产品推广的最终目的是把产品价值最大化的卖出去！令人欣慰的是，现在很多苗圃已经慢慢意识到在产业链上下游做产品推广的重要性，相信这种意识也会慢慢成为主流，形成一种更利于行业发展的竞争关系。传媒在这种意识形成的过程中扮演着引导的角色。
我们曾经把纸质传媒称为传统媒体，网络平台称为新媒体。时至今日，网络平台早已经变成传统媒体，自媒体的强势崛起被我们称之为新传媒，严格上来说数据平台才是当今的新传媒，因为自媒体的主要功能和传统的网络平台一样，发挥着信息发布传播的作用，数据传媒则带着人工智能化的时代标签。
在闲暇时间，我曾尝试着把接触到的所有求购信息快速的给它们找到匹配产品，平均每条不超过一分钟，从求购方给我的反馈情况看，效果比较满意。实际上，从咨询到求购，实际配对的满意度极高。这并不需要个人掌握充足的供应商信息，因为绝大部分推荐出去的产品，我都是不认识的，我所依赖的只是一个数据库。
从数据库里的信息配对出去，让求购方迅速了解供应方的产品信息，然后选择决定购买，这就是数据平台发挥出的作用。能够针对不同要求作出针对性很明确的配对，相比于传统网络平台和自媒体的记忆性宣传推广，数据平台宣传的目的性实现了跨越式进步。
以求购桂花为例，传统网络平台或者自媒体基本以发布软文性的求购信息为主，其中会明确透露桂花的一些基本信息，比如品种、规格、价格、存量，以及生产基地的一些服务内容等。但是用到数据平台，这些产品信息会被几倍甚至几十倍的细化，然后制成一份让人一目了然的表单，这其中就有求购方最关切的产地、实价、实存、实规和信誉度等信息，在求购过程中，只需按“格式”配对就能找到自己想要的东西。
这是数据平台自身的一个功能，它主要依赖于使用科学的技术手段对数据做出更加合理的编排，在买和卖之间架起了一座直通的桥梁。另外就是“提前预判”，数据能做到预判的功能比较令人怀疑，因为没有发生的事情具有很高的不确定性，但是当数据平台越来越完善之后，准确性会大大提高。
比如NBA（美国职业男篮）对数据的引用，其过程预判稍有偏差，但最终结果基本一致。在类似于体育竞技这种发生不确定性极高的领域基本能准确预判，相对于周期更长、更具规律性的园林行业，尤其在苗木这个版块来说，提前预判的准确性会更高，但我们行业在数据平台的开发上要远落后于体育竞技，我们能实现的预判能力极其有限。
要预判什么呢？预判投资回报和规避风险，好比苗木的市场周期和运动员的职业生涯，从高潮到低谷，苗木从兴起→高潮→平稳→衰落，大概有近10年的周期，运动员也基本如此。在这个过程中如果要投资5年，从高潮期开始一直到平稳期结束是最划算的，因为成长期和衰落期的回报率很低，高潮期虽然成本高，但是回报也很高，关键点是怎么把握高潮点的开始。
这点需要大量的数据案例作为参考，比如一个新秀，有前期的选秀评分，新秀赛季的数据表现，有防守质量、得分能力、场上正负值等，此外还有球员个人的身体素质、性格特点、伤病史报表，以及平时的训练态度、饮食情况，期间还会设立出勤率、出场时间等，以此评定一个球员上限，或者是树立一个未来发展的模板，从而对该球员做出投资预判。
苗木里同样需要有这么多的依据作为评定标准，虽然我们现在做的欠缺空间非常大，但是不乏在这方面做的非常严谨细致的苗圃。比如蒋杰的石竹品种系列，其欧石竹历经近十年的栽培测试才最终决定推向市场，期间主要考察产品的性状稳定性等问题，如果我们再考虑地被类市场周期、开花或彩叶地被类的实际应用空间、市场占有空间和比例等问题，那么苗圃对这个品种的发展规划会更加明确，从而实现更高的投资回报，但是我们缺少这种依据。
其次是规避风险，对于大数据的运用，相信很多企业更看重的是如何更好的规避风险，毕竟相比于不确定因素更高的投资回报预判，风险规避的准确性更高。比如“出道即巅峰”，也有很多运动员会迅速衰退的，和一些植物新品种很相似，刚出现几年很火爆，但是很快就销声匿迹了。正确的办法仍然是观察成长期的稳定性，一般是三年，规避前期风险，之后投资的成功率会极大提升。
还有就是判断衰退期，没有永远巅峰期的运动员，也没有永远牛势的苗木市场，优秀运动员的职业生涯接近10年，现象级的运动员15年，历史级的运动员也不过20年，在他们退役前的3-5年，数据都有断崖式的下降，然后开始走下坡路。
苗木市场也是如此，经历稳定成长期的品种，在高峰之后不会立刻退出市场，还会有一段很长的稳定期，直到有更好的可替代产品出现，从乔灌木到地被类，周期都有区别，只是我们缺少这样的数据依据。如果我们做好这些数据，能够帮助企业认清后期假象陷阱，不会盲目投资一个衰退中的产品，从而在很大程度上规避投资的风险。
数据平台是更高级更智能化的传媒平台，一是数据匹配，二是数据引导，这两点优势都是传统媒体无法比拟的。前者重在实现交易，后者重在实现投资规划，通过不断完善数据信息并加以整理分析，将会更深层次的影响整个行业的习惯。
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