基于AHP的直播带货影响因素分析

摘 要：在互联网及通信技术快速发展，国民经济不断提高的大环境下，直播带货行业开始兴起，并逐渐走向成熟。文章主要通过运用层次分析法，分析直播带货的影响因素，计算以商品、主播、消费者等为主要影响因素的权重，分析各个因素对抖音直播带货的影响程度，根据研究分析结果为直播带货的有效运行提供建议。

关键词：影响因素;直播带货;层次分析法;德尔菲法

一、网络直播带货的特点

1.门槛低

直播带货行业准入门槛低，大批人员进入这一行业。艾瑞咨询发布的《2021年中国直播电商行业研究报告》显示，截至2020年年底，行业内主播人数已经达到123.4万人。各大平台设置的直播准入要求不高，以抖音为例，主播若要进行“直播带货”，只需通过“带货权限申请”，即满足公开发布作品数量超过十个和账号粉丝数量达到一千人以上的要求，并缴纳500元的作者保证金。

2.流量大

目前，我国互联网用户数量较多，据统计，截至2021年6月，我国互联网用户规模已达到10.11亿，占全球互联网用户数量五分之一。随着互联网用户数量规模不断扩大，抖音、快手等各大短视频直播平台注册用户数量也不断增多，日活跃用户量也呈指数式增长。据官方数据显示，截至2021年2月11日，抖音日活跃用户数已突破7亿，居第二位的快手日活跃用户也已突破2.95亿。大基数的用户量和庞大的日活跃用户为各大平台的直播带货提供了顾客基础。

3.匹配准

商家利用大数据系统，通过关联、推荐、回归等多种科学算法，收集、存储和处理用户信息、商品信息，有效预测消费者购物需求，并向潜在客户实现精准推送。精准匹配定位的方式，不仅节约了消费者线上搜索自己喜好的商品的时间，促进了商品的消费，还拉动了企业的生产发展，为企业创新生产技术，打造自身的品牌声誉提供了动力。

二、研究可行性分析

1.直播带货行业发展现状

目前我国直播带货行业的发展受多方面因素的影响，宏观分类为技术因素、经济因素以及政策因素等。在各方面因素的影响下，直播带货行业呈波浪上升式发展。多方面的推动因素充分展现了直播带货行业发展的巨大潜力。

（1） 技术层面

目前我国数据技术供应企业在相关技术发展上有所造诣，以阿里云为代表，其从2019年提供的ADB3.0到如今的OceanBase开源等数据产品和服务，为企业提供了数据技术方面的支持，大大节约了大数据量企业的运营成本。

基于云计算、CDN技术的视频播放系统，有效解决了服务器负载不均的情况，避免了由于过高的负载而使服务器崩溃的情况，为用户提供了可靠、高质的直播体验。此外，随着我国5G移动通信技术的广泛普及，直播带货更能够打破空间限制，从而更好更快地实现主播与消费者的实时互动。

（2） 政策层面

通过对2021年国家最新出台的《“十四五”电子商务发展规划》的分析以及各方面专家的解读，充分了解到国家对电子商务发展的高度重视，以及对电子商务在发展数字经济、建设数字中国方面起到关键性作用的高度肯定。《规划》明确了电子商务“四个重要”的发展目标，描绘了“五个成为”的愿景，确立发展原则和导向，完善了发展指标体系，构建了电子商务新发展格局的战略框架，为电子商务未来发展铺平了道路。

2.相关研究

《电商直播带货中用户购买意愿的影响因素研究》从消费者角度出发，通过调查问卷等方法研究消费者购买意愿的影响因素及其影响程度，论证得出了商品需求、促销刺激和信任程度的正向影响效果。《电商平台网红直播带货的问题及对策研究》中，笔者从主播角度出发，分析了当前直播带货所存在的，例如直播间生态关系失衡、营销形式重复等问题，并就此些问题给出了具体的解决方法。

目前为止，我国有关直播带货影响因素的综合性研究较少，单一角度研究较多，因此笔者认为有必要进行相关方面的综合性研究。本文笔者希望通过搜集信息，结合专家意见，借助层次分析法来进行直播带货影响因素的综合性分析，为直播带货行业相关人员提供可供参考的研究成果。

三、直播带货影响因素分析

1.分析方法简介

（1） 层次分析法

层次分析法即AHP 法（Analytic Hierarchy Process），是由美国著名的运筹学家，匹兹堡大学萨蒂教授（T.L.Saaty）于20世纪70年代提出来的一种定性与定量分析相结合的多目标决策方法，其核心是把一个复杂决策问题表示为一个有序的递阶层次结构，通过比较判断，计算各种决策行为、方案和决策对象在不同准则及总准则之下的相对重要性量度，从而据之对其进行优劣排序，为决策者提供决策依据。

（2） 德尔菲法

德尔菲法采用专家背靠背发表意见的方式，即专家之间不进行相互讨论，通过多轮次调查专家对问卷所提问题的看法，经过反复征询、归纳、修改，最后汇成专家基本一致的看法，作为预测的结果。笔者诚请了15名相关领域的专家，通过调查问卷和反复征求、修改的方式，收集相关影响因素的信息。

本文以层次分析法为主，德尔菲法为辅，对直播带货各影响因素的重要性进行分析、排列。

2.建立层次结构模型

本文从消费者角度分析影响直播带货的因素，主要概括為商品、主播、消费者、服务和情景四个方面，每个方面有多个子因素。笔者根据这些因素构建一个包含目标层，一级指标、二级指标的层次结构模型，具体如表1。

3.构建判断矩阵

根据对15个专家进行调查问卷所得出的结果构建判断矩阵，笔者采用常见的1-9标度法，见表2;根据两两比较的方式，构建出判断矩阵（此处为A-B的判断矩阵），见表3。

4.重要性及一致性检验

（1） 层次排序

根据判断矩阵，结合相关公式，计算出一级指标中每个因素的相对重要性即相对权重。分为以下几个步骤。

第一步，计算判断矩阵中每一行元素的乘积Mi（Mi=ai1* ai2*ai3*ai4，…，ain）

根据判断矩阵数据，可得M1=45，M2=3，M3=1/45，M4=1/3

第二步，计算Mi的n次方根，求得商品B1、主播B2、消费者B3、情景与服务B4的初始权重，，n为阶数。此矩阵中，n=4。

根据第一步计算Mi的4次方根：=2.5900，=1.3261，=0.3861，=0.7598

第三步，根据公式，对向量=[=2.5900，=1.3261，=0.3861，=0.7598]T进行归一化处理，得到商品B1、主播B2、消费者B3、情景与服务B4的相对权重，

商品因素的相对权重W1=0.5127

主播因素的相对权重W2=0.2605

消费者因素的相对权重W3=0.0764

情景与服务因素的相对权重W4=0.1504

（2）一致性检验

首先，根据公式计算判断矩阵最大特征根λmax，λmax=。其中，（AW）i表示向量AW的第i个分量。

根据公式，计算得：λmax=4.1975

其次，根据公式计算矩阵一致性指标CI，CI=，查表获得平均随机一致性指标RI。

根据公式，计算得：CI=0.0658，RI=0.90

最后通过公式CR=求得CR的值，若CR≤0.10，则表示判断矩阵满足一致性，否则需要对判断矩阵进行调整，直到满足一致性为止。

根据公式，计算得：CR=0.0740≤0.10，一致性检验通过。

5.直播带货影响因素整体权重总排序

各一级指标对二级指标的判断矩阵的分析步骤与上述相同，因此不做展开计算，直接列出权重总排序，如表4。

四、研究结果分析与建议

1.商品层面

商品的性价比对直播带货的影响较大，所占权重为0.5449，描述的真实性次之，买家评价和优惠折扣的影响较小。据此可知，商品的性价比是商品层面的重要指标。在商品层面，相关人员应该注重价格与性能方面的调节，通过性能演示等方法使消费者对商品性能的认知往好的方面改变的同时，采用薄利多销的经营策略，让消费者拥有高性价比的感知。

2.主播层面

主播的作品质量所占权重为0.5205，专业性和直播形象权重相同，粉丝活跃度影响较小。因此需要主播提高作品质量，在素材的构思、拍摄和剪辑方面投入一定的精力，同时，需要具有一定的想象力，这样才能够吸引更多的人关注主播，为主播的直播带货提供粉丝基础和热度。

3.消费者层面

消费者的个人偏好所占权重为0.5638，对直播带货的影响较为突出。根据每个人消费习惯的不同以及独特的个人偏好，直播带货应该注重商品种和营销模式的多样化，通过创新使消费者体会到不同的消费体验和新颖感受，避免消费者由于千篇一律的营销模式而产生审美疲劳，或者是受限于商品的有限选择。

4.情境与服务层面

售后保障影响较大，所占权重0.4103，咨询服务次之，其他因素影响较小，这说明商品的售前与售后对直播带货影响较为显著。除了主播对商品的介绍外，消费者主要是通过向客服咨询来了解商品的相关信息以及商品的售后服务。因此，在咨询方面，客服应该非常熟悉直播商品，并且能够做到及时的回复消费者问题，保持良好态度的同时，遵守诚信经营的准则;在售后方面，客服应提供并告知消费者与商品相关的售后服务，能够为此做出具备效力的承诺并一贯执行。

五、结语

笔者通过层次分析法对直播带货影响因素进行了综合性研究，利用数据来展现出各因素之间的相对重要性并且进行了分析，提供了一些意见。但是，此项研究主要通过专家评分的方式来进行，具有一定的主观性，其结论可能不能代表广大消费者。因此，笔者认为可以利用其他的模型来实行进一步分析，使结论更加完善。

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作者简介：金猷勋（2000.08- ），男，汉族，籍贯：浙江温州，宁波大学科学技术学院，本科在读，研究方向：贸易经济