卷烟新品引入选点培育方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及大数据分析，具体涉及卷烟新品引入选点培育方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、卷烟新品培育是品规培育工作的重要环节，也是行业各单位面临的营销痛点。传统新品培育模式，主要是通过发布方案，定点投放，收集信息，铺点扩面四步法，在此过程中往往通过简单地选择按类别或者选点投放的试销模式，缺少目标用户的筛选和相关的市场数据监测，由于新市场缺乏历史销售数据，传统的零售户选点方法常常依赖于主观判断、个人经验，这样的决策方式往往存在不确定性和主观性，反复的试销实验不仅浪费了大量的人力、物力、财力，并且依靠人的经验对新品投放地点进行判断，主观意识太强而且效率低。然而，该产品已经在其他地市进行过投放。在这些已投放市场中，产品的销售数据已经积累，市场结构和消费者偏好也逐渐清晰。因此，如何从已投放市场中获得卷烟销售的规律及经验，进而应用于新市场的决策中，是目前急需解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施方式提供了一种卷烟新品引入选点培育方法、装置、设备及存储介质，从而利用大数据实现了卷烟新品的精准数字化推荐。

2、第一方面，本发明提供了一种卷烟新品引入选点培育方法，该方法包括：获取目标城市和至少一个参考城市的第一类目集合的第一数据集合，第一类目集合包括目标城市和参考城市的共同销售的卷烟和共同拥有的类目，第一数据集合包括共同销售的卷烟的连续至少一个周期的销售数据；基于第一数据集合，得到目标城市和各个参考城市的卷烟结构相似度集合；分别获取各个参考城市的目标卷烟的第二销售数据集合，基于第一数据集合和第二销售数据集合，得到各个参考城市的目标相关性系数集合，目标相关性系数用于表征目标卷烟和第一类目集合之间的相关性系数；基于卷烟结构相似度集合和目标相关性系数集合，得到目标城市的各个目标主体的培育分数集合；基于培育分数集合确定目标卷烟在目标城市的培育目标。

3、本实施例提供的卷烟新品引入选点培育方法，首先，通过收集目标城市和参考城市的共同销售的卷烟数据等类目数据，构建第一类目集合，并收集这些卷烟的销售数据。这为后续的数据分析提供了基础数据源。其次，通过利用皮尔逊相关系数等统计方法，计算目标城市与各个参考城市之间的卷烟结构相似度，这有助于识别目标城市与参考城市在卷烟销售结构方面的相似性和差异性。然后，通过结合第一数据集合和第二销售数据集合，利用相关系数计算目标卷烟与第一类目集合之间的相关性系数，这有助于衡量目标卷烟与市场现有卷烟的关联度，进一步了解其在不同市场的表现。之后，通过基于结构相似度和相关性系数，采用适当的算法计算各个目标主体的培育分数。这为制定针对性的市场培育策略提供了依据，有助于提高目标卷烟在目标市场的潜在增长机会。最后，用过基于培育分数集合，评估各个目标主体的培育目标，这有助于确定具有高潜力的培育目标，并为制定针对性的市场培育策略提供决策支持。本实施例提供的卷烟新品引入选点培育方法将已有市场的经验和数据应用于新市场的零售户选点中，实现了冷启动问题的解决，通过利用市场结构相似度和历史销售数据，更加客观、准确地评估零售户的投放潜力，从而为新市场的卷烟新品选点培育提供了一种全新的、科学的方法。

4、在一种可选的实施方式中，在获取目标城市和至少一个参考城市的第一类目集合的第一数据集合之前，方法还包括：基于目标卷烟确定样本城市集合，样本城市为目标卷烟已经上市的城市；分别获取目标城市和各个样本城市的结构数据；利用余弦相似度计算方式对结构数据进行处理，分别得到各个样本城市和目标城市之间的相似度；基于相似度和预设阈值，从样本城市集合中确定至少一个参考城市。

5、在一种可选的实施方式中，基于第一数据集合，得到目标城市和各个参考城市的卷烟结构相似度集合，包括：基于第一数据集合构造第一数据宽表集合；采用皮尔逊相关系数计算对第一数据宽表集合进行处理，得到目标城市和各个参考城市的目标相关性系数矩阵集合；将各个目标相关性系数矩阵按列整理成多个列向量，对多个列向量进行拼接，生成城市卷烟关系数据库表；利用皮尔逊相关系数计算对城市卷烟关系数据库表进行处理，分别得到目标城市和各个参考城市的卷烟结构相似度；分别对目标城市和各个参考城市的卷烟结构相似度进行归一化处理，得到目标城市和各个参考城市的卷烟结构相似度集合。

6、在一种可选的实施方式中，分别获取各个参考城市的目标卷烟的第二销售数据集合，基于第一数据集合和第二销售数据集合，得到各个参考城市的目标相关性系数集合，包括：基于第二销售数据集合构造第二数据宽表集合；基于第二数据宽表集合分别计算各个参考城市中目标卷烟和共同类目之间的相关性系数，得到各个参考城市的目标相关性系数集合。

7、在一种可选的实施方式中，基于卷烟结构相似度集合和目标相关性系数集合，得到目标城市的各个目标主体的培育分数集合之前，方法还包括：获取所述第一数据宽表集合中目标城市对应的第一数据宽表；按列分别将所述第一数据宽表中每个类目的第一数据进行标准转化处理，得到转化后的第一类目数据：其中，xi,m为目标城市第i个目标主体第m个类目的第一数据，μm表示第m个类目的目标主体的销售数据的正态总体的数学期望，σm表示第m个类目的目标主体的销售数据的标准差；基于转化后的第一类目数据得到转化后的第一数据宽表，基于所述转化后的第一数据宽表更新所述第一数据宽表集合。

8、在一种可选的实施方式中，基于卷烟结构相似度集合和目标相关性系数集合，得到目标城市的各个目标主体的培育分数集合，包括：基于卷烟结构相似度集合和目标相关性系数集合，确定卷烟标签对应的综合相关系数；基于转化后的各个类目的第一数据与综合相关系数，确定目标城市的各个目标主体对于目标卷烟的目标评分，得到目标城市的各个目标主体的培育分数集合。

9、在一种可选的实施方式中，基于转化后的各个类目的第一数据与综合相关系数，得到目标城市的各个目标主体对于目标卷烟的目标评分，计算公式如下：

10、

11、其中，gi为目标卷烟的目标评分，m为目标城市和各个参考城市的共同类目总量，为目标城市第i个目标主体第m个类目标签预处理之后的值。

12、第二方面，本发明提供了一种卷烟新品引入选点培育装置，装置包括：

13、数据获取模块，用于获取目标城市和至少一个参考城市的第一类目集合的第一数据集合，第一类目集合包括目标城市和参考城市的共同销售的卷烟和共同拥有的类目，第一数据集合包括共同销售的卷烟的连续至少一个周期的销售数据；第一确定模块，用于基于第一数据集合，得到目标城市和各个参考城市的卷烟结构相似度集合；第二确定模块，用于分别获取各个参考城市的目标卷烟的第二销售数据集合，基于第一数据集合和第二销售数据集合，得到各个参考城市的目标相关性系数集合，目标相关性系数用于表征目标卷烟和第一类目集合之间的相关性系数；评分模块，用于基于卷烟结构相似度集合和目标相关性系数集合，得到目标城市的各个目标主体的培育分数集合；第三确定模块，用于基于培育分数集合确定目标卷烟在目标城市的培育目标。

14、第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的卷烟新品引入选点培育方法。

15、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的卷烟新品引入选点培育方法。