如今，酒业竞争日趋白热化，从一线名酒企到区域酒企，都在努力打造爆款大单品。如何让产品在每个区域市场做到**地位，是大单品的根基保障。聚焦未来三到五年，大数据对于酒企大单品打造、品牌势能提升都有着重要意义和影响。
中国三大名酒·茅五剑以及泸州老窖、洋河等名酒企，通过大数据营销，让酒企了解消费动向而制定产品政策战略方向，在区域市场内，让资源更聚焦的进行氛围营造和培育消费者。
一、“啤酒与尿布”?酒业大数据如何发威
大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据建立对快消行业有很大的用处，而且有很多成功案例。其中*经典的案例就是“啤酒与尿布”：
全球零售业的巨头沃尔玛对消费者购物行为进行分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是推出了将啤酒和尿布捆绑销售的促销手段，没想到这个措施居然使尿布和啤酒的销量都大幅增长了。
这便是*初的酒类大数据分析运用的成果。如今，这一“啤酒+尿布”的数据分析成果也成了大数据技术应用的经典案例。
二、茅、五、剑、泸、洋……
名酒发力大数据的“背后真相”
大数据是所有行业近几年的热点话题，包括茅台、五粮液、剑南春、泸州老窖、洋河等主流酒企在内的众多品牌都在尝试。现阶段主要可分为以下两部类：
**类，酒企自己构建大数据类型：
白酒行业是一个由广告和营销拉动的行业，从茅台依托“互联网+”和“大数据”战略，构建的茅台集团物联网大数据云商平台。到五粮液*新的零售终端门店“五粮e店”投入使用。都是利用大数据整合，建设智能终端的白酒企业。
近一两年，洋河推出“瓶瓶有红包”的活动，构建自己的大数据，通过数据说话*有力，可以清晰的看出哪些省份扫红包*多。洋河的大数据，充分利用了海系列已经是大单品的优势。从图中可以看出，扫红包*多的省份也是洋河销量*好的区域，也为广告投入提供了导向。
但值得思考的是，类似的大数据模型并没有细节化，更多只是市场消费状况的一个真实了解。很多时候庞杂无序的数据信息，因为缺乏精准分析、目标性指向，而造成更多困扰。此外，针对每一个区域市场的数据采集，以及区域市场有效数据的应用，很多品牌的下沉深度，都不够。
**类，相互合作构建大数据类型：
例如在“寻找酱粉茅台之旅”茅台酱香酒和1919大数据营销启动，双方将在大数据营销方面展开深度合作。此外，在“2017中国低度白酒发展高峰论坛”上，中国酒业协会牵头联合五粮液集团、电子科技大学、浪潮集团成立中国酒业大数据中心。
值得注意的是，实际上高端名白酒在构建大数据上还存在着一定的困难：
**，消费群体的特殊性，这类消费者更注重信息的隐私，参与相关活动的积极性不高。
**，借助其他平台构建大数据效果往往效果是不理想，平台本身具有局限性，且每个平台之间有利益的保护屏障。所以平台之间的相互合作，更多的是事件行销的一个噱头。
三、消费终端大数据建设，怎么干?
大数据是酒企未来的发展趋势，已经是大家基本的共识，但是基于目前还处于初级价段，因此，在未来3—5年，应该还有更大的发展前景和挖掘潜力。笔者分别从数据模型构建，有效数据采集和数据提取应用方面，提出相应的观点。
如何采集有用有效的数据，和如何提取有用的消费终端数据，是重点。关于酒企获取数据方式的观点，模式解析如下：
1、在瓶盖内进行红包二维码的设置。
2、瓶体物流码与瓶盖红包二维码一体化。
3、依托地图建立数据库模型。
4、推广卖酒有奖，扫红包活动，(红包一扫即是开瓶消费)。
5、消费者在开瓶畅饮时，通过红包获取消费终端具**置信息(误差在20米范围内)。
6、定时间段从数据模型中提取数据图，查看消费终端变化(如上图中红点为消费终端，每个红包被扫时即获得一个这样的红点，或者构建数据库做成点数累加的柱状图)。
大数据提取后融入数据库模型，但有效信息的提取及利用，才是*终根本的目的。有效数据的提取和应用，可以分为以下几方面：
1、提取区域市场内的数据，通过检测每个月消费终端位置获取量的变化，更加合理地给经销商分配任务，并且可以提高政策分配效率。
2、通过数据库，查看区域市场内消费终端位置的分布率，了解产品的消费者平时的消费场所，细化到每条街。从而进行广告投放，氛围营造和消费者培育等活动。使资源更加聚焦，让厂家费用和资源更加高效的利用。
3、利用输出的数据，让区域市场的负责人清楚的了解到，当地市场哪些区域是消费产品的重点区域。并且通过检测每个区域的开瓶率的变化，可以了解到哪些是增量区域和薄弱区域。让区域市场的负责人有更加准确的数据做参考，决策时更加的合理化和立体化。
4、尽量让消费终端位置高精确度，发觉区域市场内哪些酒店是扫红包频率*高的酒店，产品开瓶率高的酒店，也是产品消费者的聚集地，自然好开展工作，但是要与酒店进行深度合作，特别是其背后团购资源的开发。丰富区域市场的渠道类型。
5、通过数据看到产品流向，可以发现市场一些消费次数多，但平时忽略的小区域。还有乡镇市场消费终端数据的提取，方便开展乡镇市场。
四、渠道大数据建设，“三方”合力出击
厂家，经销商和各区域市场的烟酒店，三者之间的大数据建设也很重要。在红包二维码与瓶体物流码一体化的基础上，建立数据库模型，且具备以下特性：
1、首先把每个区域市场的经销商和终端店，编码录入数据库系统，推进构建厂家到消费终端一体的数据化。酒企——经销商——终端渠道——消费终端。
2、把每一批次红包二维码与瓶体物流码，和经销商一体化绑定，并且每次出库给终端店时，扫码反馈到大数据系统，以方便追踪产品到哪家终端店。
此外，后期结合相关批次的扫红包频率，可以清楚了解压货库存和动销情况。
五、思考!关于酒企和大数据的“机会点”
企业的痛点和难点在于缺乏对大数据的采集，和有效数据提取的应用。现阶段的主流酒企对大数据构建时，遇到的瓶颈也是很无奈的，主要原因是：大数据建设，如果投入少了，产生的有效数据对实际应用没有什么太大的意义。
同样在没有清晰的模式前，如果投入太大，产生的实际效果和费用比。这一点让酒企有顾虑。本文提出的观点，酒企可以结合本身情况，在粮仓型和增量型市场，先进行1年左右的区域性尝试，不断改进大数据建设模式，*终建立起适合酒企自身的模式。
行业中很多一线企业已经加入大数据营销这一战团，越来越多的大数据应用案例在行业内开始涌现。还没有出现成熟的模式，也没大数据应用成功的案例。
需要提醒的是，酒企对消费终端大数据，是需要长时间的进行数据收集，只有这样，提取的数据才更加真实和有利用价值。
相对于其他的快消品(如饮料、水和方便面等)，白酒具有消费的特殊性，所以一味照搬其他快消品模式，意义是不大的。酒企大数据建设还要注重，终端店的信息数据收集，这样才能有充分了解并效掌控每个区域市场。
