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        功能性雞蛋購買行為影響因素探究

        2024-12-31 00:00:00梁文雅李涵
        現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2024年14期
        關(guān)鍵詞:購買行為因子分析影響因素

        摘"要:隨著消費升級趨勢發(fā)展,功能性雞蛋將是傳統(tǒng)蛋企業(yè)轉(zhuǎn)型新契機。利用問卷進行數(shù)據(jù)收集,并運用交叉分析法和因子分析法探究消費者購買功能性雞蛋的購買影響因素?;谝蜃臃治鎏骄肯M者購買關(guān)注因素,得出功能性雞蛋的品質(zhì)、價格將直接影響消費者的購買意愿。因此,建議企業(yè)根據(jù)消費者購買的行為特點,積極進行消費者心智教育,同時生產(chǎn)更高質(zhì)量的產(chǎn)品,并降低價格,擴大功能性雞蛋的市場份額。

        關(guān)鍵詞:功能性雞蛋;購買行為;影響因素;因子分析

        中圖分類號:F27""文獻標識碼:A"""doi:10.19311/j.cnki.16723198.2024.14.021

        1"相關(guān)研究文獻述評

        自功能性雞蛋概念提出以來,國內(nèi)外諸多學者進行了詳細的研究。孫亞麗(2004)對功能性雞蛋的調(diào)節(jié)途徑進行了研究,提出中國蛋雞業(yè)品質(zhì)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化,具有特殊功能的雞蛋不斷涌現(xiàn)市場,功能蛋市場前景廣闊。國外學者NShapira(2017)指出,世界功能食品市場是一個持續(xù)增長的行業(yè)。功能性食品應滿足消費者的營養(yǎng)需求,并對人體健康產(chǎn)生治療或預防作用。富含不同生物活性物質(zhì)的功能性雞蛋是該市場最龐大的部分之一。Alagawany"(2018)描述了設計雞蛋的概念及其健康益處和營養(yǎng)價值,認為功能性雞蛋被視為人類設計食品。(2018)呂婷婷指出功能性蛋的生產(chǎn)技術(shù)是解決雞蛋產(chǎn)銷矛盾問題的關(guān)鍵所在,我國功能性蛋市場前景廣闊。2020年張敏綜述了部分功能性蛋的研究進展、趨勢展望、面臨的問題,以及為功能性蛋的深入研究提供思路。周志敏(2021)利用實地調(diào)研數(shù)據(jù),并運用logit模型以及分位數(shù)回歸法實證分析影響城鎮(zhèn)居民品牌雞蛋購買量的因素。在前人的研究基礎上,本文根據(jù)當今消費升級的現(xiàn)象,聚焦消費者特征、消費偏好等多個方面,全方位分析制約功能蛋發(fā)展因素,并結(jié)合當今時代特征和雞蛋銷售企業(yè)的現(xiàn)實基礎,向雞蛋銷售企業(yè)提出有效性、可行性、合理性的具有建設意義的發(fā)展策略。

        2"研究方法

        2.1"消費者購買功能性雞蛋行為問卷調(diào)查設計

        本文主要圍繞功能性雞蛋的消費需求和及市場機會展開調(diào)研分析,通過線上問卷調(diào)查的方式收集分析消費者對功能性雞蛋的認知及購買行為影響因素,為后期功能性雞蛋的推廣提供數(shù)據(jù)和理論支持,幫助企業(yè)緩解消費者認知短缺現(xiàn)狀,更好地挖掘功能性雞蛋未來市場潛力。

        2.2"抽樣設計

        本文采用線上線下相結(jié)合的隨機取樣,為了讓樣本更具有代表性,根據(jù)不同年齡段消費者購買雞蛋的頻率進行配額抽樣。在調(diào)查過程中,為確保抽樣的隨機性,本次調(diào)查的最低樣本容量根據(jù)樣本量確定的計算公式:

        n=z2p∧(1-p∧)Δ2"(1)

        (其中n為樣本量、z為置信區(qū)間、p∧為估計的總體比例、Δ2為抽樣誤差范圍)

        計算在保證95%的置信水平,抽樣誤差小于4%,抽樣比例為0.7的前提下。計出初始樣本容量n=504。然后根據(jù)總體調(diào)整樣本量的大小,計算出n1=502,再根據(jù)設計效應(Deff)為1和考慮無應答情況設定應答率為r=90%的前提下,最后計算出的樣本容量為N=557,即我們最終要發(fā)放557份問卷。在實際調(diào)查中我們實際發(fā)放560份問卷,經(jīng)過數(shù)據(jù)篩選后實際回收有效問卷518份,問卷有效回答率為925%。

        2.3"樣品情況

        通過問卷調(diào)查結(jié)果進一步了解功能蛋消費人群的特征,由表1可知,購買功能性雞蛋的消費者年齡段主要集中在18~30歲,占總調(diào)查人數(shù)的7876%;消費者集中在一線城市,占總調(diào)查人數(shù)的3629%;薪資收入階層主要集中在普通階層和中產(chǎn)階層,占總調(diào)查人數(shù)的5309%。符合我們對于購買功能性雞蛋的消費者特征的基礎認知。

        3"實證研究結(jié)果分析

        3.1"信度效度檢驗

        3.1.1"問卷信度分析

        針對問卷中的7個量表題,采用Cronbach′s"α系數(shù)對正式調(diào)查的數(shù)據(jù)進行信度檢驗,可知Cronbach′s"α系數(shù)為0836,遠大于08,表示該量表信度好,量表內(nèi)一致性高,因此本問卷調(diào)查具有較高的可信度。

        3.1.2"問卷效度分析

        本次問卷主要采取因子分析方法,測量問卷項目的結(jié)構(gòu)效度。我們在進行因子分析前需要進行充分性檢驗(KMO)和Bartlett球形度檢驗,以判斷數(shù)據(jù)是否適合做因子分析。從分析結(jié)果可以看出KMO值為0865,遠大于08,且Bartlett球形度檢驗顯著性p值遠小于005,水平上呈現(xiàn)顯著性,拒絕原假設,各變量間具有相關(guān)性,因子分析有效,程度為較好。根據(jù)以上結(jié)果說明收集的數(shù)據(jù)適合進行因子分析。說明研究數(shù)據(jù)具有良好的結(jié)構(gòu)效度水平。

        3.2"基于因子分析的消費者購買關(guān)注因素探究

        3.2.1"因子分析

        本文對問卷中關(guān)于消費者的問題進行因子分析,進一步探究影響消費者消費的因素,提取影響消費者購買的代表性因子。為了消除量綱的影響,在分析前將數(shù)據(jù)進行標準化,然后進行降維因子分析。

        由公因子方差表發(fā)現(xiàn),所有變量共同度在70%以上,表明變量中大部分信息能被因子提取,可以認為所提取的因子對各變量的解釋能力很好,因子分析效果很好。

        3.2.2"累計方差貢獻率分析

        接下來本文進行累積貢獻率分析,發(fā)現(xiàn)最終提取的4個因子,其對所有變量的累積方差貢獻率為87973%,遠大于80%,說明取4個因子對于變量的解釋能力非常好。由碎石圖可以看出因素個體4與因素個體5之間的緩坡變緩,說明后續(xù)第5個因子可解釋的信息已經(jīng)減少得更多了,前4個因子已經(jīng)可以涵蓋大部分的信息,因此可選用因子個數(shù)為4。

        圖1"碎石圖

        3.2.3"成分矩陣

        成分矩陣顯示的是旋轉(zhuǎn)之前的因子載荷矩陣,其中有些變量是在各因子上的載荷比較接近,難以對因子進行明確定義,因此,對于因子解釋和命名更有指導意義的是旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣。成分矩陣及旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣如表所示。

        由上表,旋轉(zhuǎn)后的因子載荷系數(shù)取值向"0"或"1"兩極化,有利于解釋和命名公共因子。因子模型如下:

        x1=-0.004F1+0.842F2+0.100F3+0.023F4+ε1x2=-0.104F1+0.835F2+0.064F3+0.052F4+ε2x3=0.970F1+0.023F2-0.030F3-0.026F4+ε3x4=0.951F1-0.049F2-0.012F3-0.046F4+ε4x5=0.922F1+0.187F2+0.022F3-0.003F4+ε5x6=-0.013F1+0.031F2+0.977F3-0.186F4+ε6x7=-0.044F1-0.025F2-0.186F3+0.979F4+ε7(1)

        3.2.4"分析結(jié)果

        我們通過數(shù)據(jù)對比以及因子模型分析,將每一個因子上載荷量最大的題目歸為一類,得出4類分別對應4個因子。根據(jù)因子分類可知,影響消費者購買的因素主要為消費者的態(tài)度、產(chǎn)品品質(zhì),產(chǎn)品價格以及產(chǎn)品包裝。

        3.3"基于主成分分析探究消費強度模型

        3.3.1"計算指標主成分線性組合系數(shù)

        在主成分分析結(jié)果中可以得到解釋的總方差并獲取初始特征值和方差貢獻率。根據(jù)相關(guān)公式:

        αj=因子荷系j初始特征值i,i=1,2,3,4,"j=1,2,3,4,5,6,7(2)

        本文可以得出4個主成分的線性組合系數(shù)表(成分矩陣表),如下表:

        3.3.2"計算綜合模型中因子權(quán)重

        在主成分分析中,方差解釋率越高(即方差貢獻率越大),說明該主成分越重要,權(quán)重占比也應該越高。本文通過方差解釋率跟線性組合系數(shù)計算出各項指標的權(quán)重,公式如下:

        βJ=αj方差解率i累方差解率i,J=1,2,3,4,5,6,7(3)

        得出結(jié)果為主成分1占權(quán)重的44.779%,主成分2占權(quán)重的23.72%,主成分3占權(quán)重的21.132,主成分4占權(quán)重的10.368%。其中權(quán)重1占比最大,權(quán)重4占比最小。

        3.3.3"指標權(quán)重歸一化

        采用熵值法對以上這7個指標進行歸一化分析,分析結(jié)果如下:

        最終基于主成分分析,我們使用熵值法歸一化方法得出指標權(quán)重,最終的消費強度模型為:消費強度=024292*是否了解+020318*是否品嘗過+007071*是否愿意替換+007552*是否愿意接受購買+007058*是否相信+018119*愿意支出多少+015589*是否注重飲食習慣。以上模型可知,消費者的消費強度主要取決于消費者對該產(chǎn)品的了解、是否品嘗過、愿意花費多少以及自身的飲食習慣。因此建議加大產(chǎn)品宣傳,舉辦試吃等優(yōu)惠活動,增強消費者對產(chǎn)品的認知,體現(xiàn)產(chǎn)品功效,搶占用戶心智。

        4"營銷策略建議

        4.1"提高功能雞蛋市場占有率

        通過展示產(chǎn)品和制作技藝相結(jié)合拉近與消費者的距離,讓客戶深入了解功能雞蛋的生產(chǎn)全過程,提供獨特的新奇產(chǎn)品體驗,以身臨其境的方式感受功能蛋的獨特魅力,讓客戶從對產(chǎn)品的滿意度升級成精神層面的滿足感,搶占“大眾心智”。

        4.2"解決消費者認知短缺的現(xiàn)狀

        從多維度、多渠道打造品牌,增加產(chǎn)品公信力,塑造品牌良好形象。企業(yè)要與廣東省特色家禽生態(tài)健康養(yǎng)殖科技創(chuàng)新中心等多個國家、省部級科研機構(gòu)達成科研合作,為企業(yè)提供多方面的科研技術(shù)支持,打造專利產(chǎn)品,讓消費者對產(chǎn)品形成權(quán)威認識。

        4.3"引導消費依賴的形成

        通過免費的初始產(chǎn)品試用體驗,促進產(chǎn)品的重復購買。借助互聯(lián)網(wǎng)平臺、專賣店、社群引流等多種方式為目標用戶提供免費產(chǎn)品試用服務。掌握用戶使用需求與使用習慣,有針對性地為消費者提供正確的食用引導、食療計劃等多樣化的定制服務,讓客戶直觀感受產(chǎn)品的優(yōu)點,逐漸形成習慣。通過產(chǎn)品和個性定制服務“鎖定”關(guān)系,保證用戶留存度和黏性。

        參考文獻

        [1]孫亞麗,鄒曉庭.幾種功能性雞蛋的調(diào)控途徑[J].2004.

        [2]Kavtarashvili"A"S,Stefanova"I"L,Svitkin"V"S,et"al.Functional"Egg"Production.I.The"Role"of"ω-3"Polyunsaturated"Fatty"Acids(review),2017.

        [3]M"Alagawany,M"R"Farag,K"Dhama,et"al.Nutritional"Significance"and"Health"Benefits"of"Designer"Eggs[J].World′S"Poultry"Science"Journal,2018.

        [4]呂婷婷.功能性雞蛋制品加工技術(shù)研究[D].浙江:浙江大學,2018.

        [5]張標,王潔瓊,張領先,等.消費者網(wǎng)上購買蔬菜行為及影響因素研究——基于北京840份調(diào)研數(shù)據(jù)的實證分析[J].上海農(nóng)業(yè)學報,2018,34(02):129137.

        [6]劉靜.營養(yǎng)教育對乳制品消費者認知和消費意愿的影響[D].中國農(nóng)業(yè)科學院,2020.

        [7]張敏,張海軍,王晶,等.功能性蛋的研究進展與展望[J].糧食與食品工業(yè),2020,27(01):4347+50.

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