淘寶主播對消費者購買意愿的影響實證研究摘要消費者在購買前通過網絡獲取產品信息已成為一種習慣，活躍于社交電商平臺、具備豐富產品知識與購買經驗的電商主播作為消費者的重要信息來源，為消費者提供信息或建議并對消費者的購買意愿產生影響。目前，許多企業或商家將淘寶直播間作為營銷陣地，通過直播間為品牌、產品引流，以提升曝光度和產品銷量等。然而，部分企業或商家為追求流量和銷量，盲目地選用大量主播開展不當的推廣活動，為企業或商家帶來了負面效應。因此，為充分、有效地發揮淘寶主播在企業營銷活動中的積極作用，探究主播對于消費者購買意愿的影響非常重要本文從消費者行為視角出發，基于長尾理論、情境理論、意見領袖等相關理論，構建淘寶主播對消費者購買意愿影響的研究模型，并結合前人研究中的變量測量量表設計調查問卷，通過網絡獲取數據后開展實證分析，驗證淘寶主播對消費者購買意愿的影響機制。最終得到以下結論：搜索成本的降低、購買情境的營造、淘寶主播的專業性、知名度及對產品的涉入度的提高都有助于提高消費者的購買意愿。本研究深入探討了直播間及主播對消費者購買意愿的影響，為后續研究提供了理論指導，并在實踐中給出商家培育主播及營銷推廣策略制定的建議。關鍵詞：淘寶主播；直播間；消費者行為視角；消費者購買意愿 目錄第1章緒論 第1章緒論1.1研究背景與意義1.1.1研究背景隨著互聯網技術的快速發展，在5G時代和流量降費提速的背景下，我國電商直播行業成為發展新趨勢。據中國互聯網信息中心最新發布的第46次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示：截至2020年6月，我國互聯網用戶數量較2020年3月增加了3625萬，達到9.40億，互聯網普及率達67.0%。我國網絡直播用戶規模達5.62億，其中電商直播用戶為3.09億，占網民總數的32.9%。電商直播一度成為2020年上半年發展最快的互聯網應用之一。統計數據顯示，2020年上半年國內電商直播超過1000萬場，活躍主播數超40萬，觀看人數超過500億。與傳統的電商相比，電商直播完美結合“線上”與“線下”，在傳統電商的基礎上讓主播與消費者進行實時互動，營造良好購物氛圍的同時提升消費者的購買體驗。2016年3月，淘寶app開始嘗試直播模塊，如今，淘寶直播助力商家及網絡紅人通過直播方式與粉絲及消費者進行營銷互動，已經成為淘寶天貓商家最為快速及有效的銷售模式之一。2020年雙十一預售首日，主播薇婭與李佳琦的銷售額均超過30億，電商直播的效應由此可見。中國互聯網信息中心的調查顯示，有74.3%的消費者會在購物前搜索相關的產品信息和使用者評價作為決策參考。在信息鋪天蓋地的互聯網世界里，如何在短時間內快速有效地挖掘所需信息成為消費者的難題，專業主播的出現為消費者挑選商品提供了思路，因此本文針對淘寶平臺的電商主播如何影響消費者購買意愿進行研究，為電商直播行業提出意見。1.1.2研究意義從理論意義上看，電商直播形式近兩年發展迅速，學界對其的研究主要從行業、技術視角出發，從消費者與主播行為視角出發探討電商直播的研究較少。隨著互聯網購買方式的多元化發展，消費者獲取信息的渠道和方式越來越多，購買方式也逐漸變得個性化，電商主播對消費者的購買意愿產生的影響值得商榷。本研究從淘寶主播特征出發，研究電商主播對消費者購買意愿的影響，有助于拓寬對電商直播和消費者心理的思考，豐富電商主播模式的研究體系，為后續相關研究提供數據支持。從現實意義上看，電商主播如雨后春筍般涌現，各大網購平臺都推出了電商直播形式，主播試用產品后發表評價，在直播中回答網友彈幕提出的問題，成為與消費者接觸最廣泛、近距離的群體。淘寶作為其中受眾最廣的電商平臺，通過研究其電商主播對消費者購買意愿的影響能為更好地樹立主播個人形象，營造直播間氛圍提供建議，更好地刺激消費者的購買意愿，為直播平臺的建設提供積極性建議。1.2國內外研究現狀及分析1.2.1淘寶主播相關研究作為網絡主播的一個分支，電商主播與傳統意義上的網絡主播之間存在著一些不同，敖鵬（2016）指出二者之間的主要區別在于電商主播的門檻相對網絡主播而言更高。這意味著，與普通人相比，擁有專業知識的專業主播和更強受眾群體的明星主播更受商家青睞，更容易成為電商網絡主播。其次，電商主播的收入渠道更廣，除了網絡主播源于觀眾的打賞或者贈送的虛擬禮物，電商網絡主播還擁有另一重要的收入來源，即產品宣傳推廣費。根據于歡（2017）的研究，電子商務網絡主播的專業性和質量相對較高。他們積極塑造和維護自己的個人形象，并不斷學習以提高他們的專業水平，同時，還需要對接企業代言，通過專業的團隊維護粉絲群體及進行直播策劃。董鵬（2018）認為，與線下導購相比，電商主播依托電商平臺為消費者提供更加方便、快捷的購物體驗。同時，隨著近年來消費者生活節奏的日益加快，其自主比價的認識變得越來越弱，他們更加依賴熟人推薦和名人來選購商品，電商主播可以根據產品來源檢查質量，推送性價比最優的產品，以提高消費者的信任度和認可度。劉佳琳（2018）認為電商主播語言生活化、銷售技巧強、運營能力強、具有更多的耐心和服務精神。結合電商直播特質，本研究將電商主播定義為借助電商直播平臺，在某商品領域有一定專業知識，以產品宣傳、品牌曝光和促銷為目的，通過試用產品并分享經驗以促進消費者購買商品的網絡主播。根據直播的內容，淘寶直播將主播分為四個級別。一級是具有較高知名度和一定主持素養的明星主持人，例如何炅，汪涵等；第二級是具有豐富現場直播經驗也有一定知名度的專業主持人，例如薇婭，李佳琦等。第三級是活躍度高，擁有較多粉絲或帶貨能力較強的網絡名人。第四級是僅擁有商品但不受歡迎的淘寶商店商家，或擁有一些商品信息但不專業的草根主播。其中，淘寶直播平臺更加注重二級主播的培養，即專業主持人。通過為這些有經驗的主持人提供更多的展示資源，提高他們的知名度，從而為淘寶直播平臺帶來更大的流量和更強大的購買力。1.2.2購買意愿相關研究Fishbein等人最早于1975年通過將“意愿”這個概念從心理學延伸到購物中，將購買意愿定義為消費者進行購買行為的主觀概率，是消費者的態度、評價和其他因素共同作用的結果，是預測消費者行為最關鍵的因素。Bagozzi（1989）研究發現，某雜志讀者的購買意愿和行為之間有著緊密的關聯。商家應該深入掌握消費者的購買意圖，提前對他們的購買行為做出預測。國內學者王崇，李一軍（2006）提出購買意愿既能夠反映消費者對購買產品的態度，又能夠體現消費者做出購買決策的幾率大小。俞林（2016）認為消費者的行為意愿決定其是否對某一對象采取特定的行動。移動網絡購物情境下，購買意愿與傳統購物情境中一樣意味著消費者購買特定商品和服務的可能性。特殊的是，網絡情境帶來了更多相關產品和服務的信息，消費者可以通過互聯網渠道進行收集和分析，這些信息通過作用于消費者的購買意愿并進一步影響其在網購情境中的決策行為。國內外學者對消費者購買意愿的內涵闡述雖略有不同，但大部分學者都將購買意愿視為消費者的心理表現，是消費者產生購買行為的可能性條件，可作為關鍵指標來預測消費者的購買行為。針對影響消費者購買意愿因素，國內外學者也進行了大量研究。Eroglu（2001）等人將SOR模型引入網絡購物，研究發現特定的線上購物場景對消費者行為存在一定影響，并伴隨消費者個性特征的不同而異。Poddar（2008）等人將顧客導向的概念引入網絡環境，對服裝電商平臺中消費者感知質量與購買意愿的關系進行了研究，研究表明顧客導向對感知質量與購物意愿存在直接影響。Shukla（2010）等人認為消費者在網購情境中的購物經歷可被劃分為由需求認知，信息收集，方案對比到購買決策和購買評價的過程，而消費者在購買前收集與獲取的產品信息將直接影響最后的購物決策。Chen（2017）研究發現價值相容性、消費體驗傳遞和良好的產品展示對提高消費者購買意愿有著積極的影響。我國學者劉枚蓮和黎志成（2006）對比了傳統購物模式與電子商務中的購買行為，認為網購場景中的消費者有以下幾個特點：關注網站的方便性、購物選擇廣、安全性與可靠性。魏明俠，肖開紅（2006）基于消費者感知構建了B2C電子商務交易行為影響因素模型，驗證了感知有用性和感知便利性與購買意愿存在密切相關。郭蓉和李燕（2018）則發現互動性、娛樂性、優惠性、主觀規范、行為態度、感知行為控制會對消費者的購買意愿有著積極影響。1.2.3研究評述以上研究表明電商直播已借助互聯網技術的進步快速發展，成為市場廣闊的新型行業，發展潛力巨大。主播作為直播內容的傳播者也被認為能夠影響消費者的購買。關于意見領袖的研究成果也頗豐，但多集中營銷與公共事務等領域，在電商直播行業中對電商主播作為意見領袖的研究較少，在電商直播場景下的消費者購買意愿影響因素也少有涉獵，其中又以案例分析和訪談的研究占多數，難以凸顯電商直播與其他營銷模式的本質區別。在電商直播情境中，主播是信息的源頭，同時是購物情境的重要創造者，作為意見領袖的特征對消費者的購買意愿有一定影響。故本文從電商直播場景中的消費者視角出發，通過分析直播平臺的現實場景與主播作為意見領袖的特征，結合實證分析探討其中影響消費者購買意愿的因素并探究淘寶主播是否會顯著影響消費者購買意愿。1.3研究內容與方法1.3.1研究內容在營銷環境逐漸多元化的現代社會，影響消費者購買意愿的因素五花八門，本研究從“電子商務+直播”模式入手，參考國內外學者關于影響購買意愿因素的相關研究，結合當下線上直播營銷的現狀和特點，從主播維度入手，探究在電商直播購物情境下，淘寶主播對消費者購買意愿的影響。本文將從五個方面進行展開，具體內容如下：第一章首先對本文的研究背景進行簡單闡述，接著結合淘寶主播與消費者購買意愿的現實發展情況及以往研究提出本文的研究意義，最后對文章的研究架構、方法等進行說明。第二章基于相關文獻對本文涉及的長尾理論、情景理論、意見領袖等方面的研究進行簡單介紹，給出本文對各變量的定義并確定其維度，分析變量之間的關系提出假設，總結出本研究的理論模型。第三章結合前人的成熟量表設計適合本文的問卷，定義主要的調研對象并介紹問卷的發放與處理情況，最后對回收數據進行初步的基本特征描述。第四章本部分將使用數據處理軟件SPSS25.0對回收數據進行描述性統計分析、相關分析及回歸分析，介紹驗證方法的原理并驗證假設是否成立。第五章歸納總結本研究的結論，給電商直播行業和主播提出建議。1.3.2研究方法首先通過梳理當前國內外學者對淘寶主播與消費者購買意愿的研究，結合相關理論提出本研究的假設，而后參考相關成熟量表設計調查問卷，以觀看淘寶直播的消費者為對象收集相關數據，分析收集的數據并驗證淘寶主播對消費者購買意愿的影響，最后根據實證研究結果對淘寶直播平臺及主播個人提出建議。 第2章理論模型與研究假設2.1長尾理論長尾理論(TheLongTailEffect)最初由美國《連線》雜志主編ChrisAnderson于2004年10月提出,用來描述亞馬遜和Netflix等網站的商業和經濟模式。傳統的“二八定律”認為,20%的核心產品創造80%的效益，但是ChrisAnderson研究發現，當商品儲存、展示、流通的渠道和場地足夠寬廣,產品生產的成本急劇下降，以至于個人可以進行生產時,幾乎任何看似需求極低的產品,都會有人買。這些需求和銷量較低的產品占據的共同市場份額幾乎可以和主流產品的市場份額相當,甚至更大。我國學者田鑫鑫與田晶晶（2020）認為，長尾的力量在于普及生產工具，傳播工具以及連接供求關系。淘寶直播通過免費進駐吸引更多商家加入，根據不同的細分市場，直播將針對定位精準的人群進行差異化的產品銷售。同時，淘寶為眾多主播及商家提供平臺，打破地理與空間的限制，使消費者獲得產品的途徑更加多樣化。在電商長尾市場中，不論是淘寶通過算法為消費者進行推薦，或是直播間的關鍵意見消費者為其它消費者提供建議，抑或是長尾消費者通過口口相傳一進到更多人進行購買行為，都能夠降低消費者的搜索成本，提高購買意愿。基于以上理論，提出以下假設：H1：搜索成本的降低對消費者購買意愿有積極的促進作用。2.2情境理論Belk(1975）首次提出情境理論，他認為情境由物理環境、時間、任務、社會環境、先行狀態5個因素構成。李華敏等（2010）認為情境指的是個人在消費者進行消費或購買活動時所面臨的短期環境因素，例如購物期間的氣候，購物場所的擁擠程度以及消費者的情緒。沈燕等（2018）以情境理論為基礎，認為互動因素對消費者購買行為具有顯著的作用。直播間的空間布局和過程中的氣氛渲染將消費者置于購物情境中，動態活動打破了靜態畫面，主播通過動態展現產品最真實的樣子讓顧客對產品有更詳細的了解。除此之外，張碩（2019）認為淘寶直播間還存在氛圍烘托，用戶在點擊商品鏈接時即使未做出實際購買行為，直播界面顯示的其他用戶購買西悉尼一定程度上也烘托出了一種濃厚的購物氣氛，激發消費者進行購買行為。主播在直播期間發放限時優惠券與限制購買數量等方式都營造出產品短缺的現象，丁美玲（2018）指出通過這種限時情境刺激，營造了一種搶購的氛圍，消費者心理賬戶的存在將可能驅動自身做出一些非理性的消費行為。同時，姜佳奇（2019）的研究表明互動也是直播中必不可少的一種方式。直播的高度互動性，使得消費者既可以與主播互動，讓主播為其在線解答，增強客戶好感度，也可以與其他同步觀看的消費者互動，詢問其他消費者的購買體驗。因此，消費者可能會因為其他人的購買行為和良好的產品體驗而從眾購買，卻沒有足夠的產品知識或無法衡量他們是否需要該產品。基于以上理論，提出以下假設：H2：直播間的購買情境對消費者購買意愿有顯著的正向影響。2.3意見領袖相關理論意見領袖作為重要的口碑來源和口碑營銷的主要參與者，在口碑傳播中起著重要作用，他們不同的個人特征會對傳播結果有不同的作用。主播對電商產品推廣的意義不言而喻，實際上主播在淘寶直播間中扮演著意見領袖的角色，因此研究淘寶主播對消費者購買意愿的影響可以借鑒意見領袖的相關研究成果。意見領袖一詞最早出現由PaulF.Lazarsfeld（1944）在兩級傳播論中提出，意見領袖在某些領域認識深刻或具有某種專長，通過傳遞給普通群眾加工過的信息使其更具針對性和有效性地來影響群眾的態度和意愿。Rogers和Cartano（1962）從決策的視角出發的研究認為人們有意愿向意見領袖尋求信息，意見領袖會影響人們的決策。早期的研究肯定了意見領袖在營銷、公共事務等方面的影響力。Stern和Gould（1988）提出意見領袖可以在消費領域通過傳播口碑信息來影響他人的態度，這種影響往往是非正式的，對于消費者來說，來自意見領袖的建議通常比大眾營銷更加使人信服。意見領袖在營銷學上又被稱為KOL（KeyOpinionLeader），譚羽利（2017）將其定義為：擁有更多、更準確的產品信息，且為相關群體所接受或信任，并對該群體的購買行為有較大影響力的人。隨著網絡的普及和網民規模的不斷增長，在網絡平臺上發表看法的人越來越多，其中轉化為意見領袖的人數也逐漸上升，網絡意見領袖隨之被學者關注。涂紅偉和嚴鳴（2014）綜合國內外學者的研究成果，提出網絡意見領袖會影響追隨者的態度和行為，他們在某方面具備一定專業知識，愿意借助網絡平臺發表對產品或服務的看法，以進行口碑傳播。現有的相關研究主要從信息來源視角探討包括電商主播在內的網絡意見領袖對消費者購買意愿的影響，一般包含專業性、交互性、產品涉入和知名度等，然而這些特征是否都直接影響消費者購買意愿，目前仍未形成統一意見。根據需求動機理論，消費者在購買商品時會受到主播推薦與直播間其他人言論或行為的刺激，在這種外部刺激下產生動機，最后做出是否購買的決策。Gilly（1998）發現，口碑發出者的專業程度高時，消費者的感知風險會降低，消費者會更加愿意接受建議，購買相關產品。主播在產品推薦過程中擔任著信源的角色，Sussman和Siegal（2003）提出信源專業性和可信性對消費者的購買欲望有正向影響。Chevalier和Mayzlin（2006）研究發現，擁有一定名聲的人對產品發表的評價往往會影響產品銷量的走勢，而名聲和高曝光都是知名度的體現。隨著研究持續深入，國內學者也收獲了一定成果。夢非（2012）實證研究表明專業性、產品涉入度、知名度、交互性的四個維度均對消費者的購買意愿產生正向影響。以服裝消費者為研究對象，劉娟（2016）劉娟采用了知名度、專業性、同質性、關系強度四維度，分別研究了對消費者購買意愿的影響，最終結果表明，知名度和專業性對消費者購買意愿產生正向影響。鐘緒君和王燕榮(2016)指出電商主播多樣化的互動方式能夠帶給消費者親切感，從而通過滿足消費者的情感需要來提高消費者的購買意愿。劉赫（2019）研究認為僅有知名度直接影響消費者購買意愿。基于以上理論，提出以下假設：H3：淘寶主播作為意見領袖對消費者購買意愿有顯著的正向影響。其中H3a：淘寶主播的專業性對消費者購買意愿有顯著的正向影響。H3b：淘寶主播的知名度對消費者購買意愿有顯著的正向影響。H3c：淘寶主播的產品涉入度對消費者購買意愿有顯著的正向影響。2.4研究模型第3章研究方案設計3.1變量測量3.1.1搜索成本測量搜索成本的測量量表借鑒ChrisAnderson（2004）的研究，主要從意見征詢，購買途徑及找尋商品的效率三部分來進行，量表包括A1、A2、A3四個題項。表SEQ表\*ARABIC1搜索成本測量量表變量編號問項搜索成本A1我會選擇在身邊人推薦的直播間購物A2我能在直播間迅速找到自己想買的產品A3直播中我會經常詢問淘寶主播的意見3.1.2購買情境測量結合Belk提出的情境理論及沈燕（2018）對于直播間情景的研究，本文購買情境的測量將從從眾購買行為、優惠券等活動、直播間的互動等多方面進行，量表包括B1、B2、B3、B4四個題項。表SEQ表\*ARABIC2購買情境測量量表變量編號問項購買情境B1在直播間會從眾購買B2直播間的優惠券或秒殺活動通常能引起我的注意B3在直播間與他人互動感到一種滿足感3.1.3淘寶主播特征測量在淘寶主播個人維度，根據意見領袖等相關理論，本研究主要借鑒了國內學者夢非（2012）的研究，將淘寶主播作為意見領袖的個人特征劃分為知名度、專業性、對產品的涉入度三個維度，量表包括C1-C11十一個題項。在知名度的測量方面，夢非（2012）根據扎根分析設計量表包括“有名望”、“被公眾熟知”、“有影響力”三方面測量意見領袖知名度。本研究借鑒夢非的成果，對電商網絡主播知名度設計如下意見領袖知名度量表。專業性方面本研究主要從產品角度分析。為了確保問卷設計的有效性與準確性，本文主要借鑒了國內學者夢非（2012），劉娟（2016）等學者以及在國外學者的成熟量表基礎上，結合電商直播情境設計本研究的淘寶主播專業性量表。產品涉入度則主要從個人涉入角度設計問卷。Zaichkowsky（1985）設計的測量項目包括關注、愛好、有興趣、重要、有趣等方面。雖然較為全面，但是對于涉入度的測評是以意見領袖的角度評價，而不是從消費者角度評價。為此本研究結合Zaichkowsky（1985）量表，以及夢非（2012）的研究，設計淘寶主播的產品涉入度量表。表SEQ表\*ARABIC3淘寶主播特征測量量表變量編號問項專業性C1C2C3C4主播在直播行業有經驗主播在直播行業受過訓練主播具備其直播產品領域的相關知識主播再起直播產品領域有較強專業能力知名度C5主播在淘寶平臺為大家熟知C6主播有較高的號召力與影響力C7主播在媒體平臺出現頻率較高（微博、論壇等）產品涉入度C8主播非常喜愛這類產品C9主播非常關注這類產品C10C11主播平常使用直播產品頻率高主播對直播產品花了很多心思3.1.4購買意愿測量本研究將購買意愿作為研究的反應變量，主要參考Perk&Lee（2013）提出的消費者購買意愿的測量量表并結合電商直播情境，設計用戶在線購買意愿測量量表，量表包括D1、D2、D3三個題項。表SEQ表\*ARABIC4購買意愿測量量表變量編號問項購買意愿D1愿意在觀看直播的過程中將產品加入購物車D2愿意在觀看直播的過程中考慮購買商品D3愿意向身邊人介紹并推薦直播間購買的產品3.2問卷設計與實施3.2.1問卷結構本研究主要采用問卷調查的方式收集數據。問卷的內容包括卷首語、基本信息及問卷主體三部分，卷首語主要介紹問卷目的及填寫的不記名性；基本信息則對填寫者的年齡、性別、學歷等基本信息進行收集，若有觀看淘寶直播的經驗則繼續填寫，若無經驗則停止問卷填寫；問卷的主體部分主要針對本研究變量向填寫者收集信息本研究采用問卷調查的方式收集數據。問卷主要由卷首語、基本信息和問卷主體三部分組成。其中，卷首語主要是介紹問卷目的及填寫的不記名性以消除填寫人的擔憂；基本信息部分則對填寫人的年齡、性別、學歷等基本信息進行收集以及是否有觀看電商直播經驗，如果有則進行問卷主體部分的填寫，如果無則停止問卷填寫；問卷主體部分主要使填寫者回顧最近一次觀看電商直播的體驗并回答相關問題。研究變量主要采用多維度進行測量，每個維度包含多個指標。為保證量表信度與效度，本研究所使用的測量項皆來自現有研究及國內外成熟的研究量表，所有題項均采用李克特５度量表對被調查者態度進行測量，１表示“非常不同意”，５表示“非常同意”，同意程度依次遞增。3.2.2問卷發布與收集為了讓本次研究能夠對消費者購買意愿及淘寶平臺各方面做出客觀判斷，本研究的有效調查對象為看過淘寶直播的消費者。對此本調查設置了甄別題鎖定有效調查對象用以剔除不符合本研究的調查對象，確保數據的可靠性與客觀性。調查利用“問卷星”制作網絡問卷，在線上以鏈接的形式通過微信、QQ、購物群、朋友圈等渠道，讓符合研究條件的親朋好友進行滾雪球式轉發擴散，盡最大可能保證樣本的多樣性。本次調查共發放問卷252份，通過篩除沒有觀看過電商直播的以及所選選項相同、填寫時間過短的無效問卷后，有效問卷數量為211份，有效率為83.7%。第4章實證分析4.1樣本描述分析首先使用spss.24軟件對樣本進行描述性分析，對調查對象的情況有一個較為全面的了解，結果如下表所示：表SEQ表\*ARABIC5樣本描述性統計統計變量類型頻率百分比性別男9344.1%女11855.9%年齡18歲以下104.7%19-24歲9344.1%25-29歲6028.4%30歲以上4822.7%個人消費水平1000元以下2310.9%1000-3000元6832.2%3000-5000元8640.8%5000元以上3416.1%學歷高中/中專及以下136.2%大專7937.4%本科10348.8%碩士及以上167.6%職業學生8942.2%企事業在職員工8037.9%個體戶3416.1%其他83.8%分析數據顯示，男女比例為44.1%和55.9%，女性占比較多。由于剔除的從未看過淘寶直播的男性被調查者較多，且電商直播的受眾多為女性受眾，本研究整體數據符合電商直播整體受眾情況，比較合理。年齡方面，18歲以下占比4.7%，19-24歲占比最多，達44.1%，25-29歲占比28.4%，30歲以上占比22.7%。淘寶直播的受眾以90、00后為主，本研究的數據具有一定的代表性。在月消費水平方面，1000元以下占比10.9%，1000-3000元占比32.2%，3000-5000元占比40.8%，5000元以上占比16.1%，結合25歲以上人群占比為51.1%，這部分人大多已經工作且有穩定收入，月消費水平1000元以下的參與淘寶直播比例則較小，一定程度上反映出淘寶直播的用戶大多數為中高等消費人群。受教育程度方面，高中/中專及以下占比6.2%，大專占比37.4%，本科占比48.8%，碩士及以上占比7.6%，由此可見，網絡直播購物的消費人群大多屬于中高學歷層次。職業方面，學生占比42.2%，企事業在職員工占比37.9%，個體戶占比16.1%，這三個群體具有一定的消費能力，其他（農民、離退休人員等）占比較少。4.2信度與效度分析4.2.1信度分析信度是指問卷的可信程度，用Cronbadi’Alpha信度系數進行評判。使用SPSS24.0對分析問卷有效數據的Cronbadi’Alpha問卷各個變量的信度檢驗結果見下表。表SEQ表\*ARABIC6各量表的信度檢驗維度項數克隆巴赫Alpha搜索成本3.873購買情境3.921主播專業性4.912主播知名度3.893主播涉入度購買意愿43.880.882由上表可看出，搜索成本、購買情境的克隆巴赫Alpha值為0.873和0.921，主播特征各維度為0.921、0.893、0.880，購買意愿則為0.882，均大于0.7，這標志著各量表的信度都較高，能做進一步的分析。4.2.2效度分析效度指所得到的數據結果與想要研究的目標的匹配度，通常從內容效度和結構效度進行評判。從內容效度上看，本研究的問卷吸收借鑒已有的成熟量表，結合本文研究背景和研究對象進行具有針對性的設置而來，因此本研究問卷總體上具有較好的內容效度。在結構效度方面主要檢驗KMO和Bartlett球形度。若同時滿足KMO>0.7和Bartlett球形度sig.<0.01，說明問卷數據可以因子分析。同時應當剔除在所有因子負荷量上都小于0.5、在兩個因子以上都大于0.5以及自成因子的單個題項，否則將不具有收斂效度以及內部一致性。自變量量表效度分析采用SPSS24.0檢驗搜索成本、購買情境和電商網絡主播的三個維度的KMO和Bartlett球形度，結果如下表所示。表SEQ表\*ARABIC7KMO和巴特利特檢驗KMO取樣試切性量數.907巴特利特球形度檢驗近似卡方2688.906自由度136顯著性.000在因子分析適宜性檢驗的基礎上，采用主成分分析法提取因子。由下表可以看出前5個公因子特征值達到了1，累計方差貢獻率為80.404%，原始數據丟失20%左右，可以認為該因子分析的結果是可靠的。表SEQ表\*ARABIC8總方差解釋初始特征值提取載荷平方和旋轉載荷平方和成分總計方差百分比累積%總計方差百分比累積%總計方差百分比累積%18.43749.62849.6288.43749.62849.6283.16618.62618.62621.5409.06058.6881.5409.06058.6882.90817.10535.73131.3678.04266.7301.3678.04266.7302.59415.26150.99241.2337.25173.9811.2337.25173.9812.54014.94365.93551.0926.42380.4041.0926.42380.4042.46014.46980.4046.5403.17483.5787.4692.75686.3348.3532.07788.4119.3361.97790.38710.2741.61392.00011.2451.44293.44212.2341.37894.82013.2201.29396.11314.1851.08897.20115.165.97098.17016.162.95599.12517.149.875100.000提取方法：主成分分析法如下表所示，所有題項均落在了對應的五個因子內，且每個題項只在一個因子的載荷超過0.5，因此沒有要刪除的題項。與此同時，五個因子分別代表搜索成本、購買情境、主播專業性、主播知名度、主播產品涉入度，這表明本文提出的五個變量均可操作化為單一的觀測變量，具有很好的效度。表SEQ表\*ARABIC9旋轉后的成分矩陣成分題項12345C3.813C2.812C4.803C1.770C8.798C9.767C10.731C11.729B1.853B3.826B2.814C6.847C7.825C5.803A1.858A3.835A2.812因變量量表效度分析采用SPSS24.0檢驗消費者購買意愿的KMO和Bartlett球形度，結果如下表所示。表SEQ表\*ARABIC10KMO和巴特利特檢驗KMO取樣試切性量數.745巴特利特球形度檢驗近似卡方337.962自由度3顯著性.000在因子分析適宜性檢驗的基礎上，采用主成分分析法提取因子。由下表可以看出購買意愿的三個題項都落在一個因子內，且該公因子的特征值超過1，方差貢獻率為80.961%，原始數據丟失20%左右，可以認為該因子分析的結果是可靠的。表SEQ表\*ARABIC11總方差解釋初始特征值提取載荷平方和成分總計方差百分比累積%總計方差百分比累積%12.42980.96180.9612.42980.96180.9612.30510.15491.1163.2678.884100.000提取方法：主要成分分析法如下表所示，每個題項均只落在在一個因子內，且載荷都超過0.5，因此沒有要刪除的題項，該因子可以很好地代表消費者購買意愿，購買意愿的測量具有很好的效度。表SEQ表\*ARABIC12成分矩陣成分題項1D1.908D3.897D2.8954.3相關分析本研究采用SPSS24.0軟件中的Pearson相關系數對樣本數據中的搜索成本、購買情境、淘寶主播的知名度、專業性、產品涉入度與消費者購買意愿之間的相關系數進行計算，并采用雙尾顯著性檢驗。由下表可看出各個變量與消費者購買意愿的相關系數都位于0.4-0.6之間，其中主播對產品的涉入度與消費者購買意愿的相關系數最高，達.587**。因此各維度與消費者購買意愿具有顯著的正相關關系，初步接受假設H1、H2、H3。表SEQ表\*ARABIC13各維度與消費者購買意愿的相關性搜索成本購買情境主播專業性主播知名度主播涉入度購買意愿搜索成本皮爾遜相關性1顯著性（雙尾）購買情境皮爾遜相關性.419**1顯著性（雙尾）.000主播專業性皮爾遜相關性.485**.554**1顯著性（雙尾）.000.000主播知名度皮爾遜相關性.449**.504**.515**1顯著性（雙尾）.000.000.000主播產品涉入度皮爾遜相關性.462**.599**.603**.560**1顯著性（雙尾）.000.000.000.000消費者購買意愿皮爾遜相關性.477**.551**.570**.552**.587**1顯著性（雙尾）.000.000.000.000.000**.在0.01級別（雙尾），相關性顯著。4.4回歸分析根據本研究提出的假設，進行各維度對消費者購買意愿的回歸分析。由下表可知模型的顯著性水平為0，回歸效果極佳，且各維度能夠解釋消費者購買意愿49.1%的變異量，這表明各維度對消費者購買意愿有著顯著的正向預測作用。表SEQ表\*ARABIC14模型摘要模型RR方調整后R方標準估算的差值顯著性1.701a.491.479.63461.000b預測變量：(常量),主播涉入度,搜索成本,主播知名度,購買情境,主播專業性表SEQ表\*ARABIC15回歸系數模型未標準化系數標準化系數共線性統計B標準誤差Betat顯著性容差VIF1（常量）.749.2423.090.002搜索成本.112.051.1322.203.029.6861.457購買情境.163.063.1722.573.011.5581.794主播專業性.188.068.1892.761.006.5281.892主播知名度.166.054.1973.053.003.5951.680產品涉入度.210.076.1992.782.006.4862.058a.因變量：購買意愿令Y表示消費者購買意愿，X1表示搜索成本，X2表示購買情境，X3表示主播專業性，X4表示主播知名度，X5表示主播對產品的涉入度，根據模型建立的多元線性回歸方程如下：Y=0.112*X1+0.163*X2+0.188*X3+0.166*X4+0.210*X5+0.749從方程中可以看出，搜索成本、購買意愿、主播專業性、主播知名度、主播對產品的涉入度都對消費者的購買意愿有著預測和解釋作用，其中主播對產品的涉入度對消費者購買意愿的預測和解釋作用最強，其次是主播專業性、主播知名度、購買情境，對消費者購買意愿的預測和解釋作用最弱的是搜索成本。第5章結論與啟示5.1結論本文用實證研究法對電商網絡主播特征與消費者態度的關系進行了檢驗。根據數據分析結果，本研究得出研究結論如下：搜索成本的降低及直播間的購買情景有助于提高消費者的購買意愿。一方面，淘寶直播通過免費進駐吸引更多商家加入，根據不同細分市場，直播定位精準人群，進行產品差異化銷售，帶來廣闊長尾市場，降低消費者的搜索成本，從而達到更好地激發消費者購買意愿的目的；另一方面，淘寶直播通過動態展現產品最真實的樣子，讓顧客對產品有更詳細了解的同時還營造了濃厚的購物氛圍，與主播和其它消費者的互動都會進一步提高用戶的購買意愿。淘寶主播包括知名度、專業性、產品涉入度在內的三個特征均會對消費者的購買意愿產生正向影響。在淘寶直播間中，消費者無法切實感知產品，僅憑主播對產品的展示與介紹作出是否購買的決策。因此，淘寶主播知名度越高，消費者對其的信任度越高，從而更容易激發消費者的購買欲望。同時，主播的介紹越是專業、全面，消費者就越能充分獲取有效的產品信息，從而產生更加強烈的購買欲望。而主播在直播過程中對于產品的介紹是否深入，不僅取決于專業性，還取決于產品涉入度。淘寶主播的產品涉入度越高，用戶對產品的屬性、功能和用途及相關注意事項更加清楚。消費者在觀看過程中，逐步加深了對產品性能的了解，可能會基于嘗試的欲望而購買產品。5.2啟示5.2.1加強淘寶直播平臺管理2019年1月1日施行的《電子商務法》中規定電子商務經營者必須保障消費者的知情權和選擇權，明確了電子商務平臺經營者的責任，由此，電商平臺經營者應積極履行自身義務。提高商家入駐門檻，加強平臺監管，規范平臺入駐商家、主播行為。當然，還應積極維護消費者利益，及時處理消費者投訴，不斷完善消費者投訴程序，讓消費者能便捷快速維權。統一支付第三方平臺，與獨立第三方監管機構積極合作，降低消費者的感知風險。另外，加強平臺功能設計、平臺形象管理，給進入電商直播平臺的消費者良好的第一印象，吸引其進入直播間進行直播觀看。使商品多樣化，為消費者提供更多選擇，準確推薦算法，降低消費者的搜索成本。5.2.2根據營銷需求選擇淘寶主播根據以上實驗結論可知，包括知名度、專業性與產品涉入度三個維度在內的淘寶主播特征均對消費者購買意愿具有正向影響。所以商家或企業若要以直播形式推廣產品，除了要選擇對直播產品相關領域的知識有一定了解的主播，也要選擇喜歡該類產品，積極關注該產品的淘寶主播。確保主播在利用高人氣吸引消費者參與直播的同時能夠對消費者的相關疑問給予專業性解釋，使直播的利益最大化。但在實際的營銷場景中，結合成本的考慮，大部分商家難以長期選用高知名度的主播進行產品推廣，因此商家在選擇主播時應結合當前階段的營銷需求，針對新品上市與清倉甩賣等場景可以借助高知名度的主播快速擴大影響力，以達成短時間內高曝光、高轉化的目的。而對于日常銷售場景而言，大部分消費者對購物的需求大于娛樂的需求，因此應更加重視主播在產品領域的專業程度。同時，當選擇借助高知名度主播擴大影響力時應采用精準營銷策略，一方面，結合用戶數據信息在消費心理和行為方面進行分析與判斷，細分市場，挖掘用戶的核心需求。另一方面，對明星或網紅主播的粉絲和受眾進行分析，明確目標用戶的消費圖譜，理性選擇受眾匹配度高的主播進行推廣，并制定有針對性的活動和營銷方案，實現粉絲的有效轉化，保障營銷效果。參考文獻中國互聯網信息中心．第46次中國互聯網絡發展狀況統計報告.[R].2020.9中國互聯網信息中心．2016年中國網民搜索行為研究報告[R].2017.7鄭興.電商直播互動類型對消費者沖動性購買意愿的影響研究［D］.重慶:重慶工商大學,2019．梁芷璇.電商直播的傳播特征、問題及對策研究———以淘寶直播為例［D］．蘭州:蘭州財經大學，2019黃勇軍，張國建.網絡主播的特性與監管[J].中國廣播電視學刊,2016（05）:75-76.敖鵬.網紅為什么這樣紅?——基于網紅現象的解讀和思考[J].當代傳播,2016（04）:40-44.余歡．網紅經濟還能紅多久？——基于短視頻傳播模式的解讀和思考［Ｊ］．湖北經濟學院學報（人文社會科學版），2017,14(11):35-38.董鵬,劉志華,鄭習全,等.淺析“網紅經濟”的現狀與影響[J].商業經濟，2018,（11）:79-80.PaulF.Lazarsfeld.,BerelsonB.,GaudetH.ThePeople?sChoice:HowtheVotermakesuphisMindinaPresidentialCampaign[M],NewYork:ColumbiaUniversityPress,1944:99-100.RogersEM,CartanoDG.MethodsofMeasuringOpinionLeadership[J].PublicOpinionQuarterly,1962,26(3):435-441.SternBB,GouldSJ.Theconsumerasfinancialopinionleader[J].JournalofRetailBanking,1988,10(2):43-52.譚羽利.傳播學視閾下的“直播+電商”模式——以聚美優品直播業務為例[J].北京印刷學院學報，2017.1：20-26.涂紅偉，嚴鳴.國外消費者意見領袖研究述評與展望[J].外國經濟與管理，2014，36（5）：32-39.Fishbein,Martin,andJcekAjzen.Belief.Aentionandbehavior:Anintroductiontotheoryandresearch[M].1975.BaogzziRP,BaumgartnerJ,YiY.AnInvestigationintotheRoleofIntentionsasMediatorsoftheAttitude-BehaviorRelationship[J].JournalofEconomicPsychology,1989,10(1):35-62.王崇，李一軍.基于互聯網環境下的消費者決策行為的研究[J].大連理工大學學報（社會科學版），2006，27（1）：13-15.俞林，孫明貴.消費者焦慮、懷舊消費與購買意愿研究綜述[J].技術經濟與管理研究，2016（3）：34-42.魏明俠，肖開紅.影響B2C電子商務在線消費行為的感知因素分析[J].科技管理研究，2006，06：175-179.ErogluSA,MachleitKA,DavisLM.AtmosphericQualitiesofOnlineRetailing:AConceptualModelandImplications[J].JournalofBusinessResearch,2001,54(2):177-184.PoddarA,DonthuN.WebsiteCustomerOrientations,WebsiteQuality,andPureHaseintentions:TheRoleofWebsitePersonality[J].JournalofBusinessResearch,2008:1-10.ShuklaA,SharmaNK.SwamiS.WebsiteCharacteristics,UserCharacteristicsandPurchaseIntention:MediatingRoleofWebsiteSatisfaction[J].InternationalJournalofInternetMarketingandAdvertising,2010,6(2):142-167.劉枚蓮，黎志成.面向電子商務的消費者行為影響因素的實證研究[J].管理評論，2006，07:32-37.郭蓉，李燕．電商直播對消費者網購意愿的影響研究［J］.現代商業，2018(02):55-56GillyMC,GrahamJL,WolfinbargerMF,etal.ADyadicStudyofInterpersonalInformationSearch[J].JournaloftheAcademyofMarketingScience,1998,26(2):83-100.SussmanSW,SiegalWS.InformationalInfluenceinOrganizations:AnIntegratedApproachtoKnowledgeAdoption[J].InformationSystemsResearch,2003,14(1):47-65.ChevalierJ,MayzlinD.TheEffectofWordofMouthonSales:OnlineBookReviews[J].JournalofMarketingResearch,2006,43(8