直播帶貨體驗對消費者購后行為傾向的影響研究

摘 要：移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使直播帶貨成為一種新型電商方式，由于具有實時互動、邊看邊買、真實展示商品、優(yōu)惠福利多等特征，受到越來越多消費者的青睞。在此背景下，本文研究直播帶貨體驗如何通過關(guān)系質(zhì)量影響顧客購后行為傾向，主要運用問卷調(diào)查和結(jié)構(gòu)方程模型的方法，結(jié)果表明主播專業(yè)、主播魅力、主播互動、優(yōu)質(zhì)內(nèi)容、激勵機制對顧客滿意、顧客信任、顧客承諾、顧客購后行為傾向的影響不同。本文的研究結(jié)論可提升企業(yè)和直播者改善直播、提高消費者直播購買力或再次回購力度。

關(guān)鍵詞：直播帶貨；顧客滿意；顧客信任；顧客承諾；消費體驗；購買意愿；顧客購后行為傾向

本文索引：梁影.<變量 2>[J].中國商論，2024（03）：-083.

中圖分類號：F724.6；F063.2 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2024）02（a）--05

隨著5G技術(shù)的“全覆蓋”和大規(guī)模商用，移動端技術(shù)越來越成熟，將越來越多的流量轉(zhuǎn)戰(zhàn)到移動端，驅(qū)動了直播電商的快速發(fā)展。直播帶貨定義很多，主要是指在移動網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的加持下，主播通過對商品進行展示、講解，消費者在彈幕評論提出問題，主播再針對消費者的問題進行回答，并引導(dǎo)觀眾購買的購物方式。相較傳統(tǒng)網(wǎng)購模式，在直播帶貨過程中，消費者可以在購買商品之前看到商品真實的樣子，減少了商家貨圖不符的情況，主播介紹商品相關(guān)情況，讓消費者對產(chǎn)品有了更深的了解，并通過彈幕評論和主播進行互動，更加直接、全面地了解該商品是否所需。電商直播實時互動、真實展示及“邊看邊買”，讓用戶在購買前就對商品有一定的認知，讓消費者感覺到真實，進而獲得更大的滿足感和更良好的購物體驗。

1? 文獻回顧

1.1 直播帶貨

現(xiàn)有直播帶貨的研究主要以主播特性和直播場景為研究對象，以消費者購買意愿、沖動性購買和重復(fù)購買為因變量構(gòu)建模型。劉忠宇等（2020）認為，消費者認知會影響消費者情感，最終影響消費者意動。張寶生等（2021）證明了直播特性會影響消費者的感知信任和感知有用性，兩者又會影響消費者的購買意愿，所以直播特性影響了購買意愿。魏劍鋒等（2022）在直播購買意愿上也做出了相關(guān)研究，主要聚焦在主播身上進行研究。閆秀霞等（2021）證明了直播特性在感知價值的中介作用下對購買行為的影響。林鉆輝（2021）發(fā)現(xiàn)，直播中的信息特質(zhì)會影響消費者沖動性購買行為?，F(xiàn)有研究主要從主播特性、直播間環(huán)境上研究購買意愿，很少有學(xué)者研究直播體驗對顧客購后行為傾向的影響，學(xué)者往往集中研究的是購買意愿及購買之前的行為，對購買后行為的研究較少。購買意愿可能是顧客沖動之下或優(yōu)惠的情況下進行的，并不能真正體現(xiàn)顧客的購后滿意度，所以本文轉(zhuǎn)向?qū)徍笮袨榈难芯俊?/p>

1.2 關(guān)系質(zhì)量

Crosby等（1990）對關(guān)系質(zhì)量的定義得到大多數(shù)人的認可，并廣泛傳播。關(guān)系質(zhì)量越高，消費者越相信商家，對商家做出的承諾更愿意聽取。劉新燕等（2003）證明了顧客滿意→顧客信任→顧客承諾→顧客忠誠路徑的正確性，也從側(cè)面證明了關(guān)系質(zhì)量可以影響顧客購后行為傾向。楊雪蓮（2012）證明了“利益—關(guān)系質(zhì)量—顧客購后行為傾向”路徑的正確性。劉蓉（2017）證明了顧客體驗正向影響顧客忠誠和關(guān)系質(zhì)量，關(guān)系質(zhì)量又正向影響顧客忠誠。目前，在電商直播帶貨領(lǐng)域還沒有學(xué)者引入這一路徑，直播帶貨作為一種面對面的營銷方式，給顧客購物上帶來的新鮮感主要來自直播體驗。相較其他營銷方式，直播帶貨的體驗感最足，直播體驗更能影響顧客的關(guān)系質(zhì)量，進而影響顧客購后行為。所以本文借鑒前人成果，將顧客體驗、關(guān)系質(zhì)量、顧客購后行為引入直播帶貨中，構(gòu)建直播體驗→顧客滿意→顧客信任→顧客承諾→顧客購后行為傾向的理論框架。

2 研究假設(shè)

2.1 直播體驗與滿意度

直播電商中，商品以更加快速而直接、真實而立體的方式被展示在消費者面前，消費者有一個更愉快的購物體驗。在直播中，商家會通過福袋、優(yōu)惠券、抽獎等機制激勵觀眾停留和互動，依靠主播特有的人格魅力和令人信服的專業(yè)技能，主播與消費者的互動拉近主播與消費者的距離。黃思皓等（2021）證實了主播本身的特征將正向影響觀眾的滿意度。直播的一系列體驗會讓消費者身臨其境，內(nèi)心愉悅，得到尊重，從而產(chǎn)生滿足?；诖耍疚奶岢鲆韵录僭O(shè)：

H1a- H1e：主播專業(yè)、主播魅力、主播互動、優(yōu)質(zhì)內(nèi)容、激勵機制分別正向影響滿意度。

2.2 直播體驗與顧客信任

主播專業(yè)的技能可以為顧客提供真實可靠準確的信息，顧客在直播中買到適合自己的商品，就會增加對主播或商家的信任。輕松自在或幽默風(fēng)趣的直播風(fēng)格會拉近消費者與主播之間的距離，增強信任感。高度互動性會讓消費者感到“被重視”，消費者對主播熟悉后便更信任主播。福利秒殺、優(yōu)惠券、抽獎等激勵機制可以讓顧客獲得優(yōu)惠，從而提高顧客滿意度，進而提高信任感?；诖?，本文提出以下假設(shè)：

H2a-H2e：主播專業(yè)、主播魅力、主播互動、優(yōu)質(zhì)內(nèi)容、激勵機制分別正向影響顧客信任。

2.3 直播體驗與顧客承諾

主播專業(yè)的技能、良好的形象、高度的互動、豐富多彩的內(nèi)容、優(yōu)惠的獎勵都會使顧客在觀看直播過程中產(chǎn)生良好的體驗。顧客在直播中獲得良好的體驗后，對主播就會產(chǎn)生積極正面的感情，對主播推薦的產(chǎn)品產(chǎn)生依賴情緒，產(chǎn)生認同感和歸屬感，愿意做出心理承諾?；诖耍疚奶岢鲆韵录僭O(shè)：

H3a-H3e：主播專業(yè)、主播魅力、主播互動、優(yōu)質(zhì)內(nèi)容、激勵機制分別正向影響顧客承諾。

2.4 直播體驗與顧客購后行為傾向

良好的直播體驗會給顧客留下良好的形象，顧客在直播體驗過程中就會不知不覺地對主播產(chǎn)生積極正面的情緒，當(dāng)別人詢問類似產(chǎn)品或服務(wù)時，顧客會很樂意推薦?；诖?，本文提出以下假設(shè)：

H4a-H4e：主播專業(yè)、主播魅力、主播互動、優(yōu)質(zhì)內(nèi)容、激勵機制分別正向影響顧客購后行為傾向。

2.5 顧客滿意、顧客信任與顧客承諾

顧客滿意、顧客信任與顧客承諾的關(guān)系已有很多研究，劉新燕等（2003）提出的新模型已證明了顧客滿意會正向影響顧客信任，顧客信任會正向影響顧客承諾?；诖耍疚奶岢鲆韵录僭O(shè)：

H5-H6：顧客滿意、顧客信任分別正向影響顧客承諾。

2.6 關(guān)系質(zhì)量與顧客購后行為傾向

顧客對直播過程越滿意，就越會成為該主播的忠實顧客，對該主播越信任，越會產(chǎn)生認同感和歸屬感，未來繼續(xù)購買該主播推薦的商品并向他人推薦該主播的可能性越大?；诖?，本文提出以下假設(shè)：

H7-H9：顧客滿意、顧客信任、顧客承諾等關(guān)系質(zhì)量維度分別正向影響顧客購后行為傾向。

2.7 關(guān)系質(zhì)量的中介作用

顧客獲得良好的體驗效果，就會對直播感到滿意，對主播的信任同樣得到加強，更愿意做出承諾。劉蓉（2017）證明了關(guān)系質(zhì)量在顧客體驗過程中提高消費者與商家的關(guān)系質(zhì)量，進而提高顧客忠誠度。楊雪蓮（2012）也證明了關(guān)系質(zhì)量在利益關(guān)系和顧客購后行為傾向中的中介作用?；诖?，本文提出以下假設(shè)：

H10a-H10e：關(guān)系質(zhì)量分別中介了主播專業(yè)、主播魅力、主播互動、優(yōu)質(zhì)內(nèi)容、激勵機制與顧客購后行為傾向之間的關(guān)系。

3 研究設(shè)計

3.1 研究方法

本文采用 “量表+結(jié)構(gòu)方程模型”的方法，借鑒已有研究成果，修改后形成最終量表，基于量表發(fā)放問卷，通過問卷調(diào)查數(shù)據(jù)來研究直播帶貨體驗對顧客購后行為傾向的關(guān)鍵影響因素及程度。這些研究結(jié)果使人們更深入地理解直播帶貨對顧客購后行為的影響機制。

3.2 變量測量

本文參考現(xiàn)有文獻建立問卷量表，以下是對應(yīng)潛變量量表的參考文獻：主播專業(yè)——Fang等（2014）；主播魅力——黃思皓等（2021）；主播互動——Eleanor T等（2007）的思路；優(yōu)質(zhì)內(nèi)容——穆恩等（2001）的研究；激勵機制——劉鳳軍等（2020）的量表設(shè)計；顧客滿意度——Lin等（2005）的研究；顧客信任——MCKNIGHT等（2002）的研究；顧客承諾——Gustafsson等（2005）的研究；顧客購后行為傾向——Zeithaml等（2002）的研究，用李克特五級量表測量每個潛變量的題項。

3.3 問卷調(diào)查

量表建立之后，本文采用問卷調(diào)查采集數(shù)據(jù)，利用問卷星在各社交媒體平臺發(fā)放問卷，共發(fā)出666份問卷，回收666份，剔除無效問卷后還剩 521份，有效回收率為78.23%。在接受調(diào)研的人群中，女性和男性分別占74.1%和25.9%，直播購物中女性偏多；從年齡來看，主要分布在21～25歲的年輕群體，達到70.8%，他們有較強的經(jīng)濟能力和移動互聯(lián)網(wǎng)購物經(jīng)驗； 從受教育程度來看，本科以上學(xué)歷占89.6%，參與問卷調(diào)查的人群受教育程度較高；在職業(yè)上，主要是學(xué)生，學(xué)生對新奇事物比較有興趣，對直播購物也更有時間和精力； 在收入上主要集中在萬元以下，占94.8%，進行直播購物的人群中大多是沖著直播間的優(yōu)惠，所以進行直播購物的人在有一定經(jīng)濟能力的基礎(chǔ)上不會有太高的收入。

4 數(shù)據(jù)與實證分析結(jié)果

4.1 信效度檢驗

表1是本文的可靠性分析結(jié)果，問卷的 Cronbach’s α = 0. 955，KMO 和Bartlett 球形度檢驗值為 0. 957。由表1可以看出，問卷具有較好的信效度。另外，本文各變量 AVE 的值除了主播魅力和激勵機制大于0.40外，其余均大于 0.5，說明問卷有較好的聚斂效度。各個維度上， AVE 的平方根基本大于各個變量與其他變量的相關(guān)系數(shù)，說明問卷的判別效度較好。由于篇幅原因，此處就不顯示各個變量與其他變量的相關(guān)系數(shù)。

另外，需要進行擬合度檢驗。檢驗結(jié)果如下：χ2/df=2.594，RMR=0.044，GFI=0.872，AGFI=0.844，RMSEA= 0.055，CFI=0.929，TLI=0.919，IFI=0.930，表明模型擬合情況良好。

4.2 路徑分析

結(jié)構(gòu)方程式路徑檢驗結(jié)果如表2所示。

由表2可以看出，在直播帶貨體驗與顧客滿意的關(guān)系中，主播魅力（p<0.05）、優(yōu)質(zhì)內(nèi)容（p<0.013）、激勵機制（p<0.05）對顧客滿意的影響顯著，其余均不顯著。在直播帶貨體驗與顧客信任的關(guān)系中，只有主播專業(yè)對顧客信任（p<0.05）影響顯著，H2a得到驗證，其余均不顯著。在直播帶貨體驗與顧客承諾的關(guān)系中，只有主播魅力（p<0.05）、激勵機制（p<0.05）對顧客承諾影響顯著，其余均不顯著。在直播帶貨體驗與顧客購后行為傾向的關(guān)系中，只有激勵機制對顧客購后行為（p<0.05）影響顯著，其余均不顯著。在關(guān)系質(zhì)量與顧客購后行為傾向的關(guān)系中，顧客滿意——>顧客信任（p<0.05）、 顧客信任——>顧客承諾（p<0.05）、顧客信任——>顧客購后行為傾向（p<0.05）影響顯著，顧客承諾——>顧客購后行為傾向（p<0.05）影響顯著，H5、H6、H8、H9得到驗證，其余均不顯著。

4.3 Bootstrap中介效應(yīng)檢驗

本文采用Bootstrap對中介效應(yīng)進行檢驗，分別對主播專業(yè)、主播魅力、主播互動、優(yōu)質(zhì)內(nèi)容、激勵機制是否通過關(guān)系質(zhì)量（顧客滿意——>顧客信任——>顧客承諾）影響顧客購后行為傾向，表3顯示了中介效應(yīng)通過了的路徑。首先，顧客滿意——>顧客信任——>顧客承諾——>顧客購后行為傾向路徑的p<0.05，中介效應(yīng)顯著；其次，主播魅力通過顧客滿意——>顧客信任——>顧客承諾作用于顧客購后行為傾向路徑的p<0.05，中介效應(yīng)顯著；最后，激勵機制通過顧客滿意——>顧客信任——>顧客承諾作用于顧客購后行為傾向路徑的p<0.05，中介效應(yīng)顯著。H10a、H10c、H10d、的中介路徑檢驗結(jié)果中，中介效應(yīng)不顯著，假設(shè)未通過。

5 結(jié)語

5.1 研究結(jié)論

本文構(gòu)建了直播體驗、關(guān)系質(zhì)量與顧客購后行為傾向的理論模型，表明主播專業(yè)正向影響顧客信任，主播魅力負向顯著影響顧客信任，主播魅力、激勵機制正向顯著影響顧客承諾，主播專業(yè)和優(yōu)質(zhì)內(nèi)容負向顯著影響顧客承諾，激勵機制正向顯著影響顧客購后行為傾向，主播專業(yè)負向顯著影響顧客購后行為傾向，主播魅力和激勵機制通過關(guān)系質(zhì)量的中介影響顧客購后行為傾向。

5.2 啟示

本文對電商直播帶貨有以下啟示：

（1）在直播中給顧客提供清晰優(yōu)美的版面、舒適的界面、真實豐富的信息，但要避免太花里胡哨，以免給人過度營銷的感覺。研究表明，優(yōu)質(zhì)內(nèi)容可以正向影響顧客滿意，但會負向顯著影響顧客承諾。這可能是因為太豐富的內(nèi)容會讓消費者忽略產(chǎn)品本身，找不到重點，或許可以得到一次滿意，但是難以達到顧客承諾。

（2）豐富主播專業(yè)度，增強主播接地氣感。研究表明，主播專業(yè)正向影響顧客信任，但會負向影響顧客承諾和顧客購后行為傾向。主播專業(yè)的講解可以讓顧客更加信任主播，進而增加對商家及商品的信任。

（3）加大促銷力度，給顧客讓利才是真正給顧客帶來好感的“利器”。從未謀面的人之間沒有太多感情，當(dāng)你給他帶來利益時，或許會將你倆的距離拉近。研究表明，激勵機制正向顯著影響顧客滿意、顧客承諾和顧客購后行為。優(yōu)惠的激勵會讓顧客感覺“占便宜了”，便產(chǎn)生了顧客滿意，和主播更親近了，也會產(chǎn)生購后行為。

參考文獻

郭全中.中國直播電商的發(fā)展動因、現(xiàn)狀與趨勢[J].新聞與寫作，2020（8）：84-91.

郭紅東，曲江.直播帶貨助農(nóng)的可持續(xù)發(fā)展研究[J].人民論壇，2020（20）：74-76.

梁芷璇. 電商直播的傳播特征、問題及對策研究[D].蘭州：蘭州財經(jīng)大學(xué)，2019.

劉忠宇，趙向豪，龍蔚.網(wǎng)紅直播帶貨下消費者購買意愿的形成機制：基于扎根理論的分析[J].中國流通經(jīng)濟，2020，34（8）：48-57.

張寶生，張慶普，趙辰光.電商直播模式下網(wǎng)絡(luò)直播特征對消費者購買意愿的影響：消費者感知的中介作用[J].中國流通經(jīng)濟，2021，35（6）：52-61.

魏劍鋒，李孟娜，劉保平.電商直播中主播特性對消費者沖動購買意愿的影響[J].中國流通經(jīng)濟，2022，36（4）：32-42.

閆秀霞，董友衡，張萌萌，等.直播帶貨對消費者購買行為的影響研究：以感知價值為中介[J].價格理論與實踐，2021（6）：137-140.

林鉆輝.網(wǎng)絡(luò)直播信息特質(zhì)對沖動性購買的影響：基于心流體驗的中介作用[J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2021（14）：75-78.

程堅峰. 淘寶直播平臺互動性對顧客滿意度的影響研究[D].上海：華東師范大學(xué)，2021.

許曉嘉. 海南特色農(nóng)產(chǎn)品直播帶貨營銷模式消費者滿意度影響因素研究[D].?？冢汉Ｄ洗髮W(xué)，2022.

劉新燕，劉雁妮，楊智，等.構(gòu)建新型顧客滿意度指數(shù)模型：基于SCSB、ACSI、ECSI的分析[J].南開管理評論，2003（6）：52-56.

Crosby Lawrence A.， Evans Kenneth R.， Cowles Deborah， et al. Relationship Quality in Services Selling： An Interpersonal Influence Perspective[J]. Journal of Marketing， 1990， 54（3）：68-81.

楊雪蓮. 工業(yè)品營銷中關(guān)系質(zhì)量對顧客購后行為傾向的影響研究[D].濟南：山東大學(xué)，2012.

劉蓉. 顧客體驗、關(guān)系質(zhì)量和顧客忠誠關(guān)系實證研究[D].合肥：安徽大學(xué)，2017.

黃思皓，鄧富民，肖金岑.網(wǎng)絡(luò)直播平臺觀眾的沖動購買決策研究：基于雙路徑影響視角[J].財經(jīng)科學(xué)，2021（5）：119-132.

劉仁杰，黃登斌.直播帶貨營銷模式對消費者購買決策的影響機制：基于結(jié)構(gòu)方程模型的實證[J].時代經(jīng)貿(mào)，2021，18（12）：22-27.

Yu-Hui Fang， . Beyond the Credibility of Electronic Word of Mouth： Exploring eWOM Adoption on Social Networking Sites from Affective and Curiosity Perspectives[J]. International Journal of Electronic Commerce， 2014， 18（3）：67-102.

Eleanor T. Loiacono， Richard T. Watson， Dale L. Goodhue， et al. WebQual： An Instrument for Consumer Evaluation of Web Sites[J]. International Journal of Electronic Commerce， 2007， 11（3）：51-87.

Ji-Won Moon， Young-Gul Kim， . Extending the TAM for a World-Wide-Web context[J]. Information & Management， 2001， 38（4）：217-230.

劉鳳軍，孟陸，陳斯允，等.網(wǎng)紅直播對消費者購買意愿的影響及其機制研究[J].管理學(xué)報，2020，17（1）：94-104.

Lin C S，Wu S，Tsai R J.Integrating Perceived Playfulness Into Expectation- confirmation Model for Web Portal Context[J].Information & Management，2005，42（（5）： 683-693.

MCKNIGHT D H，CHOUDHURY V，KACMAR C. Developing and validating trust measures for ecommerce：an integrative typology [J].Information systems research，2002（3）：344-359.

Gustafsson Anders， Johnson Michael D.， Roos Inger， et al. The Effects of Customer Satisfaction， Relationship Commitment Dimensions， and Triggers on Customer Retention[J]. Journal of Marketing， 2005， 69（4）：210-218.

Valarie A. Zeithaml， A. Parasuraman， Arvind Malhotra， et al. Service quality delivery through web sites： A critical review of extant knowledge[J]. Journal of the Academy of Marketing Science， 2002， 30（4）：362-375.