扶貧背景下我國農(nóng)產(chǎn)品電商平臺(tái)優(yōu)化的實(shí)證分析

李 燕 副教授 張小媛 通訊作者 陳金源

（1、北部灣海洋發(fā)展研究中心；2、北部灣大學(xué) 廣西欽州 535000）

引言

“互聯(lián)網(wǎng)+” 的出現(xiàn)增強(qiáng)了貧困地區(qū)的內(nèi)生發(fā)展動(dòng)力，促進(jìn)了 “電子商務(wù)+ 扶貧”（以下簡稱 “電商扶貧”）這種全社會(huì)參與的大扶貧格局的形成。近5 年，電商扶貧成效顯著，商務(wù)大數(shù)據(jù)監(jiān)測顯示，僅2018 年1-12 月電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范新增238 個(gè)國家級(jí)貧困縣，覆蓋率達(dá)88.6%；全國農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額13679.4 億元，同比增長30.4%；全國農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零售額約2305 億元，同比增長33.8%；全國832個(gè)國家級(jí)貧困縣網(wǎng)絡(luò)銷售額697.9 億元，同比增長36.4%。由此可見，電商扶貧已成為貧困地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)貧困地區(qū)人口快速、精準(zhǔn)、有效脫貧致富的重要途徑。

農(nóng)產(chǎn)品電商平臺(tái)（以下簡稱 “電商平臺(tái)”）是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的大量參與要素，即生產(chǎn)、銷售、存貯、配送、物流、技術(shù)、服務(wù)等要素，通過互聯(lián)網(wǎng)，形成生態(tài)化集聚效應(yīng)，連接買賣雙方的電子化交易平臺(tái)。電商平臺(tái)作為電商扶貧的重要實(shí)現(xiàn)載體，在扶貧工作中起著集聚參與要素、促進(jìn)供銷信息通暢、提高扶貧效率等重要作用，涉及到農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的多個(gè)環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)都會(huì)影響到消費(fèi)者對(duì)電商平臺(tái)的綜合滿意度，繼而影響扶貧效果。目前，電商平臺(tái)存在著農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量良莠不齊、網(wǎng)絡(luò)安全得不到充分保障、網(wǎng)站設(shè)計(jì)有待優(yōu)化、物流配送較慢、售后服務(wù)水平較差等問題。我國貧困問題凸顯，扶貧任務(wù)艱巨，基于此，如何對(duì)電商平臺(tái)進(jìn)行優(yōu)化？如何充分發(fā)揮電商平臺(tái)在貧困地區(qū)扶貧工作中的作用？成為當(dāng)前理論界研究的重點(diǎn)問題。

1965年，美國學(xué)者Cardozo首次將消費(fèi)者滿意（Customer Satisfaction）概念引入營銷領(lǐng)域，他提出消費(fèi)者滿意與消費(fèi)者忠誠正相關(guān)，有利于促進(jìn)消費(fèi)者重復(fù)性購買行為。Noa Willys（2018）、Dewi Marlina（2019）等學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)者的滿意度能直接影響消費(fèi)者的消費(fèi)意愿和消費(fèi)忠誠，本文基于消費(fèi)者滿意度的角度，研究電商平臺(tái)的優(yōu)化對(duì)提升貧困地區(qū)扶貧效果是非常有現(xiàn)實(shí)意義的。

研究方法與數(shù)據(jù)

（一）研究方法

1. 模型及指標(biāo)選取。朱佳（2016）、唐甜甜（2019）等學(xué)者用線性回歸模型研究基于O2O 電子商務(wù)的餐飲、房地產(chǎn)、快消產(chǎn)品、生鮮農(nóng)產(chǎn)品等行業(yè)中消費(fèi)者滿意度影響因素及其顯著性。本文主要考察在購前、購中、購后環(huán)節(jié)中各潛在變量對(duì)電商平臺(tái)消費(fèi)者滿意度的影響程度，且基于樣本容量的考慮，選擇線性回歸模型來研究電商平臺(tái)優(yōu)化影響因素。劉玉慧（2016）選取購前預(yù)期、生鮮農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量、物流配送服務(wù)質(zhì)量、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、售后服務(wù)、滿意度作為研究變量來研究消費(fèi)者購買生鮮農(nóng)產(chǎn)品滿意度的影響因素。本研究在結(jié)合前人研究成果并進(jìn)行歸納總結(jié)的基礎(chǔ)上，認(rèn)為購前預(yù)期、產(chǎn)品感知、物流配送效率、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、售后服務(wù)是電商平臺(tái)優(yōu)化的主要影響因素，并構(gòu)建了以購前預(yù)期、產(chǎn)品感知、物流配送效率、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、售后服務(wù)5 個(gè)一級(jí)指標(biāo)為核心的包含19 個(gè)二級(jí)細(xì)化指標(biāo)的指標(biāo)測度體系，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品電商平臺(tái)優(yōu)化的影響因素進(jìn)行指標(biāo)選取及判斷。

2. 構(gòu)建多元線性回歸模型。多元線性回歸模型是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)中運(yùn)用回歸分析確定兩個(gè)或多個(gè)變量間相互影響的一種定量關(guān)系統(tǒng)計(jì)法，一般表示為：

Y=w1X1+w2X2+…+wnXn+e

其中e 為正態(tài)分布，誤差服從均值0。

本文問卷主要通過選取購前預(yù)期、產(chǎn)品感知、物流配送效率、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、售后服務(wù)五個(gè)維度的指標(biāo)，查看變量間的相關(guān)性及各變量對(duì)電商平臺(tái)消費(fèi)者滿意度影響的重要程度進(jìn)行線性回歸分析。本文研究的模型設(shè)定如下：

在式（1）中，Y 為因變量（電商平臺(tái)消費(fèi)者滿意度）；X 為自變量，其中電商平臺(tái)優(yōu)化的影響因素的5 個(gè)維度用xη（η=1，2，3…）表示，19 個(gè)二級(jí)指標(biāo)用Xηω（η=1，2，3…）表示。β 為待估參數(shù)。下標(biāo)η 表示影響電商平臺(tái)優(yōu)化的第η個(gè)因素，η的取值范圍為1到n，n取自然數(shù)。

（二）數(shù)據(jù)來源

1. 數(shù)據(jù)來源。本文主要采用線上、線下相結(jié)合的問卷調(diào)研方式。線下調(diào)查問卷發(fā)放范圍是廣西、云南、貴州、新疆等西部12 個(gè)省區(qū)，其中在國家級(jí)貧困縣樣本的選取比例高于其它地區(qū)30%，選取貧困地區(qū)農(nóng)民（主要年齡段為20 周歲至60 周歲）、扶貧工作站工作人員、當(dāng)?shù)卮逯Р繒洝⒄ぷ魅藛T及從事電商相關(guān)工作人員為對(duì)象開展調(diào)查。線上調(diào)查問卷主要面向全國經(jīng)常網(wǎng)購農(nóng)產(chǎn)品的消費(fèi)者，這些消費(fèi)者具有上網(wǎng)習(xí)慣，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)熟悉。本次調(diào)查時(shí)長6 個(gè)月；共發(fā)放702 份問卷，回收成功525 份，回收率為74.79%，其中有效問卷為445 份，問卷有效率為84.76%，問卷有效率較高的原因是在回收的時(shí)候已經(jīng)將部分明顯無效的問卷剔除。

2. 被調(diào)查者人口特征分析。本文的調(diào)研對(duì)象是有在電商平臺(tái)網(wǎng)購農(nóng)產(chǎn)品的人，對(duì)445 份有效調(diào)研樣本數(shù)據(jù)的人口統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行分析得到：本次被調(diào)查者男性占比42.7%，女性占比57.3%，女性比男性占比高14.6 個(gè)百分點(diǎn)。本次被調(diào)查者年齡主要集中在19-39 歲這個(gè)年齡段，占比75%，這個(gè)年齡段的群體對(duì)網(wǎng)絡(luò)接受程度高；學(xué)歷群體主要集中在大專、本科這個(gè)層次，占比60.3%；收入在1000 元-5000 元區(qū)間各個(gè)群體占比較為均衡，1000 元以下低收入群體占比較低，5000元以上高收入群體占比較高，說明電商平臺(tái)網(wǎng)購農(nóng)產(chǎn)品與收入水平呈正相關(guān)；職業(yè)分類中，農(nóng)民群體占比較高，為26.3%；其它各類占比較為均衡?；谝陨蠑?shù)據(jù)分析，本次調(diào)查樣本的性別、年齡、學(xué)歷、收入、職業(yè)占比均較合理，有利于做進(jìn)一步分析。

3. 電商平臺(tái)消費(fèi)者滿意度影響因素。本文問卷主要通過選取購前預(yù)期、產(chǎn)品感知、物流配送效率、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、售后服務(wù)五個(gè)維度的指標(biāo)，查看變量間的相關(guān)性及各變量對(duì)電商平臺(tái)消費(fèi)者滿意影響的重要程度進(jìn)行多元線性回歸分析。

電商平臺(tái)消費(fèi)者滿意度影響因素的測量指標(biāo)和變量表示如表1 所示。

實(shí)證分析與結(jié)論

（一）實(shí)證分析

1. 信度和效度分析。信度又稱可靠度，用來檢驗(yàn)調(diào)研樣本數(shù)據(jù)的可靠性、一致性以及穩(wěn)定性程度。Cronbach’s Alpha ≥0.7 為高信度，α ≤0.35 為低信度。 本文用Cronbach’s Alpha系數(shù)法來判斷問卷內(nèi)部的一致性和穩(wěn)定性，如表2 所示，本文此量表α 系數(shù)值均大于0.7，說明信度高。

表1 電商平臺(tái)消費(fèi)者滿意度影響因素測量指標(biāo)表

表2 信度和效度檢驗(yàn)結(jié)果表

表3 購前預(yù)期各變量回歸系數(shù)模型匯總b

效度（Validity）是指問卷量表數(shù)據(jù)的有效性或可靠性，本文采用Bartlet球度和Kaiser Meyer Olkin（KMO）檢驗(yàn)方法來研究定量數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)合理性；首先分析KMO 值，本文KMO 值均大于0.7，說明效度好，且Bartlett 球形檢驗(yàn)Sig. 值均為0＜0.05，達(dá)到顯著，可拒絕零假設(shè)，說明數(shù)據(jù)適合做進(jìn)一步的分析。

2. 具體變量回歸分析。本文采用線性回歸模型來驗(yàn)證變量之間的因果關(guān)系，分別對(duì)電商平臺(tái)優(yōu)化及扶貧效果的影響因素與消費(fèi)者滿意度進(jìn)行回歸分析，購前預(yù)期維度與消費(fèi)者滿意度進(jìn)行回歸分析的過程如表3 所示，其它因素的回歸結(jié)果皆由同樣方式得出。

首先，將購前預(yù)期維度的3 個(gè)二級(jí)指標(biāo)作為自變量，將消費(fèi)者滿意度作為因變量進(jìn)行回歸分析，檢驗(yàn) “能買到滿意的農(nóng)產(chǎn)品（X11）”“農(nóng)產(chǎn)品不會(huì)出現(xiàn)問題（X12）”“送貨速度符合預(yù)期（X13）” 對(duì)電商平臺(tái)滿意度的影響情況。

其次，通過回歸分析發(fā)現(xiàn)，調(diào)整R2系數(shù)是0.773，數(shù)據(jù)擬合度較好，具備有效性。其中X11、X12、X13的 Sig 值分別為 0.000、0.000、0.000，小于0.05，說明X11、X12、X13與消費(fèi)者滿意度存在顯著正相關(guān)，購前預(yù)期的回歸系數(shù)為0.492、0.215、0.192，方程的回歸常數(shù)為0.407，因此得到購前預(yù)期與電商平臺(tái)消費(fèi)者滿意回歸方程如下：

Y=0.407+0.492X11+0.215X12+0.192X13（2）

接著是回歸方程顯著性檢驗(yàn)（F 檢驗(yàn)）和回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)（t 檢驗(yàn)）。從表3 可知回歸方程式（2）的F 值為551.735，同時(shí)顯著性水平為0.000 ＜0.05，方程通過了顯著性檢驗(yàn)；購前預(yù)期回歸系數(shù)的t值分別為11.104、5.413、4.256，顯著性水平分別為0.000、0.000、0.000，均小于0.05，因此購前預(yù)期的回歸系數(shù)是顯著的。

通過以上分析，回歸方程（2）通過了有效性檢驗(yàn)，因此可以認(rèn)為回歸方程（2）是具有意義的。

通過同樣的方式，分別對(duì)產(chǎn)品感知（X2）、物流配送（X3）、電商平臺(tái)網(wǎng)站設(shè)計(jì)（X4）及售后服務(wù)（X5）的二級(jí)指標(biāo)和消費(fèi)者滿意度（Y）進(jìn)行回歸分析， 得出產(chǎn)品感知、物流配送、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、售后服務(wù)與滿意度的回歸方程為：

3. 多元線性回歸結(jié)果。本文得到購前預(yù)期、產(chǎn)品感知、物流配送、電商平臺(tái)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、售后服務(wù)對(duì)電商平臺(tái)消費(fèi)者滿意度影響因素多元線性回歸分析結(jié)果如表4 所示。

（二）結(jié)論

通過上述分析得出本文的研究結(jié)論：

第 一， 從 表2 可 知， 本 文 問 卷 的6 個(gè) 變 量 的Cronbach’s Alpha 系數(shù)均大于0.9，且KMO 值全部都大于0.7，說明本文研究的數(shù)據(jù)有較好的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。各個(gè)維度R2（擬合優(yōu)度）的值都在0.75 以上，所建立的回歸模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)整體具有較好的擬合性和有效性。

表4 多元線性回歸分析結(jié)果匯總

第二，表4 顯示，五個(gè)影響因素購前預(yù)期、產(chǎn)品感知、物流配送、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、售后服務(wù)的回歸系數(shù)（B）分別為0.407、0.342、0.473、0.262、0.255。說明在這些影響因素中物流配送和消費(fèi)者滿意度的相關(guān)性最大，其次購前預(yù)期、產(chǎn)品感知、網(wǎng)站設(shè)計(jì)和售后服務(wù)。

第三，從表4 可知，各二級(jí)指標(biāo)與滿意度的關(guān)系中，除了網(wǎng)站界面和組織結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)好、信息分類排序等編排好這2 個(gè)指標(biāo)的Sig. ＞0.05 與滿意度無關(guān)，應(yīng)從中剔除。其他的17 個(gè)二級(jí)指標(biāo)的Sig. ＜0.05，與滿意度相關(guān)，在這17 個(gè)指標(biāo)中，預(yù)測能買到滿意的農(nóng)產(chǎn)品（B=0.492）、對(duì)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量滿意（B=0.507）、物流配送態(tài)度（B=0.481）、網(wǎng)站易操作（B=0.387）、售后服務(wù)態(tài)度好（B=0.431）的回歸系數(shù)（B）較高，是影響消費(fèi)者滿意度的關(guān)鍵因素，因此電商平臺(tái)消費(fèi)者滿意度要從這幾方面來優(yōu)化提高。

對(duì)策建議

綜上，“互聯(lián)網(wǎng)+” 的出現(xiàn)增強(qiáng)了貧困地區(qū)的內(nèi)生發(fā)展動(dòng)力，促進(jìn)了電商扶貧這種全社會(huì)參與的大扶貧格局的形成。農(nóng)產(chǎn)品電商平臺(tái)是電商扶貧的重要實(shí)現(xiàn)載體。本文構(gòu)建了購前預(yù)期、產(chǎn)品感知、物流配送效率、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、售后服務(wù)5 個(gè)一級(jí)指標(biāo)為核心的包含19 個(gè)二級(jí)細(xì)化指標(biāo)的測度體系，運(yùn)用多元線性回歸模型分析變量間的相關(guān)性及各變量對(duì)農(nóng)產(chǎn)品電商平臺(tái)優(yōu)化的影響程度。為進(jìn)一步提高電商平臺(tái)對(duì)貧困地區(qū)扶貧效果，加快貧困地區(qū)扶貧工作的開展，本文基于消費(fèi)者滿意度，提出電商平臺(tái)優(yōu)化提升對(duì)策：

（一）提高物流配送效率

根據(jù)回歸分析結(jié)果可知，物流配送效率（B=0.473）是電商平臺(tái)消費(fèi)者滿意度影響因素中相關(guān)性最高的因素，二級(jí)指標(biāo)中配送服務(wù)態(tài)度（B=0.481）影響程度最高，其次是包裝完好性（B=0.263）和準(zhǔn)時(shí)性（B=0.174）。完善的農(nóng)產(chǎn)品物流體系和高效的配送效率是優(yōu)化配送服務(wù)態(tài)度的必要條件。一方面，針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的特性，電商平臺(tái)應(yīng)該積極健全農(nóng)產(chǎn)品物流體系。嚴(yán)格把控農(nóng)產(chǎn)品包裝，使用特殊的包裝保護(hù)材料來降低農(nóng)產(chǎn)品在運(yùn)輸過程中的損耗；利用農(nóng)村電子商務(wù)專項(xiàng)資金，積極建立完善的縣鄉(xiāng)三級(jí)物流體系，解決農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)城 “最初一公里” 和 “最后一公里” 的問題；加強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者的物流意識(shí)，普及物流知識(shí)，從源頭完善農(nóng)產(chǎn)品物流體系建設(shè)。另一方面，不斷提高平臺(tái)物流配送效率，簡化訂單處理流程和發(fā)貨流程，與郵政、順豐等物流公司建立長期合作關(guān)系，或自建物流配送體系，提高分揀貨效率；提高物流自動(dòng)化和信息化水平，自動(dòng)匹配農(nóng)產(chǎn)品，從消費(fèi)者下單到發(fā)貨全自動(dòng)化操作，提高信息處理時(shí)間，縮短發(fā)貨時(shí)間，從而提高物流配送效率。

（二）合理控制消費(fèi)者的購前預(yù)期

根據(jù)回歸分析結(jié)果可知，購前預(yù)期（B=0.407）對(duì)電商平臺(tái)消費(fèi)者滿意度影響排名第二，二級(jí)指標(biāo)中預(yù)測能買到滿意的農(nóng)產(chǎn)品（B=0.492）影響程度最高，其次是農(nóng)產(chǎn)品不會(huì)出現(xiàn)問題（B=0.215）、送貨速度符合預(yù)期（B=0.192）。電商平臺(tái)消費(fèi)者滿意度和消費(fèi)者預(yù)期有著很大的相關(guān)性，實(shí)際購后感知與消費(fèi)者預(yù)期相符，消費(fèi)者滿意，反之不滿意。一方面，提高產(chǎn)品的績效，保證消費(fèi)者能買到滿意的農(nóng)產(chǎn)品，廣泛調(diào)研消費(fèi)者的需求，在此基礎(chǔ)上，提高農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量、改善產(chǎn)品包裝、加強(qiáng)售后服務(wù)、提升物流配送速度，以此來提高電商平臺(tái)產(chǎn)品的績效；另一方面，合理控制消費(fèi)者預(yù)期，制定恰當(dāng)?shù)膹V告宣傳策略，過度宣傳和美化產(chǎn)品，盲目提高消費(fèi)者的預(yù)期，在短期內(nèi)可以促進(jìn)產(chǎn)品銷量的提高，但卻會(huì)使消費(fèi)者預(yù)期過高而降低滿意度；客觀評(píng)估送貨期限，在能力范圍內(nèi)最大限度縮短送貨時(shí)間，物流的準(zhǔn)時(shí)性在很大程度上會(huì)影響消費(fèi)者滿意度。

（三）加強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)

根據(jù)回歸分析結(jié)果可知，產(chǎn)品感知（B=0.342）也是影響電商平臺(tái)消費(fèi)者滿意度的重要因素，二級(jí)指標(biāo)中農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量（B=0.507）和新鮮度（B=0.231）是影響滿意度的關(guān)鍵因素。加強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)是提高農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量、保證農(nóng)產(chǎn)品新鮮度的有效途徑。第一，建立產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化和分級(jí)制，電商平臺(tái)聯(lián)合上游種植企業(yè)，用訂單反推農(nóng)產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化和分級(jí)制度，通過電子標(biāo)簽等新技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)全過程追溯來確保產(chǎn)品質(zhì)量。第二，建設(shè)農(nóng)產(chǎn)品品控體系，建立農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)檢測中心，用嚴(yán)格的數(shù)據(jù)作為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行嚴(yán)格篩選保障農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量。第三，嚴(yán)格落實(shí)農(nóng)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化政策，轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)粗放的農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)方式，將農(nóng)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)技術(shù)應(yīng)用到農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)的全過程，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化管理。

（四）優(yōu)化電商平臺(tái)網(wǎng)站設(shè)計(jì)

根據(jù)回歸分析結(jié)果得出，僅從數(shù)值上看，電商平臺(tái)網(wǎng)站設(shè)計(jì)（B=0.262）與電商平臺(tái)消費(fèi)者滿意度相關(guān)性一般，主要原因是電商平臺(tái)網(wǎng)站設(shè)計(jì)綜合評(píng)分為3.49 分，高于其它幾項(xiàng)評(píng)分，說明目前消費(fèi)者對(duì)電商平臺(tái)網(wǎng)站設(shè)計(jì)的滿意度相對(duì)較高，但仍有改進(jìn)的余地，如網(wǎng)站簡易操作（B=0.387）、流暢性（B=0.257）、安全性（B=0.123）等因素。電商平臺(tái)要精簡優(yōu)化，操作簡單方便，有利于增加消費(fèi)者的平臺(tái)購物頻率。第一，優(yōu)化網(wǎng)站首頁，界面應(yīng)設(shè)計(jì)的清晰明了，讓消費(fèi)者一目了然，操作簡單；導(dǎo)航功能設(shè)計(jì)要注意農(nóng)產(chǎn)品合理分類，有利于消費(fèi)者快速定位要購買的農(nóng)產(chǎn)品。第二，優(yōu)化網(wǎng)頁設(shè)計(jì)，完善電商平臺(tái)的查詢功能、訂單功能、支付功能等，以便為消費(fèi)者提供最佳的服務(wù)過程，降低跳出率。第三，提高網(wǎng)站的安全性，建立多道防火墻將內(nèi)外網(wǎng)之間的安全系數(shù)大大提高；對(duì)平臺(tái)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)定期進(jìn)行全面檢查，并使用殺毒軟件監(jiān)控內(nèi)網(wǎng)中的木馬、病毒等隱患，從根本上保證電商平臺(tái)的安全性。第四，提高網(wǎng)站流暢性，加大對(duì)系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)穩(wěn)定性的保護(hù)，確?？蛻粼谠L問平臺(tái)系統(tǒng)時(shí)處于穩(wěn)定運(yùn)行的狀態(tài)。

（五）完善售后服務(wù)管理

根據(jù)回歸分析結(jié)果得出，售后服務(wù)（B=0.255）也對(duì)電商平臺(tái)消費(fèi)者滿意度產(chǎn)生一定程度的影響，其中售后服務(wù)態(tài)度（B=0.431）和售后效率（B=0.251）是影響售后服務(wù)滿意度的關(guān)鍵。第一，完善電商平臺(tái)的售后管理體系，制定售后服務(wù)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，簡化退貨和交換流程，為增強(qiáng)消費(fèi)者對(duì)農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)上采購的信心提供一定保障。第二，提供多種售后反映渠道，除了單一的平臺(tái)在線客服外，還可以增加熱線電話、郵箱、微信公眾號(hào)、QQ 等及時(shí)的反饋渠道，避免渠道單一導(dǎo)致的低效率。第三，提高售后問題處理效率。對(duì)于售后問題的解答及時(shí)有效率，客服專員經(jīng)過系統(tǒng)的培訓(xùn)，熟悉產(chǎn)品知識(shí)，建立專門的售后問題解決方案數(shù)據(jù)庫，在維護(hù)平臺(tái)利益的同時(shí)要最大限度的滿足消費(fèi)者需求。