探店行为对大学生消费决策的影响因素研究

周雨蕾 陈紫依 辛可 侯艾伶 石永洁

摘要：近年来，短视频及直播带货作为一种新型的产品或服务销售模式兴起，为受众提供了娱乐消遣、追逐潮流的平台，也为实体经济发展注入强大的助力。大学生是探店内容的主要受众，网红博主的探店行为在满足大学生信息需求的同时，亦会对其实际消费行为产生影响，即在促进消费的同时，也在“种草”与“拔草”后对大学生的消费决策持续产生影响。为了探寻探店行为对大学生消费决策的影响因素，本研究基于AISAS模型，遵循实证研究的基本思路，运用问卷调查、访谈及店铺经营数据分析等方法，通过SPSS进行数据分析、建立模型和检验假设。研究发现，大学生的消费行为受自媒体“意见领袖”探店相关信息内容的影响，大学生的消费决策行为会经历关注、兴趣、搜索、行为、分享等环节，其中分享是最直接、最显著的正向影响关系，关注、兴趣、搜索、行为四个环节单独作为影响因素不能直接对大学生消费决策产生影响，五个阶段呈现出层层递进的关系。除此以外，每个影响因素环环相扣，完整贯通也可以形成完整的消费决策行为，即大学生消费者在每个环节作出选择后再进入下一环节。希望本研究能为实体店经营策略的调整与优化提供参考。

关键词：自媒体；探店行为；大学生；AISAS模型；消费决策

中图分类号：F713.55；G645 文献标志码：A 文章编号：1674-8883（2024）02-0252-05

基金项目：本论文为2023年度甘肃省大学生创新创业训练计划项目“自媒体视域下探店博主对大学生消费行为决策及实体店经营策略的影响因素研究”成果，项目编号：S2023107420027；2023年度西北民族大学大学生创新创业训练计划项目“自媒体视域下探店博主对大学生消费行为决策及实体店经营策略的影响因素研究”成果，项目编号：X202310742122

一、引言

随着自媒体的发展，经济市场不断转变发展策略，电商、直播带货的兴起使实体店的生存面临挑战，各种自媒体平台出现了新兴内容——探店。探店达人深入体验店铺的基本设施、特色产品与服务过程后，分享自己的真实感受，评估该店铺的推荐价值并在粉丝群体中搭建社交互动的空间。

根据《2022抖音生活服务探店数据报告》，2022年探店达人视频为商家带来了295亿的巨额增收，比2021年增长了7倍。探店博主作为“意见领袖”，发挥的作用越来越大，推动城市线下实体业恢复与发展。其中有千亿获赞体量的商家与达人共创的探店视频就有11亿个。从用户角度来看，美食、游玩类内容广受关注；从商家角度来看，美食与美容行业最需要探店博主的宣传，宣传效果较好，能吸引粉丝到店，实现流量变现。从探店达人角度来看，巨大的市场潜力，多类型多方位探店需求与邀约为其提供了快速发展的广阔空间[1]。在此过程中，大学生作为各大自媒体平台的主力用户，在消费过程中受自媒体博主在探店行为中分享的内容、传递的观点的影响。

本研究基于日本电通公司提出的AISAS模型展开，该模型能较好地诠释当代大学生在探店行为生产出的探店内容下完整的行为模式。

二、文献综述

（一）AISAS模型研究

AISAS模型由AIDMA模型演变而来。1898年美国广告学家 E.S.刘易斯根据传统媒体时代的营销特点提出了AIDMA营销法则，指出营销信息的传播由广告主主导，传播过程单向，受众在众多信息中没有话语权[2]。

Blog、XML等技术的升级说明互联网正由静态网页集合向提供软件服务的载体演进，从Web1.0阶段向Web2.0阶段升级[3]。互联网技术的升级改变了营销方式，Web2.0时代企业的营销手段从单方面传播变为更加重视用户使用体验和迎合用户需求，2005年日本电通广告公司提出了AISAS模型。徐艳、颜璇认为，信息交互技术能让消费者有反馈渠道，促使消费者表达个性化需求，长尾市场能通过互联网聚集庞大的基数，从而使商家的营销方式多元化、定制化和精准化，这突破了传统大众媒体投放受众过于模糊的问题[4]。

研究发现，探店行为的网络性质与AISAS模型相符，探店博主发现店铺，并与线下实体店对接，在自媒体上分享店铺内容、产品信息、自身感受等，引起网友注意，使其产生打卡兴趣，并在社交平台上反馈，完成模型闭环。

（二）网红经济相关研究

网红即在网络上因为关注度高而走红的人。目前研究普遍认为网红发展经历了三个阶段，但对阶段的描述不同。敖鹏按照互联网媒介技术及其表达手段的发展迭代，将网红的发展变迁划分为文字时代、图文时代和富媒体时代三个演变阶段，并提出了“网红泛化”的观点[5]。沈霄、王国华、杨腾飞、钟声扬认为，网红发展经历了文字时代、图文时代、宽频时代[6]。

网红经济的产生是互联网发展的必然结果。奚路阳、程明认为，网红经济是指网红群体传播链中的各参与方，围绕内容生产、传播和消费所形成的一系列商业模式和盈利模式的总和[7]。网红积累一定流量，在自媒体平台发布探店信息，吸引粉丝线下打卡。本文认为，探店达人及其发布的探店信息满足了用户的多元化消费需求，能在一定程度上影响用户的消费行为。

（三）探店短视频对大学生消费影响因素相关研究

随着新媒体时代的到来，中国的网民规模不断扩大。短视频平台近年来迅速走红，成为互联网产业中炙手可热的UGC平台，短视频的种类也在发展过程中不断丰富。大多数学者将短视频这一新兴产物与大学生挂钩，在探店视频的受众中，大学生占据了重要地位。彭继红提出，短视频极大地刺激着用户的消费欲望，在一定程度上大学生受消费主义的影响易与短视频消费产生黏性[8]。王灵、辛晖对大学生新媒体时代短视频消费行为进行研究发现，短视频好的体验对大学生的消费意愿有促进作用[9]。由此可見，在多重因素的作用下，短视频成为大学生消费的重要途径。

（四）影响大学生消费决策相关研究

經济与科技的快速发展使热衷并沉迷于网络的大学生们有了新的消费形式。黄飞指出，目前信任、风险、条件是影响大学生在网络上消费的主要因素[10]。王吉昭的研究表明感知有用性、感知易用性和从众性对大学生的网络消费具有积极作用[11]。而唐郡则表明当代大学生受传统消费者理论影响，同时移动互联的口碑营销和互动反馈机制也在反哺大学生消费现状[12]。目前，大学生消费呈现出网络化、视频化的特点，而这对研究网络经济与大学生受众具有重大意义。

三、模型构建

根据对相关文献的梳理，着眼于对探店行为、大学生消费行为等方面的最新研究，以及AISAS模型，本研究理论模型的构建思路如下：本研究为自媒体视域下，探店行为对大学生消费行为的影响，研究内容以大学生的一般角度进行分析，探究模型中各影响因素能否单独对消费行为造成影响，因此根据理论模型提取了大学生的关注、兴趣、搜索、行为、分享五个因素，将这五个因素作为本研究的自变量，对模型完整流程和模型中关注、兴趣、搜索、行为这四个因素单个因素作为对比，而分享这一因素的形成必须经历前面四个环节，因此分享这一环节作为完整流程。将大学生的消费行为作为本研究的因变量，引起消费者关注是消费的基础，消费者通过多种方式得到商品信息，并对商品产生兴趣，形成购买欲望加强记忆，从而形成对该商品的深度认知，最终购买该商品[13]。消费者经过前面四个环节之后，会分享自身使用感受，对他人的消费行为产生影响。消费者更信任亲朋好友分享的信息；而对自身不信任的分享者，消费者会再次经历前面四个阶段形成消费行为[14]。

综上，构建以大学生购买行为为因变量，以大学生的关注、兴趣、搜索、行为、分享为自变量的概念模型（见图1）。

（一）关注与消费行为的关系

关注指的是消费者通过多种方式接触到信息，信息通过多角度的传播引起消费者的注意，从而吸引潜在消费者。张荣玲研究发现，消费者对某信息投入的关注度越高，越有可能产生消费行为[15]。

综上，本文假设：H1：消费者的关注度与消费行为呈正相关。

（二）兴趣与消费行为的关系

兴趣指激发潜在消费者的兴趣，使其产生进一步了解产品的需求，从而产生消费行为。姬娇娇等通过对00后消费的研究，得出他们会对自己感兴趣的、符合认知偏好的内容消费[16]。

综上，本文假设：H2：消费者兴趣与消费行为呈正相关。

（三）搜索与消费行为的关系

搜索指的是消费者会因为兴趣，线上线下收集相关信息，了解相关信息，以及横向对比相关信息。曾洁华等通过对广东省城市消费指数的研究，得出在互联网中搜索行为会推动消费行为产生的结论[17]。

综上，本文假设：H3：消费者搜索与消费行为呈正相关。

（四）行为与消费行为的关系

行为指消费者对相关信息的收集比较全面时，会付出实际行动，进行消费体验，从而决定消费行为。高洁对大学出版社直播营销现状进行研究，基于AISAS模型得出了大学出版社产品的使用会影响购买行为决策[18]。

综上，本文假设：H4：消费者行为与消费行为呈正相关。

（五）分享与消费行为的关系

分享指在购买体验之后，由消费者向其他人分享推荐，在这一环节，消费者无法脱离前四个环节。消费者扩散分享吸引更多潜在消费者，从而引发消费行为。彭兰通过年轻用户在社交平台分享自身使用经验进行研究，得出分享行为会促进二次消费，从而影响消费行为[19]。所以，分享会对消费行为产生正面影响。

综上，本文假设：H5：消费者分享与消费行为呈正相关。

四、检验假设

（一）信度分析

Cronbach α信度系数是非常常用的信度系数，公式为：α=（k/（k-1））×（1-（∑Si^2）/ST^2）

K是量表中题项的总数，Si^2是第i题得分的题内方差，ST^2是全部题项总得分的方差。在公式中可以得出，α系数是评价量表中各题项得分之间的一致性，属于内在一致性系数。此方法适用于态度、意见式问卷（量表）的信度分析[20]。信度系数最好在0.8以上，0.7～0.8较好，0.6～0.7可以接受。

由表1可知，量表信度系数值为0.930（大于0.9），这说明研究数据信度极好，可用在进一步分析中。

（二）效度分析

效度分析即问卷的有效性分析，通常用KMO和Bartlett检验进行验证。

常用的KMO（KMO统计量取值为0～1）度量标准：若该值大于0.8，侧面说明效度好，很适合信息提取；若该值为0.7～0.8，侧面说明效度较好，比较适合信息提取；若该值为0.6～0.7，侧面说明效度一般，能进行信息提取；若该值小于0.6，说明效度低，信息很难提取。

所有变量之间的简单相关系数平方和远超过偏相关系数平方和时，KMO值接近1。KMO值越接近1，变量之间的相关性越强，问卷测量越有效；在所有变量间的简单相关系数平方和接近0时，KMO值接近0，KMO值越接近0，变量之间的相关性越小，问卷数据有效性越低。

[8] 彭继宏.“短视频”中庸俗消费主义对大学生消费观的影响及对策研究[D].长春：东北师范大学，2022.

[9] 王灵，辛晖.新媒体时代下短视频对大学生的消费影响因素分析[J].中国市场，2021（16）：196-198.

[10] 黄飞.大学生网络消费偏好识别及影响因素研究[D].长沙：中南大学，2014.

[11] 王吉昭.基于自媒体环境下网红经济中大学生消费行为影响因素分析[D].北京：北京邮电大学，2019.

[12] 唐郡.移动互联网环境下大学生消费行为影响因素分析[J].现代商业，2015（3）：266-267.

[13] 唐果. AISAS模型视角下的《VOGUE服饰与美容》的传播策略[J].品牌研究，2020（2）：37-38.

[14] 徐艷，颜璇.基于AISAS模型的原生广告传播策略[J].青年记者，2017（36）：89-90.

[15] 张荣玲.时尚类自媒体的关注动因和消费影响[J].青年记者，2018（20）：93-94.

[16] 姬姣姣，董研林，郭小平.“00后”大学生消费特点对思想政治教育工作的启示[J].西部学刊，2021（2）：96-98.

[17] 曾洁华，钟若愚.互联网推动了居民消费升级吗：基于广东省城市消费搜索指数的研究[J].经济学家，2021（8）：31-41.

[18] 高洁.大学出版社图书直播营销现状、困境及策略探析：基于AISAS模型分析[J].新媒体研究，2023，9（6）：40-43.

[19] 彭兰.媒介化、群体化、审美化：生活分享类社交媒体改写的“消费”[J].现代传播（中国传媒大学学报），2022，44（9）：129-137.

[20] 龙飞，罗美，吕玥，等.余额宝使用情况调查报告：以安徽省蚌埠市为例[J].财经界，2017（30）：133-134.

[21] 廖秉宜，李嫣然，刘诗韵.微信朋友圈用户广告分享行为的影响因素研究[J].国际新闻界，2021，43（2）：118-140.

作者简介 周雨蕾，研究方向：网络与新媒体。 陈紫依，研究方向：网络与新媒体。 辛可，研究方向：网络与新媒体。 侯艾伶，研究方向：网络与新媒体。 石永洁，研究方向：网络与新媒体。