“直播帶貨”對消費者的行為影響方式分析及其綜合評價

宋常修　吳雪蓮　王熙　張善瑩

摘要：文章通過對 “直播帶貨”式的網(wǎng)購用戶進行統(tǒng)計分析，找到消費者網(wǎng)購的關注點，通過建立“S-O-R”分析模型，分析出不同影響因素對消費者購買行為的影響;通過綜合評價方法得到網(wǎng)購用戶的滿意度綜合評價，并基于此給出改進網(wǎng)購用戶滿意度的幾項建議。在“萬物互聯(lián)”的新時代背景下，2021年將是“全民皆商”的開始，素人“直播帶貨”的全面開啟。

關鍵詞：直播帶貨;“S-O-R”模型;模糊綜合評價;灰色預測模型

一、中國電商平臺直播的迅速興起

（一）信息技術快速發(fā)展和居民消費轉(zhuǎn)型升級

近年來，隨著5G智能技術的研發(fā)與應用，消費者在觀看電商直播的購物過程中，享受著的是主播為自己提供的一對一購物服務與輕松愉悅的商品購物消費環(huán)境，是一種全新的直播購物消費體驗。

（二）直播營銷的動態(tài)信息傳遞賦予新的信息溝通傳播方式

信息的傳遞不是一個單向直線的過程 ，直播直接的展現(xiàn)商品動態(tài)內(nèi)容不僅增加了直播信息內(nèi)容傳遞的豐富度 ，減少了部分消費者因商品信息體驗不足而產(chǎn)生的商品不確定性。

二、數(shù)據(jù)的可靠性檢驗及數(shù)據(jù)分析

信度、效度分析和因子分析。KMO=0.990≥0.6，符合因子分析的要求，也就是說該問卷的題項設置適合做因子分析。另外數(shù)據(jù)通過Bartlett球形度檢驗（p<0.05），說明研究數(shù)據(jù)適合進行因子分析。所有的因子載荷系數(shù)均高于0.6，意味著因子和測量變量之間有著一定的關聯(lián)性。

三、基于“直播帶貨”中消費者沖動網(wǎng)購行為的“S-O-R”模型研究

（一）基于消費者沖動性網(wǎng)購行為的研究模型選擇與建立

由最初的“刺激—反應”的行為反應原理發(fā)展為行為的“S-O-T模型”，是指由“刺激”作用于“行為發(fā)生載體”進而“載體”做出反應的行為模式。于此構建購買者購買行為發(fā)生機制的分析模型如圖1所示。

（二）基于消費者沖動性網(wǎng)購行為假設相關性分析

研究采用相關分析，將時間限制、促銷激勵、在線評論、感知收益、愉悅感和網(wǎng)購行為等題項利用軟件進行相關性分析。各因素之間存在較為強烈的正相關關系。

（三）基于消費者沖動性網(wǎng)購行為假設路徑分析

通過AMOS的極大似然運算，控制其他相關變量后驗證上文提出的“S-O-R模型”，得到上述變量：商家的促銷時間限制、購買者的時間限制、價格優(yōu)惠、非價格優(yōu)惠、在線評論與沖動性網(wǎng)購行為變量間的路徑系數(shù)如圖2所示。

5種不同類別的因素對購買者產(chǎn)生沖動性網(wǎng)購行為這一因素的路徑系數(shù)達到了較為顯著的水平，說明時間限制、促銷激勵、在線評論都正向影響購買者沖動性網(wǎng)購行為，即假設H1，H1a，H1b，H2，H3都是成立的。

（四）基于消費者沖動性網(wǎng)購行為假設中介作用檢驗

使用Bootstrap抽樣檢驗法進行中介作用檢驗，抽樣次數(shù)為1000次，結(jié)果顯示，除了愉悅感在消費者時間限制與沖動性網(wǎng)購行為之間，其余95%區(qū)間并不包括數(shù)0，這就說明存在中介作用，即上文假設H4、H5部分成立。

（五）基于消費者沖動性網(wǎng)購行為假設調(diào)節(jié)作用檢驗

利用分層回歸分析分別檢驗品牌知名度對時間限制、促銷激勵、在線評論的調(diào)節(jié)作用。

從檢驗結(jié)果可以看出，第二個和第四個模型的顯著性F變化量均小于0.05，說明存在調(diào)節(jié)效應，而其他三個模型的顯著性水平均大于0.05，即品牌知名度在其中沒有起到調(diào)節(jié)作用。交互項系數(shù)的顯著性系數(shù)也均小于0.05，說明品牌知名度在其中起到了顯著調(diào)節(jié)作用。

四、基于模糊綜合評價法的用戶滿意度分析

（一）模糊綜合評價方法概述

通過模糊數(shù)學提供的方法進行運算，就能得到定量的綜合評價結(jié)果，從而為正確決策提供依據(jù)。

（二）模糊綜合評價建模步驟

1. 建立因素集

U={u1，u2，u3}

其中，u1，u2，u3分別代表直播間各類指標、主播各類指標和商品各類指標。

再對二級指標進行建立因素集：

u1={x1，x2，x3，x4，x5，x6}

其中， x1，x2，x3，x4，x5，x6分別代表直播間色調(diào)、直播間氛圍、直播時長、直播時間段、直播過程的真實感、購物體驗感。

u2={y1，y2，y3，y4，y5}

其中，y1，y2，y3，y4，y5分別代表主播語言表達、主播性別、主播顏值、主播名氣、商品介紹。

u3={z1，z2，z3}

其中，z1，z2，z3分別代表商品價格、商品優(yōu)惠、商品實用性。

2. 建立評價集

對于14個指標集，根據(jù)專家討論得出的經(jīng)驗，將評價分數(shù)劃分為Q={95，80，70，60，45}。而對于第一層次的三個指標u1，u2，u3，假設它們的評價分數(shù)為{S1，S2，S3}，它們的分數(shù)通過第二層次的分數(shù)與權重計算得來。

3. 建立權重集

對于第一層次的三個因素u1，u2，u3，賦予各因素不同的權重

其中p矩陣為這14個指標的五級量表的頻數(shù)百分比。

（三）基于層次分析法的權重確定

1. 層次分析法概述

首先定義判斷的標度如表1所示。

2. 定義各因素集的標度矩陣

根據(jù)表1的權重標度方法，在利用德爾菲法征詢專家意見的基礎上，X、Y、Z對應的因素兩兩相對重要性判斷矩陣如下：

（四）基于模糊綜合評價法的用戶滿意度計算

由權重矩陣和評價模型算出X，Y，Z的得分：

S1=BPQT=80.36

S2=CPQT=76.79

S3=DPQT=70.37

所以根據(jù)評價模型，最終滿意度總打分為R=A（S1，S2，S3）=75.63

滿意度分數(shù)標準=（95，80，70，60，45），綜合以上得出，綜合評價為分75.63分。

五、“S-O-R模型”中消費者沖動性網(wǎng)購行為影響因素研究結(jié)果匯總（見表2）

六、基于模糊綜合評價法的用戶滿意度分析結(jié)果匯總

第一，用戶對于直播間指標較為滿意。

第二，用戶對于主播指標十分重視。

第三，用戶對于商品指標滿意程度較低，急需改進。

第四，用戶對“直播帶貨”式的購物模式總體滿意度較高。

參考文獻：

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[3]沈燕，趙紅梅.基于情境理論的消費者沖動性購買行為分析——以淘寶直播秒殺為例[J].經(jīng)營與管理，2018（08）：124-130.

（作者單位：煙臺理工學院）