摘 要：在互聯(lián)網(wǎng)及通信技術(shù)快速發(fā)展，國民經(jīng)濟(jì)不斷提高的大環(huán)境下，直播帶貨行業(yè)開始興起，并逐漸走向成熟。文章主要通過運(yùn)用層次分析法，分析直播帶貨的影響因素，計(jì)算以商品、主播、消費(fèi)者等為主要影響因素的權(quán)重，分析各個(gè)因素對(duì)抖音直播帶貨的影響程度，根據(jù)研究分析結(jié)果為直播帶貨的有效運(yùn)行提供建議。

關(guān)鍵詞：影響因素;直播帶貨;層次分析法;德爾菲法

一、網(wǎng)絡(luò)直播帶貨的特點(diǎn)

1.門檻低

直播帶貨行業(yè)準(zhǔn)入門檻低，大批人員進(jìn)入這一行業(yè)。艾瑞咨詢發(fā)布的《2021年中國直播電商行業(yè)研究報(bào)告》顯示，截至2020年年底，行業(yè)內(nèi)主播人數(shù)已經(jīng)達(dá)到123.4萬人。各大平臺(tái)設(shè)置的直播準(zhǔn)入要求不高，以抖音為例，主播若要進(jìn)行“直播帶貨”，只需通過“帶貨權(quán)限申請”，即滿足公開發(fā)布作品數(shù)量超過十個(gè)和賬號(hào)粉絲數(shù)量達(dá)到一千人以上的要求，并繳納500元的作者保證金。

2.流量大

目前，我國互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量較多，據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2021年6月，我國互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模已達(dá)到10.11億，占全球互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量五分之一。隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量規(guī)模不斷擴(kuò)大，抖音、快手等各大短視頻直播平臺(tái)注冊用戶數(shù)量也不斷增多，日活躍用戶量也呈指數(shù)式增長。據(jù)官方數(shù)據(jù)顯示，截至2021年2月11日，抖音日活躍用戶數(shù)已突破7億，居第二位的快手日活躍用戶也已突破2.95億。大基數(shù)的用戶量和龐大的日活躍用戶為各大平臺(tái)的直播帶貨提供了顧客基礎(chǔ)。

3.匹配準(zhǔn)

商家利用大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，通過關(guān)聯(lián)、推薦、回歸等多種科學(xué)算法，收集、存儲(chǔ)和處理用戶信息、商品信息，有效預(yù)測消費(fèi)者購物需求，并向潛在客戶實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推送。精準(zhǔn)匹配定位的方式，不僅節(jié)約了消費(fèi)者線上搜索自己喜好的商品的時(shí)間，促進(jìn)了商品的消費(fèi)，還拉動(dòng)了企業(yè)的生產(chǎn)發(fā)展，為企業(yè)創(chuàng)新生產(chǎn)技術(shù)，打造自身的品牌聲譽(yù)提供了動(dòng)力。

二、研究可行性分析

1.直播帶貨行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

目前我國直播帶貨行業(yè)的發(fā)展受多方面因素的影響，宏觀分類為技術(shù)因素、經(jīng)濟(jì)因素以及政策因素等。在各方面因素的影響下，直播帶貨行業(yè)呈波浪上升式發(fā)展。多方面的推動(dòng)因素充分展現(xiàn)了直播帶貨行業(yè)發(fā)展的巨大潛力。

（1） 技術(shù)層面

目前我國數(shù)據(jù)技術(shù)供應(yīng)企業(yè)在相關(guān)技術(shù)發(fā)展上有所造詣，以阿里云為代表，其從2019年提供的ADB3.0到如今的OceanBase開源等數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)，為企業(yè)提供了數(shù)據(jù)技術(shù)方面的支持，大大節(jié)約了大數(shù)據(jù)量企業(yè)的運(yùn)營成本。

基于云計(jì)算、CDN技術(shù)的視頻播放系統(tǒng)，有效解決了服務(wù)器負(fù)載不均的情況，避免了由于過高的負(fù)載而使服務(wù)器崩潰的情況，為用戶提供了可靠、高質(zhì)的直播體驗(yàn)。此外，隨著我國5G移動(dòng)通信技術(shù)的廣泛普及，直播帶貨更能夠打破空間限制，從而更好更快地實(shí)現(xiàn)主播與消費(fèi)者的實(shí)時(shí)互動(dòng)。

（2） 政策層面

通過對(duì)2021年國家最新出臺(tái)的《“十四五”電子商務(wù)發(fā)展規(guī)劃》的分析以及各方面專家的解讀，充分了解到國家對(duì)電子商務(wù)發(fā)展的高度重視，以及對(duì)電子商務(wù)在發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)、建設(shè)數(shù)字中國方面起到關(guān)鍵性作用的高度肯定?！兑?guī)劃》明確了電子商務(wù)“四個(gè)重要”的發(fā)展目標(biāo)，描繪了“五個(gè)成為”的愿景，確立發(fā)展原則和導(dǎo)向，完善了發(fā)展指標(biāo)體系，構(gòu)建了電子商務(wù)新發(fā)展格局的戰(zhàn)略框架，為電子商務(wù)未來發(fā)展鋪平了道路。

2.相關(guān)研究

《電商直播帶貨中用戶購買意愿的影響因素研究》從消費(fèi)者角度出發(fā)，通過調(diào)查問卷等方法研究消費(fèi)者購買意愿的影響因素及其影響程度，論證得出了商品需求、促銷刺激和信任程度的正向影響效果?！峨娚唐脚_(tái)網(wǎng)紅直播帶貨的問題及對(duì)策研究》中，筆者從主播角度出發(fā)，分析了當(dāng)前直播帶貨所存在的，例如直播間生態(tài)關(guān)系失衡、營銷形式重復(fù)等問題，并就此些問題給出了具體的解決方法。

目前為止，我國有關(guān)直播帶貨影響因素的綜合性研究較少，單一角度研究較多，因此筆者認(rèn)為有必要進(jìn)行相關(guān)方面的綜合性研究。本文筆者希望通過搜集信息，結(jié)合專家意見，借助層次分析法來進(jìn)行直播帶貨影響因素的綜合性分析，為直播帶貨行業(yè)相關(guān)人員提供可供參考的研究成果。

三、直播帶貨影響因素分析

1.分析方法簡介

（1） 層次分析法

層次分析法即AHP 法（Analytic Hierarchy Process），是由美國著名的運(yùn)籌學(xué)家，匹茲堡大學(xué)薩蒂教授（T.L.Saaty）于20世紀(jì)70年代提出來的一種定性與定量分析相結(jié)合的多目標(biāo)決策方法，其核心是把一個(gè)復(fù)雜決策問題表示為一個(gè)有序的遞階層次結(jié)構(gòu)，通過比較判斷，計(jì)算各種決策行為、方案和決策對(duì)象在不同準(zhǔn)則及總準(zhǔn)則之下的相對(duì)重要性量度，從而據(jù)之對(duì)其進(jìn)行優(yōu)劣排序，為決策者提供決策依據(jù)。

（2） 德爾菲法

德爾菲法采用專家背靠背發(fā)表意見的方式，即專家之間不進(jìn)行相互討論，通過多輪次調(diào)查專家對(duì)問卷所提問題的看法，經(jīng)過反復(fù)征詢、歸納、修改，最后匯成專家基本一致的看法，作為預(yù)測的結(jié)果。筆者誠請了15名相關(guān)領(lǐng)域的專家，通過調(diào)查問卷和反復(fù)征求、修改的方式，收集相關(guān)影響因素的信息。

本文以層次分析法為主，德爾菲法為輔，對(duì)直播帶貨各影響因素的重要性進(jìn)行分析、排列。

2.建立層次結(jié)構(gòu)模型

本文從消費(fèi)者角度分析影響直播帶貨的因素，主要概括為商品、主播、消費(fèi)者、服務(wù)和情景四個(gè)方面，每個(gè)方面有多個(gè)子因素。筆者根據(jù)這些因素構(gòu)建一個(gè)包含目標(biāo)層，一級(jí)指標(biāo)、二級(jí)指標(biāo)的層次結(jié)構(gòu)模型，具體如表1。

3.構(gòu)建判斷矩陣

根據(jù)對(duì)15個(gè)專家進(jìn)行調(diào)查問卷所得出的結(jié)果構(gòu)建判斷矩陣，筆者采用常見的1-9標(biāo)度法，見表2;根據(jù)兩兩比較的方式，構(gòu)建出判斷矩陣（此處為A-B的判斷矩陣），見表3。

4.重要性及一致性檢驗(yàn)

（1） 層次排序

根據(jù)判斷矩陣，結(jié)合相關(guān)公式，計(jì)算出一級(jí)指標(biāo)中每個(gè)因素的相對(duì)重要性即相對(duì)權(quán)重。分為以下幾個(gè)步驟。

第一步，計(jì)算判斷矩陣中每一行元素的乘積Mi（Mi=ai1* ai2*ai3*ai4，…，ain）

根據(jù)判斷矩陣數(shù)據(jù)，可得M1=45，M2=3，M3=1/45，M4=1/3

第二步，計(jì)算Mi的n次方根，求得商品B1、主播B2、消費(fèi)者B3、情景與服務(wù)B4的初始權(quán)重，，n為階數(shù)。此矩陣中，n=4。

根據(jù)第一步計(jì)算Mi的4次方根：=2.5900，=1.3261，=0.3861，=0.7598

第三步，根據(jù)公式，對(duì)向量=[=2.5900，=1.3261，=0.3861，=0.7598]T進(jìn)行歸一化處理，得到商品B1、主播B2、消費(fèi)者B3、情景與服務(wù)B4的相對(duì)權(quán)重，

商品因素的相對(duì)權(quán)重W1=0.5127

主播因素的相對(duì)權(quán)重W2=0.2605

消費(fèi)者因素的相對(duì)權(quán)重W3=0.0764

情景與服務(wù)因素的相對(duì)權(quán)重W4=0.1504

（2）一致性檢驗(yàn)

首先，根據(jù)公式計(jì)算判斷矩陣最大特征根λmax，λmax=。其中，（AW）i表示向量AW的第i個(gè)分量。

根據(jù)公式，計(jì)算得：λmax=4.1975

其次，根據(jù)公式計(jì)算矩陣一致性指標(biāo)CI，CI=，查表獲得平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI。

根據(jù)公式，計(jì)算得：CI=0.0658，RI=0.90

最后通過公式CR=求得CR的值，若CR≤0.10，則表示判斷矩陣滿足一致性，否則需要對(duì)判斷矩陣進(jìn)行調(diào)整，直到滿足一致性為止。

根據(jù)公式，計(jì)算得：CR=0.0740≤0.10，一致性檢驗(yàn)通過。

5.直播帶貨影響因素整體權(quán)重總排序

各一級(jí)指標(biāo)對(duì)二級(jí)指標(biāo)的判斷矩陣的分析步驟與上述相同，因此不做展開計(jì)算，直接列出權(quán)重總排序，如表4。

四、研究結(jié)果分析與建議

1.商品層面

商品的性價(jià)比對(duì)直播帶貨的影響較大，所占權(quán)重為0.5449，描述的真實(shí)性次之，買家評(píng)價(jià)和優(yōu)惠折扣的影響較小。據(jù)此可知，商品的性價(jià)比是商品層面的重要指標(biāo)。在商品層面，相關(guān)人員應(yīng)該注重價(jià)格與性能方面的調(diào)節(jié)，通過性能演示等方法使消費(fèi)者對(duì)商品性能的認(rèn)知往好的方面改變的同時(shí)，采用薄利多銷的經(jīng)營策略，讓消費(fèi)者擁有高性價(jià)比的感知。

2.主播層面

主播的作品質(zhì)量所占權(quán)重為0.5205，專業(yè)性和直播形象權(quán)重相同，粉絲活躍度影響較小。因此需要主播提高作品質(zhì)量，在素材的構(gòu)思、拍攝和剪輯方面投入一定的精力，同時(shí)，需要具有一定的想象力，這樣才能夠吸引更多的人關(guān)注主播，為主播的直播帶貨提供粉絲基礎(chǔ)和熱度。

3.消費(fèi)者層面

消費(fèi)者的個(gè)人偏好所占權(quán)重為0.5638，對(duì)直播帶貨的影響較為突出。根據(jù)每個(gè)人消費(fèi)習(xí)慣的不同以及獨(dú)特的個(gè)人偏好，直播帶貨應(yīng)該注重商品種和營銷模式的多樣化，通過創(chuàng)新使消費(fèi)者體會(huì)到不同的消費(fèi)體驗(yàn)和新穎感受，避免消費(fèi)者由于千篇一律的營銷模式而產(chǎn)生審美疲勞，或者是受限于商品的有限選擇。

4.情境與服務(wù)層面

售后保障影響較大，所占權(quán)重0.4103，咨詢服務(wù)次之，其他因素影響較小，這說明商品的售前與售后對(duì)直播帶貨影響較為顯著。除了主播對(duì)商品的介紹外，消費(fèi)者主要是通過向客服咨詢來了解商品的相關(guān)信息以及商品的售后服務(wù)。因此，在咨詢方面，客服應(yīng)該非常熟悉直播商品，并且能夠做到及時(shí)的回復(fù)消費(fèi)者問題，保持良好態(tài)度的同時(shí)，遵守誠信經(jīng)營的準(zhǔn)則;在售后方面，客服應(yīng)提供并告知消費(fèi)者與商品相關(guān)的售后服務(wù)，能夠?yàn)榇俗龀鼍邆湫ЯΦ某兄Z并一貫執(zhí)行。

五、結(jié)語

筆者通過層次分析法對(duì)直播帶貨影響因素進(jìn)行了綜合性研究，利用數(shù)據(jù)來展現(xiàn)出各因素之間的相對(duì)重要性并且進(jìn)行了分析，提供了一些意見。但是，此項(xiàng)研究主要通過專家評(píng)分的方式來進(jìn)行，具有一定的主觀性，其結(jié)論可能不能代表廣大消費(fèi)者。因此，筆者認(rèn)為可以利用其他的模型來實(shí)行進(jìn)一步分析，使結(jié)論更加完善。

參考文獻(xiàn)：

[1]袁君霞.直播電商分析與優(yōu)化——基于福格行為模型[J].企業(yè)管理，2022（03）：113-116.

[2]劉潔.電商大數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)中邏輯回歸算法的應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程，2021（18）：154-155.

[3]吉高卿，秦景，馮英偉，等.基于云計(jì)算和CDN的視頻播放系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2019，15（01）：218-219.

[4]韓可.電商直播帶貨中用戶購買意愿的影響因素研究[D].浙江傳媒學(xué)院，2021.

[5]蘇瑤.電商平臺(tái)網(wǎng)紅直播帶貨的問題及對(duì)策研究[D].河北大學(xué)，2021.

[6]張志峰.基于定量分析的高校圖書館網(wǎng)站評(píng)價(jià)研究[D].武漢大學(xué)，2004.

[7]劉超.德爾菲法起源及其在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用中的研究[D].山西醫(yī)科大學(xué)，2021.

作者簡介：金猷勛（2000.08- ），男，漢族，籍貫：浙江溫州，寧波大學(xué)科學(xué)技術(shù)學(xué)院，本科在讀，研究方向：貿(mào)易經(jīng)濟(jì)