【摘 要】
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网络基础设施的不断完善、互联网技术的更新迭代和各种移动智能终端的普及,使基于网络技术的各种农产品消费模式层出不穷,人们对农产品的消费观念、手段、媒介和要求始终处于变化状态。随着农产品直播电商的不断发展,了解这一模式对消费者满意度和需求的改变直接关系到农产品的生产和销售,农产品直播电商也因此受到越来越多生产者、研究者和营销企业的关注。本文使用机器学习与计量模型相结合的方法,明确了影响消费者满意度的直
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网络基础设施的不断完善、互联网技术的更新迭代和各种移动智能终端的普及,使基于网络技术的各种农产品消费模式层出不穷,人们对农产品的消费观念、手段、媒介和要求始终处于变化状态。随着农产品直播电商的不断发展,了解这一模式对消费者满意度和需求的改变直接关系到农产品的生产和销售,农产品直播电商也因此受到越来越多生产者、研究者和营销企业的关注。本文使用机器学习与计量模型相结合的方法,明确了影响消费者满意度的直播农产品特征,建立反映各变量间相互影响的计量模型,对农产品直播电商情境下的消费者满意度影响因素进行了深入研究。经过对理论和研究现状的总结分析,提出科学问题、建立计量模型,通过Python3.7编译爬虫程序获取直播农产品的线上评论数据,完成数据结构化处理,进行合理分析。本研究发现,农产品直播电商情境下,消费者满意度的影响因素发生了改变。其中,“主播推荐”和“正宗原产地”两项产品特征新增成为重要影响因素,“食品安全”、“性价比”和“品牌”三项产品特征对满意度的影响程度发生了变化。本研究量化了这些变化,并分别分析了变化的原因和过程。最后将理论研究结果应用于实践,提出对“砀山酥梨”和“金寨香菇”两款产品有针对性的优化策略,分析实施后的各项指标,通过实际效果验证了研究结果的的合理性、有效性和可操作性。本研究补充了农产品直播电商研究中,产品特征对消费者满意度的影响,为直播电商情境下消费者购买意愿和行为的研究起到了一定基础作用,具有学术理论价值。同时,对于农产品各生产主体、农产品营销企业和主播的业务实践,具有实际应用价值和前景。
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