電商直播情境下任務(wù)契合度對(duì)用戶粘性的影響研究

楊宇慧

（江蘇大學(xué) 管理學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013）

一、引言

“十四五”規(guī)劃提出促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，催生新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式，壯大經(jīng)濟(jì)發(fā)展新引擎。電商直播作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，展現(xiàn)出強(qiáng)大的互動(dòng)性、便捷性和經(jīng)濟(jì)性，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入新動(dòng)能，顛覆了消費(fèi)者的傳統(tǒng)消費(fèi)模式和消費(fèi)習(xí)慣。許多商家在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中紛紛進(jìn)入了直播領(lǐng)域，使得同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈。故此，商家要想在競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，更需要留住用戶以防止用戶流失，裨益直播間的持續(xù)流量和經(jīng)營(yíng)。因此，需要對(duì)用戶粘性給予充分關(guān)注，深入探究其產(chǎn)生機(jī)理。鑒于用戶粘性的重要性，近幾年來(lái)越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始關(guān)注研究用戶粘性的發(fā)生原因。從影響因素的視角來(lái)看，其驅(qū)動(dòng)因素主要分為社會(huì)因素（用戶態(tài)度、激勵(lì)機(jī)制、社區(qū)領(lǐng)袖參與等[1]）與技術(shù)因素（信息質(zhì)量、網(wǎng)站可用性等[2]）。任務(wù)契合度衡量電商直播時(shí)所示相關(guān)信息與用戶達(dá)成購(gòu)物目標(biāo)的匹配程度，在本質(zhì)上來(lái)看，就是電商直播信息內(nèi)容的質(zhì)量[3]，顯然有可能對(duì)用戶粘性產(chǎn)生一定程度的影響。因此，本文擬探討電商直播情境下，任務(wù)契合度對(duì)用戶粘性的影響機(jī)制。

刺激-有機(jī)體-反應(yīng)理論（SOR）常用于消費(fèi)者購(gòu)買行為意愿的研究中，且同樣適用于電商直播購(gòu)物情境的研究中[4]。根據(jù)SOR 理論，外界環(huán)境作為刺激因素對(duì)個(gè)體心理狀態(tài)產(chǎn)生影響，從而使個(gè)體產(chǎn)生趨向或回避性的反應(yīng)行為[5]。鑒于此，本文認(rèn)為存在個(gè)體心理變量在任務(wù)契合度與用戶粘性間起中介作用。具體來(lái)看，用戶會(huì)通過(guò)觀看電商直播時(shí)獲得的商品信息與需求任務(wù)的契合程度來(lái)判斷感知價(jià)值的高低[6]。同時(shí)，用戶會(huì)基于情感和成本-收益考慮展開(kāi)持續(xù)使用，而持續(xù)使用會(huì)進(jìn)一步發(fā)展出粘性行為意向[7]。這也就是說(shuō)，感知價(jià)值不僅會(huì)受到任務(wù)契合度的影響，還會(huì)對(duì)用戶粘性產(chǎn)生積極影響，是鏈接任務(wù)契合度與用戶粘性的重要媒介。因此，本文將檢驗(yàn)感知價(jià)值的中介作用，以期更好地解釋任務(wù)契合度對(duì)用戶粘性的內(nèi)在作用過(guò)程，進(jìn)一步加深對(duì)用戶粘性影響機(jī)制的理解。

有別于歐美個(gè)人主義文化，中國(guó)人在集體主義氛圍下往往更依賴情境，對(duì)信息影響更敏感，而這種易感性可能造成中國(guó)人的羊群效應(yīng)、臉面消費(fèi)等[8]。電商直播情境下，用戶經(jīng)主播推介完成信息的吸收和利用。高信息影響易感性的用戶更愿意通過(guò)主播獲取產(chǎn)品信息和消費(fèi)建議[9]，避免風(fēng)險(xiǎn)與損失，也更可能基于較高的感知價(jià)值評(píng)價(jià)，從而進(jìn)一步驅(qū)動(dòng)用戶粘性產(chǎn)生。因此，本文將信息影響易感性納入研究框架內(nèi)，探討其在任務(wù)契合度與感知價(jià)值和用戶粘性關(guān)系間的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

綜上，本研究立足于電商直播情境，基于SOR模型，探討任務(wù)契合度對(duì)用戶粘性的過(guò)程機(jī)制及邊界條件，檢驗(yàn)感知價(jià)值的中介效應(yīng)以及信息影響易感性的調(diào)節(jié)效應(yīng)，從而為相關(guān)領(lǐng)域的理論研究和行業(yè)管理實(shí)踐提供參考。

二、研究假設(shè)與模型

（一）任務(wù)契合度與用戶粘性

任務(wù)契合度是指電商直播時(shí)所展示的商品信息符合用戶完成購(gòu)物目標(biāo)的程度[3]。用戶觀看電商直播源自于個(gè)人的需求，其最為關(guān)注的是商品信息，而主播則通過(guò)電商直播平臺(tái)準(zhǔn)確發(fā)送和有效傳達(dá)商品相關(guān)信息，以此來(lái)滿足用戶的需求[10]。當(dāng)相關(guān)商品信息與用戶的任務(wù)具有高度相關(guān)性同時(shí)數(shù)量較大時(shí)，那么這樣的信息會(huì)影響用戶的認(rèn)識(shí)，具有內(nèi)容展示和說(shuō)服效應(yīng)。已有研究證明，用戶粘性與信息的質(zhì)量相關(guān)，當(dāng)信息廣度、深度、效用等契合用戶需求時(shí)會(huì)驅(qū)動(dòng)用戶產(chǎn)生粘性[11]。由此，本研究提出假設(shè)。

H1：任務(wù)契合度與用戶粘性呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。

（二）感知價(jià)值的中介作用

感知價(jià)值是指用戶基于其所能感知到的利得與其實(shí)際付出，經(jīng)權(quán)衡后對(duì)某一服務(wù)或產(chǎn)品其效用的總體評(píng)價(jià)[12]。個(gè)體對(duì)外部信息感知、預(yù)期和判斷具有重要作用，即在電商直播模式下，用戶會(huì)通過(guò)觀看電商直播時(shí)獲得的商品信息與需求任務(wù)的契合程度來(lái)判斷感知價(jià)值的高低。用戶決策往往遵循自身效用最大化原則，而感知價(jià)值作為衡量效用大小的認(rèn)知標(biāo)準(zhǔn)[6]。也就是說(shuō)，高任務(wù)契合度下，消費(fèi)者能輕松獲取產(chǎn)品信息，有效節(jié)省他們的時(shí)間和精力，降低了購(gòu)物成本[13]。此時(shí)，消費(fèi)者感知利得大于成本，從而產(chǎn)生較高的感知價(jià)值評(píng)價(jià)。已有研究證實(shí)，任務(wù)契合度是影響消費(fèi)者感知有用性的重要因素[3]，同時(shí)，感知有用性又是決定感知價(jià)值的重要因素[14]。由此，本研究提出假設(shè)。

H2：任務(wù)契合度與感知價(jià)值呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。

現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)粘性的界定主要有幾個(gè)不同視角，如從網(wǎng)站或其產(chǎn)品和服務(wù)的角度對(duì)粘性進(jìn)行界定等[7]。從用戶角度來(lái)看，粘性是指保留用戶并使用戶在很長(zhǎng)的一個(gè)時(shí)間段里持續(xù)返回的能力[15]。在本文中，用戶粘性被進(jìn)一步拓展到電商直播情境中，被界定為用戶堅(jiān)持在未來(lái)重復(fù)觀看電商直播的意愿，強(qiáng)調(diào)了電商直播模式吸引與保留用戶能力。已有研究證明，當(dāng)用戶感知到期望的價(jià)值和利益，他們會(huì)產(chǎn)生情感信任并更愿意堅(jiān)守網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，從而對(duì)用戶粘性產(chǎn)生積極的影響[16]。電商直播情景下，用戶能夠沉浸在直播內(nèi)容中，投入和忘我狀態(tài)在增加其觀看時(shí)間的同時(shí)，也會(huì)增加對(duì)電商直播模式的偏好。由此，本研究提出假設(shè)。

H3：感知價(jià)值與用戶粘性呈顯著的正相關(guān)關(guān)系；

H4：感知價(jià)值在任務(wù)契合度與用戶粘性之間起中介作用。

（三）信息影響易感性的調(diào)節(jié)作用

信息影響易感性是指消費(fèi)者從他人那里獲取信息作為決策合理性依據(jù)的傾向；不同的個(gè)體受外界影響的傾向不同，個(gè)體的信息影響易感性與受他人影響程度正向相關(guān)[17]。信息影響易感性有效調(diào)節(jié)用戶態(tài)度，高信息易感性的用戶對(duì)信息獲取的需求更高[18]。這類群體人高度重視來(lái)自他人的信息，以做出正確和明智的決定[19]。電商直播情境下，當(dāng)高信息影響易感性用戶不熟悉產(chǎn)品時(shí)，傾向于通過(guò)主播來(lái)獲取產(chǎn)品信息和消費(fèi)建議[9]。具體而言，主播在電商直播過(guò)程中能為用戶提供有用可信的產(chǎn)品信息，從而避免用戶遭受風(fēng)險(xiǎn)或損失，因此信息影響易感性高的用戶往往會(huì)跟隨主播引導(dǎo)，從而提高對(duì)產(chǎn)品及電商直播模式的感知價(jià)值，并進(jìn)一步驅(qū)動(dòng)用戶粘性。由此，本研究提出假設(shè)。

H5：信息影響易感性正向調(diào)節(jié)任務(wù)契合度與感知價(jià)值的關(guān)系；

H6：信息影響易感性正向調(diào)節(jié)感知價(jià)值在任務(wù)契合度與用戶粘性之間的中介作用，即信息性影響易感性越高，感知價(jià)值在任務(wù)契合度與用戶粘性間的中介作用越強(qiáng)，反之越弱。

綜上，構(gòu)建本文概念模型，如圖1 所示。

圖1 研究模型

三、研究設(shè)計(jì)

（一）測(cè)量工具

本研究采用的測(cè)量工具均是已被實(shí)證檢驗(yàn)過(guò)的成熟量表，并結(jié)合電商直播情境修訂，以保證測(cè)量的準(zhǔn)確性。問(wèn)卷共分為兩部分：一是被調(diào)查者基本情況調(diào)查，包括性別、年齡、受教育程度、月收入和網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物經(jīng)驗(yàn)；二是對(duì)研究模型中4 個(gè)變量即任務(wù)契合度、感知價(jià)值、用戶粘性和信息影響易感性的測(cè)量。量表具體內(nèi)容如下：

1.任務(wù)契合度。參考Loiacono 等（2007）[20]開(kāi)發(fā)的3 題項(xiàng)量表，代表題項(xiàng)如“電商直播可以使我更全面地了解產(chǎn)品”等。該量表的Cronbach's 系數(shù)為0.648。

2.感知價(jià)值。參考劉佳等（2021）[21]開(kāi)發(fā)的8 題項(xiàng)量表，代表題項(xiàng)如“我認(rèn)為電商直播中推薦的產(chǎn)品正好滿足我的需求”等。該量表的Cronbach's 系數(shù)為0.825。

3.用戶粘性。參考李保國(guó)和王妮（2022）[22]開(kāi)發(fā)的3 題項(xiàng)量表，代表題項(xiàng)如“我會(huì)繼續(xù)采取電商直播模式購(gòu)物”等。該量表的Cronbach's 系數(shù)為0.729。

4.信息影響易感性。參考Bearden（1989）[17]開(kāi)發(fā)的4 題項(xiàng)量表，代表題項(xiàng)如“在購(gòu)買新產(chǎn)品之前，我經(jīng)常從朋友或家人那里收集相關(guān)產(chǎn)品信息”等。該量表的Cronbach's 系數(shù)為0.750。

所有量表均采用Likert5 點(diǎn)量表計(jì)分，從非常不同意到非常同意分別以1 分～5 分標(biāo)記。

（二）研究樣本和數(shù)據(jù)收集

本研究調(diào)研時(shí)間為2023 年1 月28 日至2 月13 日，調(diào)研對(duì)象主要是參與過(guò)電商直播的用戶。利用問(wèn)卷星和問(wèn)卷網(wǎng)生成電子版問(wèn)卷鏈接，通過(guò)微信、QQ 等平臺(tái)直接發(fā)給被試，讓其如實(shí)填寫(xiě)。為了保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和真實(shí)性，問(wèn)卷以匿名填寫(xiě)的方式進(jìn)行，并設(shè)置篩選題項(xiàng)以剔除未參與過(guò)電商直播的填寫(xiě)者的問(wèn)卷。本次問(wèn)卷調(diào)查共發(fā)放510 份問(wèn)卷，剔除漏答或填寫(xiě)不認(rèn)真等無(wú)效問(wèn)卷后，共得到有效問(wèn)卷467 份，有效回收率為91.6%。

研究對(duì)象中，女性占比68.1%，顯著高于男性；年齡主要集中于25～35 歲，其次是18～24 歲，占比分別為48%、36.2%；受教育程度以本科為主，占77.3%；月收入方面，月收入在5001 元～10000 元之間的被試者最多（占36.2%），其次是月收入在2000元～5000 元之間（占25.3%）；網(wǎng)購(gòu)經(jīng)驗(yàn)以5 年以上為主，占61.2%。

四、數(shù)據(jù)結(jié)果分析

（一）共同方法偏差檢驗(yàn)

采用Harman 單因素方法對(duì)所有變量題項(xiàng)進(jìn)行探索性因子分析。結(jié)果表明，特征根大于1 的因子總變異解釋量為51.51%，第一個(gè)主成分的變異解釋量為20.27%，小于40%的臨界值標(biāo)準(zhǔn)，且不超過(guò)總變異解釋量的一半，表明共同方法偏差在可接受的范圍內(nèi)，初步說(shuō)明本研究不存在嚴(yán)重的共同方法偏差問(wèn)題。同時(shí)，共同方法潛因子（CMV）檢驗(yàn)結(jié)果（見(jiàn)表1）表明：在五因子模型中加入一個(gè)共同方法變異因子后，其RMSEA、CFI、TLI沒(méi)有明顯改善。因此，綜合以上兩種方法的檢驗(yàn)結(jié)果可知，本研究測(cè)量數(shù)據(jù)不存在嚴(yán)重的共同方法偏差。

表1 驗(yàn)證性因子分析結(jié)果

（二）信效度檢驗(yàn)

為了保證模型之間能夠匹配成功以及擬合的模型具有區(qū)分效度，對(duì)任務(wù)契合度、感知價(jià)值、用戶粘性和信息影響易感性4 個(gè)變量做模型的驗(yàn)證性分析。由表1 可知，四因子模型的X2/df=1.82，RMSEA=0.042，NFI=0.92，CFI=0.96，IFI=0.96，TLI=0.95，符合適配標(biāo)準(zhǔn)。而三因子、二因子和單因子模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度顯著劣于四因子，表明本研究的四因子模型的適配度更為理想，且具有較好的區(qū)分效度。

（三）相關(guān)性分析

各變量的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)如表2 所示。結(jié)果表明，任務(wù)契合度、感知價(jià)值、用戶粘性與信息影響易感性兩兩之間均存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。任務(wù)契合度與感知價(jià)值正相關(guān)（r=0.616，p＜0.01），任務(wù)契合度與用戶粘性正相關(guān)（r=0.552，p＜0.01），感知價(jià)值與用戶粘性正相關(guān)（r=0.712，p＜0.01），信息影響易感性與任務(wù)契合度正相關(guān)（r=0.421，p＜0.01），信息影響易感性與感知價(jià)值正相關(guān)（r=0.580，p＜0.01）。因此，主要研究變量之間的相關(guān)關(guān)系與假設(shè)一致，符合研究預(yù)期。

表2 各變量均值、標(biāo)準(zhǔn)差及皮爾森相關(guān)分析結(jié)果

（四）假設(shè)檢驗(yàn)

直接效應(yīng)檢驗(yàn)：使用SPSS 25.0 軟件進(jìn)行層級(jí)回歸分析來(lái)檢驗(yàn)假設(shè)（見(jiàn)表3）。由M2 可知，在控制人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量后，任務(wù)契合度顯著正向預(yù)測(cè)感知價(jià)值（β=0.612，p＜0.001），假設(shè)H2 得到數(shù)據(jù)支持。由M5 可知，在控制人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量后，感知價(jià)值顯著正向預(yù)測(cè)用戶粘性（β=0.695，p＜0.001），假設(shè)H3 得到數(shù)據(jù)支持。由M6 可知，在控制人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量后，任務(wù)契合度顯著正向預(yù)測(cè)用戶粘性（β=0.531，p＜0.001），假設(shè)H1 得到數(shù)據(jù)支持。

表3 回歸分析結(jié)果

中介效應(yīng)檢驗(yàn)：對(duì)于感知價(jià)值的中介效應(yīng)，首先借鑒Baron 和Kenny 的做法，在M6 任務(wù)契合度對(duì)用戶粘性直接影響的基礎(chǔ)上，將感知價(jià)值放入到回歸方程，分析結(jié)果（見(jiàn)表3）中M7。M7 結(jié)果表明，感知價(jià)值對(duì)用戶粘性具有顯著影響（β=0.591，p＜0.001），且任務(wù)契合度對(duì)用戶粘性的影響依然保持顯著（β=0.169，p＜0.001），表明感知價(jià)值在任務(wù)契合度與用戶粘性之間起部分中介的作用，假設(shè)H4 得到數(shù)據(jù)初步支持。另外，本研究運(yùn)用Bootstrap 方法進(jìn)一步檢驗(yàn)了感知價(jià)值中介效應(yīng)的穩(wěn)健性，具體的抽樣次數(shù)設(shè)定為5 000 次，置信區(qū)間的信度水平設(shè)置為95%。檢驗(yàn)結(jié)果表明，感知價(jià)值的中介效應(yīng)值為0.506，Boot 標(biāo)準(zhǔn)誤為0.053，在95%水平上的置信區(qū)間為[0.406，0.615]，置信區(qū)間未包含“0”，說(shuō)明感知價(jià)值能夠中介任務(wù)契合度對(duì)用戶粘性的影響，假設(shè)H4 進(jìn)一步得證。

調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)：對(duì)于信息影響易感性的調(diào)節(jié)效應(yīng)，通過(guò)層級(jí)回歸法來(lái)檢驗(yàn)。首先對(duì)檢驗(yàn)分析所涉及的變量進(jìn)行去中心化，然后構(gòu)建任務(wù)契合度與信息影響易感性的交互項(xiàng)，在M2 中任務(wù)契合度對(duì)感知價(jià)值的直接影響的基礎(chǔ)上，將任務(wù)契合度與信息影響易感性的交互項(xiàng)放入到回歸方程，分析結(jié)果（見(jiàn)表3）中M3。由M3 可知，任務(wù)契合度與信息影響易感性的交互項(xiàng)對(duì)感知價(jià)值具有顯著正向影響（β=0.101，p＜0.01）。為進(jìn)一步說(shuō)明信息影響易感性在任務(wù)契合度與感知價(jià)值之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)，進(jìn)行簡(jiǎn)單斜率分析如圖2 所示。當(dāng)信息影響易感性水平較高時(shí)，任務(wù)契合度與感知價(jià)值所呈現(xiàn)的回歸線更為陡峭一些，表明任務(wù)契合度在信息影響易感性水平較高時(shí)，能夠更強(qiáng)地正向影響感知價(jià)值；當(dāng)信息影響易感性水平較低時(shí)，任務(wù)契合度與感知價(jià)值所呈現(xiàn)的回歸線更為平緩一些，表明任務(wù)契合度在信息影響易感性水平較低時(shí)，會(huì)更弱地正向影響感知價(jià)值。假設(shè)H5 得到支持。

圖2 信息影響易感性的調(diào)節(jié)效應(yīng)

調(diào)節(jié)中介效應(yīng)的檢驗(yàn)：利用SPSS 25.0 軟件中的PROCESS 插件進(jìn)行假設(shè)驗(yàn)證。結(jié)果如表4 所示。當(dāng)信息影響易感性水平較低時(shí)，任務(wù)契合度對(duì)用戶粘性的間接效應(yīng)較弱（β=0.320，SE=0.051，CI=[0.218，0.419]）；當(dāng)信息影響易感性水平較高時(shí)，任務(wù)契合度對(duì)用戶粘性的間接效應(yīng)相對(duì)較強(qiáng)（β=0.426，SE=0.063，CI=[0.309，0.555]）。兩種間接效應(yīng)的差值為0.105，置信區(qū)間為[0.017，0.223]，不含0，由此推斷，隨著信息影響易感性水平提高，感知價(jià)值在任務(wù)契合度與用戶粘性間的中介效應(yīng)逐漸顯著，假設(shè)H6得到支持。

表4 被調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)分析結(jié)果

五、結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

本研究立足于電商直播情境，基于SOR 模型框架，實(shí)證研究了任務(wù)契合度對(duì)用戶粘性的影響機(jī)制和邊界條件，檢驗(yàn)了感知價(jià)值的中介作用以及信息影響易感性的調(diào)節(jié)作用，得出如下研究結(jié)論：（1）任務(wù)契合度正向影響用戶粘性；（2）感知價(jià)值在主播可信性與消費(fèi)者購(gòu)后行為之間起部分中介作用；（3）信息影響易感性不僅了調(diào)節(jié)任務(wù)契合度對(duì)感知價(jià)值的正向影響，還調(diào)節(jié)了感知價(jià)值在任務(wù)契合度與用戶粘性之間的中介作用。具體來(lái)講，信息影響易感性程度越高，任務(wù)契合度對(duì)感知價(jià)值的正向影響越強(qiáng)，且感知價(jià)值在任務(wù)契合度與用戶粘性間的中介效應(yīng)越顯著。

（二）實(shí)踐啟示

1.直播要確保圖文與商品實(shí)際相符，提供詳實(shí)的商品信息。在電商直播過(guò)程中，主播要切實(shí)提供與產(chǎn)品相符的信息，遵循誠(chéng)信帶貨、實(shí)事求是的原則，踐行服務(wù)承諾，確保所售產(chǎn)品的質(zhì)量。

2.主播要提供貼心周到的服務(wù)，將消費(fèi)者所需的信息在直播界面清楚展示。主播在推介產(chǎn)品時(shí)，盡可能地將產(chǎn)品的易用性、實(shí)用性和質(zhì)量等相關(guān)信息展現(xiàn)出來(lái)，降低用戶在購(gòu)物時(shí)的感知風(fēng)險(xiǎn)，使其感知獲得較大收益，從而提高用戶對(duì)電商直播模式的粘性。

3.商家要利用社會(huì)影響推動(dòng)電商直播擴(kuò)散，盡可能擴(kuò)大直播間流量。通過(guò)社群網(wǎng)站（如云集微店、小米社區(qū)等），或在社交媒體（如微信、微博等）及新媒體內(nèi)容平臺(tái)（如抖音、小紅書(shū)等）等形式向用戶展示直播相關(guān)產(chǎn)品內(nèi)容。通過(guò)多種媒介方式覆蓋更多人群，降低用戶搜索成本，促進(jìn)電商直播模式推廣。