运用数据分析发现内管问题

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1、运用数据分析发现内管问题摘要：近年来，行业内管规范水平不断提升，特别是2014年“马鞍山”事件、“东营”事件发生后，以市、县经营单位为主体，有组织性的内管违规行为已基本绝迹，从业人员和经营户的个人行为将是未来内管违规的主要形式。而违规经营户潜藏于成千上万的经营户之中，订单数据更是数以万计，如何运用数据分析手段，从如此繁冗的数据中挖掘出想要的信息，实现对内管违规行为的精确打击，是本文的主要讨论内容。关键词：烟草内管数据分析异常一、目前内管工作中数据运用存在的不足FI前I々管工作屮涉及的数据统计，主要集屮在预警信息提示和

2、重点品牌卷烟口销量监控方面，几乎完全依托国家局下发的《烟草行业内部专卖管理监督工作规范》（国烟专〔2011〕49号），通过对单次订单总量、结构、单品数量、单品日销量波动率的监控，筛选出异常订单、异常品牌，在一定程度上起到了缩小可疑范围、提高查处违规行为针对性的作用。但从笔者从事内管工作的体验来看，尚存在诸多的不足：一是预警信息以波动率为唯一发生条件，只提示突发性的数据异常变动，对于持续性、长期性的套购卷烟行为，因数据波动小，不会提示预警。违规经营人员知悉预警规则后，可通过对订单数据的平衡来规避预警筛査。二是预警提示的

3、信息，是单个订单或单个品种的点状信息，没有体现各预警信息之间的关联性，需要二次分析才能挖掘更多有用的信息。三是旧有数据分析中，提取的样木数据种类较少，仅涉及单次订单总量、单次订单单品数量、单次订单均价、单品月销量、单品日销量等少数几个数据，缺乏按地域、按片区、按时段的分类统计。四是在数据对比分析上，注重当期数据与历史数据的纵向对比（单次订单预警、单品月销量预警），忽略各零售户、乡镇、营销片区之间的横向对比；注重单个数据与整体数据间的对比（单品日销量预警），忽略以乡镇为单位的小市场环境，导致宥价值的局部数据异常，被整体

4、性的大数据所湮没。二、数据分析思路与方法数据冰冷，但不说假话，有违规行为发生，则必然导致数据变化，只是变化有大有小，甚至细微难以察觉，我们要做的，是分析违规行为会对哪些数据、产生怎样的影响，再通过对这些数据的收集分析，剔除节庆、营销政策等影响因素，找出违规行为引起的数据异常，结合电话、实地调查加以验证，査出违规行为，具体可通过对以下数据的统计分析来协助内管工作开展。*1.重点品牌日销量的电访线路分析如图一所示，分别提取一个71内某品牌卷烟周一至周五的销售数据，绘制五条并行的折线图，每个访销周期的5个数据，代表周一至周

5、五所对应访销线路销俜的该品卷烟数量，在周期内营销政策、货源供给无明显变动的情况下，由于内外部影响相同，各访销线路的销售数据变化方向、幅度也应趋于一致，如周一、周三、周五折线变动趋势大致相当；如果出现某访销日折线变动情况明显与其他访销日相异，如第2周周二、第3周周五，特别是出现第3周周五，同周期其他线路卷烟销量回落，而该线路销量明显上升的情况，排除政策等营销因素后，则应考虑核查当Id访销线路是否存在套购卷烟、集中线路、集中时间、集中客户投放卷烟的违规行为。30.0025.0020.0015.0010.005.000.0

6、034图一二三四五周周周周周2.营销片区户均购进卷烟数量各营销片区零售户平均购进卷烟数量代表该片区人员密集程度、经济发展程度、商品消费繁荣程度，如阁二所示，按月提取各营销片区户均卷烟购进数量，根据平吋掌握的情况，与各乡镇商品消费繁荣情况作对比，看是否存在人烟稀少，消费不发达的营销片区，户均卷烟购进量明显高企的现象，如图二中庚区作为农村营销片区，户均卷烟购进量接近或超过作为城区营销片区的甲区和乙区，则应考虑庚区是否存在套购倒卖卷烟行为，是否存在卷烟外流的风险。□户均卷烟购进重图二3.乡镇卷烟销售集屮度用于衡量该乡镇卷烟

7、销量对所在营销片区卷烟销量的驱动程度，计算公式为：乡镇卷烟销售集中度=乡镇卷烟销量/营销片区销量/（乡镇零售户数/片区零雋户总数）。如表一所示,为根据某营销片区各乡镇月卷烟销量计算的乡镇集中度情况，表中D、J两个乡镇对于卷烟销售的相对驱动力明显超出其他乡镇，超过平均水平的50%以上。再.以D、B两个乡镇作对比，I）乡镇零售户数量不足B乡镇的一半，但卷烟销量超过B乡镇30%以上，则应考虑D乡镇所购进的卷烟与当地市场消费需求是否相符，调奔是否存在套购卷烟、卷烟外流等违规行为。表一：乡镇名称乡镇销量占比乡镇客户数乡镇集中度

8、营销片区100%173A8.98%170.91B5.39%180.52C8.03%121.16D7.13%81.54E4.49%100.78F3.72%70.92G0.93%40.40H11.52%240.8319.29%151.07J21.93%231.65K16.81%310.94L1.76%40.762.客户订购卷烟集中度用于衡量以乡镇为