你(ni)(ni)是(shi)否知(zhi)道(dao)，全球每(mei)年煙(yan)草(cao)(cao)行業(ye)的(de)數據(ju)(ju)流通量已突(tu)破千(qian)萬TB，背(bei)后卻有超過60%的(de)企(qi)業(ye)尚未建立完整的(de)數據(ju)(ju)決策(ce)閉(bi)環？在(zai)(zai)不少(shao)煙(yan)草(cao)(cao)企(qi)業(ye)，生產線的(de)每(mei)一(yi)秒都(dou)在(zai)(zai)產生海量數據(ju)(ju)，但(dan)這些數據(ju)(ju)往(wang)(wang)往(wang)(wang)只是(shi)“沉睡”在(zai)(zai)系統里(li)(li)，未能支撐(cheng)精準決策(ce)和業(ye)務提效(xiao)。更扎心(xin)的(de)是(shi)，面對復雜的(de)監管(guan)環境、原材料價格波動(dong)與市(shi)場消(xiao)費升級(ji)，許多企(qi)業(ye)依賴(lai)經驗主義，導致庫存積壓、運(yun)營成本居高不下，甚至錯失市(shi)場先(xian)機(ji)。“我們其實(shi)(shi)早就(jiu)知(zhi)道(dao)問題，但(dan)沒人(ren)能告訴我們，數據(ju)(ju)里(li)(li)到(dao)底(di)藏著什(shen)么機(ji)會。”這是(shi)一(yi)位煙(yan)草(cao)(cao)集團(tuan)信息部負責人(ren)的(de)真實(shi)(shi)感嘆。本文將帶你(ni)(ni)揭開煙(yan)草(cao)(cao)行業(ye)數據(ju)(ju)驅動(dong)決策(ce)的(de)底(di)層邏輯(ji)，深(shen)度解析數字(zi)化(hua)(hua)轉型如何讓運(yun)營效(xiao)率(lv)實(shi)(shi)現(xian)跳躍式(shi)提升。無論你(ni)(ni)是(shi)煙(yan)草(cao)(cao)企(qi)業(ye)高管(guan)、IT負責人(ren)、還是(shi)一(yi)線業(ye)務專家，都(dou)將在(zai)(zai)這里(li)(li)讀到(dao)真正(zheng)解決痛點(dian)的(de)方(fang)法論和實(shi)(shi)操案例，助力你(ni)(ni)從數據(ju)(ju)洞察(cha)到(dao)業(ye)務決策(ce)實(shi)(shi)現(xian)閉(bi)環轉化(hua)(hua)。

??一、煙草行業的數據現狀與決策痛點

1、煙草行業的數據類型與流動全景

煙草行業作為一個高度管控、生產流程復雜的傳統產業，數據類型極為豐富。從種植、采購、生產、銷售到物流，每個環節都在持續產生結構化與非結構化數據。這些數據流的有效管理與利用，是行業數字化轉型的前提。

• 原料采購環節：煙草企業常常面臨供應鏈波動，原材料價格與采購量的數據如果不能動態分析，極易出現采購過量或斷供。
• 生產制造環節：設備運行參數、工序損耗等數據如果采集不全或延遲，直接影響到產品質量和生產成本。
• 銷售渠道環節：終端銷售數據、客戶反饋等，如果無法及時整合分析，市場策略調整將嚴重滯后，難以響應消費趨勢。

痛點總結：煙草(cao)行業數(shu)據不(bu)僅類型繁(fan)多、分布廣泛(fan)，還涉(she)及大量人工(gong)輸入(ru)與異構系統(tong)對(dui)接。數(shu)據孤島、實(shi)時性(xing)差(cha)、分析能(neng)力(li)不(bu)足，成為阻礙企業決(jue)策(ce)科學化的(de)最(zui)大障礙。

數據驅動決策的現實挑戰

煙(yan)草行(xing)業的數據驅動決策，面臨著三大核(he)心難題：

• 數據采集與整合難度大：煙草企業往往擁有多套異構系統，數據質量參差不齊，缺乏統一的采集與治理機制。
• 業務場景復雜，模型難以標準化：不同地區、品牌、渠道的業務邏輯不同，缺乏可快速復制的分析模板。
• 決策鏈路長，反饋滯后：從數據采集到分析、再到執行，流程繁瑣，導致決策響應慢，難以形成業務閉環。

煙草企業要真正實現從數據洞察到決策的閉環，必須解決數據治理、集成與分析能力的問題。以數據為驅動的業務模型變革，是行業數字化轉型的關鍵突破口。

行業數據變革的趨勢與機會

根據(ju)(ju)《數(shu)(shu)字化轉型實(shi)用指南》（機械工業出版社，2022年），煙草行業的(de)數(shu)(shu)字化轉型已從“信息化”進入(ru)“智能化”階段。數(shu)(shu)據(ju)(ju)流不僅服務(wu)于業務(wu)流程，還成為(wei)創新(xin)驅(qu)動(dong)的(de)新(xin)引擎。企業開始重視數(shu)(shu)據(ju)(ju)資產管理，推(tui)動(dong)業務(wu)流程標(biao)準化、數(shu)(shu)據(ju)(ju)實(shi)時整合(he)以及分析自動(dong)化。

• 行業趨勢：更多煙草企業正在引入專業的數據集成與分析平臺，如帆軟FineReport、FineBI等，以快速搭建可復制的數據應用場景庫，實現業務場景的標準化與敏捷分析。
• 市場機會：誰能率先打破數據孤島，建立數據驅動決策的運營體系，誰就有機會在愈發激烈的市場競爭中贏得主動權。

結論：煙草行業唯有加速數字化轉型(xing)，構建全流程(cheng)數據驅動決策能(neng)力，才能(neng)提升(sheng)運營(ying)效(xiao)率、降低成本，并實現(xian)業務(wu)增(zeng)長的可持續性。

??二、數字化轉型如何提升煙草企業運營效率

1、煙草行業數字化轉型的關鍵路徑

煙草企業的數字化轉型，絕非簡單地“上系統”或“做報表”。它是一個系統化、全流程的變革工程，涉及數據采集、治理、分析到應用的全鏈路優化。選擇合適的技術平臺和數字化戰略，是提升運營效率的核心。

• 數據采集自動化：通過IoT、MES等系統，將生產線、倉儲、設備的實時數據自動采集，避免人工錄入的誤差和延遲。
• 數據治理與整合：利用如帆軟FineDataLink的數據治理與集成平臺，實現全企業數據的清洗、標準化、主數據管理，打通數據孤島。
• 數據分析與應用：基于FineReport、FineBI等自助式BI平臺，構建覆蓋采購、生產、銷售等核心業務場景的分析報表和決策模型，實現數據驅動的敏捷運營。

數字化轉型帶來的運營效率提升路徑

煙草企業在數字化轉型(xing)中，運營效率的(de)提(ti)升主(zhu)要(yao)體現在三個方面：

• 流程自動化：自動采集與流轉數據，減少人工干預，提升業務處理速度。
• 決策精準化：通過高質量的數據分析，輔助管理層做出更科學的采購、生產和銷售決策。
• 成本優化：數據驅動的精細化管理，幫助企業發現流程瓶頸、降低庫存、優化資源配置。

以某省級煙草公司為例，全面部署帆軟BI方案后，采購流程審批周期縮短30%，庫存周轉率提升20%，生產設備故障率下降15%。

煙草行業數字化轉型的最佳實踐

據《中(zhong)國企(qi)業(ye)(ye)數字化轉(zhuan)(zhuan)型藍(lan)皮書(shu)》（中(zhong)國信息(xi)通(tong)信研(yan)究(jiu)院，2023年）調研(yan)，煙草企(qi)業(ye)(ye)數字化轉(zhuan)(zhuan)型的最(zui)佳實踐包括(kuo)：

• 制定行業專屬的數據標準與采集流程，確保數據質量。
• 建立統一的數據平臺，實現業務系統的互聯互通。
• 推廣自助式BI工具，賦能業務人員自主分析和決策。
• 依托行業應用模板，快速復制可落地的數據場景，實現業務敏捷創新。

煙草行(xing)業(ye)數字(zi)化(hua)轉型不是“一蹴而就(jiu)”，需要(yao)分階段推進、持續優化(hua)。企業(ye)應根據(ju)自身業(ye)務特點(dian)，選擇合適(shi)的技術平臺和實施(shi)路徑。

數字化工具選型與行業解決方案推薦

面對復雜的(de)(de)業務場景(jing)和龐(pang)大的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)規模，煙草(cao)企業應(ying)優先(xian)選(xuan)擇具備(bei)行業深(shen)度(du)(du)、兼容性強的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)分析平臺。帆軟作為國內領(ling)先(xian)的(de)(de)商業智能(neng)與數(shu)(shu)據(ju)分析方(fang)案提供(gong)商，憑借FineReport、FineBI、FineDataLink等產品，能(neng)夠為煙草(cao)企業提供(gong)一站式數(shu)(shu)據(ju)集成、分析與可(ke)視化解(jie)(jie)決(jue)方(fang)案。其行業解(jie)(jie)決(jue)方(fang)案覆蓋采購、生產、銷售、營銷、經營等1000余類業務場景(jing)，支持企業快速(su)搭(da)建數(shu)(shu)據(ju)驅動的(de)(de)運(yun)營模型(xing)，全面提升決(jue)策效率和業務響(xiang)應(ying)速(su)度(du)(du)。想要獲取更多(duo)行業落地方(fang)案：。

數字化轉型不僅關乎技術，更是企業組織變革與業務流程再造的系統工程。

??三、煙草行業數據驅動決策的實操路徑與案例分析

1、數據驅動決策的閉環模型構建

煙草企業若要實現真正的數據驅動決策，需構建完整的決策閉環模型，包括數據采集、治理、分析、應用與反饋。只有實現數據到決策的全鏈路協同，才能讓數據真正成為企業增長的引擎。

• 數據采集自動化：在生產車間部署傳感器，實時采集設備運行、環境參數，通過IoT平臺匯總數據，并自動入庫。
• 多維數據分析：利用FineBI等自助式BI工具，建立采購成本、生產效率、銷售趨勢等分析模型，讓業務人員可以一鍵獲得多維度洞察。
• 決策執行與流程自動化：將分析結果同步到ERP、OA系統，自動生成采購、生產、銷售等業務計劃，實現流程自動化。
• 閉環反饋與優化：通過FineReport等報表工具，實時監控業務指標變化，評估決策效果，并將數據反饋到分析模型，實現持續優化。

典型案例：某煙草集團的數字化決策閉環實踐

某大型煙(yan)草(cao)集(ji)團(tuan)在(zai)2022年(nian)啟動數字化轉型項目，采用帆(fan)軟全流程(cheng)BI解決方案，完成了(le)數據采集(ji)、治(zhi)理、分(fen)析(xi)到決策執行(xing)的閉環建設：

• 統一采集標準：對接原有ERP、MES、CRM等系統，建立統一的數據接口，實現數據實時匯總。
• 數據治理體系：通過FineDataLink搭建主數據管理平臺，對采購、生產、銷售數據進行清洗、去重、標準化處理。
• 場景化分析應用：業務部門可通過FineBI自助式建模工具，快速搭建采購成本、庫存分析、銷售預測等報表和模型。
• 業務決策閉環：分析結果自動推送至OA系統，觸發采購、生產計劃調整。管理層可實時監控各業務指標，評估決策效果。

經過(guo)半年運行，企(qi)業的采購(gou)審批周期縮短35%，庫存周轉率提升25%，生(sheng)產計(ji)劃的準確率提高至95%以上，運營成(cheng)本顯著(zhu)下(xia)降。

數據驅動決策的組織與流程保障

要讓數據(ju)驅動決(jue)策真正落地(di)，煙草(cao)企業還需(xu)建立高效的數據(ju)管理團隊、優化(hua)數據(ju)使用(yong)流程，并持續(xu)強化(hua)數據(ju)文化(hua)：

免費試用

• 設立數據管理辦公室，統籌數據采集、治理、分析工作。
• 推動業務與IT深度協同，明確各部門數據職責與流程標準。
• 培養業務人員的數據分析能力，推廣自助式分析工具，提高決策效率。
• 建立數據反饋機制，定期評估分析模型和決策效果，實現持續優化。

據《企(qi)業(ye)數字化(hua)轉型與管理創新》（清華(hua)大學出版社，2023年），企(qi)業(ye)數據文化(hua)的(de)建立，是(shi)數字化(hua)轉型成功(gong)的(de)關鍵保(bao)障。煙草行業(ye)要從“經驗驅動(dong)(dong)”走向“數據驅動(dong)(dong)”，不僅需要技術平臺，更需要組(zu)織和(he)流程(cheng)的(de)系統變革。

煙草行業數據應用場景庫建設

煙草企(qi)業(ye)在數據(ju)驅動決策過程中(zhong)，可通(tong)過行業(ye)數據(ju)應用場景庫，快速(su)復制(zhi)落地分(fen)析(xi)模(mo)板，加速(su)業(ye)務創新：

• 采購分析模板：動態監控原材料價格變動，優化采購計劃。
• 生產效率分析模板：實時采集設備參數，分析工序瓶頸，提升產能利用率。
• 市場銷售分析模板：整合終端銷售數據，洞察市場趨勢，調整營銷策略。
• 經營管理分析模板：綜合分析財務、人事、供應鏈等全局數據，輔助管理層戰略決策。

帆軟行業(ye)場(chang)景庫已覆(fu)蓋(gai)超過(guo)1000類(lei)數據應用場(chang)景，助力(li)煙草企業(ye)實現數據驅(qu)動(dong)的(de)精細化管(guan)理(li)和(he)業(ye)務創(chuang)新。

煙草行業唯有構建數據驅動的決策閉環，才能在數字化浪潮中實現高效運營與可持續發展。

免費試用

??四、總結：數據驅動決策與數字化轉型是煙草企業高質量發展的必由之路

煙草行業正處于數字化升級的關鍵節點。只有通過專業的數據采集、治理與分析工具，構建業務場景化的數據驅動決策模型，才能在市場變化和監管壓力下實現高效運營、持續增長。無(wu)論是采購、生產、銷(xiao)售還是經營管理，數(shu)(shu)據驅動已成為行業(ye)(ye)轉(zhuan)型(xing)的(de)核(he)心引擎。帆(fan)軟(ruan)等(deng)專(zhuan)業(ye)(ye)解決方案廠(chang)商，憑借深厚的(de)行業(ye)(ye)積累和領先的(de)技(ji)術平臺，持續賦(fu)能煙草企業(ye)(ye)從(cong)數(shu)(shu)據洞察到業(ye)(ye)務(wu)決策實現高效閉環。數(shu)(shu)字化轉(zhuan)型(xing)不僅是技(ji)術升級，更是組(zu)織變革與(yu)流程(cheng)再(zai)造的(de)系統工程(cheng)。未來，誰(shui)能率先實現數(shu)(shu)據的(de)價值轉(zhuan)化，誰(shui)就能引領行業(ye)(ye)發(fa)展新格局。

參考文獻：

• 《數字化轉型實用指南》，機械工業出版社，2022年。
• 《中國企業數字化轉型藍皮書》，中國信息通信研究院，2023年。
• 《企業數字化轉型與管理創新》，清華大學出版社，2023年。

  本文相關FAQs

?? 煙草行業數據到底能解決哪些決策難題？有沒有實際案例能說明？

老(lao)板最近總是讓我(wo)“用數(shu)據(ju)說話”，但煙草行業的數(shu)據(ju)這么多，銷售、庫存、渠道(dao)、零售終(zhong)端……到底哪些決(jue)策場景真的能靠數(shu)據(ju)驅動？有沒有具體的項目實踐可以分(fen)享？我(wo)想知道(dao)，數(shu)據(ju)分(fen)析到底能幫(bang)我(wo)們解決(jue)哪些業務痛(tong)點，光(guang)講理(li)論沒用，最好有點實操的案例。

煙草行業(ye)的數據(ju)(ju)價值，遠遠不止于報表(biao)統計。其(qi)實，數據(ju)(ju)驅動的決策(ce)已經滲透到煙草企業(ye)的多個(ge)核心環節(jie)，比如精準(zhun)配貨、渠道(dao)(dao)管理、市場預測、風險預警等。打(da)個(ge)比方(fang)，某省煙草公司曾(ceng)用(yong)數據(ju)(ju)分析優化卷(juan)煙配貨，結果渠道(dao)(dao)滿意度提升10%，庫存周轉縮短了20%。這些都是實打(da)實的業(ye)務成果。

讓我們看(kan)看(kan)煙(yan)草(cao)行業常見的決策痛(tong)點，用數(shu)據能怎么解決：

比如(ru)“精(jing)準配貨(huo)”場(chang)景，帆軟的FineReport報表工具(ju)就支持多維度(du)數據的自(zi)動分析(xi)，能把終端(duan)門店的銷量、天(tian)氣(qi)、節假日、促銷活動等信息集成起來(lai)，做出(chu)動態配貨(huo)建議(yi)。某地煙草(cao)公司用這一套(tao)方案(an)后(hou)，區域經理不用天(tian)天(tian)跑門店問銷量，后(hou)臺一鍵生(sheng)成配貨(huo)清(qing)單，效率(lv)和準確率(lv)直線上升。

數據驅(qu)動的意義不只是“知道數據長啥樣(yang)”，而是能(neng)讓老板和一(yi)線業務(wu)人員在關鍵決策時有(you)依據、有(you)底氣。比如遇到新品(pin)上市，系(xi)統(tong)可以自動抓取歷史(shi)類似(si)品(pin)類的表現和當前市場反(fan)饋，給出合理配貨和營銷(xiao)建議，避免“拍(pai)腦袋”決策導致的損(sun)失。

具體案例：

• 某地煙草企業整合了供應鏈、銷售、終端、市場情報等多源數據，每周自動生成運營分析報告，配合FineBI自助分析平臺，業務部門可以自由切換維度，發現區域銷量異常、渠道斷貨、促銷效果等問題，及時調整策略。
• 通過FineDataLink進行數據治理，把原本雜亂無章的門店信息和銷售數據標準化，保證了數據分析結果的準確性和可追溯性。

煙(yan)草行業的(de)(de)數據(ju)應用(yong)，已經從“輔(fu)助決策(ce)”升(sheng)級到(dao)“引(yin)領決策(ce)”，只要(yao)選(xuan)對工具、搭(da)好數據(ju)基礎，實際落地并(bing)不難。現在很多煙(yan)草公司都在用(yong)帆(fan)軟的(de)(de)一站式BI方(fang)案，不僅提(ti)高了(le)運營效率，還讓業務創(chuang)新有了(le)數據(ju)底氣。

?? 煙草企業數字化轉型，實際落地時最難啃的“數據骨頭”在哪兒？怎么破？

聽說很多煙草公司(si)都(dou)在(zai)搞數字化轉型，建數據(ju)平臺、上BI工具(ju)，但實際推進經常遇到瓶頸。比如數據(ju)標準不統(tong)一、系統(tong)對接難、業(ye)務部門不買賬(zhang)……到底最難啃的“數據(ju)骨頭”是哪塊？有沒有成熟的方法或者避坑經驗能分享？

煙草行業(ye)數(shu)字化轉型，絕不是“買(mai)個軟件、搭套系統(tong)”就(jiu)能(neng)一蹴而就(jiu)。真正的難(nan)點(dian)在(zai)于數(shu)據治理與業(ye)務協同(tong)，這才是“啃(ken)不動”的硬骨頭。很多(duo)企業(ye)遇到(dao)的問(wen)題，其實可以歸納為三類：

1. 數據孤島嚴重：銷售端、供應鏈、財務、市場調研等系統各自為政，數據格式五花八門，根本無法打通。比如，門店信息的編碼全省都不統一，數據匯總難度極大。
2. 業務認知斷層：技術部門很努力，業務部門卻覺得“沒啥用”，不愿配合數據錄入和流程調整，結果數據平臺成了擺設，沒人用。
3. 數據質量與安全：數據源頭不規范，缺少標準化流程，導致分析結果不準確，決策風險極高。加上煙草行業數據敏感，安全合規要求高，很多方案沒法推廣。

這些問題，不解(jie)決(jue)就很難(nan)真正(zheng)實現數字化轉(zhuan)型。經(jing)驗來看(kan)，煙草企業可以從三方(fang)面逐步(bu)突破(po)：

實操建議：

• 先選一個業務痛點最明顯的場景（比如配貨分析或終端管理），做“小步快跑”式的數字化試點，不要一上來就全員強推，容易失敗。
• 用數據治理平臺（FineDataLink）把各業務系統的數據先拉通、統一標準，減少人工對表的工作量。
• 組織業務部門和技術團隊的聯合“研討會”或“工作坊”，一起梳理數據流和業務流程，讓用數據的部門參與設計，提升實際使用率。
• 建立數據質量監控和反饋機制，比如帆軟的自動數據校驗和權限管理，可以保障數據安全合規，同時讓分析結果更靠譜。

煙草(cao)行業(ye)的數(shu)字(zi)化(hua)轉型，核心不(bu)是(shi)技(ji)術本身，而是(shi)“用數(shu)據驅動業(ye)務變革”。只要(yao)把握好試點、標準(zhun)化(hua)、協同(tong)三個關鍵點，慢慢啃完硬骨(gu)頭，后續就能實(shi)現(xian)規模化(hua)推廣(guang)。行業(ye)里已經有不(bu)少公司靠這一套方案(an)，成功打通(tong)數(shu)據孤(gu)島，提升了運營效率，值得借鑒(jian)。

?? 煙草行業數據驅動決策后，能否延展到消費品牌的數字化運營？有什么值得參考的模型？

最近在做(zuo)煙草行(xing)業的(de)數據分析項目，發現(xian)數據驅動決策確實很有用。想問(wen)問(wen)，煙草行(xing)業這些(xie)(xie)數字(zi)化(hua)運營模式(shi)，能不能拿來給消(xiao)費品(pin)牌做(zuo)參考(kao)？有沒有成熟的(de)模型或者分析模板可(ke)以直接套用？比如零售(shou)、渠道、營銷分析這些(xie)(xie)，具體怎么落地？

煙草(cao)行業(ye)的(de)數據應用場景，和消費品牌(pai)的(de)數字化運(yun)營有高度契合點。原因(yin)很簡單：兩者都(dou)有復雜的(de)渠道(dao)網絡、終端門店管理、促銷活動(dong)以及多源(yuan)數據匯聚的(de)需求。煙草(cao)企業(ye)在(zai)配貨分析、市場預測、終端管理等方(fang)面積累了豐富的(de)經(jing)驗，而這些方(fang)法完全可以遷(qian)移到(dao)消費品品牌(pai)的(de)數字化運(yun)營實踐里。

煙草與消費品牌數字化運營的共性場景：

• 渠道精準分銷：煙草行業依靠數據分析實現區域配貨、終端分級、渠道優化。消費品牌同樣需要對經銷商、門店進行精細化管理，提升分銷效率。
• 銷售預測與庫存優化：煙草企業通過歷史銷售數據、市場動態、天氣等多維度信息預測銷量，調整庫存。消費品牌也可以通過類似模型，降低斷貨和積壓風險。
• 終端運營與營銷分析：煙草企業通過終端數據采集與分析，優化巡查頻率、提升門店運營效率。消費品牌在零售終端也能用數據驅動促銷決策，提升ROI。

怎么(me)落地？帆軟(ruan)的(de)一站(zhan)式BI解決方案(an)已經(jing)把這些場(chang)(chang)景模(mo)型和分(fen)(fen)析(xi)模(mo)板做成了(le)標準(zhun)化(hua)產品，覆蓋了(le)1000+可(ke)復(fu)制的(de)數(shu)(shu)據應(ying)用(yong)場(chang)(chang)景。比如FineBI可(ke)以直接用(yong)自助分(fen)(fen)析(xi)拖拽生(sheng)成渠道績(ji)效報(bao)表、營(ying)銷活動ROI分(fen)(fen)析(xi)；FineReport則(ze)支持復(fu)雜報(bao)表定制，多(duo)(duo)維度(du)展示門店經(jing)營(ying)狀況(kuang)；FineDataLink負責多(duo)(duo)源(yuan)數(shu)(shu)據治理與(yu)集(ji)成，保障(zhang)數(shu)(shu)據質量(liang)和一致性。

實際落地建議：

1. 先梳理消費品牌的關鍵業務場景，比如渠道管理、銷售預測、終端運營、會員營銷等，找到與煙草行業類似的數據需求。
2. 按照行業成熟模型（如門店分級、銷售預測、活動歸因），用帆軟的分析模板快速搭建數據應用，省去定制開發的時間和成本。
3. 業務團隊和技術團隊聯合推動，選取一個試點區域或產品線，跑通數據分析—業務決策—效果反饋的閉環，逐步復制推廣。
4. 利用帆軟平臺的場景庫和行業解決方案，持續優化報表、分析模型和運營流程，實現數據驅動的持續賦能。

消費品牌數字化(hua)(hua)轉(zhuan)型的難點，往(wang)往(wang)在于場景落地(di)和分(fen)析模(mo)型搭建。煙草行業(ye)的經(jing)驗不僅有參(can)考價值(zhi)，而且帆軟(ruan)已將其標準化(hua)(hua)為(wei)可快速復(fu)制的解決方案。 讓數字化(hua)(hua)運營變得更簡單、更高(gao)效。