【农产品加工与保质保供数字化】基于葡萄精准营销的神园耘农管家平台

　　一、基本情况

　　张家港市神园葡萄源于1981年，是国内最大的葡萄产业综合服务商之一，专注于葡萄品种的引选保育、栽培技术研究推广、产区品种示范和渠道品牌建设、教学人才培养，致力打通优势产区最初一公里到销售渠道的最后一公里。神园葡萄规模较大，张家港总部基地550亩，有1350多个品种的种质资源圃；云南、新疆自建标准化示范基地1200亩，联合农户共建优质果品基地10万亩，通过新品种、新技术、新模式辐射带动全国50余万农户。作为苏州市农业产业化龙头企业，荣获江苏省现代农业科技综合示范基地、第八批江苏省农业科技型企业、国家级星创天地建设运营单位，2018年江苏省科学技术三等奖、第八届江苏省农业技术推广二等奖、第九届江苏省农业技术推广一等奖等多项荣誉。2018年，采用物联网技术和现代控制技术，建设“葡萄信息化栽培管理系统”，依据葡萄适宜环境条件，确定葡萄最优参数，在葡萄生产基地搭建智慧网络平台，实时监测异常情况，智能预警险情灾害，做到设施设备精准数字化控制。

　　二、建设内容

　　为提高鲜食葡萄销售，开发葡萄产业精准营销神园耘农管家平台，创建交互式场景，提高供需捕获效率，实现葡萄生产端和销售端精准匹配，达到生产、销售、服务等全过程的高效协同，探索高效农业由生产导向型向市场导向型转变路径，提供一个可复制、可推广的农产品产销一体化应用示范与解决方案。

　　（一）数据模型

　　在数据处理模块中，通过各项数据采集技术，获取用户信息、媒体标签等信息，其中用户信息大致分为网络行为数据、服务内行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数据。通过数据计算以采购渠道商的市场行分析为主题，以采购近度、选择偏好、采购频次、采购总量和平均采购额为分类依据，结合采购的葡萄品种、等级、单价及满意度调研等对数据进行处理，标定采购渠道商的用户画像标签，构建 RFM（Recency Frequency Monetary）模型。通过前台交互式查询获得标签——客户群分析结果与产品匹配策略。通过机器学习算法获得分析型挖掘类标签生成，并挖掘潜在客户。存储用户画像标签与元数据，可对单用户客户、标签、客户群数据进行管理与查询。采用整合算法，将用户画像标签与基于用户、项目协同过滤推荐模型作为混合模型的基础模型，得到较为精准的葡萄个性化推荐模型，实现葡萄生产者与市场的精准匹配。

　　（二）大数据平台

　　在实施方案中，第一步采集用户的购买商品的信息、用户对商品的评价信息等，构建用户画像与商品相似度的数据集；第二步，通过采用知识图谱的方法，构建用户画像模型；第三步，根据所构建用户画像模型，分析其喜好等并进行葡萄的精准营销方案。通过该方式以大数据平台作为技术支撑，利用平台的海量数据，针对葡萄特征和消费者爱好，精准推送，增收葡萄销售环节。智能移动终端的普及，为大数据技术的应用提供了有利条件，可以及时了解客户需求，锁定目标客户，提供个性化服务，有利于提高消费者的购物体验且节约购买农产品时的时间成本，并推动葡萄营销在电子商务中的快速发展。

　　三、主要成效

　　针对江苏葡萄种植户营销手段单一，小农户对市场信息易滞后、错误等问题，现存的农产品通过批发市场或渠道商上门收货方式，对于如今快节奏、高并发的销售数据难以精准匹配，该案例采用融合算法，将用户画像标签与基于用户、项目的协同过滤推荐模型作为混合模型的基础模型，将推荐结果采用线性加权的方式进行混合，可以得到较为精准的农产品个性化推荐模型，达到葡萄产业的产消精准对接，实现葡萄产业的数字化销售，推进葡萄产业数字化升级具有重要意义。项目已入驻各类渠道商50户，其中优质客户11家，服务于全省乃到全国的5万户农户60万亩葡萄园，交易额将超5亿。通过精准营销拓宽葡萄销售渠道，助力小农户的销售，提升江苏葡萄产业的整体效益，具有极大的推广价值。