服装类电商直播对消费者推荐意愿的影响

叶宝文，朱 奕,2，陈彩霞,2

(1.东华大学 服装与艺术设计学院，上海 200051； 2.东华大学 现代服装设计与技术教育部重点实验室，上海 200051)

传统服装电商以用户需求为动力，产品为导向进行营销活动，其主要营销模式为短视频和图片。在数字化转型的背景下，直播模式成为服装电商新的营销渠道[1]。直播依赖于成熟的移动互联网平台，迎合服装消费者的社交归属感和碎片化时间[2]，将购物与实时观看相结合，实现信息的高效传播、即时沟通和有效反馈，解决消费者无法触摸、感受服装产品的问题，从而提高转化率，获得更大经济效益[3]。形式上，直播营销可以建构新的消费场景并更好地展示产品，打破了产品图片与实物不匹配、与商家沟通交流不足等问题[4]。内容上，直播具有较大的自由性，主播可以通过弹幕与消费者实时沟通，根据消费者需求及时调整直播内容[5]。由此可见，直播丰富了服装电商的盈利渠道，并促进了网络经济运营模式的构建与完善。

尽管直播行业高速发展，但运营成本逐年攀升。如何高效利用直播平台进行市场营销是诸多电商企业面临的难题。以往的研究多从直播间的氛围创造出发，探讨影响消费者购买意愿的因素：如直播间的娱乐性和互动风格均可以正向影响消费者的购买意愿[6-8]；直播卖家可以通过提高消费者的参与度增强营销效果[9]。对电商直播间的认可是促发消费者购买的重要前提。本文通过调查服装类电商消费者观看直播的动机、偏好、态度及体验，探究影响消费者直播间推荐意愿的相关因素，并对不同消费群体的推荐意愿进行分析，从而为服装电商企业制定直播营销计划提供建议，进而提高商品转化率。

1 研究设计与问卷调查

基于文献研究和服装电商企业的直播实践，本文研究将服装电商直播流程分为3个阶段：即直播前，直播中和直播后，直播流程图见图1。直播前，主播需深入了解直播商品的属性、直播流程和促销活动等内容。以往的研究表明电商主播的可信性、专业性和互动性都可以对消费者产生不同程度的刺激作用，从而影响消费者的购买意愿和行为[10]。由此可见，主播在直播前的准备工作至关重要。直播中，主播与消费者实时互动、展示商品，并口播相关优惠活动。主播与消费者的互动交流增强了消费者的临场感和对主播的信任[11-12]，增进消费者对产品的好感，促进消费者的购买意愿[13]。与此同时，直播将虚拟购物和社交场景还原，创建发生购买行为的情景，唤醒受众购买动机[4]。直播后，卖家对直播数据进行统计、分析，检验直播效果是否达到预期，制定新的直播方案等。

图1 直播流程图

服装电商品牌具有不同的品牌定位和目标消费群体。通过分析不同性别、年龄、职业以及月消费水平消费者的直播间推荐意愿，可以为服装电商品牌精准定位目标消费者提供有效建议。电商直播过程中，诸多因素影响消费者观看直播的体验，本文基于直播3个阶段流程中涉及的各项因素，研究直播过程中影响消费者体验感的关键指标，并探究消费者观看直播体验感对直播间推荐意愿的影响路径，消费者推荐意愿产生模型见图2。

图2 消费者推荐意愿产生模型

研究采用问卷调查法，问卷包含以下3个部分内容：①被调查者信息，包括被调查者的性别、年龄、职业、月消费水平，观看直播动机及偏好等。②直播间体验感影响因素调查，包括商品因素、直播间消费情景、主播自身行为以及直播过程中的互动等，直播间体验感影响因素指标见表1。③消费者推荐直播间的意愿调查。

表1 直播间体验感影响因素指标

问卷采用李克特5级量表测量各项指标：1表示“完全不影响/非常不愿意”，2表示“不影响/不愿意”，3表示“中立”，4表示“影响/愿意”，5表示“非常影响/非常愿意”。

2 数据分析及研究结果

调查问卷采用线上发放形式，共回收问卷268份，为保证调查结果的有效性，剔除“未听说过电商直播”的被调查样本26份，“未看过电商直播”的被调查样本96份，最终回收有效问卷146份。

2.1 信效度检验

为保证样本数据的可靠性，采用SPSS 22.0软件对样本数据进行信效度检验。首先，通过计算Cronbach′s α一致性系数值进行信度检验，结果显示问卷量表的Cronbach′s α值为0.851>0.7，说明测量量表具有较好的内部一致性[14]，对问卷中的影响因素指标进行效度检验和因子分析，结果显示KMO值为0.821，Bartlett 球度检验显著(P<0.001)，且各变量之间的相关性较强，说明效度较好。

2.2 描述性统计分析

样本信息描述统计见表2，结果显示：被调查者男女占比分别为30.14%和69.86%；被调查者多为年轻消费者，年龄主要集中在18～25岁之间，约占49.32%；职业分布上，多为企事业单位工作人员和在校学生；月消费水平分布较均匀。

表2 样本信息描述统计表

2.3 观看服装直播时间偏好及动机分析

选择恰当的直播时间是提升直播效率的关键。用户观看直播时间分布见图3。可见，62%的消费者倾向于20点之后观看直播，仅有20%的用户选择在17点之前观看直播，该调查结果与已有研究中的用户观看时间分布一致[15]。因此，与连播数小时相比，电商企业更应该选择在流量高峰时段进行直播，从而提高直播效率。

用户观看直播动机见图4。由图可见，“直观看到上身效果”是服装类电商直播用户最主要的观看动机，占61.64%；其次是通过观看直播知晓店铺活动或折扣，占44.52%；而因为“直播中自己的意见可以得到及时反馈”的仅占10.96%。由此可见，互动性并不是消费者观看直播的主要动机，服装上身效果的直观性和价格的优惠性才是驱动消费者观看直播的重要因素。

图4 用户观看直播动机

2.4 消费者推荐意愿差异性分析

采用非参数检验法对不同性别、年龄、职业以及月消费水平消费者的直播间推荐意愿进行分析推荐意愿差异性非参数检验见表3。结果显示：性别、年龄、职业对直播间的推荐意愿的显著性P值分别为0.238、0.389、0.141，均大于显著性水平0.05，不存在显著性差异；而月消费水平的显著性P=0.046<0.05，可知不同月消费水平对直播推荐意愿存在差异。

表3 推荐意愿差异性非参数检验

月消费水平在1 800～2 500元的消费者相较于其他消费者更愿意推荐直播，而月消费水平在800元及以下的大部分消费者对是否推荐直播持中立态度。不同月消费水平推荐意愿差异性见表4。

表4 不同月消费水平推荐意愿差异性

2.5 消费者推荐意愿影响因子分析

应用SPSS22.0对11个影响因素进行相关性分析和因子分析，经旋转后的成分矩阵见表5。11个影响因素降维后分成3个公因子，公因子累计贡献率为61.0%，对公因子的组成进行分析并命名：

表5 影响因子旋转后成分矩阵

① 直播间主播与产品构成的内部影响因素(F1)，包括直播间选择介绍的产品、主播语言能力及专业水平、主播对观众的关注度、主播回复观众问题、主播展示和介绍服装等共5项。

② 直播间其他消费者的行为(F2)，包括其他消费者的提问、直播间其他消费者的查看、购买行为、弹幕互动等共3项。

③ 直播间视觉景观因素(F3)，包括电商直播入口图片的美观性、直播间内的场景布置和主播颜值等共3项。

应用回归分析探究3个主成分因子对消费者推荐意愿的影响，建立回归模型。模型方差分析结果见表6，F=30.189，P=0.000，说明模型具有统计学意义。

表6 回归模型方差分析结果

回归模型系数见表7。由回归分析可知，直播间内部影响因素(F1)和直播间其他消费者的行为(F2)对消费者产生推荐意愿具有显著的正向影响，而直播间的视觉景观因素(F3)对消费者产生推荐意愿没有显著性影响。该结论也佐证了已有研究中表明的人与产品、人与人之间互动可以对购买行为产生正向影响[13]。

表7 回归模型系数

3 结束语

本文采用消费者问卷调查法，探讨服装消费者直播间推荐意愿的影响因素。研究结果表明：直观性和优惠性是驱动消费者观看服装直播的主要因素，主播与产品构成的内部影响因素和直播间其他消费者的行为可以促进消费者的直播间推荐意愿，而直播间的视觉景观因素对推荐意愿没有显著影响。基于以上研究结论，建议服装电商企业应更加关注直播产品选择和主播专业素养提升，在直播过程中主播要同时兼顾服装展示讲解与互动答疑，从而提高消费者的推荐意愿。同时，选择合适的直播时间并在直播过程中提高消费者参与互动的积极性，创造良好的消费氛围，从而增强消费者的购买欲望。