基于SOR理论的电商直播销售影响机制实证研究

徐琴

摘  要：电商直播已经成为一种新的经济模式，越来越多的商家选择该模式进行销售商品。运用某直播运营公司在天猫和京东直播数据，以SOR理论为基础，从直播电商的视角进行销售额影响机制研究，结果发现：电商直播时段对观看人数有显著影响，选择晚间直播和在周三进行直播观看人数最多；直播经验、直播时长、成交件数和观看人数都能显著增加涨粉人数，而主播的性别对涨粉人数没有显著影响；观看人数与涨粉人数都能显著促进直播销售。研究内容拓展了以往从消费者角度进行分析的研究视角，直接从电商直播环境角度探索其内在的销售额影响机制，对商家和相关监管部门都有一定的实践和指导意义。

关键词：电商直播；SOR理论；直播带货；环境刺激

中图分类号：F724.6；F274        文献标识码：A          文章编号：1671-9255（2024）01-0008-06

一、引言

网络直播是通过网络系统在同一时间段观看现场视频音频实况的新型网络社交方式，最近几年逐渐被大众所接受。截至2021年12月，我国网络直播用户规模已超过7亿，其中，电商直播用户规模最大，占比达到66%，其市场交易规模和与网络零售电商占比也在逐年快速增长，电商直播已经成为新时代一种新的经济形态。同时电商直播刷单现象频发。为了防止不良商家诱导消费者在直播间购物，虚构浏览量、关注与购买数据等，形成不正当竞争，2021年4月，国家发布了《网络直播营销管理办法（试行）》，在第三章第十八条明确规定了直播间运营及直播人员不得虚构或篡改交易、关注、浏览等相关直播数据。在此背景下研究电商直播销售内在影响机制有着重要的意义。

目前电商直播的相关研究还在探索阶段，该行业刚刚兴起，成果相对较少，对电商直播环境下销售内在的影响机制研究还不太完善。同时，大部分學者是以调查问卷的方式从消费者的角度进行数据收集，缺乏来自直播状态下真实数据的实证研究。鉴于此，本文基于SOR理论模型，以电商运营公司家居类的商品直播数据进行实证分析，探讨电商直播销售的内在影响机制，以帮助相关企业寻找提升直播电商运营的方法和途径。同时分析直播电商销售与涨粉的内在作用机理，为国家发布相关制度的落实与完善提供建议与参考，以期形成健康可持续发展的直播电商经济。

二、文献回顾与理论基础

• 文献回顾

当前对电商直播的研究，一部分是从用户体验的角度探讨用户购买意愿：SA Eroglu最早提出在线购物环境中的氛围会影响消费者最终购物行为^[1]；李忠美认为抢购氛围可以提升电商直播的转化率^[2]；学者黄仕靖指出电商直播的社交体验、信息丰富和抢购氛围可以间接正向影响购买意愿^[3]；任佳佳强调主播的知名度和专业度会对消费者行为产生正向影响作用^[4]。此外，还有部分学者从心理角度分析促进购买因素：林钻辉指出心流体验在电商直播过程中冲动性购买发挥了显著的中介作用^[5]；孙凯等学者认为心理情感是直播电商消费者冲动购买的重要因素，而促销强度、主播特征、直播氛围是影响消费者心理情感的重要因素^[6]。

• SOR理论基础

SOR模型最早由Mehrabian和Russell提出，是对Woodworth提出的S-R模型进行的优化，阐述了环境刺激对消费者心理活动和最终行为的影响。^[7]该模型中S表示刺激（Stimulus），指个人受到的外部刺激因素，该因素会影响内在状态进而影响最终决策；O表示机体（Organism），是个人内在刺激的生理、心理状态，是外部刺激和反应的中介状态，分为感知价值和感知愉悦；R表示反应（Response），是外在刺激和内在动机驱动下产生的行为决策（见图1）。

SOR理论很好地解释了消费者产生消费行为的原因，该模型已在信息学、心理学和管理学等多领域进行相关应用研究。前人已将购物氛围和购物环境视为刺激因素^[8]，近几年该模型也已应用至电商研究领域，Parboteeahet认为网站视觉感知吸引力成为消费者关键刺激因素^[9]。龚潇潇发现直播环境的氛围线索会引发消费者的外在刺激^[10]。孟陆提出直播网红专业性、吸引力等特征是直播3.0时代重要刺激因素。^[11]

姜参利用SOR理论分析了B2C网店商店形象对消费者购买行为的影响，指出网店形象对用户感知价值有显著影响，可以激发消费者冲动性购买行为。^[12]刘洋利用该理论研究网络购物氛围对消费者冲动购物之间的刺激作用，得出购物氛围可以正向影响消费者的唤醒情绪和愉悦情绪，二者共同显著影响冲动购物行为，而直播间展示的观看人数是购物氛围建立的重要因素之一。^[13]学者刘忠宇认为在电商直播带货情境中情感的内在状态体现为存在感和认同感^[14]，而在直播环境中感知价值和感知愉悦的直接体现便是停留在直播间观看直播和关注主播^[15]。

结合前人研究成果，本文以SOR模型为基础构建消费者在电商直播环境下购物行为的研究模型，将直播间环境刺激S设置为自变量，采用了重点影响因素，包括直播时段、直播星期、主播经验、主播性别、直播时长和直播间成交件数；消费者内在状态O为中间变量，本文中的中间变量表现为停留在直播间的观看人数和关注直播间的涨粉人数；将因变量形成购买的销售额作为行为决策R，最终构成研究框架，如图2所示。

三、研究假设

（一） 环境刺激与感知价值

人们在受到外界刺激时会发生感知价值反应，直播电商与传统广告营销有着相同之处，都有着吸引人关注和带货的目的。网络购物环境下的消费者感知价值没有被明确定义，学者杨毅从理性和感性观点出发，将其分为三种类型：结果性、程序性和情感性感知价值^[16]，它是一种消费体验，是在购物过程中追求的一种心理上的满足。在网络电商直播环境中，心理上满足的最直观体现便是留在直播间，观看直播和参与互动。刘春雨认为在晚间观看人数最多，直播效果收益最高。^[17]学者吴凯的调查数据显示，观看直播的人数在晚间最多，占到76.27%，其次是下午时段和上午时段。^[18]晚间的主播和用户上线时间都相对集中，更能获得更多的围观。京东618、双十一、节假日等购物节期间的营销可以增强消费氛围，对消费者产生感知刺激作用，促进消费者情绪化非计划消费。^[19]学者邹鹏基于电影面板数据进行分析，研究出体验性产品的周末效应，即周末体验人数显著高于非周末体验人数。^[20]据此，本文提出以下假设：

H1：晚间直播对当天电商直播的观看人数有显著正向影响。

H2：周末直播对当天电商直播的观看人数有显著正向影响。

（二） 环境刺激、感知价值与感知愉悦

通过增强娱乐性、制造紧张氛围等一系列环境刺激，消费者在直播购物过程中价值感知获得提升会产生积极愉悦的购物心理。涨粉是电商直播过程中消费者根据直播内容是否产生情感共鸣产生愉悦心理的直接行为。^[21]直播时因为主播而成为关注重点的消费者占比36.7%^[22]，主播的专业性是带来“感官冲击”、提升消费者感知愉悦进而关注直播的重要前提。除此之外，主播的性别在电商直播中也存在差异，女主播相比于男主播更能控制情感并采取组织许可的深层表演策略^[23]，从而获得更好的情感互动与观众愉悦度。由此，提出以下假设：

H3：主播的直播经验对当天电商直播的涨粉人数有显著正向影响。

H4：女性主播对当天电商直播的涨粉人数有显著正向影响。

直播时长是主播在直播间持续进行商品介绍、与消费者进行互动的时间长度。主播的直播陪伴会为消费者带来正面愉悦情绪。除了主播直播陪伴时长外，消费者还会受到彼此的行为影响。廖理、郝晓玲等多位学者提出电商直播、体验性产品购物中存在羊群效应^[24-25]，即消费者的行为会受到他人决策影响，因此消费者的观看行为和成交行为也可能带来其他消费者的信任和愉悦感知。由此，提出如下假设：

H5：直播时长对当天电商直播的涨粉人数有显著正向影响。

H6：成交件数对当天电商直播的涨粉人数有显著正向影响。

H7：观看人数对当天电商直播的涨粉人数有显著正向影响。

（三） 感知价值、感知愉悦和行为决策

在线上购物过程中，感知价值和感知愉悦是对外部刺激的主要反映，感知价值可以有效降低消费者的风险与不确定性，使之积极完成交易^[26]。消费者愉悦感知越强烈，其购物行为越容易发生。由此，提出以下假设：

H8：观看人数对当天电商直播销售额有显著正向影响。

H9：涨粉人数对当天电商直播销售额有显著正向影响。

四、实证检验

（一）数据来源与描述性统计

本文获取国内某电商代运营公司在天猫和京东两个平台的多个生活家居类商品的直播数据，直播时间从2021年10月至2021年12月。直播场次共269场，去除双十一和双十二时期的奇异值，有效直播场数为259场。此外，为了研究出究竟周几和何时段对电商直播有明显的影响，本文构建了观看强度变量，即每场直播中每小时平均观看人数。表1为变量名称与度量。

表2展示了变量的描述性统计，样本中每场直播销售收入均值为3500.34元，标准差为4119.75元。主播人数共27人，男主播8人，女主播19人。有半年以上经驗的主播人数为3人，有经验主播的主播场次为74场，占所有场次的28.6%。女主播主持140场，男主播主持115场。表3为直播时段和星期的频数及占比。

（二）分析结果与假设验证

本文利用spss26 进行多元线性回归分析各变量之间的影响关系。表4展示了分别以观看人数、涨粉人数和销售额为因变量的回归结果。同时对各解释变量进行共线性诊断，结果显示VIP值为1.004～1.77，因此，不存在显著的共线性问题。

综合表中的回归结果，对假设验证的结果如下：

直播时段选择为晚上对直播电商的观看人数有显著的正向影响，假设H1成立。是否在周末进行直播对观看人数有显著影响，但是为负向影响。非周末的观看人数反而更多，假设H2不成立。

为了厘清选择何种时段和周几直播对观看直播人数有显著影响，此处引入观看强度作为因变量，对直播时段和直播星期进行方差分析。结果显示晚上19：00-23：00直播观看强度最大，说明同时长的直播中该时段观看人数最多。而选择在周二和周三进行直播在观看强度上会有显著性的差别。结果见表5、表6。

此外，主播的经验、直播时长、成交件数和观看人数对直播间涨粉人数都有显著正向影响，假设H3、H5、H6、H7成立。但是主播的性别对直播间的涨粉人数没有显著影响，假设H4不成立。直播间观看人数和涨粉人数对最终的直播销售额都有显著正向影响，假设H8、H9得到了数据支持。图3为研究假设检验结果。

五、结论与建议

首先，电商直播时段对观看人数有显著影响，尤其是晚间7点到11点的时段观看人数最多；周末直播对观看人数却有负向影响，选择在周末直播反而没有平时直播的观看人数多，周三直播效果最好，其次是周二。对于商家来说，直播时段首选是晚间。对于普通主播来说，尽量选择周二和周三的时间进行直播，可以避开与网红正面竞争流量，达到最佳直播效果。

其次，《中国网络表演（直播与短视频）行业发展报告（2022—2023）》中显示，接近七成主播为女性，在直播过程中，女主播往往迎来更多粉丝关注打赏现象。然而，实证分析发现性别对涨粉没有显著影响，但是主播的直播经验却对涨粉人数有显著正向影响，说明直播经验应成为主播人选的首要考虑因素。另外，单场直播的直播时长、成交件数及观看人数对涨粉人数也有显著的正向影响。说明长时间的直播陪伴会唤起观众愉悦情绪。成交件数和观看人数也会增强观众的信任和认同感。

最后，直播间的观看人数和涨粉人数对最终的直播销售有显著正向影响。消费者感知价值和感知愉悦会促進最终行为决策。在直播间引导更多的观众围观，提醒加关注，都会有利于最终销售额的增加。

本文的研究以SOR理论为基础，从直播电商的现场视角探寻直播销售影响内在机制，突破了以往仅从消费者体验的视角分析。同时为普通主播的电商直播提供一定的指导意义。另外，本文的研究可以为有关部门规范与引导电商直播提供参考，以期形成健康的直播环境。

本研究也存在一定的局限性。本文的数据采集来自电商运营公司家居类商品的直播数据；另外，研究的主播是非网红主播，本文的研究仅适用于普通家居商品的一般主播直播场景。之后的研究可以在商品类别和网红主播上进行拓展研究。

参考文献：

[1]Eroglu S A ，  Machleit K A ，  Davis L M . Atmospheric qualities of online retailing： A conceptual model and implications[J]. Journal of Business Research， 2001， 54（2）：177-184.

[2]李忠美.电商视频直播有效提升成交转化率分析[J].合作经济与科技，2016（22）：82-83.

[3]黄仕靖，许缦.基于SOR理论的移动电商网络直播对用户在线购买意愿的影响机制研究[J].统计与管理，2021（7）：122-128.

[4]任佳佳.电商直播对青年群体重复消费行为影响实证分析——基于新零售视角[J].商业经济研究，2021（21）：90-93.

[5]林钻辉.网络直播信息特质对冲动性购买的影响——基于心流体验的中介作用[J].商业经济研究，2021（14）：75-78.

[6]孙凯，刘鲁川，刘承林.情感视角下直播电商消费者冲动性购买意愿[J].中国流通经济，2022（1）：33-42.

[7]Mehrabian A ，  Russell J A . An approach to environmental psychology[M]. MIT， 1974.

[8]Jacoby J. Stimulus‐organism‐response reconsidered：

an evolutionary step in modeling （consumer） behavior[J].Journal of consumer psychology， 2002， 12（1）：51-57.

[9]D.V. Parboteeah， J.S. Valacich， J.D. Wells， The influence of website characteristics on a consumer's urge to buy impulsively， Information Systems Research 20（1）（2009）60-78.

[10]龚潇潇，叶作亮，吴玉萍，等.直播场景氛围线索对消费者冲动消费意愿的影响机制研究[J].管理学报，2019（6）：875-882.

[11]孟陆，刘凤军，陈斯允，等.我可以唤起你吗——不同类型直播网红信息源特性对消费者购买意愿的影响机制研究[J].南开管理评论，2020（1）：131-143.

[12]姜参，赵宏霞.B2C网络商店形象、消费者感知与购买行为[J].财经问题研究，2013（10）：116-122.

[13]劉洋，李琪，殷猛.网络直播购物特征对消费者购买行为影响研究[J].软科学，2020（6）：108-114.

[14]刘忠宇，赵向豪，龙蔚.网红直播带货下消费者购买意愿的形成机制——基于扎根理论的分析[J].中国流通经济，2020（8）：48-57.

[15]纪曼，卓翔芝.基于SOR模型的电商网络直播环境下消费者购买意愿的影响因素[J].淮北师范大学学报，2020（4）：49-57.

[16]董大海，杨毅.网络环境下消费者感知价值的理论剖析[J].管理学报，2008（6）：856-861.

[17]刘春雨，万岩.基于Kendall相关性分析的网络直播行业用户观看特征与偏好研究[J].情报探索，2019（7）：23-28.

[18]吴凯.网络直播中的受众心理和行为探析[J].东南传播，2019（4）：100-106.

[19]刘洋，李琪，殷猛.网络购物节氛围对消费者冲动购物行为的刺激作用[J].商业研究，2018（7）：18-23.

[20]郝媛媛，邹鹏，李一军，等.基于电影面板数据的在线评论情感倾向对销售收入影响的实证研究[J].管理评论，2009（10）：95-103.

[21]赵兴庐，张婧.直播管理、弹幕互动与用户付费打赏——基于781段直播样本的经验证据[J].科技和产业，2022（3）：14-22.

[22]朱丽秀，黄雅婷，费亚鹏，等.直播电商对消费者购买意愿影响研究[J].经营与管理，2021（9）：59-63.

[23]胡鹏辉，余富强.网络主播与情感劳动：一项探索性研究[J].新闻与传播研究，2019（2）：38-61+126.

[24]廖理，王新程，王正位，等.网红直播打赏收入影响因素的实证研究[J].金融研究，2021（8）：138-151.

[25]郝晓玲，陈晓梦.体验型产品消费行为的羊群效应及机理研究——基于电影行业消费行为的实证解释[J].中国管理科学，2019（11）：176-188.

[26]Rose S ，  Clark M ，  Samouel P ， et al. Online Customer Experience in e-Retailing： An empirical model of Antecedents and Outcomes[J].journal of retailing， 2012， 88（2）：308-322.

An empirical study on the influence mechanism of livestreaming sales of e-commerce based on SOR theory

Xu Qin

（School of Economics and Management， Wuhu Institute of Technology ）

Abstract： E-commerce livestreaming has become a new economic model， and more and more businesses choose this model to sell goods. In this paper， This paper acquired the E-commerce livestreaming data of a live streaming operation Company on Tmall and JD.com. Based on SOR theory， the influence mechanism of sales was studied from the perspective of live broadcast e-commerce. It was found that the time of E-commerce livestreaming had a significant impact on the number of viewers， and the number of viewers was the most when the l E-commerce livestreaming was conducted in the evening and on Wednesday. E-commerce livestreaming experience， E-commerce livestreaming duration， number of transactions and number of viewers can significantly increase the number of fans， while the gender of hosts has no significant effect on the number of fans. Both the number of viewers and the number of followers can significantly boost E-commerce livestreaming sales. The research content expands the previous research perspective of analysis from the perspective of consumers， and directly explores the internal sales impact mechanism from the perspective of e-commerce live broadcast environment， which has certain practical and guiding significance for merchants and relevant regulatory departments.

Key words： E-commerce livestreaming; SOR theory; live stream; Environmental stimulus