基于數據驅動的社區團購助農產品供應鏈優化研究*

□ 黎敏琦

(長安大學 經濟與管理學院，陜西 西安 710064)

后疫情時代，由于新冠肺炎疫情對全國經濟和人民心理造成了沖擊，消費者的購買心理也隨之發生變化。在疫情隔離期間，為了減少人與人之間的接觸，人們的線上交易也隨之增多，以往人們前往菜市場進行采購農副產品的行為轉移到了線上。同時，隨著社會的發展，年輕人成為了線上消費的“主力軍”，同一社區的社區群體、同一流量平臺上的流量群體、同一工作場所里的白領群體等往往具有相同或類似的消費需求，這極大地促進了社區團購的發展。

社區團購是依托社區內部具有相同或類似客戶屬性的群體與其團長的社交關系而展開商品交易的針對具體客戶消費需求定期或不定期對該群體進行消費刺激以及精準營銷的新型零售模式，該銷售模式具有區域化、特定化、次日達的特點。

我國農業經濟多以“小農經濟”為主，不同種類的農副產品往往分散在全國各地，且各地農產品產量較小，無法實現大規模采購。受飲食結構影響，居民日常消費多為農副產品，且不同地域的居民有不同的飲食習慣，如南方多食米飯，北方多食米面。為了保證農副產品的新鮮程度，居民采購方式多為一天或兩天一采，每次采購產品數量較少。

當前，我國正處在農業轉型的關鍵時期，大數據技術的發展與運用可以推進我國生鮮農產品的供應鏈創新。利用大數據技術，可以實現對末端用戶需求的預測、優化生產者的生產計劃并指導農戶“以銷定產”、與交通系統建立數據聯系使配送系統管控更加合理和精確、建立以社區團購中以銷定采、拼團定價的C2B模式為主的供應鏈云平臺，整合資源、追蹤物流、管控品質、產銷對接。

1 助農產品發展現狀

現如今，社會掀起了一股愛心助農的風潮，人們積極購買助農產品，以期為扶貧事業獻上一份力。然而，筆者在實地調查采訪涉及助農產品社區團購的供應商家以及助農產品的相關消費者后發現，助農產品存在以下幾個問題：

第一，助農產品多在經濟不發達地區生產，產地冷鏈脫節，冷鏈對接成本高企。社區團購以銷定采極大地提高了采銷的數量和方向的匹配度，進而有利于在冷鏈運輸的周轉和流通過程中減少錯配導致的損耗，但由于助農產品所在地區冷鏈配套基礎設施建設不健全，在與社區團購冷鏈對接時出現脫節的現象。

第二，助農產品的生產主體小而散，不利于集中流通。一是不利于冷鏈配套設施的集中投資和運營；二是不同生產主體之間的生產能力、品質標準、采收節奏等存在差異，給產地標準化處理帶來極大的時間、人力和損耗成本；三是無法及時響應大規模采購。在面對大規模采購時，小而散的供給模式需要提前采收并進行匯集，而社區團購的匯總訂單往往在夜間十點以后生成，過早地進行采收將無法保障訂單抵達時的產品品質。

第三，助農產品的成色、質量不統一，有好有壞。助農產品多為農戶自家種植，數量少，產品成色多取決于農戶自身的種植水平，那么在社區團購對該農戶進行采購時，在沒有質檢員，全憑農戶供給的條件下，所采購的產品質量是不確定的，若客戶收到質量差的產品，很可能會對助農產品失去信心，造成客戶的流失。

綜上所述，助農產品供應鏈仍存在以下痛點：第一，助農產品生產端仍具備“小農經濟”特征，用戶需求端呈“高度碎片化”和“口味多元化”特點；第二，助農產品的銷售流通環節冗長，流通效率低、流通損耗率也相對較高；第三，我國冷鏈物流仍未完善，農產品在流通環節中損耗率高；第四，助農產品的多級供應鏈使得市場信息不暢，從而導致了農產品出現一邊滯銷、一邊緊俏的不平衡現象。

在進行農產品質量安全保障體系構建過程中，需要實施從產品生產到產品銷售全過程監督管理模式。主要是因為，現階段國內農業生產仍然以一家一戶格局為主，農戶是農產品主要提供者與生產者。由于利益驅使，個別農戶為降低產品生產成本，很容易會選擇價格低廉農藥或者非法添加各種激素等，會使產品質量安全大打折扣，是影響農產品質量的源頭，而產品包裝、運輸以及儲存等環節如果出現問題，會造成產品二次污染，所以實施全過程質量監督與管理極為重要。

圖1 傳統農產品流通渠道

2 社區團購推動助農產品供應鏈發展

社區團購農產品供應鏈一般含有5個節點，如圖2所示。

圖2 社區團購助農產品供應鏈節點

通過社區團購這一銷售模式，可以在極大程度上促進助農產品的銷售。社區團購在質量、價格和時效這一“不可能三角”結構中舍棄了時效，而反饋結果發現消費者并沒有像電商商家所想那般對時效具有高要求，這極大地推進了社區團購這一銷售模式的發展。消費者社區團體內以銷定采、拼團定價的C2B模式使得前端庫存和倉儲成本大大降低；時效上，提前預定，次日或者三到五日送達也被消費者所接受。

針對助農產品，社區團購可以為其帶來以下幾點優勢：第一，社區團購可以降低助農產品供應鏈流通信息成本，有效配置供給與需求，促進資源優化配置；第二，社區團購精準捕捉各個社群的客戶需求，通過消費數據分析繪制客戶畫像，在數據標簽化管理、助農產品需求預測基礎上推動“以銷定產”。

目前，社區團購助農產品供應鏈存在以下幾個問題：第一，一些具有實效性的助農產品具有高損耗的風險，尤其在夏季高溫的時候，社區團購助農產品供應鏈面臨著如何解決生鮮到倉分揀、物流配送到團長以及消費者自提這三個環節中生鮮產品的保鮮和足量問題。第二，在助農產品覆蓋范圍達到上百個甚至上千個社區時，統倉統配這一生鮮流通效率及成本最優的模式將不再適用，從采購端到終端的高頻配送勢必會提高物流成本；第三，社區團購助農產品的業務對團長依賴性較強，團長和流量波動會導致助農產品訂單規模的不穩定。

針對社區團購這一銷售模式，可以從以下幾個方面對助農產品供應鏈進行優化：第一，社區團購推動了助農產品上游作業的標準化、節約化和規?；?，因此可以通過分派專業人員對農戶進行管理，完善助農產品統一質量安全標準；第二，借助社區團購這一手段，可以在全渠道收集匯總、分類助農產品的消費客戶信息，完善社群數據標簽化管理引言；第三，通過所收集的客戶信息，對消費群體的行為、偏好以及消費趨勢進行追蹤，以推動農戶市場需求導向下“以銷定產”；第四，社區團購聯合新興的電子科技手段，可以完善助農產品質量安全追溯體系，對農產品質量安全進行全過程監控。

3 基于數據驅動的社區團購助農產品供應鏈優化策略

運用大數據技術，對社區團購助農產品供應鏈進行優化，通過建設“線上社區團購平臺+線下自提店面”的模式，實現線下線上雙向引流，進而打造一個商業模式→供應鏈策略→供應鏈配置→供應鏈運營的優化模式，實現社區團購助農產品的“新零售+供應鏈”。

3.1 供應鏈主要環節優化

3.1.1 生產環節數據驅動

運用大數據技術為助農產品建立專屬數據庫，存儲每一份產品的生產產地、商品種類與凈含量、生產日期、保質期等信息，社區團購企業為每一類助農產品設立合格指標要求，企業的助農產品數據庫管理人員將產品信息與現有指標進行比對，在生產端篩選剔除不合格產品，將合格產品發往倉庫進行下一輪揀選。通過對助農產品的信息進行錄入與篩選，完善了助農產品的質量監管體系。良好的助農產品質量，可以提升助農產品、社區團購企業的口碑，減少顧客投訴率，避免對不合格產品投入加工和運輸成本，留住老客戶，吸引新客戶。

3.1.2 倉儲環節數據驅動

由于社區團購的“共享倉-中心倉-網格倉”三級倉配體系結構，助農產品從生產端運出后需至少三次進出倉庫，方可抵達消費端。運用大數據技術建立三級倉庫的信息共享系統，借助大數據技術信息傳輸的及時性、精確性，使供應鏈上下游企業能及時獲取助農產品信息、物流信息，識別風險，做好預警防護。利用大數據技術對產品信息進行透明化、可視化，可以幫助推動社區團購助農產品供應鏈發展。

3.1.3 物流環節數據驅動

運用大數據技術可以捕捉社區團購助農產品在供應端、倉儲端、銷售端等環節的物流配送需求。首先，利用大數據的最優路徑規劃技術，從空間區域對農產品供應鏈的物流配送路線進行設計和實時分析，從而提高社區團購助農產品物流配送的效率，并且提高物流設備的資源利用率，大幅降低物流配送成本；其次，社區團購企業、物流企業、消費者可以通過物流管理系統查看助農產品的具體信息，物流管理系統通過追溯碼，將助農產品的產品來源、運輸條件、產品包裝、綁定訂單等環節信息進行錄入，企業可以通過物流系統上提供的信息合理選擇物流公司，消費者可以實時監控所購買的產品信息，物流企業可以根據產品屬性進行差異化配送，以提高物流配送效率。

3.1.4 銷售環節數據驅動

在社區團購企業銷售環節，信息管理系統內錄有助農產品的生產信息、產品檢驗信息、產品在各倉庫的庫存量、產品物流運輸信息、客戶訂單信息等，社區團購企業通過銷售環節的信息管理系統及時了解助農產品現有庫存數量和產品訂貨情況，利用大數據分析技術指導企業及時補充特定助農產品庫存，并對臨過期產品進行清理，制定相應的生產營銷計劃。

利用大數據技術，可以對社區團購助農產品供應鏈進行創新：令整個供應鏈呈網狀形態，使其更好地解決速度、服務質量和成本效益之間的矛盾，同時實現供應鏈運作的低成本和快反應，并滿足客戶需求的多樣化；可以大大降低社區團購助農產品供應鏈存在的風險，促進其降本增效；可以對接農戶和社區團購企業，通過數據對收集和分析，幫助其挖掘客戶需求，并利用平臺協同物流運作，從而實現對客戶的定制化服務。

3.2 拓展環節優化

通過數據驅動，還可以從以下幾點對社區團購助農產品供應鏈進行優化。

第一，需求預測，消費群體需求的不穩定是助農產品面向市場銷售的最大挑戰。通過大數據技術收集用戶消費數據，了解用戶的習慣、喜好、需求意愿，再對所收集數據進行分析，進而對目標用戶的消費需求進行模擬，探尋用戶的助農產品消費規律。利用大數據分析技術所得的用戶消費需求規律，對當地社區團購助農產品供應商或生產農戶進行備貨指導，同時對社區團購助農產品供應鏈中的其他上游供應端提供生產資源優化配置的指導。數據驅動的最終目標是所預測需求可以使農戶“以銷定產”，調整其種植的農作物種類以及產量，減少或避免因生產過剩造成的資源浪費；同時使社區團購企業通過預測的客戶需求進行“以銷定采”，減少或避免極易損耗的助農產品在倉庫內的堆積，以至形成“瘦狗產品”，并在長時間堆積后產生變質和浪費；從社區團購企業的角度來看，針對需求的精準預測可以減少其營銷成本，好的預測數據可以使企業將更多的目光放在難銷售的產品上，以實現精準營銷。

第二，物流協同，物流運作貫穿于整個社區團購助農產品供應鏈，供應鏈的環節多、重復作業多、管理復雜，通過大數據等技術的監測與信息反饋，可以很好地控制物流運作中產生的風險，如產品破損、變質等。

第三，數據增值，大數據算法通過對數據進行清洗、審核、篩選、排序等，利用算法建立數據維度，挖掘數據關聯性，將大數據分析與預測結果以圖形或圖像等方式顯示，從而幫助社區團購企業及農戶發現數據中的隱含規律性信息。

第四，質量監管，應用大數據技術對助農產品生產過程中的生態環境進行自動監測，以及對助農產品的生產、流通、銷售過程的全程信息感知、傳輸、融合和處理，完成對社區團購所提供的助農產品從生產地到消費者的全程追溯，對不符合助農產品質量要求的產品進行及時的攔截和處理，最終形成一個互聯互通、共建共享、業務協同的社區團購助農產品質量監測預警體系，提高社區團購助農產品質量監管的時效和效果。

4 結論

將大數據技術運用于社區團購助農產品供應鏈可以直接將最上游的生產端與最下游的需求端進行連接，更好地改善生產端與需求端之間的“信息不對稱”現象，從而從根源上幫助農戶實現“以銷定產”的目標，減少資源浪費；通過收集消費者需求信息，可以明確地了解目標群體的消費需求，從而使生產端可以“投其所好”，及時調整生產品種及數量；大數據技術也提高了物流的效率，滿足了消費者對產品的時效性需求；最后，運用大數據的監控功能，實現對助農產品各個流通環節的追溯，為消費者的食品質量安全提供保障。