邮乐农品消费者网购意愿影响因素研究
这是一篇关于农产品电商平台,消费者网购意愿,影响因素,网络购买的论文, 主要内容为随着移动支付的普及以及政策支持,农产品电商蓬勃发展。然而,电商时代消费者对于不同农产品的需求越来越多样化,农产品电商平台也需要不断地做出改变,满足消费者的差别需求。目前针对单个农产品电商平台的消费者网购意愿研究甚少,没有形成成熟的理论体系。因此通过研究分析邮乐农品消费者网购意愿的影响因素,为邮乐农品有针对性地采用运营策略提供支撑和依据。本文采用案例研究法、定量分析法等研究方法对邮乐农品消费者网购意愿进行研究。在服务质量理论、感知质量理论等理论基础上,选取安徽农产品电商龙头企业--邮乐农品作为研究对象,构建邮乐农品电商平台消费者网购意愿模型,选取产品质量、售后服务、网站质量、物流配送作为研究变量,针对这四个方面设计问题项,通过问卷调查,对得到的数据进行验证分析,进一步论证假设,从而得出以下结论:第一,消费者通过邮乐农品电商平台购买农产品时,产品质量、售后服务、网站质量以及物流配送,均对消费者网购意愿有正向影响;第二,产品质量、售后服务、网站质量和物流配送对消费者网购意愿影响程度依次降低。最后,为了提升邮乐农品消费者网购意愿提出以下几点建议:第一,加强农产品质量监管。第二,优化平台网站质量和布局,增强消费者平台购物体验。第三,提升售后服务以及增加售后渠道,提升消费者售后体验。第四,完善物流基础设施,以及增大服务范围和力度。
农产品电子商务平台推荐算法研究与设计
这是一篇关于推荐算法,农产品电商平台,层次表征,图神经网络的论文, 主要内容为现代电商平台普遍使用了推荐系统,推荐系统不仅能提高用户的忠诚度和黏着性,还能带动消费创造经济效益。但是现有传统电商的常规产品推荐算法并不能完全适用于农产品推荐,往往会造成推荐精度不高的问题,不能很好地满足用户的需求。故本文在此背景下,对现有的农产品推荐算法进行理论研究和改进,进一步提出适用于农产品的推荐方法,并将该方法应用于“搜特产”农产品电子商务平台验证其有效性。本文的主要工作有以下三点:第一,构建了农产品数据集。针对目前还没有通用农产品数据集的情况,本文通过WebCollector框架爬取了农产品推荐系统的原始数据,进一步把原始数据经过筛选、纠错等预处理后,构建出了包含8239名用户对1216种农产品产生的55231条评分和评论的农产品数据集。第二,针对农产品特点对农产品推荐算法进行了改进。为了提升农产品推荐的效果,本文利用图神经网络技术,构建用户-农产品交互二部图,提出了基于层次图的农产品推荐模型HGAPR(Hierarchical Graph based Approach for Agricultural Product Recommendation)。该模型将用户、农产品以及两者的交互构建为二部图,充分利用了农产品的名称、描述以及用户对农产品的评价等文本信息,在一定程度上缓解了推荐系统中存在的数据稀疏性问题和过拟合问题。同时,该模型的层次图结构可以学习到农产品和用户的层次特征,更符合农产品推荐场景。在农产品数据集上,HGAPR模型超越了所有的基线模型,取得了最好的推荐效果。第三,在“搜特产”农产品电商平台上对HGAPR模型进行了验证。为了验证了本文提出模型的可行性,本文使用B/S架构搭建了“搜特产”农产品电商平台的推荐模块,实现了模型与农产品数据的结合,完成了农产品的推荐。今后仍需要结合用户的个性化需求进行分析研究,以期望对农产品电商平台推荐算法的研究有所补充。
大数据背景下农产品电商平台发展水平评价指标体系及实证研究
这是一篇关于农产品电商平台,评价指标体系,层次分析法的论文, 主要内容为随着电子商务市场的不断拓展,涉农互联网电子商务发展迅速。电商的运行伴随着大量的数据产生,在大数据背景下,利用大数据精准分析,是对农产品电商发展态势评价的有效手段。农产品电商平台是农产品电商发展的关键因素,判断其发展态势,找到制约因素对助推农产品电商总体发展具有至关重要的意义。国内外对电商的研究已相当成熟,由于农产品电商平台起步晚,其研究相对滞后,还有待丰富。如何针对农产品电商平台的特点,结合大数据的背景,合理有效的评价农产品电商平台,分析农产品电商平台发展的现状和存在的不足,有针对性的提出改进优化的建议是本文的研究重点。由于农产品电商平台的发展水平与平台流量、平台跳出率等指标联系紧密,这些数据指标具有实时更新、高频等特点,在评价农产品电商发展水平时需要借助大数据技术获取相关数据。因此本文在传统评价方法的基础上,从多个角度充分考虑合理性、整体性、科学性、数据可获得性等,将定性指标与定量指标相结合,参考一般电商评价时的指标选取,并针对农产品电商平台的特点,选取具有代表性的指标。最终本文从平台建设、平台营销情况、平台商品情况、平台影响力与知名度四个角度进行考虑并设立了4个一级评价指标,9个二级评价指标和27个三级评价指标,构成了农产品电商平台发展水平评价指标体系。在建立的评价指标体系基础上,邀请专家对指标进行打分,并运用层次分析法,最终得到各个指标的权重和农产品电商平台的评价模型。基于此,本文选取了十个具有代表性的农产品电商平台进行了实证分析,分析总结样本平台的评价结果并结合市场总体情况,针对农产品电商平台普遍存在的问题和可优化改进的地方,提出了相应的对策建议。
面向果农的农产品电商平台界面可用性设计研究
这是一篇关于果农,农产品电商平台,可用性评价,界面设计的论文, 主要内容为传统的农业经济向新型农业经济转化,加速了农产品电商经济以及农产品电商平台的发展。在传统农产品销售受众面狭窄、产品滞销经常发生的基础上,信息技术的发展加快消费者线上购买产品习惯的养成,促使果农积极学习使用农产品电商平台。但在果农使用农产品电商平台界面的过程中,使用效率不高并存在可用性问题。基于可用性理论,针对果农用户对农产品电商平台的界面进行设计研究,为提高果农用户使用农产品电商平台界面的可用性提供了可能。本次研究首先通过文献阅读法,厘清可用性理论的各个要素以及界面可用性分析内容与界面可用性设计研究流程,确定研究的主要任务与流程,为后文面向果农的农产品电商平台界面可用性设计评价体系奠定基础;其次通过分析了解目前农产品电商平台的分类以及功能模块,确定研究内容;通过对农产品电商平台交易流程进行分析,得到农产品电商平台用户的类型并建立四类用户画像,针对四类用户探究其对农产品电商平台交易内容需求,并采用Kano模型问卷,得到果农用户功能需求,以指导界面可用性评价以及设计实践。基于国内外学者的研究,将其采用的指标、方法以及发现的可用性问题进行总结,选取有效性、效率与满意度为一级指标,以界面设计用户体验五要素中的各个设计要素为二三级指标,进行信度效度分析以及层次分析法计算指标权重,建立起面向果农的农产品电商平台界面可用性评价体系,并明确各个指标的测试方法与测试内容,结合上文中对农产品电商平台的交易流程分析设计测试任务,采用用户测试以及眼动实验,对农产品电商平台界面进行可用性评价,总结其可用性问题。最后基于总结得到的可用性问题,提出面向果农的农产品电商平台界面可用性设计策略,指导设计完成,并对改良后界面进行可用性评价,对比数据评估可用性水平。本次研究构建面向果农的农产品电商平台界面可用性设计评价体系。提出面向果农的农产品电商平台界面可用性策略,对农产品电商平台进行改良设计,为其它农产品电商平台界面设计提供设计思路。
乡村振兴战略背景下潍坊市农产品电商平台发展研究
这是一篇关于乡村振兴,潍坊市,农产品电商平台,发展研究的论文, 主要内容为民族要振兴,乡村必振兴。党的十九大首次提出乡村振兴战略,是党在新时代解决三农问题,实现农业现代化发展的重要部署。网络信息化的飞速发展,为农业农村的现代化发展注入新的活力,其中,以电商平台为代表的互联网产物,从根本上改变了传统农产品流通方式,农产品电商的发展促进农业专业化发展,也对农产品的生产、销售、供应端提出了更高的要求。借助电商平台,将生产者与消费者之间有机结合,更好的满足双方诉求。潍坊市农业资源丰富,种类较多,农产品市场化程度比较高,产业基础雄厚,工农业发达,有发展农产品电商基础。本文以乡村振兴战略为背景,研究潍坊市农产品电商平台的发展现状与对策,深入分析国内外农产品电商的发展经验,总结出潍坊市在农产品电商平台的发展存在五方面的问题:本土电商平台生存艰难、农业经营主体对电商平台缺乏认知、农产品上行渠道受阻、农产品同质化竞争严重以及缺乏专业性人才。针对上述问题,结合潍坊市电商发展实际情况,提出几点建议:首先要合理规划电商平台的发展、提高农产品的质量和品牌建设能力、积极培育专业性电商人才、完善农产品流通渠道。农产品电商作为互联网+农业的重要成果,对于推进农业农村高质量发展具有重要意义,电商平台作为发展电商的核心,对提高农产品市场竞争力、拓宽销售渠道、提升知名度等发挥了重要作用,是农产品流通过程中的重要一环。因此,要不断完善电商平台的发展,根据自身发展需求,合理选择电商平台,更好的促进农业农村现代化发展。
江西邮政“老俵情”农产品电商平台营销战略研究
这是一篇关于江西邮政,农产品电商平台,营销战略,7P的论文, 主要内容为随着乡村振兴战略的实施,农村电子商务已经成为解决“三农”问题的重要抓手,农产品电商市场也成为各大电商巨头争夺的焦点。江西邮政作为中国邮政集团有限公司的下属省分公司,发展农产品电商既是央企担当,积极响应国家号召;也是贯彻落实集团公司电商业务发展战略,主动谋求转型。2014年,江西邮政就以小型便民超市为基础,通过合作、授权、加盟等多种方式,建立起了覆盖全省的农村电商服务网点。而后,又搭建了“老俵情”农产品电商平台,希望以该平台为抓手,解决县域乡镇地区“农产品进城”的实际难题,实现“购物不出村,销售不出村、生活不出村、金融不出村、创业不出村”的发展目标,将“老俵情”平台打造成一个在全国有一定影响力的惠农便民平台。本文主要对江西邮政“老俵情”农产品电商平台的营销战略进行研究。在研究内容上,首先对研究的背景进行了简单描述,从而提出了研究的问题、目的和意义。之后,通过查阅大量电商平台及营销战略方面的参考文献,为后期平台的营销战略的优化及营销策略的开发提供了多重方法支撑。基于前面章节的研究结果,作者围绕STP营销战略和7P营销策略设置了问题,与平台管理层、营销团队和消费者进行了深入的沟通,从而获得了访谈结果,并对人口统计特征进行了梳理,从而分析出了平台实际营销过程中存在的问题。随后,根据存在的问题,提出了针对性的营销战略优化措施,开发出增强产品实力、优化定价策略等一系列营销策略。最后,就本文的研究成果提出管理启示与未来展望。通过上述研究,本文认为要利用邮政企业长期扎根农村的经历和优势,明确平台目标客户及市场定位,通过构建特有的平台渠道生态、优化平台使用体验,使“老俵情”平台能更好的发展。
农产品电子商务平台推荐算法研究与设计
这是一篇关于推荐算法,农产品电商平台,层次表征,图神经网络的论文, 主要内容为现代电商平台普遍使用了推荐系统,推荐系统不仅能提高用户的忠诚度和黏着性,还能带动消费创造经济效益。但是现有传统电商的常规产品推荐算法并不能完全适用于农产品推荐,往往会造成推荐精度不高的问题,不能很好地满足用户的需求。故本文在此背景下,对现有的农产品推荐算法进行理论研究和改进,进一步提出适用于农产品的推荐方法,并将该方法应用于“搜特产”农产品电子商务平台验证其有效性。本文的主要工作有以下三点:第一,构建了农产品数据集。针对目前还没有通用农产品数据集的情况,本文通过WebCollector框架爬取了农产品推荐系统的原始数据,进一步把原始数据经过筛选、纠错等预处理后,构建出了包含8239名用户对1216种农产品产生的55231条评分和评论的农产品数据集。第二,针对农产品特点对农产品推荐算法进行了改进。为了提升农产品推荐的效果,本文利用图神经网络技术,构建用户-农产品交互二部图,提出了基于层次图的农产品推荐模型HGAPR(Hierarchical Graph based Approach for Agricultural Product Recommendation)。该模型将用户、农产品以及两者的交互构建为二部图,充分利用了农产品的名称、描述以及用户对农产品的评价等文本信息,在一定程度上缓解了推荐系统中存在的数据稀疏性问题和过拟合问题。同时,该模型的层次图结构可以学习到农产品和用户的层次特征,更符合农产品推荐场景。在农产品数据集上,HGAPR模型超越了所有的基线模型,取得了最好的推荐效果。第三,在“搜特产”农产品电商平台上对HGAPR模型进行了验证。为了验证了本文提出模型的可行性,本文使用B/S架构搭建了“搜特产”农产品电商平台的推荐模块,实现了模型与农产品数据的结合,完成了农产品的推荐。今后仍需要结合用户的个性化需求进行分析研究,以期望对农产品电商平台推荐算法的研究有所补充。
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