如何采集有用有效的数据，和如何提取有用的消费终端数据，是重点。关于酒企获取数据方式的观点，模式解析如下：
1、在瓶盖内进行红包二维码的设置。
2、瓶体物流码与瓶盖红包二维码一体化。
3、依托地图建立数据库模型。
4、推广卖酒有奖，扫红包活动，(红包一扫即是开瓶消费)。
5、消费者在开瓶畅饮时，通过红包获取消费终端具体位置信息(误差在20米范围内)。
6、定时间段从数据模型中提取数据图，查看消费终端变化(如上图中红点为消费终端，每个红包被扫时即获得一个这样的红点，或者构建数据库做成点数累加的柱状图)。
大数据提取后融入数据库模型，但有效信息的提取及利用，才是最终根本的目的。有效数据的提取和应用，可以分为以下几方面：
1、提取区域市场内的数据，通过检测每个月消费终端位置获取量的变化，更加合理地给经销商分配任务，并且可以提高政策分配效率。
2、通过数据库，查看区域市场内消费终端位置的分布率，了解产品的消费者平时的消费场所，细化到每条街。从而进行广告投放，氛围营造和消费者培育等活动。使资源更加聚焦，让厂家费用和资源更加高效的利用。
3、利用输出的数据，让区域市场的负责人清楚的了解到，当地市场哪些区域是消费产品的重点区域。并且通过检测每个区域的开瓶率的变化，可以了解到哪些是增量区域和薄弱区域。让区域市场的负责人有更加准确的数据做参考，决策时更加的合理化和立体化。
4、尽量让消费终端位置高精确度，发觉区域市场内哪些酒店是扫红包频率最高的酒店，产品开瓶率高的酒店，也是产品消费者的聚集地，自然好开展工作，但是要与酒店进行深度合作，特别是其背后团购资源的开发。丰富区域市场的渠道类型。
5、通过数据看到产品流向，可以发现市场一些消费次数多，但平时忽略的小区域。还有乡镇市场消费终端数据的提取，方便开展乡镇市场。
04、渠道大数据建设，“三方”合力出击
厂家，经销商和各区域市场的烟酒店，三者之间的大数据建设也很重要。在红包二维码与瓶体物流码一体化的基础上，建立数据库模型，且具备以下特性：
1、首先把每个区域市场的经销商和终端店，编码录入数据库系统，推进构建厂家到消费终端一体的数据化。酒企——经销商——终端渠道——消费终端。
2、把每一批次红包二维码与瓶体物流码，和经销商一体化绑定，并且每次出库给终端店时，扫码反馈到大数据系统，以方便追踪产品到哪家终端店。
此外，后期结合相关批次的扫红包频率，可以清楚了解压货库存和动销情况。
05、思考!关于酒企和大数据的“机会点”
企业的痛点和难点在于缺乏对大数据的采集，和有效数据提取的应用。现阶段的主流酒企对大数据构建时，遇到的瓶颈也是很无奈的，主要原因是：大数据建设，如果投入少了，产生的有效数据对实际应用没有什么太大的意义。
同样在没有清晰的模式前，如果投入太大，产生的实际效果和费用比。这一点让酒企有顾虑。本文提出的观点，酒企可以结合本身情况，在粮仓型和增量型市场，先进行1年左右的区域性尝试，不断改进大数据建设模式，最终建立起适合酒企自身的模式。
行业中很多一线企业已经加入大数据营销这一战团，越来越多的大数据应用案例在行业内开始涌现。还没有出现成熟的模式，也没大数据应用成功的案例。
需要提醒的是，酒企对消费终端大数据，是需要长时间的进行数据收集，只有这样，提取的数据才更加真实和有利用价值。
相对于其他的快消品(如饮料、水和方便面等)，白酒具有消费的特殊性，所以一味照搬其他快消品模式，意义是不大的。酒企大数据建设还要注重，终端店的信息数据收集，这样才能有充分了解并效掌控每个区域市场。
本文仅代表笔者自己的观点。
