随着我国数字经济和数字产业化的不断推进，数据资产化成为企业数据资产管理的重要环节。现代终端作为卷烟市场的末端神经，是采集信息、监测市场动态的重要窗口。终端数据信息采集作为现代卷烟营销的一项基础性工作，对卷烟需求预测、货源投放策略和品牌培育等工作有很大影响，其整体质量对于推动数据业务化、数据产品化和数据生态化都具有重要意义。

一直以来，浙江省烟草专卖局（公司）聚焦数字浙烟生态体系建设核心任务，坚持用数据服务主责主业，加快构筑平台生态、数据生态、管理生态，助力开创浙烟数字化高质量发展新局面。为不断提升生态运营质效，助力实施智慧营销、智慧终端工程，浙江省局（公司）高度重视数据采集工作，全面赋能实体零售终端转型升级，重点做好数字新基建升级、数据质量攻坚、整体智治应用、数据价值挖掘、全面变革重塑“五件事”，厚植数字化高质量发展新优势。

湖州市烟草专卖局（公司）从2019年开始着手全店铺商品的扫码销售工作。近年来，随着“四全”数字化门店建设步伐加快，在卷烟商品扫码工作逐渐成熟的基础上，湖州烟草探索推进现代终端非烟商品数据管理全覆盖。

通过数十次的数据模拟和试验，湖州市局（公司）最终形成了一套终端全域数据智慧管理体系，其中涵盖卷烟和非烟商品数据的全商品数据智慧管理模型。通过对整体数据进行采集，打造一整套数据管理体系，湖州市局（公司）形成管理合力，确保终端高质量发展。

借助浙江省局（公司）全商品扫码数据，根据日、周、月三个维度，湖州市局（公司）结合终端经营的不同指标设置时间维度，利用四分位法、标杆法等算法对部分指标进行阈值设置，进而找到卷烟产品以及非烟商品的一些市场变化规律，同时找出异常数据，指导客户更好地开展经营。

结合终端经营相关指标，湖州烟草在数据分析平台构建数据指标，按照GSM指标体系搭建法，通过目标、信号和指标三层细化方式，确定零售客户个性化健康指数，最终形成一套完整的全商品数采质量管理体系。

根据20个指标明细，对全商品扫码数据进行监测。其中，定量化指标根据卷烟市场实际销售情况和营销人员走访经验设置。变量化指标由于实时变动，无法进行定量化设置，需要根据模型对阈值区间进行科学设置，包括月存销比、同类型终端一周销量等变量化指标。对此，可利用四分位法、标杆法等算法对变量化指标的阈值区间进行设置。

四分位法是统计学的一种分析方法，即把所有数值从小到大排列，并分成四等份，找到上下四分位数和中位数，计算四分位距，形成上下极限阈值区间。四分位法可以更真实、更直观地表现出数据分布的本来面貌，且对数据没有任何限制要求。由于月存销比（周期选取前30日）变动频繁，过大或者过小的存销比均不利于客户良性经营，利用四分位法对阈值范围进行设置和查找，可以实现对指标的动态监测。

标杆法是某一周期内，以某个类别的样本户每周的最大值和最小值作为阈值区间，去衡量其他同类客户的终端销量，找出销量存在异常的客户。如果样本户的数据出现零或者负数，则选取次低值作为预警下限。由于目前卷烟样本客户的选取采用等距抽样的方式，同类客户中销量最少和最多的可以作为研究标杆，因此，每周可以根据标杆法对同类型客户的一周销量进行阈值计算。

根据以上方法，最终可形成一套数采质量管理模型、一套数采健康评价系统以及一套数采预警处理闭环的工作流程和作业指导书。

一套数采质量管理模型主要是借助Dataphin搭建数据集，利用四分位法、标杆法等算法建立模型，按日、周、月三个时间维度，对全商品数据进行分析管理。

一套数采健康评价系统是指，通过对20个指标的动态评估赋值，计算得出数采健康指数。指数越高，则越健康；指数越低，则越不健康，实现对零售客户“红黄绿”三色健康指数预警，形成一套完整的客户数采动态健康指数评价系统，达到数据质量精准管控的目的。

一套数采预警处理闭环的工作流程和作业指导书是指，根据健康指数评级系统，在数据分析平台自动找出异常客户。客户经理每日到平台上查一查、看一看，有问题及时与客户沟通交流；考核组根据名单进行针对性考核，实现“查找—整改—考核—再整改”的良性循环。同时，对数据采集、管理及分析应用的规范流程进行优化，形成一套标准化的作业指导书。

终端全域数据智慧管理体系涉及范围广，能够覆盖所有“香溢通”客户；查找品规全，可以覆盖店内所有商品；实时预警准，每日可更新预警数据；管理效率高，可以快速精准地开展数采指导，提高卷烟营销决策的科学性，更好地赋能终端、赋能客户，让每一位零售客户既富口袋，又富脑袋，进而更好地推动数据业务化、数据产品化和数据生态化。

得数据，得未来。湖州烟草借助终端采集到的数据为客户画像，对其销售数据、经营状况、基本信息等进行分类处理，为开展精准营销、个性化服务提供支撑，进而让更多数据产品服务数字浙烟生态体系建设，持续为企业数字化转型贡献智慧和力量。