网红经济背景下影响网红电商变现能力因素探究.doc

网红经济背景下影响网红电商变现能力因素探究

网红经济背景下影响网红电商变现能力因素探究 　　【摘 要】 随着网络的发展和市场的变革，我国网红电商迅猛发展，众多学者探究网红经济发展趋势多基于定性研究，很少有通过定量研究分析网红电商变现能力，探究其对传统电商的借鉴意义。文中聚焦于影响网红电商变现能力的因素研究，选取30家网红店铺通过聚类分析和多元回归分析，对不同网红店铺进行评价和对比，从而提出有效促进网红电商发展的建议，促进电商运营模式升级。 　　【关键词】 网红电商 变现能力 聚类分析 回归分析 　　一、绪论 　　随着互联网的发展与去中心化时代的到来， 网红利用互联网媒体走入公众视野，将庞大的粉丝群体所带来巨大的粉丝效应和变现能力，将文化价值转化为经济价值，形成网红经济。其中，网红与电子商务结合所形成的网红电商，利用网红的流量进行变现，取得了可观的效益。自2016年初顶级网红papi酱获得1200万首轮投资以来，网红经济迅速发展，资本的大量涌入进一步推动网红电商产业链的完善。根据微博橱窗的数据显示，网红电商的月日均交易额与累计商品数量均保持着上升趋势。2017年第二季的累计月日均交易额超过5470万元，较2016年同期增长了106.9%，而在售商品品类数也较同期增长了171.4%，根据Analysis易观预测，2018年网红产业规模将达到1000 亿人民币。网红电商快速发展，但其快速打版、迅速出款、小批量生产、后期可迅速补货等个性化需求，强烈制约着这种新型商业模式的效率。因此，如何保障网红电商的变现能力，促进网红供应链合理化建设，从而推动网红经济持续发展为本文探究的重点。 　　二、模型构建 　　（一）模型选取 　　1.聚类分析，即将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。为避免遗漏重要影响因素，本文在选取指标时尽可能全面考虑相关因素，由于变量较多，变量间可能存在相关度较高的现象，不便于回归分析。因此本文运用R型聚类分析对变量进行分类处理，获得网红店铺相关数据的分布状况，通过观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合进行分析，总结得出影响网红电商变现能力的因素和改进方向。 　　2.多元线性回归，即两个或两个以上自变量的回归，社会经济现象的变化往往受到多个因素的影响，为了系统地对影响网红电商变现能力的因素进行分析，从而有针对性地改进网红电商盈利模式，我们选择了“多元线性回归模型”对我们的数据进行处理分析，通过对影响网红店铺销售量的多个指标进行量化分析，可以得到较为具体的数据。 　　（二）指标体系构建 　　目前国内外对于网红电商变现能力的研究仍处于定性研究的阶段，本文参考了赵占波（2013）等为代表的学者关于影响C2C电商销量或消费者网购行为的文献，遵循科学性、可比性和可操作性原则， 根据淘宝网销售量公式： 销售量=访客数×全店支付转化率，从店铺运营、网红店铺的影响力以及产品这三大方面甄选因素构建影响网红店铺销售量的因素体系，如表1所示： 　　三、模型的运行及结果分析 　　（一）聚类分析 　　为减小由于样本量不足而导致的误差，本文先对小样本进行初步相关性分析，分析得出部分指标存在较强的相关性，可能存在将指标聚合成一类的情况。再将15个指标依据相关性进行R型聚类分析，再从每个类中选取一个指标作为该类的代表性指标进行分析。 　　（1）指标聚类。变量间的相近度采用相关系数，类间相似度的计算使用类平均法：，a、b 分别为 G1，G2 中样本点的个数。聚类的树形图如图1所示： 　　根据聚类图，本研究组从15个指标中选取如下13个分析指标进行回归分析：销售额（Y）、关键词（X1）、质量（X2）、历史评价数（X3）、上新频率（X3）、商品平均成交价格（X5）、界面设计（X6）、店铺信誉（X7）、发货速度（X8）、促销方式（X9）、支付方式（X10）、物流配送（X11）、网红粉丝数（X14）和网红粉丝活跃度（X15）。 　　（2）店铺聚类。根据以上13个指标对店铺进行聚类分析，样本间的相似性采用欧式距离度量： 　　（p 代表的是指标数目，维度） 　　聚类图如图2所示。 　　从图像可以看出，样本之间具有明显的类别区分，为了尽量使得类内部间距低于2.5我们把样本分为12类：第1类有16；第2类的有1、6、10；第3?有5、7、13、22、23、24；第4类有4、17、18、20、21、25、27、28、29、30；第5类有8；第6类有2；第7类的有11；第8类有 14、19；第9类有3、9；第10类有15；第11类有12；第12类的有26。 　　（3）差别分析 　　为了更好地看出类与类间的差别，在此选择4类类间距离相对较大，且样本容量大的类来做一个简单分析。因此，选取第二类、第三类、第四类和第十类作为代表对这四类店铺做一个简单的特征

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