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摘要：根据国家乡村振兴的框架，为了解决农村经济发展问题，农村电商在信息化驱使下发展起来。在互联网背景下，在农村电商中应用大数据技术进行营销模式创新，优化配送效率。大数据技术在促进农村电商发展的同时也存在一些局限。本文在分析大数据技术在农村电商应用现状的同时，就相关问题提出一些改进建议。
关键词：大数据；农产品；电商
1大数据技术的应用
1.1改革营销模式
电子商务营销主要指企业依托互联网，使用各种方式来提高企业与客户之间的交易行为。早期的电子商务营销模式不能够对客户需求进行深入研究，营销模式主要依靠主观推荐产品和服务，不顾客户的消费习惯进行产品推广。比如在传统的电商中，常见的营销模式就是一味地把产品放在消费者搜索条目的首位。尽管这种营销方式可以扩大部分产品的销售量，但是不能切实满足每位客户的购买需求。市场营销的基本目标也是最重要的目标是满足客户的需求，在营销过程中持续存在客户的潜在需求以供挖掘。在浏览互联网的过程中所有活动都会产生信息，大数据技术根据这些信息，可以实现市场细分，实现客户的精确定位。
1.2提高产品运输效率
农村电商主要销售产品为生鲜农产品。它作为一种特殊的产品，一般具有含水量高、易腐烂的特点，因此提高物流效率对于农产品电商平台具有非凡的意义。在消费者层面，生鲜农产品的客户相比其他产品来说，在规模小、地点分散、时效性方面具有较高要求。在运输过程及反馈过程中产生的信息通过大数据技术的分析，可以优化产品的物流效率。首先物流配送的信息的准确率得到提高。物流作为客户购买行为的尾端环节，及时处理订单、商品安全快速到达对客户满意度有较大影响。通过大数据技术来收集物流数据并对其进行分析处理，从大量数据中发现对优化物流有关的信息。
1.3实现价格策略灵活调整
在传统农村市场销售过程中，农产品价格调整相对滞后于市场形势较为被动。产品销售进入电商时代，农产品从销售到评价的模式更为方便，消费链条缩短。借助于互联网，农产品市场形势的规律及其变化可以及时被发现，电商企业可以及时灵活改变价格，动态调整产品价格。根据马克思主义经济学，产品价格不是一直维持不变的，而是围绕产品价值上下波动，会受到市场形势及供需关系的影响。同一个产品在不同的营销阶段也要根据市场占有率进行价格策略的调整，持续动态调整产品价格，保持产品自身在市场的竞争力。
产品在市场的进入期，主要是提高产品的知名度和提高产品的市场占有率。在这一阶段除了多渠道宣传产品之外，还需要釆取薄利多销的价格策略。
进入成长期和成熟期后，产品已经有了一定的市场份额。企业根据大数据分析可以适当提高产品价格，同时提高服务质量，维持与客户的良好关系，以获得更高的利润。
在产品的衰退期，企业能够在推出新的产品的同时，根据大数据分析，对老产品做出降价让利的价格策略。
农产品价格同时还受到生产状况、供需关系等因素的影响，企业可以依靠大数据技术对这些影响因素进行分析，及时发现市场形势的变化，评估当前农产品价格的竞争力，实现产品价格的动态调整。
1.4优化用户购物体验
大数据可以对客户的消费偏好、购买习惯等数据进行分析处理并据此对客户进行分类整合。分析结果对于满足每位客户的满意度有着重大意义。因此每位客户的购物页面产品是根据客户自身的消费习惯个性化生成的，这就保证了每一位客户的购物体验符合自身需求。
此外，农村电商可以根据客户的需求进行市场划分，在维护原有客户的同时，更好地开发新的客户，保证产品市场的持续扩大。优化了用户的购物体验才可以使产品为企业带来利润，保证企业的经济效益。
2存在问题
2.1大数据技术在产品营销中应用不足
目前部分农村电商企业对于大数据营销的概念理解存在误区，简单认为电子商务仅仅只是将交易过程由线下转移到线上，把消费者购买付款作为唯一的营销目的，与电子商务的数据化趋势有所偏离。在传统的网络营销中，企业营销主要是满足主流用户的需求，即大众化需求。随着国民经济及人民消费水平的提高，多样化，个性化慢慢成为用户需求的特点。美国人克里斯•安德森在2004年提出“长尾效应”说明了满足个性化需求对于互联网时代的企业具有非凡的意义。企业即产品供应者开始注重每位客户个性化需求的满足，这在原有的营销模式中很难被实现。大数据技术使满足这类需求成为可能。
当前很多农村电商主要是依托第三方如淘宝，京东等成熟电商平台，企业规模小。在这种情况下,农产品电商企业由于权限不能获取客户的所有数据，企业自身釆集分析数据的能力不强，也是限制企业在在大数据背景下实现精准营销的因素。
2.2大数据技术应用在生鲜物流中的限制
尽管大数据技术在物流中可以优化运送效率，提升客户体验，但是在目前的生鲜农产品物流中仍存在各种限制。物流信息化水平不高是主要限制因素。不同的生鲜农产品在运输中对于温湿度，光照等因素由要求，运输成本居高不下，在对硬件的配备上，如传感器，信息处理的计算机，RFID等设备不重视，对物流信息不能完整釆集，这样在配送过程中对于产品营销、客户权益，食品安全相关的信息被遗失。同样，现有硬件不能和数据库实现完美联接，信息库更新不及时导致对己收集的信息加工不完善，信息利用率低。部分企业对于数据不重视，即使收集到信息，也不能利用大数据技术对信息进行挖掘，不能在原有信息的基础上产生有价值的信息，无法支撑运营策略。
3建议
3.1培训大数据知识提高数据营销意识
在农村电商领域应用大数据技术，最根本的是要提高经营者的信息化素质，提升其信息技能，使每个农村电子商务经营者都成为一个专业的数据营销人员，使其充分意识到大数据对于精准营销的意义。比如大数据分析预估农产品市场形势，大数据使用收集到的某类农产品关注度、浏览量及用户购买数据等进行分析处理，及时掌握市场变动，制定对应的营销策略。其次还可以使用大数据实现对客户的精准营销。根据收集的用户信息，进行分析,给用户分类，为用户画像。根据这些信息实现个性化产品推荐，除此之外还可以指导产品设计及推广信息的投放。
3.2优化大数据技术在物流配送中的使用
发现相关性是大数据技术应用的的一部分，一般通过对收集到的数据进行分析、挖掘其商业价值得到。借助于大数据技术，可以灵活地调度车辆，有效地对每一个环节进行监管，提高物流效率。如建立机器学习模型来优化车辆调度，对所有配送路线的路径长度、配送次序进行整体优化。其次还需要加强硬件建设，尽量为所有配送车辆装备先进的信息收集设备，实时更新信息，而不是单一的地理位置信息。综合对数据进行收集处理、支撑，做到精细化分析。结语在电子商务交易过程中会产生大量的数据。通过应用大数据技术收集、分析、处理这些数据，为企业制定运营策略、实现消费者精准营销、实现产品精细化经营提供了可能。但是由于经营者的数据意识不足及收集处理数据相应的设备配备不完善等因素，因此在农村电子商务中应用大数据技术仍存在一些限制。只有不断革新信息技术，不断对营销模式等进行持续探索，才可以保持企业产品的竞争力，实现利润增长。
参考文献
[1]吴文清，吴爱栋，我国的农产品市场推广模式分析—基于“互联网+”背景下，当代经济，2018（16）：28-29.