营销科学学报 ›› 2024, Vol. 4 ›› Issue (1): 18-35.

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主播群体规模对品牌直播销售绩效的倒U型影响研究——来自化妆品行业的实证

李国鑫,唐霈雯   

  1. 李国鑫,通信作者,哈尔滨工业大学经济与管理学院教授, E-mail:liguoxin@hit.edu.cn  唐霈雯,哈尔滨工业大学经济与管理学院硕士研究生, E-mail:HITtangpeiwen@163.com
  • 出版日期:2024-01-16 发布日期:2024-05-30
  • 基金资助:
    本研究得到国家自然科学基金重点项目(编号: 71831005)、国家自然科学基金创新群体项目(编号:72121001)和国家自然科学基金面上项目(编号:71771063) 的资助,特此致谢。

Study  on  the  Inverted  U-shape  Effects  of  Streamers  Volume  on  Brands' Sales  Performances  in Live  Streaming  Commerce—Empirical  Evidences  from  the  Cosmetics  Industry

Li Guoxin, Tang Peiwen   

  1. Li Guoxin, School of Economics and Management,Harbin Institute of Technology  Tang Peiwen,School of Economics and Management,Harbin Institute of Technology
  • Online:2024-01-16 Published:2024-05-30

摘要: 直播电商活动中,主播群体是促进产品销售的核心人群。本研究重点关注品牌网络直播活动中主播群体规模、产品线宽度和品牌类型的匹配对品牌直播销售绩效的影响。本研究收集了2020年8月—12月共18周内化妆品行业中具有代表性的17个奢侈品牌和27个非奢侈品牌的抖音直播销售数据,其中包含261个主播、1,658个产品和3,119场直播。通过采用STATA的双向固定效应模型分析,本研究发现主播群体规模对品牌直播销量有显著的倒U型影响,直播产品线宽度对品牌直播销量有显著的直接正向影响。同时,直播产品线宽度和品牌类型调节了主播群体规模对品牌直播销量的倒U型影响。

关键词: 主播群体规模, 品牌, 产品线, 直播电商, 销售绩效

Abstract: In live  streaming commerce, the streamer group is the core factor that drives product's sales performance. This study aims  to understand  how  the  combinations  of streamers  volume, product's  line  breadth, and brand  type  influence  brands'sales performances in live streaming commerce. The study collected panel data on Douyin live streaming platform in an 18-week period from August to December 2020 of 17 luxury brands and 27 non-luxury brands that are representatives of the cosmetics industry, which  includes  261  streamers, 1,658 products and  3,119  live  broadcasts. We  used  a  two-way  fixed  effects  model  with STATA software, and  found  that  streamer  volume  has  a significant  inverted  U-shaped  impact  on brands' live  sales, and  the breadth  of product's  line  has  a  significantly  direct positive  impact  on  brands' live  sales. Besides, product's  line  breadth and brand type moderate the above inverted U-shaped effect.

Key words: streamers volume; brand; product line; live , streaming commerce, sales performance