网络效应视角下用户裂变对社交电商效益的影响研究
Research on the Impact of User Fission on the Benefits of Social E-Commerce from the Perspective of Network Effects
DOI: 10.12677/ecl.2025.1492993, PDF, HTML, XML,   
作者: 李紫渝:贵州大学公共管理学院,贵州 贵阳
关键词: 用户裂变社交电商网络效应消费者行为User Fission Social Commerce Network Effect Consumer Behavior
摘要: 随着移动互联网的发展,社交电商把社交关系和商品推广融合起来实现快速增长,本文从网络效应理论和消费者行为理论的视角来看,分析用户裂变对社交电商效益的影响,社交电商里的用户裂变依托社交关系网络展开,采用激励手段驱动用户自愿分享,其核心逻辑是社交传播和口碑效应达成的结合。就消费者行为理论而言,社交需求跟从众心理驱动用户投入裂变,而信息传播与信任的营造影响消费者在购买方面的决策,从网络效应理论的层面来看,用户裂变利用直接网络效应(用户数量增多提升平台价值)和间接网络效应(吸引商家入驻、降低营销成本)作用于社交电商,以小红书、拼多多、云集等案例为依据,核实了用户裂变在扩大用户规模、缩减交易成本、提高平台价值的有效性,研究归纳成功案例经验,及时发现社交电商用户裂变面临的挑战,提出针对性建议,为社交电商企业设计营销策略提供理论后盾与实践范例,协助行业走向健康可持续发展。
Abstract: With the development of mobile Internet, social e-commerce has achieved rapid growth by integrating social relationships and product promotion. From the perspectives of network effect theory and consumer behavior theory, this paper analyzes the impact of user splitting on the benefits of social e-commerce. User splitting in social e-commerce is carried out based on social relationship networks and driven by incentive measures to encourage voluntary sharing by users. The core logic is the combination of social communication and word-of-mouth effects. In terms of consumer behavior theory, social needs and herd mentality drive users to participate in splitting, while information dissemination and trust building influence consumers' purchasing decisions. From the perspective of network effect theory, user splitting affects social e-commerce through direct network effects (increasing the number of users enhances platform value) and indirect network effects (attracting merchants to join and reducing marketing costs). Based on cases such as Xiaohongshu, Pinduoduo, and Yunji, the effectiveness of user splitting in expanding user scale, reducing transaction costs, and enhancing platform value is verified. The successful experiences of these cases are summarized, and the challenges faced by user splitting in social e-commerce are identified in a timely manner. Targeted suggestions are put forward to provide theoretical support and practical examples for social e-commerce enterprises in designing marketing strategies, and to assist the industry in achieving healthy and sustainable development.
文章引用:李紫渝. 网络效应视角下用户裂变对社交电商效益的影响研究[J]. 电子商务评论, 2025, 14(9): 906-913. https://doi.org/10.12677/ecl.2025.1492993

1. 引言

在移动设备的广泛运用和互联网技术的迅猛发展下,社交电商正蓬勃发展,社交电商借由社交媒体平台,把社交关系跟商品推广紧密融合在一起,打破了传统电商获客成本高的情形,构建了新的营销途径,调整了消费者的购物方式,还为众多企业赋予了新的发展机会。本研究从网络效应理论与消费者行为理论的视角切入,研究用户裂变怎样影响社交电商效益,其中涉及用户规模增加、交易成本降低、平台价值提升等层面,以典型社交电商企业的案例为途径,归纳用户裂变的成功经验,为社交电商企业制定合理的营销举措,提供恰当的理论依据与实践参考,以助力社交电商行业实现健康可持续发展。

2. 理论基础

2.1. 社交电商用户裂变

用户裂变是指借助用户自主发起的推广动作,实现高效、低投入的增长目标的模式。而社交电商用户裂变则是指在社交电商环境下,借助用户之间的社交关系网络,通过一系列激励措施和传播手段,使用户自发地将平台、产品或服务信息分享给他人,从而实现用户数量的快速增长。这种裂变式增长原理是依托传播源、激发层、裂变层传播,需达人数和价值临界点。借社交货币激励激活用户互动,按拉新(利益推动)、留存(引导互动)、裂变循环三步,实现用户从新到成熟再促新裂变的增长[1]。其增长速度以指数级扩散,使平台的影响力和市场份额不断扩大。用户裂变的核心逻辑在于借助社交媒体的传播特性与用户口碑的扩散效应,通过设立激励机制或奖励措施,鼓励已有的用户主动分享活动、邀请新用户参与,以此驱动整个营销流程的运转[2]

2.2. 消费者行为理论

美国市场营销学会指出消费者行为是在交易市场上,消费者的一切行为都是类似角色转换的涵盖消费者在购买商品过程所体验到的各种不同的感受、对商品及服务的认知、意识主导的消费行为、不断变化的市场环境所构成的网络体系的基本行为[3]。而国内大多数学者认为,消费者行为是消费者为获取、使用、处置消费物品或服务所采取的各种行动,包括先于且决定这些行动的决策过程[4]

可将消费者行为分为狭义和广义,狭义消费行为是消费者具体消费的资料以及具体的消费行为。而广义消费者行为不仅包含了处理、购买以及使用商品,还包含了消费者准备运用相关行为的具体的决策的环节[5]。消费者购买决策过程是一个复杂的心理和行为过程,包括需求识别、信息收集、评估选择、购买行为及售后评价等,旨在揭示影响消费者行为抉择的内在动机与外部因素[6]。消费者行为理论不仅关注消费者的决策过程和行为特征,还深入探讨了影响消费者购买决策的各种心理、认知、情感和社会因素[7]。影响消费者行为的因素众多,主要包括文化因素、社会因素、个人因素和心理因素[8]

在社交媒体环境下,消费者的决策过程更加感性和社会化,消费者在社交媒体上看到朋友或网红推荐的产品,往往会因为对他们的信任和喜爱而产生购买欲望,甚至在没有充分考虑产品的实际需求和性价比的情况下就做出购买决策。

2.3. 网络效应理论

网络效应一词最早运用于社会学中,社会学理论认为人的喜好需求会受到环境的变化而改变[9],网络效应是指伴随着信息技术产品的一种需求方规模经济现象:如果用户消费一种产品获取的效用随着使用该产品的用户人数增加而增加,那么该产品具有网络效应[10]。在具有网络效应的市场中,消费者的决策意愿除了受到产品本身的质量、价格等影响外,还会受到其他消费者行为的影响。总的来说,就是执行相同行为的个体数量增加时,该行为所产生的净价值增量。

根据网络效应产生的机制,可将网络效应的类型分为直接网络效应和间接网络效应。直接网络效应是消费者直接从其他消费者数量的增加中获得价值提升。而间接网络效应是指消费者的效用随着互补品数量的增加而升高。

另外,还有其他学者将网络效应分为全局网络效应和局部网络效应,但为了更好地研究用户裂变对社交电商经济效应的影响,笔者选择用直接网络效应与间接网络效应进行研究。

3. 用户裂变对社交电商的影响

3.1. 消费者行为理论在社交电商用户裂变中的应用

3.1.1. 消费者的社交需求与裂变参与

消费者的社交需求是消费者参与社交电商裂变的重要动机之一。在社交电商环境中,用户除了购买商品外,更希望通过参与社交活动来满足自身的社交需求。当用户在社交电商平台上发现一款优质的产品或有趣的活动时,他们往往会主动分享给身边的朋友,以展示自己的品味。这种分享行为不仅能够满足用户的社交需求,还能够通过口碑传播为社交电商平台带来新的用户和流量。而电商平台通过多样化功能与简化操作吸引用户参与互动,满足用户关系维护、自我表达和娱乐需求,增强用户粘性[11]。这种社交互动和联系的增强,不仅能够提高用户对平台的粘性和忠诚度,还能够通过用户之间的口碑传播,吸引更多的新用户加入平台,实现用户裂变式增长。

3.1.2. 从众心理对用户裂变行为的影响

从众心理讲的是个体受群体压力的状况下,在认知或行动上把多数人或权威人物的行为作为准则,从而让自己的行为变得一致的现象,在社交电商中,从众心理对用户裂变行为的影响十分显著,当用户看到身边的朋友、家人参与了社交电商的裂变活动,并且挣得了一定的利益时,他们一般会被从众心理所驱动,跟随他人的行动模式,融入到裂变活动中。从众心理同样体现在用户购买商品决策上,当用户看到一大群人都在买某款商品,还给出了肯定的评价时,他们会觉得这款商品价值高、质量好,进而更倾向于去买此商品,社交电商平台借助用户的从众心理,通过亮出商品的销量、用户评价等资讯,以此引导消费者购买商品。

3.2. 用户裂变对消费者购买决策的影响

3.2.1. 信息传播与消费者认知

在社交电商中,用户裂变所带来的信息传播对消费者认知产生了深远的影响。通过用户之间的社交分享和口碑传播,能够识别出社交网络中拥有相同兴趣的消费者群体,而且能精确找出那些在口碑传播中具有较高影响力的关键节点[12],从而使得商品信息能够以更快的速度、更广的范围传播开来,使消费者更容易接触到这些信息。用户裂变传播的信息还能够影响消费者的认知结构和评价标准。当消费者接收到大量关于某款商品的正面信息时,他们会逐渐形成对该商品的积极认知,认为该商品具有较高的品质、性价比等优势。相反,如果接收到的是负面信息,消费者则会对该商品产生负面认知。

3.2.2. 信任建立与购买决策

在社交电商环境中,消费者更倾向于信赖亲朋好友给出的推荐跟评价,当消费者目睹身边的人在社交电商平台买下了某款商品,且得到了不错的消费体验时,他们会基于对这些人的信任,对该商品形成信任感,进而提高购买的几率,这种由信任驱动的购买决策,不仅能提升消费者购买的几率,还能带动社交电商平台的口碑传播与用户裂变,平台通过商家审核体系、售后服务机制以及支付保障等举措,把可靠的信息传递给消费者,让消费者买商品时无需担心,这些措施能让消费者感受到平台的诚信,进而建立起对平台的信赖,更倾向在平台上购物以及参与裂变活动。

3.2.3. 案例分析:以小红书为例

在小红书上,用户裂变主要通过内容分享和社交互动来实现。用户在平台上发布自己的生活记录、购物心得、美妆教程等内容,其他用户在浏览这些内容时,如果觉得有价值,就会进行点赞、评论和转发从而使内容在社交网络中迅速传播。这种通过内容分享实现的用户裂变,不仅能够扩大平台的影响力和用户基础,还能够直接促进商品的销售。

小红书还通过建立用户社群来增强用户之间的互动和粘性,进一步推动用户裂变。用户可以根据自己的兴趣加入相应的社群,与志同道合的人交流分享。这种社群互动不仅能够满足用户的社交需求,还能够通过用户之间的口碑传播,实现用户的裂变和消费转化。

从消费转化的角度来看,通过用户分享的真实体验和评价,消费者能够更全面地了解商品的特点和优势,从而增强购买信心。小红书还通过与品牌合作,推出各种优惠活动和专属福利,吸引消费者购买商品。

小红书通过用户裂变,成功地影响了消费者行为,促进了消费转化。其独特的内容分享和社交互动模式,为社交电商的发展提供了有益的借鉴和参考。

3.3. 网络效应理论在社交电商用户裂变中的应用

3.3.1. 用户裂变与直接网络效应

在社交电商中,用户规模的扩大和平台价值的提升紧密相关,根据网络效应理论,随着用户数量稳步增加,平台价值会沿着指数级轨迹增长,当用户数量开始增多时,平台上的社交关系网络会变得越发复杂且庞大,从经济学角度去考量,用户规模增长促使平台价值提升,此现象可用梅特卡夫定律解释,梅特卡夫定律宣称,网络的价值跟用户数量的平方成正比关系,在社交电商平台当中,每个用户都可看作网络里的一个节点,随着节点数量逐渐增加,节点之间的连接数量会以更快的速度上涨,从而使平台可以创造出更多价值。

3.3.2. 案例分析:以拼多多为例

拼多多作为社交电商领域的典型代表,通过用户裂变实现了用户规模的爆发式增长。拼多多在短短几年时间内,凭借其独特的用户裂变策略,迅速积累了庞大的用户群体。截至2024年底,拼多多的活跃买家数已超过9亿1,成为国内用户规模最大的电商平台之一。拼多多主要通过拼团、砍价等用户裂变活动来吸引用户,这种模式充分利用了用户之间的社交关系,用户为了享受优惠价格,会积极邀请自己的亲朋好友加入拼团,从而实现了用户数量的快速增长。

随着用户规模的不断增长,拼多多的平台价值也得到了显著提升。一方面,庞大的用户群体为拼多多带来了巨大的流量,吸引了众多商家入驻平台。商家希望在拥有大量用户的平台上展示和销售自己的商品,以获得更多的销售机会。另一方面,用户规模的增长也使得拼多多在供应链上拥有更强的议价能力。拼多多可以通过与供应商进行大规模的采购谈判,获得更优惠的采购价格,从而降低商品的成本,为用户提供更具性价比的商品。这种优势不仅提高了用户的满意度和忠诚度,还进一步巩固了拼多多在电商市场中的地位,提升了平台的商业价值。

3.3.3. 用户裂变与间接网络效应

当社交电商平台凭借用户裂变的方式实现用户数量的迅猛增长时,商家就能看出平台蕴含的市场潜力与商业机会,他们认为在这样一个存在大量用户的平台上展示与售卖商品,可以争取到更多的销售机会。用户数量的提升还可降低商家营销方面的成本和风险。在用户规模庞大的平台上,商家可凭借平台的社交关系网络及用户数据,实施精准的营销推广活动,平台可以根据用户的兴趣所在、购买历史等资讯,为商家打造个性化的用户画像及营销方案,助力商家更精准地锁定目标客户,提升营销成效,降低营销花费,这便是用户裂变所催生的间接网络效应。

3.3.4. 案例分析:以云集为例

云集以“精选供应链 + 社交裂变”为核心模式,致力于为用户提供高品质的商品和优质的购物体验。云集通过设置一系列激励措施来鼓励用户进行裂变。用户成为云集会员后,可以通过分享商品链接、邀请好友注册等方式获得佣金和奖励。这种利益驱动机制激发了用户的积极性,使得云集的用户数量迅速增长。

随着用户规模的不断扩大,云集对商家的吸引力也越来越大。众多知名品牌和优质商家看到了云集平台上庞大的用户群体和消费潜力,纷纷选择入驻云集。在美妆领域,云集与兰蔻、雅诗兰黛、SK-II等众多国际知名品牌建立了合作关系。在家居用品方面,云集与水星家纺、苏泊尔、九阳等品牌合作,提供了各类家居用品。通过与商家的紧密合作,云集实现了商品品类的不断丰富,为用户提供了更多的选择,提高了用户的购物满意度。丰富的商品种类使得用户能够在平台上一站式购买到所需的各类商品,节省了购物时间和成本。

4. 社交电商用户裂变面临的挑战与应对策略

4.1. 用户裂变面临的挑战

4.1.1. 社交疲劳与用户抵触情绪

随着社交电商的快速发展,用户在社交平台上频繁接触到各种裂变信息,而在面对不感兴趣的内容和无聊的社会交流时,会使用户产生疲劳感[13]。如拼团邀请、砍价链接、商品推荐等,容易产生社交疲劳和抵触情绪。当用户在朋友圈或微信群中频繁收到来自不同好友的拼团邀请和砍价链接时,会感到这些信息对自己的社交生活造成了干扰,从而对社交电商的裂变活动产生反感。这种社交疲劳和抵触情绪会降低用户参与裂变活动的积极性,甚至导致部分用户屏蔽或删除相关信息,严重影响用户裂变的效果。

此外,一些社交电商平台在进行用户裂变时,过度依赖利益驱动,忽视了用户的体验和感受。例如,某些平台为了追求用户数量的快速增长,设置了复杂的裂变规则和高额的任务要求,用户需要花费大量的时间和精力才能完成任务获得奖励。这种做法不仅增加了用户的负担,还让用户觉得自己被平台利用,从而引发用户的抵触情绪。

4.1.2. 虚假信息与信任危机

在社交电商用户裂变过程中,虚假信息的传播是一个不容忽视的问题。一些商家为了提高商品的销量,会在裂变活动中发布虚假的产品信息、夸大产品功效、虚构用户评价等。当用户看到这些虚假信息并被误导购买商品后,发现实际产品与宣传不符,就会对平台和商家产生信任危机。

用户裂变过程中还存在一些欺诈行为,如虚假的邀请奖励、骗取个人信息等。一些不良商家会以高额的邀请奖励为诱饵,吸引用户邀请好友注册和购买商品,但当用户完成任务后,却无法获得相应的奖励。一些不法分子还会利用社交电商的裂变活动,骗取用户的个人信息,如姓名、身份证号、银行卡号等,给用户带来财产损失和个人信息安全风险。这些欺诈行为严重破坏了社交电商的生态环境,阻碍了用户裂变的健康发展。

4.1.3. 法律法规与监管风险

随着社交电商的兴起,相关的法律法规和监管政策也在不断完善,但目前仍存在一些法律法规不完善和监管不到位,网络数据的审批力度不够严格,相关监管机制存在一定漏洞的情况[14],给社交电商用户裂变带来了一定的风险。在用户裂变过程中,一些社交电商平台可能会涉及传销、非法集资等违法违规行为。一些平台采用层级式的裂变模式,上线发展下线,下线再发展下下线,形成金字塔式的结构,并通过收取高额的入门费、拉人头等方式获取利益。这种行为涉嫌传销,不仅会损害用户的利益,还会扰乱市场秩序。

4.2. 应对策略

4.2.1. 优化裂变策略,提升用户体验

平台应简化裂变规则和流程,降低用户的参与门槛。避免设置过于复杂的任务和高额的要求,让用户能够轻松地参与到裂变活动中。其次,平台还应减少过度的利益驱动,设计更加有趣、富有创意的裂变活动,增加用户的参与感和乐趣。如美妆挑战赛、摄影比赛等,用户在参与活动的过程中,可以自然地分享平台和商品信息,而不是单纯地为了获取奖励而进行裂变。此外,平台应加强对裂变信息的管理和筛选,避免用户频繁收到重复、无价值的裂变信息。可以通过智能推荐算法,根据用户的兴趣和行为习惯,精准地推送裂变信息,提高信息的针对性和有效性。

4.2.2. 加强信息审核,建立信任机制

社交电商平台需要加强对商家发布的信息的审核力度,建立严格的信息审核制度,对商家上传的产品信息、宣传图片、用户评价等进行仔细审核,确保信息的真实性和准确性。对于发布虚假信息的商家,平台应给予严厉的处罚,如警告、罚款、下架商品等,以起到警示作用。

平台还应建立信任机制,增强用户对平台和商家的信任。可以通过引入第三方认证机构,对商家的资质、信誉等进行认证,向用户展示商家的可信度。同时,平台应加强对售后服务的管理,建立完善的退换货制度和客户投诉处理机制。此外,各平台要按照有关法律法规的规定,加强对用户个人信息的保护,切实保障用户信息安全。可以采用先进的技术手段,对用户信息进行加密存储和传输,防止信息泄露。同时,平台应明确告知用户信息的收集、使用和共享方式,征得用户的同意,保障用户的知情权和选择权。

4.2.3. 遵守法律法规,积极配合监管

社交电商平台要严格遵守相关法律法规,规范自身的经营行为,避免陷入违法违规风险。平台应认真学习和了解国家关于社交电商、传销、非法集资、个人信息保护等方面的法律法规,建立健全内部管理制度,确保平台的运营符合法律要求。在用户裂变模式的设计上,平台要避免采用层级式的传销模式,确保裂变活动的合法性和合规性,积极配合监管部门的工作,主动接受监管,及时向监管部门报备平台的运营情况和用户裂变活动,按照监管要求提供相关数据和资料。此外,平台应加强对用户的法律法规宣传和教育,提高用户的法律意识和风险防范能力。通过平台公告、用户指南、线上讲座等方式,向用户普及相关法律法规知识,提醒用户注意防范虚假信息、欺诈行为等风险。

5. 结语

本文围绕网络效应和消费者行为理论去探讨用户裂变对社交电商效益造成的多层面影响,用户裂变凭借社交关系网络及激励机制,通过唤起消费者社交需求、借助从众心理,实现了用户数量的指数级上涨,而网络效应的体现进一步带动平台价值的提升和商业生态的完善——直接网络效应提高了用户与平台的价值关联度,间接网络效应推动商家资源集聚以及精准营销实施。小红书、拼多多、云集等案例说明了用户裂变模式的实践意义,但同时也体现出社交疲劳、信任危机、监管风险等现实麻烦,社交电商企业应当优化裂变策略以增进用户体验,强化信息审核与信任机制的搭建,切实坚守法律法规红线,本研究为实现可持续发展给出了切实可行的路径指引,助力社交电商行业在规范的轨道上走向更高质量的发展阶段。

NOTES

1https://caifuhao.eastmoney.com/news/20250513105330237624860.

参考文献

[1] 秦瑶, 李勇, 王世民. 基于互联网社群的用户裂变增长分析[J]. 新媒体研究, 2018, 4(5): 27-28.
[2] 任周波. 裂变营销: 私域流量裂变模式全解[M]. 北京: 中华工商联合出版社有限责任公司, 2022.
[3] 郭一冰. 基于消费者行为理论的拼多多营销策略优化研究[D]: [硕士学位论文]. 郑州: 郑州大学, 2020.
[4] 朱禹铮. 基于消费者行为理论的珠海市休闲农业农产品营销对策研究[D]: [硕士学位论文]. 沈阳: 沈阳农业大学, 2022.
[5] 王雪冰. 基于消费者行为理论的DD电子商务公司营销策略研究[D]: [硕士学位论文]. 重庆: 西南大学, 2023.
[6] 袁玥. 消费者行为理论在数字产品市场中的应用研究[J]. 营销界, 2024(17): 59-61.
[7] 柴成. 基于消费者行为理论的幼儿玩具市场营销策略研究[J]. 玩具世界, 2024(3): 194-196.
[8] 吴静雅, 杨坪. 基于消费者行为的海底捞服务营销策略分析[J]. 现代营销(下旬刊), 2021(11): 66-67.
[9] Coleman, J.S. (1990) Foundations of Social Theory. Harvard University Press.
[10] 崔耀桦. 考虑港航系统网络效应的岸电部署演化研究[D]: [硕士学位论文]. 大连: 大连海事大学, 2023.
[11] 崔译文, 何冰煌. 美团直播对消费者购买意愿的影响因素研究[J]. 现代商业, 2025(13): 28-32.
[12] 高子钦. 基于大数据分析的消费者行为研究——以电商平台为例[J]. 中国商论, 2025, 34(11): 138-141.
[13] Ravindran, T., Yeow Kuan, A.C. and Hoe Lian, D.G. (2014) Antecedents and Effects of Social Network Fatigue. Journal of the Association for Information Science and Technology, 65, 2306-2320.
https://doi.org/10.1002/asi.23122
[14] 杨新涛, 李文朋, 常津铭. 信息安全、网络安全与隐私保护的研究[J]. 信息系统工程, 2023(9): 138-141.