网红信息源特性对冲动性购买意愿的影响研究

谢黎峰 冯艳 黄雅洁 蒋汶津

摘 要：随着互联网经济迅速发展，电商直播购物蓬勃发展。本文以网红信息源特性为对象，分析电商直播中消费者冲动性购买意愿的影响因素。文章采用问卷调查的方式，以S-O-R理论模型为基础，研究消费者冲动性购买意愿的影响因素。实证分析表明，网红信息源特性中主播职业性、主播真实性、主播魅力、主播交互性均对冲动性购买意愿有正向影响，预期情绪、愉快情绪均具有部分中介作用，且正向影响冲动性购买意愿，通过本文的研究，以期为相关电商企业合理制定直播策略、提高营销效率提供理论借鉴。

关键词：电商直播；网红信息源特性；S-O-R模型；消费者情绪；冲动性购买意愿

本文索引：谢黎峰，冯艳，黄雅洁，等.<变量 2>[J].中国商论，2023（15）：-098.

中图分类号：F063.2 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2023）08（a）--04

在互联网经济迅速发展背景下，电商直播购物成为人们进行网上消费，实现个性化需求的一种新形式。如何让顾客产生购买性行为成为企业新的难题，于是“直播+购物”逐渐成为企业最重要的营销方式。电商直播产品不受地域限制、表达方式直观、传播速度快，这种形式可以帮助消费者了解产品信息，降低试错成本，节约时间。而网红直播作为连接顾客和企业的重要桥梁，能在顾客观看直播时激发客户的消费潜力，使消费者因受到直播间情境因素刺激产生一系列的情绪反应，并由此激起突发性的、非计划的、未经深思熟虑的、想要立即拥有某产品的强烈购买意愿。因此，本文基于S-O-R理论模型，对电商直播情景刺激进一步拓展，探讨网红信息源特性对消费者购买意愿的影响，为相关电商企业合理制定直播策略、提高营销效率提供理论借鉴。

对于网红信息源特性，不同学者的划分是不同的。 杨强、张康、王晓敏、孟陆（2018）将“网红”信息源特性分为可信性、专业性、吸引力3个维度，并分别验证其通过消费者认同感对消费者购买意愿的影响。孟陆、刘凤军、陈斯允、段珅归纳出网红的信息源特性，并将其划分为可信性、专业性、技能性、互动性和吸引力5个维度进行分析。王桂超（2021）将主播信息源特性分成主播的专业性，可信性，吸引性3个方面对购买意愿进行讨论。

S-O-R理论模型是在1974年由Mechrabian和Russel在环境心理学基础上提出著名的刺激-反应模型。林玲、张志坚在研究信息源特性视角下网红直播对购买意愿的影响时，构建了以网红信息源特性为自变量、消费者认同感和存在感为中介变量，购买意愿作为因变量的研究框架模型，发现网红信息源特性（可信性、专业性、吸引力、相似性）均可以正向影响消费者认同感和存在感，最终共同作用于购买意愿，提高用户的购买意愿。

1 数据收集与检验

本文利用深度访谈法对用户冲动性购买意愿做出分析，并针对研究目的设计了调查问卷。其中，第一部分是问卷的导论，第二部分是受访者的基本分析。第三部分是消费者购物的现状分析。第四部分是本问卷的核心部分，针对模型中的主播真实性、主播职业性、主播交互性、主播魅力、预期情绪、愉快情绪、冲动性购买意愿7个变量设计了李克特量表，用于实证分析。

此次调查问卷，共发放了342份。其中线上问卷321份，微信问卷高达178份，占比52%，其次是问卷社区，占比15%，线下问卷21份。经过筛选，共263份有效问卷，有效率为77%。其中，男性占比44.1%，女性占比55.9%；从填写人群的年龄方面来看，20～25岁的占比最高，占比39.2%；从填写人群中的学历方面来看，本科占比最高，占比55.5%，其次是专科，占比30.8%，两者占比高达86.3%；从填写人群的月收入来看，3000元以下占比最高，达34.2%，其次是4500～6000元，占比28.5%。

在信度分析上，正式问卷的Cronbacha系数值为0.832，大于0.8。在效度分析上，正式问卷的KMO值为0.878，大于0.8，同时Bartlett P值小于0.05，说明该问卷的信度与效度较好，为本研究奠定了基礎。

2 基于S-O-R模型的路径分析

2.1 四维度与冲动性购买意愿线性回归分析

本文将主播真实性、主播职业性、主播交互性和主播魅力作为自变量，而将冲动性购买意愿作为因变量进行线性回归分析，从表1可以看出模型公式为：冲动性购买意愿=0.655 +0.182*主播真实性+0.151*主播职业性+0.182*主播交互性+0.225*主播魅力。

根据回归系数及显著性检验的计算结果，主播真实性的回归系数为0.182且P值为0.002小于0.05，这表明主播真实性与冲动性购买意愿之间是显著的正向关系影响；主播职业性的回归系数为0.151且P值为0.011小于0.05，这表明主播职业性与冲动性购买意愿之间是显著的正向关系影响；主播交互性的回归系数为0.182且P值为0.566大于0.05，这表明主播交互性与冲动性购买意愿之间是不太显著的正向关系影响；主播魅力的回归系数为0.225且P值为0.020小于0.05，这表明主播魅力与冲动性购买意愿之间是显著的正向关系影响，即H1、H2、H3、H4成立。具体如表1所示。

2.2 情绪与冲动性购买意愿线性回归分析

本文将预期情绪和愉快情绪作为自变量，而将冲动性购买意愿作为因变量进行线性回归分析，从表1可以看出模型公式为：冲动性购买意愿=1.952+0.201*预期情绪+0.212*愉快情绪。

根据回归系数及显著性检验的计算结果，预期情绪的回归系数为0.201且P值为0.000小于0.05，这表明预期情绪与冲动性购买意愿之间是显著的正向关系影响；主播职业性的回归系数为0.212且P值为0.001小于0.05，这表明愉快情绪与冲动性购买意愿之间是显著的正向关系影响，即H5、H6成立。具体如表1所示。

表1 回归分析结果

模型 非标准化系数 标准系数 T 显著性

B 标准误 Beta

1 常数 0.655 0.313 5.075 0.000

主播真实性 0.182 0.055 0.187 3.074 0.002

主播职业性 0.151 0.054 0.158 2.546 0.011

主播交互性 0.182 0.058 0.182 0.575 0.566

主播魅力 0.225 0.053 0.239 2.345 0.020

预期情绪 0.201 0.056 0.222 3.571 0.000

愉快情绪 0.212 0.061 0.217 3.491 0.001

总计 296.304 262

a. 因变量：冲动性购买意愿

b. 预测变量：主播魅力、主播真实性、主播职业性、主播交互性、预期情绪、愉快情绪

3 消费者情绪中介作用效应分析

预期情绪、愉快情绪中介效应分析。比较模型1、2的数据可知，模型2中主播真实性、主播职业性、主播交互性、主播魅力值分别为0.163、0.129、0.164、0.205、0.151均小于模型1中的0.182、0.151、0.182、0.225，说明预期情绪的中介效应显著，且为部分中介效应，即H7成立。具体如表2中的模型1、2所示。

比较模型1、3的数据可知，模型3中主播真实性、主播职业性、主播交互性、主播魅力值分别为0.153、0.127、0.176、0.205均小于模型1中的0.182、0.151、0.182、0.225，模型3中主播魅力值为0.655大于模型1中的0.225，说明预期情绪的中介效应显著，且为部分中介效应，即H8成立。具体如表2中的模型1、3所示。

表2 中介效应分析结果

模型 非标准化系数 标准系数 T 显著性

B 标准误 Beta

1 常数 0.655 0.313 2.093 0.037

主播真实性 0.182 0.055 0.187 3.287 0.001

主播职业性 0.151 0.054 0.158 2.771 0.006

主播交互性 0.182 0.058 0.182 3.112 0.002

主播魅力 0.225 0.053 0.239 4.258 0.000

2 常数 0.424 0.318 1.333 0.184

主播真实性 0.163 0.055 0.167 2.964 0.003

主播职业性 0.129 0.054 0.135 2.375 0.018

主播交互性 0.164 0.058 0.165 2.844 0.005

主播魅力 0.205 0.052 0.218 3.911 0.000

預期情绪 0.151 0.051 0.167 2.971 0.003

3 常数 0.387 0.324 1.194 0.234

主播真实性 0.153 0.056 0.158 2.754 0.006

主播职业性 0.127 0.054 0.134 2.342 0.020

主播交互性 0.176 0.058 0.177 3.051 0.003

主播魅力 0.655 0.313 2.093 0.037

愉快情绪 0.182 0.055 0.187 3.287 0.001

4 消费者性别调节作用分析

4.1 性别在预期情绪与冲动性购买意愿间的调节分析

在模型1中，预期情绪的标准系数为0.273，P值为0.000，这意味着预期情绪与因变量之间的关系是显著的，并且这个关系是正的，即预期情绪提高，因变量也会增加。

在模型3中，交互项的P值小于0.05，这意味着交互作用显著。这表明性别调解了预期情绪和因变量之间的关系，因为交互项的标准系数为-0.221，这表示性别对预期情绪和因变量之间的关系具有负向的调解作用。

4.2 性别在愉快情绪与冲动性购买意愿间的调节分析

在模型4中，愉快情绪的标准系数为0.292，P值为0.000，这意味着愉快情绪与因变量之间的关系是显著的，并且这个关系是正向的，即愉快情绪提高，因变量也会增加。

在模型6中，交互项的P值大于0.05，这意味着交互作用不显著。这表明性别并未调节愉快情绪和因变量之间的关系。

表3 调节作用分析结果

系数a

模型 非标准化系数 标准系数 T 显著性

B 标准误 Beta

1 （常数） 2.475 0.196 12.657 0.000

预期情绪 0.273 0.053 0.303 5.130 0.000

2 （常数） 2.798 0.265 10.575 0.000

预期情绪 0.282 0.053 0.313 5.299 0.000

您的性别： -0.227 0.126 -0.106 -1.799 0.073

3 （常數） 2.957 0.271 10.898 0.000

预期情绪 0.245 0.055 0.272 4.448 0.000

您的性别： -0.221 0.125 -0.104 -1.769 0.078

交互项1 -0.132 0.057 -0.140 -2.307 0.022

4 （常数） 2.355 0.220 10.695 0.000

愉快情绪 0.292 0.058 0.300 5.071 0.000

5 （常数） 2.342 0.220 10.654 0.000

愉快情绪 0.296 0.058 0.303 5.140 0.000

6 您的性别： -0.094 0.063 -0.089 -1.505 0.134

（常数） 2.482 0.237 10.456 0.000

愉快情绪 0.265 0.061 0.272 4.357 0.000

您的性别： -0.088 0.063 -0.083 -1.406 0.161

交互项2 -0.088 0.058 -0.096 -1.533 0.126

5 网红信息源特性对消费者冲动性购买意愿影响模型

综合上述分析结果得出，网红信息源特性对消费者冲动性购买意愿影响模型如图1所示。

6 结语

本文将S-O-R模型及回归模型结合分析网红信息源特性对冲动性购买意愿的影响：

第一，网红信息源特性的主播职业性、主播真实性、主播魅力、主播交互性是影响消费者冲动型购买意愿的主要因素。

网红信息源特性的主播职业性、主播真实性、主播魅力、主播交互性都会对消费者冲动性购买意愿带来正向影响。这一假设已经从实证中得到验证。直播网红已成为连接商家与消费者的重要桥梁，同时对消费者行为具有极强的影响效应。网红信息源特性是吸引消费者、引导消费者行为的重要因素。在本研究中，网红信息源特性中的四个特性对冲动性购买意愿影响的程度依次为：主播魅力，其次是主播真实性和主播交互性，对其影响最小的是主播职业性。这说明消费者在看网红直播时，最看重的是主播魅力。因此，网红在直播带货时应该侧重提升个人魅力，同时增强在消费者心目中的信任程度，并不断与消费者进行互动，进而刺激消费者的冲动性购买行为。

第二，预期情绪和愉快情绪是影响消费者冲动性购买意愿的重要因素。

基于S-O-R理论，本文提出，网红信息源特性会刺激消费者情绪进而对消费者冲动性购买意愿产生影响，并且通过实证分析得到验证。在本研究中，主播交互性对预期情绪和愉快情绪均不产生显著的正向影响，主播真实性对预期情绪不产生显著的正向影响，其余均对消费者唤起情绪产生显著的正向影响。预期情绪和愉快情绪均对冲动性购买意愿产生显著的正向影响，并且两种情绪部分中介了网红信息源特性对主播真实性、主播职业性、主播魅力、主播交互性对冲动性购买意愿的影响。

消费者情绪在影响网红信息源特性和消费者冲动性购买意愿方面发挥了部分中介作用。因此，企业需要重视情绪的作用，并注重引导消费者情绪。在引导消费者情绪方面，本文认为可以从以下两点入手：

（1）提高网红的感染力：与实体店相比，电商直播更注重视觉冲击。因此，具备优秀感染力的网红主播通常能够吸引潜在购买者的注意力，传递相关信息，从而激发其购买欲望。为此，商家需要提高网红主播与消费者互动的素养和能力，增加娱乐性环节，吸引消费者参与互动，最大程度地刺激消费者情绪，并激发其对网红主播推荐商品的购买兴趣。

（2）打造直播购物情境：网红主播需要注重营造热烈氛围，观看直播时其他消费者的下单行为、限时、限量等急迫感可激发潜在购买者的情绪，促进其产生冲动性购买的欲望。此外，平时的节日活动，应该采取更灵活多样的直播间优惠策略，如价格优惠、满减、优惠券等活动，以刺激购买者情绪，并促进其产生购买欲望。

以上结论对相关电商企业合理制定直播策略、提高营销效率具有参考价值，但仍需要做出以下改進：增加样本数量和扩大研究对象范围，并且使抽样人群变得多样化，要涵盖有购买行为的所有群体，包括经济独立的70后。从其他因素探究对冲动性购买意愿的影响，如相似性、技能性，还可以增加认知变量担任中介，最终得出不同的研究结论。

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