網紅電商獲利影響因素的系統動力學仿真研究

石夫磊，王傳生

(首都經濟貿易大學 信息學院，北京 100070)

一、問題的提出

近年來，隨著網絡技術的快速發展，沈霄等[1]指出網絡紅人不斷涌現，隨之而來的是網紅經濟；冷悅[2]認為“網紅經濟”是指網紅依托自己強大的粉絲群體，通過社交媒體，更好地將粉絲關注變現的經濟現象；王興元和劉泓辰[3]指出2016年是網紅爆發元年，網紅經濟這一模式對應的是網紅電商；陶金國和訾永真[4]指出網紅電商為企業帶來巨額經濟利潤的同時，也產生了一系列的問題，如網紅企業為了追求利潤而不顧產品質量、夸大產品性能進行宣傳、網紅與粉絲客戶的關系難以把控及其帶來的一些社會性問題等。在這種情況下，系統考察網紅電商獲利的影響因素，研究不同因素對網紅電商發展的影響是合理且必要的。

網紅電商不僅引起了國內外商界的高度重視，也引發了學術界的普遍關注，然而目前國內外關于網紅電商模式的研究相當匱乏。國外學者關于網紅電商的研究大都停留停理論層面，主要集中在網紅電商崛起因素方面。Stever和Lawson[5]認為網紅最初在社交平臺走紅，主要是由于其積累了大量年輕網民粉絲；Morrison等[6]指出網紅的傳播內容貼近網民生活，可以實現與網民粉絲的互動，因而增加了親民性；Payne等[7]認為企業可以通過對網紅需求的了解，迅速捕捉市場動態，因而當網紅為某些產品代言時，很多網民愿意為此買單。國內學者關于網紅電商的研究也處于起步階段，現有研究主要集中于關于網紅電商的初步認識層面。蔡曉璐[8]對網紅經濟的定義、產生機理和未來走向等進行了詳細探討；王衛兵[9]從網紅經濟的生成邏輯以及對其規范引導方面提出了自己的見解；王晶[10]認為網紅電商能夠迅速崛起的基礎主要在于網紅背后強大的粉絲團體。同時也有部分學者運用不同的方法對網紅電商問題做了進一步的探討，陶金國和訾永真[4]通過構建多元回歸模型，總結出網紅店鋪消費者購買行為的主要影響因素包括產品品質、網店專業性和網紅作用；張昊等[11]通過調查問卷收集數據，進而進行相關路徑分析，驗證了時尚網紅對于價值共創的作用以及產品設計屬性對于消費者購買意愿的影響；譚舒和李飛翔[12]分析了從網紅到網紅經濟，再到知識網紅經濟的邏輯，在知識網紅經濟視域下探討了全民價值共創的必要性；孫永波和劉曉敏[13]使用層次分析法分析了影響電商模式下網絡消費者購買行為的主要因素，其中網店信譽在網絡消費者購買行為中起主要作用，商品性價比次之，而物流服務顯得沒有那么重要。隨著網絡技術的快速發展，網紅電商不再是單一的商業模式，整個網紅電商模式是一個復雜系統，上述研究均未從系統視角對其進行研究。

王其藩[14]指出系統動力學是基于系統科學和計算機仿真，用于解決動態復雜系統問題的工具和系統思維方式，可以反映出大量變量之間的復雜關系，適用于動態復雜的非線性系統及進行中長期預測。網紅電商模式是由網紅所在平臺、平臺用戶、網紅和賣家系統等構成的復雜巨系統，基本能夠滿足系統動力學建模條件。因此，本文嘗試基于系統動力學建模方法，從系統研究視角，在已有參考文獻基礎上，確立影響網紅代言產品銷量的影響因素并刻畫關鍵變量的因果關系圖，進而構建網紅電商模式的系統動力學模型，試圖可以通過此種方法對網紅電商獲利影響因素得出一些有價值的結論。

二、網紅電商模式系統動力學模型構建

(一) 網紅電商模式因果關系圖

王其藩[14]指出在系統動力學中，最常用的圖形表示方法之一就是因果關系圖，它對于系統動力學模型構建起著至關重要的作用，普遍用于構思系統動力學模型的初始階段。

本文將網紅電商模式分為以下部分：網紅所在平臺、平臺用戶、網紅、賣家系統和產品銷量。將這幾部分看成小的子系統，而子系統實際上又可以看成網紅電商模式下的復雜巨系統，在前人研究文獻的基礎上，筆者給出網紅電商模式因果關系圖，如圖1所示。

圖1 網紅電商模式因果關系圖

從圖1可以看出，存在兩條因果反饋回路：一是產品銷量→+平臺電商收入→+平臺資本→+廣告宣傳投入→+平臺推廣速率→+當前用戶→+粉絲轉化率→+網紅吸引力→+消費者購買意愿→+產品銷量。二是產品銷量→+平臺電商收入→+平臺資本→+產品廣告支出→+消費者購買意愿→+產品銷量。如第一條因果反饋回路表明，當網紅代言的產品銷量增加時，平臺電商收入就會增加，隨著其不斷的積累，平臺資本必然呈現上漲趨勢，因而其愿意花費更高的廣告投入為其進行宣傳，隨著宣傳力度的加大，平臺自身的推廣速率也會不斷上升，因而使用該平臺的用戶不斷增加，當用戶增加時，該網紅粉絲數便會積累增多。此時，假設當該網紅粉絲數增加時，其網紅吸引力不斷上升，網紅吸引力上升之后，消費者愿意為網紅代言的產品買單，其購買意愿會大幅提高，此時，產品銷量便會不斷增加。

(二)網紅電商模式系統動力學模型假設

在構建網紅電商模式系統動力學模型之前，對模型中部分參數做如下假設：為使模型簡化，在給定平臺初始資本的前提下，假設后續資本積累只與平臺電商收入有關；假設平臺電商收入均來自網民消費買單行為；假設平臺用戶來自所有網民，尚未關注該平臺的網民是潛在用戶；網紅粉絲來自平臺用戶，粉絲多少與網紅吸引力成正比等。

(三)網紅電商模式系統流量存量圖及主要方程式

在分析了網紅電商模式因果關系圖的基礎上，本文建立網紅電商模式各子系統、總系統及主要方程式如下。

1.用戶子系統

用戶子系統是網紅電商模式的重要組成部分，對于網紅經濟的發展起到重要推動作用，也是潛在用戶，研究用戶子系統的行為是必要的，系統存量流量圖如圖2所示。

圖2 用戶子系統存量流量圖

由圖2可知，用戶子系統中QZYH(潛在用戶數)和DQYH(當前用戶數)是狀態變量；TGSL(推廣速率)是速率變量；JSBL(接受比例)、MBYHQZS(目標用戶群總數)和YHJCSL(用戶接觸速率)影響推廣速率，用戶子系統的主要方程式如下：

QZYHt+1=QZYHt-TGSLt×DT

(1)

DQYHt+1=DQYHt+TGSLt×DT

(2)

TGSL=YHJCSL×JSBL×(DQYH/MBYHQZS)×QZYH

(3)

其中，t表示時間，DT表示時間間隔。

2.網紅子系統

網紅子系統是網紅電商模式的核心組成部分，是推動網紅經濟的力量源泉，同時也會受到其他子系統的制約，系統存量流量圖如圖3所示。

圖3 網紅子系統存量流量圖

由圖3可知，網紅子系統中QZFSS(潛在粉絲數)和DQFSS(當前粉絲數)是存量變量，反映網紅粉絲數量的變化情況；FSHSL(粉絲化速率)是速率變量；MBFSS(目標粉絲數)和XHXS(喜歡系數)影響粉絲化速率；該系統中還有重要的組成部分WHXYL(網紅吸引力)，其主要受到ZMD(知名度)、QMX(親民性)、HTD(話題度)和DJL(點擊率)的影響。根據系統結構，網紅子系統的主要方程式如下：

QZFSSt+1=QZFSSt-FSHSLt×DT

(4)

DQFSSt+1=DQFSSt+FSHSLt×DT

(5)

FSHSL=XHXS×(QZFSS/MBFSS)×DQFSS

(6)

3.網紅電商模式總系統流量存量圖

在上述內容基礎上，構建網紅電商模式總系統流量存量圖如圖4所示。

圖4 網紅電商模式總系統流量存量圖

值得指出的是，本文的用戶是指針對平臺的用戶，目標用戶群總數使用國內網民總數來衡量，將目標用戶群總數看成是一個常量，使用2017年網民總數來衡量，并且等于潛在用戶總數與當前用戶總數之和。當前用戶是指已經接觸該平臺并使用產品或技術的用戶，潛在用戶是指目標用戶群中尚未接觸該平臺的用戶。每當一個網民接觸并使用了該平臺，便有一個潛在用戶成為一個當前用戶，即潛在用戶數減少一個，當前用戶數便增加一個。潛在粉絲數是指該平臺用戶人群中尚未成為網紅粉絲的人數，當前粉絲數是指當前用戶中已經成為網紅粉絲的人數，目標粉絲數即當前用戶總數。各變量含義及初始值如表1所示。

表1 各變量含義及初始值

三、模型調控分析

(一)模型初始參數確定

本文以熊貓直播平臺為例，對模型進行了仿真調控，熊貓直播平臺成立于2015年，注冊資本2 000萬元，是目前熱門直播平臺之一，用戶規模不斷擴大。該模型用戶總數使用2017年網民總數衡量，未注冊成為該平臺的網民即潛在用戶數，假定用戶接觸比例為50%。在衡量網紅吸引力部分，在總結前人參考文獻的基礎上，對影響網紅吸引力的因素進行歸納列舉，張昊等[11]以及孫永波和劉曉敏[13]認為網紅吸引力主要受到知名度、親民性、話題度、點擊率、顏值、互動性和活躍性等因素的影響，為了進一步將不同的因素納入模型部分，使用問卷星設計了調查問卷，對以上影響網紅吸引力的因素進行打分，詢問被調查者以上因素對網紅吸引力的重要程度，其參數值采用李克特五分量表形式確定，認可程度從非常不同意到非常同意，分值設定為1—5，對不同年齡段的人群進行網絡發放，歷時兩周，最終回收有效樣本632份，對每一因素的分值求權重，最后確定出分值最高的前四位影響因素為親民性、話題度、點擊率和知名度，對該四因素的分值進行標準化，并計算出相應的分值分別0.762、0.757、0.753和0.600，并將其納入模型，作為四因素的初始值進行調控。產品評價指數采用淘寶網店的真實數據，評判因素包括網店專業性和產品好評率等。

由于模型做了很多假定，并不能完全代表現實情況，該模型主要考察在仿真基礎上，各因素之間的動態變化趨勢，以求可以得出一些有價值的結論。

(二)模型調控

建立完網紅電商模式系統動力學模型之后，接下來對系統進行仿真分析。其中設置時間邊界為24個月，設置時間步長為1個月。為確定影響消費者購買意愿因素的影響力，本文選取了知名度、親民性、話題度、點擊率、網店專業性和產品好評率六大因素，作為調控參量進行模擬調控。為此，本文共分成7種方案，以第1種方案為基準，其他方案分別在此基礎上做不同的參數調整。相對于方案1來說，方案2其他參數不變，將知名度參數增加0.200，其他方案以此類推。其中該方案實際上分為三大類，知名度、親民性、話題度和點擊率四種因素代表第一類網紅吸引力，第二類是網店專業性，第三類是產品好評率。具體方案和變量參量如表2所示。

表2 具體方案和變量參數

(三) 仿真結果

本文從產品銷量、當前粉絲數和平臺電商收入三個角度對網紅電商模式進行分析。圖5—圖7為仿真結果，其中當前粉絲數的單位為萬人。

圖5 不同調控方案下產品銷量仿真走勢

圖6 不同調控方案下當前粉絲數仿真走勢

圖7 不同調控方案下平臺電商收入仿真走勢

對圖中的曲線進行高低順序排序可以看到，圖5和圖7順序是一致的，其對應的方案依次是方案3、方案4、方案5、方案2、方案7、方案6和方案1。方案2到方案7分別在方案1的基礎上對不同因素做了提高，因而產品銷量的提升都是明顯的，說明當網紅吸引力增加，或者提升網店專業性和提升產品質量時，產品銷量是增加的，三者對網紅電商都起到一定的促進作用。因此，可以對影響網紅電商活力的因素進行一個排序，即：親民性>話題度>點擊率>知名度>產品好評率>網店專業性，說明網紅吸引力的主要影響因素是親民性，這與模型參數估計部分一致，而且隨著時間步長增加，方案3、方案4、方案5和方案2的優勢相對于方案7和方案6的優勢愈加明顯，說明網紅吸引力在激發消費者購買意愿時占據主導地位，同時網店專業性和產品質量反過來又會影響消費者購買意愿。從圖6可以看出，當前粉絲數的主要影響因素是網紅吸引力。平臺電商收入實際上與產品銷量息息相關，圖7也說明網紅吸引力在激發消費者購買意愿時占據主導地位，因而影響平臺電商收入的主要是網紅吸引力，同時網店專業性和產品質量反過來又會影響平臺電商收入。此外，隨著時間的推移，產品銷量走勢會趨于平緩，說明網紅電商模式具有一定的時效性。

四、研究結論與政策建議

網紅電商模式是當下流行并逐漸發展起來的一種新興經濟模式，其與中國市場經濟緊密相連，對于中國經濟發展起到重要的示范作用。然而由于網紅電商的發展尚處于起步階段，加之不斷出現的負面新聞，其仍然存在很多弊端，不斷健全監督機制和引導網紅電商的規范發展無疑具有重要作用。實現網紅電商模式的健康、有序發展，不僅需要政府及相關部門的監督，在一定程度上更重要的在于網紅、企業自身的自覺性和誠信等，只有系統各方的共同努力，才能實現網紅電商的健康發展。本文基于系統動力學模型仿真分析影響網紅電商獲利的影響因素，對當前中國網紅電商企業未來的發展方向提出如下政策建議：

首先，產品是核心競爭力，電商企業應該高度重視產品質量和服務質量，打造企業競爭優勢。雖然網紅吸引力對網紅電商起主導作用，但如果產品本身質量出現問題，消費者不會為此買賬。網紅本身主要起到代言功能，對于產品本身來講，需要企業打造高質量產品，重視產品創新和質量等，只有這樣網紅電商模式才能真正發揮其應有價值。

其次，重視網紅吸引力的產品導向作用，提升網紅自身素質，提升網紅親民性，規范網紅經營模式。應該注意的是，大多數網紅是通過直播平臺迅速走紅，但網絡直播門檻很低，因而成就一大批網紅的同時，也必然造成了一些網紅自身素質較低、直播內容泛化和網絡用語污穢等一系列問題。如果準入門檻很低的話，就很難保證網紅的素質，甚至部分網紅可能為了自身利益而忽視道德底線，近年來頻發的網紅代言假冒品等事件大多與此有關。因此，網紅需要提升自身素質，對于產品也要有一個清晰的認識和了解，自己代言的不僅是產品本身，一定程度上也是自身素質的寫照。

再次，注重培養打造企業的品牌形象，形成企業品牌化的粉絲群，防止因網紅電商模式時效性帶來的自帶粉絲流量用盡而阻礙網紅電商企業發展的問題。網紅電商模式能夠興起的一個重要原因就是在于其強大的粉絲團體，因而企業在發展網紅電商時，一個重要環節就是維護好與粉絲團體的關系，其中最重要的是打造企業品牌形象，形成企業品牌化的粉絲群，這樣粉絲對于產品的購買力才不會出現一次性買賣，才會真正意義上成為企業的回頭客，才不至于出現網紅電商模式時效性帶來的自帶粉絲流量用盡問題。

最后，政府及相關部門應該發揮監督作用，規范和引導網紅電商發展模式。由于網紅電商模式處于起步階段，目前對于網紅電商模式的監管還存在很多空白之處，尤其關于網紅電商的法律條文方面更顯滯后，因而政府及相關部門制定更加完備的制度和法律體系就顯得迫在眉睫。制定嚴格的網紅準入制度，加大對網紅經濟的監管力度，大力宣傳企業的社會責任，確保企業生產經營活動滿足消費者的合法權益，對不規范的網紅店鋪加大查處力度，倡導網紅提升自身核心競爭力等，讓網紅電商模式處在一個良序發展環境中，從而促進互聯網經濟的健康發展。

本文構建了網紅電商模式系統動力學模型，由于模型是在很多假設的基礎上進行仿真分析，對各因素之間的關聯不能做到詳細全面的考察，僅能觀察各因素的動態變化趨勢，并不能完全代表現實情況。未來將更多更全面的因素納入到該模型之中，并使用更加符合現實情況的數據進行分析，是筆者下一步研究的方向。