1. 引言
1.1. 研究背景
随着互联网技术的快速发展，直播带货作为一种新兴的电商模式，正在改变人们的购物习惯。它通过实时互动和直观展示提升购物体验，为品牌和商家带来市场潜力。然而，直播带货的成功依赖于主播特征、产品质量、评价管理和选品策略等因素[1]。主播的专业性、亲和力和互动性是吸引消费者的关键；产品质量是建立口碑的基础；积极的评价管理能提升信任度和市场表现；严格的选品审核和筛选维护品牌形象，减少负面评价。未来研究将关注消费者个体差异、长期效果、多平台比较和情感分析，以提供精准营销策略，提升消费者体验和满意度，推动电商行业创新和市场优化。
大学生作为一种新兴的消费群体，他们的消费行为和偏好在很大程度上受到新媒体环境的影响。大学生群体通常具有较高的网络使用频率和较强的接受新兴事物的能力，他们在网络环境下的购买决策常常受到主播推荐和评价的直接影响。因此，研究大学生对主播推荐商品的评价标准及其购买行为路径，对于了解现代消费趋势和制定针对性的营销策略具有重要意义。在这种背景下，研究大学生的购买决策过程，尤其是他们如何对主播推荐的商品进行评价，如何衡量主播的带货能力，以及这些因素如何共同影响他们的购买意愿，已成为一个具有重要现实意义的课题。
1.2. 研究方法
本研究通过电子问卷的形式系统地收集了大学生对文化主播推荐商品的评价数据。问卷设计细致，涵盖了多个关键维度，包括评价数量(如评论的数量和频次)、评价质量(如评论的详细程度和真实性)、主播带货特征(如主播的可信度、互动性和专业知识)以及购买意愿(如购买意向的强度和实际购买行为)。这些维度的选择旨在全面捕捉大学生在主播推荐下的消费行为及其评价标准。通过对收集的数据进行统计分析，本文建立了结构方程模型，并使用AMOS26软件进行路径分析。结构方程模型不仅可以测量变量之间的直接关系，还可以揭示变量之间的间接影响，从而更全面地理解大学生的购买行为。
1.3. 数据收集
在数据收集阶段，研究团队设计了一份详尽的电子问卷，涉及大学生对文化主播商品的评价及购买行为。问卷内容包括评价数量、评价质量、主播带货特征、购买意愿等方面的问题。问卷通过社交媒体和校园网络平台广泛发放，收回有效问卷若干份，数据样本具有较高的代表性。
2. 结构方程模型建立
2.1. 模型构建
结构方程模型(SEM)是一种强大的统计工具，用于分析多个变量之间的复杂关系。它结合了回归分析和因子分析的优点，可以同时处理多个回归关系，并考虑变量之间的潜在路径效应[2]。本文通过AMOS26构建了结构方程模型图，以验证评价数量、评价质量、主播带货特征对购买意愿的影响。模型包含4个主要变量：
1. 评价数量：指商品评论的总数。
2. 评价质量：指评论内容的详细程度和真实性。
3. 主播带货特征：指主播在带货过程中的专业性、亲和力和互动性等。
4. 购买意愿：消费者对购买商品的意向和决策。
此外，模型中还包含16个观察变量和17个残差变量。具体建模见图1，这些观察变量是用于测量上述主要变量的具体指标，残差变量则代表了在模型中未被解释的部分。模型的构建旨在探讨这些变量之间的直接和间接关系，从而全面理解大学生购买行为的形成机制。
Figure 1. Schematic diagram of structural equation model
图1. 结构方程模型示意图
2.2. 模型拟合度检验
模型拟合度指标用于评估模型的解释力和预测能力。主要包括绝对拟合指标、增值拟合指标和简约拟合指标，如表1所示。
Table 1. Model fit index
表1. 模型拟合度指标
指标类别 |
评价指标 |
拟合标准 |
模型拟合结果 |
受否达标 |
绝对拟合值数 |
卡方/df |
1~3 |
1.279 |
是 |
GFI |
>0.9 |
0.935 |
是 |
AGFI |
>0.9 |
0.910 |
是 |
RMSEA |
<0.08 |
0.036 |
是 |
增值拟合度指数 |
IFI |
>0.9 |
0.986 |
是 |
NFI |
>0.9 |
0.939 |
是 |
CFI |
>0.9 |
0.986 |
是 |
简约拟合度指数 |
PGFI |
>0.5 |
0.674 |
是 |
PNFI |
>0.5 |
0.767 |
是 |
通过上述拟合度指标，模型的各项指标均达到标准，表明模型拟合度良好，能够有效地反映研究变量之间的关系。
3. 路径分析结果
3.1. 路径分析概述
在模型建立和拟合度检验之后，研究团队对数据进行路径分析，得出4个变量之间的标准化路径系数(Estimate)、标准误差(S.E.)、临界比值(C.R.)以及显著性p值。路径分析用于量化变量之间的关系强度及其显著性，结果显示如下表2：
Table 2. The influence of evaluation quantity on purchase intention
表2. 评价数量对购买意愿的影响
统计指标 |
数值 |
标准化路径系数 |
0.285 |
标准误差 |
0.083 |
临界比值(C.R.) |
3.132 |
p值 |
<0.01 |
结果表明，评价数量对购买意愿的影响显著。标准化路径系数为0.285，表明评价数量对购买意愿有正向影响，当评价数量增加时，购买意愿也会随之增加。
据表3结果显示，评价质量对购买意愿也具有显著正向影响。标准化路径系数为0.249，说明评价质量的提高能够有效增加消费者的购买意愿。
据表4所示，主播带货特征对购买意愿的影响也显著。标准化路径系数为0.233，表明主播的推荐特征对购买意愿有正向影响。
3.2. 结果讨论
通过路径分析结果可以看出，评价数量、评价质量和主播带货特征对购买意愿均有显著正向影响。这表明，消费者在购买决策时，会受到这些因素的综合影响：
评价数量：大量的正面评价能够增强消费者的信任感，进而提高购买意愿[3]。当看到其他消费者对某一商品的评价数量较多且为正面评价时，潜在购买者对商品的信任度会增加，从而更倾向于购买。
评价质量：高质量的评价通常包含详细的商品信息和真实的使用体验，这有助于消费者更全面地了解商品，从而提升购买意愿。优质的评价能够增强商品的可信度，促使消费者做出购买决策。
主播带货特征：主播的推荐特征，如专业性、亲和力和互动性等，对消费者的购买决策起着重要作用[4]。主播的个性化推荐能够增强消费者的购买欲望，特别是在主播与消费者之间建立了良好的信任关系时，购买意愿会显著提升。
Table 3. Influence of evaluation quality on purchase intention
表3. 评价质量对购买意愿的影响
统计指标 |
数值 |
标准化路径系数 |
0.249 |
标准误差 |
0.097 |
临界比值(C.R.) |
2.713 |
p值 |
<0.01 |
Table 4. Influence of anchor’s carrying characteristics on purchase intention
表4. 主播带货特征对购买意愿的影响
统计指标 |
数值 |
标准化路径系数 |
0.233 |
标准误差 |
0.079 |
临界比值(C.R.) |
2.941 |
p值 |
<0.01 |
4. 结果总结
4.1. 评价数量的影响
在“与辉同行”直播间中，正向评价的数量对购买意愿具有显著的正向作用。研究发现，评价数量的增加能够显著提升消费者的购买意愿。这一发现与其他研究结果一致，表明在现代电商环境中，评价数量是影响消费者购买决策的重要因素。
具体而言，当直播间的产品获得大量的正向评价时，这些评价为潜在买家提供了大量的社会证据，从而增加了他们对产品的信任感。特别是在“与辉同行”这样的平台上，主播与观众之间的互动频繁且密切，这种互动产生的评价数量对潜在消费者的心理影响尤为明显[5]。例如，当一个产品在直播间获得了数百条积极的评价时，这些评价不仅反映了其他消费者的满意度，还通过口碑效应提升了产品的可信度。
这表明商家和主播需要采取措施鼓励消费者积极评价。可以通过多种方式来实现这一点，如提供评价奖励、举行评价活动等。此外，主播在直播过程中可以主动邀请消费者分享他们的使用体验，从而增加正向评价的数量。这不仅有助于提升商品的市场表现，还能够在竞争激烈的电商环境中获得更多的消费者信任。
4.2. 评价质量的影响
评价质量同样对购买意愿有显著的正向影响。在“与辉同行”直播间中，优质评价能够显著增强商品的可信度，从而提高消费者的购买意愿。评价质量主要包括评价的详细程度、真实性和建设性。这些高质量的评价能够为消费者提供详细的产品信息和真实的使用感受，帮助他们做出更明智的购买决策。
在“与辉同行”的直播过程中，主播的互动不仅限于展示产品，还包括解答观众的问题和回应反馈。这种互动可以激发观众提供更详细、更高质量的评价。高质量的评价能够显著提高商品的吸引力，因为它们通常包含了使用场景、产品优缺点等方面的详细信息。例如，一条详细的评价可能会描述产品的具体使用效果、与其他类似产品的对比以及个人使用体验，这些信息对于潜在买家非常有价值。
因此，商家和主播应关注提升产品质量，从而自然获得更多高质量的评价。同时，应鼓励消费者撰写详细且有价值的评价。这可以通过引导消费者在购买后撰写评价，并提供一定的奖励或激励来实现。通过优化评价质量，不仅能够提升消费者的购买意愿，还能够增强品牌的市场竞争力。
4.3. 主播带货特征的影响
在“与辉同行”直播间中，主播的推荐特征对购买意愿具有积极的影响。主播的专业性、亲和力以及互动性等带货特征，能够有效地吸引消费者并促使他们做出购买决策。主播作为产品推荐的核心人物，其表现直接影响到消费者的购买决策。
具体而言，主播的专业性体现在对产品的深入了解和准确介绍上。当主播能够详细讲解产品的特点、功能和使用方法时，消费者对产品的信任感会显著增强。亲和力则指主播与观众之间建立的良好关系和互动，能够让观众感受到主播的真诚和友好，从而提高购买意愿。互动性方面，主播通过与观众实时互动，回答他们的问题和解决他们的疑虑，能够有效地增强消费者的参与感和购买欲望[6]。
商家和主播需要共同努力提升带货内容的质量和互动性。主播应通过专业的推荐和友好的互动来增加消费者的信任感，而商家则可以提供更多的支持和资源，以帮助主播更好地展示产品。此外，直播过程中可以设置一些互动环节，如实时问答、抽奖活动等，以增强观众的参与感和购买兴趣。
5. 实践建议
在电商平台和直播带货日益成为消费者购物重要渠道的背景下，有效提升消费者的购买意愿对商家和主播都至关重要。以下是针对如何优化评价管理、提高产品质量、加强主播培训以及关注选品问题的详细实践建议：
5.1. 优化评价管理
为了有效提升消费者对商品的信任度并改善市场表现，首先，平台应优化评价流程，设计简便的提交界面，并引入多种评价方式，如星级评分、文字评论和图片上传。商家可以通过折扣券、赠品、积分奖励和评价抽奖等多样化激励机制，鼓励消费者留下真实评价。同时，商家应及时回应负面评价，了解消费者的不满原因，并采取相应措施加以改进[7]。通过积极管理评价，不仅可以提升消费者对商品的信任度，还能够提高商品的市场表现。利用数据分析技术对评价进行深入分析，识别趋势和情感倾向，有助于优化产品和服务。最后，通过教育消费者和商家，建立良好的评价文化，推动评价管理的整体提升。
5.2. 提高产品质量
确保产品质量符合消费者的期望是提升购买意愿的关键。商家应不断进行产品改进和质量控制，以确保产品的可靠性和稳定性。优质的产品能够自然获得高质量的评价，并在消费者中建立良好的口碑。商家可以通过收集消费者反馈，进行产品改进，并在产品设计和生产过程中严格把控质量标准。这不仅有助于提升消费者的购买意愿，还能够增强品牌的市场竞争力。
5.3. 加强主播培训
对文化主播进行系统培训是提升带货效果的有效途径。确保产品质量符合消费者的期望是提升购买意愿的关键。商家需致力于不断改进产品和实施严格的质量控制，以确保产品的可靠性和稳定性。例如，针对这次调研中的“与辉同行”品牌，商家可以通过深入分析消费者反馈，了解产品在实际使用中的表现和潜在问题，从而进行针对性的改进。商家应通过系统化的产品改进流程，在设计和生产过程中严格把控质量标准，包括选择优质原材料、实施先进的生产工艺，并进行严格的质量检测。优质的产品不仅能自然获得高质量的评价，还能在消费者中建立良好的口碑，从而增强品牌的市场竞争力。通过持续优化产品性能和质量，商家能够满足消费者的期望，提升购买意愿，并在激烈的市场竞争中脱颖而出[8]。此外，商家还应建立有效的反馈机制，鼓励消费者提供真实的使用体验，及时响应并解决产品问题。这样一来，不仅能够增强消费者对品牌的信任，还能通过不断迭代和改进，实现产品的长期成功和品牌的持续发展。
5.4. 关注选品问题
鉴于近期曝光的“与辉同行”品牌在选品过程中存在的质量问题对品牌形象造成的严重影响，直播间在选品质量方面需加强重视，减少潜在问题[9]。商家和主播应加强对产品的审核和筛选，确保产品的质量和安全。选品环节的优化不仅有助于维护品牌的市场信誉，还能够降低负面评价的数量。商家可以建立严格的选品标准，进行供应商管理，并在选品过程中进行多方验证。通过优化选品流程，能够为消费者提供更优质、可靠的产品，帮助“与辉同行”及其他电商平台在选品环节实现全面优化，提供更优质的产品，从而增强消费者的购买意愿，恢复品牌形象，并提升市场竞争力。
6. 推荐未来研究方向
6.1. 消费者个体差异
未来的研究可以深入探讨不同性别、年龄和消费习惯的消费者在面对主播推荐时的行为差异。例如，不同性别和年龄段的消费者可能在对主播推荐的敏感性和接受度上存在显著差异，这些差异直接影响他们的购买决策。女性消费者可能对美容和时尚类产品的推荐更为敏感，而男性消费者则可能更关注科技和运动产品的推荐。年轻消费者可能更倾向于被趋势和限时优惠吸引，而年长消费者则可能更加重视产品的稳定性和长远价值。此外，不同消费习惯的消费者，如高频购物者与偶尔购物者，对主播推荐的反应也会有所不同。通过对这些行为差异的深入研究，商家能够制定更加精准和个性化的营销策略，从而更有效地触达目标消费者，提高营销效果并增强品牌忠诚度。
6.2. 长期效果研究
未来的研究可以集中于考察评价数量和质量对购买意愿及消费者忠诚度的长期影响。评价数量和质量的持续变化可能会显著影响消费者对品牌的忠诚度和重复购买行为。例如，积极的评价和高质量的反馈可能会增强消费者对品牌的信任，促进重复购买，而负面评价则可能导致品牌形象受损，减少消费者的忠诚度。通过对这些评价因素进行长期跟踪研究，商家能够更深入地理解评价对消费者行为的持久影响，从而制定出更加有效的长期优化策略。这种研究不仅能帮助商家优化评价管理策略，还能指导品牌在提升消费者忠诚度和促进持续增长方面采取更为精准的措施。
6.3. 多平台比较
比较不同电商平台和社交媒体环境下的评价和购买行为，可以探讨平台特性对消费者决策的影响。不同平台的用户群体、功能和互动方式可能会影响评价和购买行为的模式。通过对不同平台的比较研究，可以为商家制定跨平台的营销策略提供参考。
6.4. 情感分析
利用自然语言处理技术分析评价内容中的情感倾向，可以进一步理解评价内容对购买意愿的具体影响。情感分析可以揭示评价内容中隐含的消费者情感，从而更深入地了解评价对购买决策的影响机制。通过情感分析，商家可以更好地把握消费者的情感需求，并优化产品和服务[10]。
通过深入探讨这些研究方向，能够为电商行业和文化主播提供更加精准的营销策略，提升消费者的购买体验和满意度。同时，这些研究也将有助于推动电商行业的创新发展和市场优化。
7. 结语
本文研究了大学生对文化主播“与辉同行”商品的评价及购买行为路径，发现评价数量、评价质量以及主播带货特征显著影响购买意愿。研究指出，评价数量的增加通过增强信任感和口碑效应提升商品可信度，而高质量的评价则通过提供详尽信息和真实体验增强购买决策信心。主播的专业性、亲和力和互动性同样对购买意愿有正向影响。研究建议电商行业和文化主播优化评价管理、提高产品质量、加强主播培训和关注选品问题，以提升消费者体验和满意度。未来研究应关注消费者个体差异、评价因素的长期效果、多平台比较研究及情感分析，以推动电商行业的精准营销策略和创新发展。