摘 要
“直播”无疑是2020年新冠疫情爆发以来最火也最重要的社会话题之一。就商业领域而言，疫情的到来骤然打乱了传统的商业模式，电商直播对于产品销售和品牌推广的重要性凸显，更成为疫情影响下拉动国内消费的一大动力，这也是笔者关注电商直播营销传播模式的最主要原因。
近年来，虽然已有一些学者对电商直播的现象进行了讨论，但大多止于无数据支撑的分析或对经典理论模型的验证，对电商直播这一新兴营销传播模式的探索还不够“接地气”、不够深入。因此，笔者基于对电商直播和传播等领域文献的梳理，主要通过非参与式观察法、深度访谈法、和参与式观察法等质性研究方法，结合案例分析方法，以淘宝直播为例对电商直播营销传播模式进行探索。
深度访谈法是本研究最重要的研究方法。笔者首先通过非参与式观察对淘宝直播的营销传播要素进行全面客观地了解和认识，为深度访谈做好充分准备，随后展开深度访谈收集原始数据资料直至理论饱和。期间，笔者通过运用扎根理论的三级编码分析体系对访谈资料进行编码和分析，结合参与式观察做理论推断，最终探索性地建构了电商直播营销传播模式模型，并对模型范畴和关系进行了详尽的阐释。
具体来说，在电商直播营销传播模式中，主播因素、直播内容和方式因素、以及其他观众因素这3个关键主范畴通过影响消费者内在感知最终影响消费者行为反应。此外，主范畴消费者因素对影响路径的前半和后半路径起调节效应。其中，1）主播因素包括主播形象和品质、主播能力、直播间内部互动和观众互动4个范畴；2）直播内容和方式因素包括产品讲解、产品价格优势、产品稀缺性、产品来源和渠道、新产品、场景布置和产品展示方式7个范畴；3）其他观众因素包括讨论区线索、讨论区外线索和直播间外社交3个范畴；4）内在感知包括对主播的态度和评价、顾客感知价值、感知风险和情绪心理4个范畴；5）行为反应包括光顾意愿、购买意愿和购买决策3个范畴；6）消费者因素包括直播观看动机、从众倾向、消费者涉入度和已有品牌和产品知识4个范畴。
本研究得到的电商直播营销传播模式模型不仅对进一步深入研究提出了理论思考，具有重要理论意义，也为希望通过电商直播来提升品牌影响力和带货的企业提供了管理启示和实践指导，同时对电商直播平台方和消费者也有一定的参考价值，具有重要的现实意义。
关键词： 电商直播，营销传播，扎根理论。
ABSTRACT
"Live streaming" is undoubtedly one of the hottest and most important social topics in China after the outbreak of the COVID-19. In the business field, the spread of thedisease suddenly disrupted the traditional business model, e-commerce live streaming has become one of the important ways for businesses to affect consumers. Besides, it isalso changing people’s consumption habits and needs and helping to promote Chinese consumption under the COVID-19 disruption. The importance of e-commerce livestreaming for product sales and brand promotion is prominent, which is also the main reason why this study focuses on the marketing communication model of e-commercelive streaming.
In recent years, although some scholars have discussed the phenomenon of e-commerce live streaming, most of their studies were analysis without data support or verificationof classical theoretical model. The exploration of this new mode of marketing communication is not grounding and deep enough. Therefore, based on the literaturereview of e-commerce live streaming and marketing communication, this study mainly uses qualitative research methods such as non-participatory observation, in-depthinterview, and participatory observation, combined with case analysis methods, and takes Taobao live and its users as an example to explore the marketing communicationmodel of e-commerce live streaming.
In-depth interview is the most important research method in this study. Before that, non-participatory observation was launched to have a comprehensive and objectiveunderstanding of the communication elements of Taobao live, so as to be well prepared for following research. Then, in-depth interviews were carried out to collect primarydata until the theory is saturated. During this period, the interview data is also under encoding and analysis following the three-level coding system based on grounded theory. Finally, combined with the participatory observation results, the marketing communication model of e-commerce live streaming was construct exploratively and the scope and relationship of which were explained in detail.
Specifically, in the marketing communication model of e-commerce live streaming, broadcaster factor, live streaming content factor, and other audience factor ultimatelyaffect the behavior response of consumers indirectly via cognitive and affective factors of consumers. In addition, the consumer factor moderates the first half and the secondhalf of the impact path. Among them, 1) broadcaster factor includes 4 categories: the appearance and characters of the broadcaster, the capacity of the broadcaster, in-live-studio interactions, and audience interactions; 2) live streaming content factor includes 7 categories: product explanation, product price concessions, product scarcity, productsource and channel, new product, scene layout and product display mode; 3) other audience factor includes 3 categories the in-chat-window clues, out-of-chat-windowclues, out-of-live-streaming-app social activities; 4) cognitive and affective factor includes 4 categories: the attitude and evaluation to the broadcaster, the customer perceived value, perceived risk, and emotions and psychology; 5) behavioral response includes 3 categories: patronage intention, purchase intention, and purchase decision; 6) consumer factor includes 4 categories: motivation, conformity tendency, involvement, and prior brand and product knowledge.
This study is the first exploratory study that construct the marketing communication model of e-commerce live streaming, which is not only of great theoretical significanceby adding to e-commerce live streaming research and putting forward theoretical thinking for further in-depth study, but also of important managerial significance. Onthe one hand, it could provide managerial enlightenment and practical guidance for enterprises who want to enhance brand influence and boost product sales through e-commerce live streaming, on the other hand, this study could also benefit e-commerce platforms and consumers.
Keywords: E-commerce Live Streaming, Marketing Communication, Grounded theory。
1、 绪论
本章为本研究绪论，首先介绍了本研究的选题背景，其次阐释了本研究的理论和实践意义，随后介绍了本研究的研究内容，同时简要描述了研究设计的思路和主要应用的研究方法，随后介绍了本研究的创新之处，最后，介绍本文的章节结构安排和研究框架。
1.1、研究背景。
1.1.1、直播爆发。
2016年以来，随着移动网络和智能手机在中国的全面普及，直播这一新型传播形式经历了爆发式增长，逐渐成为人们的一种生活方式。直播从多方面改变了传统的传播（成也和王锐，2017）：形式上，由传统图文、录制音视频变为直播的实时视频；内容上，直播可以传递的信息类型更加多元；从商业模式来看，改变了商家与顾客、生产者与消费者之间的沟通方式。
近年来，技术、政策、商业环境等外部条件逐渐成熟，直播行业进一步稳定发展。中国互联网络信息中心（2019）发布的《第44次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2019年6月，我国网络直播观看用户人数已达4.33亿，超过互联网用户总量的一半。
2020年初，线下生活，如消费、教育、工作等，受疫情影响基本停滞，直播再一次进入大众视野，更加全方位地渗透入各行各业，如电商直播、直播课堂、直播疫情防控新闻发布会、火神山、雷神山医院建设直播等。疫情在一定程度上进一步推动了直播的发展，也促使许多传统行业加速焕发了新的活力。
1.1.2、电商直播的兴起。
2016年也是电商直播作为一种新型营销传播模式发展最迅速的一年。自2016年以来，电商平台逐渐开始看重直播的盈利能力，纷纷布局“直播+电商”新模式，将直播页面与购物页面以简单操作相互链接，以求借助直播的优势带动电商和数字经济领域的发展（黄楚新和郑智文，2020；姜智彬和郭钦颖，2020；徐鹏举，2017；赵冬玲，2018）。
直播为传统电商和社交电商提供了新的营销传播模式：主播将有相同喜好的观众，即消费者，聚集在直播间中，消费者在观看直播的同时就可以点击直播间显示的链接直接购买商品，同时还可以实现消费者与消费者之间、消费者与主播或商家之间的实时互动，为消费者提供了更多实体店或普通网购不同的购物体验（刘兵，2018）。同时，主播在电商直播中通过对商品的试用等形式为消费者提供品牌介绍和商品展示，品牌信息、商品的特点、用法、价格等所有信息须臾之间便可以传递给感兴趣的消费者，进而影响和推动他们的购买决策过程，为传统电商创造了新的接触点（Zheng，2018；谢莹等，2019）。以2016年3月上线的淘宝直播为例，2019年“618”期间，淘宝直播带动了近130亿元的销售额，开播商家数同比增长约120%，开播场次同比增长150%；“双11”当日，淘宝直播间销售额达约200亿（徐蕾，2019）。
1.1.3、淘宝直播的爆发式增长。
自2016年淘宝直播开始投入运营并体现出其商业价值以来，其他国内外电商平台也开始探索这一新营销传播模式，如2019年开始运营的Amazon Live（美国）和Bul Bul（印度）等。然而从成交总额（GMV）和顾客满意度等来看，淘宝直播依然是中国乃至世界上最大的电商直播平台（智研咨询，2019）。《2020淘宝直播新经济报告》指出，2019年是淘宝直播全方位爆发式增长的一年，其直播成交量、开播账号数量、日均展示商品数量、日均观看用户数量、观众日均观看时长等增长幅度均超过100%，是近年来增长速度最快的电商形式。
2020年以来，淘宝直播规模受疫情影响急速增长，2月开始使用淘宝直播的商家数约达1月的8倍（淘榜单，2020）。此外，笔者也通过与身边淘宝直播用户的沟通以及对相关评论文章和研究文献的查阅等，对淘宝直播产生了极大的兴趣。为什么淘宝直播能如此“带货”？电商直播这一营销传播模式对消费者的影响路径如何？
因此，本文将以电商直播平台及其用户为研究对象，基于经典的传播理论，结合研究，厘清电商直播营销传播模式的要素、流程和版式，并通过深度访谈等质性研究方法，进而从各个部分全面探讨电商直播营销传播模式，并深入分析电商直播对消费者产生的影响，即营销传播效果，以及影响路径。
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1.2、 研究意义
1.2.1、 理论意义.
1.2.2 、实践意义.
1.3 、研究内容.
1.4 、研究思路和方法.
1.4.1、 研究思路.
1.4.2 、研究方法.
1.5 、研究创新.
1.6、研究框架.
2、文献综述
2.1 、电商直播.
2.1.1、电商直播领域相关讨论.
2.1.2 、电商直播领域的理论发展
2.1.3、电商直播在本研究中的概念界定
2.2、传播与营销传播
3、研究设计
3.1、研究设计依据和概述.
3.2、非参与式观察.
3.3、深度访.谈.
3.2.1、访谈提纲.
3.2.2、访谈对象纳入标准.
3.2.3、抽样方法
3.2.4、访谈对象.况.
3.4、参与式观察
4、电商直播营销传播要素解构
4.1、主要传播主体和次要传播主体.
4.2、传播内容和媒介
4.3 、噪音.
4.4、传播受众.
4.5、营销传播效果和反馈.
4.6、电商直播营销传播版式和流程.
5、基于扎根理论的深度访谈数据编码和理论建构.
5.1、访谈资料的初步整理.
5.2、数据编码和分析.
5.2.1、开放式编码.
5.2.2、主轴编码.
5.2.3、选择性编码与模型建构.
5.3、理论饱和检验.
6、电商直播营销传播模式模型阐释.
6.1 、电商直播营销传播效果
6.1.1、 消费者行为反应.
6.1.2 、消费者内在感知的中介效应.
6.2、电商直播营销传播效果的影响因素.
6.2.1、 主播.
6.2.2、 直播内容和方式.
6.2.3、电商直播平台内外的其.观.
6.3、消费者因素的调节效应.
6.3.1、 直播观看动机
6.3.2、从众倾向 .
6.3.3 、消费者涉入度.
6.3.4、品牌认可度、熟悉程度和已有产品知识.
7、结论与展望
7.1、研究的主要结论与理论.献
7.1.1、电商直播营销传播模式的构成要素
7.1.2 、电商直播营销传播模式模型
7.2、实践建议和启示
7.3、局限性与未来的研究方向。
在得到本研究结论的过程中，虽然笔者已对国内外已有的与电商直播相关的重要文献进行了梳理，也花大量的时间和精力应用多种研究方法和理论展开了质性研究与分析，但电商直播是近年来才得到快速发展的实践领域，与之相关的学术研究数量和范畴有限，同时由于研究条件等的限制，本研究仍然存在一些不足之处，有待后续研究的进一步探索。下面将具体阐述首先，由于人力资源的限制，本研究在研究对象样本选取上有一定的局限性。
第一，本研究在综合考虑我国各电商直播平台特性、功能和规模的基础上，选择了淘宝直播作为研究开展的平台，各研究方法的研究对象也仅限于淘宝直播用户；第二，本研究深度访谈仅选取了12名淘宝直播用户作为样本，样本数量较小。虽然本研究在前文已经解释过选取淘宝直播作为案例研究以及这12名受访者代表本研究对象样本的可行性，但本研究并不能完全排除上述两点样本的局限性影响本研究结果的普适性的可能。因此，后续研究可以选取其他电商直播平台观众作为研究对象，或进行跨平台的对比研究，进一步扩大样本选取的范围和数量。
其次，本研究得到的理论模型可能存在一定的局限性。本研究主要得到了主播因素、直播内容和方式因素、电商直播平台内外其它观众因素这三个方面的14个范畴作为外界刺激因素、包含4个范畴的内在感知作为中介因素、包含3个范畴的行为反应作为最终影响因素、以及包含4个范畴的消费者因素作为调节变量，并厘清了各范畴间关系、建构了理论模型，虽然在研究中达到了理论饱和，但本研究并不排除其他概念、范畴、关系出现的可能性。如，由于样本的限制，本研究得到的4个消费者因素也许并不是具有调节效应的全部因素，一些人口统计变量的调节作用可能在更大范围的研究中才能显现出来。因此，后续研究可以通过进一步的质性研究等对电商直播营销传播模式进行深入探索。
最后，从历史发展纵向的角度来说，本研究得到的理论模型也具有一定局限性。因为在科技发展日新月异的今天，电商直播平台也处于动态变化和变革中，电商直播用户作为消费者，其内在感知和行为也并不是一成不变的。即便是在本研究进行的这数月间，淘宝直播的内容和形式就已经出现了许多难以预料的变化，如出现了真人辅助虚拟偶像跨界电商直播等现象。这些变化可能改变电商直播营销传播模式的概念、范畴和相关关系，形成新的影响路径。因此，后续研究可以持续关注电商直播营销传播模式的新变化。
参考文献
