大数据技术赋能农产品电子商务运营的探究

葛晓滨（安徽财贸职业学院）

我国是一个农产品种类丰富的国家，将大数据技术运用到农产品电子商务中，可以有效地赋能农产品电子商务的发展。农产品电子商务交易过程中产生的大量的交易数据、消费用户信息、消费者购物偏好、消费者社交用户等数据，将这些数据整合并通过数据挖掘、机器学习等技术，就可以获取农产品电子商务的市场洞察力和农产品电子商务消费用户画像，实现农产品电子商务更好地运营。

一、农产品电子商务大数据的关注点

农产品电子商务大数据分析是农产品电子商务运营中必不可少的一部分。农产品电子商务大数据分析需要抓住运营中的关键项目，一般而言，农产品电子商务运营大数据可以由若干关键性指标呈现，常见的指标如表1所示。

表1 农产品电子商务运营大数据若干关键性指标

采集到农产品电子商务一系列的动态或静态的交易数据，我们就可以对这些数据进行多维度统计分析和研究，从而发现农产品电子商务运营中问题所在。通过大量、准确、有价值的数据才能更好地做农产品电子商务的运营分析，对农产品运营做出较正确的判断，建立大数据意识。

（一）社会认知

在大数据时代，农产品可以通过计算机和网络实现更多的传播，数据也不再单一地存在于单个的个体空间，能衍生出更多的使用价值和知识。

（二）数据丰富性

农产品电子商务收集到或者是衍生出的数据量，达到了史无前例的水平。

（三）数据公开化

大数据时代展现了从农产品信息公布到数据技术性演变的多维度画轴，愈来愈多的数据被对外开放，被交叉式应用。

（四）数据动态性

农产品电子商务交易的实时动态数据，不但数据材料具备动态性，并且农产品电子商务交易数据的存储系统、数据解决技术性还可以随时随地升级，数据的专用工具也具备动态性。

二、农产品电子商务中大数据技术的宏观作用

农产品电子商务大数据需要依托大数据理论、技术和方法不断地在农产品电子商务领域进行迭代应用实践。数据成为农产品电子商务重要战略性资源和技术研究方向，大数据与农产品电子商务的深度融合应用有望成为农产品电子商务发展的加速器。农产品电子商务应用大数据的显著作用体现在以下几个方面。

（一）实现更多的创新应用

以个性化、高效、精准为特征的农产品电子商务运营已成为现代农产品电子商务重要发展方向。依托大数据和先验知识基础的机器学习、深度学习等人工智能技术创新可以提升农产品电子商务数据分析处理能力、数据挖掘能力和辅助决策能力，大数据的应用可以降低农产品电子商务发展过程中的试错成本，提高农产品电子商务决策的准确性、时效性。

（二）优化农产品电子商务产业链

农产品电子商务一头连接田间地头的农产品，另一头连接城乡消费者。大数据使农产品电子商务产业链各环节的数据合理有序运载，打通了农产品电子商务产业链的数据通道，改善了信息不对称现状，促进农产品生产要素之间的流动，并使得农产品电子商务以市场手段合理优化农产品生产要素的配置方式。

（三）实现农产品电子商务宏观预测

运用大数据技术，发挥大数据在指导农产品市场预测、调控方面的作用，可以及时准确预判农产品电子商务未来市场发展趋势，从而更好地提升农产品宏观调控和科学决策能力，推进农业供给侧结构性改革。

（四）做好消费洞察

借助大数据还可以实现对消费者行为的洞察，包括消费目的动机、态度选择、购物评价、行为、决策过程，建立具有敏捷性的农产品电子商务消费者行为决策模型。还可以结合物联网和区块链等技术，实现农产品追溯，加强电子商务中生产者与消费者之间的互动，建立良好的消费信任关系，增加消费粘性，塑造品牌形象，进而带来更多的农产品品牌溢价。

（五）统筹农产品电子商务产业链资源

以农产品大数据为基础，采用大数据、云计算、物联网、区块链等新一代信息技术与农产品电子商务的跨界融合，统筹共享农产品全产业链大数据资源，打造基于互联网平台的现代农产品电子商务中的新产品、新模式与新业态。协同生产信息、交易信息、经营管理信息等产业链中的数据资源，可为农产品电子商务精准化、个性化运营提供解决方案。

（六）洞悉农产品电子商务增值业务倾向

现代农产品电子商务不断和农业新业态跨界融合，实现业务增值，如“农产品电子商务+乡村旅游”“农产品电子商务+定制农业”等。透过大数据可以洞悉消费者消费路径和消费倾向，对于农户发展增值农业提供决策支撑。

三、大数据技术在农产品电子商务运营中的价值应用

农产品电子商务运营过程中在使用大数据技术的同时，需要做好大数据的数据挖掘等技术的应用，实现更多的价值应用。技术进步支撑精细化，大数据信息技术的广泛应用，推动了精准农业、订单农业的发展，拓展了细分的农产品电子商务市场，可以通过以下几点对大数据对农产品电子商务价值进行挖掘和整合。

（一）寻找农产品消费兴趣点

通过挖掘浏览网站的人的潜在信息等，再通过数据启发与带动，使用户有兴趣关注农产品电子商务网站。例如，农产品电子商务网站提供个性化服务给用户时，要分析用户浏览网页的访问习惯，分类归纳适合用户的层次结构。为了让每个用户都能找到自己的兴趣点，依据用户的访问频度、兴趣爱好，进行页面结构的调整，设计用户喜欢的网页风格。

（二）优化农产品电子商务呈现方式

通过数据探测结果，使用数据排序技术对农产品电子商务企业的网页优化，通过排序将收集到的用户的有效信息集合和比对，将有类似的喜好、兴趣的人归为一个整体，并为其推送最适当的广告及农产品，带动其购买的欲望。

（三）改进农产品电子商务商品搜索等机制

农产品电子商务消费者可以利用搜索引擎寻找自己感兴趣而且物美价廉、质量可靠、服务完善的商品。通过大数据进行网页数据挖掘，找客户兴趣点满足用户需求。例如，提升兴趣关键词的准确度，改善检索效果，还可以通过分析客服的聊天问题，增强信息检索效果，高效对比商品。

（四）实现农产品精准营销

通过数据和算法，使消费者在打开网站页面或收到的广告都是关于消费者曾经关注的商品。可以针对特定人群进行推送，采用大数据，实现农产品电子商务精准营销。

（五）准确探测农产品电子商务市场

通过大数据分析诸如区域人口、消费水平、消费习惯，以及喜好、消费者对产品认知度、农产品市场供需情况等数据指标，通过这些海量信息，为农产品电子商务行业市场调研打下大数据基础。通过数据分析过程，进行市场定位，制定竞争策略，取得市场竞争优势。利用大数据技术，能够预测农产品电子商务市场发展趋势，赢得市场先机优势。

（六）精准化农产品电子商务消费分析

农产品电子商务企业通过平台积累的数据资源，运用大数据的各种算法，能够分析出消费者的消费习惯和兴趣爱好，甚至是消费者的消费情绪，通过数据指导农产品电子商务上下架计划，甚至根据消费者需求反推农产品种植和养殖进行变革，适时改变生产计划，从而适应市场需求。

（七）实现农产品电子商务消费画像

根据农产品消费者的消费偏好和消费习惯等标签，商家可以掌握消费者的消费动向，尝试预测他们将要进行的下一步动作，进行业务决策。比如，利用关联计算规则，探测购买竹笋的客户通常也会同时下单木耳，是因为客户在购买时打算制作鱼香肉丝，商家可以将木耳和竹笋以套装形式售卖，既增加销量，又方便顾客。

（八）做好农产品电子商务消费预测

根据不同节点和节气，结合大数据预测，商家可以适时而及时地向客户提供相应服务或推送相关农产品，从而实现商家收益最大化目标。大数据的意义就是把消费者需要的信息推送给他们，不是在帮商家推销产品，而是在帮消费者寻找产品。

四、农产品电子商务的大数据技术应用前瞻

农产品的电子商务充分应用大数据技术，发展数字经济，可以形成包容度高的基础设施和商业模式，使数字技术更好地发挥赋能的作用，推动农产品电子商务的高质量发展，而且大数据运用到农产品电子商务还可以带来新思路、新未来。我们可以预见，农产品电子商务的发展带动和产生了大量的数据，用好这些大数据，可以实现农产品电子商务更好的发展目标，为国家乡村振兴战略的实施添砖加瓦。