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4 Facteurs à prendre en compte lors du choix d’un CRM pour agriculteurs
Que vous cherchiez à développer votre exploitation agricole ou que vous commenciez à explorer le CRM pour le marché des agriculteurs, il y a certains facteurs à prendre en compte avant de prendre votre décision. Ces facteurs comprennent l’indépendance de la plateforme, l’accessibilité et l’optimisation multi-objectifs.
Conception centrée sur l’utilisateur
Avoir un processus de conception centré sur l’utilisateur est essentiel à la réussite du modèle commercial mAgri. Avec les changements spectaculaires sur le marché, les entreprises ont dû s’adapter. Il est essentiel de créer des produits qui aident les clients à résoudre leurs problèmes et les informent sur leurs produits. Garder leurs besoins et leurs attentes à l’esprit permettra de renforcer la confiance envers la marque et d’augmenter les achats.
La conception centrée sur l’utilisateur (UCD) est une approche systématique de la création de produits. Afin de créer un meilleur produit, les entreprises doivent partir des besoins de leurs utilisateurs et utiliser la recherche pour déterminer ce qui fait un bon produit. Un bon processus UCD donnera à l’entreprise une compréhension claire de ce que les utilisateurs veulent et ont besoin et l’aidera à créer des produits plus efficaces et plus sûrs.
Dans l’espace mAgri, il est essentiel de concevoir des services autour des besoins des utilisateurs ruraux. Pour répondre à ces besoins, les ORM doivent s’associer à des acteurs de l’écosystème. Ils doivent également trouver les meilleurs moyens de fournir les produits et services aux utilisateurs finaux.
Optimisation multi-objectifs
Les paysages agricoles sont des systèmes complexes qui comprennent de nombreuses fonctions et les fonctions sont également différentes à différentes échelles spatiales. Afin d’optimiser la production et d’atteindre les objectifs environnementaux, il est nécessaire de prendre en compte diverses fonctions et pratiques de gestion. Il n’est pas facile de trouver des solutions optimales pour ces problèmes multi-objectifs.
Les algorithmes multi-objectifs peuvent aider à identifier les compromis entre différentes stratégies de gestion. Ces algorithmes peuvent également être utilisés pour optimiser la configuration spatiale des catégories d’utilisation des terres. De cette manière, un décideur peut apprendre les solutions réalisables. Cependant, ces algorithmes produisent des résultats complexes.
Pour résoudre les problèmes d’optimisation multi-objectifs, plusieurs chercheurs ont essayé différentes approches. Une approche est basée sur l’idée de visualiser le front de Pareto. Le front de Pareto est un ensemble de points optimaux le long d’une frontière de compromis. Dans cette méthode, les points optimaux peuvent être visualisés dans un graphe 2-D.
Adaptabilité à de petites tailles de champs
En utilisant une étude de cas dans West Mamprusi, une sous-région de la région Nord du Ghana, l’auteur a étudié la capacité d’adaptation des petits exploitants agricoles. Ce faisant, il a développé un cadre d’indicateurs. Le cadre développé est le produit d’une revue systématique de la littérature scientifique et d’entretiens avec des experts.
En utilisant l’heuristique susmentionnée, six déterminants de la capacité d’adaptation ont été identifiés. Ces déterminants sont spécifiques à l’échelle et comprennent les aspects économiques, technologiques, sociaux, environnementaux et institutionnels des agroécosystèmes. Le déterminant le plus important était les ressources économiques. Le deuxième était la sensibilisation et la formation. Le troisième est la technologie. Les indicateurs liés à la capacité d’adaptation des agriculteurs à des champs de petite taille comprennent les programmes de formation et l’adoption de technologies adaptées.
L’étude a pu tirer certaines des conclusions susmentionnées en menant une enquête auprès des agriculteurs, ainsi qu’en identifiant et en analysant divers indicateurs de la capacité d’adaptation. Les résultats révèlent qu’aucun petit agriculteur n’avait la capacité d’adaptation la plus élevée.
Indépendance de la plateforme
Les entreprises agricoles doivent disposer d’un CRM qui correspond à leurs besoins spécifiques. Un agriculteur, par exemple, veut un CRM qui l’aide à garder une trace de ses machines. Il en veut également un qui puisse l’aider à gérer ses dépenses et à augmenter ses bénéfices.
Un CRM pour agriculteurs peut l’aider à suivre son inventaire d’équipements, de céréales et d’autres choses. Il peut également l’aider à trier les options les plus rentables. Un agriculteur peut également utiliser le CRM pour l’aider à développer des relations durables avec ses clients existants.
Il peut également l’aider à améliorer l’efficacité de ses employés. Il peut également utiliser le CRM pour surveiller ses machines et éviter les pannes inattendues. Un agriculteur peut également utiliser le CRM pour augmenter ses ventes et attirer de nouveaux clients.
Accessibilité
Les organisations agricoles sont confrontées au défi de savoir comment augmenter les ventes et améliorer la satisfaction des clients. Une solution consiste à améliorer l’accessibilité du CRM pour les agriculteurs. Plus précisément, cela signifie développer un outil compréhensible pour les personnes handicapées. Cela signifie également développer une solution qui aidera les organisations agricoles à augmenter leurs profits.
Le but de cette étude est d’évaluer la disponibilité et l’utilisabilité des informations climatiques pour les petits exploitants de canne à sucre dans le sud du Malawi. Cette étude utilise des méthodes quantitatives et qualitatives pour évaluer l’utilisation des informations climatiques et la disponibilité des prévisions météorologiques.
L’étude constate que les hommes et les femmes ont tendance à utiliser une variété de canaux de communication pour obtenir des informations climatiques. Par exemple, les hommes ont tendance à utiliser un journal et la radio, tandis que les femmes préfèrent les leaders communautaires. En outre, les femmes sont plus susceptibles de faire appel à des courtiers du savoir.