潘澤華 樊紅

摘 要：根據(jù)市場(chǎng)資料對(duì)零售戶經(jīng)營(yíng)進(jìn)行分析和分類，可以為改善卷煙營(yíng)銷提供決策支持的依據(jù)。針對(duì)當(dāng)前研究以及零售門店細(xì)分方法存在的不足，提出基于三步KMEANS模型的卷煙零售門店分類，借助Kmeans聚類分析算法，分三步對(duì)煙草銷售門店進(jìn)行分類。首先以銷售價(jià)格將煙草分為高低端，再由不同門店對(duì)不同分類煙草的銷售額比例將門店分為AB類；然后再用活躍度門店的經(jīng)營(yíng)穩(wěn)定度指標(biāo)將門店分為AB兩類；最后將兩個(gè)分類結(jié)果加以整合，得到四類不同的門店。

關(guān)鍵詞：Kmeans；門店分類；卷煙分類

中圖分類號(hào)：F713.5 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2016）19-0052-04

緒論

在煙草行業(yè)，近年來隨著卷煙信息化系統(tǒng)的建設(shè)，零售行業(yè)數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)技術(shù)的進(jìn)步，煙草公司已經(jīng)積累了生產(chǎn)和銷售數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)并不是無用的數(shù)據(jù)，通過對(duì)其進(jìn)行挖掘分析，獲得有價(jià)值的信息，能夠給企業(yè)帶來巨大的商業(yè)價(jià)值以及服務(wù)創(chuàng)新。

在卷煙營(yíng)銷方面，煙草公司在以往的經(jīng)營(yíng)中產(chǎn)生了海量的柜臺(tái)掃碼的卷煙銷售交易數(shù)據(jù)，使用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)掘，發(fā)現(xiàn)零售戶的銷售規(guī)律和群組特征，可以優(yōu)化渠道網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)貨源合理配置，提高營(yíng)銷產(chǎn)值，逐步實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。

近年來，國(guó)內(nèi)學(xué)者在聚類分析探索及卷煙營(yíng)銷挖掘等已經(jīng)開展了一些研究，李綱等研究了國(guó)產(chǎn)轎車市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局的聚類分析法；黃鐘穎研究了兩步聚類分析法在汽車市場(chǎng)研究中的應(yīng)用；張紅梅等提出了基于兩步聚類算法的卷煙零售客戶分類研究。盡管如此，尚未見到文獻(xiàn)采用更為客觀的掃碼數(shù)據(jù)進(jìn)行零售客戶分類研究。

本文提出了基于三步Kmeans模型的卷煙零售門店分類模型，基于卷煙零售門店較為客觀的每日銷售掃碼數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘手段，可以有效地挖掘和區(qū)分不同門店的經(jīng)營(yíng)特性，為煙草公司的精細(xì)營(yíng)銷提供基于數(shù)據(jù)的決策支持。

一、Kmeans模型簡(jiǎn)介

Kmeans算法首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象中任意選擇k個(gè)對(duì)象作為聚類中心；而對(duì)于所剩下其他對(duì)象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給以其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)。

在Kmeans的實(shí)際應(yīng)用中，分類數(shù)目K的選取對(duì)分類效果有較大的影響。本文通過枚舉，令K從2—10，在每個(gè)K值上重復(fù)運(yùn)行數(shù)次Kmeans（避免局部最優(yōu)解），并計(jì)算當(dāng)前K的平均輪廓系數(shù)，最后選取輪廓系數(shù)最大的值對(duì)應(yīng)的K作為最終的集群數(shù)目。

二、組合分類模型方法的思路和流程

（一）研究問題的提出

在門店的卷煙銷售中，每筆交易都會(huì)通過掃碼做出記錄，我們收集的數(shù)據(jù)來自貴州?。枯?？菖煙草銷售公司全部零售門店2014年1月1日至2014年9月1日的銷售數(shù)據(jù)，這些原始數(shù)據(jù)較為客觀地反映了各個(gè)門店的銷售情況，根據(jù)煙草公司項(xiàng)目中數(shù)據(jù)分析的要求，本文基于零售門店的掃碼信息，使用組合分類模型對(duì)零售門店進(jìn)行細(xì)化分類。

（二）組合分類模型流程

基于零售門店的掃碼信息，本文提出組合分類模型對(duì)零售門店進(jìn)行細(xì)化分類（如下頁(yè)圖1所示），該方法首先按不同類別卷煙銷售額占比將門店分為AB兩類，再按門店活躍度分類將門店分為AB兩類，然后再將兩個(gè)分類結(jié)果組合得到最終的四個(gè)分類結(jié)果。

三、分類實(shí)驗(yàn)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

（一）原始數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)工具選擇

煙草公司在以往的經(jīng)營(yíng)中產(chǎn)生了海量的柜臺(tái)掃碼交易數(shù)據(jù)，本文數(shù)據(jù)來自貴陽(yáng)市紅華煙草公司零售門店在2014年1月1日至2015年3月20日之間產(chǎn)生的柜臺(tái)掃碼銷售及庫(kù)存數(shù)據(jù)，共有2014年1月1日至2015年3月20日的1 797 371條銷售數(shù)據(jù)，有銷售碼、執(zhí)照—代號(hào)、交易時(shí)間、商品代號(hào)、交易數(shù)量、單價(jià)、交易金額、門店名等字段。論文采用選用R工具調(diào)用Kmeans方法進(jìn)行了掃碼銷售數(shù)據(jù)組合分類的實(shí)驗(yàn)研究。

（二）卷煙高低檔分類

本文首先根據(jù)不同類別卷煙銷售額占比將門店分類，首先，為了確定最佳的分類數(shù)，通過計(jì)算不同分類數(shù)目的輪廓系數(shù)，得到圖2的輪廓系數(shù)圖，從圖中看出在按卷煙價(jià)格為卷煙分類時(shí)，分為兩類獲得了最高的輪廓系數(shù)。因此，我們將卷煙品牌按價(jià)格分為高低兩類。高于**稱為高端煙，低于*的稱為低端煙。

（三）按不同類別卷煙銷售額占比將門店分類

通過上文的卷煙分類，我們計(jì)算不同門店一年銷售額中，高低檔煙的占比，然后將比例進(jìn)行kmeans聚類。通過輪廓系數(shù)圖，發(fā)現(xiàn)分為兩類獲得了最大的輪廓系數(shù)。因此，我們按比例的不同將門店初略分為AB兩類，A類、B類門店的聚類中心高端煙的銷售占比值分別為0.0888和0.0332，A類、B類門店聚類中心低端煙的銷售占比值分別為0.911和0.967。

（四）按門店活躍度分類

接著，我們根據(jù)門店穩(wěn)定度對(duì)門店分類，首先根據(jù)每日營(yíng)業(yè)額計(jì)算店鋪的穩(wěn)定度，再用Kmeans將其劃分為兩類，穩(wěn)定A門店聚類中心的穩(wěn)定度值為0.2868，穩(wěn)定B門店聚類中心的穩(wěn)定度值為1.005。穩(wěn)定度數(shù)值越小，說明其每日經(jīng)營(yíng)額越穩(wěn)定，波動(dòng)幅度不大。穩(wěn)定度數(shù)值越大，說明其每日經(jīng)營(yíng)額越不穩(wěn)定，波動(dòng)幅度較大。

（五）組合兩類分類

在完成了門店的兩種不同分類后，對(duì)每個(gè)門店，按不同指標(biāo)我們有兩種不同的分類。將他們進(jìn)行組合。則可將所有76個(gè)門店分為四類，其中，AA為高端穩(wěn)定門店共18個(gè)（23.6%），AB為高端不穩(wěn)定門店共1個(gè)（1.3%），BA為低端穩(wěn)定門店共50個(gè)（65.8%），BB為低端不穩(wěn)定門店共7個(gè)（9.2%）。

（六）結(jié)果分析

我們分別統(tǒng)計(jì)四類門店的每日卷煙銷售均價(jià)，及每日銷售額，得到圖3和圖4。從兩張圖中我們可以明顯觀察到不同類別間的顯著差異，參見圖3和圖4我們可以得出通過組合分類得到的四類門店其經(jīng)營(yíng)結(jié)構(gòu)特征如下：

1.類AA：每日營(yíng)業(yè)額相對(duì)穩(wěn)定，浮動(dòng)區(qū)間為2 000～6 000元之間；其賣出的每包煙平均售價(jià)也較為穩(wěn)定，維持在每包18元上下，此類店鋪可預(yù)期性強(qiáng)，客單價(jià)維持在較高位，屬于高端穩(wěn)定門店，例如月亮巖店、東門店、小石城點(diǎn)等。

2.類AB：每日營(yíng)業(yè)額不穩(wěn)定，浮動(dòng)區(qū)間在1 000～12 500元之間，而營(yíng)業(yè)額超出5 000元的天數(shù)占絕對(duì)少數(shù)；同樣，其賣出的每包煙平均售價(jià)也較不穩(wěn)定，均價(jià)在10～30元之間寬幅波動(dòng)，但大多數(shù)時(shí)間能維持在15～20元之間；此類店鋪可預(yù)期性較差，客單價(jià)也不穩(wěn)定，屬于高端不穩(wěn)定店鋪。76個(gè)店面中，僅有威清店屬于此類。

3.類BA：每日營(yíng)業(yè)額相對(duì)穩(wěn)定，浮動(dòng)區(qū)間在2 000～6 000元之間；其賣出的每包煙平均售價(jià)也相對(duì)穩(wěn)定，均價(jià)在14～16元之間；此類店鋪可預(yù)期性強(qiáng)，客單價(jià)有待提高，屬于低端穩(wěn)定店鋪，如白云一店、白云二店、家樂店等。

4.類BB：每日營(yíng)業(yè)額不穩(wěn)定，浮動(dòng)區(qū)間在1 000～10 000元之間，而營(yíng)業(yè)額超出4 000元的天數(shù)占絕對(duì)少數(shù)；另一方面，其賣出的每包煙平均售價(jià)也較不穩(wěn)定，在14～18元之間波動(dòng)；此類店鋪可預(yù)期性差，客（其）單價(jià)也不穩(wěn)定，屬于低端不穩(wěn)定店鋪，如云陽(yáng)店、世紀(jì)園店等。

（七）策略建議

根據(jù)本文的分析結(jié)果可知，AA店是最優(yōu)質(zhì)的店鋪，應(yīng)該在供貨，服務(wù)上面優(yōu)先滿足，著重銷售高價(jià)煙；對(duì)于AB類店，其客單價(jià)較高，但是每日營(yíng)業(yè)額不穩(wěn)定，在供貨上我們可以對(duì)這類店鋪彈性供貨，對(duì)于旺季，增加供貨，而在淡季則減少供貨；對(duì)于BA類店，屬于銷售主力，單價(jià)穩(wěn)定，每日銷量穩(wěn)定；對(duì)于BB類店，我們可以適當(dāng)裁減。

總結(jié)

本文提出了基于三步Kmeans模型的卷煙零售門店分類模型，基于卷煙零售門店每日掃碼銷售數(shù)據(jù)，基于銷售價(jià)格和活躍度對(duì)門店分類，通過分類實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析可知，根據(jù)高低端卷煙銷售占比分類，可以將門店顯著區(qū)分為高低端；而通過活躍度指標(biāo)分類，可以將門店顯著分為穩(wěn)定與非穩(wěn)定；最后的組合模型得出的四類門店，可以綜合考慮銷售價(jià)格和活躍度對(duì)門店分類，特點(diǎn)顯著，效果明顯，經(jīng)過實(shí)際比對(duì)可以驗(yàn)證，采用本文方法得到的門店結(jié)果比較合理，可以幫助公司制定相應(yīng)的改進(jìn)策略，獎(jiǎng)優(yōu)罰劣，優(yōu)化銷售渠道，實(shí)現(xiàn)貨源合理配置，提高營(yíng)銷綜合效益。論文提出的方法，也可以為根據(jù)其他指標(biāo)的實(shí)際分類問題的研究提供參考。

參考文獻(xiàn)：

[1] 張紅梅，李以鋼.基于兩步聚類算法的卷煙零售客戶分類研究[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2012，（34）.

[2] 李綱，畢振力.國(guó)產(chǎn)轎車市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局的聚類分析[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2007，（22）：125-127.

[3] 黃鐘穎.兩步聚類分析法在汽車市場(chǎng)研究中的應(yīng)用[J].管理觀察，2008，（9）：200-201.

[4] 劉樂山，雷丁.論農(nóng)村消費(fèi)需求潛力向現(xiàn)實(shí)消費(fèi)需求的轉(zhuǎn)化[J].新疆財(cái)經(jīng)，2010，（2）：22-24.

[5] 仲秋雁，莫佳卉.基于拓展自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的客戶市場(chǎng)細(xì)分[J].中國(guó)管理科學(xué)，2008，（10）：551-555.

[責(zé)任編輯 陳麗敏]