生鮮電商平臺消費者購菜意愿多元提升路徑及適配組態(tài)研究

李連英，閔 欣，傅 青*

（1.江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，江西 南昌 330045；2.江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略研究院，江西 南昌 330045）

一、引言與文獻綜述

洪范八政，食為政首。隨著人們生活水平的提高和消費觀念的轉(zhuǎn)變，水果、蔬菜、肉類、水產(chǎn)等生鮮產(chǎn)品成為家庭生活中的必需品［1］，其流通渠道呈多元化發(fā)展態(tài)勢，已構(gòu)成傳統(tǒng)農(nóng)貿(mào)市場、線下超市、社區(qū)團購平臺、線上超市等多元化生鮮終端體系［2］。2023 年中央一號文件明確指出，要建設(shè)產(chǎn)地冷鏈集配中心，確保農(nóng)產(chǎn)品物流暢通?！笆奈濉币?guī)劃明確提出，要鼓勵商貿(mào)流通業(yè)態(tài)與模式創(chuàng)新，實現(xiàn)新零售背景下的線上線下全渠道融合［3］。在此背景下，線上支付、冷鏈物流等條件不斷完善，生鮮電商平臺打破傳統(tǒng)線下購菜途徑，以線上線下相結(jié)合的新零售模式涌現(xiàn)新活力［4］。然而，生鮮電商平臺的發(fā)展并不完善［5］，口碑差、菜品質(zhì)量差、平臺購菜體驗差等問題成為生鮮電商平臺生存與發(fā)展的難點［6］。由于消費者正處于線下傳統(tǒng)農(nóng)貿(mào)市場與線上生鮮電商平臺切換的購菜模式，如何有效提高消費者的線上購菜意愿，是生鮮電商平臺生存與發(fā)展的關(guān)鍵［7］。新零售背景下，生鮮電商平臺這一新購菜渠道的出現(xiàn)不僅給上班族購菜帶來便利［8］，拓寬了生鮮菜品的銷售渠道［4］，還促進了大數(shù)據(jù)與數(shù)字鄉(xiāng)村的深度融合［9］。因此，探究生鮮電商平臺消費者購菜意愿多元提升路徑對于生鮮電商平臺的生存與發(fā)展至關(guān)重要。

學(xué)界關(guān)于生鮮電商平臺發(fā)展的研究，主要聚焦于供應(yīng)鏈決策［10］、冷鏈物流技術(shù)［11］等企業(yè)層面，而生鮮電商平臺消費者層面的研究尚不充分。哪些因素會影響生鮮電商平臺消費者的購菜意愿？這些因素在消費者購菜意愿影響機制中起到何種作用是亟待探究的重要問題。由此，學(xué)者們展開以下研究。消費者個體特征中的感知易用性、促成因素以及主觀規(guī)范對消費者滿意度具有顯著影響，且滿意度在生鮮電商平臺消費者購菜行為中起著關(guān)鍵的中介作用［7］。李連英等［4］通過構(gòu)建二元Logistics回歸模型，發(fā)現(xiàn)3類消費者群體購買社區(qū)電商生鮮農(nóng)產(chǎn)品意愿的影響因素不盡相同，其中績效期望同時影響3 類群體的購買意愿，社會影響同時影響傾向型消費者與中間型消費者，努力期望和促成因素顯著影響無感型消費者的購買意愿。在社區(qū)新售模式下的生鮮產(chǎn)品購買意愿研究中發(fā)現(xiàn)，消費者信任、消費認同顯著正向影響購買意愿，另外，產(chǎn)品質(zhì)量、物流服務(wù)質(zhì)量及售后服務(wù)質(zhì)量在其中存在多個中介效應(yīng)［12］；基于雙元理論視角，以生鮮市場創(chuàng)新的角度研究消費者購菜意愿時發(fā)現(xiàn)，當(dāng)品牌關(guān)系較遠時，探索性市場創(chuàng)新能夠提高消費者對品牌創(chuàng)新性的感知，進而提高消費者購菜意愿［13］；基于714 個消費者樣本，探究盒馬鮮生加工體驗服務(wù)對消費者產(chǎn)生線上購買行為的影響，研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量和價格等實質(zhì)性刺激仍是影響消費者線上購買至關(guān)重要的因素［14］。

綜上所述，既有研究探究生鮮電商平臺購菜意愿的影響機制為本文奠定了良好基礎(chǔ)，但仍存在以下不足。第一，現(xiàn)有研究多分析單一因素對購菜意愿的影響，并未分析購菜意愿影響因素間相互作用產(chǎn)生的條件組合效應(yīng)。相比之下，進行組態(tài)分析能夠幫助生鮮電商平臺了解消費者產(chǎn)生購菜意愿的多元提升路徑，有利于生鮮電商平臺制定有效策略；第二，既有研究并未分析是否存在購菜意愿的必要條件。對生鮮電商平臺而言，需要明確是否存在必要條件影響消費者產(chǎn)生購菜意愿，進行必要條件分析能夠更加全面地揭露生鮮電商平臺消費者購菜意愿的復(fù)雜影響因素。

那么，生鮮電商平臺消費者購菜意愿影響要素中是否存在單一要素為高購菜意愿的必要條件？何種組態(tài)可以產(chǎn)生生鮮電商平臺消費者高購菜意愿？生鮮電商平臺消費者購菜意愿主要受哪些因素影響？基于此，本文利用技術(shù)接受模型3（Technology Acceptance Model 3）和期望確認理論模型（Expectation Confirmation Theoretical），采用模糊集定性比較分析方法（fsQCA）對生鮮電商平臺消費者購菜意愿展開組態(tài)分析，探討生鮮電商平臺消費者購菜意愿的適配組態(tài)要素構(gòu)成條件，以期為提升生鮮電商平臺消費者購菜意愿提供可行性建議。

二、理論分析

技術(shù)接受模型3（TAM3）由Venkatesh 于2008 年提出。Venkatesh 在TAM 基礎(chǔ)上進行拓展，形成了TAM3，其核心觀點是感知易用性、主觀規(guī)范、形象等變量是影響感知有用性的關(guān)鍵因素，感知愉悅性、客觀可用性等是影響感知易用性的關(guān)鍵因素，綜上，影響感知有用性和感知易用性的4種因素可歸納為個體差異（性別、年齡等）、系統(tǒng)特征（感知愉悅性、客觀可用性等）、社群影響（主觀規(guī)范、形象等）和促成因素［15］。TAM3目前廣泛應(yīng)用于信息技術(shù)和信息系統(tǒng)研究，通過分析模型中決定因素更深層的關(guān)系，構(gòu)建完整決定因素的經(jīng)濟學(xué)網(wǎng)絡(luò)［16］。生鮮電商平臺是面向消費者的信息技術(shù)使用平臺，提高消費者的購菜意愿不僅要從平臺本身考慮，更要關(guān)注消費者個人對平臺的感受。鑒于此，本文將感知有用性（Perceived Usefulness）、感知易用性（Perceived Ease of Use）、主觀規(guī)范（Subjective Norms）、促成因素（Facilitating Conditions）和感知愉悅性（Perceived Pleasantness）等5個關(guān)鍵變量納入TAM3中進行分析。

期望確認理論（ETC）由Oliver 于1980 年提出，通過對比購前期望與購后績效，判斷是否產(chǎn)生滿意度，而滿意度是預(yù)測是否再次產(chǎn)生行為的依據(jù)，其中期望、認知績效、確認度、滿意度和持續(xù)購買意愿［17］等5 個關(guān)鍵變量，目前被廣泛運用于社交應(yīng)用、移動搜索、移動商務(wù)等相關(guān)用戶信息行為研究［18］。該理論認為滿意度受期望、認知績效及確認度等3個維度影響，且進一步影響持續(xù)購買意愿［17］。滿意度對購后行為有一定預(yù)測性與解釋性，從長遠來看，滿意度對生鮮電商平臺的長期發(fā)展至關(guān)重要，由此認為滿意度與消費者購菜意愿間的關(guān)系值得研究。

TAM3強調(diào)消費者在購菜過程中的體驗，而ECT側(cè)重購后行為的重要能動性，兩個理論的結(jié)合有助于更全面地分析生鮮電商平臺消費者產(chǎn)生購菜意愿的原因。由于生鮮電商平臺消費者產(chǎn)生購菜意愿是復(fù)雜、動態(tài)的過程，也是多因素聯(lián)動作用的結(jié)果，需要以整體視角將各因素納入框架進行分析［19］。因此，基于技術(shù)接受模型3（TAM3）和期望確認理論模型（ECT），構(gòu)建生鮮電商平臺消費者購菜意愿適配組態(tài)效應(yīng)模型（圖1）。

圖1 生鮮電商平臺消費者購菜意愿適配組態(tài)效應(yīng)模型

三、數(shù)據(jù)來源、變量選取與研究方法

（一）數(shù)據(jù)來源

從空間分布來看，生鮮電商平臺活躍于一線城市，但生鮮電商平臺的發(fā)展不局限于核心城市，二線城市的生鮮市場發(fā)展同樣具有巨大潛力［20］。江西省即將進入數(shù)字經(jīng)濟全面拓展期，農(nóng)產(chǎn)品電商作為江西省數(shù)字經(jīng)濟的領(lǐng)頭羊，是江西省數(shù)字經(jīng)濟的重要推手①資料來源：《江西省人民政府關(guān)于印發(fā)江西省“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃的通知》。。因此，本文選取二線城市江西省南昌市作為樣本地，以使用過生鮮電商平臺的消費者為研究對象，通過南昌市各縣（區(qū)）人口數(shù)確定問卷發(fā)放比例，以線上問卷和面對面訪談相結(jié)合的方法發(fā)放問卷（為避免樣本重合，線上鏈接發(fā)布時已注明參與線下訪談的人員勿填寫）。線上數(shù)據(jù)收集采用問卷星給各小區(qū)微信群發(fā)放電子問卷，線下數(shù)據(jù)收集則采用分層隨機抽樣的方法，在南昌市6 個區(qū)3 個縣各抽取5 個街道（鎮(zhèn)），每個街道（鎮(zhèn)）抽取15 個樣本，共發(fā)放問卷650份，實際回收問卷579份，其中線上問卷247份，線下問卷332份，經(jīng)過篩選得到有效問卷519份，問卷回收率89.1%，問卷有效率89.6%。其中，男性比例為33.9%，女性比例為66.1%，符合當(dāng)前家庭中女性承擔(dān)菜品購買的實際情況；被調(diào)查者年齡大部分集中在20～50 歲，此群體經(jīng)濟較為獨立，有線上購菜的需求；被調(diào)查者多數(shù)具有較高學(xué)歷，本科及大專以上的群體比例為73.0%，受過高等教育的群體更易接受生鮮電商平臺；家庭基本信息中，被調(diào)查者為家庭購菜決策者的比例為66.5%，說明使用生鮮電商平臺購菜并非娛樂行為；線上消費購買特征中，有59.3%的被調(diào)查者每周購菜頻率集中在0～2 次，26.8%的被調(diào)查者每周購菜頻率為3～4次，說明消費者對生鮮電商平臺的依賴性較小。

（二）變量選取

為保證問卷的內(nèi)容效度，參考已有相關(guān)文獻，結(jié)合生鮮電商平臺消費者購菜情況對測量問項進行適應(yīng)化調(diào)整。問卷共分為四個部分，一是個人基本情況，主要包括生鮮電商平臺消費者性別、年齡、受教育程度、月收入水平等基本信息；二是家庭基本信息，主要包括家庭購買決策者等；三是線上消費購買特征，主要包括購買頻率等；四是生鮮電商平臺消費者購菜意愿的影響因素，涉及對研究模型中6 個條件變量和1個結(jié)果變量的考察。感知有用性、感知易用性及促成因素的測量借鑒Venkatesh等［21］的測量方法，分別包含3個測量題項；主觀規(guī)范的測量借鑒Im等［22］的測量方法，共包含3個測量題項；感知愉悅性的測量借鑒Oliver［17］的測量方法，共包含3個測量題項；滿意度的測量借鑒楊劼等［23］的測量方法，共包含4個測量題項；購菜意愿的測量借鑒Taylor等［24］的測量方法，共包含3個測量題項；所有題項均采用7級李克特量表進行測量（表1）。

表1 測量項目說明

（三）研究方法

在生鮮電商研究領(lǐng)域，有學(xué)者發(fā)現(xiàn)消費者購菜意愿的產(chǎn)生往往受多要素組合效應(yīng)影響，然而傳統(tǒng)研究聚焦于單一影響因素對購菜意愿的影響［25］，無法很好地將購菜意愿與因素間的組態(tài)關(guān)系相匹配。定性比較方法（Qualitative Comparative Analysis）是一種案例導(dǎo)向的理論和研究方法，用于觀察案例中多重的、復(fù)雜的因果關(guān)系，突破傳統(tǒng)研究中條件變量與結(jié)果變量的單一線性關(guān)系，為研究復(fù)雜因果關(guān)系提供新思路［26］。QCA 方法一般分為清晰集定量比較分析（csQCA）、模糊集定量比較分析（fsQCA）和多值定量比較分析（mvQCA）。其中，fsQCA 適用于連續(xù)變量分析，能夠揭示變量間的互動關(guān)系［27］，故采用fsQCA解釋不同條件組合對消費者購菜意愿的影響。

在組態(tài)分析前，應(yīng)對條件變量進行必要性條件分析。必要條件分析可以檢驗條件變量是否為結(jié)果變量的必要非充分條件，能夠有效彌補傳統(tǒng)研究中僅關(guān)注充分條件而遺漏必要條件的不足［28］。本文在進行真值表分析前，以一致性作為檢驗標(biāo)準(zhǔn)，對單個變量進行必要性分析。

四、結(jié)果與分析

（一）信效度檢驗

由于本文數(shù)據(jù)收集以線上問卷和面對面訪談相結(jié)合，故在進行信效度校驗前，采用獨立樣本t檢驗進行比較分析［29］。在進行t檢驗前，已確保數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布。表2結(jié)果表明，顯著性值均大于0.05，說明不同渠道獲取的問卷數(shù)據(jù)對生鮮電商平臺消費者購菜意愿的影響并無差異。

表2 信效度檢驗結(jié)果

隨后使用SPSS 和Amos 軟件對量表的信效度進行檢驗。通過Cronbach’sα系數(shù)檢驗信度發(fā)現(xiàn)，問卷整體Cronbach’sα系數(shù)為0.938，其余變量Cronbach’sα系數(shù)均大于0.7，說明問卷信度良好。各變量組合信度CR 均大于0.7，具有較好的一致性，且通過驗證性因子分析發(fā)現(xiàn)，因子載荷均大于0.7，說明題項設(shè)計良好，可以保留。此外，各變量的平均方差變異AVE 均高于0.6，說明變量具有較好的聚合效度［26］。綜上所述，量表通過信效度檢驗，可進一步進行分析。

（二）變量校準(zhǔn)

由于問卷數(shù)據(jù)是通過7 級李克特量表所得，參考Ragin［26］和Fiss［27］的研究，在組態(tài)分析前采用直接校準(zhǔn)法選定3 個錨點，即完全隸屬點、交叉點和完全不隸屬點。參考Rihoux 等［30］的研究，以各變量題項平均值的最大值、中位數(shù)及最小值為錨點，具體情況如表3所示。

表3 各變量校準(zhǔn)錨點

（三）必要條件分析

本文對單一變量（包括其非集）是否構(gòu)成購菜意愿的必要條件進行檢驗。具體來說，如果單一變量的一致性指標(biāo)超過0.9，則認為該變量可能為結(jié)果產(chǎn)生的必要條件，需要進一步檢驗必要性［31］。利用fsQCA 軟件對高購菜意愿和非高購菜意愿進行必要性分析，得出條件變量中不存在滿足高購菜意愿或非高購菜意愿的必要條件（表4）。

表4 必要條件分析結(jié)果

（四）組態(tài)分析

在進行組態(tài)分析時，將一致性閾值設(shè)為0.8，案例頻數(shù)閾值設(shè)為3，PRI一致性閾值低于0.7的案例結(jié)果標(biāo)記為0，求得真值表及計算組態(tài)分析的解［31］，最終得到復(fù)雜解、中間解和簡約解等3 種不同的解。其中，將同時存在于中間解和簡約解中的條件定義為核心條件，僅存在于中間解中的條件定義為輔助作用的邊緣條件。此外，在結(jié)果呈現(xiàn)形式上，使用●和?表示核心條件的存在與缺失；·和?表示邊緣條件的存在與缺失；空白則表示無關(guān)條件。通過組態(tài)分析共得出7 條影響生鮮電商平臺消費者購菜意愿的組態(tài)，組態(tài)的一致性分別為0.960、0.964、0.977、0.958、0.964、0.964、0.965，組態(tài)總體一致性為0.920。如表5 結(jié)果所示，說明已構(gòu)成組態(tài)能夠解釋影響消費者產(chǎn)生高購菜意愿的原因，且組態(tài)效應(yīng)顯著。此外，組態(tài)總體覆蓋率為0.873，說明7條組態(tài)對購菜意愿具有實質(zhì)解釋力，歸納的5種影響購菜意愿的路徑如下：

表5 組態(tài)分析結(jié)果

1.樂趣性與顧客認可型路徑 該路徑由組態(tài)1（感知有用性*感知愉悅性*滿意度）構(gòu)成，覆蓋75.8%的樣本案例。組態(tài)1指出高感知有用性、高滿意度為核心條件，互補高感知愉悅性為邊緣條件的組態(tài)可產(chǎn)生高購菜意愿。該組態(tài)表明，當(dāng)消費者感知到生鮮電商平臺有用性、愉悅性，且對其感到滿意時，會產(chǎn)生高購菜意愿。感知有用性、感知愉悅性、滿意度是影響生鮮電商平臺消費者購菜意愿的關(guān)鍵因素［32］，當(dāng)消費者認為生鮮電商平臺能夠滿足其實際需求，且在購買過程中能夠獲得愉悅和滿足感，可能會產(chǎn)生更強的購菜意愿。

2.適應(yīng)性與情感導(dǎo)向型路徑 該路徑由組態(tài)2（～感知易用性*主觀規(guī)范*感知愉悅性*滿意度）構(gòu)成，覆蓋96.4%的樣本案例。組態(tài)2指出高主觀規(guī)范、高滿意度為核心條件，互補非高感知易用性、高感知愉悅性為邊緣條件的組態(tài)可以產(chǎn)生高購菜意愿。該組態(tài)表明，消費者使用生鮮電商平臺過程時感到愉悅且滿意，同時生鮮電商平臺具有較好口碑，無論頁面操作是否便捷，均能產(chǎn)生高購菜意愿。在此類組態(tài)中，高用戶感知能一定程度彌補硬件方面的缺陷。由調(diào)查結(jié)果可知，生鮮電商平臺的消費者多集中于中年以下、具有較高學(xué)歷的群體，這類群體缺乏線下購菜的時間，且對線上購菜接受程度更高，認為線上購菜省時省力，故即便平臺操作繁瑣也依然選擇線上購菜。

3.體驗感與顧客評價型路徑 該路徑由組態(tài)3a（感知有用性*感知易用性*主觀規(guī)范*滿意度）和組態(tài)3b（感知有用性*感知易用性*主觀規(guī)范*促成因素）構(gòu)成，分別覆蓋97.7%和95.8%的樣本案例。組態(tài)3a 表明，高主觀規(guī)范、高滿意度為核心條件，互補高感知有用性、高感知易用性為邊緣條件的組態(tài)可以產(chǎn)生高購菜意愿。組態(tài)3b 表明，高感知有用性、高主觀規(guī)范、高促成因素為核心條件，互補高感知易用性為邊緣條件的組態(tài)可產(chǎn)生高購菜意愿。已有研究證實，消費者感知易用性正向影響感知有用性，感知有用性與滿意度正向影響使用意愿［32］；感知易用性、主觀規(guī)范對用戶使用意愿具有影響顯著［33］。因此，在消費者具有線上購菜需求時，平臺口碑越好、操作易上手，越易產(chǎn)生高購菜意愿。

4.個性化與挑戰(zhàn)導(dǎo)向型路徑 該路徑由組態(tài)4（感知有用性*感知易用性*～主觀規(guī)范*感知愉悅性）構(gòu)成，覆蓋96.4%的樣本案例。組態(tài)4 指出，高感知有用性、高感知易用性、高感知愉悅性為核心條件，互補非高主觀規(guī)范為邊緣條件的組態(tài)可產(chǎn)生高購菜意愿。該組態(tài)突出消費者對成就和樂趣的追求，以及其克服逆境的能力。同時，通過“互補非高主觀規(guī)范”的邊緣條件，強調(diào)消費者不依賴于周邊人的評價進行購物。對于生活節(jié)奏快的消費者而言，充分利用碎片化時間已成為常態(tài)，使用生鮮電商平臺也是其接觸外界的機會，將所需菜品添加入購物車、對比選取更具性價比的菜品能夠增加消費者的成就感，減輕上班族工作疲憊。

5.影響力與便利導(dǎo)向型路徑 該路徑由組態(tài)5a（感知易用性*促成因素*滿意度）和組態(tài)5b（感知易用性*主觀規(guī)范*促成因素*感知愉悅性）構(gòu)成，分別覆蓋96.4%和96.5%的樣本案例。組態(tài)5a指出，高促成因素、高滿意度為核心條件，互補高感知易用性為邊緣條件的組態(tài)可產(chǎn)生高購菜意愿。組態(tài)5b指出，高感知易用性、高主觀規(guī)范、高促成因素、高感知愉悅性為核心條件的組態(tài)可產(chǎn)生高購菜意愿。以上組態(tài)表明，當(dāng)消費者使用生鮮電商平臺感到滿意且能得到周邊人的正面反饋時，則會產(chǎn)生高購菜意愿。這類群體可能因為使用生鮮電商平臺購菜簡單便捷、體驗感好，周邊人對生鮮電商平臺的評價同樣正面促進其使用生鮮電商平臺，因而產(chǎn)生高購菜意愿。

（五）穩(wěn)健性檢驗

為了檢驗路徑可靠性，參考杜運周等［34］的研究，通過改變PRI 閾值進行穩(wěn)健性檢驗，將PRI 閾值從0.7 調(diào)整至0.65，其余條件均不變，之后從組態(tài)分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，調(diào)整后的組態(tài)總體一致性由0.920 變?yōu)?.916，如表6所示，個別條件發(fā)生細微變化，但符合穩(wěn)健性檢驗標(biāo)準(zhǔn)，因此認為路徑結(jié)果是穩(wěn)健的。

表6 穩(wěn)健性檢驗

五、主要結(jié)論與政策建議

基于技術(shù)接受模型3（TAM3）和期望確認理論模型（ECT），運用fsQCA方法，分析生鮮電商平臺消費者購菜意愿影響因素的必要性和組態(tài)類型，主要得到以下研究結(jié)論。第一，通過必要條件分析發(fā)現(xiàn)，感知有用性、感知易用性、主觀規(guī)范、促成因素、感知愉悅性和滿意度的一致性指標(biāo)均未達到0.9，故6個條件變量均不是生鮮電商平臺消費者購菜意愿的必要條件，說明變量間可能存在替代作用，需要更系統(tǒng)地分析高購菜意愿產(chǎn)生的條件與驅(qū)動機制。如：雖然組態(tài)2和組態(tài)3a體現(xiàn)出高主觀規(guī)范對高購菜意愿的重要作用，但是組態(tài)4 顯示在缺乏高主觀規(guī)范時，高感知有用性、高感知易用性和高感知愉悅性共同推動產(chǎn)生高購菜意愿。第二，通過組態(tài)分析發(fā)現(xiàn)，影響生鮮電商平臺消費者購菜意愿的組態(tài)路徑有5條：樂趣性與顧客認可型路徑、適應(yīng)性與情感導(dǎo)向型路徑、體驗感與顧客評價型路徑、個性化與挑戰(zhàn)導(dǎo)向型路徑、影響力與便利導(dǎo)向型路徑。其中，高主觀規(guī)范和高滿意度作為核心條件存在于4 條路徑中，對生鮮電商平臺消費者產(chǎn)生購菜意愿發(fā)揮著更普適的作用。

基于以上研究結(jié)論，提出如下政策建議。第一，整合多元路徑，根據(jù)組態(tài)效應(yīng)調(diào)整購菜意愿提升策略。對生鮮電商平臺而言，可結(jié)合生鮮電商平臺市場現(xiàn)狀，重視多因素聯(lián)合匹配，制定購菜意愿提升策略。第二，確保產(chǎn)品質(zhì)量，提升售后服務(wù)，重視滿意度的普適性作用。生鮮菜品質(zhì)量是影響消費者滿意度的重要因素，由于生鮮產(chǎn)品的易腐易損特點，應(yīng)建立嚴(yán)格的供應(yīng)鏈管理體系，確保菜品質(zhì)量和新鮮度，并定期進行質(zhì)量檢測，及時提供退換貨服務(wù)。第三，建立良好口碑，發(fā)揮社交圈的積極作用。由于周邊人的正面反饋對提升購菜意愿有促進作用，因此生鮮電商平臺可以通過采取曬單好評等措施，利用社交媒體互動建立良好口碑。