电商平台直播助农中消费者购买意愿影响因素研究——基于DEMATEL-ISM-MICMAC法

Research on the Influencing Factors of Consumers’ Purchase Intention in Live Streaming for Rural Development on E-Commerce Platforms—Based on DEMATEL-ISM-MICMAC Method

摘要: 电商直播销售地方特色农产品已经成为助力乡村经济发展的重要阵地。在数字经济发展的背景下，电商直播为农产品销售模式带来了创新变革，成为促进农产品流通和乡村振兴的关键途径。本文基于文献研究和专家咨询，从直播环境、电商平台、产品感知以及服务体验四方面识别出11个影响因素，运用DEMATEL-ISM-MICMAC法对影响因素之间的作用关系、层级结构和属性划分进行深入分析。结果表明：直播互动性专业性、弹幕正面评价、电商平台品牌形象与直播信息可靠性是影响消费者采取购买行为的重要指标；电商平台形象与直播信息可靠性驱动力最强，是根本的影响因素。据此，为进一步提升助农直播产品销售额，需从优化农户服务、创新直播形式和加大平台营销监管方面着手，共同推动助农直播行业的健康发展，提升消费者的购买意愿和满意度。

Abstract: Livestream sales of local agricultural products have become an important battleground for boosting rural economic development. Under the background of digital economy development, livestream sales have brought innovative changes to agricultural product sales models and become a key approach to promoting agricultural product circulation and rural revitalization. This paper is based on literature research and expert consultation, and identifies 11 influencing factors from four aspects of live streaming environment, e-commerce platform, product perception, and service experience through a systematic review. The DEMATEL-ISM-MICMAC method is used to deeply analyze the interaction relationships, hierarchical structure, and attribute classification of the influencing factors. The results show that the professional interaction of live broadcast, the positive evaluation of bullet screen, the brand image of e-commerce platform and the reliability of live broadcast information are the important indicators that affect consumers’ purchase behavior. The image of e-commerce platform and the reliability of live information have the strongest driving force and are the fundamental influencing factors. Therefore, in order to further improve the sales of agricultural live broadcast products, it is necessary to optimize farmer services, innovate live broadcast forms and increase platform marketing supervision, jointly promote the healthy development of agricultural live broadcast industry, and improve consumers’ purchase willingness and satisfaction.

1. 引言与文献综述

推动农村地区经济发展与全面实现乡村振兴，是加速农业农村现代化进程的关键途径。而提升农民收入水平、改善农民生活质量，则是乡村振兴工作的核心要点。随着直播经济的蓬勃兴起，直播营销模式凭借可操作性强、传播速度快、覆盖范围广等优势在农产品销售中得到了广泛应用，成为扩大农产品销量的有效策略之一[1]。近年来，从2021年《中华人民共和国乡村振兴促进法》提出助农直播概念；2022年中央一号文件提出促进农副产品直播带货规范健康发展；再到2023年“中央一号文件”强调实施“数商兴农”和“互联网+”农产品出村进城工程并建设农副产品直播电商基地，中央文件多次提出通过助农直播带动农产品销售，促进农业产业升级[2]。在数字经济时代背景下，互联网公司在各地政府文件支持下纷纷开展助农直播，助力农业转型。

然而，直播浪潮推动电商领域供需格局复杂化，消费者购买决策受认知构建、需求驱动、价值评估及情感共鸣等多维度影响。供给侧需提升服务效能，精准洞悉消费者需求，深入剖析电商直播流程要素，灵活应对市场变化，推动电商直播行业发展。因此，在此背景下有必要系统全面分析电商平台助农直播中影响消费者购买意愿的指标因素，进而提出针对性的改进建议，不断提升助农直播的农产品销售额，更好改善农民生活水平。

针对农产品电商直播情境下消费者满意度与影响因素的研究，国内学界目前已经展开了一些分析探讨：如刘艺琴和张梓宁基于SOR模型从直播环境互动质量、内在情感能量和观众个体互助意愿三方面运用定量方法分析了电商直播互动质量与消费者购买意愿之间的关联关系[3]；张岚杰等学者聚焦消费者个体在线情感，采用文本挖掘和机器学习技术分析了影响消费者满意度的主要因素[4]；程玉桂和陈建毅则从传统文化的视角出发，运用扎根理论构建助农直播中消费者购买意愿影响因素及作用路径模型[5]；于晴等学者选择以观看直播助农活动的消费群体作为研究对象，利用搜集–决策–满意度评价方法建立结构方程模型进行实证分析[6]。整体而言，既有研究成果多从直播环境、平台运用、主播互动和消费群体等单一视角分析助农直播消费者满意度的影响因素，缺乏多视角对电商平台农产品直播消费者购买意愿影响因素的深入分析，且方法上多局限于问卷调查、扎根理论、结构方程模型等传统方法，难以深入刻画新兴复杂电商情境下消费者购买意愿影响因素及其互动关系。为此，本文首先采用文献研究及专家咨询法，构建电商平台助农直播中消费者购买意愿影响因素指标体系，然后采用DEMATEL-ISM-MICMAC模型解析出各指标要素的层次结构及其影响机理，最后依据结论提出针对性的发展建议，以期丰富直播助农消费者购买意愿相关理论成果，更好推动电商直播赋能农产品销售行业实现更高质量发展。

2. 技术与方法

决策与实验评价实验室方法(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory, DEMATEL)能够用于分析多种因素作用下管理问题，通过计算在得到系统中各要素对其他要素的影响度与被影响度后进一步得到各要素的原因度与中心度及其权重[7]。解释结构模型法(Interpretative Structural Modeling Method, ISM)则是能够通过布尔逻辑运算将复杂系统进行拆分，将各要素之间的层次互动关系用简化后的有向拓扑图来完整呈现出来[8]。MICMAC分析方法能够基于ISM模型层次划分计算出各指标要素在整个系统中表现出的依赖性和驱动力属性，并可以根据其属性值进一步将因素属性进行分类[9]，有利于对影响因素的作用进行深入分析和提出提升对策。这三种方法能够做到优势互补，除了能够识别出指标体系中的关键因素，还能够展现出各要素间在系统运行过程的地位与作用关系，与本文中探究电商平台助农直播中消费者购买意愿的重要影响因素及其结构互动关系[10]，进而能够更具针对性地提出对策建议的研究初衷具有一定的契合性，具体算法步骤如图1所示。

Figure 1. Steps of the DEMATEL-ISM-MICMAC model algorithm

图1. DEMATEL-ISM-MICMAC模型算法步骤

3. 结果与分析

3.1. 影响因素指标体系构建

在对于前述的关于电商助农直播消费者购买意愿相关文献进行梳理的基础上，笔者参照已有研究成果中对于社区韧性影响因素的维度划分，围绕电商平台助农直播中影响消费者购买意愿的因素及其实践中的相互作用关系进行梳理。为最大程度上科学全面地确定影响助农直播消费者购买意愿的因素，笔者所在课题组成员在与10位来自商贸流通领域的研究学者、高校专家经过充分筛选与讨论后不断调整，最终确定了包含直播环境类、直播平台类、产品感知类和服务体验类等四个影响因素类型和11个影响指标体系(见表1)。之后，邀请各位专家对拟定的电商平台助农直播中消费者购买意愿影响因素体系进行评分。

Table 1. Factors affecting consumers’ willingness to buy in agricultural live streaming

表1. 助农直播中消费者购买意愿的影响因素

影响因素 类型	构成要素	解释	文献来源
直播环境类	S1主播知名度、魅力性	助农直播主播具有良好社会知名度	于晴等[6] (2022)
	S2互动性、专业性、 真实性	主播与卖家能够在直播过程中进行有效和及时交流	杨丽洲[2] (2023)
	S3弹幕正面评价	弹幕对助农主播表示肯定和认同， 产生良好互动氛围	姚雨婷[11] (2024)
	S4农产品特色展示	主播直观展示农产品外观、特色和品质，讲述农产品产地背景	汪鑫冰[12] (2022)
直播平台类	S5平台品牌形象	售卖农产品的电商平台具有良好社会 声誉	孔栋等[13] (2024)
	S6平台产品丰富度	助农直播平台可选种类多，可选择性强	邝佛缘等[14] (2024)
	S7平台监督机制	充分保障消费者合法权益，对商家服务进行监督	周靓靓等[15] (2023)
产品感知类	S8农产品质量好价格低	直播间售卖的农产品价格比线下低， 价格与质量相符	于晴等[6] (2022)
	S9直播信息可靠性	收到的农产品与主播描述相符	杨丽洲[2] (2021)
服务体验类	S10购买过程趣味性、 便利性	购物过程操作简单易上手，产生愉悦 情绪	于晴等[6] (2022)
	S11物流配送与直播 售后服务	农产品发货及时，配送速度快， 售后服务细致到位	杨思琪[16] (2022)

3.2. 计算确定指标参数——基于DEMATEL方法

为收集影响电商平台助农直播中消费者购买意愿构成要素及其互动关系，研究通过专家打分问卷的方式对具体指标影响关系进行评级，评级的分值标准主要包括0 (没有影响)、1 (具有一般影响)和2 (具有重要影响)共3个维度。同时为确保研究数据的准确性和有效性，将获得的7个直接影响矩阵进行均值化处理，得到均值$\overline{a}$ ，然后根据公式3-1来确定最终的$a_{ij}$ ，从而建立直接影响矩阵Z，如表2所示。

$a_{ij}=\{\begin{array}{l}0,0\le \overline{a}<0.5\\ 1,0.5\le \overline{a}<1.5\\ 2,1.5\le \overline{a}<2.5\end{array}$ (3-1)

Table 2. Direct impact matrix Z

表2. 直接影响矩阵Z

	S1	S2	S3	S4	S5	S6	S7	S8	S9	S10	S11
S1	0	2	2	1	1	1	1	0	1	1	1
S2	2	0	1	2	2	0	1	1	1	2	0
S3	1	2	0	1	2	1	1	1	2	1	1
S4	1	2	2	0	1	1	1	1	1	1	0
S5	1	1	2	1	0	2	2	1	2	1	2
S6	1	1	1	1	2	0	1	1	1	1	1
S7	0	1	1	1	2	0	0	1	2	1	2
S8	1	1	1	1	1	1	0	0	1	1	1
S9	1	2	2	0	2	1	2	1	0	1	1
S10	2	2	2	1	1	0	0	0	1	0	0
S11	1	1	1	0	2	0	2	1	1	1	0

根据公式3-2和公式3-3对直接影响矩阵Z进行归一化得到规范影响矩阵X，其中S = 0.008。

$\text{S}=\frac{1}{\underset{1\le i\le n}{\max }{\displaystyle \sum _{j=1}^n{x}_{ij}}}$ (3-2)

$\text{X}=\text{S}\ast \text{Z}$ (3-3)

$\text{T}=\text{X}{\left(\text{I}-\text{X}\right)}^{-1}$ (3-4)

然后根据规范影响矩阵计算综合影响矩阵T，其中I是单位矩阵。根据公式3-4得到综合影响矩阵T。之后，根据综合影响矩阵T中的元素分别计算每个指标的影响度、被影响度以及中心度与原因度，并得到社区韧性指标DEMATEL分析结果(如表3所示)。

Table 3. DEMATEL analysis results of community resilience index

表3. 社区韧性指标DEMATEL分析结果

	影响度	影响度排序	被影响度	被影响度排序	中心度	中心度排名	原因度	原因度排序
S1	3.338	5	3.310	7	6.648	6	0.028	5
S2	3.571	4	4.399	3	7.970	3	−0.829	11
S3	3.906	3	4.415	2	8.322	2	−0.509	10
S4	3.317	7	2.770	8	6.087	8	0.546	2
S5	4.384	1	4.673	1	9.057	1	−0.289	8
S6	3.314	8	2.215	11	5.529	10	1.099	1
S7	3.332	6	3.391	5	6.724	5	−0.059	7
S8	2.706	11	2.438	10	5.145	11	0.268	4
S9	3.907	2	3.945	4	7.852	4	−0.038	6
S10	2.816	10	3.315	6	6.130	7	−0.499	9
S11	3.045	9	2.763	9	5.809	9	0.282	3

从表3的分析结果中可以看出S1、S4、S6、S8和S11的原因度大于0，属于影响助农直播消费者购买意愿的原因指标，会对其他指标要素产生影响；S2、S3、S5、S7、S9、S10属于结果指标，更易受到其他指标的影响作用。其次，根据表中中心度排名，得到消费者购买意愿影响因素具体指标的重要程度依次为：平台品牌形象(S5)、弹幕证明评价(S3)、直播互动性与专业性(S2)、直播信息可靠性(S9)、平台监督机制(S7)、主播知名度魅力度(S1)、购买过程趣味性(S10)、农产品特色展示(S4)、物流配送与售后服务(S11)、平台产品丰富度(S6)和农产品性价比(S8)。此外，S2、S3、S5和S9为中心度大于平均值(均值为6.84)的4个指标，其中平台品牌形象的中心度为9.05，且影响度为4.38，在所有要素中均排序第1，因此居民基本素质是影响社区韧性的关键结果指标；农产品特色展示(S4)的原因度为0.54，影响度为3.31，在所有原因要素中排名靠前，更易对其他指标产生影响，是电商平台助农直播中影响消费者购买意愿的重要原因因素；另外的弹幕证明评价(S3)和直播互动性与专业性(S2)这两个指标，中心度排序前2，且影响度与被影响度也最为靠前，由此表明这两个要素相比其他要素来说更易受其他指标影响，是影响电商直播消费者购买意愿的关键结果指标。最后，综合考量各维度要素后，直播环境维度的S2与S3要素在影响度及中心度上均占据前列，这表明直播环境是驱动消费者在助农直播中产生购买意愿的核心要素之一。因此，为了持续提升助农直播的吸引力和成效，必须深入洞察并优化直播环境，紧密结合目标消费者的偏好与行为习惯。这要求将创新互动设计与高质量的直播内容深度融合于直播策略之中，构建一个既富有吸引力又高效互动的直播生态系统，以促进多方参与者的积极互动与合作。

3.3. 构建指标层级结构——基于ISM模型

将DEMATEL分析中得到的综合影响矩阵T与单位阵相加得到整体影响矩阵H。通过计算整体影响矩阵各指标的均值得到阈值$\lambda$ = 0.4后，将H中的各因素值与阈值分别进行比较，当$h_{ij}\ge \lambda$ ，则取值为1，当$h_{ij}\text{<}\lambda$ 时，取值为0，得到由整体影响矩阵T转化为的可达矩阵M。

为了更清晰的了解系统中各个要素的层次关系，进行层次分解以确定各个因素间的层次级别。从得到的可达矩阵M中，按照公式3-5分别识别出其中的可达集$R\left(S_i\right)$ 、先行集$A\left(S_i\right)$ 、共同集$C\left(S_i\right)$ 和最高集$L\left(S\right)$ ，其中$S_i\left(i=1,2,3,\cdots ,11\right)$ 对应体系中的各个元素。在找到并标记好集合的最高集要素之后，将该要素在可达矩阵中对应的行和列去掉，按照上述操作再次进行划分，反复重复多次直到可达矩阵中所有的行和列均被划去，自此实现消费者购买意愿的8个影响要素的层级划分，即第一层要素$L_1=\left\{2,3,5,7,8,9\right\}$ 和第二层要素$L_2=\left\{1,4,6,10,11\right\}$ ，见表4。

$\begin{array}{l}R\left(S_i\right)=\left\{S_i|S_i\in S,m_{ij}=1,i=1,i=1,2,\cdots ,n\right\}\\ A\left(S_i\right)=\left\{S_j|S_j\in S,m_{ij}=1,j=1,j=1,2,\cdots ,n\right\}\\ C\left(S_i\right)=\left\{S_j|S_j\in S,m_{ij}=1,m_{ji}=1,i=1,i=1,2,\cdots ,n,j=1,2,\cdots ,n\right\}\\ L\left(S\right)=\left\{S_i|S_i\in S,R\left(S_i\right)=C\left(S_i\right),i=1,2,\cdots ,n\right\}\end{array}$ (3-5)

Table 4. Indicator hierarchy division table

表4. 指标层次划分表格

层级	要素
第1层(顶层)	S2，S3，S5，S7，S8，S9
第2层(底层)	S1，S4，S6，S10，S11

通过整合上述内容，研究将ISM模型方法中划分出的指标要素及其互动关系经过梳理并绘制了如图2的电商直播平台消费者购买意愿影响指标的多层递阶结构模型。

Figure 2. Multi-layer hierarchical structure model

图2. 多层递阶结构模型

首先，根据图2的展示，我们可以清晰地看到，主播的知名度与魅力(S1)、农产品的独特展示方式(S4)、平台商品的多样性(S6)、购物过程的趣味性(S10)以及物流配送与售后服务的完善性(S11)这五个要素位于最基础层面，它们是决定消费者参与助农直播购物体验的根本性要素。为了持续提升助农直播的效果与消费者满意度，必须从这些基础要素着手：增强主播的个人魅力与知名度，创新农产品的展示方式，丰富平台上的商品选择，增加购物过程的互动乐趣，并确保物流配送的高效与售后服务的周到。其次，位于多层递阶结构模型中的表层因素主要包括：平台品牌形象(S5)、弹幕证明评价(S3)、直播互动性与专业性(S2)、直播信息可靠性(S9)、平台监督机制(S7)、和农产品性价比(S8)。这些因素直接关联着消费者的直播体验与购买决策，若处理得当，它们能显著提升消费者对平台的信任与满意度，促进直播销售的良性循环；反之，任何负面表现都可能迅速削弱消费者的信心，增加平台的脆弱性，使其更易受到市场竞争与消费者质疑的冲击。

3.4. 因素指标的属性划分——基于MICMAC方法

在前文ISM模型对影响要素进行层次划分得到的可达矩阵M的基础上，通过计算其中各行与各列元素总和分别得到影响消费者购买意愿因素指标各自的驱动力和依赖性，各影响因素的依赖性和驱动力计算结果见表5。

Table 5. Dependence and driving force of influencing factors

表5. 影响因素的依赖性和驱动力

变量	X	Y
S1	1	4
S2	7	3
S3	6	4
S4	1	4
S5	9	5
S6	1	2
S7	3	3
S8	1	1
S9	4	5
S10	1	2
S11	1	2

基于表5中社区韧性影响因素分别对应依赖性和驱动力数值，以二维坐标轴的形式绘制了包含4个象限和1个区域的影响因素的属性划分图(如图3所示)，并依据各因素在象限内的位置将其属性划分为自治因素I、依赖因素II、关联因素III和独立因素IV。

Figure 3. Attribute classification of each influencing factor

图3. 各影响因素的属性分类

从图3能够发现，助农直播消费者购买意愿影响因素的对应属性主要可以分为三类，即独立因素、关联因素和自治因素。首先，独立因素主要包括主播的知名度与魅力(S1)、农产品的独特展示方式(S4)和直播信息可靠性(S9)，这三个因素具有较低依赖性和较高的驱动力，不易受其他因素影响且更多作用于系统内的其他要素，且更易得到控制，是推动消费者在助农直播中付费购买的核心因素。由此，同样对于前文DEMATEL模型得到的分析结论进行互证，再次明确农产品特色展示和直播信息可靠性对于提升助农直播中消费者购买意愿的重要地位。其次，关联因素主要包括弹幕证明评价(S3)和平台品牌形象(S5)，联系上文ISM模型的层次划分结果，这些因素具有相近且较高的依赖性和驱动力，均处于影响消费者进行购买下单的表层因素，如果自身发生较大变动，非常容易对整个系统造成大范围影响。因此，为不断提升助农直播中农产品销售额，需要重视对这些要素的控制，着力打造具有良好社会信誉的电商平台形象，并学会善用其优势，营造出公益积极向上的助农直播氛围。再次，平台商品的多样性(S6)、农产品性价比(S8)、购物过程的趣味性(S10)以及物流配送与售后服务的完善性(S11)属于自治因素，这些因素虽然驱动力和依赖度都较低，但是大部分属于助农直播消费购买意愿的表层影响因素，如果可以即时重视并对这些要素做出调整，能够在短时间得到直播农产品销售额的提高。最后，直播互动性与专业性(S2)和平台监督机制(S7)均位于驱动力均值线上，S7作用介于自治因素与独立因素之间，S2作用介于关联因素与依赖因素之间，且两种元素均位于多层递阶结构模型的表层，极易受其他所有指标要素的影响。因此，尽管两要素各自的作用路径略有不同，这种高度敏感性仍需我们强化这两种要素的控制管理。应不断提升主播的专业培训，鼓励内容创新，优化互动体验，平台应进一步完善监督机制，包括但不限于加强内容审核、建立快速响应机制、实施严格的违规处罚措施，这样不仅能够提升直播行业的整体质量，还能有效应对外部环境的挑战，推动直播行业健康、可持续地发展。

4. 结论与建议

4.1. 研究结论

地方特色农产品通过电商直播进行销售，已成为推动乡村经济蓬勃发展的一个关键平台。研究首先通过文献研究和专家研讨的方法确定了包含直播环境、电商平台、产品感知和服务体验四方面、11个影响助农直播中消费者购买意愿影响因素指标，通过DEMATEL-ISM-MICMAC模型方法，深入分析探讨了电商平台助农直播与消费者购买意愿之间的相互作用关系来解释直播购买行为背后的重要驱动力因素。

首先，通过计算确定各指标参数得到直播互动性专业性、弹幕正面评价、电商平台品牌形象与直播信息可靠性是影响消费者在观看直播过程中采取购买行为的重要且显著的影响指标。它们不仅反映了直播内容的吸引力和质量，还体现了电商平台的信誉度和消费者的信任度，从而在很大程度上决定了消费者的购买决策。其次，通过ISM模型构建指标层次结构，得到主播魅力、农产品展示方式、商品多样性、购物趣味性及物流售后完善性构成消费者助农直播购物体验的基础要素，是提升效果与满意度的起点。需强化主播知名度、创新展示、丰富商品、增添互动乐趣并确保物流售后质量。而平台品牌形象、弹幕正面评价、直播互动专业性、信息可靠性、监督机制及农产品性价比作为表层因素，直接影响消费者体验与决策，其正面表现可增强信任与满意度，推动销售良性循环；反之，则损害信心，增加平台脆弱性。最后，助农直播消费者购买意愿的影响因素属性可分为独立、关联、自治三类。独立因素，如主播魅力、农产品展示及直播信息可靠性，以其低依赖性、高驱动力，成为推动购买的核心；关联因素，如弹幕评价与平台形象，依赖性与驱动力均高，位于影响购买的表层因素，变动易波及整个系统，故需重视控制，塑造良好平台形象，营造积极助农氛围；自治因素，如商品多样性、性价比、购物趣味性及物流售后，虽驱动性与依赖性较低，但多属表层影响因素，即时调整可短期提升销售额。直播互动专业性与平台监督机制则位于驱动力均值线上，且均处模型表层因素，易受其他因素影响，需强化控制。

4.2. 对策建议

一是优化农户服务。鉴于农产品特色展示作为关键独立因素，农户应致力于打造专利品牌，注重产品质量，采用多样化方式突出农产品的独特性和优势，增强消费者对产品的认知和兴趣。农产品性价比作为自治因素，虽然驱动力和依赖度相对较低，但仍是消费者考虑的重要因素。农户应优化生产流程，降低成本，同时确保产品质量，提供具有竞争力的价格，以提升消费者的购买意愿。物流售后完善性作为影响消费者购物体验的基础要素之一，农户应与物流公司合作，特别是在发货速度和物流配送上，要满足消费者对时效性的要求，确保农产品新鲜、及时送达，并建立健全的售后服务体系，解决消费者的后顾之忧，通过上述方式持续提升自身农产品的市场竞争力。

二是创新直播形式。创新直播形式是吸引消费者关注、提高直播间人气的重要手段。主播魅力作为推动购买的核心因素，农户应选拔具有亲和力和专业素养的主播，可以尝试结合当地文化特色，将质朴、接地气的文化元素融入直播内容，形成独特的直播风格，提升直播内容的吸引力和互动性，及时、有效地回答消费者的问题，增强消费者的信任感和认同感。同时，注重直播内容的专业性，不断创新农产品特色展示方式，如采用现场烹饪、试吃评测、农场景观直播等形式，增加直播的趣味性和互动性，提供准确、实用的农产品知识，增强消费者的信任感，吸引更多观众参与其中。除此之外，商品多样性和购物趣味性作为提升消费者购物体验的基础要素，农户应不断丰富直播间的商品种类，提供多样化的选择，同时设计有趣的购物活动，如限时折扣、满减优惠等，激发消费者的购买欲望。

三是平台加大营销监管。首先，平台品牌形象作为关联因素中的关键，电商平台应注重提升自身的品牌形象和信誉度，通过优质的服务、严格的管理和积极的公益行动，树立积极、正面的品牌形象，增强消费者的信任感。其次，弹幕正面评价作为影响消费者购买决策的重要因素，电商平台应建立健全的弹幕评价机制，鼓励消费者发表真实、积极的评价，同时加强对恶意评论的监管和处罚，维护直播间的良好氛围。最后，平台监督机制作为位于驱动力均值线上的重要因素，电商平台应进一步完善监督机制，包括加强内容审核、建立快速响应机制、实施严格的违规处罚措施等，确保直播内容的合法性和合规性，提升直播行业的整体质量。综上所述，平台在助农直播中扮演着至关重要的角色，其营销和监管力度直接影响消费者的购买意愿，并建立有效完善的消费者投诉处理机制，及时核查并处理消费者的投诉，提升消费者的信任度和满意度。