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摘 要：本文选取新鲜葡萄作为生鲜农产品类的代表，从价格策略、促销引流策略、服务策略和口碑策略四个方面进行理论分析，选取14个解释变量作为可能影响淘宝销量的因素进行实证分析，得出显著影响生鲜农产品在线销量的因素并对相关从业者提出建议。
关键词：淘宝；销量；策略；建议
一、引言
（一）研究意义
随着互联网的高速发展，电子商务的崛起，人们的消费方式和消费习惯发生了巨大的改变。以淘宝为代表的大型网络购物平台已成为推动经济增长方式的新兴力量。随着大量商家的入驻，如何在激烈的竞争中提高商品的销量直接影响到了商家的生存与发展。因此本文旨在通过数据挖掘和大数据分析研究得出显著影响生鲜农产品在线销量的因素，为所有已经入驻和准备入驻淘宝的商家提供优化建议。
（二）现有研究的不足之处
目前有不少相关研究分析影响电商平台中商品销量的因素，主要分为单一影响因素的研究和综合性因素的研究。单一因素能对商家改进店铺有指导意义，但是由于商家对于各因素的重要性影响性大小缺乏直观的了解，难以进行针对性的投资和改进。综合性因素的研究更为全面并且对C2C平台的卖家来说具有更高的参考价值，但是存在缺乏行业代表性的问题，缺少足够全面的对某一行业进行系统分类分析的研究文献。
（三）本文研究思路
考虑到生鲜农产品具有新鲜、存储周期短和季节性的特点，选择以新鲜葡萄作为生鲜农产品的代表符合上述条件且便于搜集数据。 接着运用市场营销和网络营销的相关理论分析各变量对销售额可能产生的影响，再通过实证分析得出对销量具有显著影响的变量，最后得出结论，为相关从业者提出切实可行的建议。
二、理论分析
（一）变量选取
以4P理论（产品、价格、渠道、促销）为基础，首先选定价格理论和促销理论为基础，由于每家商铺内产品不一且渠道为淘宝固定，因此将产品理论和渠道理论替换为符合淘宝销售特点的服务理论及口碑理论。最终确定从四个方面选取变量作为影响商品销量的因素进行分析。
选取的变量分类如下：
1.价格理论（价格、包邮情况）
2.促销引流理论（促销情况、淘宝搜索引擎排名）
3.服务理论（商品详情情况、描述相符程度、卖方服务态度、物流服务质量、纠纷率）
4.口碑理论（商品收藏量、商品累计评论量、商品累计中差评率、店铺店龄、卖家信用）
选取成交量作为被解释变量，符号为Y，以实际成交量赋值。解释变量的名称、符号和赋值如表1所示：
三、实证分析
（一）模型假设
研究采用多元回归分析，拟建立多元线性回归模型，进一步通过T检验找出销售量与各因素之间的关系，设公式为：
Yi=α0 +α1P1+ α2P2 +β1M1+ β2 M2+δ1S1 +δ2S2 +
δ3 S3+δ4 S4+δ5S5+γ1 K1+γ2 K2+γ3K3 +D1γ4 K4+
D2γ5 K5+ε（i=1，2， ...， n）公式（3-1）
其中D1、D2为虚拟变量，当有店龄数据时，D1赋值为1，否则为0，当有卖家信用数据时，D2赋值为1，否则为0。αi、βi、δi、γi（i=1，2，...，5）為回归系数。
根据淘宝搜索引擎界面的实际情况，当页码至第八页时商品的销量已经几乎全部为0，所以此次一共搜集了前10页具有代表性的数据。为保证数据有效性，在搜集过程中剔除了预售商品和不完整的商品信息。
（二）分析结果
（1）回归分析结果及结论
利用eviews对模型进行带入回归，并进行多次重复剔除不相关变量的回归检验后，得到了拟合优度最好的结果中的显著性影响因素为：
1）促销引流策略中，淘宝搜索引擎排名对销量正向影响显著；
2）服务策略中，商品详情情况对销量的正向影响显著；
3）口碑策略中商品收藏量和商品累计评论量对销量的正向影响显著，商品累计中差评率对销量的负向影响显著。
（2）关于提高商品销量的建议
1）.在某一农产品热销的季节，采取一定的促销策略，如“直通车”或参与“聚划算来提升淘宝搜索引擎排名，以获取更多的关注度和收藏量；
2）.丰富商品详情界面的内容，增加真实而具有美感的商品照片并配以生动的文字以刺激消费者购买，
3）.提升农产品的口感、外观等品质，通过品质的改善来增加累计评论量并减少中差评，同时还可以有效吸引回头客。
参考文献：
[1] 张耕，郭宁.负面在线评论对产品销量的影响：基于淘宝网的实证研究[J].消费经济，2012，28（06）：86-89.
[2] 任婕，彭晨.淘宝商品销量与店铺信用以及价格等因素的关系[J].现代商业，2015（08）：45-46.
[3] 马亮.淘宝“双十二”销量背后的秘密[J].中国纤检，2015（02）：54-55.
[4] Ba S.，StallaertJ. ， Zhang Z. Oligopolistic Price Competition and Adverse Price Effect in Online Retailing Markets[J].Decision Support System，2008，（4）
[5] Bo Xu， Zhangxi Lin， Bingjia Shao .Factors affecting consumer behaviors in online buy-it-now auctions[J].Internet Research，，2010（5）
关键词：淘宝；销量；策略；建议
一、引言
（一）研究意义
随着互联网的高速发展，电子商务的崛起，人们的消费方式和消费习惯发生了巨大的改变。以淘宝为代表的大型网络购物平台已成为推动经济增长方式的新兴力量。随着大量商家的入驻，如何在激烈的竞争中提高商品的销量直接影响到了商家的生存与发展。因此本文旨在通过数据挖掘和大数据分析研究得出显著影响生鲜农产品在线销量的因素，为所有已经入驻和准备入驻淘宝的商家提供优化建议。
（二）现有研究的不足之处
目前有不少相关研究分析影响电商平台中商品销量的因素，主要分为单一影响因素的研究和综合性因素的研究。单一因素能对商家改进店铺有指导意义，但是由于商家对于各因素的重要性影响性大小缺乏直观的了解，难以进行针对性的投资和改进。综合性因素的研究更为全面并且对C2C平台的卖家来说具有更高的参考价值，但是存在缺乏行业代表性的问题，缺少足够全面的对某一行业进行系统分类分析的研究文献。
（三）本文研究思路
考虑到生鲜农产品具有新鲜、存储周期短和季节性的特点，选择以新鲜葡萄作为生鲜农产品的代表符合上述条件且便于搜集数据。 接着运用市场营销和网络营销的相关理论分析各变量对销售额可能产生的影响，再通过实证分析得出对销量具有显著影响的变量，最后得出结论，为相关从业者提出切实可行的建议。
二、理论分析
（一）变量选取
以4P理论（产品、价格、渠道、促销）为基础，首先选定价格理论和促销理论为基础，由于每家商铺内产品不一且渠道为淘宝固定，因此将产品理论和渠道理论替换为符合淘宝销售特点的服务理论及口碑理论。最终确定从四个方面选取变量作为影响商品销量的因素进行分析。
选取的变量分类如下：
1.价格理论（价格、包邮情况）
2.促销引流理论（促销情况、淘宝搜索引擎排名）
3.服务理论（商品详情情况、描述相符程度、卖方服务态度、物流服务质量、纠纷率）
4.口碑理论（商品收藏量、商品累计评论量、商品累计中差评率、店铺店龄、卖家信用）
选取成交量作为被解释变量，符号为Y，以实际成交量赋值。解释变量的名称、符号和赋值如表1所示：
三、实证分析
（一）模型假设
研究采用多元回归分析，拟建立多元线性回归模型，进一步通过T检验找出销售量与各因素之间的关系，设公式为：
Yi=α0 +α1P1+ α2P2 +β1M1+ β2 M2+δ1S1 +δ2S2 +
δ3 S3+δ4 S4+δ5S5+γ1 K1+γ2 K2+γ3K3 +D1γ4 K4+
D2γ5 K5+ε（i=1，2， ...， n）公式（3-1）
其中D1、D2为虚拟变量，当有店龄数据时，D1赋值为1，否则为0，当有卖家信用数据时，D2赋值为1，否则为0。αi、βi、δi、γi（i=1，2，...，5）為回归系数。
根据淘宝搜索引擎界面的实际情况，当页码至第八页时商品的销量已经几乎全部为0，所以此次一共搜集了前10页具有代表性的数据。为保证数据有效性，在搜集过程中剔除了预售商品和不完整的商品信息。
（二）分析结果
（1）回归分析结果及结论
利用eviews对模型进行带入回归，并进行多次重复剔除不相关变量的回归检验后，得到了拟合优度最好的结果中的显著性影响因素为：
1）促销引流策略中，淘宝搜索引擎排名对销量正向影响显著；
2）服务策略中，商品详情情况对销量的正向影响显著；
3）口碑策略中商品收藏量和商品累计评论量对销量的正向影响显著，商品累计中差评率对销量的负向影响显著。
（2）关于提高商品销量的建议
1）.在某一农产品热销的季节，采取一定的促销策略，如“直通车”或参与“聚划算来提升淘宝搜索引擎排名，以获取更多的关注度和收藏量；
2）.丰富商品详情界面的内容，增加真实而具有美感的商品照片并配以生动的文字以刺激消费者购买，
3）.提升农产品的口感、外观等品质，通过品质的改善来增加累计评论量并减少中差评，同时还可以有效吸引回头客。
参考文献：
[1] 张耕，郭宁.负面在线评论对产品销量的影响：基于淘宝网的实证研究[J].消费经济，2012，28（06）：86-89.
[2] 任婕，彭晨.淘宝商品销量与店铺信用以及价格等因素的关系[J].现代商业，2015（08）：45-46.
[3] 马亮.淘宝“双十二”销量背后的秘密[J].中国纤检，2015（02）：54-55.
[4] Ba S.，StallaertJ. ， Zhang Z. Oligopolistic Price Competition and Adverse Price Effect in Online Retailing Markets[J].Decision Support System，2008，（4）
[5] Bo Xu， Zhangxi Lin， Bingjia Shao .Factors affecting consumer behaviors in online buy-it-now auctions[J].Internet Research，，2010（5）