基于GIS的猕猴桃电商精准营销智能分析

陈逸青，杨粉莉，高舶雯，杨联安，韩棋治

（1西北大学城市与环境学院，西安 710127；2咸阳市农业科学研究院，陕西咸阳 712000）

0 引言

农产品电商是结合传统农业与现代电子商务的新型农产品销售方式，以农业生产应用为中心的一系列相关交易活动[1]。农产品电商体系主要包括网上农产品期货交易、网上农产品衍生品交易、大宗农产品电子交易、农产品网络零售交易、实体企业O2O交易、农产品网上交易会等，即农产品电商的“金字塔”结构体系。《2019 年中国农产品电商发展报告》显示，2018 年已达到农产品电商融资高峰，各大农产品电商平台融资总金额超100 亿元。农产品电商以其规模宏大、市场机会丰富、风险较小等优势，已经成为资本追逐的焦点。在各大电商平台的推动下，国内农产品网络零售额不断增长。据统计，2019 年仅上半年即实现1873.6亿元的网络销售额，增长速度达到25.3%，高于全国网上零售额增速7.5个百分点。2019年全年国内的农产品电商交易额超过3000 亿元。提高农产品的交易效率，有效缓解了农产品滞销问题，已经成为促进农业发展和实施乡村振兴战略的重要支撑和有效途径。本研究针对传统农产品营销模式种植计划粗放、营销市场针对性不足、无法充分挖掘市场等问题，通过采集历年猕猴桃电商营销情况相关数据，建立地理信息数据库并结合GIS 空间分析技术，对猕猴桃营销大数据进行深度挖掘，预测市场的供需情况，以帮助种植者进行合理的种植方案决策，同时及时调整猕猴桃种植方案，满足市场多样化需求，预防产品滞销等现象发生，提高种植户经济效益。

1 国内猕猴桃产业发展现状

猕猴桃质地柔软，口感酸甜，营养价值丰富。含有钙、钾、硒、锌等微量元素，17 种人体所需氨基酸及丰富的维生素，被誉为“水果之王”[2]。中国是猕猴桃原产国，栽培历史已有1300多年，也是猕猴桃生产大国，种植基地分布于各地，种植面积与产量均居世界首位。随着物流体系逐步健全，猕猴桃相关加工企业蓬勃发展，国内外贸易十分活跃。

陕西秦岭北麓（西安市周至县、宝鸡市眉县以及咸阳市武功县为主），四川省西北及湖北省西南、贵州高原及湖南省西部，广东省河源市和平县，大别山区，河南省伏牛山、桐柏山，浙江省江山市是中国猕猴桃6个产区。2019年猕猴桃销售量占据水果销量榜第六，消费人群多、市场大。目前年轻群体为猕猴桃线上销售模式消费的主要群体，线上采购方式消费者接受度高。生鲜电商的发展也为猕猴桃销售开辟了新渠道，加速猕猴桃品牌化进程，拓宽了猕猴桃产品的销售范围。

2 猕猴桃农产品电商精准营销

2.1 猕猴桃营销发展过程中的主要问题

2.1.1 产量不断提高，供求关系变化 从农产品的特征看，农业科技的进步带来的猕猴桃产量增长往往导致产品价格的下跌、生产者收入受损[3]。同时，猕猴桃种植地区不断扩大，主产区周边也陆续开始种植猕猴桃。猕猴桃市场供需关系逐渐发生变化，在猕猴桃产出旺季易出现滞销、腐烂等现象[4]。

2.1.2 储存运输成本高，销售范围局限 由于猕猴桃有单位价值低、保质期短、易腐烂等特点，其储藏成本、运输成本较高[5]。配送过程中猕猴桃破损率高，配送点固定且分散[6]。大部分猕猴桃产品仅被销往本地或周边地区，而难以被销往较远的地区。在这样的销售模式下，市场范围狭窄，且近年来猕猴桃产量持续增加，易出现产品过剩贱卖等现象[7]。

2.1.3 准确预测市场难度大 传统的猕猴桃种植户无法及时准确掌握的最新市场信息以调整种植计划。大部分农户凭以往经验种植，缺乏对顾客及市场的深入了解[8]。由于其对市场供需情况的判断缺乏准确度，同样容易导致产品供不应求或是产能过剩，影响种植者利润，同时造成一定的资源浪费。

2.1.4 电商营销模式单一 国内大部分猕猴桃电商的营销模式都十分相似，缺乏创新意识，减缓了猕猴桃电商发展。部分电商平台没有经过市场的调研，在没有数据分析的情况下，其未来发展是具有不确定性的[9]。

2.2 大数据与猕猴桃精准营销

2.2.1 大数据与数据挖掘 大数据指在新处理模式下，具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力，借助互联网、媒体、书籍等渠道抓取某事物相关的大量的信息资产。其具有的5 种不同方面特点，分别为数据量大(volume)、复杂多样性(variety)、数据速度快(velocity)、分析价值高 (value)、真实性强(veracity)[10-11]。大数据分析在商业上的应用已逐渐成为社会经济关注的重点，通过大数据分析，商家可以掌握更加准确的市场动态信息，为商家销售策略提供强有力的帮助，有效提升市场竞争力和影响力。在大数据背景下，农产品电商营销也必定有所突破。

数据挖掘通常是指从大数据中搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。猕猴桃电商数据模式属于预测性数据模式。以时间为关键参数，根据时间序列型数据历史和当前的值预测未来的值[12-13]。将其应用在猕猴桃销售中，在猕猴桃电商平台网站上收集感兴趣的数据与潜在信息，分析得出其深层的特殊关系及相关有价值的信息等，如图1。

图1 猕猴桃电商大数据挖掘流程图

2.2.2 大数据在猕猴桃电商中的应用 农产品网络营销是传统农业向现代农业、数字农业与信息农业转换的进程中的关键环节。猕猴桃电商精准营销的核心就是通过大数据分析，精确匹配客户需求与商家能够提供的产品，以实现更精准的营销。因此如何充分分析利用顾客在浏览电商平台时留下的数据痕迹是数据挖掘的关键。将收集到的顾客相关信息与市场反馈信息建立信息数据库，并进行相关性关系分析，在此基础上分析预测用户消费倾向等[14-15]，以实现以下3个方面的应用。

（1）需求预测智能化：通过量化各数据之间的数理关系预测事物发生的可能性预测猕猴桃供需量，据此分析客户需求，安排农事，制定相应销售计划，把握市场动向。

（2）满足需求个性化：通过大数据分析出客户个性化需求，以及时准确地提供满足消费者的个性化需求的产品[16]。

（3）实现生产可控化：把握种植区动态，需求变化，及时补给，为商家提供各地区市场需求量、各品种需求量、潜在客户需求量等，预测市场走向，在锁定目标受众的同时，降低风险减少损失，准确评估利润实现收入最大化，有效帮助种植户种植决策，在实现精准营销的同时也实现精准种植。

2.3 猕猴桃精准营销内容

精准营销以客户为主体，运用相关工具和技术对市场进行定量分析，在合适的时间地点下，以符合消费者消费水平的价格，向相应的客户销售合适的产品，以获得最大收益[17]。互联网和移动互联网得到广泛应用之后，传统的广撒网式的营销模式已经逐渐过时，企业获取用户数据更加容易，同时大数据技术的日渐成熟，利用数据对客户进行定位、实现产品的精准营销已经成为可能。通过建模深入挖掘客户、产品方面有效的信息，结合移动互联网时代的各种微营销工具，如APP、LBS、微信、微博、微视等，提供丰富的场景化方案能力，快速满足客户对多场景的业务需求，例如大量图片的智能处理，直播/短视频获客，精准推荐提升用户复购率等。利用大数据赋能（算法）实现客户定位和精准营销。精准营销包括客户行为精准分析、客户精准定位、大客户筛选与定位、提升客户最佳体验、客户关系管理、产品信息的精准营销、互联网大数据精准营销、移动互联网大数据精准营销、APP 大数据精准营销、微信大数据精准营销、QQ 大数据精准营销、O2O大数据精准营销、视频大数据精准营销、微博大数据精准营销等内容。

3 GIS猕猴桃智能营销分析

3.1 GIS商业智能分析

地理信息系统(Geographical Information System，GIS)是将地理图形与数据库相结合的能够存储与处理地理信息的系统[18]。地理信息系统能够将地理数据的空间位置信息与属性信息有机结合，并可视化输出。其特有的空间分析与可视化表达功能进行辅助决策，满足城市规划、企业管理等各方面对空间信息分析处理的需求。

在农产品营销过程中，85%以上的企业决策分析数据与空间位置有关，例如市场分布、种植基地分布、产品运输等。GIS能够帮助猕猴桃电商企业将表格和数据库中潜在的数据之间的关联及数据变化趋势等以图的形式直观地表现出来，并进行空间分析。将数据可视化、地理数据空间分析与商业应用三者结合，以满足电商企业决策的多维化需求。

地理信息系统能够将抽象的数据反映在简明直观的地图上，帮助农产品电商精确定位潜在客户、总览产品销量、明晰服务范围，分析客户地域分布规律、时空变化趋势，以及优化物流线路与资源调度等。

3.2 GIS猕猴桃智能营销步骤

猕猴桃智能营销是在数据挖掘的基础上结合GIS技术的延伸。基于猕猴桃电商平台的消费者行为数据对猕猴桃品种、销售情况等精准研判，根据预测的消费群体需求进行定制化生产。如图2，左侧为大数据营销流程图，右侧为GIS 智能营销流程图。首先采集猕猴桃消费者在猕猴桃电商平台上活动痕迹数据，其中包括将用户每次访问电商平台搜索、浏览、购买的商品及各品种猕猴桃近年销量、热度等[19-20]。对抓取的相关数据信息进行统计分析，建立并深度挖掘大数据数据库[21]。将销售数据结合GIS地理分析及精准营销预测模型，得出不同地区市场对猕猴桃产品的需求情况。针对不同顾客群体的需求提供特定产品，以满足消费者的个性化需求[22]。将模型预测结果结合GIS可视化技术制作数字地图，选择任意关注的猕猴桃品种、渠道、产地，实现数据鸟瞰、销量排名等详细的数据总览，制作精准营销方案，以节约成本提高利润[23]。

图2 猕猴桃大数据营销与GIS智能营销对照图

3.2.1 猕猴桃产地与种植信息分析 收集了解目前猕猴桃产地基本信息以及猕猴桃种植信息，包括位置、产地规模、产量大小、品种等，建立猕猴桃产地与种植信息数据库，为后期精准营销分析预测提供数据基础。

3.2.2 猕猴桃销售信息分析 收集猕猴桃电商数据，包括各地区不同时间不同品种的猕猴桃销售量，以及用户在电商平台上留下的数据，构成猕猴桃销售信息数据库。

3.2.3 猕猴桃精准营销方案 以数字地图的形式进行销售数据的可视化显示，基于拟合的精准营销模型分析不同品种猕猴桃不同时间在不同地点的销售情况，预测各地区的销售情况。依据销售预测情况推测合理种植结构和销售规模，进而制定猕猴桃精准营销方案，建立精准营销方案。

4 结语

基于GIS的猕猴桃电商精准营销智能分析将猕猴桃电商平台大数据与GIS 商业智能分析有机结合，分析时间、地点、数量、品种等多因子之间的潜在影响关系，可对未来市场进行多尺度、全方位预测，制定精准营销策略。不仅能够为猕猴桃电商企业提供准确、及时、高效的深度营销方案，而且为种植户作出最佳种植决策提供直接帮助，切实提高种植户经济效益，从而在顺应市场需求的同时，有效防止滞销等现象发生，助力当地乡村振兴和精准扶贫战略实施。