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    直播特征、粉絲特征對直播帶貨商業(yè)化效果的影響研究

    2022-08-14 12:27:52涂建文黃紫晴
    技術(shù)與市場 2022年8期
    關(guān)鍵詞:成交額商業(yè)化主播

    李 睿,陳 昕,涂建文,黃紫晴

    (廣東金融學院,廣東 廣州 510521)

    0 引言

    在網(wǎng)絡高度普及、萬物互聯(lián)的時代背景下,直播帶貨這種電商新零售方式呈現(xiàn)井噴式發(fā)展態(tài)勢,日益成為電商經(jīng)濟中重要的方式。公開數(shù)據(jù)顯示,僅2020年上半年,全國的電商直播帶貨就超過1 000萬場,觀看直播帶貨人數(shù)為5.62億人,為電商經(jīng)濟的發(fā)展打下了堅實的流量基礎,四大線上平臺淘寶、抖音、快手、京東各展本領(lǐng),強勁推動電商流量變現(xiàn)[1]。在流量變現(xiàn)的過程中,各類資本和市場主體大量進入電商直播帶貨市場,呈現(xiàn)狂熱卻缺乏足夠理性的狀態(tài),過于重視直播帶貨所帶來的商業(yè)化效果,卻忽視了直播帶貨商業(yè)化效果的影響因素。

    針對電商直播帶貨的這一現(xiàn)狀,本文通過分析直播帶貨商業(yè)化效果的影響因素:直播特征、粉絲特征。選擇部分電商主播直播帶貨過程中的數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進行量化分析,探究其對直播帶貨商業(yè)化效果的影響,并從微觀角度給予商家、平臺和主播三方相應的解決方案,促進“直播電商”經(jīng)濟的良性發(fā)展。

    1 文獻回顧

    1.1 直播帶貨與商業(yè)化效果

    電商直播帶貨是指網(wǎng)紅及其他KOL(關(guān)鍵意見領(lǐng)袖)通過視頻直播、短視頻等形式,推薦賣貨并以追求商業(yè)化效果為目的的一種全新的電商業(yè)態(tài)[2]。與傳統(tǒng)電商相比,電商直播帶貨的優(yōu)勢在于根植內(nèi)容生產(chǎn)和創(chuàng)新,具有動態(tài)化、去中心化、強標簽化、高互動性等特點[3]。

    自2019年“電商直播帶貨元年”以來,從淘寶直播到抖音、快手逐漸商業(yè)化,商業(yè)化被定義為以營利為第一要義的行為,故直播帶貨的商業(yè)化效果為直播帶貨過程中所產(chǎn)生的經(jīng)濟效益[4]?!?019年淘寶直播生態(tài)發(fā)展趨勢報告》顯示,2018年直播平臺帶貨金額高達千億元,同比增長高達400% ,2019年淘寶“6·18”活動期間直播帶貨應收高達130億元,數(shù)萬主播帶貨千億[5],該年淘寶直播帶貨能力全面爆發(fā),連續(xù)3年直播帶貨引導成交額的增速在150%以上[6]。全網(wǎng)某具有千萬粉絲的網(wǎng)絡紅人,在2019年憑借直播帶貨與視頻推廣推出爆款“螺螄粉”,一個月斬獲百萬份銷量[7]。所以在本研究中,商業(yè)化效果的具體表現(xiàn)形式為累計成交額和累計訂單數(shù)。

    1.2 直播帶貨商業(yè)化效果的影響因素

    1.2.1 直播特征

    根據(jù)《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報告2020》數(shù)據(jù)顯示,中國網(wǎng)絡直播用戶規(guī)模達5.62億。用戶即流量,是直播帶貨變現(xiàn)的基礎,龐大的用戶規(guī)模也顯示出電商直播帶貨具有濃厚的受眾屬性,用戶就是直播帶貨的主心骨,用戶的彈幕、評論是主播進行內(nèi)容篩選和優(yōu)先推送的重要依據(jù)[7]。除了用戶,價格也是影響商業(yè)化效果的重要因素,它是消費者購物決策中考慮的必要因素,線上折扣、福利等都有助于商家在市場營銷競爭中占據(jù)優(yōu)勢,直擊用戶價格痛點[[1]。直播場次與直播時長的增加,都會使得觀看人數(shù)增加,所以圍繞“用戶與價格”核心,本文的直播特征設定為直播場次、場均觀看人數(shù)、場均訂單單價與場均直播時長。

    1.2.2 粉絲特征

    粉絲群體是直播帶貨最為主要的用戶群體。根據(jù)《2018中國網(wǎng)紅經(jīng)濟發(fā)展洞察報告》顯示,截至2018年5月,中國網(wǎng)紅粉絲總?cè)藬?shù)達到5.88億人,網(wǎng)紅經(jīng)濟增長將突破2萬億元[8]。而粉絲消費者之所以關(guān)注主播,一方面是出于對主播喜愛、欽佩、羨慕等因素,即主播的領(lǐng)導力、影響力會深深地影響到消費者的消費心理和消費行為;另一方面,消費者也希望購買同款衣物、用品等,緊扣流行脈搏,獲取更多的關(guān)注度和內(nèi)心滿足感[9],所以粉絲群體是主播直播間中不可忽視的重要購買力。而粉絲群體中,女性粉絲是消費的主力軍,是經(jīng)濟發(fā)展的新契機和商家利潤的重要支撐者。根據(jù)Quest Mobile的數(shù)據(jù),截至2021年1月,女性用戶在綜合電商行業(yè)滲透率已達84.3%,相比去年同期提升了6.1%,各個年齡段的女性隨著受教育程度、收入水平提高帶來的自我意識崛起,促使消費需求逐步釋放,同時不同的年齡段有各自不同的消費追求。年輕女性更愛追星和關(guān)注時尚穿搭類KOL,而30歲及以上女性則對親子萌娃、美食等KOL更加青睞。

    電子商務研究中心數(shù)據(jù)表明,我國品質(zhì)電商用戶年齡主要為85后群體,95后群體是品質(zhì)電商的次主力[10]。在新的時代背景下,小眾化、個性化是當前消費主力95后群體的標簽,追求潮流是95后消費群體的普遍特征之一[11]。而85后作為經(jīng)濟獨立、購物潛力大的群體,則較為注重商品的性價比,希望購買到質(zhì)量具有保障的商品,也更愿意將資金投入到提高生活質(zhì)量當中。所以本研究的粉絲特征設定為粉絲數(shù)、女性占比、95后占比、85后占比[11]。

    1.3 文獻述評

    回顧學者們近年來對“電商直播帶貨”的研究,主要著重于電商直播帶貨現(xiàn)狀與存在問題、發(fā)展趨勢與解決方案,以及特定前提下對直播帶貨營銷模式的分析,對于直播帶貨商業(yè)化效果影響因素研究尚需深入。鑒于上述研究現(xiàn)狀,本研究將從商業(yè)化效果兩個層面的影響因素——直播特征和粉絲特征入手,探究直播特征、粉絲特征對于直播帶貨商業(yè)化效果的影響;并基于研究結(jié)果,從直播帶貨多個參與主體的角度出發(fā),為其經(jīng)濟決策提供建議,助力“直播帶貨電商經(jīng)濟”的良性發(fā)展。

    2 研究假設

    2.1 直播特征對直播帶貨商業(yè)化效果的影響

    直播場次的增加能夠營造社會臨場感,在此基礎上再借助主播與粉絲的雙向互動,能夠增強消費者認同,喚起其購買欲,增加消費行為。據(jù)此提出以下假設。

    H1a:直播場次越多,累計成交額越高,商業(yè)化效果越好。

    H2a:直播場次越多,累計訂單數(shù)越多,商業(yè)化效果越好。

    場均觀看人數(shù)可以反映主播的觀眾規(guī)模,觀眾的彈幕和評論是主播進行內(nèi)容篩選和推送的重要依據(jù),同時人數(shù)越多的直播間觀眾,越容易受到社會影響和規(guī)范性影響,繼而做出從眾消費的行為。據(jù)此提出以下假設。

    H1b:場均觀看人數(shù)越多,累計成交額越高,商業(yè)化效果越好。

    H2b:場均觀看人數(shù)越多,累計訂單數(shù)越多,商業(yè)化效果越好。

    場均訂單單價反映主播為消費者爭取到的議價權(quán),其價格利差能夠反饋至用戶本身,是影響消費者購物決策的必要因素,價格越低越有助于激發(fā)消費者消費欲望。據(jù)此提出以下假設。

    H1c:場均訂單單價越低,累計成交額越高,商業(yè)化效果越好。

    H2c:場均訂單單價越高,累計訂單數(shù)越少,商業(yè)化效果越差。

    直播時長的增加有利于完成內(nèi)容直播的要求,營造直播場景氛圍,影響消費者情緒,使得消費者更加投入直播間的購買氛圍。據(jù)此提出以下假設。

    H1d:場均直播時長越長,累計成交額越高,商業(yè)化效果越好。

    H2d:場均直播時長越長,累計訂單數(shù)越多,商業(yè)化效果越好。

    2.2 粉絲特征對直播帶貨商業(yè)化效果的影響

    粉絲在直播間中受到主播感染力的影響,會對直播間的產(chǎn)品進行購買,加之受到其他粉絲消費行為的影響,易產(chǎn)生從眾消費心理。據(jù)此提出以下假設。

    H1e:主播粉絲人數(shù)越多,累計成交額越高,商業(yè)化效果越好。

    H2e:主播粉絲人數(shù)越多,累計訂單數(shù)越多,商業(yè)化效果越好。

    女性作為消費的主力軍,對電商經(jīng)濟的貢獻不容小覷。直播帶貨在帶來感官沖擊的同時,其質(zhì)優(yōu)價廉、產(chǎn)品多樣化的特點更是深得廣大女性的喜愛。據(jù)此提出以下研究假設。

    H1f:女性占粉絲比重越大,累計成交額越高,商業(yè)化效果越好。

    H2f:女性占粉絲比重越大,累計訂單數(shù)越多,商業(yè)化效果越好。

    直播間中主打的個性化、時尚精致的產(chǎn)品,尤其是彩妝護膚類、衣物首飾類,能夠滿足95后的購買需求,激起95后的購買欲望。據(jù)此提出以下假設。

    H1g:95后占粉絲比重越大,累計成交額越高,商業(yè)化效果越好。

    H2g:95后占粉絲比重越大,累計訂單數(shù)越多,商業(yè)化效果越好。

    85后群體經(jīng)濟獨立,消費能力更強,但更注重商品性價比,對直播間中質(zhì)優(yōu)價廉的產(chǎn)品具有偏好性。據(jù)此提出以下研究假設。

    H1h:85后占粉絲比重越大,累計成交額越高,商業(yè)化效果越好。

    H2h:85后占粉絲比重越大,累計訂單數(shù)越多,商業(yè)化效果越好。

    3 研究方法

    3.1 樣本及統(tǒng)計方法

    2020年,淘寶誕生了近1 000個成交突破1億元的直播間,淘寶直播的數(shù)據(jù)呈指數(shù)型增長,屬于直播帶貨行業(yè)的頭部平臺,占比超60%。因此,本研究通過“淘播眼”平臺,隨機抽取1 650名淘寶主播自2021年6月3日至2021年6月17日,總計15 d的直播數(shù)據(jù)和粉絲數(shù)據(jù),用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計、相關(guān)性分析和多元回歸分析,檢驗直播特征、粉絲特征對直播帶貨商業(yè)化效果的影響。

    3.2 變量測量

    被解釋變量:直播帶貨商業(yè)化效果的反映指標為累計成交額、累計訂單數(shù)。二者分別反映了直播中所完成交易的金額總數(shù)和用戶下的訂單總數(shù),可以直觀體現(xiàn)直播帶貨商業(yè)化效果。

    解釋變量:解釋變量則從直播帶貨的兩個直接影響層面來選取。一為直播特征,包括直播場次、場均觀看人數(shù)、場均訂單單價與場均直播時長;二為粉絲特征,包括粉絲數(shù)、女性占比、95后占比與85后占比。各變量定義如表1所示。

    表1 變量定義

    4 數(shù)據(jù)分析與結(jié)果

    4.1 描述性統(tǒng)計

    描述統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。商業(yè)化效果方面,樣本總體的累計成交額與累計訂單數(shù)的均值與中位數(shù)差距較大,說明直播帶貨頭部效應明顯,頭部主播商業(yè)化效果好,效益向頭部主播集中。

    表2 各變量描述統(tǒng)計結(jié)果

    直播特征方面,直播場次、場均直播時長的均值與中位數(shù)差距較小,說明無論是頭部主播、腰部主播、還是尾部主播,工作模式都很相似,工作量也較為接近;但場均觀看人數(shù)、場均訂單單價的均值與中位數(shù)差距懸殊,體現(xiàn)了直播帶貨行業(yè)的強烈頭部效應,工作模式、工作量相近的情況下,受眾與訂單向頭部主播高度集中。

    粉絲特征方面,皆以女性為主超過70%,且95后、85后是粉絲主體,加起來接近80%,女性占比、95后占比、85后占比的均值與中位數(shù)差距較小,說明各類型直播帶貨主播的粉絲群體結(jié)構(gòu)基本相似;粉絲數(shù)的均值與中位數(shù)卻存在巨大差異,這也是直播帶貨頭部效應的體現(xiàn),粉絲數(shù)向頭部主播高度集中。

    4.2 相關(guān)性分析

    變量相關(guān)系數(shù)如表3所示。被解釋變量累計成交額Y1與解釋變量場均觀看人數(shù)X2、粉絲數(shù)X5均顯著正相關(guān);被解釋變量累計訂單數(shù)Y2與解釋變量場均觀看人數(shù)X2、粉絲數(shù)X5顯著正相關(guān);場均觀看人數(shù)X2與粉絲數(shù)X5,相關(guān)系數(shù)為0.670遠小于0.8,不存在多重共線性問題。

    表3 變量相關(guān)系數(shù)表

    4.3 回歸分析

    4.3.1 直播特征、粉絲特征與累計成交額回歸分析結(jié)果

    根據(jù)相關(guān)分析結(jié)果,被解釋變量累計成交額Y1與解釋變量場均觀看人數(shù)X2、粉絲數(shù)X5顯著正相關(guān),其余解釋變量X1、X3、X4、X6、X7、X8與累計成交額Y1相關(guān)性不顯著,為檢驗直播特征、粉絲特征對商業(yè)化效果指標累計成交額Y1的影響,建立回歸模型1。

    模型1:Y1=a0+a2X2+a5X5+e1

    由回歸結(jié)果表4可得,模型1擬合程度良好(F=15.393,p<0.001);解釋變量場均觀看人數(shù)X2對被解釋變量累計成交額Y1有顯著正向影響(t=2.510,p<0.05),且影響程度很大,a2=31.070;解釋變量粉絲數(shù)X5對累計成交額Y1也存在顯著正向影響(t=1.988,p<0.05),但影響程度與場均觀看人數(shù)X2相比較低,a5僅為1.832。

    表4 場均觀看人數(shù)、粉絲數(shù)與累計成交額多元回歸結(jié)果

    4.3.2 直播特征、粉絲特征與累計訂單數(shù)回歸分析結(jié)果

    根據(jù)相關(guān)分析結(jié)果,被解釋變量累計訂單數(shù)Y2與解釋變量場均觀看人數(shù)X2、粉絲數(shù)X5顯著正相關(guān),其余解釋變量與累計成交額Y1相關(guān)性不顯著,為檢驗直播特征、粉絲特征對商業(yè)化效果指標累計訂單數(shù)Y2的影響,建立回歸模型2。

    模型2:Y2=b0+b2X2+b5X5+e2

    回歸分析結(jié)果如表5所示。模型2擬合程度良好(F=17.601,p<0.001);解釋變量場均觀看人數(shù)X2對被解釋變量累計訂單數(shù)Y2有顯著正向影響(t=4.195,p<0.001);而解釋變量粉絲數(shù)X5對累計訂單數(shù)Y2無顯著影響(t=-0.268,p>0.05)。因此剔除粉絲數(shù)X5,采取逐步回歸的方法,建立回歸模型3。

    模型3:Y2=c0+c2X2+e3

    回歸結(jié)果表5表明,模型3擬合程度良好(F=17.601,p<0.001);解釋變量場均觀看人數(shù)X2對被解釋變量累計訂單數(shù)Y2有顯著正向影響(t=4.195,p<0.001),最終采用模型3作為解釋模型,相對于場均觀看人數(shù)X2對累計成交額Y1的影響程度而言,X2對累計訂單數(shù)Y2的影響程度,要遠小于對累計成交額Y1的影響程度(c2=0.337,a2=31.070)。

    表5 場均觀看人數(shù)、粉絲數(shù)與累計訂單數(shù)逐層多元回歸結(jié)果

    4.4 結(jié)果綜合分析

    從數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以看出,雖然直播特征、粉絲特征有眾多指標,但只有場均觀看人數(shù)、粉絲數(shù)兩項指標會對直播帶貨商業(yè)化效果帶來顯著影響。場均觀看人數(shù)越多、粉絲數(shù)越多,累計成交額越高,商業(yè)化效果越好;場均觀看人數(shù)越多,累計訂單數(shù)越多,商業(yè)化效果越好;即只有假設H1b、H2b及假設H1e得到支持,其余假設并未獲得支持。

    4.4.1 直播特征與商業(yè)化效果

    直播場次、場均直播時長方面,直播場次、場均直播時長對商業(yè)化效果兩項指標皆無顯著相關(guān)性,假設H1a、H2a和假設H1d、H2d均未得到支持。直播場次、場均直播時長,更多反映了直播帶貨行業(yè)的工作模式。每場直播帶貨皆需要事前進行一系列精心準備,以確定主題、選貨與備貨,以目前運營能力而言存在上限限制,能達到每日一場已是極限,而當前直播場次的負荷量已是相當飽滿,均值與中位數(shù)皆已超過85%的時間天數(shù),希望靠增加直播場次來拉動商業(yè)化效果,既難挖掘時間潛力,邊際收益也低,必要性不強。場均直播時長與此類似,基于運營能力與觀眾接受程度,也是存在時間上限,場均直播時長當前實際狀況的均值與中位數(shù)皆已達到4 h,也已接近極限。

    場均訂單單價方面,場均訂單單價與累計成交額、累計訂單數(shù)均無顯著相關(guān)性,假設H1c、H2c未得到支持。直播電商運營方不應僅以價格高低作為商品選擇的主要標準,而是應該多方面綜合評估所提供商品的品質(zhì)與價格。

    場均觀看人數(shù)方面,場均觀看人數(shù)對累計成交額、累計訂單數(shù)兩項商業(yè)化效果指標,皆具有顯著正向影響,尤其對累計成交額更是具有較大的影響程度,假設H1b、H2b得到支持??梢?,每場直播的直播間觀看人數(shù)是影響著直播帶貨商業(yè)化效果的最為直接有效的因素,運營方如何每場直播能吸引更多粉絲來圍觀,這是運營方的主要努力方向。運營方需要注重豐富直播內(nèi)容、提高直播質(zhì)量,選擇商品嚴格把關(guān),不斷提升主播的語言話術(shù)等各方面能力,增加觀眾互動,從而提高觀眾的黏性,打牢粉絲基礎。

    4.4.2 粉絲特征與商業(yè)化效果

    粉絲特征方面,只有粉絲數(shù)指標對直播帶貨商業(yè)化效果帶來顯著影響,粉絲數(shù)越多,累計成交額越高,商業(yè)化效果越好,假設H1e得到支持。粉絲數(shù)越多,主播的受歡迎度越高,代表將有更多的人愿意觀看直播,因此購買行為發(fā)生的可能性增加,累計成交額也會隨之增加。該結(jié)果也解釋了目前直播帶貨行業(yè)存在的頭部效應,粉絲數(shù)向頭部主播集聚,頭部主播的商業(yè)化效果要遠遠好于其他地位的帶貨主播,形成“馬太效應”,商家資源也必然會更多向頭部主播傾斜。

    女性占比與累計成交額和累計訂單數(shù)均無顯著相關(guān)性,假設H1f、H2f未得到支持;95后占比和85后占比,與累計成交額和累計訂單數(shù)也均無顯著相關(guān)性,假設H1g、H2g、H1h和H2h也未得到支持。女性占比、95后占比和85后占比,其均值與中位數(shù)皆差距很小,反映無論是頭部主播還是其他地位的主播,各類型直播帶貨主播的粉絲結(jié)構(gòu)基本類似,粉絲皆以女性為主超過70%,且95后、85后是粉絲主體加起來接近80%,粉絲類型的相似性導致購物習慣趨同,因而對直播帶貨商業(yè)化效果沒有顯著影響。

    綜合而言,研究結(jié)果表明當前直播帶貨行業(yè)正處于發(fā)展前期,相對簡單粗放,差異化、精細化不足,每場直播吸引更多的人來觀看,是促進消費行為、提升直播帶貨商業(yè)化效果的最簡單、最直接也是當前非常有效的手段。

    5 結(jié)論與啟示

    5.1 結(jié)論

    研究結(jié)果表明,作為影響直播帶貨商業(yè)化效果的直播特征和粉絲特征,只有場均觀看人數(shù)與粉絲數(shù)對直播帶貨商業(yè)化效果具有顯著正向影響,本研究所選的其他特征對商業(yè)化效果并無顯著影響。其原因在于,當前直播帶貨行業(yè)正處于發(fā)展前期,相對簡單粗放,差異化、精細化不足,每場直播吸引更多的粉絲來圍觀,是促進消費行為、提升直播帶貨商業(yè)化效果的最直接手段。

    5.2 啟示

    未來趨勢,直播電商仍會保持快速發(fā)展,為促進直播帶貨行業(yè)良性可持續(xù)發(fā)展,應從商家、平臺和主播三方面入手,進行針對性的改進與提升,推動直播帶貨行業(yè)從簡單粗放向差異化與精細化轉(zhuǎn)型。

    商家方面,針對直播帶貨商業(yè)化效果影響因素現(xiàn)狀,當前首當其沖的基礎策略,是每場直播要盡可能吸引更多的粉絲來觀看。因此,需要提供讓網(wǎng)絡消費者買得放心、用得放心的高質(zhì)量商品,事前做好商品與直播的宣傳準備,挑選粉絲數(shù)量大、用戶黏性強、帶貨能力優(yōu)秀的主播,并充分利用各大流量平臺,吸引更多頭部主播將其商品作為直播選品進行推廣。而從長遠角度而言,商家則應在差異化方面提前布局,向精細化網(wǎng)絡營銷轉(zhuǎn)型。

    平臺方面,應做出努力弱化當前直播帶貨行業(yè)的頭部效應,流量資源有意識幫扶非頭部的各類型主播,實現(xiàn)流量均衡化,倒逼整個直播帶貨行業(yè)向差異化、精細化轉(zhuǎn)型。直播平臺也有責任加強監(jiān)督,促進主播提升專業(yè)素質(zhì)與業(yè)務能力,加強對主播、商家等供應鏈各環(huán)節(jié)的監(jiān)管,讓網(wǎng)絡消費者對直播帶貨更有信心。

    而主播作為直播內(nèi)容供給端,是主要的商品信息輸出對象,則需要不斷提高專業(yè)素質(zhì)與業(yè)務能力,加強直播內(nèi)容的生動性、豐富性與互動性,堅持從消費者需求出發(fā),向消費者推薦性價比高的優(yōu)質(zhì)商品,吸引更多的粉絲并積極參與直播。

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