基于AHP的直播帶貨影響因素分析

摘 要：在互聯網及通信技術快速發展，國民經濟不斷提高的大環境下，直播帶貨行業開始興起，并逐漸走向成熟。文章主要通過運用層次分析法，分析直播帶貨的影響因素，計算以商品、主播、消費者等為主要影響因素的權重，分析各個因素對抖音直播帶貨的影響程度，根據研究分析結果為直播帶貨的有效運行提供建議。

關鍵詞：影響因素;直播帶貨;層次分析法;德爾菲法

一、網絡直播帶貨的特點

1.門檻低

直播帶貨行業準入門檻低，大批人員進入這一行業。艾瑞咨詢發布的《2021年中國直播電商行業研究報告》顯示，截至2020年年底，行業內主播人數已經達到123.4萬人。各大平臺設置的直播準入要求不高，以抖音為例，主播若要進行“直播帶貨”，只需通過“帶貨權限申請”，即滿足公開發布作品數量超過十個和賬號粉絲數量達到一千人以上的要求，并繳納500元的作者保證金。

2.流量大

目前，我國互聯網用戶數量較多，據統計，截至2021年6月，我國互聯網用戶規模已達到10.11億，占全球互聯網用戶數量五分之一。隨著互聯網用戶數量規模不斷擴大，抖音、快手等各大短視頻直播平臺注冊用戶數量也不斷增多，日活躍用戶量也呈指數式增長。據官方數據顯示，截至2021年2月11日，抖音日活躍用戶數已突破7億，居第二位的快手日活躍用戶也已突破2.95億。大基數的用戶量和龐大的日活躍用戶為各大平臺的直播帶貨提供了顧客基礎。

3.匹配準

商家利用大數據系統，通過關聯、推薦、回歸等多種科學算法，收集、存儲和處理用戶信息、商品信息，有效預測消費者購物需求，并向潛在客戶實現精準推送。精準匹配定位的方式，不僅節約了消費者線上搜索自己喜好的商品的時間，促進了商品的消費，還拉動了企業的生產發展，為企業創新生產技術，打造自身的品牌聲譽提供了動力。

二、研究可行性分析

1.直播帶貨行業發展現狀

目前我國直播帶貨行業的發展受多方面因素的影響，宏觀分類為技術因素、經濟因素以及政策因素等。在各方面因素的影響下，直播帶貨行業呈波浪上升式發展。多方面的推動因素充分展現了直播帶貨行業發展的巨大潛力。

（1） 技術層面

目前我國數據技術供應企業在相關技術發展上有所造詣，以阿里云為代表，其從2019年提供的ADB3.0到如今的OceanBase開源等數據產品和服務，為企業提供了數據技術方面的支持，大大節約了大數據量企業的運營成本。

基于云計算、CDN技術的視頻播放系統，有效解決了服務器負載不均的情況，避免了由于過高的負載而使服務器崩潰的情況，為用戶提供了可靠、高質的直播體驗。此外，隨著我國5G移動通信技術的廣泛普及，直播帶貨更能夠打破空間限制，從而更好更快地實現主播與消費者的實時互動。

（2） 政策層面

通過對2021年國家最新出臺的《“十四五”電子商務發展規劃》的分析以及各方面專家的解讀，充分了解到國家對電子商務發展的高度重視，以及對電子商務在發展數字經濟、建設數字中國方面起到關鍵性作用的高度肯定。《規劃》明確了電子商務“四個重要”的發展目標，描繪了“五個成為”的愿景，確立發展原則和導向，完善了發展指標體系，構建了電子商務新發展格局的戰略框架，為電子商務未來發展鋪平了道路。

2.相關研究

《電商直播帶貨中用戶購買意愿的影響因素研究》從消費者角度出發，通過調查問卷等方法研究消費者購買意愿的影響因素及其影響程度，論證得出了商品需求、促銷刺激和信任程度的正向影響效果。《電商平臺網紅直播帶貨的問題及對策研究》中，筆者從主播角度出發，分析了當前直播帶貨所存在的，例如直播間生態關系失衡、營銷形式重復等問題，并就此些問題給出了具體的解決方法。

目前為止，我國有關直播帶貨影響因素的綜合性研究較少，單一角度研究較多，因此筆者認為有必要進行相關方面的綜合性研究。本文筆者希望通過搜集信息，結合專家意見，借助層次分析法來進行直播帶貨影響因素的綜合性分析，為直播帶貨行業相關人員提供可供參考的研究成果。

三、直播帶貨影響因素分析

1.分析方法簡介

（1） 層次分析法

層次分析法即AHP 法（Analytic Hierarchy Process），是由美國著名的運籌學家，匹茲堡大學薩蒂教授（T.L.Saaty）于20世紀70年代提出來的一種定性與定量分析相結合的多目標決策方法，其核心是把一個復雜決策問題表示為一個有序的遞階層次結構，通過比較判斷，計算各種決策行為、方案和決策對象在不同準則及總準則之下的相對重要性量度，從而據之對其進行優劣排序，為決策者提供決策依據。

（2） 德爾菲法

德爾菲法采用專家背靠背發表意見的方式，即專家之間不進行相互討論，通過多輪次調查專家對問卷所提問題的看法，經過反復征詢、歸納、修改，最后匯成專家基本一致的看法，作為預測的結果。筆者誠請了15名相關領域的專家，通過調查問卷和反復征求、修改的方式，收集相關影響因素的信息。

本文以層次分析法為主，德爾菲法為輔，對直播帶貨各影響因素的重要性進行分析、排列。

2.建立層次結構模型

本文從消費者角度分析影響直播帶貨的因素，主要概括為商品、主播、消費者、服務和情景四個方面，每個方面有多個子因素。筆者根據這些因素構建一個包含目標層，一級指標、二級指標的層次結構模型，具體如表1。

3.構建判斷矩陣

根據對15個專家進行調查問卷所得出的結果構建判斷矩陣，筆者采用常見的1-9標度法，見表2;根據兩兩比較的方式，構建出判斷矩陣（此處為A-B的判斷矩陣），見表3。

4.重要性及一致性檢驗

（1） 層次排序

根據判斷矩陣，結合相關公式，計算出一級指標中每個因素的相對重要性即相對權重。分為以下幾個步驟。

第一步，計算判斷矩陣中每一行元素的乘積Mi（Mi=ai1* ai2*ai3*ai4，…，ain）

根據判斷矩陣數據，可得M1=45，M2=3，M3=1/45，M4=1/3

第二步，計算Mi的n次方根，求得商品B1、主播B2、消費者B3、情景與服務B4的初始權重，，n為階數。此矩陣中，n=4。

根據第一步計算Mi的4次方根：=2.5900，=1.3261，=0.3861，=0.7598

第三步，根據公式，對向量=[=2.5900，=1.3261，=0.3861，=0.7598]T進行歸一化處理，得到商品B1、主播B2、消費者B3、情景與服務B4的相對權重，

商品因素的相對權重W1=0.5127

主播因素的相對權重W2=0.2605

消費者因素的相對權重W3=0.0764

情景與服務因素的相對權重W4=0.1504

（2）一致性檢驗

首先，根據公式計算判斷矩陣最大特征根λmax，λmax=。其中，（AW）i表示向量AW的第i個分量。

根據公式，計算得：λmax=4.1975

其次，根據公式計算矩陣一致性指標CI，CI=，查表獲得平均隨機一致性指標RI。

根據公式，計算得：CI=0.0658，RI=0.90

最后通過公式CR=求得CR的值，若CR≤0.10，則表示判斷矩陣滿足一致性，否則需要對判斷矩陣進行調整，直到滿足一致性為止。

根據公式，計算得：CR=0.0740≤0.10，一致性檢驗通過。

5.直播帶貨影響因素整體權重總排序

各一級指標對二級指標的判斷矩陣的分析步驟與上述相同，因此不做展開計算，直接列出權重總排序，如表4。

四、研究結果分析與建議

1.商品層面

商品的性價比對直播帶貨的影響較大，所占權重為0.5449，描述的真實性次之，買家評價和優惠折扣的影響較小。據此可知，商品的性價比是商品層面的重要指標。在商品層面，相關人員應該注重價格與性能方面的調節，通過性能演示等方法使消費者對商品性能的認知往好的方面改變的同時，采用薄利多銷的經營策略，讓消費者擁有高性價比的感知。

2.主播層面

主播的作品質量所占權重為0.5205，專業性和直播形象權重相同，粉絲活躍度影響較小。因此需要主播提高作品質量，在素材的構思、拍攝和剪輯方面投入一定的精力，同時，需要具有一定的想象力，這樣才能夠吸引更多的人關注主播，為主播的直播帶貨提供粉絲基礎和熱度。

3.消費者層面

消費者的個人偏好所占權重為0.5638，對直播帶貨的影響較為突出。根據每個人消費習慣的不同以及獨特的個人偏好，直播帶貨應該注重商品種和營銷模式的多樣化，通過創新使消費者體會到不同的消費體驗和新穎感受，避免消費者由于千篇一律的營銷模式而產生審美疲勞，或者是受限于商品的有限選擇。

4.情境與服務層面

售后保障影響較大，所占權重0.4103，咨詢服務次之，其他因素影響較小，這說明商品的售前與售后對直播帶貨影響較為顯著。除了主播對商品的介紹外，消費者主要是通過向客服咨詢來了解商品的相關信息以及商品的售后服務。因此，在咨詢方面，客服應該非常熟悉直播商品，并且能夠做到及時的回復消費者問題，保持良好態度的同時，遵守誠信經營的準則;在售后方面，客服應提供并告知消費者與商品相關的售后服務，能夠為此做出具備效力的承諾并一貫執行。

五、結語

筆者通過層次分析法對直播帶貨影響因素進行了綜合性研究，利用數據來展現出各因素之間的相對重要性并且進行了分析，提供了一些意見。但是，此項研究主要通過專家評分的方式來進行，具有一定的主觀性，其結論可能不能代表廣大消費者。因此，筆者認為可以利用其他的模型來實行進一步分析，使結論更加完善。

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作者簡介：金猷勛（2000.08- ），男，漢族，籍貫：浙江溫州，寧波大學科學技術學院，本科在讀，研究方向：貿易經濟