《网络直播对消费者购买意愿的影响机制实证探究》9000字【论文】

网络直播对消费者购买意愿的影响机制实证研究目录TOC\o"1-2"\h\u18488网络直播对消费者购买意愿的影响机制实证研究 14496一、引言 118259二、理论基础 227734（一）冲动型购买行为理论 230547（二）信号理论 216768三、网络直播对消费者购买意愿的的影响实证分析 322017（一）理论模型和量表设计 325108（二）问卷的发放和收集 431432（三）描述性统计 431007（四）信效度检验 511538（五）因子分析 622337（六）相关性分析 619915（七）主效应分析 830038四、结论与建议 1124045（一）结论 1117523（二）建议 1113869参考文献： 13摘要：我国在当今网络直播快速发展的背景下，实体服装店遭受到较大冲击，网络直播的发展使得人们能以较低的价格购买到新的服装，且可以进行退换。相应的，服装实体店不仅需要支付高昂的店租，水电以及人力成本。因此相较之下更加贵的价格使得实体服装店的经济形势持续走低。本文主要是将理论分析与实证分析进行综合分析，把理论分析作为基础，实证分析作为重点，具体研究网络直播高速发展下，服装实体店的发展对策，并提出相应的意见与建议。本文选题的实际意义旨在解决服装实体店和网络直播之间的冲突，从而让网络直播带动实体服装店进行发展，综合两者的优势，整合相应的资源，让整个服装产业链更加完善，更加流畅的运营。关键词：网络直播；实体服装店铺；发展对策一、引言2021年纺织品服装内需市场稳步恢复，对行业经济运行平稳回升的拉动作用增强。根据国家统计局数据，2021年全国限额以上服装鞋帽、针纺织品类零售总额达13842亿元，同比增长12.7%。预计2022年全国限额以上服装。鞋帽、针纺织品类零售总额达14479亿元。近年来，我国服装消费需求不断转向时尚、文化、品牌、形象的消费，服装行业面临转型升级压力，产业规模增速不断下降。2018年我国服装产量降至222.74亿件，同比下降3.37%；2019年服装产量略有反弹，为244.72亿件，同比增长3.28%；2020年我国服装产量略有下降，同比下降7.7%。预计2021年我国服装产量235.31亿件，同比增长0.05%。2022年我国服装产量将进一步达242.83亿件。近年来，由于企业经营状况的变化以及大众化业务集中化，我国服装行业规模以上企业（年主营业务收入2000万元及以上）的数量呈现逐年下降的趋势，由2017年的15825家降至2020年的13300家。最新数据显示，2021年我国服装行业规模以上企业2降至12653家，同比下降4.9%。服装产业链越靠下游毛利率越高，品牌商和销售商利润远高于加工生产商，约在40-50%，而服装制造商的毛利率仅在15%左右。数据显示，2017-2020年我国服装行业规上企业营业收入及利润总额呈下降趋势。2021年我国服装行业规上企业营业收入及利润总额开始回升，利润增速持续加快，盈利能力小幅提升，累计营业收入1.48万亿元，同比增长6.5%；利润总额767.82亿元，同比增长14.4%，增速比1-11月加快1.77个百分点；营业收入利润率为5.18%，比上年同期提高0.36个百分点。二、理论基础（一）冲动型购买行为理论冲动购买的含义为消费者在购物时，因为受到外界环境刺激后，在心中出现渴望购买相关产品的突发性心理状态，通常情况下，自身难以控制个体的情绪行为，也会出现快速的非理性购物现象。相关消费者在购买指定商品的意愿，一般是为了回避一些问题，或者是要宣泄心中某类负面情绪。因此，这是消费者在不假思索的状态下快速购买的非计划消费行为。（二）信号理论在上世纪中叶，Mehrabian、Russell等最早阐释SOR理论（即刺激-机体-反应模型）。其立论基础为环境心理学，这项理论指出在受到外界环境世界的影响，能够让个体对社会的情感带来相应的影响，从而会出现内在或者外在行为上的表现，前者主要包括态度、或者意愿等，后者主要包括趋向，或者规避等。图2-1S-O-R模型在上世纪80年代，相关理论更多展现在消费者行为领域中应用，Donovan、Rossiter等（1982）最先在购物情绪中使用SOR模型，指出商业环境会对个体产生一系列的基础情感状态，包括对个体趋利避害的行为反应产生的作用，主要包括快乐元素、唤醒元素以及支配元素等。Eroglu、Machleit等（2001）在网络购物环境应用SOR立论，论证这项理论的适用性价值。最近些年，更多的学者在消费者网络购物行为研究领域中应用SOR理论，有着非常丰富的分析课题。其中，史烽、孟超等（2017）在分析网络团购消费群体购买意愿时应用SOR模型；周涛、陈可鑫等（2018）在分析社会化商务用户群体的行为机理时应用SOR模型，即探讨用户使用与分享行为的作用要素；何军红等（2019）在分析网络给冲动性购买意愿产生的影响时应用SOR模型；曲洪、建汪森等（2019）在分析退货政策给消费者保护行为产生影响时应用SOR模型。张静（2020）以SOR模型为研究基础，探讨电商渠道选取给消费者购买意愿产生的作用机制。通过运用SOR理论进行分析能够得知，当消费群体受到外界环境刺激作用后，这是会出现对应的心理、或者情感反应的现象，由此会对购买意愿和购买活动带来影响，该项理论能够在相应层面上分析消费者购买行为出现的内在机理。本文在分析时选择SOR用于研究的核心理论，把电商直播间的各种环境归类成相应的消费刺激要素，让直播间消费群体的认识情感情况用于机体的反应要素，其反应结果表现为消费者的购买意愿。三、网络直播对消费者购买意愿的的影响实证分析（一）理论模型和量表设计本文基于SOR理论，结合国内外相关文献，认为网络直播情境下影响服装消费者购买意愿的因素有网络直播情境和消费者的情绪两方面，于是本文提出了如下两个假设：1、网络直播与购买意愿之间存在正向关系；2、情绪在网络直播影响购买意愿中发挥中介作用。图3-1研究理论模型研究证明，如果在网络直播中，主播与消费者存在视频互动，消费者更有可能出现购买意愿；如果主播对消费者表示欢迎，消费者也会更容易出现购买行为；如果主播及时回复消费者，消费者也会更容易出现购买行为。在衡量这三个环境刺激因素方面，主要用视频互动的次数、主播态度积极程度、主播回复消息的及时性三个问题来衡量，并采用Likert的5分量表来测量。在情绪的测量上，我们参考Donovan&Rossitor(1982)提出的构念来衡量情绪状态，选取了满足、高兴、满意、轻松、刺激、兴奋、激动等正向提问和无聊、平静等反向提问来测试消费者的情绪，具体见表3-1。表3-1情绪的量表设计变量编号题项来源愉悦情绪Y1看到网络直播，我感到很高兴Donovan&Rossiter(1982)Y2网络直播可以满足我的需求Y3我对这次直播的信息很满意Y4我觉得直播的信息很无聊Y5观看直播视频时，我处于轻松的状态唤起情绪H1看到直播视频，我感到很兴奋H2看到直播视频，我很激动H3这些直播视频刺激了我的购买欲望H4看了直播视频我很平静，没太大的感觉在购买意愿的测量上，由于目前关于购买还没有统一的界定，因而还没有公认的测量购买的童表。本文根据所研究的购买的含义，结合Weinberg&Gottwald(1982)的研究定义，用了4个题项、5分Likert量表来测量购买意愿，见表3-2。表3-2购买的量表设计变量编号题项来源购买C1看网络直播，我想立刻拥有该商品Weinberg&Gottwald(1982)C2我产生了强烈的购买意愿C3网络直播使我突然很想去唱歌C4虽然近期我并不打算购物，但看到网络直播后我仍然想购买该商品（二）问卷的发放和收集创办于1989年的杭州四季青服装市场，是中国最具影响力的服装一级批发与流通市场之一，在全国服装市场中具有代表性，因此，本文以四季青市场的商户为研究对象，采取问卷调查的方式来进行，针对三个量表，分别发放问卷调查表150份，回收问卷150份，其中，有效问卷为128份。（三）描述性统计为了能够从整体上把握研究数据的分布特征，需要对样本特征加以分析。以下将从性别、年龄、教育背景、月消费支出等方面，对样本进行描述性统计分析，分析结果见表3-3。表3-3样本描述性统计分析结果变量名称类别频数(人)百分比(%)性别男14544.5女18155.5年龄18岁以下30.918-25岁20261.926-30岁9328.630岁以上288.6学历高中及以下72.1专科113.4本科17654硕士研究生及以上13240.5月消费水平1000元以下4012.21000-2000元14444.22000-3000元11735.33000元以上257.7（四）信效度检验经过分析，我们得出环境刺激变量、情绪和购买意愿的KMO值分别为0.651，0.727，0.757。这符合本文对KMO值的要求，且巴特利特球形检验0.000<0.001，同样说明数据是相关的，所以适合做因子分析。表3-4信度分析结果题项题项Cronbach’sα环境刺激因素P1、P2、P30.912情绪(愉悦)Y1、Y2、Y3、Y40.771情绪(唤起)H1、H2、H3、H40.758购买C1、C2、C3、C40.920从表3-4中，我们可以看到各个变量的Cronbach’sα系数均在0.7以上说明问卷具有较高的信度，用该问卷分析的结果具有较高的可信度。这为我们接下来的数据分析提供了依据。表3-5各变量的KMO和Bartlett球形检验结果汇总维度环境刺激情绪购买意愿取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量0.6510.8100.850Bartlett的球形度检验近似卡方871.277606.542812.926df21286Sig.0.0000.0000.000KMO和Bartlett球形检验结果显示，各变量的KMO均在0.6以上，符合本文的标准，其Bartlett球形检验的显著性为0.000<0.001，说明变量适合做因子分析。（五）因子分析表3-6环境刺激因素的因子载荷因子问项因子载荷F1F2F3互动频次我认为网络主播与我互动次数较多0.929主播态度我认为主播的态度很好0.901回复时间我认为主播会及时回复我的提问0.911累计方差解释率84.01%注：空白部分代表因子载荷小于0.5表3-7情绪的因子载荷问项因子载荷Y1看到网络直播，我感到很高兴F1F2Y2网络直播可以满足我的需求0.771Y3我对这次直播的信息很满意0.769Y4我觉得直播的信息很无聊0.748Y5观看直播视频时，我处于轻松的状态0.721H1看到直播视频，我感到很兴奋0.631H2看到直播视频，我很激动0.801H3这些直播视频刺激了我的购买欲望0.769H4看了直播视频我很平静，没太大的感觉0.791累计方差解释率61.41%注：空白部分代表因子载荷小于0.5表3-8购买因子载荷因子问项因子载荷F1购买意愿C1看网络直播，我想立刻拥有该商品0.909C2我产生了强烈的购买意愿0.944C3网络直播使我突然很想去唱歌0.899C4虽然近期我并不打算购物，但看到网络直播后我仍然想购买该商品0.828累计方差解释率81.63%注：空白部分代表因子载荷小于0.5（六）相关性分析相关分析主要将各变量放置于同等地位来测量变量间的密切程度。本研究采用Pearson相关分析法来检验各变量间的相关性，其显著性采用双尾检验。1.变量间的整体相关分析为了检测模型构建的合理性，先做环境刺激因素、情绪和购买之间的相关分析，环境刺激因素是互动频次、主播态度回复时间的平均数，情绪是愉悦和唤起的平均数。结果如下表所示：表3-9各变量之间的相关系数变量环境刺激因素情绪购买意愿环境刺激因素1情绪0.402**1购买意愿0.392**0.469**1注释：**为在0.01的水平下显若.由上表可知，环境刺激因素、情绪和购买之间均是显著相关的，其中情绪和购买意愿之间的相关性最高，相关系数为0.469，其次是环境刺激因素和情绪之间的相关性，其相关系数是0.402，相关性最低的是环境刺激因素与购买意愿，其相关系数为0.392。这说明模型整体构建合理，各变量间存在着显著的相关性。2.环境刺激与情绪的相关分析从表10中可知，互动频次、主播态度在0.01的水平下和愉悦情绪、唤起情绪均呈正相关关系，回复时间与愉悦的相关性不显著，而在0.05的水平下与唤起情绪呈负相关。这从侧面验证了我们的假设H1，H2，H3，H4，H0，拒绝了H5。表3-10环境刺激与情绪的相关分析结果环境刺激愉悦唤起Pearson系数Sig.Pearson系数Sig.互动频次0.328**0.0010.301**0.000主播态度0.259**0.0020.342**0.001回复时间0.0980.072-0.190*0.001注：**为在0.01的水平下显著，*为在0.05的水平下显著。3.情绪和购买意愿的相关分析本部分主要采用Pearson相关分析法测试愉悦、唤起情绪与购买意愿间的相关关系，结果如表11。表3-11情绪和购买意愿的相关分析结果情绪购买意愿Pearson系数Sig.愉悦0.3210.001唤起0.4990.000注释：**为在0.01的水平下显著。由表可知，在0.01的显著性水平下，愉悦情绪和唤起情绪与购买意愿正相关，由此从侧面验证了假设H7和假设H8，进一步可知，唤起情绪和购买意愿的相关性远大于愉悦情绪对购买意愿的相关性。（七）主效应分析1.环境刺激对情绪的回归分析将互动频次、主播态度和回复时间作为自变量对愉悦情绪做多元逐步回归，得到回归模型，由表12可知，R2为0.110，说明回归方程解释了总变异的16.7%，虽然解释率较低，但回归效果F检验显著，说明回归方程效果较好，回归系数T检验也显著，说明回归系数符合要求。由表可知，在0.05的假设水平下，互动频次、主播态度均进入了模型，而回复时间没能进入方程。其中互动频次首先进入，其次是主播态度，说明互动频次对愉悦情绪的影响最大，其次是主播态度。根据表12，可以得出回归方程：愉悦情绪==0.298*互动频次+0.221*主播态度互动频次、主播态度的回归系数均大于零，即这两个变量与愉悦情绪分别呈正相关关系，验证了H1，H3。而回复时间没进入方程，拒绝了H5。表3-12环境刺激对愉悦的回归分析模型非标准化系数标准化系数t显著性F值R2B标准误Beta1(常量)互动频次2.0720.2610.1520.0390.32814.3505.7210.0010.00033.021**0.1102(常量)互动频次主播态度1.6020.2290.2010.1890.0360.0480.2980.2218.1295.2493.8100.0020.0000.00025.063**0.167注：**为在0.001的水平下显著。2.环境刺激对唤起情绪的回归从表13中我们可以看出R2为0.198，说明回归方程解释了总变异的19.8%，回归效果F检验显著，回归系数T检验显著，说明模型的回归效果和回归系数较好。因此模型不需要进一步修正。表3-13环境刺激对唤起的回归分析模型非标准化系数标准化系数t显著性F值R2B标准误Beta1(常量)主播态度2.4980.2210.1210.0410.33122.0365.7010.0010.00031.958**0.1122(常量)主播态度互动频次2.1680.1890.2040.1420.0400.0290.3020.24816.2015.2014.4390.0000.0000.00228.102**0.1693(常量)主播态度互动频次回复时间2.4910.1920.136-0.1210.1680.0400.0290.0370.2910.249-0.18014.6015.1514.603-3.2510.0000.0000.0000.00021.965**0.198注：”为在0.001的水平下显著。从表3-13中结果可知，主播态度首先进入模型，其次是互动频次，最后是回复时间。说明主播态度对唤起的影响是最大的，其次是互动频次，回复时间对唤起情绪的影响是最小的。从表3-13中，我们可以得出回归方程：唤起情绪=0.291*主播态度+0.249*互动频次-0.180*回复时间。从回归方程的系数可知，主播态度和互动频次与唤起情绪的呈正相关关系，距离结束时间与唤起情绪呈负相关关系。这就验证了假设H2，H4，H6。3.情绪对购买意愿的回归分析为了验证愉悦和唤起情绪对购买的影响，将愉悦和唤起情绪作为自变量对购买意愿做多元逐步回归分析，得到回归模型。从表3-14中可以看出R2为0.248，说明回归方程解释了总变异的26.9%。模型回归效果F检验显著，回归系数的T检验也显著，模型的回归效果和回归系数较好。愉悦情绪和唤起情绪均进入了回归模型，且系数均大于零。说明在网络直播情景中，愉悦情绪和唤起情绪对购买均产生正向影响，结果验证了我们之前的假设H7和H8。表3-14情绪对购买意愿的回归分析模型非标准化系数标准化系数t显著性F值R2B标准误Beta1(常量)唤起0.5610.7290.2510.0810.4982.2399.5010.0310.00290.526**0.2482(常量)唤起愉悦0.3600.6480.1590.2600.0790.0610.4510.1491.4027.9522.7090.1580.0000.00650.236**0.269注：**为在0.001的水平下显著。从表3-14中我们可以得到回归方程：购买意愿=0.451*唤起+0.149*愉悦。从回归系数上看，唤起的系数0.451要远大于愉悦的系数0.149，且唤起比愉悦更先进入回归方程。这说明相比愉悦情绪，唤起情绪对购买意愿的影响更大。结果验证了HI，H2，H3，H4，H5，H6，H7，H8。4.情绪的中介作用分析从表15中可以看出，互动频次、主播态度和回复时间都进入了模型，说明这三个变量对购买意愿均有影响，其中，主播态度影响最大，其次是互动频次，最后是回复时间。由结果得出回归方程如下：购买意愿=0.501*主播态度+0.268*互动频次-0.150*回复时间。表3-15环境刺激对购买意愿的回归分析模型非标准化系数标准化系数t显著性F值R2B标准误Beta1(常量)主播态度1.3600.5190.1480.0490.5449.10210.6010.0000.001120.365**0.3022(常量)主播态度互动频次0.7980.4920.2180.1800.0510.0390.5050.2674.60310.1895.3690.0000.0000.00078.635**0.4123(常量)主播态度互动频次回复时间1.2600.4790.218-0.1500.2190.0500.0390.0380.5010.268-0.1505.63110.3655.550-3.2010.0000.0010.0000.00155.968**0.394注：**为在0.001的水平下显著。由于回复时间对愉悦的影响不显著，于是只将互动频次、主播态度和愉悦一起作为自变量对购买意愿做回归，得到表3-16。将互动频次、主播态度、回复时间和唤起一起作为自变量对购买意愿做回归，得到表3-17。由表3-16和表3-17可知，两个回归模型的R2分别为0.401和0.502，说明回归方程分别可以解释总变异的40.1%和50.2%。回归效果的F检验和回归系数的T检验均显著，说明回归模型效果较好，系数有意义。回归模型不用进一步进行修正。表3-16环境因素与愉悦情绪同时对购买意愿的回归分析模型非标准化系数标准化系数t显著性F值R2B标准误Beta(常量)互动频次主播态度愉悦0.6210.1880.4590.1210.2030.0390.0520.0610.2290.4780.1093.2014.5189.5282.1290.0010.0000.0000.05155.631**0.401注：**为在0.001的水平下显著。对比表3-16和表3-17可知，互动频次、主播态度对购买意愿的回归系数0.270，0.499均大于互动频次、主播态度和愉悦情绪一起对购买意愿的回归系数0.229，0.478，即c'<c。说明愉悦情绪的进入，互动频次、主播态度对购买的影响降低。因此愉悦情绪在互动频次、主播态度和购买之间起到了部分中介的作用，而在回复时间和购买之间没有起到中介作用。对比表3-16和表3-17得出，互动频次、主播态度、回复时间对购买意愿的回归系数0.229，0.478，0.109，均大于互动频次、主播态度、回复时间和唤起情绪一起对购买意愿的回归系数0.201，0.420，-0.098，即c'<c，说明唤起情绪中介变量的加入使得互动频次、主播态度和时间距离对购买意愿的显著作用大大减弱。此时环境刺激各因素对购买意愿的影响仍然显著。这说明唤起情绪在主播态度、互动频次、回复时间与购买之间起部分中介作用。此时，假设已经得到了基本的验证，即假设H1，H2，H3，H4，H6，H7，H8，H10得到了验证，假设H}被拒绝，假设H9部分得到验证。表3-17环境刺激因案与唤起情绪同时对购买意愿的回归分析模型非标准化系数标准化系数t显著性F值R2B标准误Beta(常量)互动频次主播态度回复时间唤起0.1790.1580.398-0.0910.4180.2790.0410.0520.0390.680.2010.420-0.0980.3000.6514.1088.642-2.2015.6710.4980.0010.0000.0320.00156.925**0.520注：**为在0.001的水平下显若。四、结论与建议（一）结论以参与过或观看过网络直播购物的消费者为研究对象，探究网络直播环境下服装消费者购买行为的影响因素。通过研究直播带货情境，扩展了购买意愿的研究情境，可为研究消费者冲动购买语言提供新视角。研究结果显示：网络直播的两个变量互动频次、主播态度均对愉悦情绪有正向影响，而回复时间对愉悦情绪没有直接影响，互动频次、主播态度发生交互进而影响愉悦情绪；互动频次、主播态度对唤起有正向影响，回复时间对唤起有负向影响，且主播态度对唤起的影响最大，回复时间影响最小。愉悦和唤起对购买意愿均有正向影响。同时基本证实了愉悦和唤起在情景因素和购买之间起部分中介作用，其中愉悦在回复时间和购买意愿之间并没有起到中介作用。因此，为了促进服装消费，需要改善网络主播的态度，并增加主播与消费者的互动频次，让消费者感到被重视，缩短主播回复消费者的时间，从而让消费者产生愉悦或者唤起情绪，进一步引发购买行为。（二）建议1.提升粉丝精准度方面内容主播工作并非是网红活动，在内容主播下的带货达人并非仅是凭借自身业务的名气，而是由于具备很强的专业性，能够经得起考验后赢得市场的青睐。在网红现场直播中，众多靓丽且有毅力的资深网红名人却不能成为带货达人，他们把电商直播看作是粉丝经济变现的全新途径，最终造成他们难以获取理想的发展渠道，究其原因是出现“流量黑洞”效应，他们没有意识到电商主播的新型职业所映射的产业变革现象。相较于凭借个人的魅力赢得粉丝奖励的网红而言，电商直播的核心竞争能力是体现在如下所述几个方面，分别是供应链控制层面、深入了解产品及行业层面、强劲的品牌谈判水平层面以及上述知识与积累下产生的个人知名度层面等。这不同于过网红直播活动，通过歌舞才艺或者聊天等方式获得奖励的盈利活动，此种网红的吸引力主要是体现在情感寄托领域，粉丝打赏行为是相关时刻的心理满足感。与之相对应的是，电商主播的重要工作内容是要通过专业水平创造消费者的信任，减少消费者购买决策时间，快速增加交易速率，用户购买的是真实的商品。所以，电商主播的工作职能更贴近于消费导购角色、买手角色以及议价购买指南角色等。因此，如果电商主播想要在直播中获取更高的经济收益，务必要不断提升自身的核心竞争水平，以此才能不断的抢占市场份额。2.直播与消费者互动性方面原先的在线消费情境是基于传统网页货架消费模式，目前的在线消费场景主要是体现出社交化消费现象。持续升级的购物软件，更加多元化的创新内容，不过会日益趋向于社交化的发展形势。通过电商软件的使用能够添加社群、关注他人以及增加好友等。既是出现在线直播营销关系，也是需要不断外向扩散，并且创建线下社群网络体系。原先的消费者更习惯选择限制购买条件方式进行产品的选购活动，而目前消费群体更加注重的是同伴或者明星们使用过的产品，这是要体现出产品的共性使用特征，需要电商平台把相关消费群体聚合起来，由此构建出相应的关系网络。电商平台能够借助于多样化的营销方式，打造线下与线上的综合性社交文化气氛，能够更好满足消费者的产品社交化需要。消费者的个体特征对团购网站的浏览以及对消费者正向情绪都有显著的正向影响，因此团购网站可以针对不同特性的消费者制定不同的团购产品，挖掘其不同的需求，有针对性的对其进行商品营销，使那些具有低冲动性特质和低购物享乐性的消费者体会到团购的优点，增加其对团购的信任，加深对团购网站的店面浏览程度，提高冲动性购买的机率。另外，要善于利用消费者的人口统计变量对团购的影响进行营销，如根据性别的不同，提供专门针对男性或者女性的产品，针对不同的价格敏感程度制定价格策略，例如化妆品会更容易吸引女性消费者，电子类产品更易吸引男性，女性更愿意对价格产生强烈反应等。3.直播内容明确性方面专注力与愉悦性均会对冲动型购买意愿带来正向积极的作用，可以在网红主播营造的惬意环境下产生这积极状态，能够让消费者在舒适的网络气氛下出现购买的想法。创建舒适的网络购物环境，既是可以借助于和主播的互动活动予以实践，也是能够通过具有趣味性的交互设计方案予以达成，不断提升消费者的注意力，让消费者发掘出购物中的乐趣体验度。譬如，包括背景音乐构成元素、趣味图像构成颜色、精彩视频课程描述以及提升人性化交互设计效果构成元素等。参考文献：[1]米良川,李涛.网络直播策略研究[J].中国纺织,2022(Z5):132-134.[2]KumarVijay,HernándezNiina,JensenMichelle,PalRudrajeet.Deeplearningbasedsyste