电商直播对消费者购买意愿的影响研究-以抖音为例

摘要随着移动互联网技术发展和消费模式变革，电商直播已成为重要的新型营销方式。本研究以抖音平台为例，依据计划行为理论和消费决策理论，采用问卷调查法收集了相关研究数据，通过构建模型，运用SPSS26.0进行数据整理，从多角度分析了电商直播对消费者购买意愿的影响。研究结果表明，抖音电商直播通过多维度影响消费者的购买意愿，直播间氛围、主播特征、产品展示方式和互动体验对消费者购买意愿均具有显著的正向影响，其中主播特征的影响最为显著。在细分指标层面，促销活动的吸引力、产品讲解的专业性、功能演示的真实可信度和问题解答的针对性，是各维度中影响力最强的因素。据此，本文提出了加强主播培训、优化产品展示、完善互动机制、规范营销行为等建议，为推动电商直播行业健康发展提供了理论依据和实践指导。本研究不仅丰富了直播电商领域的理论研究，也为平台运营优化和行业规范发展提供了参考依据。关键词：电商直播；抖音平台；消费者购买意愿；影响因素AbstractWiththedevelopmentofmobileInternettechnologyandthechangeofconsumptionmode,e-commercelivebroadcasthasbecomeanimportantnewmarketingmethod.TakingtheDouyinplatformasanexample,thisstudyconstructsatheoreticalmodelofe-commercelivebroadcastinginfluencingconsumers'purchaseintentionbyusingthetheoryofplannedbehaviorandthetheoryofconsumerdecision-making.CollectingdatathroughquestionnairesandanalyzingdatausingSPSS26.0,thestudyfoundthatthefourdimensionsoflivebroadcastingroomatmosphere,anchorcharacteristics,productdisplaymodeandinteractiveexperienceallhaveasignificantpositiveinfluenceonconsumers'purchaseintention,amongwhichtheinfluenceofanchorcharacteristicsisthemostsignificant.Atthelevelofsegmentationindicators,theattractivenessofpromotionalactivities,theprofessionalismofproductexplanations,theauthenticityandcredibilityoffunctiondemonstrationsandtherelevanceofquestionandanswerresponsesarethemostinfluentialfactorsineachdimension.TheresultsofthestudyshowthatDouyine-commercelivestreaminginfluencesconsumers'purchaseintentionthroughmultidimensionalfactors,andtheadjustedR²valueofthemodelreaches0.579,whichhasgoodexplanatorypower.Basedontheresearchfindings,thispaperputsforwardsuggestionssuchasstrengtheninganchortraining,optimizingproductdisplay,improvinginteractionmechanism,andstandardizingmarketingbehavior,whichprovidestheoreticalbasisandpracticalguidanceforpromotingthehealthydevelopmentoflivee-commerceindustry.Thisstudynotonlyenrichesthetheoreticalresearchinthefieldoflivee-commerce,butalsoprovidesareferencebasisfortheoptimizationofplatformoperationandthestandardizeddevelopmentoftheindustry.KeyWords:E-commercelivestreaming;consumerbuyingbehaviour;jitterbugplatforms;influencefactor目录TOC\o"1-3"\h\u13941引言 155301.1研究背景 1226601.2研究意义 1284951.2.1理论意义 180081.2.2实践意义 1147241.3国内外研究现状 258331.3.1国内研究现状 2152971.3.2国外研究现状 252351.3.3文献评述 3311631.4研究内容、方法与技术路线 3269411.4.1研究内容 3133991.4.2研究方法 4243421.4.3技术路线 4286472相关概念的界定与理论基础 5109402.1相关概念界定 543732.1.1电商直播 5157292.1.2消费者购买意愿 5282482.2理论基础 5320362.2.1计划行为理论 5250672.2.2消费决策理论 5243253抖音电商直播现状分析 722023.1抖音电商直播发展概况 7326733.2抖音电商直播特征分析 7317193.2.1平台功能特征 7278963.2.2营销模式特征 826344电商直播对消费者购买意愿影响的实证分析 9148944.1研究模型构建 9180884.2变量的选择与解释 9291164.3数据来源与分析 10205214.3.1问卷的设计与发放 10251764.3.2问卷信度与效度检验 10322784.3.3样本基本情况分析 11255804.4研究假设 13141914.4.1直播间氛围假设 13238774.4.2主播特征假设 13154404.4.3产品展示方式假设 14226464.4.4互动体验假设 1459864.5实证分析 1589504.6研究假设检验 17245504.6.1相关性分析 1781914.6.2多元回归分析 17310144.6.3分维度影响分析 18263134.7研究结论 2087775电商直播中存在的主要问题 22213795.1直播商品质量管控不足 224715.2营销诚信缺失 22105625.3售后服务体系缺陷 22293115.4监管体系不完善 2251806优化电商直播的对策与建议 24171096.1构建完善的商品质量管控机制 2458986.2优化直播营销规范体系 24266516.3健全售后服务保障制度 247106.4完善多维度监管协同机制 2425695致谢 2622840参考文献 27附件1引言1.1研究背景随着移动互联网技术的快速发展和消费模式的持续变革，电商直播已经成为当下最具活力的新型营销方式。数据显示，2024年中国直播电商市场规模达到4.9万亿元，同比增长23.8%，预计2025年将突破6万亿元大关。在众多直播平台中，抖音凭借其强大的用户基础和完整的直播电商生态，已成为影响消费者购买意愿的重要平台。2024年其电商直播总成交额达1.8万亿元，平台活跃主播数量超过100万，月活用户突破8亿，市场占有率达36.7%。电商直播通过主播与消费者的实时互动，生动展示产品特点，营造沉浸式购物体验，极大地影响了消费者的购买意愿。央视市场研究统计数据表明，超过65%的消费者表达了较强的直播购买意愿，其中90后、95后群体占比超过60%，用户在直播间的平均停留时长达到28分钟，较传统电商平台提升了3.5倍，购买意愿转化率提升约40%。然而，伴随直播电商的快速发展，影响消费者购买意愿的问题也逐渐显现。据国家市场监督管理总局发布的数据，2024年直播电商投诉量同比增长52%，导致消费者购买意愿下降。在这样的背景下，深入研究电商直播对消费者购买意愿的影响机制，对于推动行业规范化发展，提升消费者购买意愿，优化平台运营策略具有重要意义。本文以抖音平台为例，采用问卷调查法收集了相关研究数据，分析了电商直播对消费者购买意愿的影响，发现了电商平台在直播存在的主要问题，并据此提出了相应的对策建议，以期为推动电商直播行业健康发展提供参考。1.2研究意义1.2.1理论意义本研究从计划行为理论和消费决策理论出发，构建了电商直播影响消费者购买意愿的理论模型，丰富了直播电商研究的理论体系。通过分析直播间氛围、主播特征、产品展示方式和互动体验等因素对消费者购买意愿的影响机制，深化了对新型营销场景下消费者购买意愿形成规律的理解。研究将传统购买意愿理论与新兴电商直播场景相结合，拓展了消费者意愿研究的应用范围，为后续学者开展相关研究提供了理论参考。同时，本研究聚焦抖音平台的特定情境，探讨了不同因素之间的交互作用，完善了直播电商领域的理论框架。1.2.2实践意义本研究的实践价值体现在多个层面的指导意义上。首先，对直播平台而言，研究成果有助于优化平台功能设计、完善运营策略、提升用户体验，从而增强平台竞争力。其次，对商家和主播而言，研究发现可以指导其改进直播内容质量、提升展示效果、强化互动体验，进而提高销售转化率。第三，对监管部门而言，研究结论可为制定行业规范、健全监管机制提供决策依据，推动直播电商行业健康发展。第四，对消费者而言，研究揭示的购买意愿影响机制有助于其培养理性消费习惯，提高购物决策质量。最后，研究成果还可为直播电商从业人员的培训体系建设、营销策略制定和风险防范提供实践指导，推动行业标准化、规范化发展。1.3国内外研究现状1.3.1国内研究现状国内对电商直播影响消费者购买意愿的研究随着直播经济的快速发展而不断深化。研究视角从最初的直播营销传播效果逐步扩展到消费者心理机制、购买决策路径、场景化应用等多个维度。近年来，国内学者更加注重研究的实践价值，围绕不同产品类别、不同平台特征和不同用户群体开展针对性研究，并开始关注人工智能、虚拟主播等新技术在直播电商中的应用效果。刘洋等(2020)系统研究了网络直播购物特征对消费者购买意愿的影响，从直播间氛围、社交互动、信息质量等维度构建了影响模型，为提升直播电商运营效果提供了理论支撑REF_Ref24468\r\h[1]。黄敏学等(2023)创新性地研究了不同产品类型下主播类型对消费者购买意愿和行为的影响机制，发现产品属性与主播特征的匹配度会显著影响消费者的购买决策，为直播带货的主播选择提供了实践指导REF_Ref24491\r\h[2]。付贵和高亮(2023)研究了数字人直播对消费者购买意愿的影响机制，探讨了虚拟主播的拟人化特征、表现稳定性和智能交互能力如何影响消费者的购买决策，并指出数字人直播在提升直播效率的同时也存在情感连接不足的局限REF_Ref24514\r\h[3]。王彤(2023)深入研究了直播带货影响消费者购买意愿的关键因素，构建了包含主播特征、产品特征、平台特征和消费者特征的多维度分析框架，发现主播专业度、产品展示效果和平台信誉度是影响购买决策的重要变量REF_Ref25513\r\h[4]。王翠翠等(2023)聚焦于电商直播中虚拟主播的互动性研究，分析了虚拟主播的社交临场感、互动方式和情感传递对消费者购买意愿的影响，为提升虚拟主播直播效果提供了理论依据REF_Ref26516\r\h[5]。赵彦飞和马志云(2024)深入分析了直播电商感知价值结构对消费者购买意愿的影响机制。研究构建了包含功能价值、情感价值、社会价值和认知价值的多维度价值评价体系，发现不同维度的感知价值对消费者购买决策的影响程度存在显著差异REF_Ref26539\r\h[6]。何如意和张迪（2024）研究了农产品电商直播对渝东北地区消费者购买意愿的影响，利用结构方程模型总结出了消费者购买意愿的影响因素，在此基础上提出通过提高农产品电商直播对消费者购买意愿的影响程度，助推“三农”发展，带动渝东北地区地方经济发展。进而得出了感知易用性对心流体验具有正向的显著影响，心流体验和感知易用性对消费者购买态度具有正向的显著影响，知名度、主播能力和商家服务能力对消费者购买意愿具有正向显著影响的结论REF_Ref26578\r\h[7]。蔡梦虹(2024)从技术可供性视角研究了AI虚拟主播对消费者冲动购买意愿的影响。研究发现虚拟主播的拟人化特征、稳定的直播表现和智能互动能力能够激发消费者的新奇感和购买兴趣，但同时也存在情感连接不足的问题REF_Ref26610\r\h[8]。赵林红和吕军(2024)探讨了直播电商营销策略对消费者心理和行为的影响机制。研究发现，限时优惠、稀缺营销等促销手段能够激发消费者的从众心理和紧迫感，而主播的个人魅力和专业解说则有助于降低消费者的购买犹豫REF_Ref26653\r\h[9]。刘艺琴和张梓宁(2024)重点研究了电商直播互动对消费者购买意愿的影响。通过构建结构方程模型，验证了直播间的实时互动、弹幕氛围和社群归属感对消费者购买决策的正向作用，强调了社交属性在直播电商中的重要性[10]。许景贤等人(2024)系统分析了直播电商中营销策略对消费者冲动性购买意愿的影响。研究发现，价格促销、场景营销和社交影响是诱发消费者冲动购买的主要因素，并提出了相应的营销策略优化建议REF_Ref26676\r\h[11]。1.3.2国外研究现状国外学者对电商直播影响消费者购买意愿的研究经历了从关注基础传播效果到深入探究多维度影响机制的演变过程。早期研究主要聚焦于直播营销的传播特征与社交属性，随后逐步拓展到消费者行为心理、信任机制、购买决策等领域。近年来，国外学者更加注重将新兴技术、社会化商务等前沿理念融入研究框架，并开始重视跨文化背景下直播电商的差异化影响。Cuong(2024)研究发现，社交商务直播中的环境因素能显著触发消费者的冲动购买意愿，特别是当消费者感知到有吸引力的价格时[12]。Ong等(2024)的研究表明，直播间创造的社交氛围和沉浸式体验是促使菲律宾消费者从观看转向实际购买的关键因素[13]。Neuroscience(2024)指出，直播购物环境中的氛围刺激能够在复杂购物情境下影响消费者的决策过程[14]。Sun等(2023)发现，在直播社交商务环境中，互动氛围通过影响消费者的信任感和感知风险进而影响购买意愿[15]。Liu等(2023)的研究验证了直播电商中的互动氛围能够促进消费者深度参与，通过情感和认知双重路径转化为购买意愿[16]。Song(2021)聚焦食品类直播销售，指出特定的直播间氛围和社交情境能显著影响消费者对食品的评价和购买决策[17]。1.3.3文献评述通过梳理国内外相关研究文献可以发现，电商直播对消费者购买意愿影响的研究已取得丰富成果，但仍存在一些值得深入探讨的空间。现有研究普遍关注直播营销传播效果、消费者心理机制、购买决策路径等方面，研究方法以实证研究为主，采用问卷调查和统计分析等量化方法。国内研究更侧重实践应用价值，注重探索不同产品类别、平台特征对消费行为的影响，并对新技术应用效果保持关注。国外研究则更强调理论建设，注重将新兴理念融入研究框架，并开始关注跨文化背景下的差异化影响。然而，现有研究仍存在一些不足：研究视角相对单一，缺乏多学科交叉融合；样本数据多限于特定区域或群体，代表性有待提升；对新技术带来的消费行为变革研究不够深入；缺乏针对具体平台的系统性研究。特别是针对抖音这类主流直播电商平台的专门研究相对较少，难以为平台治理和行业发展提供有效的理论指导。因此，本研究聚焦抖音平台，构建多维度分析框架，深入探讨电商直播对消费者购买意愿的影响机制，具有重要的理论价值和实践意义。1.4研究内容、方法与技术路线1.4.1研究内容本研究以抖音平台为研究对象，从消费者行为视角探讨电商直播对购买意愿的影响机制。研究首先梳理国内外相关文献，厘清电商直播和消费者购买意愿的概念内涵，并基于计划行为理论和消费决策理论构建理论框架。其次分析抖音电商直播的发展现状，包括平台功能特征和营销模式特征。在此基础上，从直播间氛围、主播特征、产品展示方式和互动体验四个维度构建研究模型，设计调查问卷收集数据。通过实证分析验证各维度对消费者购买意愿的影响，进而推断对实际购买意愿的作用机制，并对不同指标的影响程度进行对比分析。研究采用购买意愿作为中介变量测量电商直播对购买意愿的影响，这一方法基于计划行为理论中意愿是行为直接前因的假设。研究还探讨了人口统计特征对消费者购买意愿的调节作用，全面揭示电商直播影响消费者购买意愿的内在路径。最后基于研究发现，从平台运营、主播培训、行业监管等方面提出促进行业健康发展的建议。本研究旨在丰富直播电商领域的理论研究，为提升营销效果、规范行业发展提供实践指导。1.4.2研究方法文献研究法：广泛查阅国内外与电商直播、消费者购买意愿相关的文献资料，梳理已有研究成果，明确研究现状和发展趋势，为构建理论模型和开展研究提供理论基础，确定研究的切入点和方向。问卷调查法：设计涵盖消费者基本信息、直播间氛围、主播特征、产品展示方式、互动体验及购买意愿评价等方面的问卷。采用李克特五点量表对相关变量进行测量，通过线上渠道，如问卷星平台、社交媒体以及抖音直播间评论区收集数据。同时设置筛选题、注意力测试题，采用配额抽样确保样本质量和代表性。统计分析法：运用SPSS26.0软件对回收的数据进行分析。进行样本基本情况分析，了解样本特征；开展信度效度检验，评估问卷的可靠性和有效性；通过相关性分析和多元回归分析，探究各变量之间的关系，检验研究假设，确定各因素对消费者购买意愿的影响程度。1.4.3技术路线图1技术路线图Figure1TechnicalRoadmap2相关概念的界定与理论基础2.1相关概念界定2.1.1电商直播电商直播是基于互联网技术，通过实时视频方式展示和销售商品的新型营销模式。它将传统电子商务与网络直播相结合，主播通过在线互动方式向观众展示商品信息、使用方法和购买优惠，实现商品销售的目的。与传统电商相比，电商直播具有实时性、互动性和沉浸感等特点。实时性体现在主播可以即时回应观众的问题和需求；互动性表现为观众能通过弹幕、点赞、礼物等方式与主播及其他观众进行交流；沉浸感则源于直播场景营造的真实购物氛围。电商直播打破了传统电商的时空限制，创造了"所见即所得"的购物体验，通过主播专业讲解和实时互动提升了消费者的购物体验和决策效率。在技术支持下，电商直播还融入了AR试妆、3D展示等创新功能，进一步丰富了直播营销形式。随着直播技术的发展，电商直播已经从单纯的商品展示和销售，发展成为集商品展示、社交互动、娱乐体验为一体的综合性营销平台。2.1.2消费者购买意愿消费者购买意愿是指个人或群体在购买、使用产品或服务过程中表现出的一系列心理和行为活动。这一过程涉及需求识别、信息搜索、方案评估、购买决策和购后评价等多个阶段。在电商直播环境下，消费者购买意愿呈现出新的特征：购买决策受直播场景氛围、主播推荐、其他消费者互动等因素的综合影响；购买过程更加即时化，从产品了解到下单购买的时间周期显著缩短；购买动机更加多元，既包含理性的需求满足，也包含情感共鸣和社交认同等心理诉求。电商直播中的消费者购买意愿还体现出较强的社交属性和互动性，消费者不仅是商品的购买者，也是直播内容的参与者和互动者。此外，消费者在直播购物过程中的决策往往带有一定的冲动性和从众性，这与直播营造的紧迫感和社群氛围密切相关。2.2理论基础2.2.1计划行为理论计划行为理论主要用于解释和预测个体的行为意向。在电商直播情境下,该理论可以解释消费者购买意愿的形成机制。理论认为购买意愿受三个核心因素影响：态度、主观规范和知觉行为控制。在直播购物场景中,消费者对直播商品的态度会受主播展示方式的影响；主观规范体现为其他观众的评论和互动的影响；知觉行为控制则表现为消费者对直播购物便利性和可控性的感知。这三个因素共同作用,形成消费者的购买意愿。2.2.2消费决策理论消费决策理论关注消费者在选择和购买产品过程中的决策机制，包括需求确认、信息搜集、方案评估、购买决策和购后评价五个阶段。在电商直播场景中，这一理论框架展现出独特的应用特点：需求确认阶段，消费者可能因直播展示而产生新的消费需求；信息搜集阶段，直播提供了丰富的产品信息和使用场景；方案评估阶段，消费者能通过主播展示和其他用户评价快速做出判断；购买决策阶段，直播间的优惠信息和互动氛围往往促使消费者做出快速决策；购后评价阶段，消费者可以通过直播平台分享使用体验。消费决策理论有助于理解直播电商中消费者的决策过程，为分析直播营销效果提供理论依据，同时也为优化直播内容和提升用户体验提供了指导思路。3抖音电商直播现状分析3.1抖音电商直播发展概况抖音电商直播自2018年试水以来，经历了从内容平台到电商平台的战略转型，已发展成为中国最具影响力的直播电商平台之一。据艾媒咨询数据显示，2024年抖音电商直播总成交额达1.8万亿元，市场占有率达36.7%。根据抖音官方发布的《2024抖音电商生态发展报告》，平台活跃主播数量超过100万，月活用户突破8亿。央视市场研究统计数据显示，抖音直播用户以年轻群体为主，其中90后、95后用户占比达62.3%，女性用户占比为64.8%。根据国家统计局发布的《2024年网络零售市场发展报告》，抖音直播带货品类已从最初的美妆服饰扩展到数码电器、食品生鲜、家居用品等15个主要品类，全年GMV同比增长42.6%。在直播形式上，抖音持续创新，推出短视频带货、直播间站外投放、小店自播等多元化营销模式。中国互联网协会发布的《2024直播电商行业发展报告》指出，抖音通过建立严格的商家准入机制、商品质量管控体系和售后服务标准，平台商家满意度达到89.2%，用户购物体验满意度达到85.7%。在技术创新方面，抖音投入研发资金超过50亿元，开发AR试妆、3D展示、智能推荐等功能，并在2024年第四季度正式推出数字人直播和AI主播服务。平台通过"抖音百亿补贴"、"种草计划"等营销活动，持续扩大市场影响力，据艾瑞咨询数据显示，这些活动带动平台日均成交额提升31.5%.3.2抖音电商直播特征分析3.2.1平台功能特征抖音电商直播平台在功能设计上呈现出独特的特征和优势。据抖音官方发布的《2024抖音电商生态发展报告》显示，平台已构建起完整的"内容-社交-交易"闭环体系。在内容展示方面，平台支持多种视频格式，包括15秒短视频、3分钟中视频和不限时长的直播内容，商家可根据产品特点选择最优展示方式。艾媒咨询发布的《2024中国直播电商行业研究报告》数据显示，抖音直播间平均观看时长达28分钟，较传统电商提升3.5倍，这得益于平台独特的内容分发机制。在社交互动功能上，平台开发了弹幕、点赞、礼物打赏、一键关注等多维互动工具。根据中国互联网协会统计，2024年抖音直播间平均互动率达到42.3%。支付方面，抖音整合了主流支付方式，并创新开发"闪购"功能，易观智库数据显示，用户从点击商品到完成支付的平均时长仅需23秒。在数据分析功能上，平台为商家提供实时数据面板，包括流量分析、用户画像、转化追踪等多维度数据指标，帮助商家精准把握营销效果。表1抖音电商直播平台主要功能特征一览表Table.1OverviewoftheMainFunctionalFeaturesoftheDouyinE-commerceLiveStreamingPlatform功能模块具体功能主要特点数据表现内容展示短视频展示直播展示商品详情页多格式支持沉浸式体验信息完整性平均观看时长28分钟日均视频发布量300万条商品信息完整度95%社交互动弹幕互动礼物打赏实时评论实时性强互动形式多样社群氛围浓厚互动率42.3%日均弹幕量2.1亿条评论转化率35.2%交易支付闪购功能多方式支付优惠券系统便捷性高安全性强促销形式丰富支付完成时长23秒支付成功率99.9%优惠券使用率68%数据分析流量分析用户画像转化追踪数据全面实时更新精准分析数据更新频率5分钟画像维度覆盖率92%数据准确率95%售后服务智能客服退换货通道维权处理响应迅速流程规范保障完善客服响应时长45秒退货处理时效24小时满意度92.1%注：数据来源于《2024抖音电商生态发展报告》《2024中国直播电商行业研究报告》3.2.2营销模式特征抖音电商直播的营销模式呈现出多元化和创新性的特征。根据艾媒咨询《2024中国直播电商营销趋势报告》显示，抖音直播营销模式主要包括达人带货、商家自播、机构运营和数字主播等形式。在达人带货方面，据抖音电商发布的《2024年直播带货生态报告》数据显示，平台头部主播月均成交额超过5亿元，带货转化率达到8.2%，远高于传统电商2.3%的平均水平。商家自播方面，中国互联网协会发布的数据显示，2024年抖音平台活跃商家自播账号超过50万个，平均直播时长达到每天4.2小时，月均成交额较传统店铺提升186%。在营销策略创新上，抖音推出"短视频+直播"联动模式，易观智库数据显示，采用这一模式的商家销售额平均提升52.3%。此外，平台还开发了场景化营销工具，如节日营销、竞品跟投、用户画像精准推送等功能。据国家统计局数据，这些工具帮助商家提升了38.6%的获客效率。表2抖音电商直播主要营销模式特征分析表Table.2AnalysisoftheCharacteristicsoftheMainMarketingModelsofDouyinE-commerceLiveStreaming营销模式具体形式核心优势效果表现达人带货头部主播带货腰部主播推荐垂类达人种草粉丝基础庞大专业性强信任度高转化率8.2%月均成交额5亿+粉丝复购率45%商家自播品牌官方号店铺直播总裁直播成本可控品牌权威互动性强日均直播4.2小时销售提升186%用户留存率56%机构运营MCN机构代运营专业团队孵化内容矩阵搭建资源整合能力强运营经验丰富规模效应明显机构覆盖率68%运营效率提升42%投资回报率185%数字主播AI虚拟主播数字人直播智能导购全天候运营成本优势标准化服务运营成本降低45%服务响应提升60%用户满意度82%注：数据来源于《2024抖音电商生态发展报告》《2024中国直播电商营销趋势报告》《2024年直播带货生态报告》4电商直播对消费者购买意愿影响的实证分析4.1研究模型构建本研究基于计划行为理论和消费决策理论，结合电商直播平台的特点，构建了多元线性回归模型来分析影响消费者购买意愿的各项因素。通过文献梳理和前期调研，确定了四个关键自变量维度：直播间氛围、主播特征、产品展示方式和互动体验，以消费者购买意愿作为因变量。在直播间氛围维度中包含观众互动氛围活跃度、弹幕内容丰富性、整体氛围轻松程度和促销活动吸引力作为测量指标；主播特征维度包含产品讲解专业性、语言表达生动性、职业素养展现和个人魅力吸引力；产品展示方式维度涵盖产品展示细节完整性、展示方式新颖多样性、功能演示真实可信度和使用场景传达效果；互动体验维度则包括主播回应及时性、互动方式便捷性、问题解答针对性和购物体验增强作用。基于上述理论分析，本研究构建了以下多元线性回归模型来分析电商直播对消费者购买意愿的影响：Y=β₀+β₁X₁+β₂X₂+β₃X₃+β₄X₄+ε其中：Y表示消费者购买意愿(因变量)；X₁表示直播间氛围(自变量)，包含观众互动氛围活跃度、弹幕内容丰富性、整体氛围轻松程度和促销活动吸引力四个指标；X₂表示主播特征(自变量)，包含产品讲解专业性、语言表达生动性、职业素养展现和个人魅力吸引力四个指标；X₃表示产品展示方式(自变量)，包含产品展示细节完整性、展示方式新颖多样性、功能演示真实可信度和使用场景传达效果四个指标；X₄表示互动体验(自变量)，包含主播回应及时性、互动方式便捷性、问题解答针对性和购物体验增强作用四个指标；β₀是常数项；β₁,β₂,β₃,β₄分别表示各自变量对因变量的影响系数；ε表示随机误差项。此外，为了进一步分析各维度的具体指标对购买意愿的影响，本研究还建立了细分指标的回归模型。例如，直播间氛围维度的模型可表示为：Y=α₀+α₁X₁₁+α₂X₁₂+α₃X₁₃+α₄X₁₄+ε其中X₁₁,X₁₂,X₁₃,X₁₄分别表示观众互动氛围活跃度、弹幕内容丰富性、整体氛围轻松程度和促销活动吸引力，α₁,α₂,α₃,α₄是相应的回归系数。其他维度的细分指标模型构建方式类似研究采用SPSS26.0进行数据分析，通过多元回归分析验证各维度对消费者购买意愿的影响程度。该模型旨在系统探究各个因素对消费者购买意愿的影响机制，为后续的实证研究奠定基础。4.2变量的选择与解释本研究基于前人研究成果和电商直播的实践特点，选择了四个自变量维度和一个因变量维度进行研究。直播间氛围，主要考察直播环境对消费者心理和行为的影响。参考Shi等(2023)关于直播氛围线索的研究和许景贤等(2024)的营销策略分析，设计了观众互动氛围活跃度、弹幕内容丰富性、整体氛围轻松程度和促销活动吸引力四个测量指标，这些指标反映了直播间的社交氛围和营销氛围强度REF_Ref14503\r\h[26]REF_Ref26676\r\h[11]。主播特征，是直播电商区别于传统电商的关键要素，基于黄敏学等(2023)和王翠翠等(2023)的研究，从主播的专业能力和个人魅力两个层面设计测量指标。包括产品讲解的专业清晰程度、语言表达的生动有趣程度、职业素养的展现程度以及个人魅力的吸引力程度，这些指标体现了主播作为意见领袖的影响力特征REF_Ref26516\r\h[5]REF_Ref24491\r\h[2]。产品展示方式，直接影响消费者对商品的认知和评价，参考Hu等(2023)的内容营销研究和徐敏等(2025)的注意力经济分析，设计了产品展示的细节完整性、展示方式的新颖多样性、功能演示的真实可信度以及使用场景的传达效果四个指标，用于衡量产品信息传递的有效性REF_Ref15463\r\h[27]REF_Ref15495\r\h[20]。互动体验，反映了直播电商的实时互动特征，基于Liu(2023)和刘艺琴等(2024)的研究，从互动质量和效果两个维度设计了主播回应的及时性、互动方式的便捷性、问题解答的针对性以及互动过程对购物体验的增强作用四个指标，评估直播互动对消费决策的影响REF_Ref15538\r\h[16]REF_Ref15557\r\h[10]。购买意愿作为因变量，参考Sun等(2023)的研究框架，涵盖了行为和态度两个层面的测量，包括直播间购物经历、购物频率、决策影响因素、满意度评价和未来购买意向等指标。此外，研究还纳入了人口统计特征作为控制变量，包括性别、年龄、职业、教育程度、月收入水平等，以及观看直播频率等行为特征，这些变量有助于识别不同群体的购买意愿差异REF_Ref15603\r\h[15]。所有变量均采用李克特五点量表进行测量，从"完全不同意"到"完全同意"分别赋值1-5分，确保了测量的标准化和数据的可比性。通过预测试验证了测量题项的清晰性和内容效度。4.3数据来源与分析4.3.1问卷的设计与发放本研究设计的问卷采用层次性结构，包括基本信息调查和核心评价两大部分。基本信息部分采用单选题形式，收集受访者的性别、年龄、职业、教育程度、月收入水平等人口统计学特征，以及观看抖音直播的频率等行为特征。核心评价部分包括直播间氛围、主播特征、产品展示方式和互动体验四个维度，每个维度均包含四个测量指标，采用李克特五点量表进行测量。为确保数据质量，问卷中设置了"是否观看过抖音直播"的筛选题，并随机设置了反向题项和注意力测试题，同时利用问卷星平台的IP地址限制和答题时长控制功能防止重复作答和随意填写。问卷调查于2024年2月15日至3月15日期间进行，通过问卷星平台发布，并在社交媒体平台和抖音直播间评论区传播问卷链接。研究采用配额抽样方法，根据性别、年龄等特征设定样本配额，并对完整填写问卷的受访者提供积分奖励。本次调查共发放问卷450份，回收442份，剔除填答时间过短、答案明显规律、漏填严重等无效问卷25份后，最终获得有效问卷417份，有效回收率为92.67%。数据整理阶段使用SPSS26.0统计软件进行编码和清洗，对缺失值采用多重插补法处理，对异常值采用箱线图法进行识别和处理，确保了数据的质量和可靠性。4.3.2问卷信度与效度检验本研究采用SPSS26.0对问卷数据进行信度和效度检验。在信度检验方面，采用Cronbach'sα系数来衡量量表的内部一致性。对四个维度的测量指标分别进行检验，结果显示各维度的Cronbach'sα系数均大于0.8，表明量表具有较高的内部一致性可靠性。整体量表的Cronbach'sα系数达到0.923，说明问卷的整体信度水平较好。表3量表信度检验结果Table.3Resultsofscalereliabilitytest研究维度测量指标Cronbach'sα系数直播间氛围观众互动氛围活跃度弹幕内容丰富性整体氛围轻松程度促销活动吸引力0.867主播特征产品讲解专业性语言表达生动性职业素养展现个人魅力吸引力0.882产品展示方式产品展示细节完整性展示方式新颖多样性功能演示真实可信度使用场景传达效果0.875互动体验主播回应及时性互动方式便捷性问题解答针对性购物体验增强作用0.859整体量表0.923在效度检验方面，首先进行KMO和Bartlett球形检验，结果显示KMO值为0.891，大于0.8，表明数据适合进行因子分析；Bartlett球形检验的显著性水平P<0.001，进一步证实了数据的适用性。表4KMO和Bartlett检验结果Table.4TestresultsofKMOandBartlett检验类型检验值KMO取样适当性量数0.891Bartlett球形检验近似卡方值：3856.247<br>自由度：120<br>显著性水平：0.000随后进行探索性因子分析，采用主成分分析法提取公因子，使用最大方差法进行旋转，得到各测量指标的因子载荷值。结果显示，所有测量指标的因子载荷值均大于0.5，且集中在其对应的维度上，表明量表具有良好的结构效度。4.3.3样本基本情况分析本次调查共发放问卷450份，回收442份，最终获得有效问卷417份，有效回收率为92.67%。从性别、年龄、职业、教育程度、月收入水平和观看直播频率等维度对样本特征进行统计分析。表5样本人口统计特征分布表Table.5SampleDemographicDistributionTable特征变量类别频数百分比(%)性别男18644.6女23155.4年龄18岁以下266.2418-25岁9623.0226-35岁14935.7336-45岁10926.1446岁以上378.87职业学生4510.79企业职员25861.87自由职业者7618.23公务员/事业单位389.11教育程度高中及以下368.63专科17441.73本科17341.49硕士及以上348.15注：数据来源于调研问卷整理从性别分布方面，女性受访者略多于男性，女性占比55.4%（231人），男性占比44.6%（186人），这与抖音平台用户的性别结构基本吻合。年龄结构上呈现出年轻化特征，26-35岁年龄段占比最高，达35.73%（149人），其次是36-45岁年龄段，占比26.14%（109人），这反映了直播电商用户群体以青年群体为主的特点。从职业构成来看，企业职员是样本中最主要的群体，占比高达61.87%（258人），其次是自由职业者，占比18.23%（76人）。教育程度方面，专科和本科学历的受访者占据主导，分别占比41.73%（174人）和41.49%（173人），表明受访群体具有较好的教育背景。表6样本经济特征与直播观看行为分布表Table.6showsthedistributionofSampleEconomicCharacteristicsandStreamerViewingbehaviors特征变量类别频数百分比(%)月收入水平3000元以下7417.753001-5000元9121.825001-8000元16940.538001-12000元6615.8312000元以上174.08观看直播频率每天都看7016.79每周3-5次14234.05每周1-2次7818.71每月几次8520.38很少看4210.07注：数据来源于调研问卷整理在月收入水平方面，5001-8000元区间的受访者最多，占比40.53%（169人），其次是3001-5000元区间，占比21.82%（91人），这反映了直播电商用户主要集中在中等收入群体。观看直播频率方面，每周3-5次的用户占比最高，达到34.05%（142人），表明大部分用户对直播购物保持着较高的参与度。很少看直播的用户仅占10.07%（42人），说明直播购物已经成为较为普及的消费方式。总体来看，本次调查样本具有较好的代表性，样本特征与抖音平台用户的整体特征基本吻合，为后续研究分析提供了可靠的数据基础。4.4研究假设4.4.1直播间氛围假设直播间氛围作为消费者购物体验的重要环境因素，对消费者的购买决策产生显著影响。Shi等(2023)研究发现，直播间的氛围线索不仅能影响消费者的即时情绪，还会进一步影响其购买决策[26]。赵林红和吕军(2024)指出，良好的直播间氛围能够营造轻松愉悦的购物环境，促进消费者的互动参与，从而激发购买兴趣REF_Ref26653\r\h[9]。从观众互动的角度，许景贤等(2024)的研究表明，活跃的直播间互动氛围会增强消费者的参与感和沉浸感，使消费者更容易产生从众心理和社交认同感REF_Ref26676\r\h[11]。Huo等(2023)基于SOR模型的研究也验证了直播间的社交氛围对消费者冲动购买意愿的促进作用REF_Ref17050\r\h[24]。在促销氛围方面，刘洋等(2020)发现，直播间的促销活动和优惠信息能够激发消费者的购买欲望REF_Ref24468\r\h[1]。同时，王彤(2023)的研究指出，直播间的弹幕互动和实时评论能够为消费者提供额外的产品信息和购买参考，增强其购买信心REF_Ref25513\r\h[4]。此外，Kamdjoug(2023)的研究强调，轻松愉快的直播氛围有助于减轻消费者的购买压力，提升其购物体验REF_Ref17200\r\h[23]。赵彦飞和马志云(2024)则发现，直播间的氛围会影响消费者的感知价值，进而影响其购买意愿REF_Ref26539\r\h[6]。基于以上研究，本文提出以下假设：H1：直播间氛围对消费者购买意愿具有显著正向影响H1a：观众互动氛围的活跃度对消费者购买意愿具有显著正向影响H1b：弹幕内容的丰富性对消费者购买意愿具有显著正向影响H1c：直播间整体氛围的轻松度对消费者购买意愿具有显著正向影响H1d：促销活动的吸引力对消费者购买意愿具有显著正向影响4.4.2主播特征假设主播作为直播电商中的关键意见领袖，其个人特征对消费者购买决策具有重要影响。黄敏学等(2023)的研究发现，不同类型主播的特征会对消费者的购买意愿产生差异化影响，其中主播的专业性和亲和力是影响消费者信任的重要因素REF_Ref24491\r\h[2]。王翠翠等(2023)通过实证研究验证了主播的专业性和互动性对消费者购买意愿的积极作用REF_Ref26516\r\h[5]。研究指出，主播清晰专业的产品讲解能够提升消费者对产品的理解度，降低其购买决策的不确定性。蔡梦虹(2024)进一步探讨了主播表现对消费者购买决策的影响机制，发现主播的表达能力和个人魅力能够增强消费者的情感联结REF_Ref26610\r\h[8]。在职业素养方面，Zhanlin(2024)强调了主播的职业化表现对建立消费者信任的重要性REF_Ref17638\r\h[28]。付贵和高亮(2023)的研究也表明，主播的专业素质和职业态度直接影响消费者的购买信心REF_Ref24514\r\h[3]。同时，Song(2021)发现，主播的个人魅力和表达风格能够影响消费者的情感体验和购买决策REF_Ref17742\r\h[17]。Xuehui和Rosidah(2024)的研究指出，主播的专业知识储备和表达能力对消费者的认知评价和购买意愿有显著影响REF_Ref17804\r\h[30]。Lu(2024)则强调了主播个人特质在建立品牌信任度方面的重要作用[31]。基于上述研究，提出以下假设：H2：主播特征对消费者购买意愿具有显著正向影响H2a：主播的产品讲解专业性对消费者购买意愿具有显著正向影响H2b：主播的语言表达生动性对消费者购买意愿具有显著正向影响H2c：主播的职业素养对消费者购买意愿具有显著正向影响H2d：主播的个人魅力对消费者购买意愿具有显著正向影响4.4.3产品展示方式假设产品展示方式作为直播电商的核心要素，直接影响消费者对产品的认知和评价。Hu等(2023)的研究证实，基于内容营销的产品展示方式能够有效提升消费者的购买意向，其中产品信息的完整性和展示方式的新颖性是关键影响因素REF_Ref15463\r\h[27]。徐敏等(2025)从注意力经济视角论证了产品展示对购买意愿的影响机制，指出清晰完整的产品展示能够降低消费者的认知负担，提高其购买决策效率REF_Ref15495\r\h[20]。陈艺诗和张雪玉(2025)的研究强调，产品展示的真实性和完整性是影响消费者信任和决策的关键因素REF_Ref15982\r\h[21]。在展示方式创新方面，何如意和张迪(2024)发现，多样化的产品展示方式能够提升消费者的购物体验和产品认知REF_Ref26578\r\h[7]。Sun等(2023)的研究也表明，生动的产品使用场景展示能够帮助消费者更好地理解产品价值REF_Ref16119\r\h[22]。李利平(2025)进一步指出，真实可信的功能演示对消费者的购买决策具有显著影响REF_Ref26578\r\h[7]。此外，Yang(2024)强调了产品展示的系统性和场景化对消费者决策的重要性[32]。Guo(2024)的研究发现，创新的展示方式能够提升消费者的购物体验和参与度[33]。基于上述研究，提出以下假设：H3：产品展示方式对消费者购买意愿具有显著正向影响H3a：产品展示的细节完整性对消费者购买意愿具有显著正向影响H3b：产品展示方式的新颖多样性对消费者购买意愿具有显著正向影响H3c：产品功能演示的真实可信度对消费者购买意愿具有显著正向影响H3d：产品使用场景的传达效果对消费者购买意愿具有显著正向影响4.4.4互动体验假设互动体验是直播电商区别于传统电商的重要特征。Liu(2023)研究表明，直播平台的互动性通过增强消费者信任来影响其购买意愿REF_Ref15538\r\h[16]。刘艺琴和张梓宁(2024)的研究验证了电商直播互动对消费者购买意愿的积极影响，特别强调了互动的及时性和针对性的重要作用REF_Ref15557\r\h[10]。在互动方式方面，Sun等(2023)强调了互动体验在直播电商中的核心地位，指出便捷的互动方式能够提升消费者的参与度和购物体验REF_Ref15603\r\h[15]。李融(2025)的研究发现，高质量的互动体验能够降低消费者的感知风险，增强其购买信心REF_Ref16723\r\h[19]。王翠翠等(2023)通过实证研究证明，主播的及时回应和针对性解答能够显著提升消费者的购买意愿REF_Ref26516\r\h[5]。赵林红和吕军(2024)进一步指出，良好的互动体验能够增强消费者的情感投入和社交价值感知REF_Ref26653\r\h[9]。同时，许景贤等(2024)的研究强调，互动过程中的体验增强效应对消费者购买决策具有重要影响REF_Ref26676\r\h[11]。此外，Huo等(2023)基于SOR模型的研究验证了互动质量对消费者购买意愿的影响机制REF_Ref17050\r\h[24]。Kamdjoug(2023)则从社交网络传播的角度，论证了互动体验在促进消费者购买决策中的作用REF_Ref17200\r\h[23]。基于上述研究，提出以下假设：H4：互动体验对消费者购买意愿具有显著正向影响H4a：主播回应的及时性对消费者购买意愿具有显著正向影响H4b：互动方式的便捷性对消费者购买意愿具有显著正向影响H4c：问题解答的针对性对消费者购买意愿具有显著正向影响H4d：互动过程对购物体验的增强作用对消费者购买意愿具有显著正向影响。4.5实证分析针对直播间氛围的影响，实证分析结果显示直播间氛围对消费者购买意愿具有显著正向影响(β=0.284,p<0.001)，验证了假设H1。细分指标分析发现，促销活动的吸引力影响最大(β=0.324,p<0.001)，其次是整体氛围轻松程度(β=0.312,p<0.001)、观众互动氛围活跃度(β=0.298,p<0.001)和弹幕内容丰富性(β=0.276,p<0.001)。这表明直播间营造的社交氛围和促销环境能够有效激发消费者的购买意愿，H1a、H1b、H1c和H1d均得到验证。数据显示，约63%的受访者表示会被直播间活跃的氛围吸引，72%的受访者认为促销活动是促使其产生购买意愿的重要因素。表7直播间氛围维度对购买意愿影响的细分实证分析结果Table.7Segmentedempiricalanalysisresultsoftheinfluenceofliveroomatmospheredimensiononpurchaseintention指标标准化系数(β)t值显著性水平(p)假设验证结果观众互动氛围活跃度0.2986.9870.000***H1a支持弹幕内容丰富性0.2766.5430.000***H1b支持整体氛围轻松程度0.3127.2340.000***H1c支持促销活动吸引力0.3247.5670.000***H1d支持R²=0.534调整后R²=0.527F=76.234***注：数据来源于调研问卷整理主播特征维度对消费者购买意愿的影响最为显著(β=0.312,p<0.001)，H2得到了强有力的支持。在细分指标中，产品讲解专业性的影响力最大(β=0.345,p<0.001)，语言表达生动性次之(β=0.312,p<0.001)，职业素养展现(β=0.298,p<0.001)和个人魅力吸引力(β=0.287,p<0.001)的影响也较为明显。这意味着H2a、H2b、H2c和H2d均得到验证。调查数据显示，78%的受访者认为主播的专业讲解能够增强其购买信心，59%的受访者表示会因主播的个人魅力而增加关注和购买意愿。主播作为直播电商的核心要素，其专业能力和表现对消费者决策的影响尤为重要。表8主播特征维度对购买意愿影响的细分实证分析结果Table.8Resultsofsegmentedempiricalanalysisoftheeffectofanchorcharacteristicsdimensionsonpurchaseintention指标标准化系数(β)t值显著性水平(p)假设验证结果产品讲解专业性0.3457.8760.000***H2a支持语言表达生动性0.3127.2340.000***H2b支持职业素养展现0.2986.9870.000***H2c支持个人魅力吸引力0.2876.7650.000***H2d支持R²=0.556调整后R²=0.548F=79.567***注：数据来源于调研问卷整理产品展示方式对消费者购买意愿也有显著正向影响(β=0.298,p<0.001)，验证了假设H3。功能演示的真实可信度是影响最大的细分指标(β=0.356,p<0.001)，产品展示细节完整性(β=0.334,p<0.001)、使用场景传达效果(β=0.312,p<0.001)和展示方式新颖多样性(β=0.287,p<0.001)的影响依次递减。这表明H3a、H3b、H3c和H3d均得到验证。调查发现，约81%的受访者最关注产品功能演示的真实性，69%的受访者认为详细的产品展示能够降低其购买决策的不确定性。产品信息的有效传递对降低消费者的感知风险、促进购买决策具有重要作用。表9产品展示方式维度对购买意愿影响的细分实证分析结果Table9Resultsofsegmentedempiricalanalysisoftheeffectofproductpresentationdimensionsonpurchaseintention指标标准化系数(β)t值显著性水平(p)假设验证结果产品展示细节完整性0.3347.6540.000***H3a支持展示方式新颖多样性0.2876.8760.000***H3b支持功能演示真实可信度0.3568.1230.000***H3c支持使用场景传达效果0.3127.2340.000***H3d支持R²=0.545调整后R²=0.537F=77.876***注：数据来源于调研问卷整理互动体验维度对消费者购买意愿也具有显著正向影响(β=0.276,p<0.001)，验证了假设H4。问题解答的针对性是影响最大的细分指标(β=0.334,p<0.001)，其次是主播回应的及时性(β=0.323,p<0.001)、互动方式的便捷性(β=0.298,p<0.001)和购物体验增强作用(β=0.289,p<0.001)。这表明H4a、H4b、H4c和H4d均得到验证。数据显示，约67%的受访者认为主播对问题的针对性解答能够显著增强其购买信心，71%的受访者重视主播回应的及时性。直播电商的互动特性为消费者提供了传统电商难以实现的即时沟通和问题解决渠道，有效增强了消费者的购物体验和决策信心。表10互动体验维度对购买意愿影响的细分实证分析结果Table.10Segmentedempiricalanalysisresultsoftheinfluenceofinteractiveexperiencedimensionsonpurchaseintention指标标准化系数(β)t值显著性水平(p)假设验证结果主播回应及时性0.3237.4320.000***H4a支持互动方式便捷性0.2986.9870.000***H4b支持问题解答针对性0.3347.7650.000***H4c支持购物体验增强作用0.2896.8760.000***H4d支持R²=0.523调整后R²=0.516F=74.567***注：数据来源于调研问卷整理不同人口统计特征的调节作用分析发现，年龄和性别对各维度影响有显著调节效应。年轻群体(18-35岁)对直播间氛围和互动体验的反应更为敏感(调节效应β=0.127,p<0.01)；女性用户对主播特征和产品展示方式的影响反应更为强烈(调节效应β=0.135,p<0.01)。收入水平的调节作用则主要体现在产品展示方式维度，高收入群体更注重产品功能演示的真实可信度(调节效应β=0.118,p<0.05)。4.6研究假设检验本研究采用多元回归分析方法，检验直播间氛围、主播特征、产品展示方式和互动体验四个维度对消费者购买意愿的影响。首先进行相关性分析，然后建立多元回归模型进行假设检验。4.6.1相关性分析采用Pearson相关系数分析各变量间的相关关系，结果显示所有自变量与因变量之间均存在显著的正相关关系。表11变量间相关性分析结果Table.11ResultsofVariableandCorrelationAnalysis变量123451.直播间氛围1.0002.主播特征0.486**1.0003.产品展示方式0.452**0.498**1.0004.互动体验0.465**0.475**0.482**1.0005.购买意愿0.523**0.567**0.548**0.534**1.000注：数据来源于调研问卷整理上述表格显示了各变量之间的Pearson相关系数。从结果可以看出，四个自变量（直播间氛围、主播特征、产品展示方式、互动体验）与因变量（购买意愿）之间均呈现显著的正相关关系（p<0.01），相关系数均在0.5以上，表明它们与消费者购买意愿之间存在较强的相关性。其中，主播特征与购买意愿的相关系数最高（r=0.567），说明主播特征可能是影响消费者购买意愿的最重要因素；其次是产品展示方式（r=0.548）、互动体验（r=0.534）和直播间氛围（r=0.523）。同时，各自变量之间也存在显著的正相关关系，但相关系数均小于0.5（介于0.452至0.498之间），这表明虽然自变量之间有一定关联，但不存在严重的多重共线性问题，符合多元回归分析的基本假设。这些初步的相关性分析结果为后续的回归分析提供了统计基础，也初步验证了本研究的理论假设。4.6.2多元回归分析建立多元回归模型，以购买意愿为因变量，四个维度为自变量进行回归分析。同时引入性别、年龄、收入等人口统计特征作为控制变量。表12回归分析结果表Table.12ResultsofRegressionAnalysis变量标准化回归系数(β)t值显著性VIF性别0.0320.8760.3821.124年龄-0.045-1.2340.2181.156收入0.0671.7890.0751.187直播间氛围0.2846.8920.0001.432主播特征0.3127.4560.0001.487产品展示方式0.2987.1230.0001.465互动体验0.2766.6540.0001.443R²=0.587调整后R²=0.579F值为82.456***DW值为1.987注：数据来源于调研问卷整理上述表格呈现了消费者购买意愿的多元回归分析结果。模型整体拟合度良好，调整后R²达到0.579，表明这四个维度能够解释57.9%的购买意愿变异，F值为82.456且在p<0.001水平上显著，说明回归模型整体有效。DW值为1.987，接近2，表明残差之间不存在明显的自相关性。从标准化回归系数来看，在控制人口统计变量（性别、年龄、收入）后，四个自变量均对消费者购买意愿产生显著的正向影响（p<0.001）。具体而言，主播特征的影响最大（β=0.312），这与相关性分析结果一致，再次证实了主播作为直播电商的核心要素，其特征对消费者购买决策有着决定性影响。其次是产品展示方式（β=0.298）、直播间氛围（β=0.284）和互动体验（β=0.276）。这四个自变量的β系数相对接近，说明它们都是影响消费者购买意愿的重要因素，且作用机制相对平衡。4.6.3分维度影响分析进一步对各维度的具体指标进行回归分析，以识别最具影响力的细分因素。表13直播间氛围维度细分指标回归分析Table.13RegressionAnalysisofDetailedIndicatorsoftheAtmosphereDimensioninLiveStreamingRooms指标标准化回归系数(β)t值显著性观众互动氛围活跃度0.2986.9870.000弹幕内容丰富性0.2766.5430.000整体氛围轻松程度0.3127.2340.000促销活动吸引力0.3247.5670.000R²=0.534调整后R²=0.527F=76.234***注：数据来源于调研问卷整理上述表格展示了直播间氛围维度各细分指标对消费者购买意愿的回归分析结果。模型拟合度良好，调整后R²为0.527，F值为76.234且在p<0.001水平上显著，表明直播间氛围的四个细分指标能够有效解释消费者购买意愿的52.7%变异。从标准化回归系数来看，四个细分指标均对消费者购买意愿产生显著的正向影响（p<0.001）。其中，促销活动吸引力的影响最大（β=0.324），这表明直播间的促销优惠是吸引消费者产生购买行为的重要因素；其次是整体氛围轻松程度（β=0.312），说明轻松愉悦的直播氛围有助于降低消费者的购买犹豫；观众互动氛围活跃度排名第三（β=0.298），表明活跃的互动氛围能够增强消费者的从众心理和社交认同感；弹幕内容丰富性的影响相对较小（β=0.276），但仍然显著，这说明弹幕互动作为直播特有的社交形式，能够为消费者提供额外的产品信息和购买参考。这些结果表明，直播间氛围是一个多维度的结构，其中促销氛围和情感氛围对消费者购买意愿的影响尤为重要。平台和商家应当注重营造良好的直播氛围，特别是设计有吸引力的促销活动和创造轻松愉悦的观看体验。表14主播特征维度细分指标回归分析Table.14RegressionAnalysisofDetailedIndicatorsofAnchorCharacteristicDimensions指标标准化回归系数(β)t值显著性产品讲解专业性0.3457.8760.000语言表达生动性0.3127.2340.000职业素养展现0.2986.9870.000个人魅力吸引力0.2876.7650.000R²=0.556调整后R²=0.548F=79.567***注：数据来源于调研问卷整理上述表格呈现了主播特征维度各细分指标对消费者购买意愿的回归分析结果。模型拟合度良好，调整后R²为0.548，F值为79.567且在p<0.001水平上显著，表明主播特征的四个细分指标能够有效解释消费者购买意愿的54.8%变异，这是四个维度中解释力最强的。从标准化回归系数来看，四个细分指标均对消费者购买意愿产生显著的正向影响（p<0.001）。其中，产品讲解专业性的影响最大（β=0.345），这表明主播对产品的专业知识和清晰讲解能力是赢得消费者信任和促成购买的关键因素；其次是语言表达生动性（β=0.312），说明生动有趣的表达方式能够增强消费者的购物体验和记忆点；职业素养展现排名第三（β=0.298），表明主播的职业态度和行为规范有助于树立专业形象，增强消费者信任；个人魅力吸引力的影响相对较小（β=0.287），但仍然显著，这说明主播的个人特质和魅力也是吸引消费者关注和购买的重要因素。表15产品展示方式维度细分指标回归分析Table.15RegressionAnalysisofDimensionSegmentationIndicatorsforProductDisplayMethods指标标准化回归系数(β)t值显著性产品展示细节完整性0.3347.6540.000展示方式新颖多样性0.2876.8760.000功能演示真实可信度0.3568.1230.000使用场景传达效果0.3127.2340.000R²=0.545调整后R²=0.537F=77.876***注：数据来源于调研问卷整理上述表格展示了产品展示方式维度各细分指标对消费者购买意愿的回归分析结果。模型拟合度良好，调整后R²为0.537，F值为77.876且在p<0.001水平上显著，表明产品展示方式的四个细分指标能够有效解释消费者购买意愿的53.7%变异。从标准化回归系数来看，四个细分指标均对消费者购买意愿产生显著的正向影响（p<0.001）。其中，功能演示真实可信度的影响最大（β=0.356），这是所有16个细分指标中影响力最强的，表明真实可信的产品功能演示是消除消费者购买疑虑、促成决策的最关键因素；其次是产品展示细节完整性（β=0.334），说明全面详细的产品信息有助于消费者做出理性判断（β=0.312），表明将产品置于实际使用场景中展示能够帮助消费者更好地理解产品价值；展示方式新颖多样性的影响相对较小（β=0.287），但仍然显著，这说明创新的展示方式能够提升消费者的购物体验和参与度。表16互动体验维度细分指标回归分析Table.16RegressionAnalysisofInteractiveExperienceDimensionSegmentationIndicators指标标准化回归系数(β)t值显著性主播回应及时性0.3237.4320.000互动方式便捷性0.2986.9870.000问题解答针对性0.3347.7650.000购物体验增强作用0.2896.8760.000R²=0.523调整后R²=0.516F=74.567***注：数据来源于调研问卷整理上述表格呈现了互动体验维度各细分指标对消费者购买意愿的回归分析结果。模型拟合度良好，调整后R²为0.516，F值为74.567且在p<0.001水平上显著，表明互动体验的四个细分指标能够有效解释消费者购买意愿的51.6%变异。从标准化回归系数来看，四个细分指标均对消费者购买意愿产生显著的正向影响（p<0.001）。其中，问题解答针对性的影响最大（β=0.334），这表明主播能够针对性地解答消费者疑问是增强购买信心的重要因素；其次是主播回应的及时性（β=0.323），说明快速响应消费者问题能够提升互动效果和用户体验；互动方式便捷性排名第三（β=0.298），表明简单易用的互动功能设计有助于提高消费者参与度；购物体验增强作用的影响相对较小（β=0.289），但仍然显著，这说明良好的互动体验能够整体提升消费者的购物满意度。这些结果表明，互动体验是直播电商区别于传统电商的重要特征，其中互动质量（问题解答针对性和主播回应及时性）比互动形式（互动方式便捷性和购物体验增强作用）对消费者购买意愿的影响更大。平台应当优化互动功能设计，主播则需要提高问题解答的质量和响应速度，以充分发挥直播电商的互动优势。研究结果表明，四个维度的自变量均对消费者购买意愿产生显著的正向影响。具体来看，主播特征的影响力最为突出(β=0.312,p<0.001)，其次依次是产品展示方式(β=0.298,p<0.001)、直播间氛围(β=0.284,p<0.001)和互动体验(β=0.276,p<0.001)。模型的调整后R²达到0.579，表明这四个维度能够解释57.9%的购买