新媒體視域下KOL對消費者購買意愿的影響研究

傅巧仙

摘要：本文從實證角度出發，針對電商直播KOL的發展現狀，結合消費者購買意愿的影響因素，提出研究假設與模型，設計對應的問卷及量表，對新媒體視域下KOL對消費者購買意愿的影響研究進行了分析，并根據研究成果給出了合理化建議。

關鍵詞：新媒體;KOL;電商直播;購買意愿

中圖分類號：F530.86 文獻標識碼：A

1 研究背景

艾媒網最新發布的數據顯示，到2020年中國在線直播用戶規模將達到5.24億人，2019年中國直播電商行業的總規模達到4338億元，預計到2020年規模將翻一番[1]。電商直播由于KOL自身的專業知識、購物經驗、個人營銷能力等給消費者帶來更直觀形象的購物體驗，實現高轉化率、高客單價，逐漸成為各大電商平臺的新增長點。

2 文獻綜述與假設模型

2.1 文獻綜述

新媒體的概念最早由戈爾德馬克于20世紀60年代提出，指的是區分于當時的傳統印刷媒介的電視、電影等的媒體。我國學者匡文波同樣認為新媒體概念是不斷變化的，其本質是區別于傳統媒體而言，以現階段來看，新媒體是基于數字化并以先進的信息傳播技術為核心技術支撐的媒介或內容載體，核心內容是交互性。從以上角度分析得知，電商直播應屬于目前新媒體的其中一種表現形式。

KOL，是Key Opinion Leader的縮寫，即關鍵意見領袖，是對意見領袖概念的延伸。學者拉扎斯菲爾德在《人民的選擇》一書中首次提出意見領袖概念，即能夠影響他人態度或行為的人。學者李旭認為，KOL一般是指某領域內的權威或極有影響力的人士，與意見領袖不同的是他們對消費者的號召力和影響力更大，KOL通過互聯網、社交媒體等各種渠道引導消費者的購買行為。例如，知名主播通過電商直播平臺進行產品銷售，本質上就是KOL對消費者的引導作用。

2.2 模型構建

SOR（刺激-機體-反應）模型認為個體的情感和認知會因為受到現實外界環境的刺激，進而影響其態度與行為。在電子商務領域中，SOR即產品銷售時的各種刺激因素會影響消費者的知識和信任，產生拒絕或購買的結果[1]。本研究中，刺激S由電商直播中KOL的自身特征和信息特征構成，KOL自身特征采用專業性、知名度、互動性3個變量，信息特征有詳細程度、視覺效果3個變量，作為中介變量機體O采用消費者知識和消費者信任兩個維度，反應R定義為電商直播下的消費者購買意愿。本文的理論模型如圖1所示。

2.3 研究假設

基于上述模型，結合已有研究成果，本研究設立以下幾項假設：假設H1a電商直播KOL的專業性正影響消費者的知識;假設H1b電商直播KOL的專業性正影響消費者的信任;假設H2a電商直播KOL的知名度正影響消費者的知識;假設H2b電商直播KOL的知名度正影響消費者的信任;假設H3a電商直播KOL的互動性正影響消費者的知識;假設H3b電商直播KOL的互動性正影響消費者的信任;假設H4a電商直播KOL推薦信息的詳細程度正影響消費者的知識;假設H4b電商直播KOL推薦信息的詳細程度正影響消費者的信任;假設H5a電商直播KOL推薦信息的娛樂性正影響消費者的知識;假設H5b電商直播KOL推薦信息的娛樂性正影響消費者的信任;假設H6消費知識正影響消費者購買意愿;假設H7消費信任正影響消費者購買意愿。

2.4 變量測項的構成

在借鑒前人研究的基礎上，本文選用多個測項進行測量，具體如表1所示。

3 數據收集

本文是以電商直播KOL為研究基點，因此調查的對象為了解電商直播且具有一定電商直播購物經驗的人群，采用網絡問卷形式，共發放問卷600份，回收有效問卷493份，問卷有效回收率為82.17%。

3.1 信度與效度分析

KOL自身特征的EX、FA、EC的α系數分別為0.903、0.817、0.833，KOL推薦特征的信息DT、EV的α系數為0.856、0.783，CK、CT的α系數分別為0.761和0.850，CI的α系數為0.811，量表的α系數均超過0.7，說明量表信度較高。

在進行因子分析前，本研究通過SPSS 22.0進行KMO和Bartlett's 球體檢驗，結果顯示KMO值為0.789，Sig.值為.000，說明適合做因子分析。通過探索性因子分析提取出8個因子，旋轉后因子載荷值均高于0.6，可見此整體的指標與變量間的相關性較高。

3.2 模型擬合度檢驗

本研究采用Amos 20.0提供的常用擬合指標，對研究模型的擬合程度進行評估，結果顯示CMIN/DF=1.25，GFI=0.912，RMSEA=0.046，CFI=0.967，AGFI=0.904，NFI=0.927，所有的指標均符合標準，表明模型整體擬合度較高。

3.3 相關性分析

本研究選取Pearson相關系數作為測量指標，結果如圖2所示。除了知名度、娛樂性與消費者知識無顯著相關，其余各變量之間表示正相關。

3.4 回歸分析

研究模型相關性分析如圖2所示。

本研究通過回歸分析來檢驗假設與模型之間是否成立。分別將內EX、FA、 EC、DT、EV作為自變量，將CK、CT作因變量做回歸分析。將CK、CT作為自變量，將CI作為因變量做回歸分析，結果如表2所示。

從表中數據可以看出，除了FA（β=0.012，Sig.=0.162）的顯著水平>0.05，其余的顯著水平均<0.05，即假設H1a、H1b、H2b、H3a、H3b、H4a、H4b、H5a、H5b、H6、H7均成立，H2a不成立。

3.5 研究結論

第一，KOL在電商直播中，其自身的專業性、互動性和傳遞信息的詳細程度、娛樂性均對消費者知識有正向且直接的顯著性影響。

第二，KOL在電商直播中，其自身的專業性、知名度、互動性和傳遞信息的詳細程度、娛樂性均對消費者信任有正向且直接的顯著性影響。

第三，KOL在電商直播中，消費者的知識、信任均對消費者的購買意愿有正向且直接的顯著性影響。

4 研究啟示

4.1 注重電商直播KOL對產品專業知識培養

部分KOL在進行電商直播時對產品知識掌握較少，直播過程中極易出現翻車現象，不僅降低了KOL自身的信譽度，對消費者的購買行為產生嚴重的負面影響[2]。商家可對合作的KOL進行專業培訓，增強其專業知識。

4.2 商家應慎重選擇電商直播KOL

在電商直播中，KOL的知名度雖然對消費者的信任產生積極影響，但對消費者的知識影響較少，進而影響其購買意愿。即并非知名度越高其推廣商品的轉化率越高，應盡量選擇專業領域內的KOL，不要過于注重名人效應。

4.3 商直播中KOL應加大與消費者的互動

互動是電商直播的核心優勢之一，在電商直播中，消費者通過與KOL的互動可以拉進雙方之間的距離，進而產生信任感，同時在互動過程中可以增加對產品的了解，加強購買的意愿[3]。

4.4 電商直播中注重對產品細節、賣點的展示

電商直播通過視頻實時全方位及立體的方式呈現產品的細節、賣點，讓消費者對產品有一個直觀的印象，通過KOL的現場演示操作減少對產品的疑慮，降低其購買的風險[4]。

4.5 KOL在電商直播時應提高內容的趣味性

目前電商直播競爭激烈，娛樂性高的電商直播KOL能帶給消費者良好的購物體驗，更能受到消費者的歡迎。在直播中，可以結合當下的流行熱點進行產品介紹，增加抽獎、送禮等環節以提高趣味[5]。

參考文獻

[1] 艾媒咨詢.2020-2021年中國直播電商行業運行大數據分析及趨勢研究報告[R].2020：2

[2] 宮秀雙.參照群體影響類型與居民消費意愿的關系研究[J].管理學報.2017.14（12）：1829-1839

[3] 劉行.“網紅直播”電商模式下消費者復購意愿的實證研究[D].武漢：華中科技大學.2018.

[4] 姜佳奇.網紅經濟下直播對消費者購買決策的影響因素分析[D].北京：北京郵電大學.2019.

[5] Turcotte J，Yock C.News recommendations from social media opinion leaders：effects on media trust and information seeking[J].Journal of computer-mediated communication，2015.20（5）：520-530.