蔣浩

摘 要：隨著互聯(lián)網(wǎng)以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，在電商營銷過程中，商品交易的數(shù)據(jù)已經(jīng)累積到大數(shù)據(jù)的規(guī)模了。在該形勢下，傳統(tǒng)的電子商務(wù)模式已經(jīng)無法對這些數(shù)據(jù)進行深入的研究和分析了。從而導(dǎo)致生鮮農(nóng)產(chǎn)品電商在銷售方面無法為消費者提供精準的營銷服務(wù)，使得消費者購買率大大降低。本文介紹了利用大數(shù)據(jù)對銷售記錄的分析，從而進行銷售的預(yù)測，幫助商家作出正確的決策，為用戶提供個性化的服務(wù)，從而提高生鮮農(nóng)產(chǎn)品的購買率。

關(guān)鍵詞：精準營銷;數(shù)據(jù)預(yù)測;數(shù)據(jù)分析;農(nóng)產(chǎn)品電商

1 引言

近年來，隨互聯(lián)網(wǎng)以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟時代已經(jīng)到來，城市中的生鮮農(nóng)產(chǎn)品電商發(fā)展更是方興未艾，規(guī)模不斷擴大，然而電商營銷[1]的過程中，商品交易的數(shù)據(jù)已經(jīng)累積到大數(shù)據(jù)的規(guī)模了。在該形勢下，我們傳統(tǒng)的電子商務(wù)模式已經(jīng)無法對這些數(shù)據(jù)進行深入的研究和分析了，從而導(dǎo)致了營銷人員無法準確的判斷的消費者的需求，也更是難以給消費者提供精準的營銷服務(wù)，使得消費者購買率大大降低。經(jīng)調(diào)查，當產(chǎn)品種類較多時，三分之一以上的企業(yè)無法作出正確的決策，從而喪失了最佳的定價機遇。而通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)分析[2]可以得出：當某種產(chǎn)品銷量可以預(yù)測時，價格每上漲1%則能帶來8.7%的利潤增長，由此可見大數(shù)據(jù)分析在定價中具有重要的作用，甚至已成為企業(yè)定價決策的重要利器。

當前傳統(tǒng)的電子商務(wù)模式已經(jīng)不適應(yīng)新興的生鮮農(nóng)產(chǎn)品銷售了，而隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)給我們的生活帶來無限的便利，但是隨之而來的則是信息的爆炸，面對這些海量的數(shù)據(jù)，有效的數(shù)據(jù)挖掘的工作可以幫助企業(yè)找到新的創(chuàng)收點[3]，另一方面，可以對用戶歷史消費行為等進行大數(shù)據(jù)分析，從而讓商家可以作出更好更理性的營銷決策，根據(jù)用戶的需求從而進行個性化服務(wù)，從而增加用戶粘度，提高用戶購買率。并且通過大數(shù)據(jù)的分析實現(xiàn)精準營銷，從而也可以節(jié)約企業(yè)的營銷成本，提高了營銷質(zhì)量，擴大電商營銷的覆蓋面，增加客戶受眾量。尤其針對受眾較廣的產(chǎn)品，精準營銷更能促進企業(yè)對市場風(fēng)向變化與變革的改變，根據(jù)客戶的不同服務(wù)需求，對營銷內(nèi)容進行調(diào)整，對客戶的個性化需求提供明確的服務(wù)，從而能夠得到客戶更大的認可，提高客戶的忠誠度。

2 項目開發(fā)技術(shù)

本項目研究主要是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對典型農(nóng)產(chǎn)品電商企業(yè)的生鮮產(chǎn)品交易進行數(shù)據(jù)分析，開發(fā)出一套面向農(nóng)產(chǎn)品電商交易的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，為企業(yè)提供農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)測、農(nóng)產(chǎn)品個性化推薦從而實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品電商精準營銷。在傳統(tǒng)的生鮮農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)營銷中，營銷決策往往是根據(jù)營銷人員自身的歷史經(jīng)驗以及對生鮮農(nóng)產(chǎn)品購買者的調(diào)查情況做出的，這樣的營銷決策主觀性較大。本系統(tǒng)可完美地解決以往營銷決策的漏洞。通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲進行抓取全國各地的銷售數(shù)據(jù)，再經(jīng)過數(shù)據(jù)的處理清洗，之后再放入模型中進行數(shù)據(jù)預(yù)測，最后將預(yù)測的結(jié)果通過AJAX技術(shù)無刷新的實時更新在系統(tǒng)中，顯示給用戶。

本系統(tǒng)全面支持云技術(shù)，采用獨家的數(shù)據(jù)預(yù)測算法，使用Web與數(shù)據(jù)層分離技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時刷新，全自動化操作，多平臺模式，全新網(wǎng)站頁面展示等。此外我們還采用了Laravel框架、ARIMA模型算法技術(shù)等。

（1）Laravel框架

Laravel是一個由Taylor Otwell所創(chuàng)建，免費的開源的PHP Web 框架，它支持用戶身份驗證和許可，具有模塊化的包系統(tǒng)且有專屬的包庫，提供連接許多種類的關(guān)連式數(shù)據(jù)庫的方式，提供工具來協(xié)助應(yīng)用程序的部署和維持，并且發(fā)展出許多語法糖。

（2）ARIMA

ARIMA模型全稱為自回歸移動平均模型。

3 系統(tǒng)功能

本系統(tǒng)包括2個子系統(tǒng)，第一個子系統(tǒng)為海鮮產(chǎn)品交易數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)，該子系統(tǒng)包括了有6大主模塊，當日各省海鮮銷售情況，往年的海鮮產(chǎn)品銷售月度統(tǒng)計情況，當月各類海鮮品種的銷售占比，每月的銷售量預(yù)測，實時的統(tǒng)計顯示目前的銷售情況，地圖顯示當月各省的銷售分部情況。讓用戶看到之后一目了然，可以很快的幫助用戶作出正確的決策。第二個子系統(tǒng)為水果產(chǎn)品交易數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)，該子系統(tǒng)包括了有6大主模塊，各個品種水果在各個季度的銷售情況，各個季度的銷售推廣方案策略，各季度銷售城市的排行，各季度消費人群的占比，各個城市中預(yù)測銷售額和實際銷售額的對比，地圖顯示各季度各地區(qū)的水果需求和供應(yīng)量。界面簡單明了，與傳統(tǒng)復(fù)雜的分析數(shù)據(jù)分析預(yù)測系統(tǒng)不同，我們獨有UI設(shè)計能讓用戶感覺眼前一亮，提供的信息更是重點，能幫助用戶作出更準確的決策。部分效果展示如圖1、圖2所示：

生鮮農(nóng)產(chǎn)品與其他一般商品不同，該產(chǎn)品的價格受到氣候、供求關(guān)系、地域等因素的影響后波動性較大。所以進行數(shù)據(jù)處理中需要包括交易市場所在地，市場名稱，農(nóng)場品類別、名稱、最低交易價格、評價交易價格、最高交易價格、抓取時間、交易時間等。由于生鮮農(nóng)產(chǎn)品市場分布在全國各地，產(chǎn)品本身數(shù)量也比較多，造成產(chǎn)品的價格記錄和質(zhì)量參差不齊，因此需要對大量的數(shù)據(jù)進行清洗。而且，部分產(chǎn)品自身存在的季節(jié)性問題，會導(dǎo)致該產(chǎn)品在非產(chǎn)出季節(jié)沒有交易記錄，導(dǎo)致整段時間的交易歷史數(shù)據(jù)出現(xiàn)缺失現(xiàn)象，對于此類較大規(guī)模的數(shù)據(jù)缺失問題，我們采用樣條插值法進行處理。

當處理完數(shù)據(jù)之后，最后我們使用ARIMA模型進行預(yù)測，將預(yù)測對象隨時問推移而形成的數(shù)據(jù)序列視為—個隨機序列.以時間序列的自相關(guān)分析為基礎(chǔ).用一定的數(shù)學(xué)模型來近似描述這個序列。這個模型一旦被識別后就可以從時間序列的過去值及現(xiàn)在值來預(yù)測未來值。ARIMA模型在經(jīng)濟預(yù)測過程中既考慮了經(jīng)濟現(xiàn)象在時間序列上的依存性，又考慮了隨機波動的干擾性，對于經(jīng)濟運行短期趨勢的預(yù)測準確率較高，是近年對時間序列進行預(yù)測應(yīng)用比較廣泛的方法之一。

4 結(jié)論

通過大數(shù)據(jù)有效地驗證了我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品電商在當前快速發(fā)展的電商量浪潮下發(fā)展不均衡的問題，隨著互聯(lián)網(wǎng)以及電子商務(wù)進一步的發(fā)展，生鮮農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)上交易額會逐年增加。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠幫助營銷者把握市場動向，從而對不同需求的產(chǎn)品消費者進行精準營銷和個性化推薦，實現(xiàn)精準的目標市場細分和定位，使營銷的決策更佳的理性化。不僅提高了營銷的效果和生鮮農(nóng)產(chǎn)品成交率，也大大的減低了營銷成本，并且也提高了生鮮農(nóng)產(chǎn)品電商服務(wù)水平，提升了消費者的購物體驗[6]。利用大數(shù)據(jù)的精準定位為產(chǎn)品目標市場、加快基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和生鮮農(nóng)場品大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)，完善大數(shù)據(jù)平臺功能、跟目標客戶進行精準溝通，并且根據(jù)不同客戶的差異化和需求提供個性化的服務(wù)。改善當前狀態(tài)，促進經(jīng)濟發(fā)展。加速實現(xiàn)現(xiàn)代的生鮮農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)精準營銷的新模式。同時，項目研究將會吸引一批又同樣興趣愛好的軟件開發(fā)者，進行系統(tǒng)的研發(fā)，對于提升開發(fā)者技術(shù)水平有著重要的意義。我開發(fā)的過程中，我和我的團隊也有遇到不少的問題，我們采用爬蟲進行爬取數(shù)據(jù)的時候，會遇到反爬蟲技術(shù)，我們需要專門的去進行繞過反爬蟲。由于數(shù)據(jù)量過大，清洗的過程也會較難，包括系統(tǒng)的維護可能也是一個比較大的難題，但是經(jīng)過我們不懈的努力和研究開發(fā)，最后還是協(xié)力解決了這些問題。通過這一系列的項目開發(fā)過程，我們自己的技術(shù)也得到了很大的提升。

綜上所述，本文著力于介紹生鮮農(nóng)產(chǎn)品電商交易數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和技術(shù)支持介紹，通過大數(shù)據(jù)分析對用戶交易數(shù)據(jù)進行分析從而實現(xiàn)對各個地區(qū)的交易預(yù)測，從而幫助商家作出更加合理的營銷決策，實現(xiàn)精準營銷，從而為用戶的提供個性化的服務(wù)，提高用戶的購買率。通過大數(shù)據(jù)解決了無法確認營銷效果的前提下，幫助商戶準確的作出階段性計劃，提高了電商營銷的精準度，這就是我們未來的電商趨勢。

參考文獻：

[1]侯銀莉.大數(shù)據(jù)環(huán)境下電商精準營銷策略分析[A].山西林業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，2018：248-249

[2]曾憲鳳.大數(shù)據(jù)環(huán)境下電商精準營銷策略研究[J].中國市場，2018（33）：126-127.

基金項目：浙江經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院2019年度校級大學(xué)生創(chuàng)新項目（編號：2019006）