網紅信息源特性對沖動性購買意愿的影響研究

謝黎峰 馮艷 黃雅潔 蔣汶津

摘 要：隨著互聯網經濟迅速發展，電商直播購物蓬勃發展。本文以網紅信息源特性為對象，分析電商直播中消費者沖動性購買意愿的影響因素。文章采用問卷調查的方式，以S-O-R理論模型為基礎，研究消費者沖動性購買意愿的影響因素。實證分析表明，網紅信息源特性中主播職業性、主播真實性、主播魅力、主播交互性均對沖動性購買意愿有正向影響，預期情緒、愉快情緒均具有部分中介作用，且正向影響沖動性購買意愿，通過本文的研究，以期為相關電商企業合理制定直播策略、提高營銷效率提供理論借鑒。

關鍵詞：電商直播；網紅信息源特性；S-O-R模型；消費者情緒；沖動性購買意愿

本文索引：謝黎峰，馮艷，黃雅潔，等.<變量 2>[J].中國商論，2023（15）：-098.

中圖分類號：F063.2 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2023）08（a）--04

在互聯網經濟迅速發展背景下，電商直播購物成為人們進行網上消費，實現個性化需求的一種新形式。如何讓顧客產生購買性行為成為企業新的難題，于是“直播+購物”逐漸成為企業最重要的營銷方式。電商直播產品不受地域限制、表達方式直觀、傳播速度快，這種形式可以幫助消費者了解產品信息，降低試錯成本，節約時間。而網紅直播作為連接顧客和企業的重要橋梁，能在顧客觀看直播時激發客戶的消費潛力，使消費者因受到直播間情境因素刺激產生一系列的情緒反應，并由此激起突發性的、非計劃的、未經深思熟慮的、想要立即擁有某產品的強烈購買意愿。因此，本文基于S-O-R理論模型，對電商直播情景刺激進一步拓展，探討網紅信息源特性對消費者購買意愿的影響，為相關電商企業合理制定直播策略、提高營銷效率提供理論借鑒。

對于網紅信息源特性，不同學者的劃分是不同的。 楊強、張康、王曉敏、孟陸（2018）將“網紅”信息源特性分為可信性、專業性、吸引力3個維度，并分別驗證其通過消費者認同感對消費者購買意愿的影響。孟陸、劉鳳軍、陳斯允、段珅歸納出網紅的信息源特性，并將其劃分為可信性、專業性、技能性、互動性和吸引力5個維度進行分析。王桂超（2021）將主播信息源特性分成主播的專業性，可信性，吸引性3個方面對購買意愿進行討論。

S-O-R理論模型是在1974年由Mechrabian和Russel在環境心理學基礎上提出著名的刺激-反應模型。林玲、張志堅在研究信息源特性視角下網紅直播對購買意愿的影響時，構建了以網紅信息源特性為自變量、消費者認同感和存在感為中介變量，購買意愿作為因變量的研究框架模型，發現網紅信息源特性（可信性、專業性、吸引力、相似性）均可以正向影響消費者認同感和存在感，最終共同作用于購買意愿，提高用戶的購買意愿。

1 數據收集與檢驗

本文利用深度訪談法對用戶沖動性購買意愿做出分析，并針對研究目的設計了調查問卷。其中，第一部分是問卷的導論，第二部分是受訪者的基本分析。第三部分是消費者購物的現狀分析。第四部分是本問卷的核心部分，針對模型中的主播真實性、主播職業性、主播交互性、主播魅力、預期情緒、愉快情緒、沖動性購買意愿7個變量設計了李克特量表，用于實證分析。

此次調查問卷，共發放了342份。其中線上問卷321份，微信問卷高達178份，占比52%，其次是問卷社區，占比15%，線下問卷21份。經過篩選，共263份有效問卷，有效率為77%。其中，男性占比44.1%，女性占比55.9%；從填寫人群的年齡方面來看，20～25歲的占比最高，占比39.2%；從填寫人群中的學歷方面來看，本科占比最高，占比55.5%，其次是專科，占比30.8%，兩者占比高達86.3%；從填寫人群的月收入來看，3000元以下占比最高，達34.2%，其次是4500～6000元，占比28.5%。

在信度分析上，正式問卷的Cronbacha系數值為0.832，大于0.8。在效度分析上，正式問卷的KMO值為0.878，大于0.8，同時Bartlett P值小于0.05，說明該問卷的信度與效度較好，為本研究奠定了基礎。

2 基于S-O-R模型的路徑分析

2.1 四維度與沖動性購買意愿線性回歸分析

本文將主播真實性、主播職業性、主播交互性和主播魅力作為自變量，而將沖動性購買意愿作為因變量進行線性回歸分析，從表1可以看出模型公式為：沖動性購買意愿=0.655 +0.182*主播真實性+0.151*主播職業性+0.182*主播交互性+0.225*主播魅力。

根據回歸系數及顯著性檢驗的計算結果，主播真實性的回歸系數為0.182且P值為0.002小于0.05，這表明主播真實性與沖動性購買意愿之間是顯著的正向關系影響；主播職業性的回歸系數為0.151且P值為0.011小于0.05，這表明主播職業性與沖動性購買意愿之間是顯著的正向關系影響；主播交互性的回歸系數為0.182且P值為0.566大于0.05，這表明主播交互性與沖動性購買意愿之間是不太顯著的正向關系影響；主播魅力的回歸系數為0.225且P值為0.020小于0.05，這表明主播魅力與沖動性購買意愿之間是顯著的正向關系影響，即H1、H2、H3、H4成立。具體如表1所示。

2.2 情緒與沖動性購買意愿線性回歸分析

本文將預期情緒和愉快情緒作為自變量，而將沖動性購買意愿作為因變量進行線性回歸分析，從表1可以看出模型公式為：沖動性購買意愿=1.952+0.201*預期情緒+0.212*愉快情緒。

根據回歸系數及顯著性檢驗的計算結果，預期情緒的回歸系數為0.201且P值為0.000小于0.05，這表明預期情緒與沖動性購買意愿之間是顯著的正向關系影響；主播職業性的回歸系數為0.212且P值為0.001小于0.05，這表明愉快情緒與沖動性購買意愿之間是顯著的正向關系影響，即H5、H6成立。具體如表1所示。

表1 回歸分析結果

模型 非標準化系數 標準系數 T 顯著性

B 標準誤 Beta

1 常數 0.655 0.313 5.075 0.000

主播真實性 0.182 0.055 0.187 3.074 0.002

主播職業性 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

預期情緒 0.201 0.056 0.222 3.571 0.000

愉快情緒 0.212 0.061 0.217 3.491 0.001

總計 296.304 262

a. 因變量：沖動性購買意愿

b. 預測變量：主播魅力、主播真實性、主播職業性、主播交互性、預期情緒、愉快情緒

3 消費者情緒中介作用效應分析

預期情緒、愉快情緒中介效應分析。比較模型1、2的數據可知，模型2中主播真實性、主播職業性、主播交互性、主播魅力值分別為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，說明預期情緒的中介效應顯著，且為部分中介效應，即H7成立。具體如表2中的模型1、2所示。

比較模型1、3的數據可知，模型3中主播真實性、主播職業性、主播交互性、主播魅力值分別為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中主播魅力值為0.655大于模型1中的0.225，說明預期情緒的中介效應顯著，且為部分中介效應，即H8成立。具體如表2中的模型1、3所示。

表2 中介效應分析結果

模型 非標準化系數 標準系數 T 顯著性

B 標準誤 Beta

1 常數 0.655 0.313 2.093 0.037

主播真實性 0.182 0.055 0.187 3.287 0.001

主播職業性 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 常數 0.424 0.318 1.333 0.184

主播真實性 0.163 0.055 0.167 2.964 0.003

主播職業性 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

預期情緒 0.151 0.051 0.167 2.971 0.003

3 常數 0.387 0.324 1.194 0.234

主播真實性 0.153 0.056 0.158 2.754 0.006

主播職業性 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

愉快情緒 0.182 0.055 0.187 3.287 0.001

4 消費者性別調節作用分析

4.1 性別在預期情緒與沖動性購買意愿間的調節分析

在模型1中，預期情緒的標準系數為0.273，P值為0.000，這意味著預期情緒與因變量之間的關系是顯著的，并且這個關系是正的，即預期情緒提高，因變量也會增加。

在模型3中，交互項的P值小于0.05，這意味著交互作用顯著。這表明性別調解了預期情緒和因變量之間的關系，因為交互項的標準系數為-0.221，這表示性別對預期情緒和因變量之間的關系具有負向的調解作用。

4.2 性別在愉快情緒與沖動性購買意愿間的調節分析

在模型4中，愉快情緒的標準系數為0.292，P值為0.000，這意味著愉快情緒與因變量之間的關系是顯著的，并且這個關系是正向的，即愉快情緒提高，因變量也會增加。

在模型6中，交互項的P值大于0.05，這意味著交互作用不顯著。這表明性別并未調節愉快情緒和因變量之間的關系。

表3 調節作用分析結果

系數a

模型 非標準化系數 標準系數 T 顯著性

B 標準誤 Beta

1 （常數） 2.475 0.196 12.657 0.000

預期情緒 0.273 0.053 0.303 5.130 0.000

2 （常數） 2.798 0.265 10.575 0.000

預期情緒 0.282 0.053 0.313 5.299 0.000

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

3 （常數） 2.957 0.271 10.898 0.000

預期情緒 0.245 0.055 0.272 4.448 0.000

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

交互項1 -0.132 0.057 -0.140 -2.307 0.022

4 （常數） 2.355 0.220 10.695 0.000

愉快情緒 0.292 0.058 0.300 5.071 0.000

5 （常數） 2.342 0.220 10.654 0.000

愉快情緒 0.296 0.058 0.303 5.140 0.000

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

（常數） 2.482 0.237 10.456 0.000

愉快情緒 0.265 0.061 0.272 4.357 0.000

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

交互項2 -0.088 0.058 -0.096 -1.533 0.126

5 網紅信息源特性對消費者沖動性購買意愿影響模型

綜合上述分析結果得出，網紅信息源特性對消費者沖動性購買意愿影響模型如圖1所示。

6 結語

本文將S-O-R模型及回歸模型結合分析網紅信息源特性對沖動性購買意愿的影響：

第一，網紅信息源特性的主播職業性、主播真實性、主播魅力、主播交互性是影響消費者沖動型購買意愿的主要因素。

網紅信息源特性的主播職業性、主播真實性、主播魅力、主播交互性都會對消費者沖動性購買意愿帶來正向影響。這一假設已經從實證中得到驗證。直播網紅已成為連接商家與消費者的重要橋梁，同時對消費者行為具有極強的影響效應。網紅信息源特性是吸引消費者、引導消費者行為的重要因素。在本研究中，網紅信息源特性中的四個特性對沖動性購買意愿影響的程度依次為：主播魅力，其次是主播真實性和主播交互性，對其影響最小的是主播職業性。這說明消費者在看網紅直播時，最看重的是主播魅力。因此，網紅在直播帶貨時應該側重提升個人魅力，同時增強在消費者心目中的信任程度，并不斷與消費者進行互動，進而刺激消費者的沖動性購買行為。

第二，預期情緒和愉快情緒是影響消費者沖動性購買意愿的重要因素。

基于S-O-R理論，本文提出，網紅信息源特性會刺激消費者情緒進而對消費者沖動性購買意愿產生影響，并且通過實證分析得到驗證。在本研究中，主播交互性對預期情緒和愉快情緒均不產生顯著的正向影響，主播真實性對預期情緒不產生顯著的正向影響，其余均對消費者喚起情緒產生顯著的正向影響。預期情緒和愉快情緒均對沖動性購買意愿產生顯著的正向影響，并且兩種情緒部分中介了網紅信息源特性對主播真實性、主播職業性、主播魅力、主播交互性對沖動性購買意愿的影響。

消費者情緒在影響網紅信息源特性和消費者沖動性購買意愿方面發揮了部分中介作用。因此，企業需要重視情緒的作用，并注重引導消費者情緒。在引導消費者情緒方面，本文認為可以從以下兩點入手：

（1）提高網紅的感染力：與實體店相比，電商直播更注重視覺沖擊。因此，具備優秀感染力的網紅主播通常能夠吸引潛在購買者的注意力，傳遞相關信息，從而激發其購買欲望。為此，商家需要提高網紅主播與消費者互動的素養和能力，增加娛樂性環節，吸引消費者參與互動，最大程度地刺激消費者情緒，并激發其對網紅主播推薦商品的購買興趣。

（2）打造直播購物情境：網紅主播需要注重營造熱烈氛圍，觀看直播時其他消費者的下單行為、限時、限量等急迫感可激發潛在購買者的情緒，促進其產生沖動性購買的欲望。此外，平時的節日活動，應該采取更靈活多樣的直播間優惠策略，如價格優惠、滿減、優惠券等活動，以刺激購買者情緒，并促進其產生購買欲望。

以上結論對相關電商企業合理制定直播策略、提高營銷效率具有參考價值，但仍需要做出以下改進：增加樣本數量和擴大研究對象范圍，并且使抽樣人群變得多樣化，要涵蓋有購買行為的所有群體，包括經濟獨立的70后。從其他因素探究對沖動性購買意愿的影響，如相似性、技能性，還可以增加認知變量擔任中介，最終得出不同的研究結論。

參考文獻

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