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论电商直播互动特征对顾客购买意愿的影响
论文作者:童鞋论文网  论文来源:www.txlunwenw.com  发布时间:2021/12/28 8:20:21  

摘要:本文以S-O-R理论为基础,构建电商直播互动特征对顾客购买意愿影响研究模型。通过实证研究和参考大量文献引入了新的互动特征,包括情感互动、价格互动、功能互动。通过数据分析本文发现电商直播互动特征对顾客购买意愿有着很强的正向影响。通过这次研究有利于推进主播的互动策略更好的在商家的营销策略中应用,使商家明白在直播中主播与顾客的互动是十分关键的,是提高销售额重要法宝。这有助于商家制定更为有效的方案,刺激顾客产生积极的认知和购买意愿,并最终提高经营业绩。

关键词:电商直播;互动特征;购买意愿;

一、绪论

本研究的主要内容是分析电商直播互动行为对顾客购买意愿的影响机制。通过构建电商主播互动行为对顾客购买意愿的理论模型,以期为商家更好的调整自身的直播方式,以更适合的方式来激发电商直播中顾客购买行为的积极性。本文的研究补充了电商直播中主播与顾客之间的互动对顾客购买意愿的影响方面的相关研究。在网络互动影响顾客心理、行为决策的相关研究中,尽管有许多文章对互动特征做了分析,但是相关的分类研究还是太少。本文引入了不同的互动类型,研究电商直播情境下主播与顾客之间不同的互动对顾客购买意愿的不同影响,深入研究不同互动类型对顾客购买意愿的作用,丰富与互动相关的理论。当前电商直播快速发展,本文以电商直播的主播互动特征作为研究情景,把在电商直播中产生消费行为的顾客作为研究对象。如此有助于帮助主播的互动策略更好的在商家经营策略中应用,使商家明白在直播中主播与顾客的互动是十分关键的,是提高销售额重要法宝,认识到主播与顾客之间建立联系也是非常重要的。这样有助于商家根据不同的情景采用相应对策,提高顾客的购买意愿、提升利润。

本研究通过利用国内丰富的数字资源以及国外相关的期刊网站,全面回顾有关电商直播、电商直播互动行为、顾客购买意愿等国内外有关的文献。根据“S-O-R”理论模型,从电商直播互动行为出发,构建了理论模型,并进行实证检验,以保证研究结论的可行性。本文的问卷设计采用李克特计量尺度,第一部分是关于顾客的筛选及基本信息统计,第二部分是顾客对平时观看电商直播中的互动特征的感知及情绪、状态,最后一部分是对顾客购买意愿进行分析,得到相关数据。本研究提出了电商平台互动行为的三种不同类型,即功能互动、价格互动、情感互动,拓展了有关对电子商务直播互动行为的有关研究。同时,从电商直播互动行为出发,研究电商直播互动行为对顾客购买意愿的影响机制。目前国内外学者主要集中在电商直播模式、直播平台设计等,对于电商直播互动行为的研究仍显不足,且更缺少从电商直播互动行为出发对顾客购买意愿的影响进行研究。本课题探讨了电商直播互动行为的四种不同类型对顾客购买行为意愿的影响,以期为电商直播互动行为的相关研究提供有益的指导

二、文献综述

1. 电商直播

目前,对于电商直播学术界没有明确定义。参考传播学和及电视现场直播的概念将网络直播简单定义为利用网络平台,跟随事件的发展过程将内容的制作和发布同步进行且能进行信息交互的传播平台。电商直播的店主或主播使用直播室视频录制工具向用户显示商店中出售的产品,回答用户问题并提供实时客户服务以此增强并激发用户交流、用户购买力。与一些包含游戏、选秀、娱乐等多方面要素的综合性直播平台相比,电商直播的内容只是带货,通过主播的宣传吸引顾客购买产品。

2. 互动性的相关研究

互动是双方之间的信息交换和相互交流的过程。在电子商务的实时传输模式中,交互性可以理解为主播和顾客之间的一种不受时间和空间限制的直接沟通交流的方法。交互性是电商直播中的很重要的一个特点。通过依赖网络上直播的可见性和实时功能,顾客可以参与互动。如此一来顾客能够对直播间里的产品信息有更明确的了解。在互动过程中,购物体验和顾客的存在感将得到改善,他们将能够在购买产品时放松身心并在心理上感受到愉快。

3. 顾客购买意愿

顾客意愿是指顾客在电商直播中在多因素的影响下选择购买产品的可能性,也就是顾客购买产品的几率。基于顾客态度的购买意愿研究主要从推荐意愿和购买倾向两个方面来进行界定。在消费者行为学中,学者们从不同的学科和角度对顾客的购买和决策进行分析。本文主要研究情感互动、价格互动、功能互动这三种互动特征对顾客意愿的影响。

三、研究假设

1. 情感互动与顾客购买意愿

情感互动被认为是指产品或服务对顾客的心理和情感影响,也就是产品和服务会影响顾客的情绪。本文通过研究认为情感互动就是顾客可以通过观看现场直播来感知他们对产品的感受和价值。互动效果的好坏不仅取决于产品本身是否具有足够的吸引力,而且取决于直播间主播的直播技巧在电商直播中,顾客不仅关心主播门推荐的产品,他们更关心实时直播本身。主播依赖于自己的专业素养、强大流量和高互动频率等特征,从而使顾客在直播间观看直播时能够获得心理层面的快乐和一定的群体认同感。这样的好处就是增加了顾客的信任感。综上所述,提出假设:

H1:情感互动显著影响顾客购买意愿。

2. 功能互动与顾客购买意愿

功能互动是指电商主播主要就商品的功能与顾客进行互动。其中,功能可以理解为产品所具有的性能上的特点。顾客通过电商直播中主播的介绍感知产品的各项功能。在直播过程中,有以下几点互动。首先,主播能够按照顾客的要求来介绍产品的各项功能。在互动中把握住顾客的主要关注内容,有针对性地增加相关内容的介绍。其次,主播对于顾客提出的关于产品功能方面的问题能够给予专业性的回答。顾客对产品的了解肯定是非常有限的,所以在购买前会犹豫不决防止自己上当受骗。这时,主播通过其专业性向顾客全面的介绍产品,会增加顾客的信任感。最后,通过主播提供的高品质的产品信息,顾客很快就可以了解商品的各项功能。这样,有利于顾客对产品产生认可,增加顾客的购买欲望。综上所述,提出如下假设:

H2:功能互动对顾客购买意愿有显著的正向影响。

3. 价格互动与顾客购买意愿

价格互动是指电商主播主要就商品的价格与顾客进行互动。电商直播的一大特性就是相比于实体店,产品的价格普遍有所降低。这也是电商直播能够吸引大量顾客的主要原因,相对于快捷、方便来说,顾客更愿意选择那些价格低于实体店的产品。只有当价格在顾客的可接受范围内,他们才会去进一步了解产品的内容。所以电商在制定直播内容时,首先要考虑的是凸显出产品的价格优势。因此,电商主播通常会在直播中通过抽奖、抽优惠券等形式吸引顾客。一旦顾客抢到了商家送的优惠券或者对商家所做的优惠活动很动心,就会激发他们的购买意愿。综上所述,提出如下假设:

H3:价格互动对顾客购买意愿有显著的正向影响。

四、研究设计

1. 问卷设计

(1)问卷结构

本研究的主题是电商直播的互动行为对顾客购买意愿的影响,拟采用问卷调查的方法进行研究。本研究的所有变量都采用了有多个测量指标的量表。根据本文的研究目标设计了调查问卷结构。本研究所采用的问卷结构如下:第一部分是问卷说明,主要阐述问卷的研究内容以及调研的目的,并介绍相关的保密措施。第二部分是对答卷人的基本信息进行筛选,过滤不符合调研目标的对象以提高样本整体质量。第三部分是问卷的主体部分,测量电商直互动特征对顾客购买意愿的影响。让调查对象回想之前自己在观看电商直播时的情景,评价主播与自己之间的情感互动、功能互动、价格互动对自己购买欲望的影响的相关题项。第四部分是表示对调查对象抽空填写问卷的感谢。

(2)量表设计

本研究的问卷主要测量的变量包括情感互动、功能互动、价格互动、购买意愿四个方面。其中情感互动变量分别设计了情绪调动、情感共鸣、愉快交流三个问项;功能互动变量分别设计了功能介绍、功能解释和功能了解三个问项;价格互动分别设计了赠品信息、折扣信息和优惠信息三个问项。所有问项均基于现有的常用的量表而设计的。研究涉及的测量项目采用李克特的五点计量表,其中“5”代表“非常同意”;“4”代表“同意”;“3”代表“不一定”;“2”代表“不同意”;“1”代表“非常不同意”。得分的高低反映答卷者认同度的高低,分数高代表答卷者倾向于认可问项中的观点,分数低则代表答卷者倾向于不认可问项中的观点。

2. 调查实施

在实施调查中样本容量要有一定的规模,同时要保证搜集到的样本能够充分地代表总体。一般要根据研究性质等要求确定样本容量。扩大样本容量可以有效提高可信性,但是扩大样本容量也会增加时间和金钱成本,所以应该在考虑时间的金钱的前提下选择合适的样本容量。本研究使用问卷星制作网络问卷,通过互联网通讯工具如微信、QQ、微博发放给被调查者。最后本研究采用SPSS软件对搜集到的数据进行分析。

五、数据分析

1. 信度和效度

(1)信度

在研究中要使研究设计科学严谨、令人信服,设计的量表就要求具有极高的信度。问卷的信度有外部信度和内部信度之分。外部可靠性要求在不同时间测试同一批受访者,以验证评估结果的一致性。内部可靠性检查评估元素是否测量相同的概念。信度分析主要通过Cronbach’sα来衡量。Cronbach’sα值在0-1之间分布,如果α的值越大,则可信度越高。主要分为四个层次。第一,0.9以上表示量表很好。第二,0.8和0.9之间表示量表可以接受。第三,在0.7和0.8之间则勉强可以。第四,0.7以下表明量表的有些项目需要修改或删除。各个变量分量表的信度分析如表1所示。从信度分析结果来看,每个变量的α值都在0.7以上,并且其中有三个在0.8以上。因此,各个变量的量表信度都可以信任且每个题项都是有效题项,都应予以保留。

(2)效度

效度代表有效性是用来评估问卷的可靠性和正确性程度,用于衡量整个评估系统是否可以反映评估的目的,并用于测试数据结果是不是与问卷的结构保持一致。本文问卷来自国内成熟量表,同时量表还经过业内专家的修正,这使得本量表效度较好。

表1 信效度分析结果

2. 假设检验

通过回归分析可以得出哪些自变量会对因变量产生影响,以及这些影响是正向还是负向、大小是多少,都能确定。本文对研究变量做回归分析,来研究直播互动特征中的功能互动、情感互动、价格互动与购买者意愿之间是否有着因果关系。本文选择性别、年龄作为控制变量。把顾客购买意愿作为因变量,把性别、年龄放入控制变量框,得出模型1;在此基础上,情感互动、功能互动、价格互动这几个变量也同时作为自变量,得到模型2。回归分析的结果如表2所示。

从表2所示回归分析结果可以得到,首先,自变量互动特征中的情感互动与顾客购买意愿的回归系数为0.298。在P<0.05的水平上显著,由此可以得出电商直播互动特征中的情感互动与顾客购买意愿是显著正相关的。假设1成立,即情感互动显著影响顾客购买意愿,情感互动越强顾客购买意愿越高。其次,自变量互动特征中的功能互动与顾客购买意愿的回归系数为0.103。在P<0.1的水平上显著,由此可以得出电商直播互动特征中的功能互动对顾客购买意愿起到显著正相关作用。假设2成立,即功能互动对顾客购买意愿有显著的正向影响,功能互动越强顾客购买意愿越高。最后,自变量互动特征中的价格互动与顾客购买意愿的回归系数为0.370。在P<0.01的水平上显著,由此可以得出电商直播互动特征中的价格互动与顾客购买意愿是显著正相关的。假设3成立,即价格互动对顾客购买意愿有显著的正向影响,价格互动越强顾客购买意愿越高。

表2 回归分析结果

注:*表示P<0.1;**表示P<0.05;***表示P<0.01。

六、结论

本文以S-O-R理论为基础,构建电商直播互动特征对顾客购买意愿影响研究模型。通过实证研究和参考大量文献引入了新的互动特征,包括情感互动、价格互动、功能互动。通过数据分析本文发现电商直播互动特征对顾客购买意愿有着很强的正向影响。通过这次研究有利于推进主播的互动策略更好的在商家的营销策略中应用,使商家明白在直播中主播与顾客的互动是十分关键的,是提高销售额重要法宝。这有助于商家制定更为有效的方案,刺激顾客产生积极的认知和购买意愿,并最终提高经营业绩。

参考文献

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