“直播+电商”模式下消费者重购意愿的影响因素

杨劼 王璐

摘要：新冠肺炎疫情催热了我国“直播+电商”新业态，各地政府相继出台直播电商支持政策，推动新经济发展。从物流和平台两个维度刻画直播电商购物特征因素，即订单效率、物流质量、促销折扣、意见领袖、平台服务和购买情境，以消费者满意度为中介变量，基于技术接受与使用模型（UTAUT2）框架，构建消费者重购意愿影响研究模型，明晰直播电商购物特征对消费者重购意愿的影响机理，并通过调查问卷收集数据进行实证研究。结果表明：物流和平台维度的直播电商购物特征因素对消费者满意度均具有显著正向影响；物流维度比平台维度对消费者重购意愿的正向影响更为显著，平台维度中的促销折扣和平台服务对消费者重购意愿没有显著的直接影响，而是通过显著影响消费者满意度进而对其重购意愿产生间接影响；消费者满意度对消费者重购意愿具有显著正向影响，且在直播电商购物特征因素影响消费者重购意愿的過程中发挥了中介作用。直播电商应通过升级物流模式、完善供应链管理、规范对主播群体及直播平台的监管、制定个性化电商营销策略等，满足消费升级的需求，提高消费者满意度，并通过满意情绪的刺激促使消费者产生重购意愿。

关键词：直播电商；消费者满意度；重购意愿；消费升级；技术接受与使用模型

中图分类号：713.36文献标识码：A文章编号：1007-8266（2021）11-0056-11

基金项目：山西省高等学校科技创新项目“基于双边市场理论互联网金融平台的运行机制研究”（2020L0250）；山西省社会科学界联合会研究项目“山西互联网金融的发展模式及问题研究——基于双边市场理论”（SSKLZDKT2019042）

经历了“全媒体”“融媒体”后，伴随着人工智能技术的快速发展，我国正式进入了“智媒体”时代，而直播则是最受关注的网络媒体形态。智媒体依托于强大的娱乐性以及感染性逐渐被大众所接受，同时又与时下流行的电子商务相结合，进而衍生出了一种新型零售行业，即直播电商。2016年，淘宝率先开启了“直播+电商”的新业态尝试，此后快手、抖音、苏宁等企业纷纷紧跟潮流，布局电商产业链。2019年，直播电商成为新经济模式中最火爆的行业，使得“直播+电商”一度被众多企业视为新的发展机遇。2020年，在新冠肺炎疫情影响下，直播电商“更上一层楼”，全网电商直播间数量约700万家，电商直播用户规模约3.88亿户，占网民整体的39.2%[ 1 ]。各大直播电商平台之争从群雄逐鹿发展到淘宝直播、快手、抖音三足鼎立的局面，仅2020年，三大巨头平台的网站成交金额分别达到4 000亿元、3 812亿元和1 700亿元，线下消费者的购物需求通过“直播+电商”这一新兴商业模式得到较大程度的释放[ 1 ]。

在“全民直播”时代浪潮的推动下，我国直播电商行业逐渐呈现出三大主要特征。第一，主播类型多元化。大致可分为四类，即以李佳琦、薇娅、罗永浩等为代表的粉丝量多且带货能力强的网红达人主播；以林依轮、刘涛等为代表的自带话题和流量的名人主播；以洛天依、乐正绫等为代表的“二次元”虚拟主播；商家自建直播团队的素人主播。第二，主播带货呈现“马太效应”。头部主播吸引了大部分流量，占据了近55.75%的市场份额[ 1 ]，在销量和销售额上大幅度领先腰部主播，且头部主播更偏向于全品类直播，腰部主播则更加聚焦于自身擅长领域。第三，直播场景更加多元化。主播利用直播间、产地、工厂、商圈等各种场景展示产品，以便为用户营造体验性的、舒适愉悦的购买情境。相较于传统电商，直播电商较强的互动性带来了高转化率，单场直播购买转化率在7%～10%之间，远高于传统电商5%的转化率[ 1 ]。特别是在商用5G网络、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等技术普及、官方政策扶持、资本大量涌入的作用下，直播电商行业呈现出极大的发展空间和市场潜力，但挑战也同样严峻。直播电商行业整体退货率高达20%～30%，头部主播的退货率达10%～15%，居高不下的退货率已成为行业痛点，超过20%的消费者对直播电商物流服务的满意度偏低[ 1 ]。因此，如何提升消费者直播购物的满意度，刺激消费者持续参与直播购物，将直播购物行为从最初的“新鲜”体验过渡为一种消费常态，不仅是商家开拓线上市场、获得可持续竞争优势亟待解决的重要问题，也是商家打通线上线下流程，实施线上线下全渠道融合发展战略的核心内容。

目前理论界关于电商消费者行为的研究仍主要集中在传统电商领域，对直播电商的研究明显不足。作为对传统电商交易行为、商业模式的一大变革，传统电商的消费者行为机制已无法解释直播电商消费者购买行为，特别是重购行为。本文基于技术接受与使用模型（UTAUT2）框架构建直播电商消费者重购意愿影响研究模型，旨在分析直播电商购物特征对消费者重购意愿的影响路径及重要性，并探究消费者满意度在这一过程中的中介影响机制。研究成果对推动电商企业全面创新，改善消费者直播购物体验和满意度，促进直播电商行业健康可持续发展具有重要实践意义。

直播电商是直播和电商的有机融合物，作为一种新型业态，它以5G网络、云技术、大数据等前沿技术为支撑，以直播新媒介拉动流量，是对传统电商的升级和变革[ 2 ]。“直播+电商”模式的出现降低了用户的参与门槛，打破了空间距离的制约，形成群聚效益，并且减少了中间交易环节，为满足消费者日益提升的多样化需求和赋能企业营销创新提供了条件[ 3 ]。在网络协同与数据智能的驱动下，直播电商对助力传统企业数智化升级、提升企业核心竞争力、创新数字经济发展等具有重要的战略价值。此外，直播电商即时互动的特征对用户参与行为产生了显著影响。用户参与电商直播的动机可归结为两类，即以娱乐为目的的享乐性意图和以购物为目的的功利性意图[4]。用户在直播间的共同体验对其主动享乐行为（点赞、评论等）和被动享乐行为（观看）均有显著的正向影响[5 ]。电商通过直播向用户呈现多样化的内容和形式，建立主播与用户、用户与用户间的紧密信息交互，交互过程中的响应性、娱乐性和互助性能够增强用户的社会临场感和感知信任，使用户在直播间产生沉浸感，进而强化用户的参与意愿和行为[ 6 ]。然而，用户量并不能保障直播电商较高的消费转化率，只有明确直播电商消费者购买意愿的影响机制，实现更多用户的留存和转化，才能保持电商企业的长期竞争力。

目前，相关文献主要从主播风格、消费者感知、营销环境等角度探究直播电商消费者购买行为影响机制。直播电商区别于传统电商的最大特点是实现了主播与用户的实时沟通。卢（Lu）等[ 7 ]发现在中国情境下，主播与用户的沟通风格比沟通内容对消费者购买意愿的影响更重要。在此基础上，吴娜等[ 8 ]从个人因素和情境因素交互作用的角度，证明了主播与用户沟通风格的相似性是促使用户产生购买意愿的实质性内在动因，而用户个人的认知闭合需要可调节这一链式影响路径的强度。不同类型主播和产品的交互对消费者购买意愿的驱动机制并不相同，名人主播在介绍享乐品时主要通过提升消费者满足感和愉悦感驱动其产生购买意愿，而企业主播在介绍实用品时则将强化消费者对产品质量的感知作为驱动因素[ 9 ]。消费者临场感是指其对商家营销环境的真实感知，在直播电商环境下，消费者临场感可分为远程临场感和社会临场感。李淼等[ 10 ]从替代学习的视角探讨了直播电商消费者临场感对其购买意愿的影响，其中主播讲解、用户产品评价或社会化推荐、消费者与主播的交流咨询具有显著中介作用。电商在直播间为用户营造出具有互动性、真实性、娱乐性和可视性的购物氛围，能够增强消费者的情绪反应和信任感知，并对消费者购买行为产生积极影响[ 11 ]。

消费者重购行为反映了其对产品、服务或平台的忠诚度，且忠诚度越高，消费者的重购意愿越强烈。随着流量红利的逐渐消失，直播电商的首要任务不再是拉新，而是用户的留存，电商企业需通过提高消费者重购率来增加客户黏性。消费者重购行为比购买行为有着更广泛的内涵，这导致消费者购买行为机制对其重购意愿及行为的解释力不足。目前，针对消费者重购意愿的研究成果大多数集中在传统电商领域[ 12-14 ]，只有极少数学者探讨了直播电商情境下的消费者重购意愿。周守亮等[ 15 ]认为产品质量、主播专业性指导及服务是驱动消费者重购行为的本质因素，且消费者的满意情绪比信任感知对其重购意愿产生的影响更为显著。秦泽家[ 16 ]考虑到商家和消费者的信息不对称，从博弈演化的角度分析了商家履行心理契约对消费者重购意愿的影响。然而，无论是消费者购买行为还是重购行为研究，现有文献均未考虑物流在直播电商中的作用。直播带来的用户规模、订单量和订单品类等方面的暴涨对物流和电商平台均提出了巨大的挑战。长期来看，随着直播电商行业竞争日益激烈以及消费者需求更加多样化，物流和供应链将是构建直播电商核心竞争力的关键，是支撑其走向良性发展的重要因素。此外，现有文献仍缺乏从直播电商平台整体条件综合分析消费者行为。鉴于此，本文从物流和平台两个维度归纳直播电商购物的特征因素，并作为影响研究模型的前端变量，以消费者满意度为中介变量，消费者重购意愿为后端变量，通过实证分析探究特征、因素对消费者重购意愿的影响机制，研究结论有望丰富消费者行为理论，为直播电商行业创新发展提供实践指导。

（一）模型构建

在技术接受与使用研究领域中，学者们主要研究个体态度对使用意愿的影响以及使用意愿对个体行为的影响，并在不同的研究背景和情境下形成了理性行为理论（TRA）、计划行为理论（TPA）、技术接受模型（TAM）、整合型技术接受与使用模型（UTAUT）以及消费者情境下的技术接受与使用模型（UTAUT2）等多种典型的理论和模型。UTAUT2模型是对UTAUT模型在消费者情境下的应用扩展，已被成功应用于APP接受度、用户行为意愿等研究[ 17-19 ]。UTAUT2模型具有较强的适用性，能够用于直播电商购物情境下的消费者行为研究。本文基于UTAUT2模型框架构建直播电商购物特征对消费者重购意愿的影响研究模型，并分别从物流和平台两个维度归纳直播电商购物特征因素。

1.物流维度

消费者在直播电商完成购物后，可在电商评论区对商家、物流等方面做出评价。以京东直播购物平台为例，运用八爪鱼软件对消费者评价数据进行采集，抓取评价内容共1 700条，剔除与本研究内容无关、无效的内容后获得486条与物流相关的评价。提取有效评价中的关键词并进行统计分类，获得消费者参与直播购物重点关注的物流特征，包括订单处理速度、电商客服服务态度、电商发货速度、物流配送速度、快递包装状况和配送人员服务态度，收敛后获得物流维度两个因素，即“订单效率”和“配送质量”，其中“订单效率”涉及订单处理速度、电商客服服务态度和电商发货速度，“配送质量”涉及物流配送速度、快递包装状况和配送人员服务态度。

2.平台维度

电商通过直播平台实现所见即所得，还原线下消费场景，建立便捷的用户沟通渠道，并从用户群体的需求出发反控供应链，形成直播的用户直连制造（C2M）模式，真正做到高性价比。直播中，主播承擔着意见领袖的角色，并将其关于产品信息的意识形态传递给受众，从而潜在影响受众对于产品的看法。此外，平台功能是否完善、用户操作是否便捷、直播间的氛围是否舒适等都将影响消费者在直播间的购物体验。对以上信息进行归纳收敛，获得平台维度四个因素，即“促销折扣”“意见领袖”“平台服务”和“购买情境”。

直播电商购物特征因素能够刺激消费者产生情绪体验，进而影响消费者的行为意向。故以提取的6个特征因素为前端变量，消费者满意度为中介变量，消费者重购意愿为结果变量，构建研究模型如图1所示。

（二）研究假设

1.物流维度的影响假设

网络零售大环境中，物流服务商是唯一直接面对网络零售企业和消费者的服务方。因此，物流服务已成为提升企业核心竞争力的一大重要因素[ 20 ]。消费者在对产品的评论中很大程度上会受到物流服务的影响。已有研究表明，物流服务质量是影响消费者满意度的重要因素，不断缩小消费者对物流服务质量的期望值与实际感知之间的差异是提升消费者满意度的关键[ 21 ]。在直播购物过程中，物流服务商也是唯一直面消费者的服务方，及时、可靠、安全、完善的物流服务体系将有利于改善消费者的购物体验，提升消费者购物满意度，进而增强其重购意愿。基于此，提出以下假设：

H1a：订单效率显著正向影响消费者满意度。

H1b：订单效率显著正向影响消费者重购意愿。

H2a：物流质量显著正向影响消费者满意度。

H2b：物流质量显著正向影响消费者重购意愿。

2.平台维度的影响假设

（1）促销折扣的影响假设

物美价廉一直是消费者的购物理想。直播电商重构了消费环节中的人、货、场，将传统电商“人找货”的模式升级为“货找人”，其核心是效率和性价比，关键是企业的供应链挖掘和管理能力。与终端零售相比，直播电商直接影响产业供应链，切掉了所有中间环节，形成了高效的C2M闭环，使商家在薄利情况下依旧可以获利，消费者也能享受到高品质的产品、实惠的价格和更优体验感的服务，获得较大的满意度，增强其重购意愿。基于此，提出以下假设：

H3a：促销折扣显著正向影响消费者满意度。

H3b：促销折扣显著正向影响消费者重购意愿。

（2）意见领袖的影响假设

意见领袖的概念源于传播学，自媒体意见领袖则是伴随着互联网的发展而产生的，是为用户提供多数量和高质量信息的活跃人群。意见领袖在很大程度上影响着消费者的购买行为。消费者在对产品缺乏了解时，往往倾向于通过意见领袖来获取更多产品信息，以此来降低其购买决策风险。意见领袖拥有较高的影响力，其意见能够使消费者发现并乐于接受新产品[ 22 ]。在电商直播中，主播便担任着意见领袖的角色，消费者会将对主播的信任迁移到对产品或品牌上，进而产生购买意愿。基于此，提出以下假设：

H4a：意见领袖显著正向影响消费者满意度。

H4b：意见领袖显著正向影响消费者重购意愿。

（3）平台服务的影响假设

随着“直播+电商”模式的常态化发展，各大平台不断涌入直播业态。作为刺激新经济增长的有效方式，直播电商必将向垂直化、专业化方向发展。从行业领头羊淘宝、后来者居上的抖音、抢先攻占下沉市场的快手，到背靠微信流量池的腾讯看点，直播带货之争最终演变成了平台之争。平台吸引流量的手段也不再限于各类运营手段，而是围绕内容和功能不断创新，以满足用户以内容为先、消费商品为后的需求。直播平台的画面感、流畅度、平台支持的各项功能等都会影响消费者的参与体验和购物意愿。基于此，提出以下假设：

H5a：平台服务的不断完善显著正向影响消费者满意度。

H5b：平台服务的不断完善显著正向影响消费者重购意愿。

（4）购买情境的影响假设

购买情境是指消费者在购买商品或服务时面临的短暂环境因素。直播间的空间布置以及直播的氛围渲染都是将消费者置身于购物情境中。商品静态图片的局限性被动态的直播活动打破，由主播掌握时间线，将商品最真实的样子动态呈现在消费者眼前，使消费者能够获得更加直观的商品信息。与主播的在线低延迟高互动特点也将进一步增加消费者的好感度，提升其购物体验和重购意愿。基于此，提出以下假设：

H6a：直播间的购买情境显著正向影响消费者满意度。

H6b：直播间的购买情境显著正向影响消费者重购意愿。

3.中介变量的影响假设

帕帕斯（Pappas）[ 23 ]通过UTAUT2模型发现了满意度与重购意愿之间存在关联的证据。从零售的角度来看，消费者满意度是忠诚度的关键驱动因素，也被认为是再购买意向的前提[ 24 ]。情感类因素会在消费者购买决策中起中介作用[ 25 ]。消费者会基于不同的刺激因素产生相应的情感态度，进而做出购物决策。消费者满意度便是连接外部因素与重购行为的一座桥梁，若消费者的购物满意度较差，将不会产生重购意愿和重购行为，甚至会对商家或平台失去信任。基于此，将消费者满意度作为潜在中介变量，提出以下假设：

H7：消费者满意度显著正向影响消费者重购意愿。

H8：消费者满意度中介于订单效率对消费者重购意愿的影响。

H9：消费者满意度中介于物流质量对消费者重购意愿的影响。

H10：消费者满意度中介于促销折扣对消费者重购意愿的影响。

H11：消费者满意度中介于意见领袖对消费者重购意愿的影响。

H12：消费者满意度中介于平台服务对消费者重购意愿的影响。

H13：消费者满意度中介于购买情境对消费者重购意愿的影响。

（一）问卷设计与变量测度

采用问卷调查法收集数据，问卷共分为四部分：第一部分，问卷描述，引导受访者填写问卷，并调查受访者是否有直播购物经历，以便于对问卷进行初步筛选；第二部分，受访者基本情况调查，包括性别、年龄、受教育程度和从事职业；第三部分，消费者直播购物个性态度潜变量测度，其中物流维度的变量测度参考邱钰颖等[ 26 ]的方法，平台维度的变量测度通过对直播购物的消费者、电商店主（或客服）和主播的访谈内容形成；第四部分，消费者购物体验和行为意向测度，即消费者满意度和重購意愿，其中消费者满意度参考王雪姣[ 27 ]的成果，消费者重购意愿参考萨哈（Saha）等[ 28 ]的成果。采用李克特（Likert）5级量表测量各测度项，等级从1到5分别表示非常不同意、比较不同意、一般、比较同意和非常同意。初始问卷经电商领域专家审核通过后形成，并发放给50名受访者进行预调研，依据预调研结果进行修正后形成最终问卷。

（二）数据收集与样本描述

本研究的问卷发放时间为2020年11月20日至12月20日，调查对象为具有直播购物经验的消费者。利用问卷星平台发放网络问卷，以微信、QQ作为主要扩散源邀请全网人员参与问卷填写，避免实地调研的地域局限因素，保障调研范围的广泛性和调研结果的客观性。对收回的311份问卷样本进行处理，清理无效样本：剔除问卷填答时间不足2分钟或超过30分钟的问卷样本；剔除对问卷预筛选问题“是否有直播购物经历”回答为否的问卷样本；剔除规律性填答的问卷样本。获得有效问卷250份，有效率为80.4%。有效样本的描述性统计如表1所示。参与问卷调查的男性占23.6%，女性占76.4%；主要为年龄在18～30岁的青年消费者，占82%；受教育程度集中在本科和研究生学历，占78.4%，表明参与直播购物的消费群体受教育程度普遍较高，这类群体对信息的甄别与处理能力较强，也更加乐于追求便捷与新鲜的生活方式；学生、公务员和企业员工是主要消费群体，占88%，其中学生占比最高，为46%，此类人群容易接受新事物，且追求个性。针对有效样本性别、年龄和受教育程度的统计结果与文献[ 10 ]中的统计结果差距分别为5.3%、8%和8%，进一步表明本研究样本的有效性。

（三）信度及效度分析

运用SPSS 21.0软件对收集的有效样本数据进行信度和效度分析，结果如表2所示。

由表2可知：利用克隆巴哈阿尔法（Cronbach’sα）系数对整体量表及各潜在变量进行信度检验，结果显示整体量表的Cronbach’sα系数为0.944，除促销折扣外，其他变量的Cronbach’sα系数均大于0.7，促销折扣的Cronbach’sα系数极大地接近 0.7，表明对各变量的测量具有较好的信度和稳定性；通过KMO抽样充分性测度和巴特利特（Bartlett）球形度检验对样本进行效度分析，由SPSS 21.0软件分析结果显示的样本数据KMO值达到显著水平（p<0.001），因此可以使用因子分析法對样本数据进一步探究；通过因子分析获得各潜在变量对应题项的因子载荷，所有因子载荷均大于0.5，且累计方差贡献率为67.51%，在社会科学领域中，该结果表明本研究采用的各变量测量指标具有较好的效度[ 29 ]。

（一）模型检验

相关性分析是对变量关系的检验，是验证模型假设的前提。运用SPSS 21.0软件对消费者重购意愿影响研究模型中涉及的所有变量进行相关性分析，如表3和表4所示，结果表明物流和平台两大维度的各因素与消费者满意度、消费者重购意愿在0.01水平下显著正相关。

在此基础上，利用SmartPLS 3.0软件对模型的路径进行验证，如表5和图2所示，结果表明，促销折扣和平台服务对消费者满意度有显著正向影响，而对消费者重购意愿无显著正向影响，其他因素均正向显著影响消费者满意度和消费者重购意愿。

（二）中介效应检验

采用温忠麟等[ 30 ]提出的三步模型法检验“直播+电商”模式下消费者满意度是否能在已获取的特征变量和消费者重购意愿之间发挥中介作用。步骤如下：设X为自变量，Y为因变量，M为中介变量，分别构建自变量X关于因变量Y的回归模型1、自变量X关于中介变量M的回归模型2、自变量X和M关于因变量Y的回归模型3，依据各回归模型中系数的显著性做出判断。

检验结果如表6所示，促销折扣和平台服务在模型1中的检验系数不显著，但在模型2和模型3中的检验系数均显著，表明促销折扣和平台服务完全通过消费者的满意度来对其重购意愿产生影响，因此，消费者满意度在促销折扣、平台服务对消费者重购意愿的影响中起着完全中介作用，假设H8、H9得到支持；其他因素在3个回归模型中均通过系数显著性检验，且在模型3中的检验系数小于模型1中的检验系数，表明加入中介变量后，自变量因素对消费者重购意愿存在显著的正向影响，但影响程度均有所下降，因此，消费者满意度在订单效率、物流质量、意见领袖、购买情境对消费者重购意愿的影响中起着部分中介作用，假设H10、H11、H12、H13得到支持。

（三）模型修正与影响效应分析

由假设检验结果显示，本研究的19个假设中，H3b和H5b不成立，其余假设均得到验证，去除图2中未通过检验的假设路径，重新运用SmartPLS 3.0软件对模型的路径进行验证，得修正后的模型如图3所示。由图3中的标准化系数可计算出各变量对消费者重购意愿的影响效应如表7所示。

由表7可知：第一，无中介变量介入时，按直接效应降序排列，影响消费者重购意愿的特征因素依次为订单效率（0.339）、物流质量（0.277）、购买情境（0.166）、意见领袖（0.148）；促销折扣和平台服务对消费者重购意愿无显著直接影响效应。第二，有中介变量介入时，按总效应降序排列，影响消费者重购意愿的特征因素依次为订单效率（0.427）、物流质量（0.335）、购买情境（0.233）、意见领袖（0.212）、促销折扣（0.112）、平台服务（0.075）。中介变量的介入并没有改变特征因素对消费者重购意愿影响程度的排序结果，物流维度的因素始终比平台维度的因素对消费者重购意愿的影响更为显著，因此，物流和供应链将是提升直播电商核心竞争力的关键。第三，消费者满意度显著正向影响其重购意愿（0.356），且在各特征因素影响消费者重购意愿的路径中均具有显著中介作用，按中介效应占比降序排列，受中介变量影响的特征因素依次为促销折扣（100%）、平台服务（100%）、意见领袖（30.19%）、购买情境（28.76%）、订单效率（20.61%）、物流质量（17.31%），因此，应重视提升消费者对直播购物的满意度，通过增强情绪体验刺激消费者产生重购意愿。

（一）研究结论

本文基于UTAUT2模型框架构建了“直播+电商”模式下的消费者重购意愿影响研究模型，分别从物流和平台两个维度提取直播电商购物的特征因素，通过实证分析揭示了特征因素影响消费者重购意愿的机制，实证研究发现：

第一，订单效率和物流质量显著正向影响消费者满意度、消费者重购意愿，且消费者满意度发挥了显著部分中介作用。从特征因素影响消费者重购意愿的总效应来看，订单效率和物流质量是影响程度最大的两个因素，表明当电商平台“人口红利”时代逝去，物流将是影响直播电商用户留存的关键因素。物流模式的创新和物流服务的改善将使消费者满意度保持在一个较高的水平，促进消费者忠诚度的提升，进而成为其发生重购行为的强大动力。

第二，意见领袖和购买情境显著正向影响消费者满意度、消费者重购意愿，且消费者满意度发挥了显著部分中介作用。与物流维度的特征因素相比，意见领袖和购买情境对消费者重购意愿的影响程度处于中间水平，表明直播电商消费者能够较为理性地购物。优秀的主播能够依据自身优势吸引流量，凭借独特出色的销售能力营造出令用户感到舒适、愉悦和自由的购买情境，唤醒用户社会临场感，增强消费者满意度，从而提升其重购意愿。

第三，促销折扣和平台服务显著正向影响消费者满意度，但对消费者重购意愿无显著直接影响，且消费者满意度发挥了完全中介作用。在所有特征因素中，促销折扣和平台服务对消费者重购意愿的影响程度最小，表明低价模式已不再是刺激消费的主要手段，且消费者在不同平台感受到的差异化并不明显。电商企业亟须创新电商营销策略，升级平台功能，以适应消费者的需求变化，提升其满意度和重购意愿。

（二）研究启示

首先，直播电商企业应重点关注物流和供应链问题。从播商物流1.0时代的工厂仓模式，到播商物流2.0时代的前置仓+即时配模式，再到播商物流3.0时代的厂家直卖模式，未来，随着供应链通道的打开、库存和快速反应等问题的解决以及人工智能、大数据、物联网、区块链和5G等技术的成熟，直播电商行业必将迎来新的增长，也必将催生出播商物流4.0。电商若要在激烈的价格战中取胜，关键要从物流和供应链的角度严格控制产品质量，优化物流成本，做好售中和售后服务，以高品质、低价格、好服务满足消费者需求，增加消费者复购率，进而提升其自身竞争力。

其次，直播电商企业应加强对主播的选拔、孵化和培训。随着头部主播直播频率和带货数量日益见顶，将难以满足市场需求的日益膨胀，且头部主播投放价格昂贵、抽成高的特点使得品牌价值的边际效应逐渐显现，主播带货的“马太效应”也将逐渐弱化。直播电商行业进入垂直化、精细化、专业化运营已成为必然趋势。一方面，商家应选拔优秀主播人才，孵化本土新电商达人，加强主播专业技能培训，提升主播专业素养；另一方面，搭建由主播、助播、场控、数据分析、运营、客服等组成的运营团队，优化运营体系，促进用户留存。

最后，直播电商企业应制定个性化电商营销策略，完善平台功能，满足消费升级的需求。促销折扣只能短时促进产品销量，这与品牌建设并创造长期品牌溢价效应的理念背道而驰。商家在直播营销中应强化产品和品牌的差异化特性展示，弱化促销与价格的心理强关联，个性化地制定直播电商营销策略。同时，应深化5G网络、VR技术、人工智能等在直播电商行业的应用推广，不断完善平台功能、创新用户与用户、用户与主播的互动方式，增强用户黏性，提升用户转化率和重购率。

（三）研究贡献与不足

本文基于问卷调查获取的数据，证实了物流维度与平台维度特征因素对直播电商消费者重购意愿的显著影响，以及消费者满意度在二者之间的中介作用。实际上，消费者重购意愿还受消费者特征，如消费心理、消费偏好等的影响。在进一步的研究中，可构建综合物流、平台和消费者等多维度的影响研究模型，以深刻揭示直播电商的消费者行为影响机制。

*山西财经大学管理科学与工程学院李琼对本文写作亦有贡献，在此表示感谢。

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责任编辑：林英泽

Factors Influencing Consumer Repurchase Intention in Livestreaming E-commerce

YANG Jie and WANG Lu

（School of Management Science & Engineering，Shanxi University of Finance and Economics，Taiyuan 030006，Shanxi，China）

Abstract：The COVID-19 epidemic has boosted the new business model of Livestreaming e-commerce in China. Local governments have issued policies to support livestreaming e-commerce to promote the development of the new economy.In this context，the authors describe the shopping characteristics of livestreaming e-commerce from two aspects of logistics and platform，such as order- processing efficiency，logistics service quality，promotion discounts，opinion leaders，platform services and purchase situation. In order to clarify the influence mechanism of shopping characteristics on consumer repurchase intention，a research model with consumer satisfaction as the intermediary variable is proposed based on UTAUT2 framework. Then the empirical research is conducted with a specially designed questionnaire. Results show that：all the factors extracted from two dimensions have a significant positive impact on consumer satisfaction；factors related to logistics dimension have more significant positive impact on consumer repurchase intention than that of platform dimension；however，promotion discounts and platform services of platform dimension have no significant direct impact on consumer repurchase intention，but have indirect impact on it through consumer satisfaction；and consumer satisfaction has significant positive impact on consumer repurchase intention，and plays an intermediary role in the process that the shopping characteristics of livestreaming e-commerce affect consumer repurchase intention. Live-streaming e-commerce companies should increase consumers’satisfaction by upgrading the logistics mode，improving the supply chain management，strengthening supervision and norms of anchors and livestreaming platforms，formulating personalized marketing strategies and further enhance the consumers’willingness to repurchase.

Key words：livestreaming e-commerce；consumer satisfaction；repurchase intention；consumption upgrading；UTAUT2 model