基于数据驱动的社区团购助农产品供应链优化研究*

□ 黎敏琦

(长安大学 经济与管理学院，陕西 西安 710064)

后疫情时代，由于新冠肺炎疫情对全国经济和人民心理造成了冲击，消费者的购买心理也随之发生变化。在疫情隔离期间，为了减少人与人之间的接触，人们的线上交易也随之增多，以往人们前往菜市场进行采购农副产品的行为转移到了线上。同时，随着社会的发展，年轻人成为了线上消费的“主力军”，同一社区的社区群体、同一流量平台上的流量群体、同一工作场所里的白领群体等往往具有相同或类似的消费需求，这极大地促进了社区团购的发展。

社区团购是依托社区内部具有相同或类似客户属性的群体与其团长的社交关系而展开商品交易的针对具体客户消费需求定期或不定期对该群体进行消费刺激以及精准营销的新型零售模式，该销售模式具有区域化、特定化、次日达的特点。

我国农业经济多以“小农经济”为主，不同种类的农副产品往往分散在全国各地，且各地农产品产量较小，无法实现大规模采购。受饮食结构影响，居民日常消费多为农副产品，且不同地域的居民有不同的饮食习惯，如南方多食米饭，北方多食米面。为了保证农副产品的新鲜程度，居民采购方式多为一天或两天一采，每次采购产品数量较少。

当前，我国正处在农业转型的关键时期，大数据技术的发展与运用可以推进我国生鲜农产品的供应链创新。利用大数据技术，可以实现对末端用户需求的预测、优化生产者的生产计划并指导农户“以销定产”、与交通系统建立数据联系使配送系统管控更加合理和精确、建立以社区团购中以销定采、拼团定价的C2B模式为主的供应链云平台，整合资源、追踪物流、管控品质、产销对接。

1 助农产品发展现状

现如今，社会掀起了一股爱心助农的风潮，人们积极购买助农产品，以期为扶贫事业献上一份力。然而，笔者在实地调查采访涉及助农产品社区团购的供应商家以及助农产品的相关消费者后发现，助农产品存在以下几个问题：

第一，助农产品多在经济不发达地区生产，产地冷链脱节，冷链对接成本高企。社区团购以销定采极大地提高了采销的数量和方向的匹配度，进而有利于在冷链运输的周转和流通过程中减少错配导致的损耗，但由于助农产品所在地区冷链配套基础设施建设不健全，在与社区团购冷链对接时出现脱节的现象。

第二，助农产品的生产主体小而散，不利于集中流通。一是不利于冷链配套设施的集中投资和运营；二是不同生产主体之间的生产能力、品质标准、采收节奏等存在差异，给产地标准化处理带来极大的时间、人力和损耗成本；三是无法及时响应大规模采购。在面对大规模采购时，小而散的供给模式需要提前采收并进行汇集，而社区团购的汇总订单往往在夜间十点以后生成，过早地进行采收将无法保障订单抵达时的产品品质。

第三，助农产品的成色、质量不统一，有好有坏。助农产品多为农户自家种植，数量少，产品成色多取决于农户自身的种植水平，那么在社区团购对该农户进行采购时，在没有质检员，全凭农户供给的条件下，所采购的产品质量是不确定的，若客户收到质量差的产品，很可能会对助农产品失去信心，造成客户的流失。

综上所述，助农产品供应链仍存在以下痛点：第一，助农产品生产端仍具备“小农经济”特征，用户需求端呈“高度碎片化”和“口味多元化”特点；第二，助农产品的销售流通环节冗长，流通效率低、流通损耗率也相对较高；第三，我国冷链物流仍未完善，农产品在流通环节中损耗率高；第四，助农产品的多级供应链使得市场信息不畅，从而导致了农产品出现一边滞销、一边紧俏的不平衡现象。

在进行农产品质量安全保障体系构建过程中，需要实施从产品生产到产品销售全过程监督管理模式。主要是因为，现阶段国内农业生产仍然以一家一户格局为主，农户是农产品主要提供者与生产者。由于利益驱使，个别农户为降低产品生产成本，很容易会选择价格低廉农药或者非法添加各种激素等，会使产品质量安全大打折扣，是影响农产品质量的源头，而产品包装、运输以及储存等环节如果出现问题，会造成产品二次污染，所以实施全过程质量监督与管理极为重要。

图1 传统农产品流通渠道

2 社区团购推动助农产品供应链发展

社区团购农产品供应链一般含有5个节点，如图2所示。

图2 社区团购助农产品供应链节点

通过社区团购这一销售模式，可以在极大程度上促进助农产品的销售。社区团购在质量、价格和时效这一“不可能三角”结构中舍弃了时效，而反馈结果发现消费者并没有像电商商家所想那般对时效具有高要求，这极大地推进了社区团购这一销售模式的发展。消费者社区团体内以销定采、拼团定价的C2B模式使得前端库存和仓储成本大大降低；时效上，提前预定，次日或者三到五日送达也被消费者所接受。

针对助农产品，社区团购可以为其带来以下几点优势：第一，社区团购可以降低助农产品供应链流通信息成本，有效配置供给与需求，促进资源优化配置；第二，社区团购精准捕捉各个社群的客户需求，通过消费数据分析绘制客户画像，在数据标签化管理、助农产品需求预测基础上推动“以销定产”。

目前，社区团购助农产品供应链存在以下几个问题：第一，一些具有实效性的助农产品具有高损耗的风险，尤其在夏季高温的时候，社区团购助农产品供应链面临着如何解决生鲜到仓分拣、物流配送到团长以及消费者自提这三个环节中生鲜产品的保鲜和足量问题。第二，在助农产品覆盖范围达到上百个甚至上千个社区时，统仓统配这一生鲜流通效率及成本最优的模式将不再适用，从采购端到终端的高频配送势必会提高物流成本；第三，社区团购助农产品的业务对团长依赖性较强，团长和流量波动会导致助农产品订单规模的不稳定。

针对社区团购这一销售模式，可以从以下几个方面对助农产品供应链进行优化：第一，社区团购推动了助农产品上游作业的标准化、节约化和规模化，因此可以通过分派专业人员对农户进行管理，完善助农产品统一质量安全标准；第二，借助社区团购这一手段，可以在全渠道收集汇总、分类助农产品的消费客户信息，完善社群数据标签化管理引言；第三，通过所收集的客户信息，对消费群体的行为、偏好以及消费趋势进行追踪，以推动农户市场需求导向下“以销定产”；第四，社区团购联合新兴的电子科技手段，可以完善助农产品质量安全追溯体系，对农产品质量安全进行全过程监控。

3 基于数据驱动的社区团购助农产品供应链优化策略

运用大数据技术，对社区团购助农产品供应链进行优化，通过建设“线上社区团购平台+线下自提店面”的模式，实现线下线上双向引流，进而打造一个商业模式→供应链策略→供应链配置→供应链运营的优化模式，实现社区团购助农产品的“新零售+供应链”。

3.1 供应链主要环节优化

3.1.1 生产环节数据驱动

运用大数据技术为助农产品建立专属数据库，存储每一份产品的生产产地、商品种类与净含量、生产日期、保质期等信息，社区团购企业为每一类助农产品设立合格指标要求，企业的助农产品数据库管理人员将产品信息与现有指标进行比对，在生产端筛选剔除不合格产品，将合格产品发往仓库进行下一轮拣选。通过对助农产品的信息进行录入与筛选，完善了助农产品的质量监管体系。良好的助农产品质量，可以提升助农产品、社区团购企业的口碑，减少顾客投诉率，避免对不合格产品投入加工和运输成本，留住老客户，吸引新客户。

3.1.2 仓储环节数据驱动

由于社区团购的“共享仓-中心仓-网格仓”三级仓配体系结构，助农产品从生产端运出后需至少三次进出仓库，方可抵达消费端。运用大数据技术建立三级仓库的信息共享系统，借助大数据技术信息传输的及时性、精确性，使供应链上下游企业能及时获取助农产品信息、物流信息，识别风险，做好预警防护。利用大数据技术对产品信息进行透明化、可视化，可以帮助推动社区团购助农产品供应链发展。

3.1.3 物流环节数据驱动

运用大数据技术可以捕捉社区团购助农产品在供应端、仓储端、销售端等环节的物流配送需求。首先，利用大数据的最优路径规划技术，从空间区域对农产品供应链的物流配送路线进行设计和实时分析，从而提高社区团购助农产品物流配送的效率，并且提高物流设备的资源利用率，大幅降低物流配送成本；其次，社区团购企业、物流企业、消费者可以通过物流管理系统查看助农产品的具体信息，物流管理系统通过追溯码，将助农产品的产品来源、运输条件、产品包装、绑定订单等环节信息进行录入，企业可以通过物流系统上提供的信息合理选择物流公司，消费者可以实时监控所购买的产品信息，物流企业可以根据产品属性进行差异化配送，以提高物流配送效率。

3.1.4 销售环节数据驱动

在社区团购企业销售环节，信息管理系统内录有助农产品的生产信息、产品检验信息、产品在各仓库的库存量、产品物流运输信息、客户订单信息等，社区团购企业通过销售环节的信息管理系统及时了解助农产品现有库存数量和产品订货情况，利用大数据分析技术指导企业及时补充特定助农产品库存，并对临过期产品进行清理，制定相应的生产营销计划。

利用大数据技术，可以对社区团购助农产品供应链进行创新：令整个供应链呈网状形态，使其更好地解决速度、服务质量和成本效益之间的矛盾，同时实现供应链运作的低成本和快反应，并满足客户需求的多样化；可以大大降低社区团购助农产品供应链存在的风险，促进其降本增效；可以对接农户和社区团购企业，通过数据对收集和分析，帮助其挖掘客户需求，并利用平台协同物流运作，从而实现对客户的定制化服务。

3.2 拓展环节优化

通过数据驱动，还可以从以下几点对社区团购助农产品供应链进行优化。

第一，需求预测，消费群体需求的不稳定是助农产品面向市场销售的最大挑战。通过大数据技术收集用户消费数据，了解用户的习惯、喜好、需求意愿，再对所收集数据进行分析，进而对目标用户的消费需求进行模拟，探寻用户的助农产品消费规律。利用大数据分析技术所得的用户消费需求规律，对当地社区团购助农产品供应商或生产农户进行备货指导，同时对社区团购助农产品供应链中的其他上游供应端提供生产资源优化配置的指导。数据驱动的最终目标是所预测需求可以使农户“以销定产”，调整其种植的农作物种类以及产量，减少或避免因生产过剩造成的资源浪费；同时使社区团购企业通过预测的客户需求进行“以销定采”，减少或避免极易损耗的助农产品在仓库内的堆积，以至形成“瘦狗产品”，并在长时间堆积后产生变质和浪费；从社区团购企业的角度来看，针对需求的精准预测可以减少其营销成本，好的预测数据可以使企业将更多的目光放在难销售的产品上，以实现精准营销。

第二，物流协同，物流运作贯穿于整个社区团购助农产品供应链，供应链的环节多、重复作业多、管理复杂，通过大数据等技术的监测与信息反馈，可以很好地控制物流运作中产生的风险，如产品破损、变质等。

第三，数据增值，大数据算法通过对数据进行清洗、审核、筛选、排序等，利用算法建立数据维度，挖掘数据关联性，将大数据分析与预测结果以图形或图像等方式显示，从而帮助社区团购企业及农户发现数据中的隐含规律性信息。

第四，质量监管，应用大数据技术对助农产品生产过程中的生态环境进行自动监测，以及对助农产品的生产、流通、销售过程的全程信息感知、传输、融合和处理，完成对社区团购所提供的助农产品从生产地到消费者的全程追溯，对不符合助农产品质量要求的产品进行及时的拦截和处理，最终形成一个互联互通、共建共享、业务协同的社区团购助农产品质量监测预警体系，提高社区团购助农产品质量监管的时效和效果。

4 结论

将大数据技术运用于社区团购助农产品供应链可以直接将最上游的生产端与最下游的需求端进行连接，更好地改善生产端与需求端之间的“信息不对称”现象，从而从根源上帮助农户实现“以销定产”的目标，减少资源浪费；通过收集消费者需求信息，可以明确地了解目标群体的消费需求，从而使生产端可以“投其所好”，及时调整生产品种及数量；大数据技术也提高了物流的效率，满足了消费者对产品的时效性需求；最后，运用大数据的监控功能，实现对助农产品各个流通环节的追溯，为消费者的食品质量安全提供保障。