论文消费者网购生鲜农产品满意度影响因素实证是关于实证方面的论文题目、论文提纲、实证论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
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、一號店、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" s a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" s a系数值为0.825,0.825>0.8,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"s a系数值都在0.68以上,表示问卷各变量信度较好.
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 <0.00001,即相关矩阵不是一个单位矩阵,故考虑进行因子分析；同时,取样足够度的Kaiser一Meyer一Olkin度量是用于比较观测相关数值与偏相关系数值的一个指标,其值越接近1,表明对这些变量进行因子分析的效果越好.在本案例中,KMO值为0.949,可知评价指标适合进行因子分析（见表5）.
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；FA：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.
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参考文献：
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