摘要: 直播电商融合实时视频、社交互动与即时购买，正在重塑企业与消费者之间的价值共创方式。本文旨在：系统整合直播电商客户体验相关研究，融合体验经济范式、SOR模型与服务主导逻辑(S-D Logic)，构建综合分析框架，并提出优化建议。通过在Web of Science、CNKI (中国知网)中检索2015~2025年初的41篇文献，采用内容分析法，将客户体验归纳为三类刺激因素：主播属性、直播情境与互动机制。研究发现，主播的专业性与可信度、直播间的视觉设计与推荐机制以及弹幕互动与社交分享，能通过信任、沉浸与愉悦等心理反应，促进冲动购买、口碑传播与用户粘性。当前研究存在直播电商客户体验维度定义不一、缺乏纵向研究、数据采集手段单一及治理问题关注不足等问题。本文提出五项对策：强化主播培训、优化直播环境、提升个性化互动、完善平台治理及引入多方法体验测量，为提升用户体验与行业可持续发展提供理论支持与实践参考。
Abstract: Live commerce, which integrates real-time video, social interaction, and instant purchasing, is reshaping the way value is co-created between businesses and consumers. This paper aims to systematically integrate existing research on customer experience in live commerce by combining the experience economy paradigm, the Stimulus-Organism-Response (SOR) model, and the Service-Dominant Logic (S-D Logic) to construct a comprehensive analytical framework and propose optimization strategies. Based on a content analysis of 41 articles retrieved from Web of Science and CNKI (China National Knowledge Infrastructure) between 2015 and early 2025, the study categorizes customer experience into three types of stimuli: streamer attributes, live streaming context, and interaction mechanisms. Findings indicate that streamers’ professionalism and credibility, the visual design and recommendation mechanisms of the livestream room, as well as interactive features such as real-time comments and social sharing, can evoke psychological responses such as trust, immersion, and enjoyment. These responses in turn promote impulse buying, word-of-mouth dissemination, and user stickiness. Current research faces several limitations, including inconsistent definitions of customer experience dimensions in live commerce, a lack of longitudinal studies, reliance on single data collection methods, and insufficient attention to governance issues. This paper proposes five countermeasures: strengthening streamer training, optimizing the live streaming environment, enhancing personalized interactions, improving platform governance, and adopting multi-method approaches to measure user experience. These recommendations aim to enhance customer experience and support the sustainable development of the live commerce industry, offering both theoretical insights and practical guidance.
1. 引言
近年来，随着移动互联网、短视频与直播技术的快速发展，直播电商作为一种集内容传播、社交互动与即时交易于一体的新型电商模式迅速崛起，成为推动线上消费增长的重要力量。相比传统电商，直播电商具有更强的互动性、更丰富的感官呈现形式以及更高的流量转化效率，极大地重塑了消费者的购物体验和企业的营销模式。消费者不再是被动的信息接收者，而是在直播互动中积极参与、即时反馈、快速决策，其购物过程更具沉浸感与情绪驱动性。在此背景下，客户体验逐渐成为直播电商平台竞争的核心要素之一。
已有研究主要从商业模式、用户心理机制和平台治理等角度展开探讨，初步揭示了主播特性、直播场景与用户互动行为对消费者购买意愿和满意度的影响。然而，当前关于直播电商客户体验的理论体系尚不健全，影响因素的作用路径尚未明晰，相关测量工具也缺乏统一标准。因此，有必要在梳理相关研究的基础上，引入体验经济理论、SOR模型与服务主导逻辑(S-D Logic)等理论视角，深入探讨直播电商客户体验的构成维度、形成机制及优化路径，以期为直播电商平台提升用户体验与实现可持续发展提供理论支持与实践启示。
2. 研究方法
本研究采用系统性文献综述与内容分析相结合的方法，系统梳理并提炼直播电商客户体验相关研究中的核心议题与关键变量，以确保研究的系统性与可复现性。
2.1. 文献检索策略
为全面获取与直播电商客户体验相关的研究成果，本研究设置如下检索策略：在数据库选择上，在中文数据库CNKI(中国知网)和英文数据库Web of Science中检索文献。具体而言，用了以下搜检索式：中文：“直播电商”OR“直播带货”OR“电商直播”AND“客户体验”OR“消费者体验”OR“用户体验”，英文：“live streaming commerce”OR“live commerce”OR“livestreaming e-commerce”OR“live stream shopping”AND“customer experience”OR“user experience”OR“consumer experience”，筛选的时间范围为2015年至2025年6月，限制语言为中文与英文，文献类型为学术期刊论文。
2.2. 文献筛选流程
采用PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)流程图展示文献筛选步骤，包括初始检索、去重、标题摘要筛选、全文评估和最终纳入，见图1。
Figure 1. PRISMA literature screening flow chart
图1. PRISMA筛选文献流程图
2.3. 内容分析方法
本研究对筛选出的41篇文献进行内容分析，采用主题编码法提取直播电商客户体验相关的影响因素与研究特征。
编码框架建立：基于预先阅读文献总结出以下一级主题(理论视角、研究方法、体验维度、影响因素、平台类型、样本群体等)。
编码流程：
初步编码：由两位研究人员独立对20篇文献进行开放式编码，讨论形成初始代码本体；
统一编码标准：在对照样例中调整定义，完成最终编码手册；
全文编码：使用NVivo对41篇文献逐一进行编码标注。
2.4. 信度检验
为保证编码结果的科学性与一致性，采用双人交叉编码方式进行一致性检验。抽取20%的文献(n = 8)由第二位编码者独立编码。采用Cohen’s Kappa系数评估编码一致性，结果为0.82，见表1，表示编码一致性良好。通过严格的检索流程、编码框架与信度控制，本研究确保了内容分析结果的科学性、透明度与可复现性。
Table 1. Cohen’s Kappa coefficient evaluation of coding consistency result data
表1. Cohen’s Kappa系数评估编码一致性结果数据
对称测量 |
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值 |
渐近标准误差a |
近似Tb |
渐进显著性 |
协议测量 |
0.819 |
0.022 |
5.113 |
0.000 |
有效个案数 |
8 |
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|
a未假定原假设。b在假定原假设的情况下使用渐近标准误差。
3. 相关概念界定
直播电商是一种借助在线视频直播形式来销售商品和服务的新兴电商模式。与传统电商相比，它具有更强的互动性、更低的信息传播成本以及更高的流量转化效率。尽管直播电商快速发展，但当前学术界对此模式的界定尚未统一，相关研究仍处于初步探索阶段。姚静(2025)认为电商直播将视频直播的即时性和在线购买的便利性相结合，是为消费者提供一种沉浸式产品展示和即时互动交流的在线购物方式[1]。电商直播是在电子商务的基础上，借助内容型直播作为营销手段，通过高效直接的在线互动，尽可能降低在线购物中的信息不对称问题。这种方式使消费者能够在虚拟直播场景中获得更具沉浸感的立体化购物体验，同时增强了用户与品牌方、平台之间的黏性与信任关系。学者们使用了不同的研究视角对客户体验的内涵和概念展开探索[2]。
在客户体验的研究中，不同学者从多种视角对其内涵与概念进行了探讨。Pine和Gilmore (1999)提出，客户体验是指消费者在使用某种产品或接受某项服务过程中所形成的一种主观心理感受[3]，强调客户单方面的感受。Christopher (2007)进一步指出，客户体验是在客户与企业之间发生直接或间接互动过程中所产生的一种内在主观反应。直接互动包括浏览、购买、使用产品或接受服务的过程，而间接互动则涵盖了广告宣传、品牌社区以及意见领袖等外部因素所带来的影响[4]。Schmitt等(2014)从更广阔的视角考虑客户体验的整体性，包括客户对与公司的所有互动的认知、情感、感官、社会和精神反应[5]。
4. 文献综述分析
对筛选文献进行归类整理，聚焦于以下三个核心研究方向：
4.1. 商业模式研究现状
随着技术的发展与消费模式的变迁，直播电商作为一种新兴的数字营销和销售渠道迅速崛起。当前研究普遍关注“直播电商 + 社群”模式的可持续发展路径，该模式通过前端直播引流与后端社群沉淀形成闭环转化机制[6]。部分文献强调私域运营在增强用户粘性和提高复购率中的重要作用，研究者建议运营方应提前布局内容来源渠道(如用户数据、行业资讯等)，以实现内容供给的连续性与差异化[7]。同时，另有学者从“宅经济”视角出发，探讨直播电商在疫情后背景下的供需匹配与结构转型，对直播电商刺激消费、扩大内需的作用给予积极评价[8]。
4.2. 客户体验与消费心理研究现状
早期用户体验研究主要集中在传统电商环境下的用户界面设计、购物流程、服务质量等方面，强调功能性与便利性对客户满意度的影响。有研究表明电商平台的物流体系与平台物流质量好坏、运营效益高低、运营生态优劣息息相关，是电商平台在激烈的行业竞争中脱颖而出的关键[9]。近年来，随着技术手段的丰富与消费方式的变革，研究视角逐渐向情感体验、互动体验、沉浸感和心流体验拓展。有研究表明心流体验能够显著增强消费者在线购买意愿，电商品牌加强直播互动性和趣味性，能够增强消费者临场感和沉浸感，从而提升心流体验[10]。在理论基础上，已有研究常借助使用与满足理论、顾客感知价值理论等框架分析客户体验的构成与行为转化路径[11] [12]。研究对象也从一般消费者逐渐延伸至特定群体，如Z世代、下沉市场用户等[13] [14]。研究方法方面，问卷调查、结构方程模型、实地访谈、内容分析等被广泛采用。一些新兴研究还结合大数据挖掘与神经科学方法，以增强客户行为数据的真实性和深度理解。
现有研究多强调直播电商所具有的即时互动性与情绪感染力如何促发沉浸感、信任感和冲动性购买行为。Tong (2017)指出，直播视频的真实性与互动性可增强消费者的即时信任与购买动机[15]。相关文献还探讨了用户在观看农产品直播时对“产地信任”与“产品可感知性”的认知路径，发现沉浸式场景有助于提升体验价值感知，进而增强品牌信任[16]。此外，部分研究采用SOR模型与心流理论，从外部刺激、情绪反应到行为结果的三阶段路径解析客户体验形成机制，初步建立了体验-行为联动的理论模型[17]。
总体而言，电商客户体验研究已从单一维度走向多层面整合，趋势上更加注重用户心理与情感机制的挖掘。然而，当前仍存在理论模型碎片化、动态过程研究不足、跨平台与跨文化比较研究较少等问题。未来研究应进一步完善体验评价指标体系，拓展研究对象与场景，并结合新技术背景下的行为数据开展更具实证基础的综合分析。
4.3. 平台治理与规范研究现状
平台治理问题成为近年来研究的重点之一。研究指出，虚假宣传、主播职业素养不足、平台责任边界模糊以及内容同质化现象制约了行业的健康发展。应从三个层面加强规范：一是完善主播行为与职业道德的标准化培训体系；二是推动政府监管与法律法规建设，明确直播行为的法律责任；三是利用技术手段(如AI审核、大数据分析)优化直播质量控制[7]。部分研究还探讨了“平台责任归属”在消费者权益保护中的法律界定问题，指出缺乏制度化治理将严重损害用户体验的长期稳定性[18]。
综上所述，当前关于直播电商的研究主要聚焦于商业模式创新、客户体验与消费心理机制以及平台治理与行业规范等方面。学者们从“直播 + 社群”“宅经济”等角度探讨其商业可持续性，从互动性、沉浸感等因素揭示用户体验形成机制，并关注虚假宣传、责任不清等治理问题。尽管研究取得一定成果，但整体仍处于探索阶段，理论体系尚未完全建立，亟需进一步深化实证研究、丰富应用场景，并推动学术研究与行业实践的融合发展。
5. 直播电商客户体验的影响因素
目前对于直播电商客户体验的研究主要集中于各种因素对客户购买意愿和购买决策的影响研究。研究发现，影响因素主要涵盖主播特质、直播情境以及消费者的互动及融入意愿等多个维度。
在主播特性方面，黄思皓等(2021)研究表明在直播电商中，主播自身特质对消费者满意度具有显著正向影响。通过主播讲解，商品通过更迅速、直接、真实且立体的方式呈现给消费者，从而带来更为愉悦的购物体验[19]。Pine和Gilmore (1999)提出的体验经济理论认为，企业通过提供沉浸式的体验创造差异化竞争优势。在直播电商中，客户体验已超越对产品功能的关注，转向对整个购物过程的情感与认知感受。基于该理论，客户体验可拆解为娱乐型(如主播语言幽默)、教育型(如产品讲解专业)、美学型(如视觉布置精致)和逃避型体验(如互动游戏沉浸)。因此，主播表现力、信息质量、直播画面与互动机制等因素，成为影响客户体验质量的关键变量。
主播通常借助福袋、优惠券、抽奖等方式激发观众的停留意愿与互动积极性，同时主播独特的人格魅力与专业表达能力拉近与消费者之间的心理距离。整体而言，直播过程中所营造的沉浸式体验使消费者感受到愉悦与尊重，从而带来心理层面的满足感。有研究发现，主播的专业程度对顾客信任具有显著正向影响。同时，主播魅力与激励机制对顾客承诺呈现正向显著作用[20]。这说明主播魅力与专业程度都会促进顾客的满意。有研究表明在淘宝直播等平台中，商家通过意见领袖的引导，可以增强消费者的信任感与参与意愿。消费者在观看直播过程中，易受到主播态度与主播推荐的影响，从而提升互动积极性和购买意愿[21]。
在直播情境方面，刘星宇等(2025)探究了电商直播情境下消费者冲动购买行为，结果指明虚拟氛围和主播风格对客户心流体验具有明显的正向影响，优秀的直播风格与良好的直播氛围可以让消费者产生信任感[22]。有研究以生鲜农产品为对象，聚焦于电商直播购物场景下的视觉情境因素，探讨了直播间视觉情境适宜性对消费者在线购买意愿的影响机制。研究基于205份有效样本进行了实证分析。结果表明，视觉情境的适宜性能够显著正向预测消费者的在线购买意愿[23]。SOR模型(Stimulus-Organism-Response)认为，外部环境刺激(S)通过引发个体内部的认知与情绪状态变化(O)，最终影响其行为反应(R) [24]。在直播电商情境下，SOR模型为理解客户体验的形成机制与行为转化路径提供了理论依据。具体而言，直播过程中的外部刺激(Stimulus)包括直播情境、产品展示方式、平台推荐机制、互动功能设计等，这些要素构成了消费者的感知环境。当顾客接收到这些刺激后，内部会产生一系列心理与情绪反应(Organism)，例如信任感、沉浸感、情绪愉悦、产品价值感知等，这些因素构成了其客户体验的核心。最终，这些内部状态将转化为实际行为反应(Response)，如增加直播间停留时长、即时下单、在社交平台分享体验或增加客户粘性等。
在消费者的互动与融入意愿方面，Cai (2018)从功利性与享乐性动机角度出发，发现享乐型客户更易受到名人效应吸引，而功利型用户则更关注产品信息。与消费者的互动性显著正向影响消费者购买行为，良好、活跃的互动能够提升消费者的购买行为[25]。王玉珍等(2025)认为互动性作为直播电商的核心特征之一，对消费者的参与意愿与购买行为具有显著影响。直播过程中良好的互动不仅能增强用户的沉浸感和融入意愿，还能提升用户粘性，从而正向推动购买行为的发生[26]。服务主导逻辑(Service-Dominant Logic, S-D Logic)强调价值不是由企业单方面创造后交付给客户，而是在企业与客户的互动过程中共同创造出来的[27]。在直播电商环境中，客户体验不再是平台或主播“提供”的单向过程，而是消费者与主播、平台系统之间高度互动与价值共创的结果。
综上所述，当前关于直播电商客户体验的研究主要围绕主播特性、直播情境与消费者互动参与三个维度展开。研究表明，主播的专业性与人格魅力有助于增强顾客信任与满意度，直播情境中的虚拟氛围与视觉适宜性显著提升消费者的沉浸体验与购买意愿，而良好的互动机制则有效促进消费者的参与意愿与行为转化。整体来看，客户体验已成为影响直播电商购买决策的重要心理机制，其多维度特征与作用路径仍有进一步深入研究的空间。
6. 当前存在的问题与挑战
尽管当前关于直播电商客户体验的研究在主播特性、直播情境和消费者互动机制等方面取得了一定成果，但整体来看，仍存在以下几个突出问题与挑战。
第一，理论体系尚不成熟，现有研究多从营销、心理或传播等视角出发，理论框架相对分散，缺乏系统整合。虽然体验经济理论、SOR模型和服务主导逻辑为研究提供了重要支撑，但不同理论之间的整合应用较少，对客户体验形成机制的动态演化过程尚缺乏纵向跟踪与实证检验。
第二，体验测量维度不统一，当前多数研究主要关注沉浸感、信任感与购买意愿等指标，缺乏统一、完整的客户体验评价指标体系，难以准确衡量直播电商中体验的多维度特征及其对行为的具体影响路径。
第三，数据采集与研究方法相对传统，多数研究仍依赖问卷调查和回归分析等方式，面对直播电商这一高度动态与互动性强的场景，传统方法难以全面捕捉用户行为与情绪变化的复杂过程。
第四，行业实践与学术研究脱节，部分研究未能深入平台真实运营机制，忽视了如算法推荐、主播培训、供应链效率等对客户体验产生的重要影响，导致研究成果难以为平台设计与优化提供直接指导。
第五，平台治理与用户权益保护问题依然突出，如虚假宣传、数据隐私泄露、责任归属不清等现象仍频繁发生，不仅削弱客户体验，也制约了直播电商行业的长期可持续发展。
因此，未来研究需加强理论整合、拓展研究方法、完善体验测评工具，并推动学术成果与平台运营深度融合，以促进客户体验研究的理论深化与实践落地。
7. 提升用户体验的对策建议
针对直播电商客户体验研究的五大突出问题，以下逐一提出系统性对策建议。
7.1. 构建理论整合的客户体验生成模型
整合体验经济理论、SOR模型和服务主导逻辑(S-D Logic)三者优势，形成“刺激–认知/情绪–行为反应”三阶段的体验生成路径模型。具体来说，平台可将外部刺激(如主播表现、直播情境)与用户内在反应(沉浸感、信任感、心流体验)相对应，从而精准预测行为反应(如停留时间、即时购买、社交推荐等)，为客户体验优化提供系统化理论支撑与行为预测框架。
7.2. 构建多维度、结构化的客户体验测量工具
当前客户体验测评维度多集中于沉浸感与购买意愿，难以全面捕捉体验全貌。可以在现有基础上，增加“社交融入感”(互动行为的主观投入)、“价值共创感知”(消费者是否感知到自身在共创价值)、“心流体验”等维度。具体可开发分层次测评问卷，结合定量与定性数据采集，提升测评工具的敏感性、结构性与预测力，为直播效果评估提供理论与技术支持。
7.3. 引入智能数据技术，创新客户体验研究方法
传统以问卷与回归为主的研究方式，难以揭示直播电商中用户行为的实时动态变化与复杂心理机制。未来研究应积极引入大数据分析、人工智能与人机交互等先进技术，提升研究的时效性与解释力。具体来说，可借助面部识别与眼动追踪技术获取用户观看过程中的注意力与情绪轨迹；结合直播后台数据(如点击量、转化率、跳出率)与用户行为日志，实现对体验路径的全过程追踪。
7.4. 搭建产学研融合的体验优化研究机制
当前学术研究与平台实践脱节，导致研究成果落地性不足。建议建立“产学研用”协同机制，实现理论模型与平台运营机制的深度对接。
一方面，学术团队可通过嵌入式研究、行动研究等形式，深入直播平台、MCN机构与品牌商等场域，理解内容策划、主播培训、供应链运作与推荐算法等关键环节对客户体验的实际影响；
另一方面，企业可提供真实数据、典型案例与用户反馈，为理论创新与测量工具开发提供实践基础。通过构建“研究–设计–验证–反馈”闭环系统，推动学术研究与运营决策的协同迭代，提升客户体验的优化效率与效果。
7.5. 构建以用户权益为导向的直播体验优化机制
随着平台竞争加剧，部分平台出现虚假宣传、信息过载、算法操控与数据隐私泄露等问题，严重损害客户体验与信任感。未来应将客户体验纳入平台治理体系核心，构建以用户权益保障为导向的系统化治理机制。首先，应明确平台对内容真实性、数据合规性与信息透明度的责任边界，推动建立统一的“客户体验合规标准体系”；其次，应推动合规与伦理设计理念的落地，如提升算法推荐的可解释性与用户控制权，减少信息茧房与沉迷机制对用户的被动引导；最后，可探索建立客户体验评价的第三方监测与公开机制，形成行业自律与社会监督共同发力的治理格局，为直播电商客户体验的可持续优化提供制度保障。