新媒體視域下KOL對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿的影響研究

傅巧仙

摘要：本文從實(shí)證角度出發(fā)，針對(duì)電商直播KOL的發(fā)展現(xiàn)狀，結(jié)合消費(fèi)者購(gòu)買意愿的影響因素，提出研究假設(shè)與模型，設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的問(wèn)卷及量表，對(duì)新媒體視域下KOL對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿的影響研究進(jìn)行了分析，并根據(jù)研究成果給出了合理化建議。

關(guān)鍵詞：新媒體;KOL;電商直播;購(gòu)買意愿

中圖分類號(hào)：F530.86 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

1 研究背景

艾媒網(wǎng)最新發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，到2020年中國(guó)在線直播用戶規(guī)模將達(dá)到5.24億人，2019年中國(guó)直播電商行業(yè)的總規(guī)模達(dá)到4338億元，預(yù)計(jì)到2020年規(guī)模將翻一番[1]。電商直播由于KOL自身的專業(yè)知識(shí)、購(gòu)物經(jīng)驗(yàn)、個(gè)人營(yíng)銷能力等給消費(fèi)者帶來(lái)更直觀形象的購(gòu)物體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)高轉(zhuǎn)化率、高客單價(jià)，逐漸成為各大電商平臺(tái)的新增長(zhǎng)點(diǎn)。

2 文獻(xiàn)綜述與假設(shè)模型

2.1 文獻(xiàn)綜述

新媒體的概念最早由戈?duì)柕埋R克于20世紀(jì)60年代提出，指的是區(qū)分于當(dāng)時(shí)的傳統(tǒng)印刷媒介的電視、電影等的媒體。我國(guó)學(xué)者匡文波同樣認(rèn)為新媒體概念是不斷變化的，其本質(zhì)是區(qū)別于傳統(tǒng)媒體而言，以現(xiàn)階段來(lái)看，新媒體是基于數(shù)字化并以先進(jìn)的信息傳播技術(shù)為核心技術(shù)支撐的媒介或內(nèi)容載體，核心內(nèi)容是交互性。從以上角度分析得知，電商直播應(yīng)屬于目前新媒體的其中一種表現(xiàn)形式。

KOL，是Key Opinion Leader的縮寫，即關(guān)鍵意見(jiàn)領(lǐng)袖，是對(duì)意見(jiàn)領(lǐng)袖概念的延伸。學(xué)者拉扎斯菲爾德在《人民的選擇》一書中首次提出意見(jiàn)領(lǐng)袖概念，即能夠影響他人態(tài)度或行為的人。學(xué)者李旭認(rèn)為，KOL一般是指某領(lǐng)域內(nèi)的權(quán)威或極有影響力的人士，與意見(jiàn)領(lǐng)袖不同的是他們對(duì)消費(fèi)者的號(hào)召力和影響力更大，KOL通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體等各種渠道引導(dǎo)消費(fèi)者的購(gòu)買行為。例如，知名主播通過(guò)電商直播平臺(tái)進(jìn)行產(chǎn)品銷售，本質(zhì)上就是KOL對(duì)消費(fèi)者的引導(dǎo)作用。

2.2 模型構(gòu)建

SOR（刺激-機(jī)體-反應(yīng)）模型認(rèn)為個(gè)體的情感和認(rèn)知會(huì)因?yàn)槭艿浆F(xiàn)實(shí)外界環(huán)境的刺激，進(jìn)而影響其態(tài)度與行為。在電子商務(wù)領(lǐng)域中，SOR即產(chǎn)品銷售時(shí)的各種刺激因素會(huì)影響消費(fèi)者的知識(shí)和信任，產(chǎn)生拒絕或購(gòu)買的結(jié)果[1]。本研究中，刺激S由電商直播中KOL的自身特征和信息特征構(gòu)成，KOL自身特征采用專業(yè)性、知名度、互動(dòng)性3個(gè)變量，信息特征有詳細(xì)程度、視覺(jué)效果3個(gè)變量，作為中介變量機(jī)體O采用消費(fèi)者知識(shí)和消費(fèi)者信任兩個(gè)維度，反應(yīng)R定義為電商直播下的消費(fèi)者購(gòu)買意愿。本文的理論模型如圖1所示。

2.3 研究假設(shè)

基于上述模型，結(jié)合已有研究成果，本研究設(shè)立以下幾項(xiàng)假設(shè)：假設(shè)H1a電商直播KOL的專業(yè)性正影響消費(fèi)者的知識(shí);假設(shè)H1b電商直播KOL的專業(yè)性正影響消費(fèi)者的信任;假設(shè)H2a電商直播KOL的知名度正影響消費(fèi)者的知識(shí);假設(shè)H2b電商直播KOL的知名度正影響消費(fèi)者的信任;假設(shè)H3a電商直播KOL的互動(dòng)性正影響消費(fèi)者的知識(shí);假設(shè)H3b電商直播KOL的互動(dòng)性正影響消費(fèi)者的信任;假設(shè)H4a電商直播KOL推薦信息的詳細(xì)程度正影響消費(fèi)者的知識(shí);假設(shè)H4b電商直播KOL推薦信息的詳細(xì)程度正影響消費(fèi)者的信任;假設(shè)H5a電商直播KOL推薦信息的娛樂(lè)性正影響消費(fèi)者的知識(shí);假設(shè)H5b電商直播KOL推薦信息的娛樂(lè)性正影響消費(fèi)者的信任;假設(shè)H6消費(fèi)知識(shí)正影響消費(fèi)者購(gòu)買意愿;假設(shè)H7消費(fèi)信任正影響消費(fèi)者購(gòu)買意愿。

2.4 變量測(cè)項(xiàng)的構(gòu)成

在借鑒前人研究的基礎(chǔ)上，本文選用多個(gè)測(cè)項(xiàng)進(jìn)行測(cè)量，具體如表1所示。

3 數(shù)據(jù)收集

本文是以電商直播KOL為研究基點(diǎn)，因此調(diào)查的對(duì)象為了解電商直播且具有一定電商直播購(gòu)物經(jīng)驗(yàn)的人群，采用網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷形式，共發(fā)放問(wèn)卷600份，回收有效問(wèn)卷493份，問(wèn)卷有效回收率為82.17%。

3.1 信度與效度分析

KOL自身特征的EX、FA、EC的α系數(shù)分別為0.903、0.817、0.833，KOL推薦特征的信息DT、EV的α系數(shù)為0.856、0.783，CK、CT的α系數(shù)分別為0.761和0.850，CI的α系數(shù)為0.811，量表的α系數(shù)均超過(guò)0.7，說(shuō)明量表信度較高。

在進(jìn)行因子分析前，本研究通過(guò)SPSS 22.0進(jìn)行KMO和Bartlett's 球體檢驗(yàn)，結(jié)果顯示KMO值為0.789，Sig.值為.000，說(shuō)明適合做因子分析。通過(guò)探索性因子分析提取出8個(gè)因子，旋轉(zhuǎn)后因子載荷值均高于0.6，可見(jiàn)此整體的指標(biāo)與變量間的相關(guān)性較高。

3.2 模型擬合度檢驗(yàn)

本研究采用Amos 20.0提供的常用擬合指標(biāo)，對(duì)研究模型的擬合程度進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果顯示CMIN/DF=1.25，GFI=0.912，RMSEA=0.046，CFI=0.967，AGFI=0.904，NFI=0.927，所有的指標(biāo)均符合標(biāo)準(zhǔn)，表明模型整體擬合度較高。

3.3 相關(guān)性分析

本研究選取Pearson相關(guān)系數(shù)作為測(cè)量指標(biāo)，結(jié)果如圖2所示。除了知名度、娛樂(lè)性與消費(fèi)者知識(shí)無(wú)顯著相關(guān)，其余各變量之間表示正相關(guān)。

3.4 回歸分析

研究模型相關(guān)性分析如圖2所示。

本研究通過(guò)回歸分析來(lái)檢驗(yàn)假設(shè)與模型之間是否成立。分別將內(nèi)EX、FA、 EC、DT、EV作為自變量，將CK、CT作因變量做回歸分析。將CK、CT作為自變量，將CI作為因變量做回歸分析，結(jié)果如表2所示。

從表中數(shù)據(jù)可以看出，除了FA（β=0.012，Sig.=0.162）的顯著水平>0.05，其余的顯著水平均<0.05，即假設(shè)H1a、H1b、H2b、H3a、H3b、H4a、H4b、H5a、H5b、H6、H7均成立，H2a不成立。

3.5 研究結(jié)論

第一，KOL在電商直播中，其自身的專業(yè)性、互動(dòng)性和傳遞信息的詳細(xì)程度、娛樂(lè)性均對(duì)消費(fèi)者知識(shí)有正向且直接的顯著性影響。

第二，KOL在電商直播中，其自身的專業(yè)性、知名度、互動(dòng)性和傳遞信息的詳細(xì)程度、娛樂(lè)性均對(duì)消費(fèi)者信任有正向且直接的顯著性影響。

第三，KOL在電商直播中，消費(fèi)者的知識(shí)、信任均對(duì)消費(fèi)者的購(gòu)買意愿有正向且直接的顯著性影響。

4 研究啟示

4.1 注重電商直播KOL對(duì)產(chǎn)品專業(yè)知識(shí)培養(yǎng)

部分KOL在進(jìn)行電商直播時(shí)對(duì)產(chǎn)品知識(shí)掌握較少，直播過(guò)程中極易出現(xiàn)翻車現(xiàn)象，不僅降低了KOL自身的信譽(yù)度，對(duì)消費(fèi)者的購(gòu)買行為產(chǎn)生嚴(yán)重的負(fù)面影響[2]。商家可對(duì)合作的KOL進(jìn)行專業(yè)培訓(xùn)，增強(qiáng)其專業(yè)知識(shí)。

4.2 商家應(yīng)慎重選擇電商直播KOL

在電商直播中，KOL的知名度雖然對(duì)消費(fèi)者的信任產(chǎn)生積極影響，但對(duì)消費(fèi)者的知識(shí)影響較少，進(jìn)而影響其購(gòu)買意愿。即并非知名度越高其推廣商品的轉(zhuǎn)化率越高，應(yīng)盡量選擇專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的KOL，不要過(guò)于注重名人效應(yīng)。

4.3 商直播中KOL應(yīng)加大與消費(fèi)者的互動(dòng)

互動(dòng)是電商直播的核心優(yōu)勢(shì)之一，在電商直播中，消費(fèi)者通過(guò)與KOL的互動(dòng)可以拉進(jìn)雙方之間的距離，進(jìn)而產(chǎn)生信任感，同時(shí)在互動(dòng)過(guò)程中可以增加對(duì)產(chǎn)品的了解，加強(qiáng)購(gòu)買的意愿[3]。

4.4 電商直播中注重對(duì)產(chǎn)品細(xì)節(jié)、賣點(diǎn)的展示

電商直播通過(guò)視頻實(shí)時(shí)全方位及立體的方式呈現(xiàn)產(chǎn)品的細(xì)節(jié)、賣點(diǎn)，讓消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品有一個(gè)直觀的印象，通過(guò)KOL的現(xiàn)場(chǎng)演示操作減少對(duì)產(chǎn)品的疑慮，降低其購(gòu)買的風(fēng)險(xiǎn)[4]。

4.5 KOL在電商直播時(shí)應(yīng)提高內(nèi)容的趣味性

目前電商直播競(jìng)爭(zhēng)激烈，娛樂(lè)性高的電商直播KOL能帶給消費(fèi)者良好的購(gòu)物體驗(yàn)，更能受到消費(fèi)者的歡迎。在直播中，可以結(jié)合當(dāng)下的流行熱點(diǎn)進(jìn)行產(chǎn)品介紹，增加抽獎(jiǎng)、送禮等環(huán)節(jié)以提高趣味[5]。

參考文獻(xiàn)

[1] 艾媒咨詢.2020-2021年中國(guó)直播電商行業(yè)運(yùn)行大數(shù)據(jù)分析及趨勢(shì)研究報(bào)告[R].2020：2

[2] 宮秀雙.參照群體影響類型與居民消費(fèi)意愿的關(guān)系研究[J].管理學(xué)報(bào).2017.14（12）：1829-1839

[3] 劉行.“網(wǎng)紅直播”電商模式下消費(fèi)者復(fù)購(gòu)意愿的實(shí)證研究[D].武漢：華中科技大學(xué).2018.

[4] 姜佳奇.網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)下直播對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策的影響因素分析[D].北京：北京郵電大學(xué).2019.

[5] Turcotte J，Yock C.News recommendations from social media opinion leaders：effects on media trust and information seeking[J].Journal of computer-mediated communication，2015.20（5）：520-530.