直播平台上服装主播带货能力的影响因素分析

邵 鹏, 易 薇

(西安工程大学 管理学院,西安 710048)

流媒体直播和电子商务的发展推动了直播经济的兴起,网络直播带货应运而生[1]。网络直播打破了时空限制,消费者可以及时地在直播间与主播进行互动交流与沟通。在互联网技术和电子商务的支撑下,线上直播已经成为服装品牌进行网上销售的重要渠道。服装售卖通过直播平台来进行,可以更全面地展现服装品牌、服装款式,从而为消费者带来时尚潮流的服装信息及更丰富的消费体验[2]。由于意见领袖在推广商品方面的巨大能力,越来越多的零售商邀请意见领袖来推广其商品。但另一方面,这种依托主播与观众互动的新型营销方式,也由于模特类型[3]、主播特性[4]、主播影响力[5]等因素,形成不同的营销效果。由此引发的主播带货能力影响因素思考,也受到了理论界和业界的关注。

在具体的研究中,一般通过问卷调查[6]、数据爬取[7]、案例分析[8]等方法,从消费者视角对直播消费行为的影响因素开展研究,所涉及的领域包括农产品[9]、出版物[10]、线上教育[11]等。尽管这些研究提及主播自身特质对带货效果存在一定影响,但从主播视角入手进行的服装主播带货能力相关研究仍然较少。对此,本文基于二手数据对抖音短视频平台服装主播直播带货能力进行探讨,通过统计分析揭示主播社交影响、主播努力程度对直播销量和直播效率的影响。进一步地,分析商品品类、销售季度、主播行业等不同分组下对主播直播带货能力的影响因素,为服装主播直播带货能力提升和直播带货模式创新提供支撑。

1 理论基础与研究假设

1.1 理论基础

网络直播营销的前身可追溯到电视购物与传统电子商务,而网络直播极大地改变了传统电子商务与电视直播销售。与电视购物和传统电子商务购物不同,直播购物可以实现直播主播和观众之间的实时互动,让消费者对商品有更直观的视觉体验[12]。首先,传统电子商务对商品信息展示维度不完整,电视直播销售过程中的信息不对称更加严重。相比之下,流媒体直播购物允许零售商在实时视频中展示商品,为消费者提供更详细的商品信息[13]。其次,对于传统电子商务来说,消费者在使用之前很难评估商品质量,只能通过对零售商品牌的信任来判断。对于电视直播,消费者信任机制更为缺乏,在商品售后方面存在较大困难。与传统电子商务不同,消费者通过在线直播平台上意见领袖的推荐,基于对意见领袖和零售商品牌的信任做出购买决策,且具有严格的交易保障机制。第三,传统电子商务的社交互动较少,电视直播销售则没有互动。反之,直播购物存在明显的互动性和社交属性,网络直播带货允许消费者通过弹幕提问,意见领袖实时进行回答,并向消费者提供高度个性化的指导[14]。

随着在线社交网络与电子商务的发展,网络中存在一小部分具有影响力的人能够影响其朋友观点的形成,通常被称为意见领袖。借助专业人士引导网络用户观点走向,或影响用户对商品的购买决策成为商家可能使用的方法[15]。现有研究普遍认为借助意见领袖可以提升商品知名度,在商品推销中起到了非常重要的作用[16]。很多企业对意见领袖与权威人士非常关注,试图通过这些有影响力的用户来影响其粉丝,实现社会化营销[17]。在直播带货中,主播在直播间既是销售员又是意见领袖,作为直播流量变现的核心力量,他们身上的特性直接影响着直播间流量、商品销量和总交易量。电商主播定义为具有专业知识素养,通过分享自身经验和体验,对商品进行展示和讲解,与消费者进行实时互动来推荐适合消费者的高性价比商品的群体[4]。电商主播作为电商直播的销量转化核心,通常根据自身的社交影响和直播努力来吸引消费者。

1.2 研究假设提出

作为直播间的主持者,主播的资源和能力成为影响消费者购买意愿的重要因素[4]。直播间的流量变现很大程度上来自粉丝量和专业团队的运营[11]。主播的语言表达能力、商品介绍专业水平及其他消费者的弹幕互动等会影响消费者对直播间的推荐意愿[18]。主播的可信性、互动性和专业能力会唤醒消费者的消费意愿,降低消费者的感知风险[19]。实时互动留言会影响消费者的决策,信任会积极影响消费者观看直播间时的购买欲望[6]。由此,本文提出以下假设:

H1:主播社交影响对带货能力有正向影响

H1a:主播粉丝数量对带货能力有正向影响

H1b:主播观看数量对带货能力有正向影响

H1c:主播带货口碑对带货能力有正向影响

根据《中国直播电商产业的现状、商业模式和未来发展趋势探究》报告,有近四成主播选择每日都进行直播带货。实时出境和灵活选择时间的直播形式正向影响消费者购买意愿[20]。直播场次越多,时长越长,消费者进入直播间的可能性越高,消费几率和直播间销量随之提升。直播间商品品类和商品数越多,越能满足不同消费需求的消费者,选品创新成为直播间差异化发展的优势之一[2]。由此,本文提出以下假设:

H2:主播努力程度对带货能力有正向影响

H2a:主播直播场次对带货能力有正向影响

H2b:主播直播商品数对带货能力有正向影响

H2c:主播直播品类数对带货能力有正向影响

2 研究设计

2.1 变量测度与数据来源

本文关注主播社交影响(粉丝数量、观看数量、带货口碑)、主播努力程度(场次、商品数、品类数)如何影响其直播带货能力。直播带货能力通过直播销量和直播效率进行测度,其中直播销量是主播该月带货直播的商品交易总数量。变量说明如表1所示。

表1 变量说明Tab.1 Variable description

“抖音”短视频官网虽然有带货的具体指标,但缺乏持续、细化的分行业数据获取渠道。“飞瓜数据”是一款直播数据查询专业工具,本文利用该工具来获取“抖音”带货相关数据。考虑数据可获得性,选择“带货主播榜”,查询时间为2021年1—12月,检索每个品类每月销售额排名前20的带货主播属性及其带货信息。共获取“抖音”直播带货数据2 866条,其中女装、男装、内衣裤袜、服饰配件数据分别为720、718、708条和720条,其中穿搭类、时尚类、种草类数据分别为960、946条和960条。此外,还结合了相关案例进行分析,数据来自本文对抖音直播账号的跟踪整理和公开资料。

2.2 数据描述性分析

为了解主播社交影响与直播带货的基本情况,本文以女装为例对粉丝数排名前20的主播进行分析(表2)。其中,有9个是直播达人号,11个是品牌自播号。可以发现包括三种类型的主播,即内容创作型、品牌自播型和专业带货型。其一,粉丝数最多的是内容创作型公众人物,如方琼、主持人沈涛、陶金形体礼仪、小小莎老师、美彤形体礼仪、蜜客形象美学。其二,品牌自播型包括自创品牌和知名品牌两类,自创品主播如“罗拉密码”“千屿sheila”“杭州四季青服装市场林宏武服饰店”“广州琴姐服饰”“Teenie Weenie官方旗舰店”“十三姑”“小雨女装自产”,知名品牌自播如“波司登”“唯品会”“鸭鸭羽绒服饰旗舰店”“太平鸟官方旗舰店”。其三,专业带货型是优质的电商直播达人,有专业团队人员负责招商,联系商务合作,如“lovemimius游鹿鹿”“小宅女的衣橱”“邱莹莹”。

表2 粉丝前20的主播信息Tab.2 Information of top 20 live streaming anchors in terms of fans

相对而言,内容创作型主播的粉丝数量较高。如“方琼”是中央电视台、河北电视台主持人,曾获首届“十佳”电视主持人。虽然其粉丝数超过1 128万,但其直播场次和直播商品数相对较少,直播销量也相对较低。然而,从带货能力来看,专业带货型和品牌自播型主播的直播场次、直播商品数较多,获得的直播销量也较高。如“千屿sheila”旗下拥有3家轻奢女装品牌,拥有超大规模的设计师团队和生产工厂,服装款式众多、设计新颖、紧跟时尚热点,直播场次和直播商品数都相对较多,获得直播销量也相对较高。

带货量高的主播通常粉丝数较多,但也有不一致的情况出现(表3)。如女装带货量第5的主播“LOORA88888”(罗拉密码),其粉丝数(5 140 702)高于带货量前4位主播的粉丝数。如男装带货量第1的“ma8888ge”(苏州维戊商贸有限公司)的粉丝数是带货量前10中最低的。因此,除粉丝量之外,有必要进一步探索其他因素对主播带货量的影响。

表3 带货量前10的主播信息Tab.3 Information of top 10 live streaming anchors in terms of sales

对2021年场均观看人数和直播销量变化进行分析(图1),可以发现,场均观看人次和直播销量均在10月急剧上升趋势,且10—12月大都高于全年其他月份。从场均观看人次来看,女装场均观看人数较高,服饰配件的观看人数较低。女装、男装、内衣裤袜、服饰配件四类商品观看人数均在10月达到峰值。从直播销量来看,女装直播销量远高于其他品类,服饰配件的直播销量最低。从2月开始,女装直播销量逐渐上升至10月达到最高点,总体而言女装在后半年销量明显较高。男装直播销量较高的是10月、11月、12月、5月、3月。内衣裤袜、服饰配件的直播销量全年较为平稳。

图1 直播观看与直播销量变化情况Fig.1 Changes in the number of live streaming views and live streaming sales

对变量进行相关性分析,发现粉丝数与观看数、直播商品数、主播品类数、直播销量、直播效率显著正相关。粉丝数与直播场次显著负相关,与带货口碑没有直接影响关系。由于粉丝数与观看数相关性很高,因此在回归分析中将相关性高的变量分别纳入模型进行分析。

3 实证分析

3.1 相关性分析

对变量进行相关性分析(表4),粉丝数与观看数、直播商品数、主播品类数、直播销量、直播效率显著正相关,与直播场次显著负相关,与带货口碑没有直接影响关系。带货口碑主要受消费者对于主播推荐商品的评价影响,由此可见粉丝对于主播推荐的商品是客观的。

表4 相关性分析Tab.4 Correlation analysis

3.2 直播带货能力影响因素分析

由于粉丝数与观看数相关性很高,在带货能力影响因素分析中将粉丝数与观看数分别放入模型(表5)。

表5 带货能力影响因素分析Tab.5 Analysis on influencing factors of sales capacity

直播销量是该主播当月直播带货的总销量,对直播销量影响因素进行分析(M1～M2)。粉丝数、观看数对直播销量均有显著正向影响,其中观看数的影响程度更高;带货口碑对直播销量有显著正向影响,即消费者会参考评价信息从而做出购买决策;直播场次对直播销量没有显著影响,直播商品数对直播销量有显著正向影响,表明随着主播直播商品数的增加,直播销量也会上升;主播品类数对直播销量没有显著影响,表明消费者可能不会因为主播带货品类数多而增加对该主播带货的购买。

每位主播当月直播的时间长度不同,因此进一步通过直播效率(该主播单位时间直播带货的销量)测度带货能力(M3～M4)。粉丝数、观看数对直播效率均有显著正向影响,其中观看数的影响程度更高;带货口碑对直播效率有显著正向影响,即口碑越好的主播单位时长带货效率更高,更容易使消费者产生购买欲;直播场次对直播效率有显著负向影响,直播场次越多,单位带货销量越低;直播商品数对直播效率有显著正向影响,商品数越多越能吸引不同需求的消费者,从而提升该主播单位时长的商品销量;主播品类数对直播效率有正向影响但不显著。

对直播销量和直播效率影响因素分析结果进行比较,发现直播场次、主播品类数对直播销量没有显著影响,但直播场次对直播效率有显著负向影响,主播品类数对直播效率没有显著正向影响。直播场次越多可能体现了该主播更加勤奋,但该主播可能用于研究商品的时间有限。由于直播效率是单位时长的带货量,因此直播场次越多导致单位时间的带货能力下降。主播品类数是该主播所涉及商品的种类数,品类增加能满足消费者更多的需求(实现货找人的作用),但品类过多可能会降低该主播带货的专业性。因此,主播品类数越多,直播销量与直播效率并不会显著提升。

3.3 样本分组分析

进一步通过商品品类、销售季度、主播行业对样本进行分组,分析直播销量的影响因素。由于粉丝数是主播社交影响的重要指标,且粉丝数与观看数相关性较高,主播品类数对带货能力并无显著影响。因此,在分组分析中仅研究粉丝数、带货口碑、直播场次、直播商品数对直播销量的影响。

3.3.1 商品品类分组

通过服装品类进行分组,包括男装、女装、内衣裤袜、服饰配件四类(表6)。主播粉丝数对四类商品的直播销量均有显著影响,其中主播粉丝数对男装、女装直播销量影响程度相对较高,而对服饰配件、内衣裤袜的影响程度较低。表明男装主播粉丝量变现能力较强,女装、服饰配件的粉丝量变现能力较弱。带货口碑显著正向影响女装、男装直播销量,但对内衣裤袜、服饰配件无显著影响。表明在直播渠道,女装和男装消费者更看重带货主播的带货口碑,而内衣裤袜、服饰配件主播的带货口碑并未显著影响直播销量。直播场次负向影响女装直播销量,正向影响内衣裤袜、服饰配件直播销量,但对男装直播销量无显著影响。表明对于内衣裤袜、服饰配件不受带货口碑显著影响的品类,直播场次越多则该主播的直播销量越高。

表6 品类分组分析Tab.6 Category grouping analysis

对于女装消费者,直播场次越多,可能越容易使其产生撞衫几率高的感觉,从而会降低消费者的购买欲望。而男装消费者的消费决策形成较为直接,直播场次越多越容易被男性所看到,从而能够提高该主播的直播销量。女装款式、类型、颜色等方面更加丰富,直播商品数越多体现为可选性越多。不同的女性消费者偏好和诉求差异明显,从而商品数会成为女性选择直播间或主播的一个重要因素。然而,对于男装、服饰配件,直播商品数越多并不能有效激发购买量,甚至会降低直播销量。

3.3.2 销售季度分组

通过销售季度分组(表7),分析不同季度主播带货能力的影响因素。从粉丝数来看,前三个季度主播粉丝数均对直播销量有显著正向影响,但第四季度主播粉丝数对直播销量没有显著影响。表明第二季度粉丝量变现能力较强,其次是第三季度与第二季度。第四季度较为特殊,包括“双十一”“双十二”电商购物节。由于大量消费者会在第四季度购买商品,各服装商家纷纷通过直播渠道进行销售,即便是粉丝数量低的主播也能进行直播带货。从带货口碑来看,四个季度直播销量均受到带货口碑的显著正向影响,其中第一季度和第三季度影响程度相对较高。从直播场次来看,第一季度和第二季度直播销量均受到直播场次的显著正向影响,但第三季度和第四季度影响不显著。消费者对于秋冬季(第三季度和第四季度)的服装可能具有按需购买的特点,而消费者在春夏季(第一季度和第二季度)则容易被新潮的、不同风格的服装所吸引,从而增加购买量。从直播商品数来看,四个季度直播销量均受到主播直播商品数的显著正向影响。表明直播商品数在不同季度均能促进直播销量提升,主播直播商品数越多则直播销量越高。

表7 季度分组分析Tab.7 Quarterly grouping analysis

3.3.3 主播行业分组

根据主播行业进行分组(表8),包括穿搭、时尚、种草三种。三种主播的粉丝数均对直播销量有显著正向影响,其中时尚类主播的粉丝变现能力较强,其次是穿搭与种草。这也支持了表2关于主持人粉丝数的变现能力低于专业带货型主播的发现,因为样本中主持人主播大都属于种草类。带货口碑对穿搭和时尚类主播直播销量有显著正向影响,对种草类没有显著影响。直播场次对穿搭类主播直播销量有显著负向影响,对时尚类和种草类没有显著影响。直播商品数对穿搭类和种草类主播直播销量有显著正向影响,对时尚类没有显著影响。消费者对于服装有着不同的爱好和需求,穿搭类和种草类主播直播商品数越多则消费者选择更多,有助于提升直播销量。

表8 主播分组分析Tab.8 Anchor grouping analysis

4 对策建议

通过实证分析发现主播社交影响和直播努力对带货能力具有差异化影响,本文进一步结合“抖音”服装直播案例对主播直播带货能力提升提出对策建议。

第一,通过直播场景创新和构建品牌自播矩阵提升主播社交影响力。一方面,直播场景创新,获取更多粉丝与观看者。互动性、真实性、娱乐性和可视性是直播购物区别于传统网络购物的明显特征,影响网络直播购物中消费者的参与行为[21]。如“Teenie Weenie”官方旗舰店直播间,主播展示全身搭配时后台会匹配氛围音乐,使消费者沉浸于商品搭配的氛围感中。服装直播的互动技巧和场景设置也更注重展示主播的身材数据和商品尺码,使直播用户更直观匹配自身购买需求。如“太平鸟”官方旗舰店的几位主播身高、体重有所差异,粉丝可以根据类似体型衡量自身情况。主播的销售行为,即在直播过程中有目的的简单动作构成的活动,会影响消费者的购买决策[5]。另一方面,构建品牌自播矩阵,扩大社交影响覆盖面。各类型主播直播引流方式不同,品牌自播要以直播推流为主,拥有大量粉丝的服装主播直播流量主要来自关注页和视频引流。通常品牌自播的直播场次会比直播达人多,如“太平鸟”和“海澜之家”,直播不固定时间段,主播换班交接会及时复播。单个账号、直播间获得的流量是有限的,账号矩阵可以为品牌获得更多的流量。如“海澜之家”,除官方服饰账号外,还有众多授权账号,如“海澜之家服饰旗舰店”“海澜之家品牌旗舰店”“海澜之家男装服饰店”等。众多直播间同时直播,能够为品牌吸引更多流量。

第二,主播应从满足多元化需求、创新直播优惠策略两方面进行努力。一方面,增加直播商品数,满足多元化需求。服装垂直类达人主要推广服饰、鞋帽相关商品,而在垂直类领域积累了一定粉丝量后,主播也会根据目标受众,比如白领女性、小资中产等粉丝属性拓展更多相关商品。如“千屿sheila”“广州琴姐服饰”直播间的商品种类较多,能够满足消费者不同的需求。然而,多元化带货切忌“挂羊头卖狗肉”,当消费者通过短视频推荐进入直播间,如发现并无该商品的销售,则会降低消费者满意度。另一方面,增加直播场次,创新直播优惠策略。直播的实时互动使消费者能够更直观清晰地了解商品,同时也对品牌方的营销策划提出了更高要求[22]。消费者选择直播间的原因之一就是直播间的价格比实体店优惠,但直播间定价也需要考虑与线下门店的协同,价格不宜差别太大。直播间通常通过优惠策略吸引消费者,如福袋、折扣、长期满减、定期买一送一等。其中,服装直播间抖币福袋更受欢迎,开播10 min发福袋有助于捕获首波流量。

5 结 语

本文基于二手数据对抖音平台服装主播直播带货能力进行研究,得到了以下主要发现:第一,主播粉丝数、观看数、带货口碑等社交影响因素对直播销量与直播效率有显著正向影响,主播直播场次、主播品类数对直播销量没有显著影响。第二,主播粉丝数、带货口碑对男装、女装带货销量影响程度相对较高;对于内衣裤袜、服饰配件,直播场次越多则销量越高;直播商品数对女装直播销量有显著正向影响,对于服饰配件直播销量有负向影响。第三,前三个季度主播粉丝数均对直播销量有显著正向影响,但第四季度主播粉丝数对直播销量没有显著影响;第一季度和第二季度直播销量均受到直播场次的显著正向影响。第四,带货口碑对穿搭和时尚类主播直播销量有显著正向影响,对种草类没有显著影响;直播商品数对穿搭类和种草类主播直播销量有显著正向影响,对时尚类没有显著影响。

本文基于二手数据开展研究并结合案例对研究发现进行了讨论,但是在研究变量选取方面尚存在不足,对变量之间的影响关系有待深入挖掘。未来可通过数据爬取或问卷调查方法获取数据,将直播效益纳入研究模型,并遴选代表性直播账号进行长期跟踪,从而探讨主播特征、商品特征对主播带货能力的影响机理。

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