营销活动，在一些具体应用方面也提出了很多好的方法和工具。但是请大家搞清一个现状，那就是“此大数据非彼大数据也”。现在各个信息系统采集来的所谓数据有着很大程度的失真，而且有些系统的数据失真率已经超过了警戒水平，根本无法应用，如果利用这些数据来开展相应的营销活动只会起到反效果。这就是很多商业企业的决策者不理解为什么根据系统数据得出的结论与事实相去甚远的原因了。“互联网+”模式下确实需要应用大数据来做基础性分析，正是由于其基础性作用，我们才更应该正视目前在各类数据采集和分析过程中存在的问题和弊端。我们不妨以新品开发和需求预测为例，具体看看有哪些数据存在普遍失真的情况。
首先看卷烟新品开发。
目前工业企业推出的新品卷烟可谓层出不穷，笔者所在的地市级公司每年要上市的新品规格都在40～50个左右，新品基本涵盖了从一类到三类卷烟的所有价位段。如此多的新品，能够真正在市场中存活下来的不到5%，能够形成一定的销量并成长为主力规格的更是凤毛菱角。工业企业在研制新品卷烟时，也是采集了大量的数据并进行分析的，那为什么还会出现产品没有消费者买账的现象呢？
究其原因确实有很多，最根本的原因就是大多数新品卷烟属于“实验室产品”，产品研发部门在进行数据分析时，没有把消费者需求充分考虑进去，研究的多为烟叶构成、工艺选取、包装吸味等指标性数据，而不是来自于不同消费市场真实的、多元化的消费需求。对于新品卷烟而言，如果不能把消费者需求数据采集上来并进行分析的话，那么开发新品卷烟无异于“盲人摸象”，成功率还是会很低。
有些朋友不认同笔者的观点，因为他们能够列举出很多成功的新品，虽然没有采集分析足够多的消费者需求数据，凭借着过硬的产品质量和精美的包装设计在上市后也获得了消费者的追捧。只要是你认真看看这类新品要么是千元价位的高端形象品牌，要么是靠炒作概念且严格控制投放量的一类烟品牌。它们的共同特点是：量少、价高。市场中需要这样的新品卷烟吗？我们要弄清一个基本事实，对于商业企业来说，究竟是想要几个销量非常小而且还动辄控点控量投放的形象产品，还是需要几个能够成为未来市场中的主力规格呢？答案是显而易见的。
其次看卷烟需求预测和价格库存信息采集。
这项工作是整个卷烟营销工作的核心基础之一，但是15年的网建并没有让商业企业在这项基础工作上有实质性的突破，目前需求预测的准确程度仍然普遍较低，能够达到60%以上就算是高的了。
商业企业的需求预测模型很先进、预测公式也是五花八门，需求预测系统也非常完备，整个流程也都能按照国家局的要求来开展。但是问题就在于从区（县）到市到省再到国家，层层预测之后的数据与市场实际需求偏差越来越大，国家如果最终根据这些数据来制定全国的卷烟产销计划，自然也是与市场相去甚远的。
数据失真的原因，不是我们的工具不先进、不是我们的模型不完善、不是我们的系统计算功能不足，而是数据采集的基础就存在失真的情况。虽然需求预测的出发点是市场需求，但是在实际执行过程中，最终上报的需求预测结果往往都是“围绕计划”得出的数据和结论。那些与销售计划和购进计划相冲突的预测数据在地市级公司已经被人为删掉了，有时这也是一种无奈之举，因为商业企业明知一些品牌是无法组织进有效货源的，但是也不能够按照真实的市场需求来上报相关预测数据。因为即便是提报上去还是会被上级部门驳回，并被要求重新提报，而重新提报的标准往往是围绕所在省级公司的“销量和品牌计划”来执行的。因此，需求预测在宏观层面就失去了其原有的初衷，数据的失真也就不足为奇了。
再有，即便是宏观层面有一定的调控，在基层预测时多年来的机械惯性操作，也使大多数商业企业的预测人员习惯了凭借经验来预测，习惯了走“捷径”而不是“走市场”来预测，这使数据采集过程中的失真率相当高。
举一个简单的例子，一线营销人员在对紧俏品牌提报需求数据时，往往都会主动夸大上报，零售终端采集的数据也是如此。由于这些品牌一直处于紧俏状态，因此无论是零售客户还是一线营销人员，在预测需求时都会人为地增大需求量。所以有时就会导致出现某一种品牌虽然在前一年是市场中的紧俏品牌，采购量根据预测数据增加了之后反而出现了市场的库存积压，价格倒挂，可见这就是数据失真带来的不良后果。另外一个失真比较严重的方面就是零售终端的价格、库存信息，由于这类信息大多需要人工采集，因此对于管理水平较高的商业企业还能够保证一定的准确程度；对于那些管理水平稍差的商业企业，这类数据的可应用程度相当低，甚至于个别商业企业花费巨资投入建设的市场信息监控系统数据一直都无法用来分析，无法用来指导货源采购和分配。就是因为价格和零售终端的库存信息始终处于失真状态，而且失真的程度相当大，有的时候经常出现系统中显示客户处于“负销售”的状态。如果您认为这种问题的产生是一线营销人员的工作态度问题，那么您还真冤枉他们了，只是因为这些数据迟迟得不到有效的利用，不被决策所采纳，久而久之他们自然就失去了工作的动力和积极性，数据的失真也就不可避免了。
无论是新品研发还是价格信息采集，无论是需求预测还是货源分配，这些基础性的营销环节都需要的是真实的大数据作为支撑。“互联网+”模式恰恰能够为其提供相应的数据，关键在于我们是否能够摈弃掉目前存在的弊端，使那些来自于市场的、来自于消费者的、来自于终端的数据真正被充分利用起来。关键在于商业企业能够从提高管理水平和提高宏观决策对数据的利用率入手，减少拍脑门决策、靠经验决策、靠行政命令决策，让一线营销人员和零售终端看到他们提供上来的数据真的能够被重视、被应用，这样才能够使数据更加准确，失真率越来越低。