电商直播中消费者购买意愿影响因素研究——以淘宝直播为例

2020-10-24 02:35田鑫鑫田晶晶
科技与创新 2020年20期
关键词:直播间意愿主播

田鑫鑫,田晶晶

电商直播中消费者购买意愿影响因素研究——以淘宝直播为例

田鑫鑫1,田晶晶2

(1.三峡大学 经济与管理学院,湖北 宜昌 443000;2.中南民族大学 计算机科学学院,湖北 武汉 430000)

随着电子商务的快速发展,边看直播边购物的电商直播购物模式也逐渐成为用户获取商品信息并加以购买的重要途径,但电商直播转化率低以及信任风险等问题也凸显。以淘宝直播为例,构建电商直播中影响消费者购物意愿因素模型,采用问卷调查方法进行数据收集,并利用spss工具检验假设,探究电商直播吸引消费者观看并购物的原因,对于平台提高转化率具有重要意义。研究结果表明,搜索成本的降低、意见领袖、平台服务、购买情境以及感知收益有利于增强消费者购买意愿,而感知风险对于消费者购买意愿具有显著的消极作用。

电商直播;消费者;购买意愿;消费者行为

1 引言

直播是消费者至上的时代产物,电商直播产生具有必然性。淘宝网在2016-04-21正式发布“淘宝直播”,电商直播时代拉开帷幕。电商直播发展到现在,已成为大部分消费者网上购物的又一选择。各直播平台拥有自己的定位,如淘宝直播定位于生活消费类直播,走的是群众路线,针对不同消费者,细分市场,从客户差异性出发,进行直播销货;而京东打着自营的招牌宣传,走的是精品路线;蘑菇街专注于时尚女性消费者,采用单点突围模式。在电商直播平台中,淘宝直播更具综合性,加上作为电商直播的先行者,淘宝直播的知名度更高,受到更多消费者欢迎。本文将以淘宝直播为例,分析电商直播驱动消费者购物的因素。

对于研究驱动消费者购物因素,沈燕等[1]认为互动因素对消费者购买行为具有显著的作用,熊高强[2]认为卖家服务承诺及资质、客户服务质量、网店装修、产品介绍和商品价格影响消费者购买。李华敏等[3]认为情境因素与消费者自身因素、产品因素、社会环境因素、经济因素及营销者因素一样对消费者行为有显著的影响作用。但鸣啸等[4]通过实证研究得出直播互动、感知有用性、直播娱乐性、直播促销价、意见领袖、信任各变量与购买意愿的都存在正向相关,相关性显著。

本文创新点在于通过构建驱动消费者直播购物影响因素模型,从平台、消费者、产品、主播四个维度加以分析,由吸引更多消费者进入直播间观看直播,到消费者的需求满足购物转化,一系列因素驱动消费者直播购物行为。本文探讨电商直播中的内容营销、流量转化,直播相关方应基于消费者需求加以改进,做好内容营销,提高转化率。

本文局限在于样本抽样存在局限性,问卷调查对象集中于学生,不具有广泛性。

2 理论模型与研究假设

2.1 长尾理论

长尾的三大强大力量为制造它、传播它、帮助大众找 到它[5]。

第一种力量是普及生产工具。淘宝直播免费进驻,更多电商商家加入,汇聚成长尾,带来更多样产品,根据不同细分群体,直播商家定位精准人群,进行产品差异化销售,带来广阔的长尾市场。

第二种力量是通过普及传播工具降低消费的成本。淘宝直播为众多主播、商家提供平台,打破地理、空间界限,使消费者获得利基产品的途径更多,体验多样化。

第三种力量就是连接供给与需求[5]。在电商长尾市场中,有三种方式来降低消费者的“搜索成本”,一是利用搜索引擎帮消费者进行内容过滤,以及像淘宝直播的算法推荐;二是通过关键意见消费者(KOC)来为进直播间的其他消费者提供购买建议,如在淘宝直播间存在粉丝分层现象,关键意见消费者如挚爱粉、钻石粉对直播商家产品有更大偏好,对该直播间的产品有更好发言权,她们可以将自己商品使用体验分享给他人,在消费者之间可能更偏向信任感;三是通过长尾消费者口口相传,他人推荐,达到口头效应正反馈,引导更多人进入直播间实施购买行为。以此等方式让其他消费者快速找到想要购买的物品,降低“搜索成本”。

基于以上理论,提出以下假设。

H1a:搜索成本的降低对消费者购买意愿有积极的促进作用。

H1b:直播平台服务的不断完善对其购买意愿有积极的正面效应。

2.2 情境理论

Belk(1975)首次提出情境理论,他认为情境由5个因素构成:物理环境、社会环境、时间、任务、先行状态[6]。情境是指消费者的消费或购买活动发生时个体所面临的短暂的环境因素,如购物时的气候、购物场所的拥挤程度以及消费者的心情等[3]。李华敏等[3]认为影响消费者行为的情境因素由6个因子组成,通过分析研究将这6个公因子,分别命名为心理因子、环境因子、营销因子、时间因子、物质因子和互动因子。沈燕等[1]以情境理论为基础,认为互动因素对消费者购买行为具有显著的作用。

在直播间中,空间布置以及直播过程中氛围渲染,将消费者置身于购物情境。静态图片局限被动态活动打破,主播掌握时间线,将产品最真实的样子动态呈现在顾客面前,让顾客对产品有更加全方面的了解。此外,在淘宝直播间,还存有气氛烘托。如果有用户在直播间点击商品链接,即使未做出实际购买行为,其他用户会在直播界面上看到某某正在购买,在一定程度上,无疑会烘托出一种浓厚的购物气氛,激发消费者从众、冲动购买心理。另外,主播在直播期间,会通过发放限时优惠券、红包联合限制购买数量等方式营造出一种供不应求的现象[7],通过这种限时情境刺激,营造一种抢购的氛围,消费者心理账户的存在将可能驱动自身做出一些非理性消费行为[8]。除此之外,互动也是直播中必不可少的一种方式。直播的高度互动性,使得消费者既可以与主播互动,让主播为消费者在线解答,增强客户好感度,也可以与其他同步观看的消费者互动,询问其他消费者的购买体验。消费者可能会因为其他人的购买行为以及良好的产品体验,在对商品认知不够或者未衡量自身是否需要的情况下从众购买[9]。

基于以上理论,提出以下假设。

H2a:直播间的购买情境对消费者购买意愿有显著的正向影响。

2.3 感知价值理论

感知价值包含感知收益和感知风险两个方面[10]。感知收益是消费者对于购买商品具有较高的心理预期,认为购买会获得较大收益,感知风险就是消费者在考虑一次网上购买时对损失发生的主观预期[11]。

消费者在购买商品之前需要对产品信息和属性进一步了解,而直播恰恰满足了用户对产品深层了解的需要,在消费者进行评估之后,如果认为商品性价比高,自己感知收益较高,可能会促成其购买行为。但反之,如果消费者感知该直播间不太靠谱,其产品质量存在折扣,加之网上购物的固有风险即所看到的商品与最终到手的商品存在较大差异,消费者购买行为的实施可能会延缓。影响消费者网络购买意愿的感知风险主要分为财务风险、隐私风险、支付风险、心理风险、产品风险等五大类[11]。这些感知风险的增加可能影响消费者的购买行为。

基于以上理论,提出以下假设。

H3a:直播购物产生的感知收益对其购买意愿有积极的正面影响。

H3b:直播购物产生的感知风险对消费者实施购买行为具有消极作用。

2.4 关键意见领袖

电商直播中,意见领袖这个角色由主播充当。主播对自身售卖的产品有足够的发言权,将产品信息传递给消费者,同时主播一定程度上还充当着“把关人”的角色,将自己选择的信息传递给受众[12]。主播对于商品信息的意识形态化,会有意无意地传递给受众,潜在影响消费者自身对于产品的看法。在主播的吸引下,同一类别的直播平台可能会吸引同一类型的人群。也就是说,消费者更倾向于能与自己发生共情的主播,先看人后看货,从这一方面看,虽然直播间在卖货,是货对人,不如说这实际上是人对人。消费者不断地受主播带来的信息刺激,内心会产生“想成为或是期待的那种状态”以及“想要拥有并借此提高自我形象”的心理现象,当消费者需求达到一定强度后,会引发进一步的购买动机,刺激消费者做出购买决策[8]。

另外,主播通过私域流量外放来吸引更多消费者关顾直播间,扩大自身影响。对于主播的信任转移到对产品的信任,可能会增加商品购买转化率。

基于以上理论,提出以下假设。

H4a:意见领袖的影响对其购买意愿有积极的正面影响。

2.5 研究模型

基于以上的理论基础和研究假设,本文提出如图1所示的用户购买意愿影响因素研究模型。在该模型中,探究各变量对使用意愿的影响效果差异。

图1 驱动消费者直播购物意愿影响因素研究模型

3 研究设计

3.1 问卷设计与预调查

本研究采用问卷调查的方法收集样本数据。电商直播中影响消费者购买意愿因素研究模型中共有7个变量,分别是搜索成本、平台服务、购买情境、感知收益、感知风险、意见领袖、购买意愿。量表采纳相关文献中比较成熟的测量标准,来保证问卷的有效性和科学性,并根据电商直播特性进行相应调整,最终形成了如表1所示的包含24个要素组成的电商直播中影响消费者购物意愿因素研究模型量表,每个测量问项均采用Likert7级量表进行测量,来保证问卷具有足够的可信度。首先进行预调查,随机发放了50份问卷,Cronbach系数为0.89,说明问卷可信度较高,并基于调查者意见进行改进,使问卷更为有效。

表1 驱动消费者直播购物意愿影响因素研究模型量表

变量具体的衡量指标编号 搜索成本我会选择身边人推荐的直播间观看或购物A1 我能在直播平台迅速找到自身想买商品A2 直播中我会经常询问关键意见消费者的意见A3 平台服务电商直播平台的商品可以满足我的需求B1 电商直播平台界面友好,易操作B2 电商直播平台在视觉上十分吸引人B3 在电商直播平台购物时,我认为平台的信息是真实可信的B4 购买情境在直播间,会因为其他人实施购买行为而从众C1 直播间的红包活动或限时秒杀通常能引起我的注意C2 在直播间,与他人互动我感到一种满足感C3 在直播间,我感到一种人际间的亲近感C4 感知收益电商直播展示商品性价比是较高的D1 在直播间购物时,我认为商家可以兑现商品的各项承诺D2 购买商品让我产生满足感D3 感知风险我担心电商直播平台购买产品质量差E1 我担心电商直播平台退货等售后问题E2 我担心在直播间购买产品产生冲动消费,实际自己并不需要E3 意见领袖相比其他主播,我会倾向于观看自己喜欢主播的直播间F1 无论喜欢的主播在直播什么内容,我都会选择观看或购买F2 在观看电商直播时,我认为主播为我推荐的商品是真实可信的F3 购买意愿我会向身边的人推荐我喜欢的电商主播G1 我会向身边的人推荐我信任的电商直播平台G2 我会优先考虑通过电商直播的方式进行购物G3 将来我会通过电商直播购买产品或服务G4

3.2 数据收集

本研究主要通过“问卷星”平台发放调查问卷,问卷共回收257份,剔除无效问卷23份,共收集有效问卷234份,有效回收率为91.05%。

3.3 样本用户信息分析

本文利用SPSS工具,对样本特征进行描述性统计。从调查结果可知,样本中有77.03%的人为“女”,有86.60%为“18~24岁”,“本科或大专”的比例为87.08%。从月平均网购消费水平来看,样本为“500~1 000元”的比例占到37.8%,以及500元及以下样本的比例是34.45%。样本中有41.15%对电商平台熟悉程度为“了解过,但还没使用过”,另外,“使用中,并打算继续使用”样本的比例是36.36%。在直播间观看或者购买过商品的主播中,主播李佳琦占比最大,有81.77%调查者观看过或者购买过李佳琦带售过的商品。从观看过直播的电商平台中,淘宝直播占比达到最大,为82.76%。说明调查者大部分在淘宝直播中观看过直播甚至购买过商品,这也是本文选择淘宝直播来研究电商直播的原因之一。

3.4 信度与效度检验

利用Cronbach α系数进行信度检验。从表2可知,信度系数值均大于0.8,说明研究数据信度质量高,可用于进一步分析。针对“CITC值”,分析项的CITC值均大于0.4,说明分析项之间具有良好的相关关系,同时也说明信度水平良好。

表2 样本数据Cronbach信度分析结果

变量变量衡量指标校正项总计相关性(CITC)项已删除的α系数Cronbach α系数 搜索成本A10.7030.9180.892 A20.8090.827 A30.8560.786 平台偏好B10.8660.9050.933 B20.8680.905 B30.8530.909 B40.7850.931 购买情境C10.7950.8910.914 C20.7660.901 C30.8240.881 C40.8300.878 感知收益D10.7960.8600.899 D20.7840.870 D30.8220.837 感知风险E10.8460.8330.905 E20.8280.848 E30.7580.908 意见领袖F10.6370.7810.817 F20.6230.802 F30.7600.662 购买意愿G10.8810.9190.943 G20.8610.926 G30.8480.930 G40.8630.925

对测量数据的效度进行检验,保证模型的稳健性。样本数据效度分析结果如表3所示,KMO和Bartlett的检验如表4所示。从表3可以看出,所有研究项对应的共同度值均高于0.4,说明研究项信息可以被有效的提取。另外,KMO值都大于0.6,意味着数据具有效度。因子载荷系数绝对值都大于0.4时,说明选项和因子有对应关系。Barlett球形检验的结果也达到显著水平。此外,因子分析提取7个因子,此7个因子旋转后的方差解释率分别是20.144%、19.474%、16.088%、12.329%、8.293%、8.200%、3.519%,旋转后累积方差解释率为88.049%。因此所设计问卷具有良好效度。

表3 样本数据效度分析结果

变量具体衡量指标因子载荷系数共同度(公因子方差)KMO值 搜索成本A10.8570.7350.702 A20.9210.848 A30.9420.888 平台服务B10.9280.8600.863 B20.9280.862 B30.9200.846 B40.8760.767 购买情境C10.8860.7860.800 C20.8680.754 C30.9040.817 C40.9070.823 感知收益D10.9100.8280.749 D20.9030.816 D30.9240.853 感知风险E10.9360.8750.736 E20.9270.859 E30.8870.788 意见领袖F10.8400.7060.679 F20.8270.685 F30.9060.821 购买意愿G10.9360.8760.817 G20.9240.854 G30.9140.835 G40.9230.852

表4 KMO和Bartlett的检验

KMO值0.969 Bartlett球形度检验近似卡方6 484.239 df276 p值0.000

4 实证研究

4.1 相关分析

本文利用Pearson相关系数来表示相关关系的强弱情况,研究购买意愿分别和平台服务、意见领袖、感知风险、感知利益、购买情境、搜索成本共6项之间的相关关系,结果如表5所示。

由表5可知,购买意愿分别于意见领袖、感知利益、购买情境、平台服务、搜索成本的降低之间有着显著的正相关关系,与感知风险之间有着显著的负相关关系。

表5 Pearson相关分析

购买意愿 意见领袖相关系数0.891** p值0.000 感知风险相关系数-0.734** p值0.000 感知利益相关系数0.908** p值0.000 购买情境相关系数0.912** p值0.000 平台服务相关系数0.894** p值0.000 搜索成本相关系数0.879** p值0.000 *p<0.05**p<0.01

4.2 路径分析

本文利用路径分析来验证假设是否成立。

模型回归系数汇总如表6所示。从表6可知,平台服务(=2.403,=0.016<0.05)、感知收益(=4.557,=0.000< 0.01)、搜索成本(=3.913,=0.000<0.01)、意见领袖(=3.138,=0.002<0.01)、购买情境(=4.467,=0.000<0.01)标准化路径系数值均大于0,而且显示出0.05或0.01水平的显著性,因而说明各因素会对购买意愿产生显著的正向影响关系。感知风险(=﹣2.557,=0.011<0.05)对于购买意愿影响时,标准化路径系数值为﹣0.146<0,并且此路径呈现出0.05水平的显著性,因而说明感知风险会对购买意愿产生显著的负向影响关系。

表6 模型回归系数汇总表格

X->Y非标准化路径系数zSEp标准化路径系数 平台服务->购买意愿0.1232.4030.0510.0160.128 感知收益->购买意愿0.2664.5570.0580.0000.260 搜索成本->购买意愿0.2363.9130.0600.0000.230 意见领袖->购买意愿0.3303.1380.1050.0020.300 感知风险->购买意愿-0.146-2.5570.0570.011-0.146 购买情境->购买意愿0.3704.4670.0830.0000.354

注:->表示路径影响关系。

5 结论与启示

本文通过对调查问卷数据的分析,验证了搜索成本的降低、意见领袖、平台服务、购买情境以及感知收益有利于消费者购买意愿的增强,而感知风险对于消费者购买意愿具有显著的消极作用。本文从以下方面提出建议。

一是对于电商直播平台经营者。2019-01-01施行的《电子商务法》中规定电子商务经营者必须保障消费者的知情权和选择权[13],明确了电子商务平台经营者的责任,由此,电商平台经营者应积极履行自身义务。提高商家入驻门槛,加强平台监管,规范平台入驻商家、主播行为。当然,还应积极维护消费者利益,及时处理消费者投诉,不断完善消费者投诉程序,让消费者能便捷快速维权。统一支付第三方平台,与独立第三方监管机构积极合作,降低消费者的感知风险。另外,加强平台功能设计、平台形象管理,给进入电商直播平台的消费者良好的第一印象,吸引其进入直播间进行直播观看。使商品多样化,为消费者提供更多选择,准确推荐算法,降低消费者的搜索成本。除此之外,积极为精准扶贫作出贡献,如对村播提供免费培训,提供相应技术支持,入驻收取更少服务费等,特别是疫情下,电商平台应承担起自身责任。

二是对于主播。主播应当加强自身形象管理,做好意见领袖,不让直播间成为翻车现场。加强商品审核,全面、真实、准确、及时地反映商品信息,降低消费者因为信息不对称而要承担的风险,不欺骗、误导消费者。另外,主播应清楚自身角色认知,维护消费者利益。作为主播,也应加强自我建设,在这个人人都可成为主播的时代,竞争激烈,主播需要不断进步,有更大关注度,才会在竞争中取胜。在直播间中,主播也应找到自身风格,如幽默、帅气等来吸引更多消费者,增强消费者忠诚度与黏度。创新直播形式,不仅仅邀请明星、网红来做客直播间,还可以邀请一些大众推选的消费者代表进直播间来体验,把关产品质量,将直播间做成一个访谈性、传播正能量的直播间。另外,对于一些消费者在直播时段没时间观看直播的情况下,除了部分直播间连续24 h直播外,还可以加强直播与短视频的结合,将一场直播切分成几个短视频,不仅仅将直播做成一个购物的场所,也可以在直播后以短视频的方式发布,增加趣味、娱乐性,让错过直播的人有机会观看,让只有碎片化时间的人也可观看,当然,这样的方式,加强了后台处理难度,也需要商家专为短视频观看者预留一些商品存货,满足其购买需求。另外,主播应树立正面形象,扶农助农,在疫情期间,众多农产品积压,销售困难,主播更应发挥其自身作用,如李佳琦与央视主播朱广权合作销售湖北土特产,为湖北人民加油。在当前疫情这种形势下,更多县长、市长甚至省长纷纷加入了帮助本地区销售农产品的队伍,意见领袖不仅仅集中于头部主播,越来越向更广泛人群转移。

三是对于商家。商家应严控产品质量,不以虚假商品欺骗消费者,追求短期利益,而是让消费者真正享受到高性价比的商品,真正得到实惠。积极响应客户诉求,对于退货等及时处理,给予客户良好的购物体验。

四是对于消费者自身。部分消费者遇到消费问题时并没有投诉,原因之一在于他们认为没有必要花费时间成本,表明消费者维权意识差。对于消费者自身,应加强自身维权意识,在遇到问题后,积极向平台投诉或找消费者协会进行维权,捍卫自身权利。另外,购物方面,消费者应避免盲目从众、冲动购物。

电商直播是一个新兴产业,在一个5G到来的时代,“云直播”“云卖货”可能成为潮流,对于国家来说,既要给与这一新兴产业良好的发展机会,也需要加以监管,完善相关法律,推进该行业更加规范成长。

[1]沈燕,赵红梅.基于情境理论的消费者冲动性购买行为分析——以淘宝直播秒杀为例[J].经营与管理,2018(8):124-130.

[2]熊高强.冲动性网络购物消费者购买意愿影响因素研究[J].商业经济研究,2017(11):35-38.

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2095-6835(2020)20-0004-05

F724.6

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2020.20.002

田鑫鑫(1998—),女,三峡大学经济与管理学院工商管理专业。田晶晶(1998—),女,中南民族大学计算机科学学院网络工程专业。

〔编辑:王霞〕

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