【摘 要】
:
近年来,电商直播行业呈现爆发式的发展态势,疫情期间,电商直播更是以其“线上引流+实体消费”模式助力经济内循环平稳有效运行。当前,对电商直播的研究还停留在对其概念特征、营销模式和生存发展策略等的质性描述分析,一来缺乏实证研究的支持,二来疏于对用户行为尤其是用户购买行为的关注。考虑到促成用户实施购买行为是电商直播实现其商业价值的出发点和落脚点,加上现实语境中存在的电商直播用户购买转化率不高等问题,对电
论文部分内容阅读
近年来,电商直播行业呈现爆发式的发展态势,疫情期间,电商直播更是以其“线上引流+实体消费”模式助力经济内循环平稳有效运行。当前,对电商直播的研究还停留在对其概念特征、营销模式和生存发展策略等的质性描述分析,一来缺乏实证研究的支持,二来疏于对用户行为尤其是用户购买行为的关注。考虑到促成用户实施购买行为是电商直播实现其商业价值的出发点和落脚点,加上现实语境中存在的电商直播用户购买转化率不高等问题,对电商直播用户的购买意愿展开深入研究就显得尤为重要和迫切。本研究旨在引入心理距离概念作为中介变量,探究电商直播环境下产品、主播和情境三因素如何影响用户购买意愿,明晰影响电商直播用户购买意愿的作用机制和内在路径。具体来说,本研究将产品因素(包括产品性价比和产品展示)、主播因素(包括主播可信性、主播吸引力和主播与用户相似性)及情境因素(包括直播间易用性和在线互动)作为自变量,心理距离作为中介变量,购买意愿作为因变量,基于各变量的相关关系提出研究假设与理论模型。在对搜集到的413份有效问卷数据进行结构方程模型检验后,研究发现:(1)产品展示、主播可信性、主播吸引力、直播间易用性及在线互动均对电商直播用户的心理距离有显著的正向影响;(2)电商直播用户的心理距离正向影响其购买意愿;(3)心理距离在产品展示、主播可信性、主播吸引力、直播间易用性及在线互动与电商直播用户购买意愿之间的中介效应显著。根据研究结果,本研究提出电商直播平台、电商企业、电商主播等行业参与者应当坚持产品本位、重视主播培育并提升用户情境体验等建议,以此拉近电商直播用户的心理距离,激发其购买意愿,助力电商直播行业高质量、可持续发展。
其他文献
传统进料辊与原木接触面积较小,导致进料辊对原木造成木质损伤。针对此问题,提出一种基于双V附翼型负泊松比蜂窝结构进料辊,建立了力学分析模型,并分析了原木接触面积耦合关系机理,确定蜂窝胞元结构参数与原木接触面积的关系。本文的主要工作为:(1)通过林木采育机进料辊在伐木生产作业中的受承载分析,介绍了双V附翼型负泊松比蜂窝结构胞元在受Y方向载荷时其胞元壁的变形机理,建立了在Y方向上胞元关于等效应力的理论模
文章基于2015—2019年沪深A股上市公司数据,实证分析了真实盈余管理对投资效率影响,以及高管薪酬激励和高管股权激励在真实盈余管理对投资效率影响中的调节效果。结果表明:真实盈余管理降低了企业的投资效率,而高管薪酬激励和高管股权激励均能抑制真实盈余管理导致的非效率投资。进一步分析发现:相比真实盈余管理水平较低的企业,在真实盈余管理水平较高的企业中,高管薪酬激励和高管股权激励均能显著抑制真实盈余管理
近年来,机器学习技术的发展促进其在众多的现实任务中得以应用,学习系统对环境中未知因素的鲁棒性已成为其核心需求之一。本文关注机器学习中的“未知类”问题,即环境中可能存在学习者未知的类别。学习者不仅无法观测到这些类别的样例,甚至没有意识到它们可能存在。本文对此进行研究,主要取得了以下创新成果:1.提出了一种基于分布判别的未知类学习方法Eulac。该方法通过比较训练数据与环境数据特征分布的差异来判别环境
调频连续波激光雷达通过处理接收信号和发射信号之间的差拍频信号来得到目标的距离信息,且用于测量目标的距离和速度的性能与环境光条件无关,不需要额外的辅助光源提供照明。常用的调频连续波有正弦型、锯齿波、三角波等调制方式,其中三角波调制连续波可以在上升沿和下降沿阶段进行距离测量,并利用正负调频斜率来消除距离和速度信息的耦合,从而进行目标速度的测量。调频连续波激光雷达具有容易实现、结构相对简单、尺寸小、重量
人脸表情识别是人脸属性研究的重要领域之一,人脸表情识别的成果已经广泛应用于商业分析、安全驾驶、在线教育、智慧医疗等领域。因此,人脸表情识别的研究具有重大的意义。但是,传统的人脸表情识别算法需要手工设计特征提取方法,这导致特征的代表性不够、模型泛化能力差。其次,基于深度学习的人脸表情识别算法则主要提取图像的深层特征而忽略了图像的浅层特征和中层特征。而且,目前的表情识别数据集大部分是小型数据集,不足以
随着移动互联网技术的飞速发展,网络平台上的信息量呈现指数级增长,特别是自疫情爆发以来,以到店为主的线下消费场景受到重创,人们的消费观念逐渐向更为便捷的线上消费转变。绝大部分互联网公司为捕捉用户消费倾向,提高企业经济效益,往往会在用户终端植入交互式推荐的元素,然而,对于推荐决策的核心——推荐模型,业界缺乏一种完备且高效的管理与监控工具,以应对模型多终端上线的场景或规避模型上线后效果未达预期所带来的风