基于神经网络的电商生鲜农产品购买频率评价研究

孙亚娟

内容摘要：为促进我国生鲜农产品电商的快速发展，提高消费者在电商平台购买生鲜农产品的频率，本文结合消费者网络购买行为的特点以及生鲜农产品电商平台的实际表现，分析影响消费者在生鲜农产品电商平台购买频率的因素，并构建影响消费者购买频率的评价指标体系，基于BP神经网络算法对此评价体系进行计算，得到较为客观的评价结果。研究结果表明，消费者在电商平台购买生鲜农产品的频率主要受其是否具有重复购买意愿的影响，而消费者的网购态度、生鲜农产品的质量以及物流体系，也会对消费者网络购买生鲜农产品的频率产生正向的显著影响。

关键词：生鲜农产品 BP神经网络 重复购买行为

引言

随着科学技术的快速发展，互联网得到了广泛应用，并对我国传统生鲜农产品市场服务模式产生了一定影响，生鲜农产品在电子商务平台的销量增长迅猛。近年来，有学者开始关注生鲜农产品的网络购买意愿及其购买行为。通过梳理现有的研究文献可以发现，已有的研究主要集中于对生鲜农产品网络购买意愿的研究，对生鲜农产品网络购买频率的研究相对比较欠缺，而消费者的购买频率对于生鲜电商平台的生存发展有着重要的意义。因此，本文基于BP神经网络对电子商务消费者生鲜农产品网络购买频率进行研究。

建立评价体系

基于已有的研究成果，本文构建生鲜农产品电子商务消费者购买频率评价指标体系，如图1所示。

首先，消费者的重复购买行为受消费者网购态度的影响。基于我国电商服务市场的发展现状以及相关研究，消费者在电商平台选购商品时，往往会根据其自身的实际购物经历，对服务电商平台进行初步评价，并参考其他消费者对商品的评价来决定自己是否购买此商品，而消费者收到商品之后的满意程度，也会对其是否愿意重复购买此商品产生较大影响。

其次，电商平台物流体系也会影响消费者的重复购买行为。已有研究表明，消费者对电商平台的物流体系以及服务质量有着较大的关注，是否能够快速、准确的将完好无损的商品送到消费者手中，会影响到消费者的重复购买行为。

再次，生鲜农产品商品质量也会影响消费者的重复购买行为。已有研究发现消费者在网络平台购物时对商品的质量非常关注，尤其关注食品的质量安全问题，而生鲜农产品的新鲜度更是消费者关注的焦点问题。消费者会对所购买的生鲜农产品商品质量进行主观评价，并由此判断以后是否还会再次在此平台上购买商品。

最后，消费者的重复购买意愿也会影响消费者的重复购买行为。消费者购物心态以及购物理念反馈出其购物特性，电子商务消费者的购买意愿以及行为具有高度一致性，其选择重复购买的欲望与自身的网购态度、电商平台所提供的商品质量和物流服务体系有着较为重要的关系。

实证分析

（一）数据的收集

基于上述生鲜农产品电子商务消费者购买频率的概念模型，笔者设计制作了调查问卷记录表格。其中，消费者网购态度、物流体系、商品质量和消费者重复购买意愿这四个指标的测量题项均来自已有的研究。结合网络购物人群的特点，调查对象主要以青年和中年人为主，也包括部分老年人。调查问卷中所涉及的生鲜农产品，主要包括各类水果以及蔬菜、鲜肉和海鲜等。为了提高数据质量，调查采用实地采访消费者的方式，完成消费者在电商平台重复购买原始记录的搜集工作。本次调查总共发放问卷300份，收回283份，其中有效问卷为254份，问卷有效率为84.7%。

（二）BP神经网络原理

BP神经网络，即误差反向传播神经网络，属于人工神经网络模型中的一种。BP神经网络由多层神经元组成，其中第一层为输入层、最后一层为输出层，其他中间各层为隐含层。BP神经网络算法是最为经典且成熟的算法之一，其主要原理为将采集到的数据进行前向反馈，并且对计算所产生的误差进行反向传输，通过不断调节网络的权值和阈值，从而使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近，以便达到训练目的。因此，BP神经网络计算模型最终输出是沿着正方向传输的，而各层权值以及阈值的实时变化调整则是沿着相反方向进行的，其算法流程如图2所示。消费者在电商平台购买生鲜农产品频率评价标准见表1。

（三）BP神经网络数据结构训练

基于上述评价指标体系，将所采集到的调查问卷数据输入到BP神经网络训练模型中进行特征权值的训练，得到最优化的权值分配，采集到的数据将作为权值分配的训练依据。基于BP神经网络，消费者通过电商平台重复购买生鲜农产品的因素评价模型设置参数见表2。

BP神经网络算法根据上一层的结果进行迭代求得下一层的结果，训练过程如图3和图4所示。图3表明采用BP神经网络算法在对采集的问卷数据进行训练时，具有较快的收敛速度，并可以快速达到预期设定的精度。图4表明BP神经网络达到精度要求以后的误差变化量极小，进一步验证BP神经网络对消费者重复购买行为影响因素评价的有效性具有极高精度，计算速度亦较快，能够完全满足评价要求。

BP神经网络的训练结果如表3所示。问卷调查数据输入到BP神经网络模型中进行评价计算，得到上述各个评价指标出现的概率，BP神经网络的输出值间的均方差都保持一个较小的状态。因此，基于BP神经网络的电商生鲜农产品购买频率评价模型具有较高的计算精度，能够满足实际的计算评价要求。

研究结论

（一）消费者网购态度

生鲜农产品电子商务消费者重复购买频率受消費者自身网购态度的影响，消费者在生鲜农产品电商平台购物时间越长，网购经历越丰富，其对网络购物的接受度、信赖度和满意度越高。在本次问卷调查的对象中，包含一定数量的中老年消费者，他们会根据实际需求在生鲜农产品电商平台上选购商品，该群体除了关注生鲜农产品的质量，也受自身网购态度的影响，其追求的不仅仅是商品体验，也是对生活对人生的一种体验。因此，应提高此类消费者的网购意愿以及对网络购物的接受度、信赖度和满意度，以提高生鲜农产品在电商平台上的销售量。

（二）物流体系感知

消费者对生鲜农产品电商平台采用的物流系统以及物流服务有着极大的关注，因为消费者认为物流体系的好坏会直接影响其所购买生鲜农产品的新鲜度。比如，生鲜农产品电商平台选择顺丰快递，会给消费者提供足够的信心，也会直接导致消费者在此电商平台购买生鲜农产品。消费者首次购买时，假如物流速度以及运输质量均不错，会直接促使消费者在此平台再次进行购买。因此，对于物流配送体系的选择，生鲜农产品电商平台应给予足够重视。

（三）商品质量感知

除了网购态度以及快速安全的物流体系，消费者最为看重的就是其所购买的生鲜农产品的新鲜度和质量安全，这是影响消费者选择重复购买行为的最终因素。由于生鲜农产品质量的量化标准较为模糊，绝大多数消费者无法直接判定所购商品质量的优劣，所以大多消费者依靠品牌、产地、购买者评价以及媒体曝光度等作为其是否购买的评价标准。因此，生鲜农产品电商平台应给消费者提供更多的商品质量信息，培养消费者对电商平台的兴趣，促使其在电商平台上进行重复购买。

（四）重复购买意愿

消费者在电商平台上购买生鲜农产品的频率，是建立在其是否具有重复购买意愿的基础之上，即消费者的重复购买行为受重复购买意愿的影响。而消费者的重复购买意愿，又受消费者的网购态度、物流体系和生鲜农产品的质量影响。因此，要提高消费者的重复购买意愿，就要改善消费者的网络购物态度，提高物流体系的服务质量，严把生鲜农产品质量关。

研究建议

第一，生鲜农产品电商平台应重视消费者的购物咨询。电商平台应通过电话、邮件、QQ和微信等多种方式，及时有效的回答消费者提出的各种问题，不断完善其服务质量，为消费者营造出一个和谐愉快的购物咨询氛围，培养消费者对电商平台的忠诚度和满意度，将摇摆不定的消费者转变为其忠实的用户，提高消费者的重复购买频率。

第二，生鲜农产品电商平台应重视商品的质量。一般而言，消费者认为不同地区出产的生鲜农产品质量是不同的，每一个地区都有自己的地理标志产品。因此，电商平台应大力推广其所售生鲜农产品的地域信息，结合较为重要的地理标志来提升其整体的口碑，使消费者留下良好的第一印象，进而促使其进行重复购买。

第三，生鲜农品电子商务消费者的重复购买行为是一个综合评价的过程。因此，从生鲜农产品的上游种植企业或农户，到中间商以及电商平台，直至最终到达消费者，这条产业链上的每一个环节均极为重要。电商企业应优化整合这条产业链上的每一个环节，关注生鲜农产品的质量、消费者的网购态度、物流体系以及售前售后服务。作为电商平台上游的生鲜农产品种植企业和中间商，其不仅要面对当地市场，还可能面向全国甚至全世界去销售其产品，这类种植企业和中间商应依靠成熟的物流企业来推广其产品。

参考文献：

1.前瞻产业研究院.2015-2020年中国生鲜电商行业解决方案与投资策略规划报告[OL].前瞻网，2015-10-19.http：//bg.qianzhan.com/report/detail/04b4160dfb704059.html.

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