直播带货模式下影响消费者购买商品的决策因素分析——以抖音为例

Analysis of Decision-Making Factors Affecting Consumers’ Purchase of Goods under Live Streaming Delivery Mode—Taking Tiktok as an Example

摘要: 随着互联网经济的发展，直播行业已经成为我国国民经济发展中的重要力量。网络直播的快速发展，给人们带来新的经济发展的同时，也给直播平台带来负面效应，比如直播内容效果差，抓不住消费者产生消费意愿的关键决策因素。本文基于S-O-R模型在消费者购买决策中的应用，通过问卷调查和数据分析，发现积极情绪和兴奋情绪对消费者购买决策有显著影响。研究结果显示，积极情绪和兴奋情绪存在内部相关关系，且这两种情绪均与消费者购买决策呈正相关。为提高消费者的消费力度，直播间应打造优质内容，提高优惠力度，提供附加服务，并优化直播流程和场景。此外，重视用户评价和利用消费者“从众心理”，以及打造品牌吸引粉丝也是提升消费者购买决策的有效策略。

Abstract: With the development of the Internet economy, the live broadcasting industry has become an important force in the development of China’s national economy. The rapid development of network broadcast not only brings new economic development to people, but also brings negative effects to live broadcast platforms. For example, the effect of live broadcast content is poor, and the key decision-making factors of consumers’ consumption willingness cannot be captured. Based on the application of S-O-R model in consumers’ purchase decision, this paper finds that positive emotions and excited emotions have a significant impact on consumers’ purchase decision through questionnaire survey and data analysis. The results show that there is an internal correlation between positive emotion and excited emotion, and both emotions are positively correlated with consumers’ purchasing decisions. In order to improve the consumption of consumers, the broadcast room should create high-quality content, improve the preferential efforts, provide additional services, and optimize the live broadcast process and scene. In addition, paying attention to user evaluation and using consumers’ “herd psychology”, as well as building brands to attract fans, are also effective strategies to improve consumers’ purchasing decisions.

1. 引言

随着互联网技术的广泛应用和快速发展，在线直播行业持续壮大。在此背景下，“互联网+”模式已成为推动各行业转型升级的重要途径。直播，作为一种新兴营销方式，凭借其广泛的传播范围和强大的互动性，近年来在我国得到了迅速发展。自从2019年以来，网络直播正在向电子商务、教育、政治、消费习惯等多个细分领域拓展和渗透，消费者偏好发生了巨大变化。在此背景下，直播产业迅速兴起并得到迅猛发展。截至2023年底，我国网民数量已经增长至10.92亿人。与此同时，网络直播的在线用户的数量已经突破6亿人次。自从2018年互联网兴起以来，直播产业由之前的不被看好的情况转化为呈现出井喷式增长态势。根据中商产业研究院发布的《2022~2027年中国直播电商行业市场分析及投资风险趋势预测研究报告》中指出，2022年中国直播电商用户规模增速放缓，总数达到4.7亿人。报告同时预测，到2023年，这一规模有望进一步增长到5.4亿人，2024年达到6.9亿人。这意味着，直播行业迎来了爆发式增长的时期，现场直播的观众将继续增加。《2023年中国直播电商行业研究报告》对直播用户进行了分析，获得了较高的公众接受度。从用户规模来看，近6年来，中国直播行业整体规模也呈逐年增长态势。2023年，中国直播电商市场规模显著扩大，达到4.9万亿元，同比增速高达35.2%。与2021年的23,615.1亿元相比，这一规模增长超过两倍。随着未来直播行业服务场景的创新和技术的赋能支撑，消费直播市场将显示出巨大的空间和潜力，必将成为新风口。

在影响消费者决策的因素中，哪些因素比传统电商更有优势，哪些因素更容易引发消费者在直播期间的购买欲望？消费者对于产品是否产生了兴趣点，进而导致了他们的购买量和消费金额的提升？这组问题值得进一步探讨，文章运用刺激–机体–反应模型(S-O-R模型)得出了相应结论。为了探索这个问题，可以帮助直播团队企业品牌方与主播合作捕获关键因素。结合次要因素，为消费者打造一场别开生面的直播购物盛宴，制定针对性的策略，让消费者对产品有一个全面的了解，促进消费者对产品产生兴趣，逐步将用户在直播间浏览产品的行为转变为用户订购产品的行为，实现企业利润增长。

2. 研究现状

考虑到中国电商直播已经经历了早期电视直播购物，自媒体时代的兴起，移动互联时代的爆发三个阶段。广大观众可以通过拨打电话在电视上购买商品，当网络直播出来的时候，如六间房、YY平台；最后是“直播 + 电商”的营销形式，饶俊思认为目前电商有两种模式[1]。一是以淘宝直播为代表的大型电商平台在原有的平台基础上，增加一个新的直播板块，更全面地展示商品信息，提高消费者粘性与下单转化率[2]。二是以推广普及直播平台周边产品、拓展商业模式为目标，以快手电商、快手等电商“老铁”为代表的愿意付费直播带货行为。回顾中国电子商务的发展历程，我们可以对未来的迭代电商行业直供行业有更清晰的认识。2005以来，我国网络直播的发展经历了探索、发展和火热发展的几个阶段。尤其是从2016以来，直播行业进入了互联网行业的“疯狂”增长阶段。自从直播行业发展以来，网络直播逐渐变成电商行业发展的新风向标。

网络直播的前期阶段形式还比较单一，主要是在PC电脑端，通过一些聊天软件进行，随着移动互联网的发展，网络直播已经从PC端走向移动端，移动流媒体应用越来越普及，平台也纷纷跟进[3]。网播也创造了一个新的职业——“网络主播”也正是在这个时期，直播开始从单纯娱乐形式走向商业行业。

如今直播现状，直播平台及直播用户基本使用的都是移动端。直播平台如雨后春笋般出现，商业网络直播已为主流，直播带货在互联网上已经是随处可见。除了所谓的商品直播，网络直播还涵盖了教育、体育、社交、金融、音乐等多个领域[4]。网络直播确实达到了一个热门话题。网络直播已经成为一个新兴的行业，越来越受到年轻人的欢迎，一些明星也加入到这个直播行业中来，明星效应加上一大波粉丝群体的支持，扩大直播的覆盖面[5]。特别是从2020年来，为了面对疫情，网络直播成为一种新的商业模式，现如今已经带来了业务发展的变化，影响了社会经济趋势[6]。

在过去的研究中，我们仅仅研究了直播电商对消费者决策的影响，很少会去考虑新型直播电商与传统电商之间的存在的区别。本文分析了直播如何通过多种因素影响消费者的决策，并通过问卷数据验证了这些在带货直播模式下影响消费者决策因素的存在。

3. 相关理论基础

3.1. 消费者决策的内涵

国外学者认为，消费者决策是基于信息进行的，涉及买不买，购买何种产品，什么时候买，在哪买，向谁买和怎么买六个问题[7]。消费者决策的范围涵盖多个不同的领域。目前国内比较权威的定义为：消费者决策涉及对商品或劳务的价值进行评估和选择[8]，消费者决策是消费者行为研究的关键组成部分。何为消费者决策？在一些学者看来，它是指消费者仔细评估产品的品牌和服务属性，并最终以最高性价比获得所需服务的过程。本文将消费者决策定义为从消费者需求的生成、产品信息的获取，最终的消费决策到消费者的消费者反馈的全过程。

3.2. 消费者决策模型(S-O-R模型)

Russell首次提出的刺激–机体–反应模型(S-O-R模型)原本应用于环境心理学，后被Jacoby学者引入到消费者行为领域。正如图1所示，在S-O-R模型中，整个过程是由环境中的外界刺激触发的，这些外部刺激影响到人类情绪并导致特定的行为反应。在以往的研究中，环境刺激是能够刺激和影响个人的一个因素[9]。机体在S-O-R模型中代表消费者的情感状态，即他们对外部刺激的情绪反应。反应是指消费者在受到刺激并经历情绪变化时的行为，包括联想行为和回避行为，其中联想行为是指积极的行为，回避行为是指消极的行为。而在实际生活中，“刺激–响应”理论认为：人们在进行决策时需要考虑刺激与被试之间的关系。在线上购物环境，受到刺激的消费者也会形成亲和力和回避行为，有学者在研究线上购物消费行为时发现，消费者往往会关注同一网站上的其他产品，反复浏览同一页面，长时间停留在同一个网站上[10]。

Figure 1. SOR frame diagram

图1. SOR框架图

4. 变量与理论假设

4.1. 变量提出

根据Russell的S-O-R理论模型，观看直播的消费者会对直播间的环境刺激做出反应，从而影响他们的购买行为。S是指消费者在购物过程之中而产生的主观和主客观因素。通过分析总结文献，S包括了6个观测变量(直播内容、优惠促销、附加服务、直播体验、用户评价、用户关系)；而O代表消费者在环境影响下处理和产生情绪的过程，包括积极情绪和兴奋情绪这两个中间变量。R代表信息处理最终产生的积极或消极反应，在这样的情况下是以购买行为的形式出现。因此，我们决定使用6个观察变量和2个中间变量，其中6个观察变量包括直播内容、优惠促销、附加服务、直播体验、用户评价、用户关系，另外2个中间变量包括兴奋情绪、积极情绪，详见下表1。

Table 1. Variable scale based on S-O-R

表1. 基于S-O-R变量表

S-O-R		观察变量			中间变量		决策行为
S (刺激)		直播内容、优惠促销、附加服务、 直播体验、用户评价、用户关系
O (个体心理情绪)				积极情绪 兴奋情绪
R (反应)							购买行为

4.2. 研究因素分析

基于本文提到的假设和相关概念我们建立如下研究分析图2，其中6个观察变量直播内容、优惠促销、附加服务、直播体验、用户评价、用户关系是分析图的主效应，消费者的积极情绪和兴奋情绪是中间变量起到中间条件作用，这些变量最终影响消费者的决策行为。

Figure 2. Research factor analysis chart

图2. 研究因素分析图

4.3. 研究假设

4.3.1. 积极情绪内部相关关系

由4.1、4.2中的内容可知，消费者的积极情绪受三个观察变量的影响：直播内容、优惠促销、附加服务，期望由这三个观察变量了解在抖音直播带货模式下对消费者积极情绪的影响程度，由此提出假设：

H1：在抖音的直播带货模式下，直播内容对提升消费者的积极情绪具有正向作用。

传统电商模式下，消费者依赖图片和文字了解商品，信息不全导致信任缺失，催生带货主播角色。抖音直播模式提供观赏、趣味性强的直播过程，生动商品讲解和主播深度互动，使消费者更全面了解商品，促进购买决策。

H2：抖音的直播带货模式下，优惠促销对于消费者积极情绪有正向作用。

“低价促销，在中国早已是人们非常熟悉的电商营销手段。”北京大学光华管理学院市场营销系副教授王锐向《中国新闻周刊》指出，各大电商纷纷以节日为名，大规模打折促销，刺激全民消费狂欢。低价促销已经成为当前直播带货的底层逻辑，抖音直播过程中企业通过利用消费者心理，给予消费者一些促销优惠从而达成订单交易的行为[11]。

H3：抖音带货模式下，附加服务对于消费者积极情绪有正向作用。

消费者在抖音购物时，商品质量是基础，优质服务是增值，价格合理且附加值高则品牌受欢迎。营销策略是运营核心，现代商城通过优质服务给消费者留下深刻印象，提供增值体验。消费者购买商品时，除商品本身，还期望获得增值服务，企业竞争力很大程度上取决于为消费者提供的增值价值。

4.3.2. 兴奋情绪内部相关关系

由4.1、4.2可知，消费者的兴奋情绪受三个观察变量的影响：直播体验、用户评价、用户关系，期望由着三个观察变量了解在抖音直播带货模式下对消费者兴奋情绪的影响程度，由此提出假设：

H4：抖音的直播带货模式下，直播体验对于消费者兴奋情绪有正向作用。

罗颖的研究发现，消费者体验是影响消费者选择网络购物渠道、促进消费的重要因素之一[12]。直播购物以其社会化、简化、内容优质、体验多元、营销和产品多样化以及粉丝、互联网经济等特征，有效促进了消费[13]。直播作为一种新型的网络营销手段，给消费者带来了全新的购物体验。直播与消费者之间的一些真实体验，会影响消费者心理，进而影响消费者的决策行为。

H5：抖音的直播带货模式下，用户评价对于消费者兴奋情绪有正向作用。

直播环节，观众会对主播和商品做出评价。如果主播在现场表现得不好的话，那么他就会被认为是没有能力去完成任务或不能满足自己内心所想。在这种情况下，他就很容易做出错误的选择。这些评估，无论是正面的还是负面的，都会对消费者的最终决定行为产生影响。

H6：抖音的直播带货模式下，用户关系对于消费者兴奋情绪有正向作用。

黄盈佳、周懿瑾、梁诗敏等人的研究揭示了视频直播时代粉丝经济的几个显著特点：粉丝身份日趋多元化，直播中的情感交流呈现双向互动，同时粉丝与主播之间的关系和消费行为愈发紧密[14]。在这一生态中，主播和消费者展现了“在线活跃”、“影响力中心”、“忠实拥趸”以及“偶像崇拜者”等特征和关系。

4.3.3. 兴奋情绪、积极情绪和消费者购买决策的相关关系

H7：在抖音的直播带货模式下，积极情绪对消费者的购买决策有正向作用。

在观看抖音直播过程中，由于消费者能更直观、清晰、全面的看到产品信息，在良好的附加服务以及商家的促销手段的刺激下，会产生积极的情绪，从而更容易产生购买消费行为。

H8：在抖音的直播带货模式下，兴奋情绪对消费者的购买决策有正向作用。

在观看抖音直播过程中，由于消费者对于品牌方和主播的信任程度，产生的粉丝效应，并在其他用户的评价的影响，在直播间感受到独特的体验，会产生兴奋的情绪，进而产生购买消费行为。

以上假设涵盖了直播带货模式中直播内容、优惠促销、附加服务、直播体验、用户评价、用户关系等变量对消费者积极情绪和兴奋情绪的影响，并进一步探讨了这些情绪对消费者购买决策的影响。通过实证研究验证这些假设，可以为直播带货模式下的营销策略制定提供理论依据和实践指导。

5. 问卷设计及数据分析

5.1. 问卷设计

问卷旨在通过对抖音直播平台用户中的消费决策因素进行测评的问题来测量抖音平台用户中的消费者决策因素的各种属性。

问卷分为两部分，一部分是消费者决策信息，另一部分是抖音直播个人信息。使用李克特五级量表对消费决策信息进行了部分评级(详情见下表2)，其中1~5分别代表完全赞成、赞成、一般、不赞成、完全反对。通过对问卷数据统计与分析可知，大学生对于抖音平台上的消费状况较为认可；大学生在抖音平台上的使用时间普遍较长；他们对消费产品的了解较为深入；并且，他们的消费观念相对理性。个人信息包括性别、收入、是否观看抖音直播、抖音使用时长、在抖音消费情况等信息。

5.2. 问卷的信度和效度检验

通过QQ、微信公众号等在线渠道，共征集问卷158个，检验问卷的可靠性和有效性。其余138份调查表在取消了具有非常统一的选择和非常不同的选择的调查表之后仍然有效。调查问卷有效率的有效率达到87.3%。对问卷的有效性和可靠性测试如下：

(1) 信度检验

信度检验通常用来检验问卷量表的可靠性程度和一致性程度，在本次问卷调查中即是检验受访者的打分情况是否稳定及相似，这样才能证明问卷设计的合理性，信度的检验方法主要有四种，本文采用的是α信度系数法，具体计算公式见(1)。

Table 2. Five-level Likert scale of consumer decision factor survey in Tiktok live broadcast

表2. 抖音直播中消费者决策因素调查的李克特五级量表测项

变量	测项	题目
直播内容	流程设计	我会因为舒适的，有去趣味性的直播流程设计产生购买想法
	主播讲解	我会因为主播个性的讲解方式产品购买想法
	产品展示	我会因为直播对产品清晰明了的产品展示产品购买想法
优惠促销	促销行为	我会因为直播间的促销行为产品购买想法
	低价格	我会因为相对价格较低的产品价格产品购买想法
附加服务	售前服务	我会因为良好的售前服务产生购买想法
	售后服务	我会因为良好的售后服务保障产生购买想法
直播体验	主播激励	我会因为主播与观众的实时互动、主播现场表现产生购买想法
	其他激励	我会因为直播场景、其他用户激励产生购买想法
用户评价	直播评价	我会因为对直播内容，直播的现场用户评价产生购买想法
	商品评价	我会因为用户对商品的售前售后评价产生购买想法
用户关系	品牌粉丝	我会因为对直播品牌的影响产生购买想法
	主播粉丝	我会因为对主播的认同产生购买想法
积极情绪		我会在观看抖音直播中产生积极情绪
兴奋情绪		我会在观看抖音直播中产生兴奋情绪

$\alpha =\frac{k}{k-1}\left(1-\frac{{\displaystyle \sum _{i=1}^k{\sigma }_{{\gamma }_i}^5}}{{\sigma }_{\chi }^2}\right)$ (1)

本文采用SPSS26.0进行数据检验，对于问卷总体的结果如下表3所示，总体克隆巴赫Alpha系数为0.912，稳定性高。

Table 3. Klonbach Alpha analysis of questionnaire population

表3. 问卷总体克隆巴赫Alpha分析

克隆巴赫Alpha	项数
0.912	15

如下表4所示，各项的克隆巴赫Alpha系数均超过0.9，说明本次问卷研究数据可信度高。

(2) 效度检验

效度检验通常用来检验问卷量表的有效性程度和真实性程度，在本次问卷调查中即是检验受访者的打分情况是否表达了真实意愿，效度有四种主流的检验方法，本文采用因子分析法，通过SPSS24.0软件来对数据进行因子分析，来检验所设计的量表是否具有真实性，本文选取的是巴特利球状检和KMO检验来进行效度分析。

$KMO=\frac{{\displaystyle \sum {\displaystyle \sum _{i\ne j}{r}_{ij}^2}}}{{\displaystyle \sum {\displaystyle \sum _{i\ne j}{r}_{ij}^2}}+{\displaystyle \sum {\displaystyle \sum _{i\ne j}{r}_{ij}^2}}1,\mathrm{2...}k}$ (2)

Table 4. Klonbach Alpha coefficients for each item of the questionnaire

表4. 问卷各项克隆巴赫Alpha系数

变量	测项	测项克隆巴赫Alpha值
直播内容	流程设计	0.904
	主播讲解	0.903
	产品展示	0.903
优惠促销	促销行为	0.902
	低价格	0.903
附加服务	售前服务	0.904
	售后服务	0.905
直播体验	主播激励	0.902
	其他激励	0.904
用户评价	直播评价	0.901
	商品评价	0.903
用户关系	品牌粉丝	0.902
	主播粉丝	0.903
积极情绪		0.930
兴奋情绪		0.906

KMO用于检查变量之间相关性，详细的计算公式见(2)；巴特利球状检验旨在评估变量间的独立性。当KMO值较高且巴特利球状检验的显著性较低时，这暗示着测项间存在共性因子的可能性增大，其中KMO值的适合范围见表5所示。

Table 5. KMO factor analysis range

表5. KMO因子分析范围

范围	是否适合因子分析
>0.9	非常合适
0.8~0.9	很合适
0.7~0.8	适合
0.6~0.7	勉强适合
0.5~0.6	不适合
<0.5	完全不适合

由下表6所示，在此次研究中，KMO值为0.941，近似卡方值为2161.919，显著性为0.000小于0.05，表面变量间相关性高，比较适合进行因子分析。

据表7的数据，所有测项指标的标准化因子负荷均显著大于0.7，同时各观察变量的平均方差提取量也均超过0.5的阈值。这充分证明了我们此次问卷调查的数据满足效度要求，成功通过了效度检验。

Table 6. KOM and Bartlett tests

表6. KOM和巴特利特检验

KMO取样适切性量数		0.941
巴特利特球形度检验	近似卡方	2161.919
	自由度	105
	显著性	0.000

Table 7. Validity test results

表7. 效度检验结果

变量	测项	标准化因子负荷	平均方差提取量
直播内容	流程设计	0.683	0.70
	主播讲解	0.750
	产品展示	0.668
优惠促销	促销行为	0.714	0.71
	低价格	0.706
附加服务	售前服务	0.676	0.67
	售后服务	0.652
直播体验	主播激励	0.717	0.691
	其他激励	0.665
用户评价	直播评价	0.758	0.71
	商品评价	0.661
用户关系	品牌粉丝	0.695	0.705
	主播粉丝	0.720
积极情绪		0.977	0.977
兴奋情绪		0.976	0.976

5.3. 数据分析

5.3.1. 描述性统计分析

为了收集数据，本文利用问卷星平台设计了问卷，并通过QQ、微信、微博、小红书和淘宝社区等多样化的在线平台进行了广泛发放，最终成功收集到了158份问卷。其余138份调查表在排除明显一致性、广泛差异性的调查表后是有效的。调查问卷有效率的有效率达到87.3%。进行了下列数据分析。

在性别方面，男性占比39.87%和女性占比高达60.13%。按年龄来看，18至27岁和25至30岁年龄组的人数最多，其次是29至39岁年龄组。分别为45.57%及18.35%；大专及本科分别为34.18%及35.44%。整体来说，调查数据具代表性，大致符合研究的需要，具体情况见下图3~5。

5.3.2. 相关性分析

对变量间的相关程度进行测算，本文选取的是Pearson相关系数作为统计指标，具计算公式见(3)，来了解消费决策各影响因子和积极情绪、兴奋情绪的联系程度，系数范围与代表变量间关系见表8所示。

$r=\frac{{\displaystyle \sum _{i=1}^N\left(x_i-\overline{x}\right)\left(y_i-\overline{y}\right)}}{\sqrt{{\displaystyle \sum _{i=1}^N{\left(x_i-\overline{x}\right)}^2}}\sqrt{{\displaystyle \sum _{i=1}^N{\left(y_i-\overline{y}\right)}^2}}}$ (3)

Figure 3. Gender pie chart of subjects

图3. 研究对象性别饼图

Figure 4. Age bar chart of subjects

图4. 研究对象年龄柱状图

Figure 5. Educational torus of study subjects

图5. 研究对象学历圆环图

Table 8. Coefficient ranges corresponding tables

表8. 系数范围对应表

系数范围	变量相关程度
0.8~1.0	极强相关
0.6~0.8	强相关
0.4~0.6	中等程度相关
0.2~0.4	弱相关
0~0.2	基本无相关

据表9显示，对于影响积极情绪的各个影响因子，直播内容、优惠促销、附加服务和积极情绪成正相关，且相关程度较高。

Table 9. Correlation coefficient of positive emotion

表9. 积极情绪相关性系数

	直播内容	优惠促销	附加服务	积极情绪
直播内容	1
优惠促销	0.824^**	1
附加服务	0.818^**	0.796^**	1
积极情绪	0.777^**	0.758^**	0.689^**	1

据表10显示，对于影响兴奋情绪的各个影响因子，用户评价、用户关系、兴奋情绪和兴奋情绪成正相关，且他们的相关程度较高。

Table 10. Correlation coefficient of excitement

表10. 兴奋情绪相关性系数

	直播体验	用户评价	兴奋情绪	兴奋情绪
直播体验	1
用户评价	0.811^**	1
用户关系	0.841^**	0.768^**	1
兴奋情绪	0.705^**	0.744^**	0.730^**	1

5.3.3. 问卷数据结果及分析

根据研究数据结果，为了我们便于研究数据结果，我们对影响抖音用户积极情绪的直播内容、优惠促销、附加服务和影响用户兴奋情绪的直播体验、用户评价、用户关系各个维度的数据得出均值来描述现状及结果。

由表11可知，直播内容的均值为2.25、优惠促销的均值为2.3、附加服务的均值为2.25，接近2分。直播体验的平均评分为2.35，用户评价的平均评分为2.26，而用户关系的平均评分为2.28，三者均接近2分，而在原始评分体系中，2分代表着赞同。由此可以知道，通过本次调研，抖音用户对于直播内容、优惠促销、附加服务、直播体验、用户评价、用户关系这些因素对于消费者购买决策行为有正向作用的结果表示赞同。

Table 11. Descriptive statistics of each factor

表11. 各因素描述性统计

	最小值	最大值	均值	标准偏差
直播内容	1.00	5.00	2.25	1.06
优惠促销	1.00	5.00	2.30	1.10
附加服务	1.00	5.00	2.25	1.04
直播体验	1.00	5.00	2.35	1.10
用户评价	1.00	5.00	2.26	1.05
用户关系	1.00	5.00	2.28	1.10

5.4. 假设检验结果

综上所述，本研究在基于S-O-R模型的基础上提出研究假设，利用SPSS26.0进行检验后，所有假设均得到支持，假设结果见下表12：

Table 12. Hypothesis test result

表12. 假设检验结果

	研究假设	研究结果
H1	抖音的直播带货模式下，直播内容对于消费者积极情绪有正向作用。	成立
H2	抖音的直播带货模式下，优惠促销对于消费者积极情绪有正向作用。	成立
H3	抖音的直播带货模式下，附加服务对于消费者积极情绪有正向作用。	成立
H4	抖音的直播带货模式下，直播体验对于消费者兴奋情绪有正向作用。	成立
H5	抖音的直播带货模式下，用户评价对于消费者兴奋情绪有正向作用。	成立
H6	抖音的直播带货模式下，用户关系对于消费者兴奋情绪有正向作用。	成立
H7	抖音的直播带货模式下，积极情绪对消费者购买决策有正向作用。	成立
H8	抖音的直播带货模式下，兴奋情绪对消费者购买决策有正向作用。	成立

6. 结论及建议

6.1. 研究结论

在参考了大量历史文献的基础上，本文以S-O-R模型为基础构建了抖音直播带货模式下消费者决策因素的影响模型，设计了6个观察变量和2个中间变量，提出8个假设，问卷包含13个测项变量，最终回收了138份问卷，利用SPSS26.0软件进行数据分析，得到如下结论：

在抖音的直播带货模式下，直播内容、优惠促销、附加服务、直播体验、用户评价、用户关系、积极情绪、兴奋情绪对于消费者积极情绪有正向作用。

6.2. 建议

基于上述研究，本文对于抖音直播商家和主播提出以下的建议：

6.2.1. 打造优质的直播间内容

直播内容应该是足够趣味性和独特性，我们需要让人们了解产品，理解产品的性能和特点，为他们提供高质量直播内容，并通过观看直播为他们提供更丰富、更详细的信息，帮助他们做出明智的购物决定。

6.2.2. 提高直播间促销优惠力度

通过打折促销适当降低价格，通过优惠活动鼓励消费者购买，包括限时限量的折扣活动、限时限量的抢购、节假日促销、跨境电商专属“黑五”促销、优惠券抽奖式、签到类、优惠券销售等。

6.2.3. 多提供附加服务

除了商品之外，还有附加增值服务，比如给顾客额外的礼品，好的售前、售中、售后服务，比如免费的售前体验、七天无理由退货等，从而在激烈的市场竞争中俘获了消费者的心。

6.2.4. 优化直播间的流程，优化直播场景，提升抖音用户直播体验

直播期间，主播和商家要保持沟通渠道的畅通，比如开通弹幕提问，及时回答消费者的问题；直播结束后，主播和商家也要保持沟通渠道的畅通，比如客服渠道，满足消费者和商家的沟通需求。在直播中，要充分挖掘直播内容，使其具有一定的趣味性，让受众能够参与到其中；要注重直播互动环节的设置，增加直播互动性；同时还要重视直播后期处理工作。直播场景的设计要更有特色，更符合消费者的审美，才能达到吸引客户并且留住用户的效果。

6.2.5. 注重用户评价，充分发挥消费者的“从众心理”

努力提升商品的品质，提高售前售后服务，多从消费者的角度考虑问题，以利他思维服务每一位客户，只有优化好直播卖货的各个流程，才能得到消费者真正的认可，带来更多更优的好评。

6.2.6. 打造品牌，吸引粉丝

在做优质商品的前提下，打造属于自己的品牌，打造自己的直播风格，产品风格，培养打造明星主播，吸引更多的粉丝，通过粉丝效应，培养更多的忠实粉丝。采取这样的策略能增加店铺的回头客数量，促进订单量的上升，进而实现利润的稳定增长。