茶文化是我国的传统文化,历史悠久,中国也是最大的茶叶出口国之一。如今,年轻人们都开始注重养生,越来越多的人开始喝茶。随着互联网的发展,消费者更乐意在电商平台上购买商品,一方面节省时间,一方面价格更实惠,天猫作为电商平台的巨头,占据了B2C市场份额的一半。而茶叶作为传承文化的一种商品,吸引了众多消费者,因此,本文基于天猫平台研究茶叶网店销量的影响因素,对促进茶叶销量、更好地宣传和弘扬民族文化具有现实意义和学术价值。通过阅读文献,本文明确了模型和变量的选择,选用多元线性回归模型研究茶叶网店销量。模型中被解释变量选择月销量,定量解释变量为单价、累积评价数、追评率、图评率、好评率、差评率和与描述相符,针对茶叶的特殊性,四个模型都引入了虚拟变量包装和品牌。在研究铁观音时,增加了虚拟变量茶叶等级和茶叶香型,研究普洱时,增加了普洱种类、茶叶年份和茶叶形状。本文选择了十七家店铺,其中包括十家销售多种类茶叶的店铺和七家只销售一种茶叶的店铺,利用集搜客采集店铺中所有的商品,筛选后去除重复商品和非茶叶商品,最终保留了2030个商品。利用集搜客和下图高手对商品信息和商品前五页的评论进行采集,用后羿采集器采集商品性质相关字段。将所有数据进行整合后,删除无用字段,通过筛选从字段中提取所需商品性质,并利用python将评论分为好评、中评和差评,从而得到好评率和差评率。首先将单种类店铺和多种类店铺分开建模,得到两类店铺的销量影响因素。再将单种类铁观音店铺、单种类普洱店铺的所有商品与多种类店铺中的铁观音和普洱商品分别建立两种茶叶的回归模型,从而得到影响两种茶叶销量的因素。由于月销量、累积评价数和单价三个变量的数值差异较大,因此在模型中做对数处理,其中月销量和累积评价数先加1再取对数。文中用stata软件对变量进行描述性统计和相关性分析,再构建模型,对回归模型和回归系数做显著性检验,由于本文选择的是截面数据,主要考虑多重共线性和异方差性的检验与处理,存在多重共线性时利用逐步回归法剔除无关变量,存在异方差时,利用稳健标准误进行处理,从而优化模型。结果显示:对单种类店铺和多种类店铺销量都有影响的因素为单价、累积评价数、差评率、包装和部分品牌,单种类店铺销量还与描述相符得分呈负相关,多种类店铺销量与追评率、好评率呈负相关,与图评率成正相关。影响铁观音和普洱销量的因素有单价、累积评价数和品牌,差评率、与描述相符也会影响铁观音的销量,普洱种类、茶叶年份、茶叶形状对普洱销量也会造成影响。最后根据研究结果,对有关商家提出了改善经营的建议。