“直播+电商”模式下多元互动信任修复机制研究

谢雪梅，刘璐瑶

(北京邮电大学 经济管理学院，北京 100876)

一、引 言

新冠病毒感染疫情对实体商家造成很大冲击。据世界卫生组织统计，截至2022年9月，全球仍处于紧急情况[1]。在疫情期间，消费者大部分时间待在家中并选择线上购物，直播购物是消费者购买商品的重要渠道[2]。面对这一趋势，实体商家不得不将营销计划转为线上。在此背景下，催热了“直播+电商”模式——直播和电商的有机融合物[3]。主播(明星、网红和创作者等)通过视频直播的方式推荐卖货并实现“品效合一”的新型电商模式[4]。但该模式目前仍是一片蓝海经济，信任违背事件频发。据北京市消费者协会数据，2021年共受理有关直播带货投诉2 026件，比2020年增加了98.42%，其中以虚假宣传占比最高[5]。当信任违背事件发生后，商家无法为消费者提供面对面的沟通或服务，消费者得不到及时、有效的解决方案，其权益持续受损。进一步地，消费者对商家的信任逐渐降低，直播平台和主播的声誉也随之受损。目前，“直播+电商”模式下消费者信任修复机制尚不明确，相关主体若不能树立责任意识和明确修复策略，则很难取得良好的消费者信任修复效果。

在传统的人际信任关系和消费关系下，信任违背事件发生后，补救策略便利、修复过程透明[6]，消费者可以进行理性判断。目前，学者对信任修复的研究大多聚焦于失信方与施信方的二元关系结构中，即施信方通过对失信方的修复策略进行理性衡量，进而作出重新信任或不信任的决策。然而，“直播+电商”模式具有多元互动的特征，直播平台、商家和主播高度互联，存在责任共担、利益共享的关系。与此同时，我国正处于互联网技术不断提高的关键时期，平台经济不断创新，消费者的行为和心理也在不断发生变化。综合来看，有效的消费者信任修复策略需考虑多元利益相关者的行为以及消费者个体因素。因此，本研究拟拓展商家和消费者之间的二元消费结构，将信任修复机制放置于直播平台、商家、主播和消费者的多元互动结构中进行探讨，并纳入消费者的情绪因素和认知因素。

下文将在以下几个方面展开：第一，将信任修复理论拓展到“直播+电商”的研究场景中，拟拓展信任修复的研究视角；第二，拟考察积极情绪在“直播+电商”模式下信任修复过程的中介效应，丰富信任修复的前因变量；第三，拟探讨不同消费认知水平在信任修复过程中的调节效应，补充信任修复的影响因素。同时，本研究的营销价值包含两点：其一，研究结论以期为“直播+电商”模式中的信任违背事件提供可借鉴的信任修复思路和策略；其二，研究结论以期对“直播+电商”模式中信任违背的相关主体形成一定约束力，参与各方主体均应承担连带责任，为互联网治理中的行业自律提供有效依据。

二、文献回顾

(一)“直播+电商”模式

“直播+电商”模式改变了媒介互动主体之间的关系，构建了一种全新的媒介真实[6]，涉及直播平台、主播、商家和消费者四类主体。第一，直播平台作为一种典型的双边市场[7]，连接供给方(主播和商家)和需求方(消费者)。同时，直播平台具有极高的经济价值，而该价值的实现以供给方和需求方的不断参与和持续购买为前提。第二，主播作为直播的组织者和内容的呈现者，通过与用户进行互动实现自己的营销目标[8]。同时，主播作为私域流量的代表者，与商家和平台建立密切关系，并为其带来巨大的增长空间[9]。第三，商家由传统电子商务售卖模式转变为“直播+电商”模式，不但获得了平台带来的公域流量，还借助主播的粉丝力度和宣传路径，进一步提高知名度和销售额[10]。第四，消费者作为商品和服务的购买主力军，直播平台和主播能够提高产品透明度，有助于商家赢得忠实的客户[11]。

通过对“直播+电商”模式中涉及主体的文献梳理，笔者认为，直播平台、主播、商家和消费者四类主体具有多元互动关系，彼此相互联系、相互依赖。因此，在“直播+电商”环境下，需要从多元互动的视角探究消费者的信任修复机制。

(二)消费者信任修复

消费环境下的信任是在预期对方会完成合乎自己利益的情况下，不管有无能力监管或控制对方的行为，都愿意承担受伤害的风险[12]。探索信任修复是在信任文献中的一个重要关注点。消费者的信任修复是指商品或服务的提供方在发生信任违背时，采取一定的应对措施，对其与消费者之间的信任关系进行修复的过程[13]。

信任修复的研究起步较晚，但有关买卖交易关系的研究已取得一些成果。白朋飞[14]将品牌拟人化作为调节变量，探讨其情感型修复策略(道歉、承诺和否认等)在修复路径中的作用。张宏等[15]考察了企业社会责任缺失行为在消费者品牌信任修复中的作用。李四兰等[16]区分了企业社会责任的三个维度，探讨了企业发生危机后的消费者信任修复路径。张蓓等[17]以食品伤害事件为例，探讨事前防控和事后修复两类因素对消费者信任修复的作用机制。Bozic等[18]探索了重大食品掺假丑闻危机后的消费者信任修复，研究认为商家没有进一步的越权行为、商家的积极个人体验、商家的正常运作以及其他消费者的正常行为是信任修复的主要影响因素。Chapman等[19]探究了消费者对丑闻是否存在双重标准。研究结果表明，道歉这一信任修复策略在非营利组织与商业组织的修复率相同。

以上各种交易背景下的研究倾向于将各种信任修复策略，如实质性修复和口头性修复[20-21]，作为信任修复效果的直接原因，尚未考虑消费者的认知和情绪因素。而信任，是一个多维度的概念[22]，包含认知和情感成分[23]。在经济交易关系中，信任决策不仅受情感的影响，还包含理性因素。有研究表明，消费者更倾向于相信广告中的理性信息，而不是感性信息[24]。在发生信任违背事件后，消费者会产生一种稳定的负面情绪[25]。在“直播+电商”模式下的信任违背事件中，消费者具有高爆发、高卷入的情绪状态，且人群的消费认知程度不一。综上，在“直播+电商”模式下，本研究拟考察情绪因素和认知因素在信任修复机制中发挥的路径作用。

三、研究假设

(一)修复策略与信任修复意愿之间的关系

需从多维度考量信任修复策略。“直播+电商”模式下的主体环境复杂，关于消费者的信任修复策略各主体应“分工明确”“各司其职”。在传统的消费者信任修复中，信息型修复策略往往由商家来实施。信息型修复策略包括适当的沟通，发布消息以揭示事件的真实性等。如果商家没有及时发布最新信息，网络中会出现关于商家的谣言。而在“直播+电商”环境下，消费者和商家以直播平台为媒介进行交易，该违背事件以信息流的形式迅速在互联网中传播和扩散。直播平台作为连接消费者、商家和主播等多方主体的双边平台，具有信息汇聚和信息传播的功能，且公域流量大，能够及时、有效地将该事件信息传达给消费者，转移消费者的负面注意力。经济补偿是功能型修复策略的主要形式。在发生信任违背事件后，商家通常会提供赔偿，在一定程度上补救消费者的损失。功能型修复策略还包括商品召回、提供免费退换服务、给予优惠券或折扣等。这些措施更容易被消费者看到，有助于缓解消费者的负面情绪[26]，进而修复消费者信任。情感型修复策略包括真诚道歉、亲自表达和增进关系等元素。对于中国本土情景中的信任修复研究，需考虑中国的关系文化对应的修复策略[27]。情感型修复策略侧重于感性认知层面。在“直播+电商”模式下，主播作为与消费者的关系纽带，发挥了重要的情感作用。笔者认为，在“直播+电商”模式下的三种信任修复策略，即以平台为主体的信息型修复策略、以商家为主体的功能型修复策略和以主播为主体的情感型修复策略，均会对消费者的信任修复意愿产生积极的作用。据此提出如下假设：

H1：信息型修复策略(H1a)、功能型修复策略(H1b)和情感型修复策略(H1c)对信任修复意愿具有正向影响。

(二)积极情绪的中介作用

积极情绪是指个体受到内外部环境的刺激，为满足自身需要而产生的具有愉悦感受的情绪。它有利于拓展个体的瞬间思维和行动的范围，进而构建持久的智力资源、生理资源、心理资源和社会资源，从而给个体带来长久的适应性益处[28]。有研究指出，信任违背事件发生后，适当的修复策略能够激发消费者的积极情绪[29]。

由于信任目标和关系性质存在不同，传统的信任修复和“直播+电商”环境下的消费者信任修复之间可能存在显著差异。在“直播+电商”环境下发生信任违背事件后，消费者往往在短时间内爆发负面情绪，且卷入程度较高。根据归因理论[30]，人们对某一事件的归因会引发情绪反应，这些情绪反应会推动人们后续的行为反应。如果消费者的负面情绪得不到及时和准确地疏解，可能直接导致大量的直接消费者乃至潜在消费者失去信心，不再从该商家购买产品或服务，从而给商家带来巨额的经济损失。

来自人际信任领域的研究指出，积极情绪有利于提高个体的人际信任[31]。心境一致性模型[32]认为，个体会产生与情绪信息一致的认知判断，即积极情绪倾向于使个体对他人与社会事件作出更积极的判断，增加对他人的信任[33]。情感信息理论[34]认为，情绪状态可以作为个体进行信任判断的信息依据，不同效价的情绪提供不同的信息，积极情绪意味着个体行为的可预测性和环境的安全可控性，因此能够促进信任。由此，笔者认为，积极情绪在信任修复路径中能够起到积极作用。在信任违背发生后，以平台为主体的信息型修复策略、以商家为主体的功能型修复策略和以主播为主体的情感型修复策略会激发消费者的积极情绪，而被激发的积极情绪在重建消费者信任的过程中发挥了中介作用。据此提出如下假设：

H2：积极情绪在信息型修复策略(H2a)、功能型修复策略(H2b)和情感型修复策略(H2c)与信任修复意愿之间的关系中发挥中介作用。

(三)消费认知的调节作用

情绪影响信任的过程较为复杂，情绪并非直接影响信任，这一过程还会受到个体认知加工的影响[35]。消费认知行为模型[36]理论认为，消费者是信息处理者，他们会搜寻和评价某些产品和销售渠道信息，尽可能地作出满意的决策。“直播+电商”模式下的消费认知体现在：在日常生活中，消费者会关注直播购物的规则和信息，主动了解相关法律法规和科普资料等。当发生信任违背事件后，消费认知水平高的消费者往往更理性，更容易修复被伤害的信任水平。这类消费者熟悉直播购物流程，了解赔偿规则，能够得到商家等主体给予个体的经济补偿、优惠券或折扣等，从而更容易提升积极情绪，快速完成信任修复路径。同时，修复策略的作用是有边界条件的[29]67。情感渗透模型[37]恰好能解释这一观点，情绪对决策行为的影响是复杂而非直接的。笔者认为，消费者的消费认知水平调节积极情绪与信任修复意愿之间的关系；发生信任违背事件后，消费者的信任修复意愿受自身消费认知的调节作用影响。据此提出如下假设：

H3：消费认知正向调节积极情绪对信任修复意愿的影响。

H4：信息型修复策略(H4a)、功能型修复策略(H4b)和情感型修复策略(H4c)通过积极情绪影响信任修复意愿的中介关系，能够被消费认知正向调节。在高消费认知下，对应的中介关系将比低消费认知下更强。

笔者构建了一个理论模型，以探讨积极情绪和消费认知在修复策略对信任修复意愿影响过程中的不同作用，具体如图1所示。

图1 理论模型图

四、研究设计与数据收集

(一)量表设计

本研究所涉及变量均借鉴国内外相关研究的成熟量表，根据直播购物情景和研究目的作出适当修改，形成初始量表。邀请35位消费者进行预测试，并邀请管理学、心理学、组织行为学领域的专家进行内部讨论。根据预测试数据结果和内部反馈信息，对初始量表进行完善和修改，最终形成正式调查问卷。使用李克特5点量表对变量测量，得分由1-5分组成，分别代表“非常不同意”到“非常同意”。

信息型修复策略参考Cao等[38]和Xie等[26]581的研究，共5个题项，如“直播平台通常会根据事实进行官方报道，不含虚假和虚构成分”“直播平台通常会告诫消费者不轻信和不传播网络谣言”“直播平台通常会通过宣传手段告诫商家规范直播带货行为”等。功能型修复策略参考Xie等[26]581的研究，共5个题项，如“商家通常会为消费者提供经济补偿”“商家通常会提供退款、换货服务”和“商家通常会为消费者提供相应的优惠券或折扣”等。情感型修复策略参考Xie等[26]581的研究，共5个题项，如“主播通常会在回应时考虑消费者怀疑、焦虑等负面情绪”“主播通常会积极向消费者提供精神和情感安抚”和“主播通常会向消费者作出真诚的道歉”等。积极情绪参考Fredrickson[39]的研究，共5个题项，如“各方采取修复策略后，我感到满足”“各方采取修复策略后，我感到高兴”“各方采取修复策略后，我感到身心愉悦”等。信任修复意愿参考杨柳等[29]582的研究，共5个题项，如“我仍认为该商家是可靠的”“我仍愿意相信该商家”和“我仍对该商家处理类似问题的能力有信心”等。消费认知参考张蓓等[17]142的研究，共3个题项，包括“我愿意获取直播购物的信任内容、专业术语和相关方法”“我关注直播购物的消费安全节目、科普宣传和出版资料”和“我相信官方发布的直播购物信息”。

(二)样本筛选与数据收集

通过线上问卷调查的方式收集数据。为提高完成率和保证数据质量，首先，提供中文问卷，对原始英文量表采用“翻译-回译”方式形成中文量表；其次，告知被试完成问卷后会获得现金奖励。共发放问卷256份，回收235份，回收率为91.8%。为保证数据有效性，删除未通过注意力检测题和答题时间低于120秒的问卷，最后得到209份有效问卷，有效率为88.94%。样本统计显示：男性75人，女性134人，说明选择直播购物的女性更多；30岁以下样本合计149人，占比71.29%，其他年龄段样本较少，说明直播购物面向对象的年龄层次较年轻；具有本科教育背景共计144人，占比68.9%；保持每周购买一次以上的样本合计184人，占比88.04%，说明直播购物已经成为人们日常生活中不可缺少的一部分；使用直播购物月均花费1 000元以下的样本合计156人，占比74.64%，小部分人月均花费超过2 000元，占比6.7%。

(三)数据分析方法

本研究使用两种数据分析步骤[40]。首先，运用Smart PLS 3.3软件偏最小二乘法结构方程(PLS-SEM)，这是一种基于综合指标的分析方法，检验不同构面之间的复杂行为关系，因此被应用于预测研究。同时，PLS-SEM能够检验中介效应和调节效应。在调节效应分析中，它提供的简单斜率图能够更加直观地观察调节效应的作用。在结构方程中，各构面间的假设关系检验用以下指标进行估计：t统计量(t-value)、显著性水平(p-value)。

其次，运用PROCESS宏，这是一款基于回归分析的插件，可用来计算中介效应、调节效应以及被调节的中介效应等。它提供t统计量、p值、显著性水平、bootstrapping置信区间等。图1中的理论模型显示，模型中的中介过程依赖于一个调节变量(即消费认知)。本研究利用PROCESS Procedure for SPSS，对5 000个样本进行bootstrapping分析，选取PROCESS中的模型7进行分析。对于PROCESS的分析，采用从PLS-SEM分析中获得的潜变量得分。当有调节的中介模型的95%置信区间不包含零时，表明有调节的中介效应是显著的。

五、假设检验与数据分析

(一)测量模型分析

本节主要对测量模型的信度和效度进行检验和分析。本研究通过检验题目信度、内部一致性信度、聚合效度和区别效度[40]15来进行测量模型的分析，结果如表1所示。首先，对题目的信度进行估计。由表1可见，所有题目的标准化因子载荷均超过界限值0.7，说明该测量模型具有良好的题目信度。其次，内部一致性信度的估计通过两个标准来进行判断：Cronbach’sα和组合信度(CR)。由表1可见，Cronbach’sα值的范围从0.762到0.958，CR值的范围从0.863到0.968，Cronbach’sα和CR的值均大于最小界限值0.7，说明该测量模型具有充分的内部一致性信度。再次，计算平均方差萃取量(average variance extracted，AVE)以估计聚合效度。由表1可见，所有构面的AVE值的范围从0.594到0.913，均超过界限值0.5。以上结果说明该测量模型具有充分的聚合效度。最后，对每个构面的区别效度进行检验，结果如表2所示。根据弗奈尔-拉克(Fornell-Larcker)准则[41]，若每个构面的AVE的平方根均大于相关系数，则说明该模型具有良好的区别效度。如表2所示，对角线上的数值为每个构面AVE值的平方根，其余数值为构面间的相关系数。可以看出，每个构面的AVE的平方根均大于相关系数，说明该测量模型具有良好的区别效度。综上，测量模型的信度和效度通过检验。

表1 测量模型分析结果

续 表

表2 相关系数和区别效度

(二)结构模型分析

本节运用Smart PLS 3.3软件，通过计算路径系数、确定系数和构面交叉验证的重叠性(冗余)来进行结构模型的检验和分析。具体来说，bootstrapping方法用来计算路径系数，PLS算法用来计算R2，blindfolding方法来计算Q2[40]。

t值为评估显著性的标准，当t>1.96时，p达到0.05的显著水平；当t>2.58时，p达到0.01的显著水平；当t>3.29时，p达到0.001的显著水平[40]11。由表3可见，情感型信任修复策略对信任修复意愿有直接、正向的影响作用，H1c得到验证。信息型修复策略和功能型修复策略并不能直接对信任修复意愿产生积极、正向的影响，H1a和H1b未通过验证。

表3 结构方程模型分析

(三)中介效应分析

为了检验积极情绪的中介效应，bootstrapping方法(5 000样本量，95%置信区间)用于估计中介效应。由表3可见，积极情绪在信息型修复策略和信任修复意愿之间的关系中起正向、显著的中介效应，β=0.165，t=2.959，p<0.01。积极情绪在功能型修复策略和信任修复意愿之间的关系中起正向、显著的中介效应，β=0.190，t=3.087，p<0.01。积极情绪在情感型修复策略和信任修复意愿之间并不存在中介效应，β=0.071，t=0.952，p>0.05。

根据判断标准，H1a和H1b得证，H1c未通过假设检验。在验证路径的显著性后，对中介效应(H1a和H1b)的强度进行计算，利用VAF(variance accounted for)公式来确定中介效应的类型[42]。

当VAF小于20%、在20%到80%之间、大于80%时，分别代表无中介效应、部分中介效应和完全中介效应。如图2所示，VAF(H1a：IRS→PE→PT)=383.72%，VAF(H1b：FRS→PE→PT)=158.33%。以上数值均大于80%，说明积极情绪在信息型修复策略、功能型修复策略和信任修复意愿之间的关系中均起完全中介效应。

图2 中介效应分析

(四)调节效应分析

为了检验H3，即消费认知在积极情绪和信任修复意愿之间起调节作用，本研究使用交互项来进行验证。由表3可见，交互项(积极情绪×消费认知)对信任修复意愿的影响是显著的，β=0.090，t=3.311，p<0.001。因此，消费认知在积极情绪和信任修复意愿之间的关系中起正向、显著的调节作用，进一步证实了H3。简单斜率图如图3所示。

图3 简单斜率图

(五)被调节的中介效应分析

在前文的中介效应分析中，信息型修复策略、功能型修复策略与信任修复意愿之间通过积极情绪连接的完全中介关系已经被证实。在本节中，被调节的中介效应分析主要确定消费认知在中介关系中是否起调节作用，以及在何种程度上起调节作用。接下来，本研究将验证不同水平消费认知的变化如何影响中介效应的变化[43]。具体来说，M即平均值，代表中等水平的消费认知；M-1 SD即平均值减一个标准差，代表低水平消费认知；M+1 SD即平均值加一个标准差，代表高水平消费认知。具体结果如表4所示。

表4 被调节的中介效应结果分析

由表4可见，在不同水平的消费认知下，积极情绪影响信息型修复策略和信任修复意愿之间关系的中介效应。首先，在平均水平消费认知的条件下，效应值为0.460，标准误为0.062，置信区间(0.343，0.585)不包含0。该被调节的中介效应正向且显著。其次，在低水平消费认知的条件下，效应值为0.378，标准误为0.069，置信区间(0.248，0.523)不包含0。该被调节的中介效应正向且显著，但效应值较低。同时，在高水平消费认知的条件下，效应值为0.541，标准误为0.066，置信区间(0.414，0.671)不包含0。该被调节的中介效应正向且显著，效应值较高。以上分析结果支持了H4a。

在不同水平的消费认知下，积极情绪影响功能型修复策略和信任修复意愿之间关系的中介效应。首先，在平均水平消费认知的条件下，效应值为0.468，标准误为0.061，置信区间(0.358，0.597)不包含0，该被调节的中介效应正向且显著。其次，在低水平消费认知的条件下，该被调节的中介效应是正向且显著的，效应值为0.386，标准误为0.069，置信区间(0.261，0.535)不包含0。该被调节的中介效应正向且显著，但效应值较低。同时，在高水平消费认知的条件下，效应值为0.549，标准误为0.064，置信区间(0.433，0.684)不包含0。该被调节的中介效应正向且显著，效应值较高。以上分析结果支持了H4b。

在不同水平的消费认知下，积极情绪影响情感型修复策略和信任修复意愿之间关系的中介效应。可以发现，加入消费认知这一调节变量后，积极情绪在情感型修复策略与信任修复意愿之间起中介效应，说明该被调节的中介效应成立。首先，在平均水平的消费认知条件下，效应值为0.443，标准误为0.064，置信区间(0.322，0.573)不包含0，该被调节的中介效应是正向且显著的。其次，在低水平消费认知的条件下，效应值为0.372，标准误为0.070，置信区间(0.247，0.518)不包含0。该被调节的中介效应正向且显著，但效应值较低。最后，在高水平消费认知的条件下，效应值为0.514，标准误为0.066，置信区间(0.388，0.647)不包含0。该被调节的中介效应正向且显著，效应值较高。以上分析结果支持了H4c。

综上所述，消费认知水平的高低能够影响对应中介关系效应值的变化。当消费认知水平较高时，三种修复策略通过积极情绪影响信任修复意愿的关系更强。与之对应，消费认知水平较低时，该关系就更弱。换句话说，当消费者拥有更高的“直播+电商”相关的消费意识时，修复策略通过积极情绪影响信任修复意愿的效果更好。

六、研究结论与启示

(一)研究结论

笔者构建了一个被调节的中介模型，考察在不同水平的消费认知下，不同修复策略通过积极情绪影响信任修复意愿的机制。本研究得出以下研究结论：第一，积极情绪在信息型修复策略、功能型修复策略与信任修复意愿之间的关系中发挥完全中介效应。信息型修复策略和功能型修复策略并不能对信任修复意愿产生直接的正向影响。在“直播+电商”模式下，消费者的高卷入情绪是解决信任修复的关键突破口。第二，情感型修复策略能够直接、正向地影响信任修复意愿，积极情绪在二者关系中不存在中介效应；但加入消费认知这一调节变量后，积极情绪在二者之间存在显著的中介效应。可以看出，在“直播+电商”模式下，消费者更容易受情感型修复策略的影响。主播作为与消费者“面对面”的直接沟通者，消费者更倾向于认可主播所作出的情感型修复策略。第三，消费认知不但在积极情绪与信任修复意愿两者关系中发挥正向调节作用，还能够提升积极情绪在不同修复策略与信任修复意愿之间关系的中介作用。具备较高水平消费认知的消费者，更加熟悉“直播+电商”模式的整个交易流程和解决方案，因此，消费者在得到相关补偿后，能够快速实现信任修复。

(二)研究意义与营销实践启示

1.研究意义

首先，本研究丰富和拓展了消费者信任修复的研究场景。以往学者多基于产品危机事件后的研究视角，而本文细化了“直播+电商”模式下消费者信任修复的研究场景。其次，本研究细化了修复策略与信任修复意愿之间的关系连结，考察了积极情绪在消费者信任修复过程中的中介效应，探讨了不同消费认知水平在信任修复路径中的调节效应，进一步丰富了信任修复的前因变量。最后，本研究从多元互动视角下探究消费者的信任修复机制，扩宽了信任修复的利益相关者行为的影响路径。

2.营销实践启示

在“直播+电商”模式中，信任违背事件发生后，相关主体应着眼于以下几个方面：第一，平台和商家在进行信任修复时应关注消费者的情绪因素，提高其在遭受信任违背后的积极体验。可以考虑采取相关运营活动，用更耐心的态度来提升消费者的积极情绪。第二，主播的情感型修复是最有效的信任修复策略。因此，在发生信任违背事件后，主播应立刻采取相关情感型修复策略，如道歉、安抚和承诺等，第一时间缓解消费者的高卷入情绪。第三，基于消费认知的调节作用，相关主体在日常维护消费者群体时应重点关注其消费认知的提升，进一步引导消费者对直播购物相关知识的了解。第四，各方主体对消费者进行信任修复时应注重联动性。在发生信任违背事件后，直播平台、商家和主播应责任共担，共同发力从多角度为消费者提供满意的解决方案。

(三)研究展望

第一，在数据来源的选择上，未来研究可以通过半结构化访谈、扎根理论等质性研究方法来挖掘更加全面的影响因素。第二，在修复策略的选择上，未来研究可以根据主体特征进行细化和分类。