[恒丰银行]基于大数据的精准营销模型应用

【案例】恒丰银行——基于大数据的精准营销模型应用 https://mp.weixin.qq.com/s?src=3&timestamp=1500159788&ver=1&signature=pCHfpePVrKXUGp39JEg577lopIPT9KCdx9FqIL2LbRmunZMQ-86itFcexY XKcX3Vb1ypwGo8v0IU6fkNgcs QIafGAccsZFmMb6yBYcuPdqH63EKBvL88BGFaUrBBPQl0v*mpgzYxrTCkcaJGaX2iIFRHZEDNCmuM0qhqqN294=

本篇案例为数据猿推出的大型 “金融大数据主题策划” 活动 （查看详情） 第一部分的系列案例/征文；感谢** 恒丰银行** 的投递

作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融信息行业协会、互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联盟、中国大数据技术与应用联盟协办的 《「数据猿·超声波」之金融科技·商业价值探索高峰论坛》 还将在上海隆重举办 【论坛详情】 【上届回顾（点击阅读原文查看）】

在论坛现场，也将颁发 “技术创新奖”、“应用创新奖”、“最佳实践奖”、“优秀案例奖” 四大类案例奖

本文长度为 6000 字，建议阅读 12 分钟

如今，商业银行信息化的迅速发展，产生了大量的业务数据、中间数据和非结构化数据，大数据随之兴起。要从这些海量数据中提取出有价值的信息，为商业银行的各类决策提供参考和服务，需要结合大数据和人工智能技术。国外的汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。在国内的商业银行中，大数据的思想和技术逐步开始在业务中获得实践和尝试。

面对日趋激烈的行业内部竞争及互联网金融带来的冲击，传统的上门营销、电话营销，甚至是扫街营销等方式跟不上时代的节奏。利用精准营销可节约大量的人力物力、提高营销精准程度，并减少业务环节，无形中为商业银行节约了大量的营销成本。

虽然恒丰银行内部拥有客户的基本信息和交易等大量数据，但是传统的营销系统并没有挖掘出行内大量数据的价值，仍然停留在传统的规则模型。当下，恒丰银行接入了大量的外部数据，有着更多的维度，如果将内部数据与外部数据进行交叉，则能产生更大的价值。客户信息收集越全面、完整，数据分析得到的结论就越趋向于合理和客观。利用人工智能技术，建立精准营销系统变得可能且必要。

恒丰银行基于大数据的精准营销方案是利用大数据平台上的机器学习模型深入洞察客户行为、客户需求，客户偏好，挖掘潜出在客户，实现可持续的营销计划。

周期/节奏

2016.4-2016.5 完成需求梳理和业务调研，并在此基础上进行总体方案设计。

2016.5-2016.8 整理银行内、外部数据，根据营销需求制定客户标签和设计文档，实施用户画像。

2016.8-2016.10 在用户画像的基础上，构建理财产品个性化推荐系统。其中包括个性化推荐算法调研，模型对比等一系列工作。

2016.10-2017.1 客户需求预测并对客户价值进行建模，并完善整合精准营销应用模型。

2017.1-2017.3 用户画像、个性化推荐、客户价值预测等精准营销模型上线。

客户名称/所属分类

恒丰银行/客户管理

任务/目标

根据零售业务营销要求，运用多种数据源分析客户行为洞察客户需求，实现精准营销与服务，提高银行客户满意度和忠诚度。

针对不同的客户特征、产品特征和渠道特征，制定不同市场推广策略。为了完成以上任务，主要从以下几个方面构建精准营销系统：

1.用户画像： 结合用户的历史行为和基本属性给用户打标签。

2.精准推荐系统： 给用户推荐个性化理财产品， 例如在微信银行中给每个客户推荐他喜欢的产品，帮客户找到其最适合的产品，增加产品的购买率。

3.需求预测和客户价值： 新产品发售的时候，找到最有可能购买该产品的客户，进行短信营销，进而提高产品响应率。客户价值精准定位，根据客户价值水平制定不同的推荐策略。银行通过计算客户使用其产品与服务后所形成的实际业务收益，充分了解每一个客户的贡献度，为管理层提供决策支撑。

挑战

项目实施过程由用户画像，精准推荐系统，需求预测和客户价值建模三部分组成，采用TDH机器学习平台Discover所提供的算法和模型库进行开发和验证。

（一）用户画像的建立

客户标签主要包含客户基本属性，客户等级标签，客户偏好标签，客户交易特征，客户流失特征，客户信用特征，客户终身价值标签，客户潜在需求标签。

（二）精准推荐系统的建立

由于系统复杂，且篇幅有限，仅对其中最重要的理财推荐系统做详细阐述。精准推荐系统架构图如下。

2.1业务问题转化为机器学习问题

业务问题

银行理财产品个性化推荐给客户。 例如在微信银行中给每个客户推荐此客户喜欢的产品，帮客户找到其最适合的产品，增加产品的购买率。

将业务问题转化为机器学习问题

理财产品种类繁多，产品迭代速度很快，客户在繁多的产品中不能快速找到适合自己的产品，因此有必要建立一个自动化推荐模型，建立客户理财偏好，给客户推荐最适合的产品。

将银行理财产品推荐业务问题转化为机器学习问题，进而利用人工智能技术提高推荐产品的点击率和购买率。例如在恰当的时间，通过用户偏好的渠道给用户推荐产品，推荐的结果为用户购买或者未购买。这个问题可以看作一个典型机器学习二分类问题：基于历史营销数据来训练模型，让模型自动学到客户购买的产品偏好，并预测客户下次购买理财产品的概率。对模型预测出所有客户对所有产品的响应概率进行排序，可选择客户购买概率最高的topN个产品推荐给客户。

下面将叙述如何构建该推荐预测模型。

2.2数据源准备

在建立的一个理财推荐模型之前，可以预见到相似的客户可能会喜好相似的产品（需要表征客户和产品的数据），同一个人的喜好可能具有连续性（购买历史交易数据，包括基金国债等），他的存款、贷款资金可能决定了他能购买什么档次的理财等等。因此，我们需要准备以下数据。

客户基本属性：客户性别，年龄，开户时间，评估的风险等级等等。

产品基本属性：产品的逾期收益率，产品周期，保本非保本，风险等级等。

客户购买理财产品的历史：在什么时候购买什么产品以及购买的金额。

客户的存款历史： 客户历史存款日均余额等。

客户的贷款历史： 客户历史贷款信息等。

客户工资：客户工资的多少也决定了客户购买理财的额度和偏好。

用户画像提取的特征：用户的AUM等级，贡献度，之前购买基金，国债的金额等。

2.3特征转换和抽取

有了这么多数据，但是有一部分特征是算法不能直接处理的，还有一部分数据是算法不能直接利用的。

特征转换

把不能处理的特征做一些转换，处理成算法容易处理的干净特征。举例如下：

开户日期。就时间属性本身来说，对模型来说不具有任何意义，需要把开户日期转变成到购买理财时的时间间隔。

产品特征。从理财产品信息表里面可以得到风险等级，起点金额等。但是并没有标志这款产品是否是新手专属，是否是忠诚客户专属。这就需要我们从产品名字抽取这款产品的上述特征。

客户交易的时间信息。同客户的开户日期，孤立时间点的交易信息不具有任何意义，我们可以把交易时间转变为距离上次购买的时间间隔。

特征抽取

还有一部分数据算法不能直接利用，例如客户存款信息，客户交易信息。我们需用从理财交易和存款表中抽取可能有用的信息。

用户存款信息：根据我们的经验，客户购买理财之前的存款变动信息更能表明客户购买理财的真实想法，因此我们需要从客户历史存款数据抽取客户近三个月，近一个月，近一周的日均余额，以体现客户存款变化。

客户交易信息：客户最近一次购买的产品、购买的金额、及其相关属性，最近一个月购买的产品、购买的金额及其相关属性等等。

以上例举的只是部分特征。

2.4构造、划分训练和测试集

构造

以上说明了如何抽取客户购买理财的相关特征，只是针对正样本的，即客户购买某种理财时候的特征。隐藏着的信息是，此客户当时没有购买其他在发售的产品。假设把客户购买了产品的标签设为1，没有购买的产品样本设为0，我们大致有如下训练样本（只列举部分特征）。

其中客户是否购买产品是我们在有监督训练的标签，也就是我们建立的是一个预测客户是否会购买产的模型。

划分训练集和测试集

考虑到最终模型会预测将来的某时间客户购买某种产品的概率，为了更真实的测试模型效果，以时间来切分训练集和测试集。具体做法如下。假设我们有2016-09-01 ~ 2017-03-20 的理财购买相关数据。以2016-09-01 ~ 2017-03-19的理财交易数据作为训练，2017-03-20这一天的客户对每个产品是否购买的数据作为测试。以2016-09-01 ~ 2017-03-18的理财交易数据作为训练，2017-03-19这一天的客户对每个产品是否购买的数据作为测试，以此类推。

2.5模型训练

根据提取的特征，组成样本宽表，输入到分类模型，这里选择了TDH平台机器学习组件Discover所提供的近百个分布式算法进行建模和训练，同时我们还使用了特征的高阶交叉特性进行推荐的预测和分析。

2.6模型评估

评价推荐好坏的指标很多，比较常用的有

1.ROC曲线下面积（AUC）

2.logloss

3.推荐产品第一次命中rank的倒数（MRR）

4.TopN

针对银行的理财推荐实际业务，客户当天绝大多数是只购买了某一款理财，MRR(Mean Average Precision 的特殊情况)能反应这种情况下推荐的好坏。另一种直观的评价指标是TopN，假定我们只推荐N个模型认为客户最有可能购买的产品，并和真实情况比较，就能得到当天推荐的结果的混淆矩阵，TN，TP，FN，FP，recall，precision等。

我们在生产上验证了最近十天的推荐效果，即测试了2017-03-20， 2017-03-19，…… , 2017-03-11等十天的推荐效果，以下是这些结果的评价。

AUC

Logloss

MRR

0.89

0.45

0.78

也可以把新客户（之前没有购买理财）和老客户（至少购买过一次）分开评估效果。 新客户的购买占了整个理财购买的1/3 以上。

测试新客户的预测效果，可以看出模型对冷启动问题解决的好坏。

对新客户的预测效果

AUC

Logloss

MRR

0.80

0.73

0.32

对老客户的预测效果

AUC

Logloss

MRR

0.92

0.38

0.88

2.7模型优化

1.上线之前的优化：特征提取，样本抽样，参数调参

2.上线之后的迭代，根据实际的A/B testing和业务人员的建议改进模型

（三）需求预测和客户价值

“顾客终生价值”(Customer Lifetime Value)指的是每个购买者在未来可能为企业带来的收益总和。研究表明，如同某种产品一样，顾客对于企业利润的贡献也可以分为导入期、快速增长期、成熟期和衰退期。

经典的客户终身价值建模的模型基于客户RFM模型。模型简单的把客户划分为几个状态，有一定意义但不一定准确，毕竟RFM模型用到的特征不全面，不能很好的表征客户的价值以及客户银行关系管理。

为了方便的对客户终身价值建模，有几个假定条件。其一把客户的购买价值近似为客户为企业带来的总收益，其二把未来时间定义在未来一个季度、半年或者一年。也就是我们通过预测客户在下一个时间段内的购买价值来定义客户的终身价值。因此，我们将预测的问题分为两个步骤：第一步预测这个客户在下一个阶段是否会发生购买（需求预测）。第二步对预测有购买行为的客户继续建模预测会购买多大产品价值。

3.1需求预测

提取客户定活期存款、pos机刷卡、渠道端查询历史等特征，以这些特征作为输入预测用户在当前时间节点是否有购买需求，训练和测试样本构造如下：

1.历史用户购买记录作为正样本。

2.抽样一部分从未购买的理财产品的用户作为负样本集合Un，对于每一个正样本Un中随机选取一个用户构造负样本。

3.选取2016.04-201610 的购买数据作为训练样本，2016.11的数据作为测试样本。

使用机器学习算法进行分类训练和预测，重复上述实验，得到下列结果:

AUC: 0.930451274

precision: 0.8993963783

recall: 0.8357507082

fmeasure: 0.8664062729

进一步对客户分群之后，可以更好的对新客户进行建模，对于老客户我们可以进一步提取他们的历史购买特征，预测他们在下一段时间内购买的产品价值（数量，金额等），对于新客户，可以进根据他的存款量预测其第一次购买的产品价值，把存款客户变成理财客户。通过分析客户存款变动于客户购买理财的关系，我们发现客户购买理财的前一段时间内定活期的增加的有不同的模式，如下图。

根据需求预测模型，我们给出新客户最有可能购买的top N 列表，然后由业务人员进行市场推广。

3.2客户价值预测

进一步预测有购买需求的客户的购买价值高低。这是个回归问题，但是预测变量从二分类变量变为预测连续的金额值。训练的时候预测值取训练周期内（一个月或者季度）客户所购买的总金额。

算出客户的当前价值（即当前阶段购买的产品价值）和未来价值（预测的下一个阶段的客户价值）可以帮助我们鉴定客户处于流失阶段，或者上升阶段，或者是稳定阶段。当前价值取的是当前时间前三个月的交易量。对流失阶段高价值客户可以适当给予营销优惠，对于有购买意向的客户适当引导。如下图所示。

结果/效果

一是提高银行营销准确性。随着客户不断增加，理财产品也在不断推陈出新，在实时精准营销平台的帮助下，银行从以前盲目撒网式的营销方式转变到对不同客户精准触达，提高了理财产品的营销成功率，降低销售和运作成本。理财产品推荐的上线以来，产品推荐成功率比专家经验排序模型最高提升10倍。

二是增加银行获客数量。精准营销系统洞察客户潜在需求和偏好，提高了银行获取目标客户群的准确率。从数百万客户中,通过机器学习模型,找到最有可能购买产品的客户群，通过渠道营销，实现响应率提升。相比传统盲发模式，发送原38%的短信即可覆盖80%的客户。

通过构建基于大数据的精准营销方案，恒丰银行深入洞察客户行为、需求、偏好，帮助银行深入了解客户，并打造个性化推荐系统和建立客户价值预测模型，实现可持续的营销计划。

啤酒营销案例(五)青岛啤酒 一、公司背景 1.公司介绍 青岛啤酒股份有限公司〔简称青岛啤酒〕的前身是国营青岛啤酒厂，1 903年由英、德两国商人合资开办，是我国最早的啤酒生产企业。1993年6月，经国家体改委批准，由原青岛啤酒厂作为独家发起人，并在吸收合并原中外合资青岛啤酒第一有限公司、中外合作青岛啤酒第三有限公司及国有青岛啤酒四厂的基础上，创立了青岛啤酒股份有限公司，成为全国首批九家境外上市的股份制试点企业之一。青岛啤酒于1 993年6月在香港发行了H种股票并于同年7月15日_卜市，为首家在香港联合交易所有限公司上市的中国企业，同年8月在国内发行了A种股票并于8月27日在_上海证券交易所上市。募股后公司股本总额为9亿股(每股面值为人民币1元)，其中:国家股为39 982万股，占总股本的44.42%法人股为5333万元，占总股本的5 .93%外资股为34685万股，占总股本的3吕‘与酬国内公众股为1亿股，占总股本的11 .11%。 公司创立后，充分发挥自己的质量、品牌、技术、设备、资金等优势，老厂技术改造和国内收购厂并举，不断扩大规模经营。1994年10月，公司全资收购了江苏扬州啤酒厂，经过技术改造已形成6 .5万吨的生产能力。1995年12占总股本的44 .42%法人股为5333万元，占总股本的5 .93%外资股为346 85万股，占总股本的38 .5州国内公众股为1亿股，占总股本的11 .11%。 公司创立后，充分发挥自己的质量、品牌、技术、设备、资金等优势，老厂技术改造和国内收购厂并举，不断扩大规模经营。19弘年10月，公司全资收购了江苏扬州啤酒厂，经过技术改造已形成6 .5万吨的生产能力。1995年12月，公司又与西安汉斯有限责任公司成立了合资公司，公司控股5洲，至1997年该厂形成15万吨的生产能力。同时，公司的骨丁生产厂—啤酒一厂、二厂完成技术改造后，至19弱年底分别形成30万吨和20万吨的生产能力。公司总资产为28 .8亿元，拥有员下4700多人，年生产啤酒5。万吨。1995年公司完成啤酒产量35万吨，实现销售收人14 .3亿元，完成利润1 .7亿元，出口创汇1670万美元。 目前青岛啤酒的产品质量、销售收人、实现利润、出口创汇等经济指标均居国内啤酒行业之首。青岛啤酒的主要产品为青岛牌系列啤酒，是中同最负盛名的名牌啤酒，它集世界一流的设备、百年积累的丰富酿造经验及独特的生产工艺、科学严格的质量保证体系之大成，素以酒液清澈透明、香醇爽口、泡沫细腻、持久拄杯而驰名中外，曾多次荣获同家质量金奖和冈际啤酒评比金奖，是国内啤酒行业唯一的驰名商标，也是冈际市场上最具知名度的中闰产品品牌。面向21世纪，青岛啤酒不断壮大企业实力，以提高产品在国内外市场的竞争力和占有率。2000年，青岛啤酒的啤酒产量已经达到140万吨，从占国内啤酒市场份额的2 .3%提高全酬。 经过五年的整合后，青岛啤酒呈现净利润增长大于销售收人增长、销售收入增长大于产量增长的良性发展态势。公司全面建立了标准化的微观运营模式，保证了市场销售人员的管理一致化，真正实现对市场的统筹，而不是渠道的简单管理，并能够保证未来市场开拓的快速复制。公司继续在全国推行地方“1+1”、全国“1+3”的品牌战略。青岛啤酒品牌以保持高端的定位获取利润，二线品牌占领市场，三线品牌在未来两年内将会逐步淘汰。通过品牌结构的优化，公司的利剩水平又将上一个台阶。2007年前5个月的增长态势良好，主品牌增长了22环，二线品牌中山水啤酒增长了8州，唠山啤酒增长了51%，都超过了行业平均的增长速度，有些地区求大于供，产品产销两旺。 2.客户服务 为使产品和服务过程能有效地满足顾客和市场的需求，青岛啤酒确定产品、服务及过程目标如下: (l)产品:质量第一、品种多样、环境安全、满足不同顾客的需求。 (2)服务:向顾客及相关方即时提供优质产品和超值服务。 (3)过程:确保实现产品及服务目标，即经济、合理、高效。 当对服务有特殊需求时，由市场部、销售一单位及技术部根据市场及顾客需求，对售前、售中及售后服务过程进行策划，组织相关部门实施，并根据反馈的信息进行过程改进，确保服务过程实现。 对顾客和其他相关方要求的识别和评审: (1)1998年，公司建一立客户 拜访 制度，对国内外客户定期巡回拜访，互通信息积极参加各类进出口商品展销会，对当地市场进行实地考察，了解终端消费需求、变化及发展趋势，了解相关法律法规等与客户间建立畅通的沟通渠道，及时获取有关信息，及时调整销售策略。 (2)1999年，公司建一立了全球性市场信息网络和迅速、快捷的市场信息管理系统，市场部及销售单位采用问卷、网上调查、客户沟通等方法，及时获取市场需求信息，并进行分析整理，准确识别顾客及相关方需求。 (3)2001年，公司的销售网络开始采用CRM系统、计算机网络分析模块和销售分析模块等更高效的分析、识别方法，更加快捷、准确地识别顾客及相关方需求。 (4)公司每年还利用啤酒节等机会邀请国内外客户来青岛考察市场、参观工厂、举行客户座谈会、酒会等，增强与客户的沟通，并获取信息，寻找改进机会。 (5)公司采取多种内外部沟通方式，对社会、股东等相关方耍求进行获取与识别。 二、青岛啤酒供应链的整合 青岛啤酒通过不断扩张获得发展，同时也对自身的供应链进行整合，使企业获得了良好的发展。其供应链整合主耍特点有: (1)由外延扩张走向内部整合 增长和发展的第一个区别就是青岛啤酒以前走的是外延扩展法，非常强调外延扩张，非常强调对增量资本的投人。青岛啤酒经过对增量资本的投人，实际生产能力在不断接近潜在生产能力。这就是在资本总量没有扩展的情况下，资本产出和净利润翻了6倍的原因所在。2001年，青啤集团提出一个重要 口号 ，那就是从简单的资本投人转移到对存量的挖掘。 要增加效益就必须要内部整合。一个企业能做多大取决于三条标准，第一，是产品能力第二，产品市场空间有多大第三，整合资源的能力有多强。只者之间相互联系，互为一个完整的系统。国内企业实际都存在对外部资源的整合能力比较弱的问题，扩张的风险非常大。兼并要考虑到地方政府政策、 企业文化 、企业经营模式、企业职工素质等等因素，成功达成兼并预期目的的企业微乎其微。青岛啤酒并购的很多企业也有种种问题，如职工转制问题、企业生产工艺技术改造问题、品牌整合问题等，而且有些效益持续不好的企业要关闭退出的成本也很高，有些企业生产工艺上不一致，必须投入巨资进行工艺改造和设备改造才能生产青啤的主品牌。 (2)由资本并购走向外部行为协同 协同是供应链管理最大的价值所在，企业发展不管是增长模式还是发展模式，最终都是达到一种协同模式。协同可以减少交易的成本，协同可以提升价俏的创造，协同可以打造行业的市场地位。 资本并购足通过把外部的交易转为企业内部的交易来减少交易成本，优化资源配置和生产成本。但是这种增长的模式没有内部行为的协同整合是不能达成预期效果的。 行为的协同管理是通过打造一套成熟的协同行为标准来实现交易成本控制、资源优化配置和管理的一体化。 目前青岛啤酒外部一体化走的是一种行为一体化道路。因为资本兼并足一个简单的过程，但是真正难的是把这个厂或者公司买下来后的处理。希望控制行为，实现内部的协同，但是买了厂并不代表自然就控制了它的行为。青岛啤酒如果无法控制并购厂的生产、销售，那并购的意义就荡然无存，而且会给自己加上很多包袱。 (3)强化存量资源的控制能力 渠道模型，包括供应采购渠道→核心企业→分销渠道→终端消费者。对于食品、家电等行业来说，渠道模型实际就是喇叭模型。供应链信息的不透明和不准确，会在渠道传递过程中得到放大，这就是通常所说的“牛鞭效应”。 青岛啤酒当时就面临这个典型的效应。青岛啤酒的供应相对来说足比较简单的，原料主要是大麦和啤酒花，日常供应主要是包装物，像纸箱、瓶盖、标签等。但是向后就非常复杂，消费终端的多元化决定了分销网络的复杂性。啤酒可以在酒吧、餐厅终端消费，一也可以是家庭购买消费。实际不是终端为主，而是渠道为主。所以多元化的销售模式，决定了其渠道组织耍不断地放大。青岛啤酒连同其一级经销商、二级经销商、终端促销人员，说其是百万销售大军也不为过。 渠道组织在不断增加，组织的节点也在不断地扩大，但是对渠道成员的控制力呢?多数企业都面临销售不断上升的情况下而利润根本没有增加的情形，其根源就在于销售的控制力减弱。 如果市场上促销费用完全失控，造成企业每年的损失就难以计数。大众商品的促销费用主要通过渠道商转移到消费者手中。“买一赠一”和“开瓶有奖”都是通过渠道商去做的，但是促销费用是不是真的到了市场仁呢?估计50%的促销费用都在渠道上被漏掉了，有的是一级批发商拿去了，有的是二级批发商拿去了，有的是分公司拿去了，有的是销售管理员拿去了，只有50%不到的费用到了市场，而这5恻是不是达到了应有的效果呢，企业也不知道。 这种问题的实质是外部资源虽在不断地扩大，但有效产出却越来越少外部的组织虽在不断地扩大，但是外部组织的控制力却在不断地下降。青岛啤酒面临这样的问题，应对战略就是企业必须从增长走向发展，核心是必须对现有的资源进行有效的管理。在这样的战略背景下，青岛啤酒供应链管理就是实现战略转型非常重要的实施的手段。 三、国际化道路—青岛啤酒的供应链延伸 青岛啤酒在海外市场的全球布局是:“先市场、后建厂”，先集中力量，加大传统的美洲、欧洲、东南亚主大市场的营销力度。首先在中同台湾地区建厂，以台湾地区为重点基地深度开发东南亚市场，最后将辐射南非市场，逐步在美洲和欧洲设厂。最终搭建美洲、欧洲、东南亚“金月角”的国际市场框架，完成青岛啤酒国际化世界版图的雏形。 从上面的叙述来看，从东南亚、欧洲到美洲，直至南非市场，青岛啤酒继2002年出口增加1咧(在美国和欧洲均实现1喇的增幅)之后，2004年拓展海外市场的力度进一步力rl强，2004年1一12月，青岛啤酒出口较2003年同期增长113%，每月出口量都在8000吨以上。 2002年10月21日，青岛啤酒和全球最大的啤酒企业安海斯一布希公司(简称“AB公司”)在纽约正式签署了战略性投资协议，青岛啤酒将向AB公司分三次发行总金额为1 .82亿美元(约合14.16亿港币)的定向可转换债券，该债券在协议规定七年内将全部转换成股权，AB公司在青岛啤酒的股权比例将从目前的4.5%最终上升到27%，所有的增持均为在香港联交所上市的H股。 2005年4月，就在世界级啤酒片头AB公司宣布正式增持其在青岛啤酒股权27%之后不久，AB公司亚洲有限公司大中华区董事总经理程业仁指出:“拥有百威啤酒的AB公司与青岛啤酒建立的是一种战略合作关系。”随着青岛啤酒这一步棋的尘埃落地，青岛啤酒国际化的思路愈发明晰:已经百年的青岛啤酒是中国的老牌企业，是一个骨子甩浸透着浓厚本土文化的传统企业，而正是这样一个企业，同样面临着不走真正的国际化道路，就不能完成做强、做大的战略性课题。这种战略性的危机感，催生了青岛啤酒的国际化战略:走真正的国际化之蹈，市场要国际化，企业的内涵也要国际化，青岛啤酒还面临着怎样从AB公司中学习成功的管理经验，并大胆平等利用其在美国的资源“为我所用”的问题。 四、塑造顾客忠诚度—青岛啤酒销售管理的特色 随着世界经济一体化的高速融合，准把顾客奉为上帝，以优质的产品和服务赢得顾客，谁就是市场竞争中的胜者。只有顾客才是企业的上帝。在青岛啤酒中，这并不是一句冠冕堂皇的空话，因为顾客将是最终决定谁是市场赢家的仲裁者，而他们都是产品的消费者。青岛啤酒相信消费者的信念是来自于其本身，因为消费者对品牌价值与品质的认知，将决定青岛啤酒的未来。 以顾客价俏为导向。青岛啤酒在梳理发展指导思想时，正式提出一项做大做强的新战略，这一战略的核心是由生产型企业向服务型企业过渡，通过实现为股民、为职工、为消费者服务，来进一步转变机制，真正地与市场接轨，以形成新的企业竞争优势。 消费者忠诚的塑造是青岛啤酒成功的前提条件，也是青岛啤酒百年持续的战略选择。这种战略的实施耍注意以下几点: 第一，消费者忠诚塑造在于不断探索获得消费者忠诚的方法和渠道，青岛啤酒必须从3A转向3P(所谓3A指的是让消费者在购买青岛啤酒时，买得到〔Available)、买得起(Accepet)、乐得买(Affordahk)，而所谓3P指的是无处不在(Pervasiveness)、心中首选(Preference)、物有所值(Price to value))。当消费者变化的时候，青岛啤酒的战略也要相应作出变化，同样，赋予产品的文化内涵也要变化，这样才可能使一个单一口味的产品，能够适应百年消费者的变化。 第二，消费者忠诚塑造在于不从价格上过分地与对手竞争，而是通过对产业链和价值链进行分析，通过控制某些关键点，或者通过收购与兼并，去获得比较竞争优势。这种竞争能够塑造一个健康的行业结构，能够使啤酒行业的领导者能够通过竞争去扩大自己的市场份额，减少跟随者“反击成功”的机会。 当然，青岛啤酒也十分清楚，追求“消费者忠诚”最大的问题是成本问题，无限制追求3A或3p导致的将是庞大的组织体系与费用开支，所以减少“消费者变心”的另一个办法就是通过收购与兼并，不断塑造一个有利于青岛啤酒的行业结构。通过在行业结构中制造“高门槛”来阻止竞争者或替代产品的进人，从而实现相对的垄断。在这一点上，青岛啤酒称得上是典范。 五、融合“物流”和“销售”的供应链实践 青岛啤酒意识到，供应链管理给予企业的影响是巨大的。在整个供应链中，良好的供应链系统必须能解决这些问题:什么时候发货?哪些订单可能被延误?为什么造成这种延误?安全库存要补充至多少了进度安排下一步还存在什么问题?现在能够执行的最佳的进度计划是什么?等等。 通过评拈筛选以后，青岛啤酒挑选了最优质的服务商招商物流来运作。 首先，青岛啤酒对物流进行严格的监控。在每段路线都规划了具体的时间，从甲地到乙地，不仅有准确的时间表，而且可以按一定的条件、客户、路线、重量、体积，自动给出车辆配载方案，以提高配车效率和配载率，这在以前都是不可能的。 啤酒营销案例(六)雪花啤酒 这几年，无论是“非奥运营销”还是“勇闯天涯”，雪花啤酒把营销做得不落俗套，出奇制胜。这一次，“自然之美”活动又从贵州发芽，逐步在其他城市开花。那么，啤酒与“自然之美”，二者有什么奇特的关联呢? 品牌的魅力在于深度融入消费者的血液和心灵。作为一个驰骋啤酒疆场多年的老兵，雪花啤酒深谙此道。早在7年前，雪花啤酒签约定位大师米尔顿·科特勒，这位先锋人物曾表示要改变中国啤酒广告“只讲产品不讲情感”的传统习惯。此后，华润把雪花啤酒的主力消费群锁定在20～35岁的年轻人。在营销策略上，雪花啤酒提倡要发现客户需要和渴望的东西，并通过有效的方式传达：在产品层面上，要科学地发现需求和研发在营销方式上，要艺术地表现，通过故事和文化去体现，与消费者深度沟通，把中国消费者的生活形态和体验融入到产品当中。 小产品萌生大创意 第一个问题自然是：为什么会萌生“自然之美”创意?为什么是贵州? “这源于一个细分产品的发现。”华润雪花贵州营销中心总经理鲍常炜介绍，2010年2月，时任华润雪花啤酒(贵州)有限公司总经理的侯孝海和他带领的营销团队走访市场时发现：贵州市场上，非现饮(即购买回家饮用)产品占据啤酒销售80%的份额。但是贵阳非现饮终端产品价格基本在10元/包～20元/包， 纸箱产品价格又在32元/件，显然，在主流高档和中偏低档(简称中档低)之间缺少“22元～28元/包”的产品。 基于此，雪花啤酒计划针对贵阳市场推出“一个比主流稍高一点，比中档低稍低一点”的产品，整包终端零售价25元/包上下。产品研发的同时，另一个难题被提上了议程，那就是如何给这个啤酒品类命名。在此之前，雪花啤酒产品通常都是以其物理属性命名，如：特醇、特制、精制等等。这一次，他们希望新产品命名能够为雪花啤酒品牌增添文化色彩，并且还要富有地域亲和力。 “这是因为，市场调研发现，很多人还是把雪花作为一个‘外来品牌’来看待，而没有形成一种当地的心理认同。”鲍常炜介绍，所以希望通过这款产品的命名，拉近与当地消费者的距离。经过讨论，策划团队决定新产品与地方政府推动“多彩贵州”打造旅游省份的新策略联系起来，以贵州景区为基调，引入本土旅游文化，促进消费，同时在行业内独辟蹊径，开展文化营销，避开价格竞争等恶性竞争方式。于是，一个崭新的创意诞生了。那就是用“自然之美”做主题，通过征集形式遴选贵州人心目中的“自然之美”代表景点。 多重营销属性 2010年4月初，雪花贵州公司与地方强势媒体合作开展“5亿瓶雪花啤酒将印上贵州美景征集评选活动”。贵州全省近百家景区投票进入白热化，都希望搭上雪花的品牌顺风车，通过雪花的瓶标和营销终端推介各自景区。短短15天，有数十万人参与了短信投票，黄果树、梵净山、荔波小七孔等12个景区成为赢家。 贵阳青蓝紫广告策划有限公司总经理罗永权对此评论道：“活动将自己的品牌知名度与贵州旅游相联系，这将促进贵州旅游品牌与企业品牌的双重提升。瓶标原创性地植入贵州知名风景，不仅保持了自己的品牌特色，也树立了与其他品牌差异化的品牌形象。”与此同时，“自然之美”还通过媒体传播、公益活动等带动产品营销。市场总监崔小兵介绍，活动不仅联合贵州各大强势媒体进行传播，还在入选景区举办开酒仪式，并利用社区活动、广场活动、大篷车、巡演等地面活动进行推广。此外，活动还与贵州有影响力的户外俱乐部、 自驾游 车队、旅行社等合作，招募消费者组织自驾游活动，传达“自然之美”理念。 新颖的创意，加上整合传播效应，影响力迅速达成。最直接的效果就是，第一批华润雪花“自然之美”通过雪花啤酒强大的营销终端迅速在贵州市场上走红。崔小兵介绍，目前，“自然之美”已经被贵州多个地区作为指定接待用酒，商家反映消费者指名购买率已经上升到30%以上，在短短一年内成为雪花在贵州三大支柱产品之一。 在侯孝海看来，推出多彩雪花风景啤酒“自然之美”，是啤酒行业跨界联合旅游行业的创新尝试，也是一种整合营销模式的胜利。在这次“自然之美”的营销过程中，雪花还创造性地把贵州景区从固定的变成了流动的、从户外搬到室内。这样一来，通过雪花啤酒，外地人喝到的是“贵州美景”的新奇，家乡人喝到的是“贵州美景”的亲切。这又是一种情感营销，不仅使地域消费者得到以中国情感皈依，还让大众消费者领会到雪花独特的品牌形象。

这个就太多了，你参考下下面的说的：

市场分析工具、方法及应用

第一章：市场环境分析方法及应用（PEST分析）

1、政治法律环境分析

政治稳定性、税收政策、产业政策、法律限制等等

2、经济环境分析

　 经济增长率、汇率、货币政策、GDP、恩格尔系数等

3、技术环境分析

　 技术变革速度、产品生命周期、技术保护、知识产权等

4、社会环境分析

　 人口数量与素质、地理环境、生活方式、价值观等

案例：福特E-dsel汽车项目的失误

　中国汽车节能化发展还是豪华化发展方向？

第二章：行业竞争分析方法及应用

1、行业规模及发展潜力分析

　 产业生命周期、市场潜力、销售预测等

2、行业结构分析

　 行业集中度、竞争强度（波特五力分析）、行业盈利率等

3、竞争对手分析

　 竞争对手界定五大方法、竞争性路径分析法等

4、消费者分析

　 消费者购买特点、消费者购买黑箱、马斯洛需求层次、影响消费者决策的四大情境因素等

5、市场地位分析

　 市场占有率、波士顿“三四”规则、市场定位“三”法则等

讨论：中国轿车业行业特点及市场结构？

案例：新天葡萄酒竞争对手分析及其目标市场的选择

第三章：市场机会分析与选择工具

1、企业资源分析

　 企业异质资源、价值链、行业关键成功要素、资料杠杆、资源模仿性分析等

2、核心能力分析

　 核心能力的识别、核心能力与企业价值等

3、SWOT分析

　 SWOT矩阵、SWOT战略组合等

4、业务选择与组合

　 BCG矩阵、GE矩阵、战略钟、财务能力雷达图等

案例：比亚迪进军汽车市场面临的挑战

　郎能电器BCG分析

第四章：营销战略分析方法及应用

1、市场细分类型

　 什么是市场细分、市场细分的依据、消费者市场细分的八大类型等

2、评估细分市场

　 市场细分评估标准、细分市场的规模和成长性、细分市场结构吸引力等

3、选择目标市场

　 目标市场选择的五种模式、三类目标市场营销策略等

4、常用营销战略

　 市场范围战略、市场地域战略、市场进入战略、市场退出战略等

案例：中国电信市场细分战略

　大众银行市场细分战略

第五章： 营销策略分析工具与应用

1、产品定位与选择

　 包括产品生命周期、整体产品、毛利、产品盈利、产品组合等

2、价格决策方法

　 产品价格d性、定价目标、定价基本方法、降价策略等

3、渠道决策方法

　 经销商成本分析、中间商选择原则、销售渠道发展趋势、KA的发展方向等

4、促销决策方法

　 促销组合、广告、公共关系、销售促进、人员推销策略的应用等

案例：新天葡萄酒产品规划

格兰仕的竞争策略

索尼平板彩电降价

讨论：价格战在什么条件下有效？

　利润与销量的关系？

低毛利的产品应该停产吗？

第六章： 品牌管理工具、方法及应用

1、品牌管理分析框架

　 品牌工作三阶段：品牌调研、品牌设计、品牌传播

2、USP理论及其应用

　 独特的销售主张的含义、宝洁、摩托罗拉等USP的应用

3、品牌形象理论及应用

　 奥格威的广告准则、奥美的品牌管理之道等

4、品牌定位理论及应用

　 特劳特定位理论基本内容、品牌定位的四步骤、品牌定位四象限法等。

---