1. 引言
1.1. 研究背景
近些年来，中国直播电商行业呈现出极为迅猛的增长态势，依据中国互联网络信息中心也就是CNNIC所发布的第54次《中国互联网络发展状况统计报告》可知道，截止2024年6月，我国网络直播用户规模达到了8.8亿，其中直播电商用户规模突破了5.2亿，在网民总数里所占的比例为49.6%。另外根据艾媒咨询给出的数据，2024年中国直播电商市场交易规模达到了5.8万亿元，跟去年相比增长了27.3%，预计在2025年将会突破7万亿元，直播电商依靠“实时展示、即时互动、场景化营销”这样独特的优势，打破了传统电商“图文展示”在信息传递方面的局限，构建起了“主播–消费者–产品”三位一体的互动场景，成为连接供给端与需求端的高效桥梁[1]。
回顾直播电商的发展历程会发现，它最初是“网红带货”模式，后来逐渐朝着品牌自播、店播常态化以及产业带直播等多元化方向发展，所涉及的商品种类覆盖了美妆、服饰、食品、家电、农产品等全品类，头部主播与品牌直播间的销售额不断刷新纪录，直播电商已然成为消费者日常购物的关键渠道，同时也是企业数字化转型的重点布局领域。不过在快速发展的背后，直播电商行业也出现了不少问题，像虚假宣传、夸大功效、产品质量不一致、售后保障不健全、退货险阻、个人信息泄露等乱象屡屡发生，极大地影响了消费者的购买体验以及行业的公信力，中国消费者协会的数据说明，2024年全国消协组织受理的直播电商相关投诉有12.3万件，与上一年相比增长了18.7%，投诉的焦点集中在虚假宣传、商品质量、售后纠纷这三大领域[2]。
在这样的背景状况之下，仔细深入地分析研究直播电商模式当中消费者购买决策的内在逻辑以及关键影响因素，有针对性地去处理行业所面临的痛点问题，这对于提升消费者购物体验以及保护消费者合法权益是有帮助的，同时还可推动直播电商行业从“流量驱动”朝着“质量驱动”进行转变，达成高质量的发展[3]。见图1。
Figure 1. Live e-commerce model
图1. 直播电商模式
1.2. 研究意义
1.2.1. 理论意义
让直播电商领域的研究体系变得更为丰富，当前已有的研究大多将关注点集中在直播电商的商业模式、发展现状或者是对单一影响因素展开分析，然而却缺少对购买决策影响因素进行系统性的整合以及实证检验，在本文中，依据计划行为理论以及技术接受模型[4]，构建起多维度影响因素模型，弥补了现有研究在理论框架方面存在的不足。使消费者行为理论的应用场景得到拓展，传统的购买决策理论大多是基于线下购物或者传统电商场景[5]，本文结合直播电商有实时互动、信任依赖等独特的特征，去剖析理论模型在新兴场景下的适用性以及修正方向，为消费者行为理论的场景化延伸给予支持，对信任机制在直播电商中的研究进行深化。信任是虚拟交易场景的核心纽带，本文着重分析主播信任、平台信任、产品信任对于购买决策的作用路径，丰富数字经济背景下信任机制的研究成果[6]。
1.2.2. 实践意义
对于直播电商企业来讲，本文确定了影响消费者做出购买决策的核心变量，可为企业制定营销策略给予精准的引导，比如说，企业可以着力培育主播的专业能力，加强产品的品控[7]，优化平台的技术体验，以此提升消费者的转化效率，对于平台方而言，研究得出的结论可为平台规则的制定、功能的升级以及监管体系的完善提供参考，帮助平台构建良好的生态。对于消费者而言，直播电商购买决策的关键影响因素，有益于消费者进行理性判断，规避消费风险，对于行业监管部门而言，研究发现的行业痛点可为政策制定以及监管执法提供依据，推动行业朝着规范化方向发展[8]。
1.3. 国内外研究现状
1.3.1. 国外研究现状
国外直播电商的发展在时间上比中国起步要晚一些，不过与之相关的研究已经有了一定程度的基础，在消费者行为这个方面，学者们大多是从社交媒体营销以及直播互动和购买意愿之间的关系着手展开研究的[9]，Kim [10]等人在2022年凭借实证研究得出，直播过程当中的实时互动特性可提高消费者的感知价值以及信任程度，对购买意愿产生正向的影响。Chen [11]等人在2023年的研究显示，主播所有的专业性、亲和力以及可信度是激发消费者购买行为的关键要素，其发挥作用的机制是借助情感认同以及信任转移来达成的。另外国外的研究还关注隐私保护以及风险感知对于直播购物所产生的影响，Schlag [12]等人在2024年发现，消费者对于个人信息泄露的担心会致使其购买意愿下降，而平台的隐私保护机制可有效地缓解这种负面效应，国外的研究多数集中于单一因素的影响机制，缺少对于直播电商场景下多个因素的系统性整合研究[13]。
1.3.2. 国内研究现状
国内直播电商行业发展速度较快促使了相关研究日益繁荣，关于影响因素的研究，学者们从多个不同维度展开了讨论[14]，在主播这一维度上，李佳琦[15]等人于2023年指出，主播所有的专业素养、带货风格以及粉丝粘性会直接对消费者信任和购买决策产生影响，在平台维度，张宇等人于2024年进行的研究显示，平台的技术稳定性、支付安全性以及售后保障体系对于购买决策有着十分突出的正向影响，在社交互动维度，王永钦[16]等人在2023年发现，弹幕互动、抽奖活动以及社群交流等形式可提高消费者的参与感和归属感，推动购买行为。在理论应用方面，一些学者根据计划行为理论、S-O-R模型等构建了直播电商购买决策模型，像刘丁铱[17]等人在2022年依据S-O-R模型，验证了刺激因素借助有机体变量对反应变量产生影响的传导路径。
然而当前国内的相关研究仍存在一些欠缺之处，其一部分研究主要侧重于定性分析，实证研究中的样本代表性以及数据时效性方面以及待提高，其二对于各个影响因素之间的交互作用分析不够充分，并且缺少对核心变量的优先级进行排序[18]，其三优化策略大多停留在宏观层面，针对性以及可操作性都不强。本文会在现有研究的基础之上，借助实证分析来明确核心影响因素，提出更有实践价值的优化方案。
1.4. 研究内容与方法
1.4.1. 研究内容
本文核心研究内容含四个部分，其一梳理直播电商与消费者购买决策相关理论，明晰研究理论基础，其二借助文献分析以及深度访谈，识别直播电商模式下消费者购买决策影响因素，构建多维度影响因素模型，其三设计调研问卷，收集消费者数据，运用统计分析方法验证模型假设，明确各因素影响强度与作用路径。其四结合实证结果与行业痛点，从主播、产品、平台、互动、信任五个层面提出系统性优化策略。
1.4.2. 研究方法
文献研究法是凭借系统地梳理直播电商、购买决策以及影响因素等相关领域的国内外文献来展开研究，对这些领域的文献进行全面且细致地梳理[19]，总结出现有研究已经取得的成果以及存在的不足之处，在此基础上，构建起本文所需要的理论框架以及研究思路。
深度访谈法会挑选20名处于不同年龄段且消费频率各异的直播电商用户展开半结构化访谈，以此来知晓他们的购买决策过程以及关键影响因素，为问卷设计提供相应依据[20]。
采用问卷调查法来开展研究，精心设计了《直播电商消费者购买决策影响因素调研问卷》，借助线上平台如问卷星以及社交媒体，并结合线下场景进行问卷发放，最终一共回收了有效问卷682份，这些问卷可为后续的实证分析提供相应的数据支持。
统计分析法：借助SPSS 26.0软件来处理调研数据，对其开展描述性统计、信效度检验、相关性分析以及回归分析等操作，以此验证各个影响因素和购买决策之间的关系[21]。
案例分析法采用选取淘宝直播、抖音直播以及东方甄选等有典型性的平台与品牌案例的方式，对它们在影响因素管控以及优化策略实施等实践经验展开分析，以此来提升研究的实践指导作用。
1.5. 研究创新点
本文的创新之处主要呈现于三个层面：其一，搭建起有多维度以及系统性特点的影响因素模型，把主播、产品、平台、社交互动、信任机制整合起来归入分析框架之中，弥补了当前研究在单一维度分析方面存在的不足，其二，借助大样本实证研究，对各个影响因素的作用强度给予量化[22]，明确了核心变量和次要变量，为企业制定精准策略给予数据支持，其三，提出了“全链条闭环优化”策略，从前期的主播培育、中期的产品管控与互动优化、后期的信任构建与售后保障形成一套完整体系，提升了策略的可操作性与系统性。
2. 相关理论基础
2.1. 直播电商的核心概念与特征
2.1.1. 核心概念
直播电商乃是一种新型电子商务模式，它借助互联网直播技术得以实现，在直播过程中，主播于直播间实时展示商品，详细讲解商品卖点，并与消费者进行互动答疑，引导消费者在线完成一系列交易行为，覆盖浏览、咨询以及购买等环节，直播电商的本质是“直播技术 + 电商交易”二者的融合，其核心要素包含主播、消费者、商品、平台以及互动场景这五大模块，由此形成了一个完整的商业闭环，具体包括“内容引流–互动种草–信任转化–交易成交–售后反馈”等环节[23]。
2.1.2. 核心特征
相较于传统电商，直播电商有四大特征：其一为实时互动性，消费者可借助弹幕、连麦等途径与主播展开实时交流，主播依据消费者的需求即刻解答疑惑、调整讲解要点，以此提高信息传递的效率，其二是场景沉浸感，主播运用实物展示、试用体验、场景化演绎等方法，把商品信息变得具体形象，减少消费者对商品的感知不确定性，其三是信任背书性，主播作为连接商品和消费者的中间环节，其专业解读以及个人信誉对于消费者信任的形成有着关键的背书作用，头部主播的“人格化IP”可迅速建立情感连接，其四是即时转化性，直播间的限时折扣、限量秒杀、优惠券发放等营销手段，结合实时互动的氛围，容易激发消费者的冲动购买意愿，达成“所见即所得”的即时转化[24]。
2.2. 消费者购买决策理论
2.2.1. 消费者购买决策的定义与过程
消费者做出购买决策这一行为，是指当消费者察觉到自身存在需求之后，历经信息收集、方案评估、购买行为以及购后评价等一连串的环节，最终达成商品购买的心理以及行为进程，传统的购买决策模型把它划分成五个阶段，分别是问题识别、信息搜索、方案评价、购买决策以及购后行为。
在直播电商的场景当中，购买决策过程呈现出“短周期、强互动、高情感卷入”这样的特性：问题识别大多是由直播间里的商品展示以及营销刺激所引发的，信息搜索主要依靠主播讲解、弹幕互动以及平台评价来进行，信息获取更为即时且有更强的针对性[25]，方案评价受到主播引导以及社交氛围的影响比较大，理性评估和冲动决策同时存在，购买决策有即时性，大多时候受到限时优惠、库存压力等诸多因素的促使，购后行为覆盖传统的使用评价，还涉及直播间反馈、社群分享等社交化行为。
2.2.2. 计划行为理论(TPB)
计划行为理论是Ajzen [26]在1991年所提出的，此理论说明，消费者的购买行为会受到行为意向的直接作用，行为意向则是由态度、主观规范以及知觉行为控制这三个变量来决定的，其中态度指的是消费者针对购买行为所做出的正面或者负面的评价，主观规范是消费者所察觉到的社会压力，像是来自家人、朋友以及主播等影响，知觉行为控制是消费者对于自身完成购买行为的感知难易程度。
在直播电商这一特定场景里，计划行为理论呈现出了颇为不错的适用性，消费者对于直播购物所抱持的态度，像是觉得直播购物十分便捷且性价比很高，以及主播与社群所带来的主观规范，例如主播的推荐以及其他消费者的弹幕反馈，以及平台操作便捷性与支付安全性所带来的知觉行为控制，这几方面共同对消费者的购买意向产生影响，对购买决策起到决定性作用。本文会依据该理论，结合直播电商自身的特征，去拓展影响因素的维度。
2.3. 技术接受模型(TAM)
技术接受模型是由Davis [27]在1989年所提出的，其目的在于对用户针对信息技术的接受意愿以及使用行为作出解释。此模型所持观点为，用户的使用意愿是由感知有用性以及感知易用性来决定的，其中感知有用性指的是用户觉得运用某一项技术可帮助自身达成目标的程度，而感知易用性指的是用户认为运用该项技术的难易状况，并且感知易用性会对感知有用性产生正向的影响。
在直播电商领域，技术接受模型可对消费者在直播平台的使用行为作出解释：消费者所感受到的有用性表现为他们觉得凭借直播购物可获取更为丰富全面的商品信息以及更为优惠实惠的价格；而感知易用性则表现为平台的操作流程较为简便、直播画面清晰可见、支付过程便捷顺畅等，这两个方面共同对消费者对于直播电商的使用意愿产生影响，对购买决策造成影响。本文把与平台技术功能相关的因素纳入到影响因素模型之中，正是依据该理论的核心逻辑。
同样，直播电商的场景特性也对技术接受模型的传统变量关系提出了挑战，并拓展了模型的适用边界：在挑战方面，传统TAM模型认为感知易用性对感知有用性具有单向的正向驱动作用，但直播电商的“场景沉浸感”与“实时互动性”使得这一关系呈现出非绝对性。例如，部分直播平台为增强互动性设置了复杂的功能模块(如虚拟礼物赠送、连麦申请、社群分享等)，可能降低消费者的感知易用性(操作繁琐)，但这些功能所营造的沉浸式社交体验，反而会让消费者认为直播购物具有独特的社交价值与娱乐价值，进而提升其感知有用性，形成“低感知易用性却高感知有用性”的特殊情境，打破了传统TAM中二者的正向关联惯例。此外，传统TAM模型主要聚焦于技术本身的工具属性，而直播电商将技术工具性与内容娱乐性深度融合，消费者的使用意愿不仅源于对“购物”这一目标的实现(感知有用性)，还源于对直播过程的娱乐体验(如主播的才艺展示、直播间的互动氛围)。这种“工具性 + 娱乐性”的双重需求驱动，使得传统TAM模型难以全面解释消费者的使用意愿，凸显了模型在场景化应用中的局限性。
在补充方面，直播电商的场景特性丰富了感知有用性与感知易用性的内涵维度，并新增了关键的调节变量。从感知有用性来看，传统TAM中的感知有用性主要体现为信息获取效率与交易便捷性，而直播电商中，感知有用性还包含“信任构建价值”(主播实时展示降低信息不对称)、“价格优惠价值”(直播间专属折扣)、“社交认同价值”(社群互动中的身份归属)等新维度，这些都是传统电商场景中感知有用性所不具备的。从感知易用性来看，传统TAM中的感知易用性聚焦于操作流程的简便性，而直播电商中，感知易用性还延伸至“信息获取的易用性”(主播直观讲解替代繁琐的文字阅读)、“互动参与的易用性”(弹幕发送、点赞等轻量化互动方式)、“交易转化的易用性”(主播一键引导下单)等场景化维度。同时，结合相关研究成果可知，感知趣味性与感知风险作为新增调节变量，在直播电商场景中显著影响着感知有用性、感知易用性与使用意愿之间的关系——感知趣味性可强化感知有用性对使用意愿的驱动作用，而感知风险则会削弱这一作用；平台支持与社交学习也会分别调节感知易用性、感知有用性与使用意愿的关系，这些补充使得TAM模型更契合直播电商的场景特性。
2.4. 信任理论
信任理论指出，信任乃是在存在不确定性的环境里，一方所抱持的关于另一方行为会契合自身预期的一种信念，于虚拟交易场景而言，鉴于买卖双方信息存在不对称状况，且交易风险相对较高，故而信任成为推动交易得以发生的关键变量，直播电商当中的信任主要覆盖三个维度，其一为主播信任，也就是消费者对于主播专业性以及诚信度的认同，其二为产品信任，即消费者针对商品质量以及描述真实性所怀有的信任，其三是平台信任，即消费者对直播平台技术安全性、交易规范性以及售后保障能力的信任。
信任的构建可使消费者所感受到的风险得以降低，促使其购买意愿得到提升，一旦消费者对于主播、产品以及平台产生较高程度的信任，那么他们就会更加倾向于做出购买的决策，相反，如果信任出现缺失的情况，那么购买行为将会受到抑制，在本文当中，信任机制被视作核心的影响因素以及中介变量，对其在各个因素与购买决策之间所起到的传导作用展开剖析。
3. 直播电商模式下消费者购买决策影响因素分析
依据相关理论根基以及已有的研究成果，再结合深度访谈所获得的结果，本文把直播电商模式之下消费者购买决策的影响因素划分成了五大维度，一共有15个具体的指标，详细情况如下所示(见表1)：
Table 1. Five major dimensions
表1. 五大维度
影响因素维度 |
具体指标 |
指标说明 |
主播特质 |
专业性 |
主播对产品的了解程度、讲解专业度 |
|
可信度 |
主播是否如实描述产品、无虚假宣传 |
|
亲和力 |
主播的沟通风格、互动态度是否友好 |
产品属性 |
性价比 |
产品价格与质量、功能的匹配程度 |
|
真实性 |
产品实际情况与主播描述的一致性 |
|
稀缺性 |
产品的独特性、限量性 |
平台功能 |
技术稳定性 |
直播画面流畅度、无卡顿闪退 |
|
操作便捷性 |
搜索、下单、支付流程的简便程度 |
|
服务保障 |
售后退款政策、物流速度、客服响应效率 |
社交互动 |
互动参与感 |
弹幕互动、抽奖、连麦等形式的参与体验 |
|
社群归属感 |
直播间粉丝社群的凝聚力、价值观认同 |
|
他人影响 |
其他消费者的弹幕评价、购买行为的示范作用 |
信任机制 |
主播信任 |
对主播专业能力与诚信度的综合认可 |
|
产品信任 |
对产品质量、品质的信任程度 |
|
平台信任 |
对平台交易安全、规则公平性的信任 |
主播作为直播电商的核心连接者，其个人特质直接影响消费者信任建立与购买意愿，构成主播特质维度，包含3个具体指标。专业可信度指主播对商品的认知专业度、信息讲解准确性及资质背书能力，如品牌溯源验证、产品实测演示等行为，能显著提升消费者决策信心，例如贾乃亮直播间通过“全球超品溯源计划”与第三方检测机构合作，强化了专业信任背书；人格吸引力涵盖主播的亲和力、沟通风格及价值观认同，包括正能量表达、粉丝关怀等行为，如“正能量圆梦之旅”等粉丝互动活动，能增强情感联结与用户留存率；互动响应力体现为主播对消费者咨询的即时反馈速度与针对性，低延迟的互动响应可精准捕捉用户瞬时购买意图，实验证明响应延迟降低38%可使GMV提升11.4%。
商品本身的核心价值是购买决策的基础，契合行业“品质为王”的转型趋势，形成商品价值维度，包含3个具体指标。品质保障度指商品的材质工艺、质量检测标准及品牌口碑，选品环节的严格筛查与资质审核是关键，如直播间要求品牌提供完整溯源信息方可上线；性价比水平体现为直播专属优惠、价格竞争力及综合价值感知，通过公开议价、粉丝参与砍价等形式，可增强价格可信度；品类适配性涵盖商品与直播场景的契合度、目标人群需求匹配度，如垂直国货专场、母婴赛道精准布局，能提升转化效率。
沉浸式场景体验是直播电商的独特优势，影响消费情绪与决策路径，组成直播场景维度，包含3个具体指标。社会临场感指通过实时互动、场景还原带来的“面对面”感知，如商品细节直播展示、线下场景模拟(年货街、非遗体验)等，将个体消费转化为社会化行为；内容创新性体现为直播形式的丰富度与记忆点，如唢呐表演、机器人互动、冷库实测等创新玩法，可提升用户参与度与传播性；氛围亢奋度由实时互动、销量播报、粉丝刷屏等形成的热烈氛围，能唤醒情绪共鸣，促进从众消费行为。
平台提供的交易环境与权益保障是决策安全的重要支撑，构成平台保障维度，包含3个具体指标。售后完善度涵盖退换货便捷性、售后响应速度及问题解决效率，如百人售后团队与24小时发货监测服务，能降低购买风险；权益保障机制指先行赔付、守护基金等保障措施，如亿元守护基金与投诉先行赔付模式，提升消费安全感；技术稳定性体现为直播画面流畅度、支付流程便捷性及数据安全保障，避免因技术故障错失转化机会。
Table 2. Three major indicators
表2. 三大指标
社会互动维度 |
核心定义 |
具体指标 |
典型表现 |
从众示范效应 |
借助其他消费者的行为与反馈，降低个体决策不确定性 |
1. 购买行为示范 2. 评价反馈参考 3. 销量数据背书 |
爆款商品推荐、实时销量播报、用户购买动态展示 |
群体归属感 |
通过社群认同与身份标签，激发“合群”心理驱动决策 |
1.粉丝社群认同 2.专属身份标签 3.矩阵号流量承接 |
“薇娅的女人”等身份标识、粉丝群互动、账号矩阵联动引流 |
口碑传播力 |
基于优质体验引发自发分享，扩大决策影响范围 |
1. 用户评价质量 2. 社交分享意愿 3. “流量–留量”转化 |
好评弹幕刷屏、社交平台种草分享、老用户复购带动新用户 |
直播电商的社交属性通过群体影响驱动决策，基于社会临场感与从众理论，形成社会互动维度，包含3个具体指标(见表2)。从众示范效应指其他消费者的购买行为、评价反馈及销量数据，爆款推荐与实时销量播报能降低决策不确定性；群体归属感体现为粉丝社群认同、“合群”心理驱动，如“薇娅的女人”等身份标签与矩阵号流量承接，强化群体认同；口碑传播力涵盖用户评价质量、社交分享意愿，优质体验引发的自发传播能扩大决策影响范围，形成“流量–留量”转化闭环。
4. 总结
本文的理论贡献主要体现在两个方面：一是丰富了直播电商场景下消费者决策理论的研究体系，通过系统划分五大影响维度，弥补了现有研究对因素分类碎片化的不足，构建了更全面的决策影响框架；二是验证了信任经济、社会认同、长尾理论等经典理论在直播电商场景中的适用性，同时揭示了“即时满足”“社交货币”等理论与直播互动、群体归属等因素的内在关联，拓展了相关理论的应用边界。对直播电商行业而言，结合前文分析结果，可明确：主播特质、商品价值、社交互动效果为消费者决策的“关键驱动因素”(直接决定决策转化效率与用户留存意愿)，平台保障机制、场景体验为“基础保障因素”(为决策转化提供风险兜底与情绪支撑，无此则关键驱动因素难以发挥作用)。基于此，本文提出具有优先级排序、可量化的企业改进建议，具体如下：
关键驱动因素直接影响“信任–情感–行动”转化路径与“质价匹配”感知，是提升转化效率的核心抓手，需优先投入资源优化。
1. 主播培育：强化“专业 + 情感”双重吸引力，筑牢信任转化基础(对应主播特质维度)
结合前文“主播专业可信度、人格吸引力、互动响应性是信任建立核心”的结论，建议：① 建立可量化的主播培训体系，要求主播通过产品专业知识考核(考核通过率 ≥ 95%)，每月开展至少2次垂直品类专业技能培训，确保直播中产品讲解准确率 ≥ 98%，以此强化专业可信度；② 推进主播个性化风格塑造，通过用户画像分析匹配主播风格(如美妆品类侧重“测评达人”风格，母婴品类侧重“宝妈分享”风格)，量化指标为单主播直播间用户停留时长提升 ≥ 30%、粉丝专属评论占比 ≥ 40%，深化情感共鸣；③ 优化互动响应机制，规定主播对直播间核心问题(如产品材质、售后政策)的响应时长 ≤ 3分钟，每月开展互动技巧培训，目标是直播间互动率(评论/点赞/分享总量/观看人数)提升 ≥ 25%，强化用户参与意愿。
基于“品质保障度是首要考量，垂直化品类布局提升转化”的分析结果，建议：① 建立全链路商品品质管控体系，推行“抽检 + 溯源”双机制，抽检合格率需达到100%，搭建产品溯源小程序，实现用户扫码即可查看生产、质检、物流信息，量化指标为商品售后质量投诉率 ≤ 1%；② 优化选品逻辑，摒弃“单纯低价”策略，聚焦“质价匹配”，通过用户需求调研明确核心品类的价格带区间(如平价护肤品类价格带锁定50~200元)，设计直播专属“品质套餐”(如买核心产品赠配套小样)，目标是套餐转化率较单品提升 ≥ 20%；③ 推进垂直化品类布局，针对目标人群(如25~35岁职场女性)聚焦3~5个核心垂直品类(如美妆、家居香氛、轻食)，每个垂直品类下拓展10~15个长尾单品，量化指标为垂直品类销售额占比≥ 60%、长尾单品复购率 ≥ 25%，契合长尾理论应用逻辑。
依据“从众示范效应、群体归属感、口碑传播力放大决策影响”的结论，建议：① 设计可量化的从众激励机制，直播间实时展示“实时成交数”“粉丝专属福利倒计时”，推出“3人拼团立减”活动，目标是拼团成交占比 ≥ 30%，强化从众效应；② 搭建粉丝社群运营体系，按品类或主播划分社群，每日推送专属福利(如社群专属优惠券、新品优先购资格)，每周开展1次社群专属直播，量化指标为社群活跃度(日均发言人数/社群总人数) ≥ 20%、社群用户复购率 ≥ 35%，培育群体归属感；③ 推进口碑传播激励，设立“粉丝分享奖励机制”，用户分享直播间至社交平台并成功引导新用户下单，可获得积分(1单 = 100积分，积分可兑换指定商品)，目标是分享带来的新用户占比 ≥ 15%，放大口碑传播力。
基础保障因素是关键驱动因素发挥作用的前提，需在核心转化瓶颈突破后，重点优化以降低决策风险、提升体验感知。
2. 平台保障：完善全链路保障机制，降低决策风险(对应平台保障维度)
结合“平台售后完善度、权益保障机制、技术稳定性为决策提供安全保障”的分析，建议：① 强化售后团队建设，建立“7 × 24小时售后响应机制”，要求售后问题响应时长 ≤ 1小时、解决时长 ≤ 24小时，量化指标为售后问题满意度 ≥ 90%；② 健全权益保障制度，推行“先行赔付”“假一赔十”政策，明确赔付流程与时限(先行赔付到账时长 ≤ 48小时)，设立维权专属通道，目标是用户维权成功率 ≥ 98%；③ 优化技术运维体系，组建专业技术团队，保障直播间卡顿率 ≤ 1%、直播中断次数每月 ≤ 2次，同时优化支付流程(支付成功率 ≥ 99.5%)，降低技术层面的决策阻碍。
3. 场景打造：强化沉浸式体验，激发情绪唤醒(对应场景体验维度)
基于“场景社会临场感、内容创新性、氛围亢奋度通过情绪唤醒影响决策”的结论，建议：① 搭建沉浸式直播场景，依据品类特性设计专属场景(如服饰品类采用“居家 + 户外”双场景，食品品类搭建“厨房实景”场景)，配备专业灯光、镜头设备，提升画面清晰度与场景真实感，量化指标为用户因“场景吸引”产生的评论占比 ≥ 15%；② 推进内容创新，每月设计至少3种新直播玩法(如“新品盲盒测评”“主播实地探厂”“用户连麦互动测评”)，避免内容同质化；③ 营造亢奋氛围，通过主播话术引导(如“限时福利最后5分钟”“库存仅剩10件”)、背景音乐搭配、实时福利推送(如随机红包、限时秒杀)，量化指标为直播间秒杀活动参与率 ≥ 40%、用户点赞峰值提升 ≥ 50%，通过情绪唤醒促进决策转化。
综上，企业需遵循“先抓关键驱动、再补基础保障”的优先级逻辑，通过可量化的指标拆解与落地动作，形成“流量–转化–留存”的良性循环，全面提升直播电商场景下的消费者决策转化效率。