消费者网购生鲜农产品满意度影响因素实证研究

龙源期刊网消费者网购生鲜农产品满意度影响因素实证研究作者：王冠宁来源：《商业经济研究》2018年第06期内容摘要：随着“互联网+”的快速发展，消费者网购规模得到了快速扩大。本文采用因子分析模型，构建我国消费者网购生鲜农产品满意度影响因素研究模型。研究得出：服务质量因子和生鲜农产品质量因子是影响消费者对生鲜农产品满意度最关键的因素；调查问卷表明电商平台界面设计因子和物流是影响消费者网购生鲜农产品满意度的次要因素。因此，我国生鲜农产品电商平台首先要健全生鲜农产品服务管理体系；其次，优化网站界面和功能，提供个性化需求；最后严格把控生鲜农产品质量。关键词：生鲜农产品因子分析满意度本文基于多元化的因素影响视角，建立消费者网购生鲜农产品满意度影响因素的指标评价体系，并采用因子分析法，得出各个因子对消费者网购生鲜农产品满意度影响系数的大小。文章对指导我国生鲜电商平台营销具有较强的现实参考意义。消费者网购生鲜农产品满意度影响因素的模型设计消费者网购生鲜农产品满意度的影响因素分类。本文将基于生鲜农产品物流因素、生鲜农产品电商服务因素、产品价格因素、产品质量及安全性因素和电商平台界面形象因素构建评价指标体系，根据以上五个标准因素，本次问卷中满意度测评共包含5个维度21个评价指标（见表1）。问卷调查样本确定。本文研究范围为来自各大电子商务平台的生鲜农产品的消费者，主要生鲜农产品电商平台有天猫、京东、苏宁易购、一号店、亚马逊等综合电商平台，还有顺丰优选物流电商平台，以及莆田网、优菜网、本来生活网等垂直生鲜电商平台等。本文调查问卷采用自填、调查员询问以及网络调查的多元形式。共发放问卷150份，收回150份，回收率100%，筛选实际有效问卷136份，有效率90.67%。量表信度检验。本文采用Cronbach'sa系数对调查问卷各题项进行内部一致性检验，验证问卷量表的信度。SPSS19.0计算得出整体Cronbach'sa系数值为0.825，0.8250.8，表示本研究的调查问卷信度很好（见表2）。对整个研究模型中存在的所有的自变量做信度检验，得到的结果如表3所示。由表3可知，各个观测变量的Cronbach'sa系数值都在0.68以上，表示问卷各变量信度较好。龙源期刊网消费者整体满意度分析。将调查结果分为非常满意、满意、不满意三个层次，分别赋分为3分、2分、1分。整合数据分析消费者整体满意度如表4所示。可以看出各因素量表中指标的平均值均在2左右，说明消费者对网购生鲜农产品的满意度处于“满意”的平均水平上，因素得分大于2.5，接近“非常满意”，说明这些因素对消费者满意度的影响作用较大，受到消费者的认可度较高，但同时调查结果显示，只有电商平台服务因素中有三个指标大于2.5分。另外，本文问卷设计了一部分开放性问题，消费者普遍反映网购生鲜农产品电商平台在使用中还存在不少问题，主要集中在这几个问题上：第一，生鲜农产品物流配送服务问题，67%的消费者反映在生鲜农产品网购过程中存在物流配送不及时，退换货流程繁琐等问题；第二，生鲜平台界面问题，45%的消费者反映一些生鲜农产品电商平台界面缺乏差异化，不能够根据用户个性化习惯进行设计，界面粗糙；第三，生鲜农产品质量问题，质量是影响消费者网购的第一要素，76%的消费者将其作为网购满意度的第一核心指标。不少消费者反映一些生鲜农产品质量存在参差不齐的现象，造成消费者退换频率较高。我国消费者网购生鲜农产品满意度影响因素的因子分析消费者网购生鲜农产品满意度的因子分析的可行性检验。借助SPSS19.0统计分析软件的Bartlett的球形度检验和KMO检验方法对评价指标之间是否存在一定的线性关系、是否适合采用提取因子进行分析。结果表明，在该次调查中，巴特利特球度检验统计量的观测值为2719.107，P消费者网购生鲜农产品满意度影响因素的提取因子。采用主成分分析法提取消费者网购生鲜农产品满意度影响因素的因子，经过尝试性分析，最终从21个评价指标中提取5个因子，结果如表6所示。由表6可知：主成分1的特征值为5.915，方差贡献率39.432%；主成分2的特征值为2.357，方差贡献率14.716，累计方差贡献率为54.148；主成分3的特征值为1.880，方差贡献率12.540，累计方差贡献率为66.687；主成分4的特征值为1.374，方差贡献率8.159，累计方差贡献率为74.847；主成分5的特征值为1.127，方差贡献率为6.510，累计方差贡献率为81.357。可见初始特征值和旋转后载荷下主成分1-5的特征值均较高，可以采用这五个主成分（见表6）。消费者网购生鲜农产品满意度的影响因子旋转分析。为了直观显现各主成分与满意度的关系，本文在处理中省略了表6中绝对值小于0.001的载荷值（见表7）。由于主成分因子中载荷较大的指标可以反映主成分因子的经济含义，主成分载荷越高，表明该主成分包含该指标的信息量就越多，因此，本文对上述主成分的特征进行了如下归类，解释每个主成分的含义。FAC1：物流因子，包含X4、X7、X5、X9；FAC2：电商平台产品服务因素，包含X11、X16、X10；FAC3：产品质量及安全性因素，包含X15、X12、X8；FAC4：价格因子，包含X14、X13；FAC5：电商平台界面形象因素，包含X2、X6、X3；因子得分矩阵分析。最后建立主成分得分系数矩阵，算出各主成分值。利用主成分分析法将我国消费者网购生鲜农产品满意度的影响指标体系进行结构化处理，结果见表8所示。龙源期刊网在因子命名后，可根据因子的方差贡献率构建我国消费者网购生鲜农产品满意度的因子模型。根据该矩阵，可以写出因子表达式：F1=0.0351X1+0.0354X2-0.2212X3+0.4404X4+0.2808X5+0.0091X6+0.3959X7+0.0051X8+0.1818X9-0.0424X10+0.1111X11-0.0364X13+0.0131X14+0.1848X15-0.4212X16F2=0.254X1+0.0556X2+0.0152X3-0.1374X4+0.0162X5+0.0707X6-0.0354X7-0.0091X8+0.0071X9+0.302X10-0.4212X11-0.1212X12+0.0152X13-0.0091X14-0.0051X15+0.3979X16F3=0.125X1+0.1061X2+0.1364X3-0.0879X4-0.0919X5+0.1333X6-0.1273X7+0.3333X8+0.1949X9-0.0788X10+0.0141X11+0.3232X12-0.0566X13-0.0677X14-0.4878X15+0.002X16F4=0.0364X1+0.0192X2+0.0152X3-0.0657X4+0.0606X5-0.0323X6+0.0182X7-0.0646X8-0.0657X9+0.0192X10-0.0081X11+0.0899X12+0.4899X13+0.4878X14+0.0929X15-0.0303X16F5=0.0125X1+0.0236X2+0.3828X3-0.0253X4+0.0051X5-0.5262X6-0.0313X7-0.0929X8-0.2212X9+0.1172X10+0.0727X11+0.0061X12+0.004X13+0.0152X14+0.0545X15-0.1162X16根据上述函数式，进一步在采用因子加权总分的方法下，最终得出我国生鲜农产品消费者满意度的综合评价公式为：F=18.564F1+18.016F2+16.785F3+15.000F4+12.992F5。其中函数式中各因子的权重系数仅从单纯的数量关系上考虑，以各因子的方差贡献率为权数。此函数式可作为我国生鲜农产品消费者满意度的基础测评公式，F表示我国生鲜农产品消费者满意度的综合得分，F值越大说明消费者的满意度越高。通过对我国生鲜农产品消费者的问卷调查以及满意度因子分析模型发现：服务质量因子和生鲜农产品质量因子是影响消费者对生鲜农产品满意度最关键的因素。而对于开放性问题的分析亦可以证明电商平台界面设计因子的重要性，消费者对于生鲜农产品物流也存在一定不满。结论及建议本文构建了我国消费者网购生鲜农产品满意度影响因素的实证研究模型，研究得出，服务质量因子和生鲜农产品质量因子是影响消费者对生鲜农产品满意度最关键的因素；调查问卷表明了电商平台界面设计因子的重要性，可看出消费者对于生鲜农产品物流也存在一定不满。基于以上研究，笔者认为，在互联网平台快速兴起的今天，我国生鲜农产品电商平台要想获得优势竞争，必须采取以下三方面的举措：第一，健全消费者服务管理体系，不仅仅包含前期在线服务，还要做好售后服务的管理工作，简化退换货流程，增强消费者的忠诚；第二，优化电商平台界面和功能，增强视觉效果，缩减消费者搜索成本，提供多元化的支付方式，根据消费者习惯提供个性化服务；第三，严格控制生鲜农产品的质量，与农户和基地进行合作，确定生鲜农产品的安全和绿色，形成消费者的依赖性需求。龙源期刊网参考文献：1.汪洁，张钢仁，邹俊.消费者网购生鲜农产品意愿影响因素浅析[J].现代经济信息，2015（7）2.吴自强.生鲜农产品网购意愿影响因素的实证分析[J].统计与决策，2015（20）3.吴春霞.消费者网上购买生鲜农产品意愿及影响因素研究[J].现代商业，2016（13）4.何德华，韩晓宇，李优柱.生鲜农产品电子商务消费者购买意愿研究[J].西北农林科技大学学报（社会科学版），2017（4）5.郑亚琴，杨颖.生鲜农产品网购选择的影响因素[J].郑州航空工业管理学院学报，2016（5）