农村电商亟须建立大数据运营机制

1评论 2019-06-18 09:30:00 来源:中国经济时报 打板粤泰股份错在哪?

  ■本报记者 王晶晶

  当前,农村电商的市场规模节节攀升,数字化成为第二轮农村电商发展的主要趋势。通过数字化建设强化物流和供应链体系,已经成为各大农村电商竞争者的重要手段。国家职业教育研究院电子商务行业分院副院长、商务部研究院电商专家李建华日前在接受中国经济时报记者采访时表示,农村电商大数据的应用场景在不断丰富,亟须建立大数据运营机制,让数据变现。

  建立大数据运营机制,让数据变现

  中国经济时报:随着信息技术的突飞猛进和互联网应用的迅速普及,大数据正在成为经济发展的驱动力,农村电商的发展带动和产生了大量的数据,目前为何难以实现大数据变现?

  李建华:一是认识和意识不足。有的政府职能部门对于发展农村电商的认识和意识尚不到位,缺乏互联网思维和顶层设计,认为互联网和大数据虚无缥缈,无从下手。有的把互联网、电子商务和大数据等新业态与实体经济对立起来,认为“虚拟经济”会破坏地方的实体经济。有的企业更是拒绝电子商务,没有看到电子商务产生的数据对于打破流通和生产端之间的壁垒、提升生产效率,提高客户体验的积极作用。

  二是数据采集、存储和分析能力不足。对于大部分县域而言,数据采集、存储和分析应用都处于初级阶段,本地没有专门的服务公司,采集数据的成本较高,造成数据的价值没有充分释放。如乡村服务站点的信息数据汇总都不完善,绝大部分都停留在手工记账阶段,造成数据白白浪费。

  三是盈利模式不清晰。农村电商大数据市场目前还处于初级阶段,大部分专业化公司都是投入多、收益慢,前期以公益性的数据服务为主,靠地方政府投入和补贴为主,这在一定程度上影响了农村电商大数据的发展。

  农村电商大数据的应用场景在不断丰富

  中国经济时报:你认为,我国农村电商大数据可以应用在哪些场景?

  李建华:第一,精准扶贫方面。建立大数据电商扶贫模式,充分运用大数据开展对脱贫人员的跟踪及分析,持续巩固脱贫成果。可以通过“一户一码一品”的方式,将贫困户基本信息、产品情况、收入状况等数据采集录入“扶贫大数据系统”,利用信息数据的匹配,可以实现精准帮扶对象、精准信息采集、精准链接市场、精准利益分配,真正实现“因村因户因人”的精准帮扶。这样,可以把一线的领导干部,从传统的繁琐统计、监测工作中解放出来,更科学地实现精准脱贫,更有利于提高电商扶贫的质量和水平。如贵州贵定“一县一品、一镇一云、一户一码、一品一码”的大数据电商扶贫模式就值得借鉴。

  第二,精准转型方面。农村电商大数据的发展,引导农民从过去的靠经验种地转向靠信息数据决策种地,利用大数据对接千变万化的大市场,从“生产决定消费”的传统农业生产方式转向“消费决定生产”的新型农业生产方式,形成引领示范作用。地方政府完全可以借助流通端的大数据实现农业从种植到产销各个环节的一体化。依托于大数据的驾驭,逐步使粗放农业转为精准的效益与数量、质量并行的现代化农业模式。

  第三,精准生产方面。大数据可以根据不同的数据模型,分析出产品分布、农产品产量、上市时间、价格信息、物流信息、消费需求等重要的数据,让地方政府根据大数据了解竞品分析,帮助宏观决策,提高预见性,科学进行本地产业结构调整,避免同质化竞争,避免农产品集中上市销售,走差异化路线,实现错峰销售,最终形成共赢的生态链。

  第四,精准营销方面。根据电商大数据分析,密切跟踪消费动态,进行客户的精准定位,实现精准的营销,实现投入与产生最大效益化。此外,根据大数据分析的市场需求,走预售农业、订单农业、众筹农业的新型农业发展之路。

  四举措让农村电商大数据更好变现

  中国经济时报:针对我国农村电商大数据的更好变现,你认为,有哪些应对策略?

  李建华:一是提升农村电商大数据的认识和意识。针对大数据发展,一定要从本地资源禀赋、产业基础等情况出发,实事求是,既不盲目上马,又要理智对待。不妨先梳理和本地农村产品数据库,在公共服务中心建立本地电商大数据中心,通过这些数据,指导和调整本地企业的经营思路和经营方向,及时调整方向,规避市场风险,寻找更适合自己的大数据发展道路。

  二是加强大数据管理机制的建设。成立本地数据管理部门,完善本地数据统计制度,如本地农村电商物流数据和农村电商销售数据统计制度等,确保数据不流失、不冷却,充分挖掘大数据的价值。

  三是加强公共服务体系的建设。通过政策的扶持,引进大数据服务公司,为本地的政府部门、企事业单位和新农人等提供数据服务,逐步实现大数据产业市场化。如贵州省成立的“物流云”大数据系统,汇总全省物流数据,服务本地产业的发展。

  四是科学发展农村电商大数据。农村电商大数据的采集、存储、分析和使用绝不是一蹴而就的,要根据本地产业基础、资源禀赋等实际情况因地制宜,只有这样,才能更好地发挥大数据的价值和作用。

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