《網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶購買意愿的影響實(shí)證探究》16000字（論文）

網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶購買意愿的影響實(shí)證研究摘要隨著時(shí)代的不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)也達(dá)到了一個(gè)新的高度，許多新興行業(yè)深受其影響，網(wǎng)紅直播帶貨便是基于這一時(shí)代大背景下應(yīng)運(yùn)而生。目前，網(wǎng)紅直播帶貨經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)方興未艾，多方面的因素都會影響該行業(yè)的走向，而其中起決定性的因素當(dāng)屬網(wǎng)紅帶貨平臺的服務(wù)質(zhì)量。毫無疑問的是，網(wǎng)紅帶貨平臺的服務(wù)質(zhì)量的高低將直接影響用戶的購買意愿。本文基于此，以網(wǎng)紅帶貨平臺的服務(wù)質(zhì)量為研究對象，深入研究直播平臺服務(wù)質(zhì)量如何通過感知可靠性來影響用戶購買意愿，為平臺提高服務(wù)質(zhì)量提供有效途徑，從而加強(qiáng)用戶的購買意愿。本文采取文獻(xiàn)闡明和實(shí)證分析相結(jié)合的方法，將提高網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量著手點(diǎn)細(xì)分為：易操作性、響應(yīng)性、過程管理、用戶權(quán)益保障，并以感知可靠性為中介變量，構(gòu)建出“網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶購買意愿的影響研究”的理論模型，經(jīng)數(shù)據(jù)收集并對其進(jìn)行分析，結(jié)果證實(shí)網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量的各因素會對用戶購買意愿產(chǎn)生影響。關(guān)鍵詞：網(wǎng)紅帶貨平臺，服務(wù)質(zhì)量，感知可靠性，購買意愿目錄TOC\o"1-2"\h\u中英文5509摘要 I15535一、引言 17469（一）研究背景 129745（二）研究意義 122110（三）研究方法與創(chuàng)新之處 218456（四）研究內(nèi)容與框架 290二、文獻(xiàn)綜述 527825（一）相關(guān)概念界定 528674（二）網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶購買意愿的影響 513822（三）網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量通過感知可靠性對用戶購買意愿的影響 614700三、研究假設(shè)與理論模型構(gòu)建 68046（一）網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量各因素對用戶購買意愿影響及假設(shè) 62868（二）網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量各因素對用戶感知可靠性的影響及假設(shè) 725198（三）感知可靠性對用戶購買意愿的影響及假設(shè) 829006（四）感知可靠性的中介作用及假設(shè) 86773（五）理論模型的建立 89054四、問卷設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)收集 910869（一）問卷設(shè)計(jì) 925319（二）數(shù)據(jù)收集 930428五、假設(shè)檢驗(yàn)和實(shí)證分析 1320427（一）網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量與感知可靠性、用戶購買意愿之間關(guān)系分析 1324710（二）感知可靠性的中介作用檢驗(yàn) 163569六、結(jié)果分析和對策建議 174171（一）結(jié)果分析 1711542（二）對策建議 1824603七、研究不足與展望 183081（一）研究不足 1821948（二）研究展望 1931459參考文獻(xiàn) 201183附錄 22一、引言研究背景 隨著“互聯(lián)網(wǎng)＋”、大數(shù)據(jù)的時(shí)代的來臨，直播電商日益發(fā)展壯大，網(wǎng)絡(luò)直播的發(fā)展如火如荼，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展打破了時(shí)空界限，主播用最簡單設(shè)備如：手機(jī)，在家即可實(shí)現(xiàn)直播打游戲、或者直播唱歌、直播個(gè)人才能，甚至是直播賣貨。而其中最引人注目的當(dāng)屬網(wǎng)紅直播帶貨，大部分的網(wǎng)民也熱衷于在自己喜歡的網(wǎng)紅直播間進(jìn)行購物，享受著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展帶來的紅利。據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)調(diào)查REF_Ref28774\r\h[1]，截至2020年12月，我國網(wǎng)絡(luò)直播用戶規(guī)模達(dá)6.17億，較2020年3月增長5703萬，占網(wǎng)民整體的62.4%。隨著疫情期間防控意識的提升，用戶養(yǎng)成足不出戶即可完成購物的習(xí)慣，那么這一行為就需要借助線上平臺，近年來，在網(wǎng)紅主播直播間下單購買已經(jīng)成為了一種用戶喜愛的新興購物方式。觀看直播進(jìn)行購物的用戶規(guī)模正在不斷擴(kuò)大，許多短視頻app與電商平臺躍躍欲試，試圖抓住這無限商機(jī)，而一個(gè)直播平臺的服務(wù)質(zhì)量（包括操作流程是否簡單易懂，服務(wù)的響應(yīng)是否及時(shí)，平臺過程管理是否嚴(yán)格，用戶權(quán)益保障是否到位）往往會影響每一個(gè)觀看直播用戶的購買意愿。觀看網(wǎng)絡(luò)直播并進(jìn)行購物的用戶數(shù)不斷增加已成為一種趨勢，平臺與平臺之間存在著激烈的競爭，平臺為了提高直播帶貨的銷量，需要高度重視自己平臺的服務(wù)質(zhì)量水平。因此，研究網(wǎng)紅帶貨平臺的服務(wù)質(zhì)量與用戶購買意愿之間的關(guān)系有著非同凡響的意義。研究意義 1.理論意義通過對網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶購買意愿的影響研究，基于采取理論與實(shí)證相結(jié)合的方法上，深入研究網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量各變量是怎樣以感知可靠性為中介來影響用戶的購買意愿。本文基于上述觀點(diǎn)構(gòu)建理論模型，作出假設(shè)，并在不斷的調(diào)研與驗(yàn)證中得出相應(yīng)的結(jié)論，由此獲得了該領(lǐng)域的研究成果。2.現(xiàn)實(shí)意義如今，網(wǎng)絡(luò)直播帶貨以及用戶在直播間購物已經(jīng)成為了一種常態(tài)，加之各大短視頻app與電商平臺競爭激烈，如何吸引用戶在自家平臺觀看直播并進(jìn)行下單購買的行為就顯得至關(guān)重要，這便是探索網(wǎng)紅直播平臺的服務(wù)質(zhì)量與用戶的購買意愿之間關(guān)系的現(xiàn)實(shí)意義所在。不僅如此，本文所研究的成果還可以為各大平臺提高服務(wù)質(zhì)量提供一個(gè)新的切入點(diǎn)，使平臺在與其他平臺的競爭中占據(jù)有利的地位。研究方法與創(chuàng)新之處1.研究方法（1）文獻(xiàn)研究法本文針對所研究的對象，翻閱了大量相關(guān)資料，對網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量、感知可靠性、用戶購買意愿有關(guān)文獻(xiàn)以及期刊進(jìn)行研究。以此作出本文的有關(guān)假設(shè)并得出核心結(jié)論。（2）問卷調(diào)查法本文是通過問卷星平臺發(fā)放問卷來進(jìn)行調(diào)查，根據(jù)服務(wù)質(zhì)量的相關(guān)指標(biāo)、感知可靠性以及用戶購買意愿三個(gè)方面來提出與之有關(guān)的問題，經(jīng)過不斷的思考并進(jìn)行修改，最終得到一份較為完備的問卷，并通過鏈接分享的形式發(fā)放到不同的社交平臺上，等待參與者填寫好問卷后進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集。（3）因子分析法對問卷收集得來的有效數(shù)據(jù)，通過SPSS24.0對其進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)分析、信效度檢驗(yàn)、相關(guān)分析以及回歸分析，接著對本文所提出的假設(shè)實(shí)施驗(yàn)證并以此得到成立或不成立的相關(guān)結(jié)論。2.創(chuàng)新之處（1）本文研究的內(nèi)容是網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量，而平臺服務(wù)質(zhì)量是影響用戶購買意愿的重要因素。但是國內(nèi)對于網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量的研究少之又少，本文便是基于此進(jìn)行探索。（2）將感知可靠性作為中間變量，并且感知可靠性是用戶在直播平臺上進(jìn)行購物的最重要的心理變量，通過感知平臺服務(wù)質(zhì)量高低，就可以更加直觀的看出自變量與因變量的變化與聯(lián)系。（3）依照影響網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量的因素，將服務(wù)質(zhì)量細(xì)分為易操作性、響應(yīng)性、過程管理、用戶權(quán)益保障四個(gè)變量，將這些變量運(yùn)用在接下來的研究中，由此構(gòu)建出本文的理論模型。（四）研究內(nèi)容與框架 1.研究內(nèi)容本文將所研究的網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶購買意愿的影響分為七個(gè)部分：第一部分：引言。闡明本文所研究的對象與背景，以及研究的方法和本文的創(chuàng)新及亮點(diǎn)。第二部分：文獻(xiàn)綜述。從網(wǎng)紅帶貨平臺的服務(wù)質(zhì)量入手，在線翻閱了網(wǎng)紅帶貨直播、感知可靠性、平臺服務(wù)質(zhì)量、用戶購買意愿等相關(guān)的資料，講述了研究分析該論題的原因，闡述了這三者之間的關(guān)系。第三部分：猜想假設(shè)與構(gòu)建理論模型。以當(dāng)前現(xiàn)有的研究理論為研究依據(jù)，自變量為網(wǎng)紅直播平臺服務(wù)質(zhì)量的易操作性、響應(yīng)性、過程管理、用戶權(quán)益保障，因變量為用戶的購買意愿，中介變量為感知可靠性，由此提出假設(shè)，并在服務(wù)質(zhì)量采用模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建本文的模型。第四部分：問卷調(diào)查與數(shù)據(jù)分析。根據(jù)網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量細(xì)分出各個(gè)不同的變量，在問卷星上制作問卷，采用了Likert量表，在通過不斷的調(diào)整，得到一份相對來說較為完備的問卷，并將問卷發(fā)放到各大社交平臺上，等待參與者填寫問卷后進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集，最終經(jīng)過SPSS24.0進(jìn)行一系列的分析與研究。第五部分：假設(shè)檢驗(yàn)與實(shí)證分析。通過SPSS24.0對網(wǎng)紅直播平臺服務(wù)質(zhì)量的各個(gè)不同因素、感知可靠性、用戶的購買意愿這三個(gè)的關(guān)系進(jìn)行分析研究，對提出的假設(shè)進(jìn)行校驗(yàn)證明。第六部分：分析實(shí)證研究結(jié)論、提出對策與建議。在分析實(shí)證結(jié)束后，開始研究結(jié)論，并對網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量的提高提出與之相對應(yīng)的對策和建議。第七部分：研究的不足與未來的展望。論述本文在研究論證過程中存在的哪些不足，并對其提出相應(yīng)的解決對策，最后再對未來的研究進(jìn)行展望。網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶購買意愿的影響研究2.研究框架網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶購買意愿的影響研究相關(guān)的文獻(xiàn)的查找與研究究相關(guān)的文獻(xiàn)的查找與研究究猜想假設(shè)以及構(gòu)建理論模型猜想假設(shè)以及構(gòu)建理論模型調(diào)研問卷設(shè)計(jì)提出假設(shè)框架提煉影響因素調(diào)研問卷設(shè)計(jì)提出假設(shè)框架提煉影響因素樣本數(shù)據(jù)分析（信效度、描述性、相關(guān)分析）樣本數(shù)據(jù)分析（信效度、描述性、相關(guān)分析）網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶購買意愿網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶購買意愿影響的實(shí)證分析網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量感知可靠性的中介作用網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量感知可靠性的中介作用分析網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量各因素、感知可靠性和用戶購買意愿的之間的關(guān)系分析實(shí)證研究結(jié)論、提出對策與建議分析實(shí)證研究結(jié)論、提出對策與建議圖1網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶購買意愿的研究框架二、文獻(xiàn)綜述 （一）相關(guān)概念界定 直播帶貨作為互聯(lián)網(wǎng)新經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài)。尤其2020年以來，許多行業(yè)生產(chǎn)和消費(fèi)受到新冠肺炎疫情影響，直播電商因其特殊優(yōu)勢呈現(xiàn)爆發(fā)式增長?！熬W(wǎng)紅帶貨直播”一詞已經(jīng)出現(xiàn)了有一段時(shí)間，不同的學(xué)者對網(wǎng)紅帶貨直播有著不同的見解。高金城（2021）REF_Ref20688\r\h[2]認(rèn)為網(wǎng)紅直播帶貨是過去電視購物的翻版，它是經(jīng)過互動(dòng)交流的方式來進(jìn)行商品的交易，是一種發(fā)展的新模式；鄧若蕾(2021)REF_Ref21423\r\h[3]認(rèn)為網(wǎng)紅帶貨直播不但擴(kuò)大了信息交流的范圍，還幫助企業(yè)進(jìn)行營銷提供了新的方式。如今，網(wǎng)紅帶貨直播已經(jīng)是新媒體進(jìn)行營銷工作的一種主流方式，而網(wǎng)紅帶貨直播的平臺正是網(wǎng)紅進(jìn)行其工作的場所，是新型營銷的一種載體，也是各大企業(yè)開展?fàn)I銷活動(dòng)進(jìn)行銷售商品的重要合作伙伴。服務(wù)質(zhì)量是指平臺提供的服務(wù)水平與服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)之間的差異程度，如果服務(wù)水平超過服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，則稱平臺的服務(wù)質(zhì)量高，反之則低。曹振祥、儲節(jié)旺、李茂勝和王修玲（2021）REF_Ref23503\r\h[4]認(rèn)為平臺的服務(wù)質(zhì)量影響消費(fèi)者的購買意愿和滿意程度，進(jìn)而會影響平臺未來的發(fā)展趨勢；本文認(rèn)為一個(gè)網(wǎng)紅直播平臺的服務(wù)質(zhì)量的高低，會直接影響到用戶對于該平臺的喜愛程度以及信任程度，若用戶在平臺上有過一次不佳的消費(fèi)體驗(yàn)，將很難使消費(fèi)者在該平臺進(jìn)行二次購物，其造成用戶的心理隔閡是十分難以消除的。因此，提高平臺的服務(wù)質(zhì)量尤為重要。感知可靠性是提高用戶的購買意愿，做出購買商品舉動(dòng)的重要心理變量。蔡愛麗（2021）REF_Ref27804\r\h[5]認(rèn)為感知可靠性是用戶對商品或者平臺的服務(wù)感受，是用戶在還未購買商品前結(jié)合自身的認(rèn)知的心理判斷；J.D.Power（2016）REF_Ref28457\r\h[6]認(rèn)為感知可靠性對于用戶的購買意愿具有著重大的影響，可靠性實(shí)際上已經(jīng)變成了購買商品和放棄商品的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素；本文認(rèn)為感知可靠性是決定用戶有沒有產(chǎn)生購買行為的最終影響因素，用戶感知平臺的可靠性越高，平臺的信譽(yù)度就會越高，購買意愿自然而然也就越高，反之則相反。購買意愿指的是用戶根據(jù)自身的意愿購買特定商品的概率高低。寧歡、趙錦華和朱潘研究（2020）REF_Ref19629\r\h[7]探討出影響電商平臺的用戶購買意愿相關(guān)因素，并指出用戶感知平臺的易用性、有用性越強(qiáng)，購買意愿就越強(qiáng)；RuixueZhang（2020）REF_Ref28926\r\h[8]運(yùn)用了大數(shù)據(jù)技術(shù)手段，分析并預(yù)測出用戶購買意愿的模型，讓企業(yè)能夠據(jù)此更好了解用戶的需求，并制定相應(yīng)的營銷目標(biāo)；許曉曉（2021）REF_Ref31055\r\h[9]認(rèn)為用戶的購買意愿是指用戶在進(jìn)行線上購物時(shí)的優(yōu)質(zhì)評價(jià)以及購買傾向。（二）網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶購買意愿的影響 當(dāng)前，對于網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量的研究，很多相關(guān)的文獻(xiàn)研究的結(jié)果表明了網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量與用戶的購買意愿兩者呈正相關(guān)的關(guān)系。當(dāng)然，不同的學(xué)者從不同的方向去研究和探討。李婧寧和武邦濤（2017）REF_Ref1805\r\h[10]通過對平臺的易用性、安全性、響應(yīng)性、視覺吸引等維度對服務(wù)質(zhì)量的測量，均得出了服務(wù)質(zhì)量對用戶購買意愿的積極影響；鄭小潔（2019）REF_Ref5998\r\h[11]通過假設(shè)檢驗(yàn)以及回歸的分析等方法，驗(yàn)證了服務(wù)質(zhì)量各因素對用戶購買意愿的積極影響；劉佳、鄒韻婕和劉澤溪（2019）REF_Ref8013\r\h[12]研究指出用戶感知服務(wù)質(zhì)量對用戶購買意愿有著顯著正向影響，在直播盛行的背景下，除商品質(zhì)量、功能特點(diǎn)等物化屬性外，用戶感知意識層面的服務(wù)質(zhì)量對用戶購買意愿也會產(chǎn)生作用。目前有較多的學(xué)者從網(wǎng)紅主播本身的特質(zhì)以及商家本身或者商品的品牌知名度來研究其對用戶購買意愿的影響，而比較少有學(xué)者從直播帶貨平臺的本身所具備的服務(wù)質(zhì)量來進(jìn)行深入研究其與用戶購買意愿的關(guān)系。因此，本文將通過易操作性、響應(yīng)性、過程管理、用戶權(quán)益保障來作為衡量平臺服務(wù)質(zhì)量的著手點(diǎn)，通過這四個(gè)著手點(diǎn)來進(jìn)一步研究其與用戶購買意愿之間的關(guān)系。（三）網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量通過感知可靠性對用戶購買意愿的影響在以往的許多研究中，均可以表明在探討網(wǎng)紅直播帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶購買意愿的影響這個(gè)論題上感知可靠性起著至關(guān)重要的作用。徐丹（2021）REF_Ref4412\r\h[13]認(rèn)為在提升服務(wù)質(zhì)量的過程中，要建立對客服工作人員的獎(jiǎng)懲機(jī)制，要做到賞罰分明，從而提高員工的工作積極性，進(jìn)而給用戶帶來更佳服務(wù)效果，以此來提高用戶對平臺的信任與依賴程度；馬艷玲（2021）REF_Ref4833\r\h[14]認(rèn)為提高電商平臺的配送服務(wù)質(zhì)量，有利于于平臺贏得用戶的滿意度；翟運(yùn)開、張然和李穎（2021）REF_Ref5303\r\h[15]等人認(rèn)為要滿足用戶的服務(wù)質(zhì)量需求，可以從加強(qiáng)商品審核，優(yōu)化交易界面，提高售后服務(wù)等方面入手完善各個(gè)運(yùn)營環(huán)節(jié)，以提高用戶對平臺的可靠性認(rèn)知?；诖耍疚恼J(rèn)為在網(wǎng)紅直播帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶購買意愿的影響研究中，感知可靠性以中介的身份起到了至關(guān)重要的作用。綜上所述，為了深入的研究網(wǎng)紅直播帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶購買意愿的影響，本文以網(wǎng)紅直播帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量為自變量，用戶的購買意愿為因變量，將感知可靠性設(shè)為這兩者之間的中介變量，并把網(wǎng)紅帶貨直播平臺的服務(wù)質(zhì)量細(xì)分為以下四點(diǎn)，分別為易操作性、響應(yīng)性、過程管理、用戶權(quán)益保障，并研究四者對用戶購買意愿的影響，該研究將為平臺提高自身的服務(wù)質(zhì)量提供方向。通過了解影響用戶購買意愿的因素組成，進(jìn)而提高用戶的消費(fèi)體驗(yàn)以及平臺用戶忠誠度提供了有利的理論基礎(chǔ)，使得平臺在與其他同行之間進(jìn)行競爭時(shí)，擁有更獨(dú)特的優(yōu)勢，從而在行業(yè)中脫穎而出。三、研究假設(shè)與理論模型構(gòu)建（一）網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量各因素對用戶購買意愿影響及假設(shè)平臺服務(wù)質(zhì)量最重要的功能便是提高用戶對平臺的信任程度。當(dāng)用戶對平臺的服務(wù)質(zhì)量感到可靠時(shí)，會將該平臺作為觀看直播進(jìn)行購物的首選平臺，所以平臺服務(wù)質(zhì)量的高低影響著用戶的購買意愿。本文將平臺服務(wù)質(zhì)量分為易操作性、響應(yīng)性、過程管理、用戶權(quán)益保障這四個(gè)變量。在服務(wù)質(zhì)量的易操作性上，劉匯欣（2021）REF_Ref8457\r\h[16]指出軟件簡單易用會影響用戶對產(chǎn)品的購買欲望；崔娜（2020）REF_Ref8663\r\h[17]指出平臺的易用性是影響用戶的購買意向和購買行為的重要因素。在服務(wù)質(zhì)量的響應(yīng)性上，朱艷娜、何剛和張貴生（2021）REF_Ref8947\r\h[18]指出要提高平臺能夠迅速的對用戶的需求做出回應(yīng)的能力，從而提高用戶的購買意愿；曹海軍和李明（2021）REF_Ref9430\r\h[19]指出響應(yīng)性是指用戶對平臺響應(yīng)率的感知，平臺應(yīng)對于用戶提供的建議、請求，進(jìn)行及時(shí)的反饋及處理，響應(yīng)效率的高低是影響用戶購買意愿的一個(gè)重要因素。在服務(wù)質(zhì)量的過程管理上，陳慈慈（2021）REF_Ref9737\r\h[20]指出平臺要對在平臺上直播的網(wǎng)紅的活動(dòng)情況進(jìn)行常態(tài)化監(jiān)督管理，并積極的聽取直播觀眾的信息反饋來規(guī)范直播流程，直播質(zhì)量的高低對用戶的購買意愿起著重要的影響；岳鑫（2021）REF_Ref10008\r\h[21]指出要對直播帶貨中的虛假宣傳進(jìn)行技術(shù)監(jiān)督，要求主播要嚴(yán)格遵守《互聯(lián)網(wǎng)廣告管理暫行辦法》，高質(zhì)量產(chǎn)品的保證將大大提高用戶的購買意愿。在服務(wù)質(zhì)量的用戶權(quán)益保障上，徐廣展（2013）REF_Ref10909\r\h[22]指出平臺對用戶權(quán)益的保護(hù)是一個(gè)全面的工程，要建立起適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)交易的用戶權(quán)益保護(hù)體系，讓用戶的權(quán)益保障真正的落到實(shí)處，用戶的權(quán)益保障到位會提高用戶的幸福感和購買意愿。本文認(rèn)為保護(hù)用戶的權(quán)益，一方面會使用戶對平臺產(chǎn)生好感，從而影響到購買意愿，另一方面可以提升平臺的形象以及信譽(yù)。基于以上文獻(xiàn)的分析，提出以下假設(shè)：H1：網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量易操作性正向影響用戶購買意愿H2：網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量響應(yīng)性正向影響用戶購買意愿H3：網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量的過程管理正向影響用戶的購買意愿H4：網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量的用戶權(quán)益保障正向影響用戶購買意愿（二）網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量各因素對用戶感知可靠性的影響及假設(shè)用戶感知可靠性就是用戶在感受了平臺的服務(wù)質(zhì)量后，感知是否值得在該直播平臺進(jìn)行購物。在網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量的各因素中，蘇暢、周垚和袁曉芳（2021）REF_Ref11804\r\h[23]指出優(yōu)化平臺購物時(shí)的操作流程，減少用戶在購物時(shí)的不必要操作，用戶感知該平臺的可靠性越強(qiáng)。華偉（2020）REF_Ref12395\r\h[24]指出響應(yīng)性是指平臺是否對用戶的要求或者疑問迅速切實(shí)地做出反應(yīng)，平臺應(yīng)更加注重維系與用戶之間的關(guān)系，以此來提高用戶的感知可靠性。黃淼（2021）REF_Ref13982\r\h[25]指出各直播平臺應(yīng)共同構(gòu)建行業(yè)規(guī)則，提高主播，商家入駐門檻，以此來提高產(chǎn)品質(zhì)量，產(chǎn)品的質(zhì)量越高，用戶感知到的可靠性便越強(qiáng)。趙經(jīng)緯（2011）REF_Ref14041\r\h[26]指出提高用戶體驗(yàn)應(yīng)當(dāng)以保障用戶的權(quán)益為前提，而用戶體驗(yàn)的好壞直接影響著用戶對該平臺的可靠性認(rèn)知?；谝陨衔墨I(xiàn)的分析，提出以下假設(shè)：H5：網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量易操作性正向影響用戶感知可靠性H6：網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量響應(yīng)性正向影響用戶感知可靠性H7：網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量的過程管理正向影響用戶感知可靠性H8：網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量的用戶權(quán)益保障正向影響用戶感知可靠性（三）感知可靠性對用戶購買意愿的影響及假設(shè) 王月輝、劉爽（2021）REF_Ref32526\r\h[27]等人認(rèn)為可靠性是電商平臺在為用戶提供咨詢、選購以及配送服務(wù)時(shí)有效地履行承諾，進(jìn)而提高用戶對平臺的可信度，從而來提高顧客的購買意愿；周方舟（2019）REF_Ref14178\r\h[28]認(rèn)為感知可靠性顯著影響著用戶的購買意愿，建議平臺加強(qiáng)傳播雙方關(guān)系強(qiáng)度。本文認(rèn)為平臺若將可靠性貫徹到平臺的服務(wù)流程以及運(yùn)作流程中，并有側(cè)重的研究影響感知可靠性的相關(guān)因素，就能使平臺迅速的提升用戶心目中的可靠程度，進(jìn)而增強(qiáng)了用戶的認(rèn)可度以及忠誠度，從而大大提高用戶的購買意愿。基于現(xiàn)有文獻(xiàn)分析再加上本文觀點(diǎn)一致認(rèn)為一旦用戶對網(wǎng)紅直播帶貨平臺產(chǎn)生感知可靠性，用戶就會產(chǎn)生在這個(gè)平臺進(jìn)行購物的想法，一般感知可靠性越高，用戶購買意愿就越強(qiáng)，基于以上分析，本文提出以下假設(shè)：H9:感知可靠性正向影響用戶購買意愿（四）感知可靠性的中介作用及假設(shè)郭文月（2019）REF_Ref14305\r\h[29]指出了網(wǎng)購平臺上顧客購買評價(jià)的各個(gè)影響因素以感知可靠性為中介對顧客的購買決策起到正向的影響作用；盧雨芳（2018）REF_Ref20647\r\h[30]研究結(jié)果顯示顧客信任在顧客體驗(yàn)與交叉購買意向中發(fā)揮中介效應(yīng)，且顧客信任對交叉購買各維度有正向影響。本文認(rèn)為在影響用戶感知可靠性因素中，平臺的易操作性、響應(yīng)性、過程管理和用戶權(quán)益保障是主要的影響因素，并且這四種因素還分別對用戶購買意愿產(chǎn)生正向影響，接著以感知可靠性為中介，進(jìn)而再次影響用戶的購買意愿。因此，本文提出以下假設(shè):H10：感知可靠性在易操作性對用戶購買意愿的影響中起到中介作用H11：感知可靠性在響應(yīng)性對用戶購買意愿的影響中起到中介作用H12：感知可靠性在過程管理中對用戶購買意愿的影響中起到中介作用H13：感知可靠性在用戶權(quán)益保障中對于用戶購買意愿的影響中起到中介作用（五）理論模型的建立 本文從用戶對網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量的重要性出發(fā)，通過對服務(wù)質(zhì)量各因素、感知可靠性、用戶購買意愿有關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行研究分析，并將感知可靠性看作是網(wǎng)紅直播帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量的各因素與用戶購買意愿之間的中間變量，同時(shí)構(gòu)建了網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶購買意愿的影響研究理論模型如下：網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量易操作性響應(yīng)性過程管理用戶權(quán)益保障感知可靠性用戶購買意愿圖2網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶購買意愿的影響研究理論模型四、問卷設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)收集 （一）問卷設(shè)計(jì) 1.量表設(shè)計(jì)此份問卷主要是為了收集用戶對網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量各個(gè)影響因素、感知可靠性、購買意愿的看法，然后對這些變量進(jìn)行量化處理，通過Likert量表將每個(gè)題項(xiàng)分為五個(gè)量度，1表示非常不同意，以此類推5表示非常同意。2.調(diào)查對象根據(jù)本文所研究的內(nèi)容，將問卷的調(diào)查對象瞄準(zhǔn)于曾在網(wǎng)紅直播間購買過商品的人群。3.問卷設(shè)計(jì)本文的問卷主要通過問卷星平臺進(jìn)行設(shè)計(jì)，針對本文所研究的假設(shè)設(shè)置相對應(yīng)的題項(xiàng)，為了獲得良好的信度和效度，先開展一次小型的預(yù)調(diào)查后，再進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，最終得到一份相對可信完備的問卷。此問卷共有26題，詳細(xì)內(nèi)容見附錄。（二）數(shù)據(jù)收集當(dāng)最終的問卷設(shè)計(jì)好后，通過問卷星平臺進(jìn)行發(fā)布，并以鏈接、二維碼等形式轉(zhuǎn)發(fā)到相應(yīng)的社交平臺上，從2021年7月25日到7月27日，歷時(shí)三天共收集到了373份問卷，依據(jù)選項(xiàng)設(shè)置（不曾在網(wǎng)紅直播間購買過商品）、填寫問卷的歷時(shí)極短，剔除無效問卷80份，得到293份有效問卷，有效率為78.56%,對數(shù)據(jù)的分析與處理采用的是SPSS24.0。1.描述性統(tǒng)計(jì)分析樣本數(shù)據(jù)性別統(tǒng)計(jì)結(jié)果從本文收集樣本數(shù)據(jù)的性別情況來看，如表1所示，男（37.2%），女（62.1%），由此可以得出在網(wǎng)紅直播間購物過的女性會多于男性。表SEQ表\*ARABIC1性別統(tǒng)計(jì)頻數(shù)百分比（%）有效百分比（%）累計(jì)百分比（%）有效男11137.937.937.9女18262.162.1100.0總計(jì)293100.0100.0樣本數(shù)據(jù)年齡統(tǒng)計(jì)結(jié)果從本文收集樣本數(shù)據(jù)的年齡情況來看，如表2所示，可以得出曾在直播間進(jìn)行消費(fèi)主要群體是分布18-31歲之間，由此可以得出年輕群體對新興行業(yè)的投入有較多支持，成為主要的這一行業(yè)消費(fèi)主力軍。表SEQ表\*ARABIC2年齡統(tǒng)計(jì)頻數(shù)百分比（%）有效百分比（%）累計(jì)百分比（%）有效18歲以下248.28.28.218-24歲17058.058.066.225-31歲6321.521.587.732-41歲258.58.596.241歲以上113.83.8100.0總計(jì)293100.0100.0樣本數(shù)據(jù)學(xué)歷統(tǒng)計(jì)結(jié)果從本文收集樣本數(shù)據(jù)的學(xué)歷情況來看，如表3所示，高中及以下（9.2%），大專（18.8%）,本科（59.4%），研究生及以上（12.6%），不難發(fā)現(xiàn)學(xué)歷中是本科與大專的群體居多。表SEQ表\*ARABIC3學(xué)歷統(tǒng)計(jì)頻數(shù)百分比（%）有效百分比（%）累計(jì)百分比（%）有效高中及以下279.29.29.2大專5518.818.828.0本科17459.459.487.4研究生及以上3712.612.6100.0總計(jì)293100.0100.0樣本數(shù)據(jù)職業(yè)統(tǒng)計(jì)結(jié)果從本文收集樣本數(shù)據(jù)的職業(yè)情況來看，如表4所示，學(xué)生（50.9%），事業(yè)單位（21.2%），企業(yè)（16.4%），個(gè)體經(jīng)營者（5.8%），其他（5.8%），發(fā)現(xiàn)學(xué)生群體占比超過一半，由此可以得出年輕群體占據(jù)主要的消費(fèi)群體。表SEQ表\*ARABIC4職業(yè)統(tǒng)計(jì)頻數(shù)百分比（%）有效百分比（%）累計(jì)百分比（%）有效學(xué)生14950.950.950.9事業(yè)單位6221.221.272.0企業(yè)4816.416.488.4個(gè)體經(jīng)營者175.85.894.2其他175.85.8100.0總計(jì)293100.0100.0樣本數(shù)據(jù)直播間購物頻率統(tǒng)計(jì)結(jié)果從本文收集樣本數(shù)據(jù)的直播間購物頻率情況來看，如表5所示，一周1次（5.8%），半個(gè)月1次（21.5%%），一個(gè)月1—2次（26.3%），沒有確定時(shí)間，有需要再去蹲直播（46.4%），由此可以得出較多的用戶是依據(jù)自身的需求，而去觀看直播，時(shí)間具有靈活性。表SEQ表\*ARABIC5直播間購物頻率頻數(shù)百分比（%）有效百分比（%）累計(jì)百分比（%）有效一周1次175.85.85.8半個(gè)月1次6321.521.527.3一個(gè)月1-2次7726.326.353.6沒有確定時(shí)間，有需要再去蹲直播13646.446.4100.0總計(jì)293100.0100.02.量表信度分析和效度分析信度分析信度分析是可以用于檢驗(yàn)所設(shè)計(jì)的題目內(nèi)部之間是否具有良好的一致性，回收的數(shù)據(jù)是否可靠，最常用的是Cronbach’sAlpha系數(shù)來檢驗(yàn)量表的可信度，評價(jià)量表的數(shù)據(jù)的可靠程度，一般認(rèn)為α系數(shù)<0.5，說明量表的信度過低，回收的數(shù)據(jù)不可靠，需重新設(shè)計(jì)，α系數(shù)在0.5-0.7之間，可以認(rèn)為問卷的信度可以接受，α系數(shù)在0.7-0.8之間時(shí)可以認(rèn)為量表的數(shù)據(jù)具有一定程度可信度，當(dāng)α系數(shù)>0.8時(shí)可以認(rèn)為量表信度較好。本文通過SPSS24.0對各個(gè)變量的檢驗(yàn)得出各個(gè)變量的α系數(shù)，并以α系數(shù)大于0.7為參考值，如表6所示。表SEQ表\*ARABIC6網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量對購買意愿影響個(gè)變量的cronbach'sAlpha系數(shù)量表Cronbach’sAlpha系數(shù)參考值易操作性0.919α≥0.7響應(yīng)性0.912過程管理0.906用戶權(quán)益保障0.920感知可靠性0.909購買意愿0.910由表6可知易操作性、響應(yīng)性、過程管理、用戶權(quán)益保障、感知可靠性、購買意愿六者的a系數(shù)均大于0.7，表示各變量之間的一致性好，量表的信度較好，回收的數(shù)據(jù)是可信的。效度分析效度分析是檢驗(yàn)量表設(shè)計(jì)的題目與所需研究的內(nèi)容、方向是否一致，考察題目的有效性，若通過巴特利球形度檢驗(yàn)顯著性水平小于0.05且KMO值與1越相近，表示該量表進(jìn)行因子分析的效果越好，各題項(xiàng)之間的相關(guān)性越強(qiáng)。本文對該問卷的各題項(xiàng)之間進(jìn)行效度分析，結(jié)果如表7所示。表SEQ表\*ARABIC7KMO與巴特利球形度檢驗(yàn)KMO取樣適切性量數(shù).964巴特利特球形度檢驗(yàn)近似卡方6568.393自由度190顯著性.000由表7中可知，此份問卷的KMO值為0.964,顯著性水平0.000是可以進(jìn)行因子分析的。相關(guān)分析本文通過SPSS24.0對網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量各變量進(jìn)行相關(guān)的分析，結(jié)果如圖8所示。表SEQ表\*ARABIC8網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量各變量相關(guān)性的分析易操作性響應(yīng)性過程管理用戶權(quán)益保障感知可靠性購買意愿易操作性皮爾遜相關(guān)性1.872**.808**.799**.797**.780**顯著性（雙尾）.000.000.000.000.000個(gè)案數(shù)293293293293293293響應(yīng)性皮爾遜相關(guān)性.872**1.845**.820**.797**.819**顯著性（雙尾）.000.000.000.000.000個(gè)案數(shù)293293293293293293過程管理皮爾遜相關(guān)性.808**.845**1.851**.864**.834**顯著性（雙尾）.000.000.000.000.000個(gè)案數(shù)293293293293293293用戶權(quán)益保障皮爾遜相關(guān)性.799**.820**.851**1.870**.861**顯著性（雙尾）.000.000.000.000.000個(gè)案數(shù)293293293293293293感知可靠性皮爾遜相關(guān)性.797**.797**.864**.870**1.893**顯著性（雙尾）.000.000.000.000.000個(gè)案數(shù)293293293293293293購買意愿皮爾遜相關(guān)性.780**.819**.834**.861**.893**1顯著性（雙尾）.000.000.000.000.000個(gè)案數(shù)293293293293293293**.在0.01級別（雙尾），相關(guān)性顯著。由表8可以看出易操作性、響應(yīng)性、過程管理、用戶權(quán)益保障、感知可靠性、購買意愿各變量的之間的相關(guān)性系數(shù)都大于0.5000，并且顯著性水平均為0.000，因此各變量兩兩之間均具有顯著的正相關(guān)關(guān)系。五、假設(shè)檢驗(yàn)和實(shí)證分析 （一）網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量與用戶購買意愿、感知可靠性之間關(guān)系分析1.網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量與用戶購買意愿之間關(guān)系分析本文通過SPSS24.0軟件對網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量的各變量與用戶購買意愿之間的關(guān)系進(jìn)行回歸分析，得到如表9、10的結(jié)果。表SEQ表\*ARABIC9模型匯總表模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的誤差F顯著性1.890a.793.790.31096275.076.000a.因變量：購買意愿b.預(yù)測變量：(常量),用戶權(quán)益保障,、易操作性,、過程管理,、響應(yīng)性由表9可以得到調(diào)整后的R方為0.790，表明自變量易操作性、過程管理、響應(yīng)性、用戶權(quán)益保障，能解釋因變量79%的變化，對模型進(jìn)行F檢驗(yàn)時(shí)發(fā)現(xiàn)模型通過F檢驗(yàn)(F=275.076，p<0.01)，說明易操作性、響應(yīng)性、過程管理、用戶權(quán)益保障四者中至少一項(xiàng)會對購買意愿產(chǎn)生影響，具體回歸分析系數(shù)如表10所示.表SEQ表\*ARABIC10服務(wù)質(zhì)量各變量與購買意愿回歸分析模型系數(shù)模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)t（p）SigB標(biāo)準(zhǔn)誤差Beta1(常量).236.1291.832.068易操作性.046.057.047.802.423響應(yīng)性.200.061.2083.249.001過程管理.233.059.2363.978.000用戶權(quán)益保障.464.057.4528.102.000a.因變量：購買意愿從上表可知，自變量有易操作性、響應(yīng)性、過程管理、用戶權(quán)益保障，因變量為購買意愿，通過線性回歸分析可以得到兩者模型公式為：購買意愿=0.236+0.046*易操作性＋0.200*響應(yīng)性+0.233*過程管理+0.464*用戶權(quán)益保障，通過公式可以明顯看出：易操作性的回歸系數(shù)值為0.046(t=0.802，p=0.423＞0.05)，意味著易操作性不會對購買意愿產(chǎn)生影響關(guān)系，即假設(shè)H1未通過。響應(yīng)性的回歸系數(shù)值為0.200(t=3.249，p=0.001＜0.05)，意味著響應(yīng)性對購買意愿產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系，即假設(shè)H2通過。過程管理的回歸系數(shù)值為0.233(t=3.978，p=0.000＜0.01)，意味著過程管理會對購買意愿產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系，即假設(shè)H3通過。用戶權(quán)益保障的回歸系數(shù)值為0.464(t=8.102，p=0.000<0.01)，意味著用戶權(quán)益保障會對購買意愿產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系，即假設(shè)H4通過。2.網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量與感知可靠性之間關(guān)系分析基于上述分析，本文將進(jìn)一步用SPSS24.0軟件對網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量的各變量與感知可靠性之間的關(guān)系進(jìn)行回歸分析，得到如表11、12的結(jié)果。表SEQ表\*ARABIC11模型匯總表模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的誤差F顯著性11.905a.819.29123325.344.000b因變量：感知可靠性預(yù)測變量：(常量)、用戶權(quán)益保障、易操作性、過程管理、響應(yīng)性由上表可以得到調(diào)整后的R方為0.819，表明自變量用戶權(quán)益保障、易操作性、過程管理、響應(yīng)性，能解釋因變量81.9%的變化，對模型進(jìn)行F檢驗(yàn)時(shí)發(fā)現(xiàn)模型通過F檢驗(yàn)(F=325.344，p<0.05)，說明易操作性、響應(yīng)性、過程管理、用戶權(quán)益保障四者中至少一項(xiàng)會對感知可靠性產(chǎn)生影響，具體回歸分析系數(shù)如表10所示。表SEQ表\*ARABIC12服務(wù)質(zhì)量各變量與感知可靠性回歸分析系數(shù)模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)tP(Sig)B標(biāo)準(zhǔn)誤差Beta1(常量).151.1211.249.213易操作性.158.054.1602.944.004響應(yīng)性-.023.058-.023-.393.695過程管理.384.055.3877.000.000用戶權(quán)益保障.443.054.4318.265.000a.因變量：感知可靠性從上表可知，自變量有易操作性、響應(yīng)性、過程管理、用戶權(quán)益保障，因變量為感知可靠性，通過線性回歸分析，得到模型公式為：感知可靠性=0.151+0.158*易操作性-0.023*響應(yīng)性+0.384*過程管理+0.443*用戶權(quán)益保障，通過公式可以明顯看出：易操作性的回歸系數(shù)值為0.158(t=2.944，p=0.004＜0.05)，意味著易操作性會對感知可靠性產(chǎn)生正向影響關(guān)系。即假設(shè)H5通過。響應(yīng)性的回歸系數(shù)值為-0.023(t=-0.393，p=0.695>0.05)，意味著響應(yīng)性并不會對感知可靠性產(chǎn)生正向影響關(guān)系，即假設(shè)H6不通過。過程管理的回歸系數(shù)值為0.384(t=7.000，p=0.000＜0.01)，意味著過程管理會對感知可靠性產(chǎn)生正向影響關(guān)系。即假設(shè)H7通過。用戶權(quán)益保障的回歸系數(shù)值為0.443(t=8.265，p=0.000<0.01)，意味著用戶權(quán)益保障會對感知可靠性產(chǎn)生正向影響關(guān)系。即假設(shè)H8通過。3.感知可靠性與用戶購買意愿之間關(guān)系分析本文接下來將用SPSS24.0感知可靠性與用戶購買意愿之間的關(guān)系做回歸分析，得到表13、14。表SEQ表\*ARABIC13模型匯總表模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的誤差F顯著性1.893a.798.797.306241146.341.000ba.因變量：購買意愿b.預(yù)測變量：(常量)、感知可靠性由上表可以得到調(diào)整后的R方為0.797，表明自變量感知可靠性能解釋因變量79.7%的變化，對模型進(jìn)行F檢驗(yàn)時(shí)發(fā)現(xiàn)模型通過F檢驗(yàn)(F=1146.341，p<0.01)，說明感知可靠性會影響用戶購買意愿，具體回歸分析系數(shù)如表14所示。表SEQ表\*ARABIC14感知可靠性與用戶購買意愿回歸分析系數(shù)模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)tB標(biāo)準(zhǔn)誤差Beta顯著性1(常量).480.1184.057.000感知可靠性.891.026.89333.858.000a.因變量：購買意愿由上表可知，自變量為感知可靠性，因變量為用戶購買意愿，將兩者進(jìn)行線性回歸分析，得到模型公式為：用戶購買意愿=0.480+0.891*感知可靠性，通過公式可以明顯看出：感知可靠性的回歸系數(shù)值為0.891(t=33.858，p＜0.01)，說明感知可靠性會對用戶購買意愿產(chǎn)生顯著正向影響關(guān)系，即假設(shè)H9通過。感知可靠性的中介作用檢驗(yàn)本文接下來將SPSS24.0軟件對感知可靠性與用戶購買意愿之間的關(guān)系做回歸分析，由于前文檢驗(yàn)易操作性因素對購買意愿正向影響未通過，響應(yīng)性因素對感知可靠性正向影響未通過，所以接下來的中介作用檢驗(yàn)直接將兩者剔除，由此得到結(jié)果見表15、16。表SEQ表\*ARABIC15模型匯總表模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的誤差F顯著性1.882a.778.777.32039508.882.000b2.911b.830.828.2808288.502.000ba.因變量：購買意愿b.預(yù)測變量：(常量)、用戶權(quán)益保障、過程管理,c.預(yù)測變量：(常量)、用戶權(quán)益保障、過程管理、感知可靠性由上表可以加入感知可靠性的中介變量后，調(diào)整后R方有一定的提升，且兩個(gè)模型的顯著性都小于0.01具有較好的相關(guān)關(guān)系，這兩個(gè)模型具體回歸分析系數(shù)如表16所示。模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)tP(Sig)B標(biāo)準(zhǔn)誤差Beta1(常量).305.1312.329.021過程管理.364.052.3686.987.000用戶權(quán)益保障.561.054.54810.397.0002(常量).191.1151.654.099過程管理.130.052.1322.509.013用戶權(quán)益保障.298.055.2915.431.000感知可靠性.525.056.5269.408.000表SEQ表\*ARABIC16感知可靠性對網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量各變量與用戶購買意愿的中介作用檢驗(yàn)a.因變量：用戶購買意愿由表16可以看出，自變量網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量各變量對因變量用戶購買意愿影響中，Sig＜0.05的有過程管理、用戶權(quán)益保障，即這兩種變量通過顯著性檢驗(yàn)，并且感知可靠性對用戶購買意愿的Sig值也小于0.05。由于模型2（加入中介變量感知可靠性）的過程管理與用戶權(quán)益保障Beta系數(shù)比模型1有所降低，所以可以得出感知可靠性對用戶購買意愿起著中介作用，又因?yàn)閮烧咭蛩豐ig值仍<0.05，顯著性沒有消失，所以感知可靠性在過程管理與用戶權(quán)益保障中起著部分中介作用，綜上所述，前文有關(guān)感知可靠性的中介作用假設(shè)中，假設(shè)H12、H13成立。六、結(jié)果分析和對策建議 （一）結(jié)果分析 1.網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶購買意愿影響的驗(yàn)證結(jié)果分析通過前文所分析的數(shù)據(jù)，可以清楚看出易操作性、響應(yīng)性、過程管理、用戶權(quán)益保障與用戶購買意愿組成函數(shù)模型，對應(yīng)的相關(guān)的系數(shù)分別為0.046,0.200,0.233,0.464,從這些系數(shù)可以看出用戶的權(quán)益保障對用戶的購買意愿影響最強(qiáng)，而由于易操作性的p=0.068＞0.05，所以易操作性不會對用戶購買意愿產(chǎn)生正向影響，響應(yīng)性與過程管理兩者的影響則比較接近，由此說明了用戶在選擇平臺進(jìn)行觀看直播并產(chǎn)生購買行為時(shí)，其實(shí)更看重的是用戶本身權(quán)益的保障，比如保護(hù)好用戶私人信息、保障物流品質(zhì)、商品品質(zhì)以及一些補(bǔ)償機(jī)制。2.網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量對感知可靠性的驗(yàn)證結(jié)果分析通過前文分析數(shù)據(jù)，可以得到易操作性、響應(yīng)性、過程管理、用戶權(quán)益保障對感知可靠性組成函數(shù)模型，對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)是0.158，-0.023,0.384,0.443，從中我們可以發(fā)現(xiàn)易操作性、過程管理、用戶權(quán)益保障對感知可靠性有著較為明顯正向的影響，而響應(yīng)性正向影響未通過，這可能是因?yàn)轫憫?yīng)性是直接影響用戶的購買意愿，并沒有通過感知可靠性這個(gè)中介因素來間接影響，另外它們當(dāng)中用戶權(quán)益保障的系數(shù)仍是最大的，由此可知用戶權(quán)益保障在用戶可靠性影響因素也是占據(jù)重要的地位，說明網(wǎng)紅帶貨平臺可通過提高用戶權(quán)益保障來較大程度的提升用戶的可靠性認(rèn)知。3.感知可靠性對用戶的購買意愿的驗(yàn)證結(jié)果的分析通過前文分析數(shù)據(jù)，可以得到感知可靠性對用戶購買意愿的組成的函數(shù)模型，對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)為0.891，說明了感知可靠性對用戶的購買意愿有著顯著的影響，由此，從中知道當(dāng)一個(gè)用戶選擇一個(gè)賣貨的平臺進(jìn)行消費(fèi)時(shí)，更多的是看重這個(gè)平臺能否給用戶帶來種心理暗示，認(rèn)為在這個(gè)平臺上的發(fā)生商品交易行為是安全可靠的，是能夠讓人放心購買的。4.感知可靠性的中介作用驗(yàn)證結(jié)果分析通過前文假設(shè)檢驗(yàn)分析可知，易操作性對購買意愿的正向影響顯著性未能通過，以及響應(yīng)性對感知可靠性的正向影響的顯著性未通過，所以這兩者不符合做中介作用檢驗(yàn)的條件。而滿足條件的是過程管理與用戶權(quán)益保障兩個(gè)因素，并且通過驗(yàn)證。通過中介檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)分析可以得到感知可靠性在網(wǎng)紅帶貨平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶購買意愿影響中起著中介作用，且感知可靠性在過程管理、用戶權(quán)益保障中起著部分中介作用。（二）對策建議 1.直播帶貨平臺應(yīng)提升自身服務(wù)質(zhì)量，給用戶帶來更好地購物體驗(yàn)通過本文的研究可知，平臺服務(wù)質(zhì)量中的保障用戶權(quán)益的因素對用戶購買意愿、以及感知可靠性都有顯著影響，因此，網(wǎng)紅帶貨平臺可以著重提升這方面的有關(guān)內(nèi)容。例如：自覺保護(hù)用戶的隱私信息，保障商品的品質(zhì)，完善物流體系，用戶的權(quán)益一旦受損，平臺應(yīng)及時(shí)的出面解決；對于平臺服務(wù)質(zhì)量中的易操作性，平臺應(yīng)將自身的界面設(shè)計(jì)得一目了然，盡量做到下單的流程簡單化，付款的方式多樣化；對于平臺服務(wù)質(zhì)量中的響應(yīng)性，平臺客服應(yīng)實(shí)時(shí)在線，及時(shí)的為用戶答疑解惑，商品發(fā)貨速度快，運(yùn)輸時(shí)間盡量短，退貨流程高效、快捷；對于平臺服務(wù)質(zhì)量中的過程管理，平臺應(yīng)做好各方面的審核，從商品的源頭等有關(guān)方面抓起，擔(dān)起應(yīng)有的責(zé)任，對網(wǎng)紅主播的資質(zhì)要進(jìn)行嚴(yán)格審核，對直播的商品要進(jìn)行認(rèn)真把關(guān)，對不良的商家也要有相應(yīng)的懲治機(jī)制。作為一個(gè)直播帶貨平臺要能不斷提升自身服務(wù)質(zhì)量，方能給用戶帶來更好地購物體驗(yàn)，從而不斷增強(qiáng)其購買意愿。2.直播帶貨平臺應(yīng)著力提升用戶的感知可靠性，從而增加用戶的購買意愿根據(jù)前文的分析發(fā)現(xiàn)，其實(shí)用戶的感知可靠性對用戶的購買意愿正向影響是最突出的，它與用戶購買意愿的組成函數(shù)模型中的相關(guān)系數(shù)是所有影響因素中最大，因此，如果各平臺想要在這發(fā)展迅猛的網(wǎng)紅直播平臺上分一杯羹，需要在多個(gè)方面共同改進(jìn)，方可在這一場激烈的棋局博弈中成為那個(gè)最終的獲勝者。提高主播質(zhì)量，提高商品進(jìn)入門檻，嚴(yán)格篩選產(chǎn)品，提升物流速度，做好售后服務(wù)，在這些方面上下足功夫，將會大大提升用戶的感知可靠性，從而提高用戶的購買意愿，并使平臺在其他同類平臺中遙遙領(lǐng)先。不僅是現(xiàn)在，上述方面的改進(jìn)在未來將會凸顯出更加重要的作用。七、研究不足與展望 （一）研究不足1.問卷內(nèi)容不足在此份問卷中，由于每個(gè)影響因素對應(yīng)的題項(xiàng)設(shè)置只有3-4個(gè)，相對來說偏少，得到數(shù)據(jù)相對來說可能沒那么精準(zhǔn)，導(dǎo)致后期對其進(jìn)行回歸分析時(shí)，系數(shù)相對來說都比較小，前期由于有兩個(gè)因素沒能通過假設(shè)檢驗(yàn)，導(dǎo)致后期沒能滿足進(jìn)行中介檢驗(yàn)條件，只能剔除。再者是可能每個(gè)影響因素里所設(shè)的題項(xiàng)用提問方式大都比較的類似，容易誤導(dǎo)問卷參與者做出最佳的選項(xiàng)。2.樣本來源不足在對問卷進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)樣本的數(shù)據(jù)大都來源于學(xué)生群體，由于學(xué)生群體經(jīng)濟(jì)來源主要依賴父母。因此，對于在直播間購物的參與者來說，有獨(dú)立經(jīng)濟(jì)能力的青年在職人員對網(wǎng)紅直播帶貨銷售額貢獻(xiàn)率會更高，所以此次樣本數(shù)據(jù)的具有局限性。3.參考文獻(xiàn)受限由于資料來源有限，在這次論文所引用大都是國內(nèi)的相關(guān)文獻(xiàn)，國外有關(guān)平臺服務(wù)質(zhì)量的研究分析相對來說比較稀缺，所以在本文的文獻(xiàn)綜述中有些相關(guān)關(guān)鍵詞的解釋可能就沒有那么的豐富。（二）研究展望 未來，如果再對網(wǎng)紅帶貨平臺的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行相關(guān)的研究，可以參考此次不足來進(jìn)一步的對相關(guān)方面改進(jìn)，首先，問卷內(nèi)容的設(shè)計(jì)要重視，特別是對相關(guān)因素的檢驗(yàn)所設(shè)的小題最好在5-7題，這樣收集到的樣本數(shù)據(jù)更加客觀、準(zhǔn)確、有代表性。對相關(guān)因素的檢驗(yàn)也會更具效度和信度，問卷題項(xiàng)的描述也要言簡意賅并且相鄰的兩個(gè)題項(xiàng)最好要有一定區(qū)分度；其次，問卷的樣本來源應(yīng)該要廣泛，不能局限于筆者自身的朋友圈里，最好就是發(fā)動(dòng)身邊的家人幫忙轉(zhuǎn)發(fā)，這樣子就可以涵蓋各個(gè)年齡層，使得問卷的收集到有效樣本更具有代表性；最后，對于網(wǎng)紅帶貨平臺的服務(wù)質(zhì)量有關(guān)文獻(xiàn)的借鑒，盡量從更具有權(quán)威性學(xué)術(shù)期刊、書本以及國外的有關(guān)文獻(xiàn)去獲取，這樣研究的內(nèi)容和方面也會更具嚴(yán)謹(jǐn)性和價(jià)值性。參考文獻(xiàn)中國互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì).2016.12-2020.12網(wǎng)絡(luò)直播用戶規(guī)模及使用率[R].2020.高金城.直播帶貨的商業(yè)邏輯與規(guī)范發(fā)展[J].中國市場,2021,{4}(10):11-12.鄧若蕾.直播帶貨：網(wǎng)絡(luò)紅人帶動(dòng)下的商品營銷新方式[J].新聞傳播,2021,{4}(07):67-68.曹振祥,儲節(jié)旺,李茂勝,王修玲.在線直播教學(xué)平臺質(zhì)量對大學(xué)生學(xué)習(xí)能力的影響研究——知識共享和滿意度的鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)[J].圖書情報(bào)工作,2021,65(04):61-72.蔡愛麗.消費(fèi)者感知可靠性與電動(dòng)汽車購置意向關(guān)系研究——基于長三角城市群消費(fèi)者的調(diào)查[J].泰州職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào),2021,21(02):46-50.忻文.車輛可靠性感知影響新車購買決策J.D.Power2016年美國消費(fèi)者棄選車型研究發(fā)現(xiàn)[J].汽車與配件,2016,{4}(11):43.寧歡,趙錦華,朱潘.社區(qū)電商平臺用戶購買意愿的影響因素研究——以興盛優(yōu)選為例[J].河北企業(yè),2020,{4}(11):116-117.RuixueZhang.DesignandApplicationofaPredictionModelforUserPurchaseIntentionBasedonBigDataAnalysis[J].IIETA,2020,25(3):許曉曉.社會化電子商務(wù)情境下用戶信息采納對消費(fèi)者購買意愿的影響研究[J].北京印刷學(xué)院學(xué)報(bào),2021,29(06):25-27.李婧寧,武邦濤.在線旅游平臺服務(wù)質(zhì)量評價(jià)及其提升策略研究[J].上海管理科學(xué),2017,39(01):42-48.鄭小潔.甘肅小微企業(yè)O2O營銷模式服務(wù)質(zhì)量提升研究——基于顧客購買意愿視角[J].中國多媒體與網(wǎng)絡(luò)教學(xué)學(xué)報(bào)(上旬刊),2019,{4}(09):225-227.劉佳,鄒韻婕,劉澤溪.基于SEM模型的電商直播中消費(fèi)者購買意愿影響因素分析[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2021,37(07):94-97.徐丹.網(wǎng)紅電商直播帶貨發(fā)展問題分析——以李佳琦工作室為例[J].商場現(xiàn)代化,2021,{4}(09):31-33.馬艷玲,劉才飛,鄭紹珩.電商企業(yè)生鮮產(chǎn)品配送服務(wù)質(zhì)量分析與評價(jià)——以京東生鮮為例[J].特區(qū)經(jīng)濟(jì),2021,{4}(04):142-144.翟運(yùn)開,張然,李穎超,孫東旭,李思琪,趙杰.基于顧客感知的B2C醫(yī)藥電商服務(wù)質(zhì)量研究[J].中國衛(wèi)生事業(yè)管理,2021,38(03):164-167+187.劉匯欣.基于卡諾模型的外賣平臺服務(wù)質(zhì)量提升研究[J].廣西質(zhì)量監(jiān)督導(dǎo)報(bào),2021,{4}(02):71-72.崔娜.感知易用性與