后疫情时代基于农产品直播平台消费者购买意愿及影响因素研究

林 莉， 杨承亮

(福建农业职业技术学院， 福建 福州 350007)

当前中国正进入“后疫情”发展阶段，对农产品电商来说既是挑战又是机遇。在我国农产品电商受到疫情重创的同时也为其带来了巨大的机遇和市场空间。在国家多部委相关政策的扶持下，政府出台了各种各样促进农产品电商发展的产业政策，使其成为2020年“六稳”工作的主要内容得到迅速的发展。2020年2月28日国家发展改革委等23个部门日前联合印发《关于促进消费扩容提质加快形成强大国内市场的实施意见》中明确提出19条涵盖聚焦改善消费环境、提升消费领域治理水平在内的政策举措，有力推动农产品电商的发展。

如今，越来越多的用户选择“直播+电商”，将其作为一种新兴的网购方式并形成一种购买习惯。消费者因直播间主播能够以实时互动的方式展示推荐农产品，进而提升用户体验，激发购买欲望。同时，作为一种销售方式，农产品直播简单易学、成本相对较低，便于农民直接参与，很大程度地解决了农产品滞销问题，为农民增收、脱贫攻坚作出突出贡献。但是在发展过程中，仍然存在不少主播夸大宣传、产品以次充好、直播中农产品、物流及售后标准化程度普遍较低，平台监管及配套服务跟不上的痛点，制约并影响着消费者的购买意愿和农产品电商直播的销售效果。

1 相关研究概况

1.1 消费者购买生鲜农产品影响因素

直播平台购物，是一种在传统网购基础上的延伸的消费模式。在时下，特别是疫情后期逐渐被广大消费者采用。论其消费者购物购买意愿及影响因素与传统网购极其相近。总结已有文献，回顾消费者购买意愿及影响因素，学者们对消费者购买生鲜农产品的影响因素主要可以归纳为3个维度。

1.1.1 个体特质

消费者是消费模式的主体。消费者个体特质的差异很大程度决定着购买意愿。从消费者个体特质来看，其直播购买农产品的意愿受2方面影响：

1) 个体客观背景差异，年纪性别、受教育程度、职业及收入水平等。

王克喜等通过因子分析检验得出，网购平台服务及消费者个体属性中的性别、教育程度、月收入、网龄、自身健康的关注程度、生鲜农产品的了解程度具有显著正向影响[1]。

刘华楠等(2015)通过消费者网购生鲜水产品购买意向Logistic回归分析指出，消费者网购生鲜水产品意向与风险感知网站上的商品种类不全(负相关)、年龄(负相关)、受教育程度(正相关)和收入(正相关)不同，其中，年龄与生鲜水产品存在负相关,而与收入存在正相关，而与受教育程度相关性并不显著[2]。

2) 消费者心理因素，如消费者的购买偏好及经历、感知风险、网购信任程度。

刘华楠等(2015)在对消费者调查的13个因素重要度和9个风险感知的认知差异中发现，在认知差异方面，风险感知方面“网站上的商品种类不全”，以及重要度方面“认证”、“承诺保障售后”3个因素对具有网购鲜活水产品经历的消费者与没有网购经历的消费者2个群体认知上的差异显著[2]。

1.1.2 产品质量因素

曹卫斌(2013)通过研究发现，农产品自身的质量是影响消费者网购农产品的最大因素[3]。

李文等(2020)指出，在消费者O2O模式下购买生鲜农产品满意度的影响因素来源于生鲜农产品质量、价格、卖方对产品的描述程度，且这些因素均呈现正向的影响[4]。

1.1.3 平台质量。

在研究中学者发现，网络平台的购买环境、线上客服的沟通方式以及售前售后客服服务质量、平台信息呈现形式对消费者购买决策呈显著相关，相关联的推荐服务、合理的平台陈列视觉效果等网络场景因素均通过消费者的感知认识对购买行为呈正向相关。

王洪鑫认为，客服人员服务质量、网站设计对购买行为有正向影响[5]。

何德华通过实证分析发现，消费者在互联网电子商务平台购物时，产品信息的丰富程度，会直接影响到消费者的购买意愿[6]。

1.2 顾客满意度模型

顾客满意度与顾客在服务体验前所抱有的期望和在体验后的实际感受有着密切的关系，是两者比较所得差距的结果。基于此，顾客满意度模型由此产生。

1990年美国构建了美国顾客满意度指数模型(American Customer Satisfaction Index:ACSI)，该模型包含:顾客期望、感知质量、感知价值、顾客满意、顾客忠诚、顾客抱怨等6个指标(图1)。

图1 美国顾客满意度指数(ACSI)模型

1) 顾客期望

指顾客对即将购买的产品的预期评价。包括对产品质量、服务售后等总体期望值。通常由产品符合个人特定需要预期、产品可靠性预期和对产品质量的总体预期观测测得。

2) 感知质量

指顾客在购买和使用产品或服务之后对其质量上的评价。在直播中通常可包括产品的整体质量、产品与主播描述一致程度、物流时效、售后服务程度等。

3) 感知价值

指消费者在产品或服务消费后从产品质量、性价比等角度综合考虑主观判断此次消费的利益得失度。

4) 顾客满意

主要指消费者对所消费产品或服务的总体满意度。

5) 顾客抱怨

指的是消费在购买产品服务全过程中因产品质量、服务质量、物流水平等产生的不满意情绪，它是影响顾客满意度的重要因素之一。

6) 顾客忠诚

指消费者持续购买重复性和对品牌、产品认可的程度。

仲伟伫等人基于ACSI模型进行网络购物满意度实证研究，通过从传统实体店购物与网络购物对比的角度来研究发现有关网络购物满意度的关键影响因素的强度与路径，发现存在网络购物满意度关键影响因素路径(网络购物期望→网络购物感知质量→网络购物满意度→网络购物忠诚)[7]。

吴卫群以美国顾客满意度模型(ACSI)为基础，结合我国生鲜农产品网购消费者及网商运营的特点，增加了网商声誉和网商平台2个因素，从生鲜农产品网购消费者的角度来考虑影响消费者满意度的网购平台因素及消费者自身的因素，构建生鲜农产品网购消费者满意度新的模型[8]。

2 数据来源与描述分析

基于农产品直播视角，该文以Fornell等提出的美国顾客满意度模型(ACSI)为基础，结合网购消费者及农产品直播平台运营的特点，通过综合运用描述性统计分析、相关分析以及Logistic回归分析来系统分析消费者在直播平台上对农产品的购买意愿及影响因素，为政府、企业发展农产品直播经济和培养农产品直播带货主播提供参考意见，实现销售业绩增长。

2.1 研究对象界定与量表构建

基于ACSI模型所涉及的预期质量、感知质量、感知价值、顾客抱怨和顾客忠诚等维度，该研究主要从8个方面设计量表指标：1) 消费者特征，包括性别、年龄、教育背景、从事行业、收入水平等；2) 农产品质量，包括安全性、产品质量、产品宣传真实度；3) 产品价格，主要指消费者认可的价格合理是因为性价比高、促销力度大、品牌保证等；4) 支付方式，主要指提供给消费者下单支付的选择性多、平台提供支付方式便捷高效、交易的安全机制等；5) 物流配送，特指按时发货、配送速度快、配送包装完整措施到位、配送信息能及时查询；6) 售后服务，涵盖退货换货机制、线上客服反馈及时；7) 直播平台设计，主要包括页面设计、搜索方便、平台运行流畅、购买流程清晰易懂；8) 主播展示，特指主播特征、交流互动、主播建议。

该文的调研问卷主要包括3部分。第1部分：主要是对被访问者个人性别、年龄、从事行业、收入等基本情况以及是否有直播购买农产品经历及频度的调查，例如“请问您有直播购买农产品的经历吗？(包括淘宝、抖音、京东、拼多多等各购物平台购买产品)”“请问您的直播购买农产品次数？”；第2个部分：主要是衡量消费者购买意愿的25个题项，各测量项的认可度统一采用Likertscale5分量表法测量，即在网络购买生鲜农产品，我会首先考虑产品的安全性(无农药残余、防腐添加等)，1) 完全不同意；2) 不同意；3) 一般同意；4) 同意；5) 非常同意。量表用数字1～5代表消费者对于各影响因素的认同程度，基数越大，则认可度越高；第3个部分：关于被调查者对直播生鲜农产品销售模式的态度及购买意愿等。

2.2 样本情况及描述统计分析

此次问卷调查的样本数据全部来自于专业做调查问卷的问卷星平台，具有一定的权威性，通过“问卷星”平台制作网络问卷，随机发放，在29个省市展开，具有全国代表性。剔除有重要信息缺失的问卷样本，共收回有效问卷272份，该次调查数据选用spss24.0在线分析软件进行研究。

样本个人特征(性别年龄、收入水平、职业)、消费者是否具有直播购买农产品经历和频次见表1。

表1 样本个人特征基本状况统计(N=272)

在272份有效调查问卷中,男女比例分别为44.5%与55.5%，被调查样本的年龄段主要集中在26～36岁，占样本总量的44.5%。从学历层次来看，具有大学教育背景(大学专科以上)的消费者占比最大，为35.6%；从就职情况来看，从事教育(含在读学生)、医疗、建筑、科技、农业行业及个体经营者等的消费者群体较为均衡，占比分别为15.4%、15.8%、15.4%、17.6%、10.3%、16.2%和9.2%；从收入水平来看，月入3 001～6 000元、6 001～9 000元的占比较高，分别为24.6%和35.7%，月入9 000元及以上占比达33.5%。就直播购买农产品的频次而言，每月购买1～5次人数为50，占比18.4%，每月6～10次以上的人数为56，占比20.6%，而每月10～15次为66，占比24.3%，每月购买大于15次的人数达100，占比36.8%。在整体样本中，调研对象主要通过淘宝、抖音、京东、拼多多等各购物网络在线直播平台购买农产品。

3 实证分析

3.1 信度分析与效度检验

该研究通过软件SPSS24版本实现信度、效度检验分析过程。

3.1.1 信度分析

1) 各影响因素信度分析 见表2。

表2 消费者在农产品直播平台下单购买意愿影响因素信度分析(N=272)

2) 总体信度系数 见表3。

表3 总体信度系数(N=272)

此次问卷调研通过Cronbach'a系数法测量可信任程度。通过表2分析，从直播销售中对于消费者购买意愿所有的影响因素自变量信度标准化后的Cronbach'a值均超过0.8,标准化后总信度Cronbach'a值0.983>0.7,充分说明总体的可信度非常的高,内部一致性较好。

3.1.2 效度检验

KMO球形检验是研究中作为效度分析的常用检测工具，Kaiser认为，常用KMO度量规范为0.8，表明效度良好，可进一步运用因子分析对各个变量进行解释说明(表4)。

表4 直播销售中对于消费者购买意愿影响因素效度检验(N=272)

在SPSS24.0软件下进行效度分析，结果如表3，测算可以看出KMO为0.985，并且Bartlett球形中研究分析的Sig值为0.000，显著性0.000远小于统计学临界值0.05，样本的近似卡方值为7 292.715，说明因子之间的联系高且显著，量表建构效度良好,问卷较好地体现研究主题。

3.2 直播销售中对于消费者购买意愿影响因素的相关性分析

为深入挖掘7大因素对消费者直播平台购物意愿的影响，特进行双变量的相关性分析(表5)。

表5 直播销售中对于消费者购买意愿影响因素相关性分析

用Pearson相关系数说明其强弱情况，可知直播销售中7个因素对消费者购物意愿度的影响评分之间的相关系数值为均大于0.700，且显著性均小于0.05,说明影响因子与应变量之间呈显著的正相关关系，其分析结果也为后续的影响因素研究提供依据和保证。

3.3 建立Logistic回归模型

3.3.1 Logistic回归模型的变量设定及描述

该研究通过建立二分类Logistic回归模型来分析消费者直播购买农产品的影响因素。被应变量Y为“消费者是否在直播模式下购买农产品”，解释变量除表1的样本个人特征外(X1-X7)，还包括产品质量、产品价格、支付方式、物流配送、售后服务、直播平台设计、主播展示等影响因素，应变量的描述性统计说明详见表1。

3.3.2 建立Logistic回归模型

假定直播销售中对于消费者购买农产品的意愿与其本身特征(包括年龄、学历、职业、收入、是否有直播购买经验、直播购买频次)、产品质量、产品价格、物流配送、支付方式、售后服务、直播平台设计、主播展示影响因素有关,其Logistic模型可描述为:

Ln[P/(1-P)]=β0+β1X1+…+βnXn，

式中，P为消费者购买直播农产品的意愿,即“愿意=1”发生的概率;1-P为事件不发生的概率,指消费者不通过直播购买农产品的意愿,即“不愿意=0”发生的概率。解释变量(X1-Xn),β0为截距,βn为偏回归系数(n=1,2,3...)。运用SPSS24.0采用 Logistic 模型建立直播销售中消费者购买农产品的意愿影响因素模型,得到回归结果如表6～8。

表6 直播销售中对于消费者购买意愿影响因素Logistic回归分析

表7 直播销售中平台设计对于消费者购买意愿影响因素Logistic回归分析

表8 直播销售中主播展示对于消费者购买意愿影响因素Logistic回归分析

3.3.3 Logistic模型结果分析

在结果分析中，Exp(B)的大小反映概率伴随自变量的改变而产生变化。由Logistic回归模型计量结果可知,积极促进因素有从事的职业、月收入、产品价格、产品质量、支付方式、物流配送、直播平台设计、主播展示，而年龄、受教育程度这些消极抑制因素影响到消费者直播购买的意愿。

1) 消费者个体特征

如回归分析结果所示，教育背景是消费者个体特征维度下决定消费者是否在直播平台购买生鲜农产品的重要因素，发生比率为-2.602，由此判断，消费者的个人教育程度会与直播购物意愿产生显著负向影响。因为大部分高学历消费者更倾向于直接下单半小时送货上门的优质便利服务，而不愿选择耗费较多时间通过直播平台下单选购心仪的农产品。

2) 农产品特性

农产品的质量和产品价格与消费者的直播购买农产品的意愿呈显著正向相关，发生比率分别为2.152与2.006。表明消费者对农产品的新鲜度、安全性、本身质量、直播间的促销力度、性价比高等原因特别关注。当直播平台通过直播展示和消费者收到货时与心理的预期相符时，他们的购买意愿就会更加强烈，在直播间复购犹豫耗费的时间就会更短。

3) 直播平台设计

在消费者购买生鲜农产品的意愿中，直播平台设计程度也占有重要作用，产生正向显著影响。在对直播平台设计的重要因素的回归分析中发现，平台运行流畅不闪退卡顿这个因素对于消费者购买意愿呈现的回归系数值为0.137(P=0.005<0.01),而直播平台网站界面设计是否美观合理、小黄车很容易搜索到想要的商品、直播平台设计整洁性、美观性等因素对于消费者来说影响因素较小，均不会与消费者购买意愿呈现显著影响关系。

4) 主播特征

显而易见，主播展示影响因素对于直播购买意愿的影响都是显著的正相关，P值为0.01。在直播过程中，具有特色人设魅力、能说、懂货的主播能够吸引并且打动消费者。通过针对主播展示具体要求对于直播购买意愿的影响回归分析中，主播才艺表现的回归系数值为0.317(t=3.100，P=0.003<0.01),说明主播在直播过程中的激情展示、才艺引入会对消费者直播产生购买意愿，呈现正向影响。其他主播的性别、年龄、颜值及互动性专业性均不会对消费者购买意愿呈现显著影响关系。

因此,建议在直播过程中要进一步通过主播自身的感召力,通过试吃、展示、比价等积极手段为消费者提供专业的购买决策和选品建议，成功留客、有效锁客、自然催单，最终引导消费者下单购买直播间的农产品。此外，主播与消费者有效参与互动，还可以在生动鲜活的直播购物场景中增进消费者对主播与产品的信任感，进而产生消费的意愿。

4 结论与建议

4.1 实证分析的结论

以272份消费者调查数据为样本，基于logistic的回归模型，对消费者在直播平台购买农产品的影响因素进行实证分析，并得出以下结论。

1) 除了消费者个人特性以外，产品质量、产品价格等7个因素影响消费者在直播平台上的购物意愿,其中,农产品的质量、产品价格与消费者直播购买农产品的意愿呈现显著正向相关；直播平台设计中的平台页面优化、场景搭设在消费购买意愿度中占有重要影响比重；直播主播的人设越清晰、客服售前后服务越到位，越能强化其对消费者购买意愿的正向作用。

2) 后疫情时代让“宅经济”迎来前所未有的“拐点”。受疫情影响，消费者的线下消费行为全面萎缩，对线上消费的关注和使用明显增加，对各类电商平台的使用频次有了明显的提升，生鲜电商订单量激增，主要APP流量和客单价大幅增长。以生鲜水果与食品饮料品类为例，疫情前后选择在线上渠道购买的用户数分别增长了27.6%与17.3%。

3) 后疫情时代推动了农产品直播对电商交易的渗透，对直播电商起到了2次催化作用。作为跨越私域渠道与公域渠道的重要内容形式，农产品直播电商因其人、货、场与渠道的多元化、高渗透和高转化特性带动消费的爆发性增长。

4.2 存在的问题

1) “人”的问题：农产品直播主播专业素质不高，无法凝练特色，形成独特人设；

2) “货”的问题：农产品质量参差不齐、同质化明显，难以形成品牌优势；

3) “场”的问题：直播间缺乏营销氛围、场景固定呆板无法还原农产品特色，直播数据存在数据、销量及促销活动造假等问题。

4.3 建议

针对以上研究结果，结合后疫情时代农产品直播存在的问题，该研究主要从农产品质量、农产品直播平台、农产品主播等3个方向对农产品直播营销提出建议：

1) 在农产品质量上下功夫，要提供优质、安全的绿色产品；把握直播销售的优势，加强农特产品品牌建设，让后疫情时代的消费者由认同直播间的农产品到认同农产品品牌，提高满意度，增强消费者长期的黏性，激发消费者复购的欲望；打造农产品爆品，增加相关销售品类，延长产业链，以促进农产品的多样化，解决农产品因周期性产出导致过季无货可卖的问题。

2) 在直播平台设计上，首先要根据《网络直播营销行为规范》的要求，加强对入驻本平台的农产品经营者主体资质规范的行政许可信息；基于消费者的需求，创设丰富生动真实的种植、养殖、采摘、加工基地等直播场景和具备鲜明农产品特色元素的线上主题直播间，亦或是直接把直播场地搬到场地仓，让后疫情时代足不出户的消费者能够跟着直播身临其境地感觉农产品源头基地的产品特色和特有的新鲜；在直播数据分析上，全面有效的分析对直播后的重要信息进行分析，为消费者精准画像，把握消费群体真实需求，开发相关农产品组合品类，开展定制化农产品服务，满足个性化需要。

3) 主播打造鲜明的人设，作为意见领袖，不仅用语言，还可以通过展示食用或烹饪方法、试吃描绘产品口感、及时回答消费者的文字提问以及提供消费者产品食用搭配建议，在鲜活的直播购物场景里加深与消费者的互动，让消费者感同身受，激发购买欲望；实事求是，不夸大其词，虚假宣传。