互联网技术的快速发展，为溯源的落地提供了基础的技术条件。
在溯源技术的洗刷下，将会有一大批优质企业被消费者追捧，同时也会有一大批防伪假冒的企业被消费者判死刑。在茶叶市场，也便是如此。
溯源势在必行
在政策和民众需求的双重压力下，溯源似乎成为了农产品发展的必然趋势。农业产业化国家重点龙头企业——武夷星茶叶公司，启用一物一码米多大数据引擎进军茶叶互联网+，通过米多大数据引擎一物一码在微信公众号平台开启产品溯源、监控等在线化管理，联动微信公众号营销，经大数据引擎收集、沉淀数据，也奠定了武夷星产业互联网转型的良好基础。
从品牌创建以来，武夷星对茶品质都是抱着一丝不苟的态度，但因为技术的原因，一直没有办法根治防伪假冒等问题，主要表现为：
1、溯源信息无载体录入，无法向终端消费者呈现；
2、产品追溯体系不健全，出现质量问题，精准召回难；
3、产品假冒伪劣，打假成本高，无法从根源上打假；
4、品牌商无从获知多少茶叶被消费或被收藏、库存多少，对做出制定营销策略缺乏数据支撑；
5、产品销量库存和消费者数据掌握在渠道手上，品牌商无法明朗市场动向。
一物一码扭转困局
而在互联网技术的支持下，完全逆转了传统农茶叶市场发展的困局。借助米多一物一码技术就能把生产茶叶的全过程通过一个商品一个码全过程、全路径可视化呈现给终端消费者，让消费者清晰了解到茶叶的产品、生长过程、以及生产方式等信息。也正是这个方法，让武夷星解决了溯源问题。
另一方面，借助米多一物一码的方式，为每件产品打上个二维码“身份证”，渠道经销商出入货、或售货时，扫码领取奖励，而此时武夷星便可获取终端茶叶的仓储库存、进出货数据等，品牌商透过数据所呈现的行为数据、场景数据，交易数据，流量数据，掌握消费者的真实需求，从而对其进行精准营销，实现有效的用户触达。
消费者扫码就能查真伪
随着消费群体的年轻化，影响消费者购买决策的因素越来越多，所以武夷星深度洞悉消费者心理，知悉消费市场上存在的现象，借助米多一物一码技术对生产线进行改造实施溯源，让茶叶溯源信息在其微信公众号中可视化呈现，并建立企业的品牌威信，加强消费对茶叶品牌的信任度和终端产品的监控。
针对茶的溯源和防伪，武夷星对每件产品都进行一物一码技术的赋码处理，采用米多一物一码大数据引擎打造“一罐一码、一箱一码、一盒一码”，在此之前，需要确定好有哪些溯源信息要展现给终端用户，然后每个生产环节中安排人员录入茶叶的生长过程以及加工过程的溯源信息，具体可责任到人，经手机或者系统后台录入至系统数据库中。
茶叶出厂流通至终端渠道后，武夷星还可以在大数据引擎后台批量为终端产品的码赋予不同的值，如：防伪、溯源、防窜、营销等属性，消费者购买武夷星的产品扫码即可查询茶叶的溯源信息，包括：产地、品类、年份、加工流程、扫码次数、产品所属经销商等信息一目了然。
若产品出现质量疑问时，公司只需扫描商品上的二维码，即可追溯到同批量商品，质量疑问的相关负责人；消费者也能通过扫码查询商品，安心、放心购买。
武夷星可为出厂后的终端产品的二维码赋予营销属性，使其拥有消费者扫码得红包、扫码得积分、扫码得礼品等，实实在在的好处精准落到消费者身上，这也就有效提高了消费者的扫码欲望，扫码率有效提到90%以上。
一个码记录了种植到消费的全流程溯源
基于一物一码的方式，实现消费者人人参与，人人监督，实时监控假冒伪劣、窜货、溯源等管理。让每个消费者都成为武夷星的“打假斗士以及品牌口碑的宣传者”减少稽查人工成本，维护品牌商及消费者合法权益。
在营销费用方面，消费者微信扫茶叶上的码，可立即领取武夷星事先在码上设置好的奖品（现金红包、积分、优惠券等），武夷星启用米多一物一码大数据引擎系统实现了用户扫码“所见即所得”，也避免了促销费用被中间渠道截留、被浪费。消费者得实惠，就有了购买的冲动，买的越多，得到越多。
相比于传统的溯源方式，一物一码有着传统溯源无法比拟的互动性和时效性。消费者扫码即可查看茶叶从种植—加工—出厂—流通的整个生命周期，消费者扫码便能可视化查看茶叶溯源信息，而武夷星的大数据引擎后台会记载终端每件产品被扫的二维码的扫码时刻、机型、扫码次数、扫码经纬度等。商品溯源模块的后台办理数据高度加密。
米多大数据引擎是品牌商的技术后盾
运用米多一物一码技术帮助茶行业具体责任到人的追踪溯源，利用标识层层追踪产品到特定的地区、乡村或农户、确认茶叶质量问题的来源，以便采取有效纠正措施。茶叶质量防伪、跟踪与追溯体系的建立，为茶企、消费者和社会提供了潜在的益处，对稳定茶叶销售市场，保证和稳定茶叶质量都具有重要意义。
其实，溯源功能仅仅属于“武夷星一物一码应用常态化”的其中一项刚需诉求。一物一码本质上是给每一个商品赋上一个数字身份的智能营销“二维码”。用户扫码实现了防伪、溯源等诉求后，品牌商也完成了数据的收集与获取。
之后，打通CRM、ERP等系统，使企业拥有“用户ID、产品ID、标识ID”三位一体的“活数据”。通过数据分析与挖掘为企业提供用户画像、用户需求、营销效果等分析，完成数据管理的闭环，最终用户数据资产私有化。
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