生鲜农产品电子商务消费者满意度影响因素

张红霞

摘要：通过对天猫生鲜频道5 772条在线评论数据进行文本挖掘，提炼生鲜农产品电子商务消费者关注的主要因素，运用内容分析方法进行编码分析。在此基础上，运用回归和四分图模型分析影响生鲜农产品电子商务消费者满意度的关键因素。结果表明，消费者关注的因素主要包括产品质量、价格价值、包装物流和客户服务四大类共19种因素。除配送费用和发货速度外，其余因素均对消费者满意度有显著影响。消费者关注的重点包括味道、品质、新鲜、外观、口感、包装以及配送速度等因素，消费者对大部分因素表示满意，对品质、外观、商品描述等因素满意程度较低。进而给出一些提高生鲜农产品电子商务消费者满意度的对策建议。

关键词：生鲜农产品;电子商务;消费者满意度;在线评论;影响因素;回归分析;四分图模型;对策建议

中图分类号：F713.36  文献标志码： A  文章编号：1002-1302（2019）17-0004-05

近几年电子商务热潮开始向农业领域蔓延，网购各类生鲜农产品已经逐渐成为一种重要的消费方式。生鲜农产品电子商务可以缩短流通渠道、减少流通环节、降低流通成本，为破解生鲜农产品流通困局提供了新的思路[1]，并被视为电子商务领域的最后一片蓝海，有着巨大的市场潜力。据统计，中国生鲜电商市场发展迅速，年均保持50%的增长率，2017年中国生鲜电商市场交易规模约为1 391.3亿元，同比增长59.7%（数据来源于艾瑞咨询2018年1月5日发布的《2018年中国生鲜电商行业消费洞察报告》）。众多综合性电商平台开始加码生鲜供应链及物流等基础建设，包括天猫、京东、苏宁易购、亚马逊、1号店等，专门的生鲜电子商务平台也不断涌现且模式愈加多元，如中粮我买网、本来生活、顺丰优选、天天果园、盒马鲜生、7Fresh等，给消费者提供了更多的购买选择和消费便利性。生鲜农产品电子商务在高速发展的同时，却陷入了集体亏损的困境。由于生鲜产品所具有的鲜活性、易腐性以及标准化程度低等特征，容易造成用户体验不稳定，给电商企业在质量控制、包装配送、客户服务等方面都提出了更高的要求，高风险、高成本、高损耗使得生鲜电商发展困难重重。电子商务市场未来发展的主要动力将是消费深度的不断提升，而不再单纯依靠用户数量的增长[2]，尤其对于重复购买率较高的生鲜农产品来说，拥有一批稳固忠诚的客户是成功的关键。当前消费者对生鲜农产品电子商务的认知度、信任度和参与度不够，满意度不高，正逐渐成为生鲜农产品电子商务发展的最大障碍[3]。消费者的满意度是反映商家经营状况的重要指标，也是决定其重复购买以及影响其他消费者决策的重要元素[4]，尤其是在多变动荡的电子商务环境下，顾客满意度对建立长久的客户关系是至关重要的[5]，因此提高消费者满意度有助于降低生鲜电商企业的交易成本和风险、提高生鲜电商企业的长期利润。网络购物满意度是指消费者对于其在线购买物品或服务经历的整体感受[6]。国内外学者从多个不同视角对网络消费者满意度的影响因素进行了研究，主要包括3个方面，一是基于顾客感知，包括感知风险、感知质量、感知价值等[2，7];二是基于产品和服务，包括产品质量、价格、商品描述、客户服务、物流服务等[8-12];三是基于网站本身，包括网站的安全性/保密性、易用性/便利性、网页设计等[8-9，12]。此外，有学者专门针对生鲜农产品网购消费者满意度进行了研究，林家宝等发现产品质量、感知价值、物流服务质量、网站设计质量、沟通和信任倾向对消费者信任有显著的正向影响，从而持续提升消费者满意度[13]。王洪鑫等通过实证研究发现，网站设计人员、客服人员的基本服务质量、个性化服务质量、产品质量感知和感知价值均对消费者网购生鲜农产品的满意度有正向影响，且相比于传统的购买渠道，价格不再是最重要的因素，消费者网购生鲜农产品满意度更容易受到服务质量的影响[14]。在线评论为研究网络消费者满意度提供了一种新的研究思路和手段。随着网络用户的不断增多，网络评论数量飞速增长。消费者习惯于将自己的购买经历和感受通过在线评论的形式予以发布，同时也越来越习惯在网上浏览大量的在线评论，以此来了解产品和卖家的真实信息。在线评论在很大程度上反映了顾客的消费体验感受与期望的比较，从而体现消费者的满意程度[15]，且与商家发布的信息相比，在线评论反映出的产品和服务的信息更容易影响消费者的购买决策[16]。国内外学者对在线评论的效果进行了大量研究，发现在线评论对消费者购买意愿和购买决策都会有显著的正向影响[17-20]。网络商家应努力为消费者带来满意的购物体验，一方面可以争取有过满意购物体验的消费者成为该企业的忠诚客户，另一方面会形成良好的口碑效应，吸引更多新的客户。了解和把握消费者关注的重点是提升消费者满意度的前提和关键，虽然不同用户评论的角度会有所差异，但总体来看客户评论的主要内容要素及其满意度就反映出客户的关注点。通过分析大量的在线评论内容，发现影响消费者满意的关键因素可以为商家制定营销策略并改进产品和服务水平提供具体的决策参考依据，增强消费者重复购买意愿，并不断吸引新的消费者加入，从而促进生鲜农产品电子商务健康快速发展。

1 数据收集与预处理

1.1 数据收集

目前我国生鲜电商市场上平台众多，但天猫占据明显的份额优势，用户规模高居第1位。因此，本研究使用“八爪鱼采集器”以天猫生鲜频道作为统一资源定位符（URL），收集天猫生鲜农产品在线评论数据，包括评论日期、评论内容、店铺名称、商品标题等信息。Pavlou等认为，部分评论可以包含大多数评论的内容，且大多数用户只关注文字评论首页的内容[21]，因此为了保证样本数据的完整性和代表性，综合考虑生鲜农产品种类、销量、评论数量等信息，笔者所在课题组于2017年8月分别选取五大类生鲜农产品中销量排名较靠前的产品作为采集对象，获取每种产品的首页评论即前20条评论，共获取到6 452条在线评论。然后将采集到的信息导入Excel表格，并按照文本内容进行严格的筛选，在样本筛选方面采取如下几个原则：剔除明显刻意的褒奖和恶意中伤的評论;剔除带有广告嫌疑的评论;剔除未提到任何与购买商品有关内容的评论。根据以上几个原则对数据进行筛选，最终获得5 772条评论数据组成本研究所用的数据样本，共包括五大类319种生鲜农产品，涉及店铺共201家（其中包括天猫超市）（表1）。

1.2 数据预处理

为了获取所有评论中关于生鲜农产品整体属性特征的描述，将所有评论整合到一个文本文件中，得到共计37万余字的评论内容。一般来说，词语出现频率越高，说明消费者对于该词所表现出来的属性关注度就越高，因此高频词反映了消费者对网购生鲜农产品属性的关注焦点。本研究采用中国科学院汉语分词系统NLPIR2016对在线评论进行分词，提取高频词。NLPIR汉语分词系统主要功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、用户词典功能等，是在很多研究中被广泛采用的工具。在得到的分词结果中，有一些词对本研究来说是没有意义的，即所谓的停用词。为了避免这些停用词对研究结果的影响，采用人工篩选的方式过滤掉这些词。另外，还须对相似文本作同义转换和合并处理，用其中较具有代表性的词来统一代替。这样不仅能够使得最后的词频统计结果更简洁、更具代表性，还能够很好地提高影响因素提取的准确性。对在线评论文档进行分词并统计相应词出现的频数，同时结合人工过滤，得到分词和词频统计分析的最初结果，共提取出316个高频词（词频≥20个）。这些词语多是用来描述产品品质、物流、口感、味道、满意度等属性的名词或形容词。

2 生鲜农产品电子商务消费者满意度影响因素识别与分析

2.1 影响因素识别

对高频词进行进一步整理合并，去除语境不太明显的词，并对高频词进行概念化提炼与概括，提取出19个影响因素，包括新鲜、口感、味道、外观、品质、营养、品牌、价格、活动、赠品、份量、保鲜、包装、配送速度、配送费用、送货服务、发货速度、客户服务、商品描述。为了更好地反映各因素的层级关系，将这19个影响因素进一步归纳为4个类目，其中新鲜、口感、味道、外观、品质、营养、品牌归纳为产品质量类目;价格、活动、赠品、份量归纳为价格价值类目;保鲜、包装、配送速度、配送费用、送货服务归纳为包装物流类目;发货速度、客户服务和商品描述归纳为客户服务维度（表2）。

2.2 评论文本定量化编码

为了进一步分析影响因素与消费者满意度之间的关系，在确定影响因素后，对每条评论按照影响因素进行编码。编码过程对照各影响因素，把评论逐条转变成定量的数据。编码等级划分采用李克特5级量表方法，将每个因素又分为5个等级（非常满意、比较满意、一般、不太满意、很不满意，分别对应5、4、3、2、1）。在线评论不可能面面俱到，把评论中没有提及的因素编码为3，因为3刚好处于5级量表的中间位置，体现了消费者对该因素的中性感觉。最后，综合该条评论表现出的消费者总体满意度，进行与影响因素类似的5级评分。

为保证编码质量，选择2名硕士研究生担任编码员，从评论集中随机抽取100条数据进行多轮培训，让他们对分级标准有共同的理解。2位编码员在正式编码过程中独立编码，不能相互交流，防止意见有偏向性。编码完成后，为了验证编码的有效性，须要进行编码信度和效度检验，信度检验公式如下：

R=nK1+（n-1）K。

（1）

式中：R表示信度;n表示评判员的人数;K为平均相互同意度，代表2名编码员之间相互同意的程度。K的计算公式如下：

K=2MN1+N2。

（2）

式中：M表示编码员之间完全同意的类目数;N1、N2分别表示2名编码员所分析的类目数。由表3可知，编码信度均大于0.9，信度检验通过。

2.3 影响因素分析

基于上述定量化编码数据，对于编码不一致的数据的最终取值为2名编码员编码结果的均值。应用SPSS对处理后的数据进行回归分析，自变量分别为识别出的19个影响因素，因变量为消费者评论的整体满意度（表4）。

由表4可知，除配送费用和发货速度外，其余因素的显著性均小于0.05，即对消费者满意度有显著影响。所有膨胀因子（VIF）值接近1，说明19个因素之间不存在多重共线性问题。回归分析的多重确定系数为0.535，基本可以接受。

2.4 影响因素的重要度-满意度分析

上述影响因素中除配送费用和发货速度外，其余17个影响因素均对消费者满意度有显著影响，但消费者对不同影响因素的关注程度不尽相同。本研究采用四分图模型系统解释生鲜农产品电子商务中消费者满意度的关键影响因素，为企业合理分配资源、集中优势去改善消费者关系和提高消费者满意度提供指导。

四分图模型别称重要因素推导模型，是一种偏于定性研究的诊断模型。它通过调研访谈等方式列出企业产品和服务的绩效指标，对每个绩效指标设重要度和满意度2个属性，根据该绩效指标的重要程度及满意程度将影响满意度的各因素归进4个象限内，从而可以判断关键因素，分析企业的重点改进方向。从消费者评论的文本内容来看，评论中被提及的因素意味着消费者较关注的因素，即消费者认为较重要的因素。在所提及的某一特定因素的评论中得分越高，说明消费者对该因素的满意度越高。因此，本研究依据评论内容对各影响因素的重要度和满意度进行分析，从而提取出关键的影响因素，其中重要度是指评论中提及该影响因素的比例，满意度是指该因素的得分，由涉及该因素的评论中该因素的得分均值决定（表5）。

本研究根据各影响因素的重要度和满意度绘制成四分图（图1）。其中，纵轴表示各影响因素的重要度，横轴表示消费者对各影响因素的满意度。

位于A区的影响因素有4个，分别是味道、新鲜、口感、包装，消费者对这些因素普遍较重视，且都获得了较高的满意度，尤其是消费者对于产品的味道和新鲜度高度重视，因此商家在这些方面须保持良好的表现，以持续获得更高的消费者满意度。

位于B区的因素有2个，包括品质和外观，说明消费者对于品质和外观重视程度很高，但关于这两方面却感到不甚满意，因此电子商务中生鲜农产品的品质和外观是亟待改进的方面，商家须对此高度重视并采取合适的措施，提升产品品质，保证产品外观，进而提高消费者的满意度。

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