葛雨心，何瑛*，2

(1. 浙江理工大學(xué) 服裝學(xué)院，浙江 杭州 310018；2. 浙江理工大學(xué) 絲綢文化傳承與產(chǎn)品設(shè)計(jì)數(shù)字化技術(shù)文化和旅游部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江 杭州 310018)

近年來隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，直播電商這一新型多元化網(wǎng)絡(luò)購物模式迅速發(fā)展壯大。與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)購物模式相比，直播形式打破了以文字、圖片為載體的局限性，主播通過網(wǎng)絡(luò)直接向消費(fèi)者進(jìn)行產(chǎn)品講解和試用，使產(chǎn)品在展示方式上具有顯著優(yōu)勢。電商直播改變了消費(fèi)者的購物模式，為消費(fèi)者提供沉浸式體驗(yàn)感、社交歸屬感以及互動信任感，贏得了消費(fèi)者的喜愛[1]。服裝行業(yè)緊跟時(shí)代發(fā)展，許多服裝企業(yè)也開始采用電商直播模式，但購物模式的改變使消費(fèi)者購買意愿也相應(yīng)地發(fā)生了變化，傳統(tǒng)的銷售經(jīng)驗(yàn)已不能滿足其需求，因此需要針對直播這一新的營銷模式特點(diǎn)，探討各因素對消費(fèi)者購買決策的影響因素。

中國關(guān)于電商直播情境下消費(fèi)者購買意愿的影響因素已有相關(guān)研究，目前大多數(shù)研究通過問卷調(diào)查、專家訪談等手段結(jié)合相應(yīng)的理論或研究模型進(jìn)行[2]。例如，孟陸等[3]通過問卷調(diào)查獲取數(shù)據(jù)，繼而分析直播模式下消費(fèi)者購買意愿是否會受到網(wǎng)紅主播的影響，并探尋其內(nèi)在機(jī)制；韓簫亦[4]采用深度訪談的形式，分別對觀看直播的用戶和具有直播電商購物經(jīng)驗(yàn)的用戶進(jìn)行訪談，并依據(jù)訪談結(jié)果分析主播屬性對消費(fèi)者購買意愿的影響。然而，與傳統(tǒng)消費(fèi)者購買意愿的研究不同，直播模式具有實(shí)時(shí)互動特征，消費(fèi)者易受直播間氛圍影響[5]，其購物具有一定的沖動性和從眾性[6]。而問卷調(diào)查所獲得的數(shù)據(jù)是消費(fèi)者在比較冷靜的狀態(tài)下去思考而獲得的結(jié)果。文中通過對比分析不同數(shù)據(jù)來源結(jié)果間的差異，并對其差異形成的原因進(jìn)行解讀，為直播電商模式的改進(jìn)提供一定的理論支持。

1 數(shù)據(jù)來源與處理

1.1 研究方法的選取

目前消費(fèi)者購買意愿影響因素中較為常用的數(shù)據(jù)獲取方法為問卷調(diào)查法。文中考慮直播氛圍對消費(fèi)者意愿的影響，除了采用問卷調(diào)查法，還增加了直播間實(shí)時(shí)彈幕爬取的方法進(jìn)行調(diào)研分析，并將兩種不同數(shù)據(jù)來源所分析出的結(jié)果進(jìn)行對比研究，揭示其差異[7]。

1.2 數(shù)據(jù)獲取過程

1.2.1問卷數(shù)據(jù)獲取 參考國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者的研究[8-12]，建立服裝直播情境下消費(fèi)者購買意愿影響因素遞階層次結(jié)構(gòu)模型，并以此設(shè)計(jì)調(diào)查問卷。問卷采用李克特5級量表，主要從主播、服裝產(chǎn)品以及直播間內(nèi)容與服務(wù)這3個(gè)維度進(jìn)行調(diào)研[8]。服裝直播情境下消費(fèi)者購買意愿影響因素層次結(jié)構(gòu)模型見表1。

表1 服裝直播情境下消費(fèi)者購買意愿影響因素層次結(jié)構(gòu)模型

本次調(diào)查問卷共發(fā)放291份，篩選出看過服裝電商直播的用戶，最終得到有效問卷245份，有效率為84.2%。其中有54.98%的被調(diào)研者在電商直播間購買過服裝，調(diào)研對象符合預(yù)期，可以進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)分析。

1.2.2彈幕數(shù)據(jù)獲取 文中借助模擬器并采用python 3.0軟件對“抖音”平臺上的服裝直播間彈幕進(jìn)行實(shí)時(shí)爬取，進(jìn)而建立彈幕數(shù)據(jù)庫。由于彈幕評論表達(dá)自由、多口語化，因此在獲得彈幕文本后要對沒有價(jià)值的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理，識別和去除對實(shí)驗(yàn)分析無用或有干擾的數(shù)據(jù)信息。文中實(shí)驗(yàn)通過數(shù)據(jù)預(yù)處理后，一共得到24 250條服裝直播間有效彈幕文本數(shù)據(jù)[13]。

1.3 數(shù)據(jù)分析方法

采用主成分分析和層次聚類的方法對所獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

1.3.1主成分分析 主成分分析法可以將較多的變量通過轉(zhuǎn)換提取為少數(shù)幾個(gè)主成分，并盡量減少數(shù)據(jù)信息的損失，有歸納降維的作用。具體算法步驟如下：①對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；②計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣R；③計(jì)算特征值和特征向量；④選擇主成分組數(shù)，計(jì)算綜合權(quán)重值。

1.3.2層次聚類 層次聚類是通過計(jì)算一個(gè)成分與另一個(gè)成分之間的距離來確定它們之間的相似程度，當(dāng)兩個(gè)成分之間的距離越小，說明兩個(gè)成分的相似性越高。計(jì)算數(shù)據(jù)中各個(gè)成分的距離，并從下而上將距離近的成分合并，即將相似度高的成分進(jìn)行聚類，并一直重復(fù)這個(gè)過程，直至聚類到合適的類中為止。具體算法步驟如下：①將每一個(gè)對象都看作是單獨(dú)的聚類，計(jì)算每兩個(gè)類別之間的距離；②逐步合并距離最近的兩個(gè)聚類，重復(fù)以上步驟直至聚類到合適的類中為止。

2 不同數(shù)據(jù)源結(jié)果對比及差異

2.1 問卷結(jié)果分析

根據(jù)問卷調(diào)查所收集的數(shù)據(jù)，借助SPSS軟件進(jìn)行主成分分析，結(jié)果顯示本次調(diào)研數(shù)據(jù)的KMO檢驗(yàn)系數(shù)為0.882，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)合理，Bartlett's檢驗(yàn)顯著性為0.000，其p值小于0.05，故可進(jìn)行主成分分析。采用主成分分析法對表1的17個(gè)指標(biāo)層因素進(jìn)行分析，得到碎石圖如圖1所示。由圖1可知，前3個(gè)主成分的特征值折線斜率絕對值較大，呈快速下降趨勢，故可將因素分為人、貨、場3個(gè)主成分要素。結(jié)合旋轉(zhuǎn)后成分載荷矩陣以及因子得分系數(shù)矩陣，計(jì)算得到消費(fèi)者購買因素一級和二級權(quán)重指標(biāo)，具體見表2。

圖1 碎石圖Fig.1 Scree plot

表2 購買意愿影響因素一級和二級權(quán)重

由一級指標(biāo)權(quán)重分析結(jié)果可知，服裝產(chǎn)品(貨)因素在消費(fèi)者購買意愿影響因素中占比最大，其次是主播因素(人)，影響最小的是直播間因素(場)。將17個(gè)二級指標(biāo)按權(quán)重值由大到小進(jìn)行排列，前8個(gè)指標(biāo)中“貨”屬性下的影響因子，占比3/4，說明服裝版型、質(zhì)量、面料、款式和色彩對消費(fèi)者購買意愿的影響較大；“人”屬性下的影響因子，占比1/4，分別為主播顏值和身材、主播的專業(yè)性，由此說明這兩個(gè)因素對消費(fèi)者的影響較大?！皥觥睂傩韵碌挠绊懸蜃訖?quán)重值相對較小，排列靠后，在該屬性下權(quán)重值最大的為直播間增值內(nèi)容(搭配等)，該因子在二級指標(biāo)排序中排名第10。

2.2 彈幕結(jié)果分析

文中從預(yù)處理后的彈幕文本數(shù)據(jù)庫中選取了10 000條數(shù)據(jù)，構(gòu)建了彈幕文本需求分類詞典，并將剩余的14 250條彈幕作為實(shí)驗(yàn)樣本進(jìn)行文本屬性的提取與分類[14]。根據(jù)彈幕屬性和直播電商特點(diǎn)，從主播屬性、服裝產(chǎn)品屬性、直播間屬性(即“人、貨場”)3個(gè)維度對服裝直播間消費(fèi)者購買意愿影響因素進(jìn)行分析[15]。服裝直播彈幕分類權(quán)重如圖2所示。將同一屬性維度的影響因子聚類到一組，其對應(yīng)的權(quán)重分布為9%，74%和17%。根據(jù)屬性分類權(quán)重，可知“貨”對消費(fèi)者購買意愿的影響較大，其次為“場”，影響最小的因素為“人”。

圖2 服裝直播彈幕分類權(quán)重Fig.2 Classified weight of live clothing barrage

2.2.1“貨”維度下消費(fèi)者需求分析 根據(jù)彈幕文本需求分類詞典自動生成的分類文檔，得到服裝產(chǎn)品屬性維度下7個(gè)影響因子的彈幕文本數(shù)據(jù)。借助SPSS軟件，采用層次聚類分析得到譜系樹狀圖，具體如圖3所示。

圖3 服裝產(chǎn)品因子聚類譜系樹狀圖Fig.3 Clustering dendrogram of clothing products factors

譜系樹狀圖展現(xiàn)了聚類分析中每一因子的合并情況，且各因子之間的距離在0～25之間，垂直做參考線，從右向左聚類。服裝產(chǎn)品屬性的影響因子有7個(gè)，包括版型、質(zhì)量、面料、品牌、色彩、尺碼和款式，結(jié)合權(quán)重分布，可將各因子分為3個(gè)梯度，消費(fèi)者關(guān)注度最高的影響因子為第1梯度，即服裝款式；關(guān)注度較高的因子為第2梯度，有服裝尺碼和服裝色彩兩個(gè)影響因子；關(guān)注度一般的因子則歸屬于第3梯度，包括服裝面料、服裝質(zhì)量、服裝版型以及服裝品牌。

2.2.2“場”維度下消費(fèi)者需求分析 SPSS聚類分析得到譜系樹狀圖，并結(jié)合因子權(quán)重將直播間內(nèi)容與服務(wù)屬性維度下的價(jià)格折扣、服務(wù)、庫存、增值內(nèi)容(穿搭)和陳列配置5個(gè)因子分為3個(gè)梯度，具體如圖4所示。消費(fèi)者關(guān)注度最高的為第1梯度中的直播間增值內(nèi)容，包括直播間提供給消費(fèi)者的穿搭參考以及各種附帶的增值內(nèi)容；第2梯度為庫存、價(jià)格折扣和售前售后服務(wù)；第3梯度為直播間的陳列配置。

圖4 直播間內(nèi)容與服務(wù)因子聚類譜系樹狀圖Fig.4 Clustering dendrogram of broadcast room content and services factors

2.2.3“人”維度下需求分析 主播屬性在直播彈幕分類權(quán)重中只占9%，相對其他兩大屬性占比較小。借助SPSS軟件進(jìn)行層次聚類，可將主播維度下的因子分為兩個(gè)梯度，具體如圖5所示。

圖5 主播因子聚類譜系樹狀圖Fig.5 Clustering dendrogram of host factors

由圖5可知，第1梯度為主播的顏值身材與互動性；第2梯度為主播專業(yè)性與風(fēng)格匹配度以及主播知名度。

2.3 不同數(shù)據(jù)結(jié)果對比分析

通過分析問卷調(diào)查和直播間彈幕爬取這兩種不同數(shù)據(jù)源，發(fā)現(xiàn)在一級指標(biāo)維度中，問卷調(diào)查所得到的消費(fèi)者影響因素排序?yàn)椤柏?服裝產(chǎn)品)”>“人(主播)”>“場(直播間內(nèi)容與服務(wù))”；彈幕分析所得到的消費(fèi)者影響因素序?yàn)椤柏?服裝產(chǎn)品)”>“場(直播間內(nèi)容與服務(wù))”>“人(主播)”。由此可知， “人(主播)”與“場(直播間)”在不同數(shù)據(jù)源下對消費(fèi)者的影響程度排序有較大差異。此外，服裝不論是在哪種數(shù)據(jù)源下對消費(fèi)者購買意愿的影響排序始終為第1，但通過對比可發(fā)現(xiàn)問卷調(diào)查下服裝產(chǎn)品的影響因素權(quán)重為0.472，大約占整體的1/2，而彈幕分析下服裝產(chǎn)品影響因素為0.74，大約為整體的3/4。通過兩種不同數(shù)據(jù)源的分析對比可知，彈幕數(shù)據(jù)源下服裝產(chǎn)品對消費(fèi)者購買意愿影響程度遠(yuǎn)大于問卷調(diào)查。

2.4 差異形成的原因

基于文獻(xiàn)分析和對服裝直播間的觀察，筆者認(rèn)為問卷調(diào)查是被調(diào)查者通過理性思考所得到的結(jié)果，根據(jù)問卷調(diào)查結(jié)果顯示主播因素對直播間消費(fèi)者購買意愿的影響較大，消費(fèi)者認(rèn)為通過主播對服裝產(chǎn)品的試穿和講解會產(chǎn)生購買行為。而彈幕數(shù)據(jù)是消費(fèi)者在實(shí)際觀看過程中的即時(shí)情感反應(yīng)，由于大部分消費(fèi)者進(jìn)入直播間即表明了對此服裝主播的認(rèn)同，其在觀看過程中沉浸于直播間的購物氛圍，對產(chǎn)品產(chǎn)生濃厚興趣，從而對主播的關(guān)注度下降，轉(zhuǎn)向?qū)Ψb產(chǎn)品以及直播間附加價(jià)值(即內(nèi)容與服務(wù))的關(guān)注。

問卷調(diào)查和直播間彈幕兩種不同方法本身的特點(diǎn)可以決定其不同的應(yīng)用階段，問卷調(diào)查的方法適合研究消費(fèi)者進(jìn)入直播間前的關(guān)注傾向，從而迎合其需求完善直播內(nèi)容，吸引更多消費(fèi)者進(jìn)入直播間；彈幕分析的方法適合研究消費(fèi)者進(jìn)入直播間后的關(guān)注傾向，從而及時(shí)調(diào)整直播方案，最大限度地實(shí)現(xiàn)流量變現(xiàn)。

3 營銷建議

基于上述研究結(jié)果，提出服裝直播電商企業(yè)在進(jìn)行直播營銷時(shí)的建議，以供參考：

1) 選擇合適的主播吸引消費(fèi)者進(jìn)入直播間。主播是吸引消費(fèi)者進(jìn)入直播間的重要影響因素，直播電商企業(yè)可利用問卷調(diào)查等方法對目標(biāo)消費(fèi)者進(jìn)行調(diào)研，了解消費(fèi)者喜歡的主播類型、特點(diǎn)等。還可以根據(jù)消費(fèi)者的偏好對產(chǎn)品直播預(yù)告和首圖等做出改進(jìn)。

2) 持續(xù)優(yōu)化創(chuàng)新服裝產(chǎn)品。決定消費(fèi)者在直播間是否購買服裝的影響因素，主要在于服裝產(chǎn)品本身，包括服裝的款式、色彩、版型和質(zhì)量等。故企業(yè)的核心競爭力仍是服裝產(chǎn)品，企業(yè)需要不斷進(jìn)行服裝產(chǎn)品創(chuàng)新優(yōu)化，才能在市場競爭中站穩(wěn)腳步。

3) 不斷提高直播間的附屬價(jià)值。對所銷售服裝的講解、穿搭的推薦與教學(xué)是目前消費(fèi)者購買服裝的另一大需求。因此，企業(yè)可在直播時(shí)借助彈幕實(shí)時(shí)分析消費(fèi)者進(jìn)入直播間后的關(guān)注傾向和購買需求，從而及時(shí)調(diào)整直播方案，提高消費(fèi)者的購買意愿。

4 結(jié)語

文中分別采用問卷調(diào)查和直播間彈幕爬取兩種方法獲得不同數(shù)據(jù)，探究了“人(主播)”“貨(服裝產(chǎn)品)”“場(直播間內(nèi)容與服務(wù))”3個(gè)主要因素對消費(fèi)者購買意愿的影響，并將不同數(shù)據(jù)源下服裝直播間消費(fèi)者購買意愿影響因素權(quán)重進(jìn)行排序、對比和分析，得出以下結(jié)論。

1) 問卷調(diào)查數(shù)據(jù)源下所得到的消費(fèi)者影響因素排序?yàn)椤柏?服裝產(chǎn)品)”>“人(主播)”>“場(直播間內(nèi)容與服務(wù))”。

2) 彈幕爬取數(shù)據(jù)源下所得到的消費(fèi)者影響因素排序?yàn)椤柏?服裝產(chǎn)品)”>“場(直播間內(nèi)容與服務(wù))”>“人(主播)”。

3) 彈幕爬取數(shù)據(jù)源下服裝產(chǎn)品對消費(fèi)者購買意愿影響程度遠(yuǎn)大于問卷調(diào)查下所得到的服裝屬性對消費(fèi)者購買意愿的影響程度。

4) 問卷調(diào)查的方法適合研究消費(fèi)者進(jìn)入直播間前的關(guān)注傾向；彈幕分析的方法適合研究消費(fèi)者進(jìn)入直播間后的關(guān)注傾向。