李文欣, 杜劲松, 赵国华, 黄颂臣
(1.东华大学 a.服装与艺术设计学院; b.现代服装设计与技术教育部重点实验室,上海 200051; 2.新疆大学 纺织与服装学院,乌鲁木齐 830046; 3.报喜鸟控股股份有限公司,浙江 温州 325102; 4.海澜之家集团股份有限公司,江苏 无锡 214426)
据中国互联网络信息中心统计显示,2023年6月中国直播电商消费者规模为7.51亿人,占网民整体的70.3%。直播电商通过专业生产内容模式[1]将直播主播、粉丝特征、服装属性进行有效结合,快速提升公域市场的服装产品认知度[2],实现服装销售能力的最大化。
国内外学者对直播电商的研究视角各有侧重,主要集中在主播、消费者和平台三大主体上。在电商直播中,影响消费者购买意愿的因素分为主播特征、消费者感知因素、直播平台属性、多因素的匹配等,多运用SOR理论、心流体验理论、感知价值理论、情感传染理论、扎根理论、ABC态度理论等来探讨在直播电商中直播平台特征、主播特征等因素对消费者购买意愿的影响。Meng等[3]基于情感传染理论,认为PGC营销中情感信任、唤醒情绪、钦佩情绪、愉悦情绪对消费者购买意图影响最为显著。梁玲等[4]通过汇总直播场次客观数据揭示直播带货场景下观看用户购买因素机理,认为鼓励官员明星加入刺激观看用户购买行为、增强主播领袖作用,将会刺激观看用户的消费行为。现有研究多从单一主体基于网络用户的问卷调研进行实证分析,其研究结果缺乏系统性和客观性,故从专业生产内容角度系统性研究主播、粉丝特征等多主体对电商直播综合感知价值的影响具有重要意义。
因此,本研究从专业生产内容角度研究直播带货的多元素对营销效果的影响,通过结构方程对主播、粉丝和服装与综合直播感知价值进行关联,为专业生产内容模式下实现高销售额提供参考。
邵鹏等[5]通过直播销量和直播效率对直播带货能力进行测度,发现主播粉丝数、观看数、带货口碑、直播商品数等社交影响因素对直播销量与直播效率有显著正向影响,主播直播场次、主播品类数对直播销量没有显著影响。徐焱军等[6]认为直播场景、主播正向性、主播权威性、场均评论、场均点赞、平均粉转率等通过进店人数、进店次数、投资回报率等影响直播过程中的经营收益,经营收益通过带货商品均价和带货销量来衡量。杨淼等[7]从消费者感知产品的角度考虑消费者的感知价值,认为产品的质量、性能、价格等对消费者的购买意愿有积极的正向影响。彭珏等[8]指出,电商直播以较高产品匹配度提升消费者黏性,能够实现有效交流互动,继而推动粉丝经济行稳致远。因此,本研究选取直播间标题、直播间封面等21个细分要素和点击次数、收看人数等7个评价指标,如表1所示。
由7名专家通过问卷调研对细分要素与评价指标的相关系数aij进行评价,并采用四级0、1、3、5表示,分别代表无相关、轻微影响、较为显著影响、显著影响。对各指标的重要度wj进行排序,采用六级评价0、1、3、5、7、9表示,分别代表无相关、轻微相关、轻微重要、较重要、重要、非常重要[9]。取相关性系数与评价指标j的重要程度wj的平均值,并将两者相乘,累积获得细分要素i的重要度积分ui:
(1)
经计算,重要度积分ui的计算均值界值为41.2,得出高于均值界值的13个关键细分要素,如表1所示。
基于数据分析,本研究建立关键细分要素和评价指标组成的观测变量,如表2所示。以知衣科技电商数据为基础,随机采集10位直播达人的110场直播数据,采用测度方法对观测变量进行量化处理和归一化处理,使所有观测变量具有相同的度量尺度[6]。利用探索性因子分析法对观测变量进行降维,得到累计解释方差占比超过95%[6]的6个潜变量,分别为粉丝特征、主播专业性、主播知名度、主播互动性、服装属性和直播感知价值。排除因子载荷绝对值小于0.5的均价和材质等细分要素,如表2中虚线框所示。
基于观察变量的协方差矩阵,本研究建立隐藏变量间的结构方程(SEM)模型,相关参数参如表3所示。ξi表示第i场直播的粉丝特征,i=(1,2,3,…,n);xj表示粉丝特征的第j个指标,j=(1,2);ξji表示第i场直播粉丝特征的第j个指标的运算结果,i=(1,2,3,…,n),j=(1,2)。
表3 观察变量信息参数
结构方程模型Ψ、粉丝特征Xj、主播专业性Yj、主播知名度Zj、主播互动性Kj、服装属性Nj的外生观测变量如下:
Xj=λjiξji+EXj
(2)
Yj=λjaζja+EYj
(3)
Zj=λjbηjb+EZj
(4)
Kj=λjcθjc+EKj
(5)
Nj=λjrφjr+ENj
(6)
Ψ=Bξi+1Γζa+2Γηb+3Γθc+Λφr+Ω
(7)
式中:λji、λja、λjb、λjc、λjr为潜变量向量;EXj、EYj、EZj、EKj、ENj为残差项向量;1Γ、2Γ、3Γ、A同B为路径系数,表示潜变量之间的关系;Ω为Ψ的误差项。
电商直播中的刺激是由主播的自身特征和信息特征构成,其中主播自身特征主要包括专业性、知名度和互动性[10]。中国直播电商行业带货主播的二八效应明显,头部主播和肩部主播占比仅为2.16%和5.93%,而腰部和尾部主播分别为53.53%和38.8%,主播的资源和能力直接影响消费者的购买意愿[11]。产品的信息会吸引消费者的关注,产品价值也会影响消费者的购买意愿[12]。服装产品属性包括基本特征属性、描述性属性和其他属性,具体包括功能、特性、品质、品种与式样等产品信息[13],服装产品涉及属性越复杂或越多变,消费者所能感知到的实用价值越低,主播对所推广产品的熟悉度低,更难解决消费者的疑难问题,从而降低消费者的购买欲望[14]。明星作为外行人专业知识有限,凭借名气进行直播带货让粉丝在高强度、极具挑战性的互动环节中为推广产品买单,其商业化特点引发消费者质疑可信度,影响消费者对推广产品的认知[15]。用户在不具备相关知识的情况下无法理解主播讲解过程中的专业术语,形成主播与用户间的互动障碍,严重影响用户的互动体验感。直播间的流量变现很大程度上来自粉丝量和专业团队的运营[11],单一受众群体不利于拓宽产品种类,满足不同需求,导致质量和牺牲之间的认知失衡[16]。
立足于此,本研究提出以下假设:
假设H1:服装属性对主播专业性具有显著负向影响;
假设H2:主播知名度对主播专业性具有显著负向影响;
假设H3:主播专业性对主播互动性具有显著负向影响;
假设H4:主播互动性对粉丝特征具有显著负向影响;
假设H5:粉丝特征对直播感知价值具有显著负向影响。
在前文研究假设基础上,本研究提出人、货、场三要素对直播感知价值的评价模型,如图1所示。
图1 直播感知评价模型
从知衣科技电商数据平台上获取观测变量的原始数据,借助SPSSAU统计分析平台对其进行回归分析,消除由于量纲不同或数值相差较大所引起的误差,模型分析结果如表4所示,所建立的潜变量与直播感知价值的关系如图2所示。直播带货感知模型包括直播感知价值Mj为内生变量,主播专业性Yj、主播互动性Kj、粉丝特征Xj为中介变量,服装属性Nj、主播知名度Zj为外生变量,EX1、EX2、EY1为残差项向量。
图2 PGC直播带货综合感知价值模型
表4 直播带货感知变量回归分析
按照图2路线,可计算出各外生变量(Nj、Zj)、中介变量(Yj、Kj、Xj)、内生变量(Mj)的权重值。用熵值法对原始数据进行处理得到各观测变量的权重值,如表5所示。输入观测变量x1、x2、y1、y2、y3、z1、z2、z3、k1、k2、k3、k4、k5,分别带入式(2~6),得出观测变量结果ξ1i、ξ2i、ζ1a、ζ2a、ζ3a、η1b、η2b、η3b、θ1c、θ2c、θ3c、θ4c、θ5c、φ1r,以此可计算各潜变量值ξi、ζa、ηb、θc、φr,再代入式(7)计算出直播感知价值终值Ψ。
表5 指标要素的权重值
根据图2中模型计算直播感知价值预测5场直播的实际销售额。从知衣科技电商数据平台随机选取某电商的5场直播数据,以表2测度方法对观测变量进行量化处理,再归一化处理将数据限定在[0,1]内,得到观测变量粉丝特征(x1、x2)、主播专业性(y1、y2、y3)、主播知名度(z1、z2、z3)、主播互动性(k1、k2、k3、k4、k5)、服装属性(n1)。参考图2中潜变量间的相互关系结合表5中各权重值得到5场直播的感知价值,如表6所示。
表6 五场直播带货感知价值计算过程
带货销量和直播销售金额指标为重要程度最高的指标。由表6可知,第1场直播感知价值最高0.550,实际销售额也最高,达到402.71万元。结果表明:直播带货感知模型中的直播感知价值排序与销售额排序一致,可以在直播前通过评价不同组合的直播感知价值优选直播感知价值最高的组合进行直播,以取得更高的直播销售额。
本研究立足于专业生产内容角度,借助专家问卷调研、因果矩阵、专家无领导小组讨论和界值法,获得了由人、货、场直播要素的10个关键细分要素和2个评价指标构成的PGC网红直播系统指标体系。运用结构方程模型研究了主播、粉丝特征和服装属性对直播带货综合感知价值的影响,构建了直播带货综合感知价值模型,并从知衣科技数据库选取5场电商直播数据验证了模型。研究发现:1) 服装属性和主播知名度对主播专业性具有显著负向影响。2) 主播专业性对主播互动性具有显著负向影响,主播互动性对粉丝特征具有显著负向影响。3) 粉丝特征对直播感知价值具有负相关关系,直播感知价值对直播过程中的销售额起到正向调节作用。说明直播间提供的服装产品具备属性越复杂,主播对产品的认知越浅层,导致主播的专业能力相对降低。当主播具有较强影响力时会让消费者对主播的专业能力提出更加苛刻的要求,从而引起消费者对其专业知识的质疑,导致其专业能力相对降低。同时,主播的专业能力越强,直播中频繁使用到的专业术语会使增加与消费者的距离感,从而形成互动障碍。在直播间过于频繁的互动会引起消费者对直播情景的不满,进而产生脱粉现象。另外,粉丝特征越明确,受众群体越局限,直播间能产生的销售额会受到限制,也会降低专业生产内容的感知价值。
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