引言

从当前实践看，当前品牌培育存在以下三大共性问题。

评价维度单一，多依赖销售数据（如销量、订购率），区域特征（如人口密度、消费能力）则有所欠缺，导致品牌评价结果与市场真实状态偏差较大。例如，某一品牌在某一地区的销量有所上升，但如果只看销量数据，可能会认为该品牌的培育效果较好。但实际上，可能是由于该地区开展了大规模的促销活动，消费者只是因为价格优惠而购买，复购率很低，这样的品牌培育效果并不理想。

市场细分粗放，以业态、城乡分类代码、区县等标签划分市场，未能捕捉同一区域内消费特征差异，培育资源“大水漫灌”。难以针对不同消费特征的群体制定差异化的培育策略。比如，在同一街道的商业区和居民区，消费者的消费偏好可能有很大差异，商业区的消费者可能更注重品牌的时尚性和社交属性，而居民区的消费者可能更关注品牌的性价比。

策略协同不足，工商零数据割裂，工业企业难以及时获取终端反馈，策略与终端实际需求匹配度低（某调研显示，仅35%的零售户认为培育策略“有效适配”）。工业企业、商业企业和零售终端之间缺乏有效的数据共享和沟通机制，影响品牌培育的效果。

一、研究思路

以“数据驱动精准培育，智能提升零售户盈利”为核心，构建“数据层-算法层-应用层”三层架构，形成“动态感知-精准评价-智能策略-高效执行-闭环优化”的全流程体系。

数据层：整合内外部多源数据，构建标准化数据集与标签体系，为模型提供“燃料”。数据层是整个体系的基础，通过整合内部的销售数据、终端数据、消费者数据和外部的信令数据、社融数据、互联网数据等，形成全面、准确的数据集。同时，构建标准化的标签体系，对数据进行分类和标识，便于模型的处理和分析。

算法层：开发品牌评价预测模型（B）、动态商圈特征模型（D）、智能策略生成系统（I），实现“市场感知-品牌诊断-策略生成”智能化。算法层是整个体系的核心，动态商圈特征模型能够精准识别具有相似消费特征的零售终端集合，品牌评价预测模型能够对品牌的市场状态进行精准评价和预测，智能策略生成系统能够根据品牌评价的结果和市场需求自动生成培育策略。通过这些算法模型的应用，实现了市场感知、品牌诊断和策略生成的智能化。

应用层：落地终端定位、人群聚类、自动化执行等功能，开发数字化工具，赋能零售户高效培育。应用层是整个体系的落脚点，通过终端定位和人群聚类，将品牌培育资源精准地投向目标终端和消费群体。开发数字化工具，实现培育策略的自动化执行和监控，提高品牌培育的效率和效果，为零售户提供有力的支持。形成“动态感知-精准评价-智能策略-高效执行-闭环优化”的全流程体系。

二、方案设计

（一）数据层方案

1.多源数据采集

构建“内部+外部”数据采集体系（如表1所示），实现“消费行为-品牌表现-区域特征”全维度覆盖。

类别	内容	核心字段	获取方式	更新频率
内部数据	销售数据	销量、价格、库存、订购率、同比增幅	省营销系统	日级
	终端数据	经纬度、业态（超市/便利店）、档位等	终端管理系统	周级
	消费者数据	会员ID、消费时间、品规、金额、年龄、职业、收入	会员管理系统	月级
外部数据	信令数据	区域人流密度、驻留时长、移动轨迹、高峰时段	移动数据接口	月级
	社融数据	人口数量、年龄结构、人均收入、POI分布	腾讯LBS数据魔方	月级
	互联网数据	品牌舆情（正面/负面占比）、消费者评论关键词	爬虫工具	周级

2.数据治理方案

0. 隐私保护：采用联邦学习技术，在不获取原始数据的情况下实现跨机构协同分析（如与工业企业共享模型结果而非原始消费数据）。
1. 数据清洗：制定规则剔除异常值（如单笔购买＞30包判定为“非日常消费”）、填补缺失值（用同商圈均值填充终端缺失的经纬度）。
2. 标签体系：构建三维标签（如表2所示），实现数据“可理解、可关联、可应用”。

维度	标签类型	示例
消费者标签	行为标签	复购率（高/中/低）、消费间隔（＜7 天/7-30 天/＞30 天）
	特征标签	年龄（25-35 岁）、职业（企业职员）、收入（5k-8k）
终端标签	能力标签	订购率（＞90%）、动销速度（＜5 天）
	环境标签	商圈类型（商业区）、POI 密度（高）
品牌标签	市场标签	同价区排名（前 20%）、价格稳定性（波动＜5%）

（二）算法层方案

1.品牌评价预测模型（B）

构建CBTS四维评价模型，实现不同品规“现状评价+趋势预测”，并针对品规在不同商圈做细化评价，对不同价位段靠后的品规选定为拟培育品规。

（1）评价维度

消费维度（C）：消费频次、复购率、消费间隔（基于RFM模型改进）；消费维度主要反映消费者对品规的购买行为和忠诚度，消费频次越高、复购率越高、消费间隔越短，说明消费者对品牌的认可度越高。

品规维度（B）：同价区份额、价格指数、舆情正面占比；品规维度主要反映品牌在市场中的竞争力和声誉，同价区份额越高、价格指数越稳定、舆情正面占比越高，说明品牌的市场表现越好。

终端维度（T）：上柜率、动销率、库存周转率；终端维度主要反映品牌在终端的销售情况和库存管理水平，上柜率越高、动销率越高、库存周转率越快，说明品规在终端的销售状况越好。

信令维度（S）：消费人群热力重合度（与品规目标人群匹配度）。信令维度主要反映品牌的目标人群与实际消费人群的匹配程度，匹配度越高，说明品牌的市场定位越精准。

（2）算法选择

采用 XGBoost算法（较传统回归模型准确率提升15%），学习各指标与品牌市场表现的非线性关系。XGBoost算法具有强大的非线性拟合能力，能够更好地处理各评价指标与品牌市场表现之间的复杂关系，提高品牌评价的准确性。

（3）输出结果

一是输出品规综合得分（0-100分），得分能够直观地反映品规的市场状态，薄弱指标诊断则能够帮助企业找到品规培育中的不足之处，以便采取针对性的措施进行改进；二是在不同动态商圈（D01-D08）中，针对同价位排名落后的品规在不同商圈利用货源利用率、流通价格、订单满足率、订足面等方面进行二次评价，得出该品规在不同商圈的表现的三种状态（优、良、差）。

2.动态商圈模型（D）

基于改进的DBSCAN 算法（密度聚类），实现“消费特征相似性”优先的商圈划分：

（1）数据输入

终端经纬度、3 个月内消费数据（销量、价格）、信令数据（人流密度）。

（2）算法优化

引入“时间衰减因子”，近期（1个月）数据权重高于远期（3个月），捕捉商圈动态变化。

（3）输出结果

划分“0.5-2 平方公里”的动态商圈，每个商圈赋予“消费能力（高/中/低）”“人群特征（年轻群体为主/中老年为主）”等标签。

3.智能策略生成系统（I）

基于强化学习算法，构建“问题-策略”智能匹配机制（如表3所示）。

(1)策略构建

梳理12类常见品牌问题（如“复购率低”“上柜率不足”），匹配30条策略（如“会员积分激励”“终端陈列物料支持”）。知识库是智能策略生成系统的基础，通过梳理常见的品牌问题和对应的解决策略，为系统提供了丰富的知识储备。

(2)算法训练

通过历史培育数据（2019-2024年）训练模型，学习“问题-策略-效果”关联规律（如“复购率低”时，“积分+社群互动”组合的有效率达72%）。通过对历史数据的训练，模型能够掌握不同问题与策略之间的关联关系以及策略的效果，从而提高策略生成的准确性和有效性。

(3)输出结果

针对品牌薄弱指标，自动生成“主策略+辅助策略”组合（如“复购率低”→主策略：会员积分翻倍；辅助策略：社群每周品鉴活动）。主策略是解决品牌问题的核心措施，辅助策略则是对主策略的补充和完善，通过主辅结合的策略组合，能够提高品牌培育的效果。

品牌问题	主策略	辅助策略	预期效果
复购率低（＜30%）	会员积分促销	社群每周品鉴活动	复购率提升≥15%
上柜率不足（＜60%）	终端陈列补贴	客户经理驻店指导	上柜率提升≥20%
年轻群体占比低	线上媒体媒介	内部直播KOC推广	25-35 岁消费占比提升≥10%

（三）应用层方案

1.终端与人群精准定位

0. 通过“终端竞争力模型”（公式：竞争力得分=0.4×订购量/Max订购量+0.3×订购金额/Max订购金额+0.3×终端类型），其中，Max订购量为同一商圈内订购最大数量，Max订购金额为同一商圈内订购最大金额，终端类型分为普通终端、一星终端、二星终端、加盟终端，分别赋分40分、60分、80分、100分，筛选“强势终端”（得分前20%）与“明星终端”（得分20%-40%），优先配置培育资源（如陈列黄金位置、促销活动资格）。

2.自动化执行与监控

AI智能策略匹配系统：开发自动化工具，实现“策略生成-任务分配-执行跟踪”全流程线上化。智能培育机器人能够提高品牌培育的自动化水平，减少人工干预，提高工作效率，同时确保培育策略的准确执行。

实时监控大屏：通过DataV搭建可视化大屏，实时展示商圈销量、策略执行进度、支持异常预警（如某终端销量突降30%自动提醒客户经理）。实时监控大屏能够让企业决策者实时掌握品牌培育的进展情况和效果，及时发现问题并采取措施进行解决，提高品牌培育的可控性。

三、研究实践

（一）数据准备

1.内部数据

通过营销子系统API接口提取2021-2024年销售数据、终端数据、消费者数据，存储至数据仓库。通过数据入户能够实现与数据仓库的无缝对接，确保数据的快速、准确提取和存储。销售数据、终端数据和消费者数据的整合，为模型的构建提供了全面的内部数据支撑。

2.外部数据

接入腾讯LBS数据魔方、移动信令数据（2025年1-6月区域人流数据），通过ETL工具整合至数据仓库。腾讯LBS数据魔方提供的POI数据能够反映区域内的商业、教育、医疗等设施分布情况，移动信令数据能够反映区域内的人流变化情况。通过ETL工具对这些外部数据进行整合，使其与内部数据形成一个统一的数据集，为模型的运行提供了丰富的外部信息。

（二）数据清洗与标签化

1.清洗规则

剔除“单笔购买＞30包”“非在销品规”等异常数据（占比约2.3%），用“同商圈均值”填补1.2%的缺失终端经纬度。“单笔购买＞30包”通常被认为是非日常消费行为，可能会对数据的分析结果产生干扰，剔除这些异常数据能够提高数据的准确性。“非在销品规”的数据已经失去了实际意义，也需要进行剔除。对于缺失的终端经纬度，用同商圈均值进行填补，能够保证数据的完整性，避免数据缺失的影响。

2.标签化处理：对消费者赋予“复购率”“年龄”等标签（如“高复购+30-40岁+企业职员”），对终端赋予“商圈类型”“动销速度”等标签。标签化处理能够使数据更加清晰、易懂，便于模型的处理和分析。消费者标签和终端标签的赋予，为后续的消费群体聚类和终端定位提供了便利。

（三）品牌评价预测模型（B）实施

1.模型介绍

XGBoost是“极端梯度上升”(Extreme Gradient Boosting)的简称，XGBoost算法是一类由基函数与权重进行组合形成对数据拟合效果佳的合成算法。XGBoost模型可表示为：

其中，是CART决策树结构集合，为样本映射到叶子节点的树结构，为叶子节点数，为叶节点的实数分数。构建XGBoost 模型时，需要根据目标函数最小化的原则寻找最优参数，以建立最优模型。XGBoost模型的目标函数可分为误差函数项和模型复杂度函数项。

目标函数可写为：

其中，是L1正则项，是L2正则项。

2.模型训练

选取试点区域2025年1-6月在销的156个品规数据，按7:3比例划分为训练集与测试集，通过XGBoost算法训练，输入：四维指标（消费频次、同价区份额、上柜率、人群匹配度）；输出：综合得分（0-100分）+趋势预测。

3.商圈品规细化评价

针对8个动态商圈（D01-D08）中同价位排名落后品规的品规为“拟培育品规”，并进行细化评价，并针对商圈中表现较好的开展相关活动（原则上一年内不针对同一品规开展两次以上的活动）。评价基于货源利用率、流通价格稳定性、订单满足率、订足面四项核心指标，结合各商圈消费特征（如价格带、客群偏好等），将品规表现划分为“优、良、差”三种状态。“差”即可纳入培育目标。

（三）动态商圈模型（D）实施

1.模型训练

输入2025年1-6月终端数据（经纬度、销量）、信令数据（人流密度），通过Python 改进的DBSCAN算法；通过全国卷烟生产经营一体化平台提取试点市场零售终端经纬度信息,作为聚类依据。利用K-Means算法对试点市场终端地理 信息数据进行聚类, 并按照“15分钟生活圈”概念对聚类结果进行优化 , 而后利用泰森多边形划分边界, 最后利用 Python 软件计算数据集的轮廓系数评估聚类效果。

2.商圈划分规则

按照15分钟生活圈概念,每个子聚类的最大半径应控制在1公里以内。使用Haversine公式计算各终端到商圈中心点的距离, 确保距离不超过1公里。公式如下：

3.虚拟商圈划分实证

以肘部法则求得该数据组最佳聚类数K=26,借助SPSS软件计算初始聚类结果（聚类明细见表4）。

样本编号	个案数目	样本编号	个案数目
1	142	14	87
2	81	15	55
3	5	16	1
4	23	17	30
5	3	18	1
6	128	19	93
7	76	20	1
8	65	21	3
9	54	22	3
10	10	23	1
11	139	24	1
12	15	25	14
13	133	26	77
有效	1241	缺失	0

随后对现有多边形进行进一步优化,并将不符合条件的数据单独划分为一个独立的商圈 (不包括在本次研究范围)。最后结合城市规建等情况,划分出能充分代表试点市场特征和消费行为的8个商圈作为研究对象（表5）, 并在地图上进行分色块进行标注, 得出各商圈边界坐标。

序号	商圈编码	名称	经度均值	纬度均值	半径（KM）	面积（KM²）	终端数量（户）
1	D01	万达商圈	114.893055	30.44498	2.6	5.5	105
2	D02	居然商圈	114.895632	30.45459	2.1	4.6	206
3	D03	遗爱湖商圈	114.895511	30.45436	3.5	12.2	115
4	D04	老城区居住圈	114.895563	30.46568	2.4	6.3	256
5	D05	临空经济圈	114.885562	30.46289	2.2	4.5	115
6	D06	城东经济圈	114.885538	30.47355	2.6	6.3	108
7	D07	沿江居住圈	114.895785	30.45386	2.3	5.9	117
8	D08	师范商圈	114.895563	30.45325	3.6	12.3	156

（四）智能策略生成系统（I）实施

1.策略库构建

梳理历史培育活动数据，建立“问题-策略”映射关系（如“复购率低”关联“会员积分激励”“社群互动”，见表6）。

问题	培育策略
品牌知名度低	1.开展品牌文化直播，采用“两个会场、三方连线”模式，邀请消费者参与，通过主题宣讲、评论互动和直播抽奖，宣传品牌文化，提升认同。2.打造线上“内容工厂”，策划系列直播，结合节庆送礼、非遗传承等主题，借助本地文化符号搭建品牌认知场景。3.进行文化 IP 联名，联合文旅部门推出“特色伴手礼盒”，将品规融入文旅商品，增强在节庆、旅游场景的识别度。
上柜率低	1.营销人员驻店推介，协助终端梳理产品卖点，提升推介能力，引导零售客户主动上柜。2.制作电子经营指导书，分析客户与同商圈经营状况，让客户清楚该品规市场潜力，促进上柜。3.组织零售客户参与开口营销大赛，激发积极性，提升对品规的推广能力，进而愿意上柜。
销量低	1.指导终端品牌陈列，开展标准化、品牌化陈列，强化消费者感知，促进消费。2.升级终端建设，打造品牌消费体验区，设试吸台等，提供沉浸式品吸体验，吸引购买。3.利用服务百宝箱，快速掌握客户信息，针对性推荐品规，提升销量。
复购率低	1.在终端设立便民服务角，为重点人群提供服务，提升门店停留率，增加复购机会。2.线上推出真假烟识别小课堂，传递理性消费理念，增强消费者对品规的信任，促进复购。3.客户经理通过“知音通”系统分析销售数据，针对老客户制定专属推荐方案，提高复购。
价格波动大	1.借助卷烟 AI 问数功能，让零售客户实时了解品规市场表现，合理定价，稳定价格。2.营销人员驻店时，向客户讲解价格稳定的重要性，引导其遵守合理价格区间。3.电子经营指导书对比同商圈价格情况，帮助客户调整价格，保持价格稳定。
产品吸味不受欢迎	1.在终端体验区安排试吸活动，让消费者亲身体验品规吸味，收集反馈用于改进。2.品牌文化直播中设置吸味讨论环节，邀请消费者分享感受，针对性优化。3.营销人员驻店时，向消费者详细介绍品规吸味特点，引导尝试。
包装缺乏吸引力	1.指导终端进行品牌化陈列，突出品规包装特点，吸引消费者注意。2.开展终端陈列大赛，鼓励客户创新展示品规包装，提升吸引力。3.文化 IP 联名，优化品规包装设计，融入文化元素，增强包装吸引力。
库存积压	1.利用“知音通”系统分析库存数据，指导客户合理调整销售策略，消化库存。2.结合节庆推出库存品规的组合销售活动，促进库存消化。3.营销人员通过服务百宝箱记录库存情况，制定针对性促销方案。
终端陈列效果差	1.营销人员指导终端品牌陈列，确保标准化、品牌化，提升陈列效果。2.开展终端陈列短视频大赛，推广优秀陈列案例，供客户学习借鉴。3.分发工业提供的灯箱、海报等物料，优化终端布局，改善陈列。
消费者群体定位不准确	1.借助卷烟 AI 问数功能，分析品规动销趋势和区域市场表现，精准定位消费群体。2.线上“内容工厂”针对目标群体策划直播内容，提高品规在该群体中的存在感。3.营销人员通过服务百宝箱收集客户信息，分析消费群体特征，针对性推广。
零售客户推广能力弱	1.举办开口营销大赛，提升零售客户推广技能，更好地推广品规。2.营销人员驻店培训客户推广话术，提升其推介能力。3.线上征集“零售好声音”，分享推广经验，供其他客户学习。
品牌认同度低	1.持续开展品牌文化直播，加深消费者对品牌文化的了解，提升认同。2.打造“文旅特色终端”，将品规与文化讲解结合，增强消费者认同。3.线上“内容工厂”传播品牌故事，强化消费者对品规的认同。
销售渠道单一	1.与本地外卖平台合作，借助终端门店信息，拓展品规线上销售渠道。2.线上“内容工厂”推广“网红门店”，吸引线上客流到线下消费。3.指导客户利用“知音通”系统，开展线上预订服务，拓宽销售渠道。
客户对品规了解不足	1.电子经营指导书详细介绍品规特点、卖点，帮助客户深入了解。2.卷烟 AI 问数功能为客户提供品规相关信息查询，随时学习。3.营销人员驻店时，系统讲解品规知识，解答客户疑问。
终端服务质量差	1.升级终端服务功能，建立便民服务角，提升服务质量，吸引客流。2.利用服务百宝箱，快速响应客户需求，提高服务效率和质量。3.开展零售客户服务培训，纳入开口营销大赛内容，提升服务意识。
营销人员业务能力不足	1.通过开口营销大赛，提升营销人员业务技能，更好地推广品规。2.组织营销人员参加品牌文化直播筹备，增强对品牌的理解和营销能力。3.利用服务百宝箱的功能模块，简化工作流程，提升业务处理能力。
线上推广力度不够	1.打造线上“内容工厂”，定期发布品规相关内容，加大线上推广。2.鼓励零售客户创作品规推广短视频，通过平台展播，扩大线上影响。3.多开展品牌文化直播，吸引线上流量，提升品规线上知名度。
消费者试吸体验不足	1.在终端体验区设置试吸台，为消费者提供品规试吸体验。2.品牌文化直播中开展线上试吸活动，邀请消费者分享体验。3.营销人员驻店时，主动邀请消费者试吸，收集反馈。
终端信息化水平低	1.推动“知音通”系统在终端安装，提升信息化管理水平。2.培训零售客户使用卷烟AI问数功能，提高信息获取效率。3.利用服务百宝箱，帮助客户实现数据留痕和信息更新，提升信息化水平。
品牌传播范围有限	1.借助“特色伴手礼盒”，让品规随文旅商品传播到更广泛区域。2.“零售好声音”短视频在多个平台展播，扩大品牌传播范围。3.与其他品牌联合开展线上线下活动，借助其渠道传播品规信息。

2.策略实施类型案例

根据培育策略库，对部分策略进行列举：

（1）营销人员驻店推介。精准派驻营销人员前往目标终端, 协助梳理产品卖点、提升推介能力。

（2）终端品牌陈列。为强化消费者感知, 指导客户围绕培育目标品规, 开展终端标准化、品牌化陈列，进终端消费。

（3）品牌文化直播。联合工业以“两个会场、三方连线”的方式开展直播活动, 广泛邀请相应消费者加入,通过主题宣讲、评论互动、直播抽奖等形式,宣传品牌文化、提升品牌认同。

四、研究成果

（一）模型成果

1.品牌评价模型（B）

品牌评价预测模型能够准确地识别品牌的市场状态，相比传统模式，准确率有了大幅提高，为企业提供了可靠的品牌评价依据。趋势预测准确率89%，可提前3个月预警“Y”等品规的下滑风险。

2.动态商圈模型（D）

实现“0.5平方公里”级精准划分，商圈消费特征识别准确率达89%（较传统行政区划划分提升35%），为品牌培育提供了精准的市场定位。

3.智能策略生成系统（I）

策略生成时间从“3天”缩短至“2小时”，匹配效率提升83%；策略有效率达78%（较经验策略提升42%），如“Y”品规通过推荐策略复购率提升17%。较高的策略有效率表明智能策略生成系统生成的策略能够切实解决品牌培育中的问题，提高品牌培育的效果。

（二）数字化工具成果

集成“数据查询-模型运算-策略生成-执行监控”功能，支持零售户通过手机端接收任务、查看数据（如“我的终端本周‘Y’销量排名第3/52”）。智能培育平台为零售户提供了一个便捷、高效的工作平台，零售户可以通过手机端随时接收任务、查看数据，及时了解品牌培育的进展情况和自身终端的销售排名，便于其调整经营策略。

五、总结评估

“DBI-AI”模型具有较强的可复制性，能够为更多的零售户带来盈利增长，具有广阔的横向推广前景。成果可应用于“货源投放”“终端选址”等场景（如根据动态商圈特征调整投放量），进一步释放数据价值。

六、结语

通过数据深度融合、AI算法赋能、流程闭环优化，可实现了品牌评价精准化、策略智能化，更直击零售户“盈利难、成本高、效率低”的痛点，让数字化转型成果真正惠及终端。

未来，随着技术迭代与生态完善，“BDI-AI”模型将持续为行业高质量发展与零售户盈利提升注入新动能。相信在“BDI-AI”模型的引领下，烟草行业的品牌培育工作将迎来更加精准、高效、智能的新时代，为行业的持续健康发展做出更大的贡献。

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