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。