網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物特征對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿的影響研究

張振萍

(鄭州工商學(xué)院 河南鄭州 451400)

隨著5G技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物規(guī)?？焖贁U(kuò)大，直播平臺(tái)的本地生活服務(wù)更是迅速擴(kuò)張。網(wǎng)上直播購(gòu)物熱潮的背后，影響消費(fèi)者參與直播購(gòu)物的原因和動(dòng)機(jī)是什么，哪些因素會(huì)影響消費(fèi)者的購(gòu)買行為及購(gòu)買決策呢？本文試圖從網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物特征對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿影響的角度分析，將感知價(jià)值、預(yù)期后悔分別作為中介變量和調(diào)節(jié)變量，考察影響消費(fèi)者購(gòu)買意愿的過(guò)程。

1 模型構(gòu)建與研究假設(shè)

1.1 研究模型

本文基于S-O-R模型，把實(shí)時(shí)性、互動(dòng)性、社交性作為網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物特征帶來(lái)的外界刺激，變量設(shè)定為顧客感知價(jià)值、預(yù)期后悔，構(gòu)建本文的理論模型，具體如圖1所示。

圖1 研究模型

1.2 研究假設(shè)

1.2.1 網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物特征對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿的影響

在直播購(gòu)物模式下，消費(fèi)者既可通過(guò)主播了解產(chǎn)品或服務(wù)的各種信息，又可從主播與粉絲、粉絲與粉絲的互動(dòng)中了解到更多“內(nèi)幕”信息，打破信息壁壘，大幅降低消費(fèi)前不確定性風(fēng)險(xiǎn)感，刺激消費(fèi)者購(gòu)買欲望。例如，珠寶玉器直播購(gòu)物、退休及升學(xué)規(guī)劃服務(wù)類直播等。

此外，主播還可以實(shí)時(shí)通過(guò)開放麥克風(fēng)、回復(fù)評(píng)論、彈幕等與粉絲互動(dòng)，粉絲不僅可與主持人實(shí)時(shí)互動(dòng)，還能通過(guò)對(duì)話、評(píng)論，甚至刷禮物的行為與其他消費(fèi)者互動(dòng)。

網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物不僅提供了更豐富、立體的產(chǎn)品信息，還實(shí)現(xiàn)了主播與觀眾、觀眾與觀眾之間的即時(shí)溝通，是網(wǎng)上購(gòu)物和社交的結(jié)合體，與傳統(tǒng)網(wǎng)上購(gòu)物相比有實(shí)時(shí)性、互動(dòng)性和社交性特點(diǎn)。

這種網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物特征的刺激會(huì)影響消費(fèi)者的內(nèi)在情感，從而使消費(fèi)者購(gòu)買意愿得到提高，故提出以下假設(shè)：

H1：網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物特征顯著正向影響消費(fèi)者購(gòu)買意愿；

H1a：實(shí)時(shí)性顯著正向影響消費(fèi)者購(gòu)買意愿；

H1b：互動(dòng)性顯著正向影響消費(fèi)者購(gòu)買意愿；

H1c：社交性顯著正向影響消費(fèi)者購(gòu)買意愿。

1.2.2 顧客感知價(jià)值在網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物特征與消費(fèi)者購(gòu)買意愿間起中介作用

顧客感知價(jià)值是顧客對(duì)企業(yè)提供的產(chǎn)品或服務(wù)所具有價(jià)值的主觀認(rèn)知，與傳統(tǒng)意義上的顧客價(jià)值概念不同。消費(fèi)者主要通過(guò)感覺(jué)和知覺(jué)形成對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的主觀認(rèn)知，同一個(gè)人在不同時(shí)間用不同的方式獲得同一產(chǎn)品或服務(wù)的信息所產(chǎn)生的消費(fèi)者感知價(jià)值不同，消費(fèi)者感知價(jià)值越高，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的傾向性程度就越高。譬如：通過(guò)團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站獲取美食優(yōu)惠信息與通過(guò)直播模式獲取美食優(yōu)惠信息，消費(fèi)者產(chǎn)生的感知價(jià)值有所不同?；ヂ?lián)網(wǎng)的海量信息同時(shí)作用于消費(fèi)者時(shí)，會(huì)使其無(wú)法在同一時(shí)間內(nèi)注意到所有的信息，消費(fèi)者僅會(huì)選擇刺激性較大、與目前需求強(qiáng)相關(guān)的刺激。與直播的展示方式相比，文字和圖片的信息展示方式對(duì)消費(fèi)者的刺激不足；直播購(gòu)物模式可通過(guò)看、聽的方式，利用直播的實(shí)時(shí)性、互動(dòng)性、社交性吸引消費(fèi)者注意，引導(dǎo)消費(fèi)者期望。所以，消費(fèi)者通過(guò)網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物特征影響其感知價(jià)值，進(jìn)而影響其購(gòu)買意愿，故提出以下假設(shè)：

H2：網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物特征正向影響顧客感知價(jià)值；

H2a：實(shí)時(shí)性顯著正向影響顧客感知價(jià)值；

H2b：互動(dòng)性顯著正向影響顧客感知價(jià)值；

H2c：社交性顯著正向影響顧客感知價(jià)值；

H3：顧客感知價(jià)值正向影響消費(fèi)者購(gòu)買意愿；

H4：顧客感知價(jià)值在網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物特征與消費(fèi)者購(gòu)買意愿間具有中介作用。

1.2.3 預(yù)期后悔在顧客感知價(jià)值與消費(fèi)者購(gòu)買意愿間起調(diào)節(jié)作用

在做消費(fèi)決策前，消費(fèi)者會(huì)對(duì)其購(gòu)物選擇進(jìn)行預(yù)期，若消費(fèi)者偏向向上預(yù)期后悔，為降低將來(lái)因購(gòu)買而后悔的情緒，就會(huì)減少當(dāng)下的購(gòu)買意愿；若消費(fèi)者偏向向下預(yù)期后悔，為降低將來(lái)因未購(gòu)買而后悔的情緒，就會(huì)增加當(dāng)下的購(gòu)買意愿，故提出以下假設(shè)：

H5：預(yù)期后悔在顧客感知價(jià)值與消費(fèi)者購(gòu)買意愿的關(guān)系中起調(diào)節(jié)作用；

H5a：向上預(yù)期后悔在顧客感知價(jià)值與消費(fèi)者購(gòu)買意愿的關(guān)系中起反向調(diào)節(jié)作用；

H5b：向下預(yù)期后悔在顧客感知價(jià)值與消費(fèi)者購(gòu)買意愿的關(guān)系中起正向調(diào)節(jié)作用。

2 研究設(shè)計(jì)

本文采用問(wèn)卷調(diào)查的方法，問(wèn)卷采用Likert5級(jí)量表，其中1表示“不同意”，5表示“非常同意”。

2.1 變量的測(cè)量

2.1.1 網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物特征的測(cè)量

本文分析了網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物的實(shí)時(shí)性、互動(dòng)性和社交性對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意向的影響，每個(gè)變量設(shè)3個(gè)題項(xiàng)，具體如表1所示。

表1 網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物特征量表

2.1.2 消費(fèi)者購(gòu)買意愿的測(cè)量

本文采用Dodds(1991)設(shè)計(jì)研究成型的量表，參考當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物的特點(diǎn)，形成直播環(huán)境下消費(fèi)者購(gòu)買意愿的測(cè)量題項(xiàng)，如表2所示。

表2 消費(fèi)者購(gòu)買意愿量表

2.1.3 顧客感知價(jià)值的測(cè)量

本文針對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物中消費(fèi)者感知價(jià)值Sweeney和Soutar(2001)、Sheth等(1991)研究設(shè)計(jì)的量表組合起來(lái)，對(duì)顧客感知價(jià)值提出3個(gè)題項(xiàng)，如表3所示。

表3 顧客感知價(jià)值量表

2.1.4 預(yù)期后悔的測(cè)量

本文使用情境反饋法設(shè)計(jì)預(yù)期后悔的題項(xiàng)，為被測(cè)者營(yíng)造某種消費(fèi)情境，讓被測(cè)者決定是否購(gòu)買情境中所描述的產(chǎn)品，并對(duì)比各種決策衡量其預(yù)期后悔的程度，參照Hetts(2000)和Crawford (2002)的研究，設(shè)計(jì)出表4 的題項(xiàng)。

表4 預(yù)期后悔量表

2.2 問(wèn)卷調(diào)查與數(shù)據(jù)收集

本文正式調(diào)研以線上為主，線下以商業(yè)街實(shí)地調(diào)研為輔。問(wèn)卷經(jīng)回收整理共計(jì)785份，獲得735份有效問(wèn)卷，有效率為93.63%，符合有效樣本數(shù)量要求。

3 樣本分析

3.1 樣本描述性統(tǒng)計(jì)分析

根據(jù)調(diào)查問(wèn)卷的統(tǒng)計(jì)樣本可知，女性樣本390份比男性樣本345份偏多，符合網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物的消費(fèi)者中男性略少于女性的現(xiàn)實(shí)。樣本年齡主要分布在大于18歲、小于等于35歲范圍內(nèi)，占總體的71.84%。樣本受教育程度基本與國(guó)內(nèi)當(dāng)前學(xué)歷結(jié)構(gòu)特征一致，且較高學(xué)歷的消費(fèi)者會(huì)在技能和認(rèn)知的支持下，更容易接受新鮮事物。月收入水平8000元以下的樣本占79.17%。每周都會(huì)觀看一次及以上直播的樣本量達(dá)70.61%，可知樣本有著較高的觀看頻率。平均每次觀看網(wǎng)絡(luò)直播時(shí)長(zhǎng)超過(guò)半小時(shí)的樣本量占55.78%，可見(jiàn)樣本平均每次花費(fèi)在觀看網(wǎng)絡(luò)直播上的時(shí)間較長(zhǎng)。

3.2 信度及效度分析

本文采用SPSS 26.0軟件進(jìn)行信度和效度分析。網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物特征量表的Cronbach’s α值為0.949；消費(fèi)者購(gòu)買意愿量表的Cronbach’s α值為0.915；顧客感知價(jià)值量表的Cronbach’s α值為0.940；預(yù)期后悔量表的Cronbach’s α值為0.911。各量表的Cronbach’s α值均比0.7大，問(wèn)卷量表信度較好。本文量表整體KMO=0.917＞0.7，且巴特利特球形度檢驗(yàn)結(jié)果p＜0.001，綜合而言本文量表效度較高。

3.3 相關(guān)分析和回歸分析

3.3.1 相關(guān)分析

本文使用SPSS 26.0軟件對(duì)研究中的實(shí)時(shí)性、互動(dòng)性、社交性、顧客感知價(jià)值、向上預(yù)期后悔、向下預(yù)期后悔、消費(fèi)者購(gòu)買意愿7個(gè)變量的相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，其皮爾遜相關(guān)系數(shù)如表5所示。由表5可知，在0.01水平上顯著，顯示各變量之間的相關(guān)性顯著，且系數(shù)都小于0.8，無(wú)多重共線性，可進(jìn)行后續(xù)分析。

表5 變量相關(guān)分析

3.3.2 回歸分析

本文對(duì)部分變量采用回歸分析，結(jié)果如表6所示。

表6 回歸分析結(jié)果

由表6可以看出，網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物特征對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)是0.455，p＜0.001，即正向影響顯著。其中，實(shí)時(shí)性、互動(dòng)性、社交性對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)分別為 0.392、0.224、0.107，p＜0.01，假設(shè)H1、H1a、H1b、H1c成立。網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物特征對(duì)顧客感知價(jià)值的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為0.475，p＜0.001，即正向影響顯著。其中，實(shí)時(shí)性、互動(dòng)性、社交性對(duì)顧客感知價(jià)值的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)分別為0.293、0.209、0.105，p＜0.01，假設(shè)H2、H2a、H2b、H2c成立。

3.4 變量的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

本文的中介效應(yīng)檢驗(yàn)采用Bootstrap法，并將性別、年齡、受教育程度、月收入水平等基本變量作為控制變量，以達(dá)到降低潛在變量對(duì)因變量可能的影響，從而提高本文檢驗(yàn)結(jié)果的合理性。

顧客感知價(jià)值的BootLLCI和BootULCI之間不包含0，表明顧客感知價(jià)值有在十分顯著的、實(shí)時(shí)影響著消費(fèi)者購(gòu)買意愿路徑。實(shí)時(shí)性的直接效應(yīng)為0.207，其BootLLCI和BootULCI之間不包含0，因此顧客感知價(jià)值為部分中介，總效應(yīng)為0.326，如表7所示。

表7 實(shí)時(shí)性中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

顧客感知價(jià)值的BootLLCI和BootULCI之間不包含0，表明顧客感知價(jià)值有在十分顯著的、互動(dòng)影響消費(fèi)者購(gòu)買意愿路徑。其中介效應(yīng)為0.105，互動(dòng)性的直接效應(yīng)為0.219，其BootLLCI和BootULCI之間不包含0，因此顧客感知價(jià)值為部分中介，總效應(yīng)為0.324，如表8所示。

表8 互動(dòng)性中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

顧客感知價(jià)值的BootLLCI和BootULCI之間不包含0，表明顧客感知價(jià)值在社交性影響消費(fèi)者購(gòu)買意愿路徑中的中介效應(yīng)是顯著的。其中介效應(yīng)為0.089，社交性的直接效應(yīng)為0.249，其BootLLCI和BootULCI之間不包含0，因此顧客感知價(jià)值為部分中介，總效應(yīng)為0.338，如表9所示。

表9 社交性中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

結(jié)果證明，網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物的實(shí)時(shí)性、互動(dòng)性、社交性三個(gè)特征顯著正向影響消費(fèi)者購(gòu)買意愿，顧客感知價(jià)值在各影響路徑中存在部分中介。因此，假設(shè)H1a、H1b、H1c、H4得到驗(yàn)證。

3.5 變量的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

本文使用SPSS 26.0檢驗(yàn)預(yù)期后悔的調(diào)節(jié)效應(yīng)，將性別、年齡、受教育程度、月收入水平等基本變量作為控制變量，借鑒層次回歸分析法，研究向上預(yù)期后悔及向下預(yù)期后悔是否在顧客感知價(jià)值影響消費(fèi)者購(gòu)買意愿的過(guò)程中起調(diào)節(jié)作用。向上預(yù)期后悔的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果如表10所示。

表10 向上預(yù)期后悔層次回歸模型

顧客感知價(jià)值為正向影響消費(fèi)者購(gòu)買意愿，向上預(yù)期后悔和交互項(xiàng)皆顯著負(fù)向影響消費(fèi)者購(gòu)買意愿，且低向上預(yù)期后悔的個(gè)體相較高向上預(yù)期后悔個(gè)體，消費(fèi)者購(gòu)買意愿更明顯。因此，假設(shè)H3、H5a成立。

同理，進(jìn)行向下預(yù)期后悔的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)，結(jié)果如表11所示。向下預(yù)期后悔和交互項(xiàng)皆正向作用于消費(fèi)者購(gòu)買意愿。相同的顧客感知價(jià)值水平下，高向下預(yù)期后悔的個(gè)體相較低向下預(yù)期后悔個(gè)體而言，其購(gòu)買意愿越強(qiáng)烈。因此，假設(shè)H5、H5b成立。

表11 向下預(yù)期后悔層次回歸模型

3.6 研究假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

假設(shè)H1、H1a、H1b、H1c成立,假設(shè)H2、H2a、H2b、H2c、H2d成立，假設(shè)H3、H4、H5、H5a、H5b成立。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，本文將S-O-R 理論模型作為研究基礎(chǔ)，引入顧客感知價(jià)值理論和預(yù)期后悔理論，進(jìn)一步探究網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物的實(shí)時(shí)性、互動(dòng)性和社交性特征對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿的影響，以及顧客感知價(jià)值在該過(guò)程中的中介效應(yīng)和預(yù)期后悔的調(diào)節(jié)效應(yīng)，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物特征影響消費(fèi)者購(gòu)買意愿的研究模型。數(shù)據(jù)的搜集由問(wèn)卷調(diào)查的形式開展，再用實(shí)證分析對(duì)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，明確了網(wǎng)絡(luò)直播購(gòu)物特征影響消費(fèi)者購(gòu)買意愿的作用路徑及程度，為直播平臺(tái)和商家優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)直播措施與布局提供理論和實(shí)證依據(jù)，整體實(shí)現(xiàn)了本文的研究目的。