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    網(wǎng)紅電商銷售額溢出效應(yīng)實(shí)證分析—基于動(dòng)態(tài)空間杜賓模型

    2020-06-12 03:07:36徐璐琳李忠武副教授
    商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2020年11期
    關(guān)鍵詞:虛擬空間回歸系數(shù)銷售額

    徐璐琳 李忠武 副教授

    (中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 湖北武漢 430074)

    引言

    “意見領(lǐng)袖”一詞在電商營(yíng)銷中被廣泛提及,指人們所認(rèn)識(shí)和信賴的并對(duì)某些問題認(rèn)識(shí)深刻或具有某種專才的人群,網(wǎng)絡(luò)紅人便屬于這類人群。在國(guó)內(nèi),網(wǎng)絡(luò)紅人對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買選擇影響更為顯著,相關(guān)研究也主要集中在其KOL影響力的傳播機(jī)制及變現(xiàn)能力等方面。如許翠蘋等對(duì)KOL和社交平臺(tái)在去中心化及維系用戶忠誠(chéng)中的作用進(jìn)行研究。

    “地理學(xué)第一定律”認(rèn)為所有事物都與其他事物相關(guān)聯(lián),但較近的事物比較遠(yuǎn)的事物更具關(guān)聯(lián)性。實(shí)體商店運(yùn)營(yíng)中通常要考慮相鄰店鋪因素,因?yàn)橥瑯I(yè)種店鋪選擇相鄰店址,可能會(huì)因競(jìng)爭(zhēng)而減少各個(gè)店鋪的客源;但同業(yè)種集聚帶來的客流增加量,也可能超過競(jìng)爭(zhēng)激化引起的顧客減少量。由于基于虛擬網(wǎng)絡(luò)的淘寶店鋪能夠憑借點(diǎn)擊商品頁面提供的鏈接,快速跳轉(zhuǎn)到相似淘寶店頁面,所以在虛擬網(wǎng)絡(luò)中,兩個(gè)地理距離很遠(yuǎn)的店鋪也可能很近,即虛擬空間相鄰。因此,以上實(shí)體店鋪研究理論同樣適用于網(wǎng)店?duì)I銷的研究,而空間計(jì)量理論提供了分析空間溢出效應(yīng)的有效方法。目前,空間計(jì)量的運(yùn)用主要集中在金融、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等領(lǐng)域。但空間計(jì)量中的距離不僅指地理距離,還包括經(jīng)濟(jì)距離,甚至社交網(wǎng)絡(luò)中的距離。受此啟發(fā),本文創(chuàng)新性地將空間計(jì)量模型應(yīng)用于電商直播對(duì)虛擬空間相鄰店鋪銷售額影響的研究中,以淘寶電商直播與店鋪聯(lián)盟為切入點(diǎn),通過實(shí)證數(shù)據(jù)進(jìn)行量化分析,不僅關(guān)注直播等營(yíng)銷手段對(duì)本店銷售業(yè)績(jī)的影響,還探究其空間溢出效應(yīng)。

    理論分析與計(jì)量模型

    傳統(tǒng)的Bass模型可以被理解為潛在采納者在只受大眾媒體和口碑傳播的影響下,單一廣告信息的擴(kuò)散模型:

    其中,β=δ/M;M為市場(chǎng)潛力(潛在需求總數(shù));α為創(chuàng)新系數(shù);β為模仿系數(shù);N(t)為在時(shí)點(diǎn)t的累積已采用者;n(t)為時(shí)間t時(shí)的產(chǎn)品采用者數(shù)量。

    Bass模型假設(shè)α和β均為常數(shù),但對(duì)于網(wǎng)紅電商,α和β均為一些變量的函數(shù),如引流手段、好評(píng)率、價(jià)格和是否包郵等商品本身特性。為了使模型更為簡(jiǎn)潔,本文假設(shè):

    其中,Iit為虛擬變量,若店鋪i在第t天進(jìn)行直播營(yíng)銷則值為1,否則為0;f(t)為單個(gè)個(gè)體在時(shí)刻t采用新產(chǎn)品的概率,F(xiàn)(t)表示到時(shí)刻t采用新產(chǎn)品的累計(jì)概率函數(shù);Fit表示店鋪i在第t天的PC端+移動(dòng)端總引流商品數(shù),即自然搜索、直通車和關(guān)鍵詞搜索結(jié)果10頁內(nèi),在默認(rèn)排序下發(fā)現(xiàn)此店鋪商品總數(shù)(去重);Ri表示商品i的好評(píng)率。將式(2)(3)(4)代入式(1),并引入平均售價(jià)、是否包郵、賣家所在地三個(gè)店鋪?zhàn)陨硖卣髯兞浚傻镁W(wǎng)紅電商銷量模型:

    其中,Di表示店鋪i免郵商品數(shù);1~5為控制變量彈性系數(shù);N(t)[M-N(t)]為時(shí)間滯后項(xiàng);uit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng),表示未包含在模型內(nèi)但會(huì)對(duì)店鋪銷量造成影響的其他變量。

    淘寶店鋪銷量會(huì)受到相似店鋪影響,其主要影響機(jī)制是淘寶店鋪聯(lián)盟。根據(jù)店鋪聯(lián)盟官網(wǎng)設(shè)定,對(duì)于符合規(guī)則的成員,系統(tǒng)選取與店鋪相匹配的賣家商品視情況隨機(jī)在店鋪中的店鋪聯(lián)盟專區(qū)“鄰家好貨”模塊中進(jìn)行不同葉子類目商品的關(guān)聯(lián)投放。開通店鋪聯(lián)盟的賣家在從相似店鋪獲得精準(zhǔn)流量的同時(shí),自身流量也可能被分流。本文通過構(gòu)建空間計(jì)量模型分析淘寶聯(lián)盟內(nèi)虛擬空間相鄰店鋪直播銷售效果的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)。通過觀察發(fā)現(xiàn),店鋪好評(píng)率及所在地在觀測(cè)期內(nèi)基本保持不變,同時(shí)后續(xù)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果指向固定效應(yīng)模型,因此最終模型去除這兩個(gè)控制變量。同時(shí),對(duì)店鋪銷售額時(shí)間滯后項(xiàng)進(jìn)行替換簡(jiǎn)化,并加入空間滯后項(xiàng)得到:

    其中,lnSi,t-1為店鋪被解釋變量的時(shí)間滯后項(xiàng),基于Bass模型,上一期銷售業(yè)績(jī)會(huì)對(duì)當(dāng)期銷量有影響;W為空間加權(quán)矩陣;∑j≠iωij的系數(shù)ρ衡量店鋪營(yíng)銷手段對(duì)相似店鋪銷量起到促進(jìn)還是抑制作用。

    由Bass擴(kuò)散模型推導(dǎo)出的空間計(jì)量模型為動(dòng)態(tài)空間杜賓模型(SDM),同時(shí)本文首先構(gòu)造動(dòng)態(tài)SDM,繼而進(jìn)行Hausman檢驗(yàn),判斷選擇固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng),然后利用Wald檢驗(yàn)及LR檢驗(yàn)判斷SDM是否可能退化為空間自回歸模型(SAR)或空間誤差模型(SEM)。后續(xù)檢驗(yàn)結(jié)果也印證了動(dòng)態(tài)SDM為本文實(shí)證研究最優(yōu)模型,與經(jīng)濟(jì)模型推導(dǎo)結(jié)果相互印證。

    數(shù)據(jù)來源與實(shí)證分析

    (一)數(shù)據(jù)來源

    本文指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于淘寶網(wǎng)公開數(shù)據(jù)及店偵探網(wǎng)站。通過自定義爬蟲程序及網(wǎng)站數(shù)據(jù)整理收集到共包含16個(gè)淘寶女裝店鋪?zhàn)?018年1月1日至6月30日銷售數(shù)據(jù),并通過淘寶移動(dòng)端中淘寶直播歷史紀(jì)錄整理獲得電商直播數(shù)據(jù),總計(jì)14480條。

    (二)空間權(quán)重矩陣構(gòu)造

    相似度越高的店鋪,其虛擬空間距離越近,空間效應(yīng)越強(qiáng),因?yàn)檫@些店鋪被互相推薦、引導(dǎo)流量進(jìn)而影響銷售業(yè)績(jī)的可能性更大。通過店鋪收藏量、銷售額、銷量、DSR等因子計(jì)算店鋪間歐幾里得距離作為店鋪間虛擬空間距離,則:

    其中,dij為相鄰店鋪?zhàn)罱嚯x。為減少店鋪間外在影響,對(duì)矩陣進(jìn)行行標(biāo)準(zhǔn)化,使得標(biāo)準(zhǔn)化后各行元素之和等于1,之后得到空間權(quán)重矩陣W。

    (三)空間相關(guān)性檢驗(yàn)

    首先對(duì)淘寶店鋪虛擬空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn),Moran’s I均為正,說明店鋪間存在正的虛擬空間效應(yīng),且絕大部分均通過1%顯著性檢驗(yàn),因此拒絕原假設(shè),即存在空間相關(guān)性。

    (四)實(shí)證分析

    經(jīng)濟(jì)理論模型推導(dǎo)及空間計(jì)量模型檢驗(yàn)結(jié)果均顯示固定效應(yīng)的SDM為本文最優(yōu)模型。本文根據(jù)上文建立的淘寶店鋪銷售額動(dòng)態(tài)空間杜賓模型,采用偏差修正QMLE對(duì)淘寶店鋪銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸。此外,為檢驗(yàn)各個(gè)變量參數(shù)估計(jì)的穩(wěn)健性,本文同時(shí)還進(jìn)行OLS回歸、固定效應(yīng)SAR、SEM、SAC的QMLE回歸,回歸結(jié)果如表1所示。

    由回歸結(jié)果可以看出,主要解釋變量電商直播(I)系數(shù)及其空間加權(quán)項(xiàng)(W*I)系數(shù)均在1%水平上顯著為正,即其對(duì)銷售額(S)有顯著影響。從經(jīng)濟(jì)意義看,電商通過直播方式銷售不僅可以明顯提高自身銷售額,并且具有顯著空間外溢效應(yīng),即可以促進(jìn)相似店鋪商品銷售。并且,由于虛擬空間距離取決于店鋪相似性,而相似度高的店鋪通常具有更相近的顧客群體,所以這種相似店鋪間的引流更為精準(zhǔn),對(duì)銷售業(yè)績(jī)的促進(jìn)作用也更為顯著??刂谱兞恐校傄魃唐窋?shù)、包郵商品數(shù)同樣會(huì)帶來自身銷量提升,回歸結(jié)果基本與理論預(yù)期相符。其空間加權(quán)項(xiàng)W*lnF回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正,說明自身引流商品數(shù)可以促進(jìn)虛擬空間相鄰店鋪銷售額。而W*D項(xiàng)回歸系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù),說明包郵商品數(shù)增加會(huì)減少虛擬空間相鄰店鋪銷售額。銷售額的一階時(shí)間滯后項(xiàng)回歸系數(shù)同樣顯著為正,說明上一期銷售額增加對(duì)當(dāng)期銷售額有正向影響,符合Bass擴(kuò)散模型理論中上期消費(fèi)者通過口碑傳播影響當(dāng)期銷售額的觀點(diǎn)。各模型中空間自回歸系數(shù)ρ及空間自相關(guān)系數(shù)λ均在1%水平上顯著為正,顯示各個(gè)淘寶店鋪銷售業(yè)績(jī)?cè)趦?nèi)生空間交互效應(yīng)及隨機(jī)沖擊的空間交互效應(yīng)作用下存在明顯空間依賴關(guān)系。通過對(duì)不同模型回歸結(jié)果進(jìn)行比較可以發(fā)現(xiàn),SDM模型自回歸系數(shù)ρ估計(jì)值要小于SAR及SAC模型估計(jì)值,這是因?yàn)椴豢紤]自變量空間滯后項(xiàng)將會(huì)高估內(nèi)生空間交互效應(yīng)。比較所有模型外生變量回歸系數(shù)可知,如果忽略淘寶店鋪間虛擬空間相關(guān)性,將可能高估各因素對(duì)銷售額的影響。

    表1 淘寶網(wǎng)店銷售額空間面板計(jì)量估計(jì)結(jié)果

    表2 不同規(guī)模淘寶店動(dòng)態(tài)SDM回歸結(jié)果

    店鋪規(guī)模細(xì)分下電商直播對(duì)銷售額的空間外溢效應(yīng)

    對(duì)于不同規(guī)模的淘寶店鋪,直播及其他自變量對(duì)其銷售額的直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)可能存在差異,因此本文按照銷售額對(duì)店鋪規(guī)模進(jìn)行劃分,檢驗(yàn)各變量在不同規(guī)模店鋪中的影響。根據(jù)2018年六月份銷量,銷售件數(shù)0-150000為小規(guī)模店鋪,150001-250000為中等規(guī)模店鋪,250001及以上為大規(guī)模店鋪,三種規(guī)模店鋪動(dòng)態(tài)SDM回歸結(jié)果如表2所示。各規(guī)模店鋪銷售額時(shí)間滯后項(xiàng)(lnSt-1)回歸系數(shù)均在1%水平上顯著為正,說明不論是何種規(guī)模店鋪,上期銷售額增長(zhǎng)均能帶動(dòng)當(dāng)期銷售額增長(zhǎng)。其中小規(guī)模店鋪lnSt-1回歸系數(shù)最大,為0.630,這可能是因?yàn)樾∫?guī)模店鋪銷量較小,但商品單價(jià)及質(zhì)量相對(duì)更高,因此其顧客口碑更好,更能通過社群效應(yīng)帶動(dòng)店鋪銷售。電商直播(I)在小規(guī)模和大規(guī)模店鋪中顯著為正,但在中等規(guī)模店鋪中卻未通過顯著性檢驗(yàn),其空間加權(quán)項(xiàng)僅有小規(guī)模店鋪回歸系數(shù)顯著為正,說明直播在小規(guī)模店鋪中作用更大。其余空間加權(quán)項(xiàng)(W*lnF、W*D)均只在小規(guī)模店鋪中通過顯著性檢驗(yàn),說明小規(guī)模店鋪更易受到相似店鋪空間溢出效應(yīng)的影響。

    結(jié)論

    淘寶店鋪聯(lián)盟等機(jī)制使得從一家店鋪可以通過點(diǎn)擊鏈接快速跳轉(zhuǎn)到另一家店鋪,實(shí)現(xiàn)店鋪間的虛擬空間相鄰。淘寶店鋪賣家在從相似店鋪獲得精準(zhǔn)流量的同時(shí),自身流量也可能被分流,同時(shí)聯(lián)盟中一家店鋪的引流手段也會(huì)影響其相似店鋪的流量和銷量。主要解釋變量電商直播對(duì)銷售額有顯著影響,商品引流及店鋪銷售額時(shí)間滯后項(xiàng)同樣具有正的空間溢出效應(yīng)。從經(jīng)濟(jì)意義看,這些變量不僅可以明顯提高自身銷售額,并且具有顯著空間外溢效應(yīng),即可以促進(jìn)相似店鋪商品銷售。在店鋪分規(guī)模回歸中,本文發(fā)現(xiàn)自然搜索、直通車和關(guān)鍵詞搜索引流更能促進(jìn)小規(guī)模店鋪銷售額增長(zhǎng),并且小規(guī)模店鋪更易受到相似店鋪的引流、包郵等措施的空間溢出效應(yīng)影響。

    本文研究結(jié)論對(duì)淘寶電商經(jīng)營(yíng)策略具有明顯的啟示意義:首先,直播、直通車和關(guān)鍵詞搜索等引流手段的確可以促進(jìn)銷售額增加,商家應(yīng)合理利用;其次,商家應(yīng)該確保商品及服務(wù)質(zhì)量,提高已購(gòu)買者對(duì)商品的滿意度,使商品通過社群得以推廣;再次,絕大多數(shù)營(yíng)銷策略都具有正的空間溢出效應(yīng),因此,加入淘寶聯(lián)盟以縮短與相似店鋪虛擬空間距離是提升自身銷售業(yè)績(jī)的有效手段;最后,店鋪還需要具備自身獨(dú)特的核心競(jìng)爭(zhēng)力,以保證各類渠道導(dǎo)入本店的流量最終能夠變現(xiàn)。

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