基于4D模型
——對直播帶貨行業消費者消費行為的分析

于鑫 郝普 呂林棲 牛夢吉

(河北工業大學 天津 300131)

隨著社會經濟的發展，“直播網紅”及其衍生出的網紅經濟逐漸受到公眾的關注，直播帶貨作為網紅經濟背景下應運而生的一種新型營銷模式，極大地增加了產品的銷售量，對于促進經濟發展具有重要作用。以往的研究通過(S-O-R)模型解釋了產品品質、網站信譽等因素影響消費者對待網絡文學的行為機制。同時，證明在直播帶貨背景下，買賣雙方的互動愈加頻繁，由于主播難以把握吸引消費者的特性，行業內部出現了虛假宣傳、以次充好等帶貨亂象。但目前的研究尚未回答直播帶貨影響消費者行為的因素，阻礙了直播帶貨進行高效社會化營銷。為此，本文通過問卷分析并建立4D模型研究直播帶貨的特點、面臨的挑戰及其發展趨勢，總結歸納直播帶貨的優勢，對后疫情時代的社會經濟發展和相關學術研究具有深遠意義。

1 研究背景

1.1 網絡直播爆火

當今社會，傳統網絡購物已經步入成熟期，形成了平臺圖文導購的銷售模式。電視購物的出現，使得消費者更為便利地了解商品信息成為可能，也削減了信息獲取成本，在銷售折扣和銷售贈品等促銷策略的支持下，極大地刺激了消費需求。同時，在電視臺信用背書的影響下，導購主播能夠面對龐大的消費群體，拓展了銷售渠道，達成商業成功。但是由于電視銷售的互動性較低、消費者的參與感較低，難以積累導購主播的個人粉絲進行引流，而且在買賣雙方存在著嚴重的信息不對稱，電視銷售侵犯消費者權益的問題較為突出。

近年來，網絡直播帶貨逐漸進入大眾視野，并獲得眾多消費者的青睞，成為大眾消費的重要手段。網紅直播帶貨對線上購物商業模式進行了升級，實現了從搜索到體驗的跨越，增強了線上銷售的互動性和趣味性，建立了消費者和帶貨主播之間的反饋機制，縮小了買賣雙方的信息差。在直播帶貨過程中，消費者擁有自主選擇權，不僅能夠通過互動形式進行提問，了解商品信息，還能選擇哪位主播來為自己介紹，極大地增強了消費者的滿足感和獲得感。而且，網紅由于消費者的主動選擇而具有明顯的聚集效應，能夠有效沉淀私域流量，全面超越了電視購物的商業模式。

網絡直播帶貨以其便利性和可靠性進入大眾視野，并逐漸獲得眾多消費者的青睞，成為大眾消費的重要手段。在此過程中，商家和帶貨主播獲得了可觀的收益，消費者也能通過更加便捷可靠的方式獲取所需商品，直播帶貨為買賣雙方都帶來了可觀的利益。對比傳統電商，直播電商因其獨特的體驗觀感、良好的社交屬性，使得網絡購物突破了大型網絡購物平臺的局限，成為拉動消費的重要引擎。但是隨著明星帶貨主播的加入，直播帶貨行業也出現了質次價高、虛假宣傳等嚴重問題，眾多問題相互交織，引發了社會對直播帶貨行業的負面輿論，對行業的發展也起到了嚴重的阻礙作用。

1.2 直播電商規范化趨勢明顯

隨著直播帶貨行業的野蠻生長，其弊病和亂象損害了眾多消費者的利益，社會要求對直播帶貨行業進行有效監管的呼聲日益高漲。政府相關部門出臺了多項相關政策，致力于解決影響直播帶貨行業持續健康發展的問題。這一舉措使得政府在規范直播帶貨及其相關商業行為時更加有法可依，進一步在法律層面為直播帶貨行業奠定了堅實的基礎。這將有效促進直播帶貨行業的高質量發展，也可更好地助力直播帶貨行業從企業、平臺、渠道多方面為消費者持續創造更大價值。

中央文明辦、廣電總局等四部委聯合印發了《關于規范網絡直播打賞加強未成年人保護的意見》等文件，明確要求規范直播電商行業發展。由于未成年的心智尚不成熟、辨別是非的能力較差，未來國家將嚴控未成年人從事主播行業，對利用網紅兒童進行直播牟利的行為加大打擊力度，并要求網絡平臺加強對主播賬號的注冊和審核管理，發現違規賬號從嚴采取處置措施，并追究相關網站平臺責任。此外，國家要求網絡平臺建立包括客戶服務在內的專門服務團隊，及時處理相關投訴和糾紛，對主播的個人素質和帶貨行為進行約束和監督，維護直播帶貨行業的清新氛圍，對違規為未成年人提供打賞、直播服務的網絡平臺采取從嚴處置措施。

2 分析意義

網紅經濟背景下，直播帶貨作為一種新興的商業形式，吸引了眾多學者關注。隨著直播電商經濟的發展，電商經濟將進入全民直播時代，其發展狀況將對社會經濟的發展產生重要影響。加之直播帶貨行業暴露出的諸多新問題的影響，研究直播帶貨的特點、面臨的挑戰及其發展趨勢，總結歸納直播帶貨的優勢，對后疫情時代的社會經濟發展相關學術研究都具有重要而深遠的意義。

此外，從實踐層面和歷史經驗的角度判斷，本文關于直播帶貨營銷策略問題的研究，一方面，可以幫助大眾客觀理性地認識直播帶貨，通過提出的營銷策略設計和有關政策保障，可以解決網紅經濟背景下直播帶貨存在的問題。另一方面，通過分析研究有益于正視直播帶貨經濟的發展現狀，具有較強的現實意義。

3 分析過程及指標體系

3.1 分析過程

基于消費者行為分析模型(4D模型)設計問卷。為了深入了解消費者“直播帶貨”的行為習慣，探究直播電商何種因素對其消費行為意愿的影響，共為30個問題。歸納成四大要素，分別為“需求因素(DY)”“數據因素(DM)”“傳遞因素(DL)”及“動態因素(DA)”，這四個要素與“購買意愿”要素進行統計分析。對各類社交平臺上的用戶進行抽樣調查，通過問卷問題及想要獲取的相關信息，探究以上四種要素對消費者消費行為的影響。

通過設置“直播帶貨可以滿足我的購物需求”“直播這種形式能使我更好地看到產品的相關屬性和使用方法”等問題，歸納為需求因素。通過設置“觀看直播低價商品會對你產生吸引”“主播推薦的暢銷商品會對你的購買產生影響”等問題歸納其為數據因素。通過設置“觀看直播時，我能獲得主播、觀眾多方面的購買建議”“主播的專業導購，能夠使我獲得接近線下購物的體驗”等問題總結外界影響對消費者消費行為的影響，歸納為傳遞因素。通過設置“直播間的紅包活動或限時秒殺通常能引起我的注意”“觀看直播時，我經常會收到產品限購時間的影響而產生購買欲望”等問題，探究直播帶貨影響消費者購買心理的路徑，歸納總結為動態因素。

本調查問卷在問題回答方式上，選擇“(a)非常不同意；(b)不同意；(c)中立；(d)同意；(e)非常同意”，并將其對應為1～5分，便于計算該問題所屬因素與購買意愿因素的相關性關系(見圖1)。

圖1 4D模型各要素關系圖

由于人員問題及資源問題，實體收集的數據具有一定的局限性，所以借鑒前人研究的資料保證結論的普遍性。在差異性、整體性、大環境三個方面進行了相關資料的搜集。問卷在多個渠道進行發放，包括QQ、微信社群、豆瓣及其他社交平臺，最終回收1482份調査問卷。

隨后對問卷進行篩査，將不符合要求的從中刪除，遵循兩個原則:一是被調査者在對是否觀看過直播電商或通過直播電商購買過商品這一選項明確選否的。二是被調査者的問卷填寫具有隨意性，結果無法反映消費者真實想法，排除依據主要看是否對所有連續的量表選項都選擇了同一個分數。基于這兩個原則，有310份問卷顯示被調查者沒有參與過直播電商，有7份問卷被判斷填寫時具有隨意性，剔除這317份問卷，最終有效問卷數量共1165份，有效問卷比例為78.60%。按照過往調査要求有效問卷數量大于因數個數乘30的經驗前提下，有效樣本數量滿足要求水平。

3.2 信度檢驗

信度量表通常使用數個項目來共同測量一個因子，因此需要保證這些項目值，這就是內部一致性信度，通常使用Cronbach’ s alpha系數進行測量，其計算公式如下：

由表1可以看出，四種因素和購買意愿的α系數均大于0.7，每種因素的測量項目設計較好，且各個項目之間存在較好的一致性，進一步對每個因素的每一項去除某項之后的α系數進行分析，看是否存在多余項目。通過檢驗發現，對于以上5個因素的項目，去除任意一項后整體的信度均沒有顯著上升，因此認為這5個因素項目的設計合理。

表1 各因素信度

3.3 因子分析

本文使用因子分析法中的主成分分析法，因子旋轉采用方差最大正交旋轉方式，通過旋轉能夠使各個因子載荷值更加分化，從而使得區分不同的因子變得更加容易。因子載荷值通常位于0～1，根據歷史文獻，通常認為因子載荷大于0.5具有比較良好的相關性(Dunteman，1989)，因此將因子載荷大于0.5作為因子提取的標準。

使用因子分析法前使用巴特萊球性檢驗和KMO測度來檢測其是否可以進行因子分析，使用KMO值對變量進行主成分的提取，在0～1，越接近1說明變量之間的相關性越強，就越適合做因子分析，根據過去的研究一般認為，該值大于0.8即可。

根據以上標準對問卷中的四種因素和購買意愿進行巴特萊球性檢驗和KMO值計算，如表2所示。根據結果，五種因素的KMO值都大于0.8，適合做因子分析。

表2 巴特萊球形檢驗和KMO值

3.4 相關矩陣法

通過因子分析對因子提取，判斷同一個變量下的問題是否對同一個因素進行了測量，同時不同因素下的問題要求其對應了不同的因子。是否對應使用因子載荷表示，因子載荷值越高，表示該問題和該因子的收斂性越好，通常要求同一個因素下問題的因子載荷值在0.5以上。為了判斷結構變量的區別效度和收斂效度，對各個結構變量測量指標的內、外相關性進行分析，本文采取了相關矩陣方法，是四種因素加上購買意愿五個結構變量的相關矩陣。

由表3可以看出，最終分析的結果中，同一個因素下的多個測量項都只對應同一個因子，這些測量項在該因子下的因子載荷都大于0.5，說明有良好的收斂效度。同時，這些測量項只在對應因子下載荷值大于0.5，在其他因子下的因子載荷都遠小于0.5，說明具有良好的區分效度。

表3 旋轉后的各指標相關性矩陣

3.5 總方差解釋

在確定最終因子之后可以對自變量的四個因素進行進一步分析，結果如表4所示。

表4 總方差解釋

由表4可以看出，需求因素、數據因素、傳遞因素、動態因素分別解釋了整體43.802%、12.757%、11.226%和7.295%的整體信息量，且通過這4個因子能夠解釋整體75.07%的信息量，具有較好的解釋性。

3.6 回歸分析

通過上文的研究和分析確定了最終模型，并通過效度和信度分析對問卷問題涉及的具體因素，做出了重新的調整，使用最小二乘法對需求因素、數據因素、傳遞因素、動態因素和研究對象購買意愿進行多元回歸分析，進一步證實前四個因素對購買意愿產生的影響。回歸中使用所有因素相關問題分數的平均值作為該因素的最終分數，使用SPSS進行多元回歸分析的結果，如表5所示。

表5 回歸結果

最后，本文基于4D模型建立的研究消費者購買意愿影響因素的模型是合適的，并且具有顯著的解釋性(調整后的R2為0.416，F值為55.936，p＜0.001)。

4 結語

(1)需求因素對消費者購買意愿具有顯著的影響

通過回歸結果可以發現，需求因素對消費者購買意愿具有顯著性的影響，表明如果希望讓消費者購買商品，直播電商能夠提供給消費者需要的商品就是一個非常重要的因素。商家需要以客戶為中心，把握客戶需求，提供能滿足客戶需要的相關產品。

(2)傳遞因素對消費者購買意愿具有顯著的影響

通過回歸結果可以發現，傳遞因素對消費者購買意愿具有顯著性的影響，說明直播電商平臺需要將注意力放在線上與線下結合及直播間和直播后的服務上，同時重點關注主播的控場能力和觀眾彈幕效果，營造直播間良好的購物氛圍。

(3)動態因素對消費者購買意愿具有顯著的影響

通過分析可以發現，動態因素對消費者購買意愿具有顯著的影響，表明通過多渠道的營銷手段確實會對消費者的購買意愿造成影響。另外，在直播電商平臺中擔任意見領袖的主播也具有重要影響，因此要加強主播的帶貨能力，解決誠信問題。

(4)數據因素沒有對消費者購買因素產生顯著的影響

和假設不同，通過回歸結果可以看出，數據因素并沒有對消費者購買意愿產生顯著的影響，說明從消費者角度來說，直播時的一些數據并不是他們關心的重點。因此，存貨數量、低價策略的數據影響效應并不重要。