大数据在农产品电商的应用

　　大数据时代

　　“大数据时代”最早是由全球知名咨询公司麦肯锡提出的。它认为，在市场参与者（消费者、企业等）的行为数据化之后，通过对数据的挖掘和运用，将客观、真实地反应出市场行为趋势。在这里，数据所反应的是市场的常态，而非特殊状态。换而言之，“大数据时代”就是利用数据发现规律、建立市场规则的商业模式。

　　客观，是数据的典型特征。比如通过采集某区域内消费者购买物品数量的数据，可以看出该区域消费者的日常消费偏好；又比如通过统计对于某产品客流量、了解量、购买量的数据，通过转换率的波动来了解市场变化规律。这些常态数据，是根据已经发生的事实中摘取，所以并不会随主观改变。同时，只要不被外力（如广告等）影响，就会不断地重复（这里可以用人类的习惯来解释）。因此，合理的数据将是

　　数据不仅反映普遍的市场规律，更是消费者个性的体现。由于消费者与消费者的消费习惯不可能完全一致的，那么，不同的数据能反映不同消费者的偏好性（即个性）和共性。于是，不仅消费者能通过数据“对号入座”，找到偏好商品，而且市场也能通过数据的共性，定位目标人群。

　　精准，也是数据的另一方面的影响。此处的“精准”，并非“零误差”，而是相对准确地锁定所代表的范围。结合“客观”的属性，数据可以将人们的主观感觉更具体的展示出来。比如，通过温度变化和人们感受的数据对比，就能得知体温和环境温度的关联度，并可以借此简单判断人们的身体是否无恙，以及对应的严重程度。

　　精准的意义在于建立标准（标杆），尤其是建立在客观且被广泛接受的数据之上的标准，会更坚固且不可取代。

　　简单来说，数据的作用，就是告诉你这是（客观）什么，而不是（主管）“觉得”是什么。以体温和环境温度的假设为例：当环境温度比体温低10摄氏度左右，人们会感觉到凉爽；当环境温度比体温低超过15摄氏度左右时候，人们会感觉到冷；当环境温度比体温低超过20摄氏度左右，也许人们会感觉到很冷。于是，医生可以通过病人的感受，大概知道病人的严重程度，继而精确控制药的分量，而非因为医生的主观的差异认识导致用药过量或者少量而影响治疗进度，极大地减少误诊的风险。其中，10、15、20等数字，就是基于大量的数据分析之上而得出的结果。（注：该案例仅是假设，用以说明在日常生活中数据的作用模型。）

　　数据代表着真相，至少是真相的一部分。这意味着，在未来的竞争中，谁能掌控数据，谁能抢先一步掌控市场发展命脉。那么，如何掌控数据？

　　互联网模式或许是一种新的结合方式。随着计算机及网络技术的发展，对数据的采集、挖掘和应用的技术和模式上也有了更快的发展。根据对象的不同，采集数据的方法也不一样。如车联网模式，便是通过车载工具（采集数据）、云平台（收集、发送、分析数据）、用户（使用数据）来实现完整的数据架构。

　　农产品电商

　　回到农产品的问题上，在生活中，农产品电商一直电商界的难题。抛开门户类的网站（或许它并不算真正的电商，但其线下大量涉及批发交易，因此在这里默认为电商的一种形式），纵观目前已有的农产品电商，都未曾达到如淘宝一样的巅峰。究其原因，或许是拘于以下几种因素：

　　首先是冷链储藏问题。由于农产品自身的特殊性，它对运输过程中的温度、挤压程度、抗震程度等外界环境有着较高的要求。即便运输到达目的地，从入库到售出，中间又不得不设计到储藏问题。而在这个环节上，各大知名生鲜B2C（BusinessToCustomer，商家到用户）厂家多数是全套自己干--花大价钱自建冷库，自购冷藏车，力求在物流配送过程中力保食物的新鲜和质量。然而，这样真的解决问题了吗？

　　其实不然，尤其是对农产品电商来说，这只是治标治不治本的方法。众所周知，各大线下卖场（如超市、水果店）为了延长农产品的销售周期，最常使用的方法就是将之冷藏，待到合适的时候再将之解冻并出售。而经过长时间冷藏之后，农产品的卖相、口感、营养都会出现不同程度的衰退、下降--这是任何技术都无法避免的问题（个中原理是即使冷藏能缓解衰败的速度，但从低温回复到常温之后，衰败同样会加速。）--之前媒体大幅度曝光的“僵尸果”是类似事件。换而言之，消费者买到的并不是真正意义上的“生鲜”。通过冷链储藏的农产品电商也是一样道理，尤其是他们当中绝大部分采取的是采购模式，这个问题在实际中就会变得更突出。

　　除了因为冷链储藏导致品质问题，电商交易的硬伤问题（即用户的主观认识和客观存在的差异性。，如视觉差异，标准差异等）也是无法绕开的问题。且不谈放弃国内的市场，偏重选择进口国外农产品这样绕开问题的做法，给国内农产品标记来自某某某果园的标签，加上一堆辞藻华丽的形容词，怎么看起来都是自卖自夸，无法从根本上解决用户的核心问题：这是我想要买的嘛？好吃吗？

　　在价格上，由于承受了冷链储藏的成本，价格并没比市场价格低多少。以“黑美人西瓜”为例，在进货价在1.1元/斤的黑美人西瓜，在各大电商网站上的价格已经到3.2元/斤~5.3元/斤的程度。对绝大多数消费者来说，个中差异并不明显。

　　因此，农产品电商关键在于：先要有放心产品；得要有放心产品之上的标准；要有合适的物流配送基础；服务也是关键。

　　结合论证

　　综上两节分析，大数据在一定程度上，是能够补足农产品电商的根本不足。如我们通过采集农产品数据，为消费者“描述”出一个更客观立体的农产品实物形象，并以此作为信誉背书基础，最终实现大数据与农产品电商的结合。那么，这样的结合模型是否可行呢？

　　首先是在商业角度上，基于“大数据时代”的理念之上的“大数据”和“农产品电商”的结合。两者的结合有意义有在于：

　　“大数据”能直接消除“印象”和“实物”之间的差距问题。由于各种原因，即使在电商如此蓬勃发展的今天，无论是哪家电商，都大量存在“货不对板”的情况。如“很甜”，“不酸”等主观认识差异是引起争议的重要原因。在过往，通常是通过品牌背书（如京东、天猫），或者货源控制（如唯品会）来对商家进行约束。而大数据并没有为消费者提供任何主观影响，而是直接通过“大数据”的收集方法，将各种主观认识客观地表达出来。每一个消费者在商品选择上，都是主观不可挑剔的。当然会出现印象与实质的偏差，但随着时间推移，终究会无限偏向于完美符合。这也意味着，两者的结合能将消费者真正想要的东西展示出来。

　　“大数据”不仅帮助消费者筛选适合自己口味的农产品，更能通过筛选的过程中，对农产品品质分级，建立标准。以水果为例，一旦水果口感标准能被认可，那么，果园面对的不仅仅是水果市场，甚至可以面对如饭店、饮料、加工厂等加工市场。市场变大，自然盈利能力也随之增大。

　　“大数据”所建立的客观形象跳出了不同文化之间的差异。在某种程度上，认识数据比认识某种农产品更直接有效。于是，“大数据”与“农产品电商”的结合，也可以作为进出口贸易的平台--无论是进口还是出口，数据是打入市场最直接的方法。

　　其次是从人文角度上，中国农业的利用都还停留在很粗糙的耕种--买卖--耕种的循环模式中。一般情况下，基于学识、眼界和经济能力等原因的限制，农民不会主动改良品种，他们能做的，就是在同一片土地上种所熟悉的东西，收获并买卖。最可怕的是，随着大量的青壮年劳动力“北上南漂”，农业向前发展的后力也就更加不足了--极有可能再过几十年，我们会面临着纯天然的食物越来越少，越来越难吃的状况。

　　与农产品电商结合之后，数据采集则很大程度反映了市场的需求反向。两者的结合，相当于为农民建立的良好的市场风向标：摆脱传统的跟风种植的市场导向，到个性化培育个性运作，让每种产品都能找到它的偏好人群。

　　从大数据的特点，在农产品电商的现状相结合，从理论上来说是可行的。这种应用方式，无论在商业角度，还是社会效应上，都具有很大的发挥空间。实现应用的前提，是能够找到先行的检测，在消费者接触到农产品之前，能及时、准确地将数据检测、展示出来。若失去了这一先行工作，整个模式的结合将不具有可操作性。

　　方映乔

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