宋常修　吳雪蓮　王熙　張善瑩

摘要：文章通過對(duì) “直播帶貨”式的網(wǎng)購用戶進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，找到消費(fèi)者網(wǎng)購的關(guān)注點(diǎn)，通過建立“S-O-R”分析模型，分析出不同影響因素對(duì)消費(fèi)者購買行為的影響;通過綜合評(píng)價(jià)方法得到網(wǎng)購用戶的滿意度綜合評(píng)價(jià)，并基于此給出改進(jìn)網(wǎng)購用戶滿意度的幾項(xiàng)建議。在“萬物互聯(lián)”的新時(shí)代背景下，2021年將是“全民皆商”的開始，素人“直播帶貨”的全面開啟。

關(guān)鍵詞：直播帶貨;“S-O-R”模型;模糊綜合評(píng)價(jià);灰色預(yù)測模型

一、中國電商平臺(tái)直播的迅速興起

（一）信息技術(shù)快速發(fā)展和居民消費(fèi)轉(zhuǎn)型升級(jí)

近年來，隨著5G智能技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，消費(fèi)者在觀看電商直播的購物過程中，享受著的是主播為自己提供的一對(duì)一購物服務(wù)與輕松愉悅的商品購物消費(fèi)環(huán)境，是一種全新的直播購物消費(fèi)體驗(yàn)。

（二）直播營銷的動(dòng)態(tài)信息傳遞賦予新的信息溝通傳播方式

信息的傳遞不是一個(gè)單向直線的過程 ，直播直接的展現(xiàn)商品動(dòng)態(tài)內(nèi)容不僅增加了直播信息內(nèi)容傳遞的豐富度 ，減少了部分消費(fèi)者因商品信息體驗(yàn)不足而產(chǎn)生的商品不確定性。

二、數(shù)據(jù)的可靠性檢驗(yàn)及數(shù)據(jù)分析

信度、效度分析和因子分析。KMO=0.990≥0.6，符合因子分析的要求，也就是說該問卷的題項(xiàng)設(shè)置適合做因子分析。另外數(shù)據(jù)通過Bartlett球形度檢驗(yàn)（p<0.05），說明研究數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因子分析。所有的因子載荷系數(shù)均高于0.6，意味著因子和測量變量之間有著一定的關(guān)聯(lián)性。

三、基于“直播帶貨”中消費(fèi)者沖動(dòng)網(wǎng)購行為的“S-O-R”模型研究

（一）基于消費(fèi)者沖動(dòng)性網(wǎng)購行為的研究模型選擇與建立

由最初的“刺激—反應(yīng)”的行為反應(yīng)原理發(fā)展為行為的“S-O-T模型”，是指由“刺激”作用于“行為發(fā)生載體”進(jìn)而“載體”做出反應(yīng)的行為模式。于此構(gòu)建購買者購買行為發(fā)生機(jī)制的分析模型如圖1所示。

（二）基于消費(fèi)者沖動(dòng)性網(wǎng)購行為假設(shè)相關(guān)性分析

研究采用相關(guān)分析，將時(shí)間限制、促銷激勵(lì)、在線評(píng)論、感知收益、愉悅感和網(wǎng)購行為等題項(xiàng)利用軟件進(jìn)行相關(guān)性分析。各因素之間存在較為強(qiáng)烈的正相關(guān)關(guān)系。

（三）基于消費(fèi)者沖動(dòng)性網(wǎng)購行為假設(shè)路徑分析

通過AMOS的極大似然運(yùn)算，控制其他相關(guān)變量后驗(yàn)證上文提出的“S-O-R模型”，得到上述變量：商家的促銷時(shí)間限制、購買者的時(shí)間限制、價(jià)格優(yōu)惠、非價(jià)格優(yōu)惠、在線評(píng)論與沖動(dòng)性網(wǎng)購行為變量間的路徑系數(shù)如圖2所示。

5種不同類別的因素對(duì)購買者產(chǎn)生沖動(dòng)性網(wǎng)購行為這一因素的路徑系數(shù)達(dá)到了較為顯著的水平，說明時(shí)間限制、促銷激勵(lì)、在線評(píng)論都正向影響購買者沖動(dòng)性網(wǎng)購行為，即假設(shè)H1，H1a，H1b，H2，H3都是成立的。

（四）基于消費(fèi)者沖動(dòng)性網(wǎng)購行為假設(shè)中介作用檢驗(yàn)

使用Bootstrap抽樣檢驗(yàn)法進(jìn)行中介作用檢驗(yàn)，抽樣次數(shù)為1000次，結(jié)果顯示，除了愉悅感在消費(fèi)者時(shí)間限制與沖動(dòng)性網(wǎng)購行為之間，其余95%區(qū)間并不包括數(shù)0，這就說明存在中介作用，即上文假設(shè)H4、H5部分成立。

（五）基于消費(fèi)者沖動(dòng)性網(wǎng)購行為假設(shè)調(diào)節(jié)作用檢驗(yàn)

利用分層回歸分析分別檢驗(yàn)品牌知名度對(duì)時(shí)間限制、促銷激勵(lì)、在線評(píng)論的調(diào)節(jié)作用。

從檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，第二個(gè)和第四個(gè)模型的顯著性F變化量均小于0.05，說明存在調(diào)節(jié)效應(yīng)，而其他三個(gè)模型的顯著性水平均大于0.05，即品牌知名度在其中沒有起到調(diào)節(jié)作用。交互項(xiàng)系數(shù)的顯著性系數(shù)也均小于0.05，說明品牌知名度在其中起到了顯著調(diào)節(jié)作用。

四、基于模糊綜合評(píng)價(jià)法的用戶滿意度分析

（一）模糊綜合評(píng)價(jià)方法概述

通過模糊數(shù)學(xué)提供的方法進(jìn)行運(yùn)算，就能得到定量的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，從而為正確決策提供依據(jù)。

（二）模糊綜合評(píng)價(jià)建模步驟

1. 建立因素集

U={u1，u2，u3}

其中，u1，u2，u3分別代表直播間各類指標(biāo)、主播各類指標(biāo)和商品各類指標(biāo)。

再對(duì)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行建立因素集：

u1={x1，x2，x3，x4，x5，x6}

其中， x1，x2，x3，x4，x5，x6分別代表直播間色調(diào)、直播間氛圍、直播時(shí)長、直播時(shí)間段、直播過程的真實(shí)感、購物體驗(yàn)感。

u2={y1，y2，y3，y4，y5}

其中，y1，y2，y3，y4，y5分別代表主播語言表達(dá)、主播性別、主播顏值、主播名氣、商品介紹。

u3={z1，z2，z3}

其中，z1，z2，z3分別代表商品價(jià)格、商品優(yōu)惠、商品實(shí)用性。

2. 建立評(píng)價(jià)集

對(duì)于14個(gè)指標(biāo)集，根據(jù)專家討論得出的經(jīng)驗(yàn)，將評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)劃分為Q={95，80，70，60，45}。而對(duì)于第一層次的三個(gè)指標(biāo)u1，u2，u3，假設(shè)它們的評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)為{S1，S2，S3}，它們的分?jǐn)?shù)通過第二層次的分?jǐn)?shù)與權(quán)重計(jì)算得來。

3. 建立權(quán)重集

對(duì)于第一層次的三個(gè)因素u1，u2，u3，賦予各因素不同的權(quán)重

其中p矩陣為這14個(gè)指標(biāo)的五級(jí)量表的頻數(shù)百分比。

（三）基于層次分析法的權(quán)重確定

1. 層次分析法概述

首先定義判斷的標(biāo)度如表1所示。

2. 定義各因素集的標(biāo)度矩陣

根據(jù)表1的權(quán)重標(biāo)度方法，在利用德爾菲法征詢專家意見的基礎(chǔ)上，X、Y、Z對(duì)應(yīng)的因素兩兩相對(duì)重要性判斷矩陣如下：

（四）基于模糊綜合評(píng)價(jià)法的用戶滿意度計(jì)算

由權(quán)重矩陣和評(píng)價(jià)模型算出X，Y，Z的得分：

S1=BPQT=80.36

S2=CPQT=76.79

S3=DPQT=70.37

所以根據(jù)評(píng)價(jià)模型，最終滿意度總打分為R=A（S1，S2，S3）=75.63

滿意度分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)=（95，80，70，60，45），綜合以上得出，綜合評(píng)價(jià)為分75.63分。

五、“S-O-R模型”中消費(fèi)者沖動(dòng)性網(wǎng)購行為影響因素研究結(jié)果匯總（見表2）

六、基于模糊綜合評(píng)價(jià)法的用戶滿意度分析結(jié)果匯總

第一，用戶對(duì)于直播間指標(biāo)較為滿意。

第二，用戶對(duì)于主播指標(biāo)十分重視。

第三，用戶對(duì)于商品指標(biāo)滿意程度較低，急需改進(jìn)。

第四，用戶對(duì)“直播帶貨”式的購物模式總體滿意度較高。

參考文獻(xiàn)：

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[3]沈燕，趙紅梅.基于情境理論的消費(fèi)者沖動(dòng)性購買行為分析——以淘寶直播秒殺為例[J].經(jīng)營與管理，2018（08）：124-130.

（作者單位：煙臺(tái)理工學(xué)院）