农产品网络营销平台系统设计探究

农产品网络营销平台系统设计探究

[摘要]随着“互联网+农业”的不断发展,农产品网络营销平台的建设也越来越快,好的农产品网络营销平台可促进用户与商家进行高效交易。基本的农产品网络平台系统包括前台子系统与后台子系统,前台子系统是为用户设计,便于提供服务;后台子系统是为管理员设计,进行农产品各方面信息管理。同时本文还提出个性化推荐系统,其是一种信息过滤系统,根据用户购买和浏览的内容预测用户对产品的兴趣偏好。

[关键词]个性化推荐;农产品;网络营销

1我国农产品网络营销发展现状

随着互联网的快速发展,网络营销已成为经济发展中不可或缺的一种营销模式。近年来,农产品企业和经销单位开始逐渐认识到网络营销的重要性,农产品网络营销信息环境已初步建立。据有关资料显示,我国鲜活农产品产业专业网站有40多家,这些专业网站主要集中分布在蔬菜、水果、水产、花卉、畜禽等行业,除此之外,还有个别的单品种鲜活农产品专业网站,如柑橘、苹果、西瓜、荔枝、梨及枣等[1]。目前,农产品网络营销仍处于初期发展阶段。对“中国苹果之都”山东省栖霞市的调查发现,当地只有将近20%的果品商储公司在不同程度上应用了网络进行营销。这说明我国鲜活农产品的网络营销虽很有发展潜力,但发展态势整体缓慢。目前,我国农产品网络营销仍存在诸多问题,例如,农户缺乏农产品网络营销意识,管理机制不完善,发展体系不健全,缺少农产品质量安全追溯应用、物流管理系统等,从而严重阻碍了农产品网络营销的普及与发展。因此,在搭建农产品网络营销平台的过程中,应结合传统营销方式,分析现代网络营销及传统营销的优点与不足,进而提出当前时代背景下农产品网络营销的建设模式。目前,随着社会的不断发展,农产品网络营销已成为主要营销方式之一。

2农产品网络营销平台相关案例

2.1惠农网。由湖南惠农科技有限公司创办的惠农网(见图1),主要包含十大类型,涵盖1.4万个常见农产品品种,除了行业信息、供求信息以及采购信息外,还有行业资讯、农资学堂功能模块。惠农网作为一个中介平台,卖家农户与买家采购商在惠农网中可以相互了解、相互联系,将买家与卖家有效结合在一起,便于农户展示自己的农产品种类,也便于购买商购买要售卖的农产品,线上交易解决了生产源与各类销售市场农产品的交易对接,扩大了销售途径[2]。惠农网为生产农户与采购商制定了专业资讯,可促使其了解农产品实时资讯,而农资学堂可使农户获得想要学习的知识技术。同时,惠农网有同类推荐、最新推荐以及热门推荐专栏,可以更好地使用户看到自己感兴趣的产品。

2.2中国农业论坛。由重庆辉农电子商务有限公司创立的中国农业论坛(见图2),属于一种用户之间交流沟通的平台,通过互联网将有共同农业需求、目标的人联系起来,便于人们互相了解沟通农产品各个方面的情况,包括农产品价格、种类、生长环境、运用技术、相关政策等信息[3]。除此之外,用户也可以搜索自己需要的信息,可以根据多种回复,综合自身需要,更加具体地了解农产品。该论坛主要包括数据页、问答、评论、贴吧,对农业企业来说,既可以在论坛自身农产品的发展,也可以看到其他企业的相关信息,与之互相交流并产生一些农业合作,促进共同发展[4]。同时,可借鉴其他用户对话题提出的意见,及时意识到如何调整营销策略,促进农产品销售。

3个性化推荐系统关键技术概述

随着大数据时代的到来,面对大量的信息数据,个性化推荐系统的应用至关重要。其可以联系用户和信息,发掘用户的行为,将用户感兴趣但未发现的商品推荐给他们,使信息被感兴趣的人看到,帮助用户有效地找到有价值的信息,促使信息提供商与用户达到共赢。个性化推荐方式有所不同,其主要包括以下几大方面[5]。①基于人口统计学的推荐。根据用户的性别、年龄等基本信息,可建立属于自己的画像,根据用户画像与合适的距离度量计算用户之间的相似度,然后比较用户之间的相似度,最后向目标用户推荐与目标用户偏好最相似的产品,该推荐算法只要有了消费者的基本信息即可进行推荐。②基于内容的推荐。根据用户的评价、点赞等历史行为,推荐用户喜欢过的产品的类似产品。首先要对每个产品的特性进行分总结;然后根据用户习惯喜欢的产品特性,利用学习方法学习用户喜欢的产品特性;最后将用户喜欢的产品特性与其他产品特性进行比较推荐。基于内容的推荐方法可以这样假设:A喜欢吃葡萄,由此得出结论,A可能对葡萄的加工制作品也感兴趣,于是将葡萄干推荐给A[6]。③协同过滤。使用具有相似兴趣的组的偏好,向目标用户推荐感兴趣的产品。先收集用户信息,接着使用最近邻搜索技术,找到与目标用户兴趣相似的其他用户,从而产生推荐结果,将目标用户未关注的但是其他用户感兴趣的共同内容推荐给目标用户。协同过滤可以这样假设:甲喜欢产品B、C,乙喜欢产品B、C、D,丙喜欢产品B,可以看出3人均喜欢产品B,同时喜欢产品B的2人均喜欢C,由此得出产品B和C相似,此时可将产品C推荐给丙。④混合推荐算法。基于内容的推荐中产品特征有限,产品相似度取决于产品本身,而协同过滤推荐的效果依赖于用户对产品的评价,是不确定因素,对推荐结果的准确性有一定影响,为了克服两种推荐方法存在的缺点,可以将两种推荐通过不同形式进行组合应用,即混合推荐算法[7]。

4基于个性化推荐的农产品网络营销平台系统设计

“互联网+”时代背景下,充分利用互联网平台以及相关技术已成为网络营销的一大策略,网络营销平台建设对于农产品网络营销至关重要。近年来,网络营销平台队伍不断发展壮大,在惠农网、淘宝网这些营销平台运用计算机软件相关技术设计了不同功能模块,同时在各大网站以及平台中运用了个性化推荐系统,其已逐渐成为电子商务平台的有效竞争之一。基于个性化推荐的农产品网络营销平台系统主要包括前台子系统、后台子系统、推荐流程模块3部分,推荐流程模块是该系统的核心部分,主要为用户提供个性化的推荐服务,方便用户做出更好的选择,得到更好的使用体验[8]。

4.1前台子系统设计。前台子系统主要是为用户服务,系统中可以设计注册、登录、商品搜索、分类菜单、农产品展示、农产品信息及农产品购买等功能模块。用户首先可以注册登录进入系统,在分类菜单模块中可以选择想要了解的农产品种类;在农产品信息模块中可以了解某些农产品相关的新闻和资讯;在农产品展示模块可以看到该农产品的详细情况,充分了解后用户即可将自己喜欢的农产品加入购物车进行购买[9]。

4.2后台子系统设计。后台子系统主要是提供给管理员,对功能模块进行一系列管理。例如,管理员可以对资讯及广告信息进行实时更新编辑;对用户提交的信息进行审核管理,审核通过后才能进行登录、支付等;对系统产品权限进行维护管理,如产品更新、产品价格变动等。通过后台子系统的管理可使各种功能得到更好实现,具体流程如图3所示。

4.3推荐流程模块设计。营销平台的个性化推荐设计主要包括营销平台数据采集、营销平台数据预处理、“消费者—产品项”兴趣矩形模型生成、推荐结果生成4部分。在营销平台的数据收集过程中,收集的数据来自消费者在网络营销平台中的行为,为营销平台的数据挖掘服务,同时,营销平台的数据挖掘主要是为了完成营销平台数据预处理和“消费者—产品项”兴趣矩形模型生成过程。营销平台数据预处理是为了除去消费者行为数据的一些不相关数据,并按照一定格式重新整理,为“消费者—产品项”兴趣矩形模型生成提供有效正确的输入[10]。“消费者—产品项”兴趣矩形模型的生成,首先是根据预处理生成的结果挖掘消费者对产品的兴趣程度;其次为了更加准确地获得消费者对产品的兴趣程度,会根据消费者对产品的反馈对兴趣矩阵中的值进行修正。推荐结果生成是根据“消费者—产品项”兴趣矩形模型现有的兴趣度值,估计消费者对其他未浏览产品的兴趣度值,从而形成相应的推荐结果列表。

5结语

农业现代化是我国农业发展的重要方式,在“农业+互联网”发展过程中,应解决农业在生产、销售等方面的问题,农产品网络营销平台可以快速高效建立各个地区企业与企业之间的联系,使得推广农产品方式方便有效,利于产品销售。农产品网络营销平台可以推出极速审核、流量推广、优先配送等帮扶政策,开启线上直播助力滞销农产品销售,推出农产品特卖系列专区,增加对核心产地农产品的集中采购;农产品网络营销平台也可以与各地区农民“连麦”,开展上线“吃货助农”会场、上线产地直营特产活动,共同推介滞销农产品。随着大数据时代的蓬勃发展,网络营销平台也会有大量数据需要处理,从这些数据中挖掘出潜在的有价值有效的信息非常重要,而个性化推荐系统在其中具有重要作用。个性化推荐系统可以根据消费者的需求为其提供个性化服务,因此创建基于个性化推荐的农产品网络营销平台系统极具有现实意义。

作者:张小慧 黄港作 牛芗洁 单位:北京农学院计算机与信息工程学院