劉洋 王詩(shī)雨

摘要：文章基于多元線性回歸模型，從消費(fèi)者角度探究網(wǎng)紅產(chǎn)品消費(fèi)意愿的影響因素，結(jié)果表明，消費(fèi)者對(duì)網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)線上運(yùn)營(yíng)模式的熟悉程度、身邊推薦網(wǎng)紅產(chǎn)品的人數(shù)多少、網(wǎng)紅產(chǎn)品的售后情況、網(wǎng)紅產(chǎn)品的質(zhì)量對(duì)網(wǎng)紅產(chǎn)品消費(fèi)意愿（被解釋變量）的影響是顯著的，且為正相關(guān)關(guān)系。基于此，為了促進(jìn)網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)更好的發(fā)展，根據(jù)得出的相關(guān)結(jié)論提出提升市場(chǎng)監(jiān)管、深耕內(nèi)容創(chuàng)作、打造社群文化等建議。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì);多元線性回歸模型;網(wǎng)紅產(chǎn)品

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的興起，更多人開(kāi)始對(duì)網(wǎng)絡(luò)事物感興趣，根據(jù)《2020年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢(shì)報(bào)告》，2020年2月，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶已達(dá)10.8億，網(wǎng)紅這個(gè)群體也應(yīng)運(yùn)而生。網(wǎng)紅這類人是因?yàn)槟臣虑榛蛐袨榛蜃陨磔敵龅膬?nèi)容被網(wǎng)友所關(guān)注，形成粉絲效應(yīng)后，進(jìn)而在社交平臺(tái)上走紅。隨關(guān)注人數(shù)的上升，網(wǎng)紅基于自身利益考慮，往往會(huì)以電商平臺(tái)或商家合作等形式將自身粉絲流量變現(xiàn)，網(wǎng)紅的優(yōu)勢(shì)在于可以對(duì)粉絲群體進(jìn)行精準(zhǔn)定位和定向營(yíng)銷，作為意見(jiàn)領(lǐng)袖可以通過(guò)展示個(gè)人試用過(guò)程或制作關(guān)于產(chǎn)品的視頻來(lái)影響粉絲的消費(fèi)行為。由此衍生的網(wǎng)紅產(chǎn)品進(jìn)入了大眾的視野里。

在網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)中，如何將用戶轉(zhuǎn)化為網(wǎng)紅產(chǎn)品的消費(fèi)者成為一大難題。網(wǎng)紅如雨后春筍般出現(xiàn)，然而真正能做到將自身資源變現(xiàn)的始終是少數(shù)。對(duì)于消費(fèi)者而言，在網(wǎng)紅產(chǎn)品上的消費(fèi)又與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)消費(fèi)大不相同，定量探究網(wǎng)紅產(chǎn)品消費(fèi)意愿的影響因素更加具有現(xiàn)實(shí)意義和指導(dǎo)意義。

一、文獻(xiàn)綜述

（一）網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀

網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)是指網(wǎng)紅在社交平臺(tái)上聚集人氣，依托龐大的粉絲群體進(jìn)行定向營(yíng)銷，對(duì)一般受眾的價(jià)值觀念和生活方式產(chǎn)生特定的影響，由此衍生出實(shí)際利益和經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)的發(fā)展大致有三個(gè)發(fā)展過(guò)程，1.0時(shí)代的草根成名;2.0時(shí)代的全民制作;3.0時(shí)代的品牌化傳播。網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)的商業(yè)模式，是從網(wǎng)紅依靠自身內(nèi)容輸出稱為KOL（關(guān)鍵意見(jiàn)領(lǐng)袖），然后將UGC（用戶生產(chǎn)內(nèi)容）或者PGC（專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容）進(jìn)行轉(zhuǎn)化，增強(qiáng)粉絲的粘性和熱枕，從而達(dá)到變現(xiàn)的目的。

網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)自誕生之初整體規(guī)模不斷擴(kuò)大，用戶數(shù)量也在逐年遞增。如圖1和圖2所示，根據(jù)蘇寧金融研究院數(shù)據(jù)顯示，在2019年，網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)規(guī)模超過(guò)2500億元。直播和短視頻平臺(tái)用戶人數(shù)正在不斷攀升，其中短視頻的用戶人數(shù)比其他上升更快。在2019年，中國(guó)在線直播用戶與短視頻用戶市場(chǎng)規(guī)模分別達(dá)到了5.04億人和8.20億人。

（二）網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)文獻(xiàn)研究現(xiàn)狀

1. 對(duì)網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)運(yùn)營(yíng)模式探討

隨著網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)的發(fā)展繁榮，網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)運(yùn)營(yíng)模式也在不斷的發(fā)生變化，眾多學(xué)者以具體網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象為例，尋求逐步完善網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)運(yùn)營(yíng)模式的道路，正如梁萌萌以如涵控股為例，結(jié)合財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)如涵控股盈利模式的分析，得出如涵控股前景并不樂(lè)觀的結(jié)論。李甜田從網(wǎng)紅營(yíng)銷和變現(xiàn)模式介紹了網(wǎng)紅這一具體商業(yè)模式并提出網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)所面對(duì)的挑戰(zhàn)，提出了關(guān)于網(wǎng)紅發(fā)展的建議。郭燕飛以papitube為例，從運(yùn)營(yíng)與內(nèi)容生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變、盈利模式的創(chuàng)新角度分析了網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)新模式，體現(xiàn)了自媒體與當(dāng)代網(wǎng)紅之間的聯(lián)系。葉霞平討論在“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代下，從產(chǎn)業(yè)鏈角度分析網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)的盈利模式并提出自己的質(zhì)疑，最后提出好的內(nèi)容才是網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)的持久歸宿。

2. 網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)對(duì)其他行業(yè)影響

近年來(lái)，眾多學(xué)者從對(duì)網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)行業(yè)的研究轉(zhuǎn)為網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)對(duì)其他產(chǎn)業(yè)影響的研究。正如梁輝煌等提出網(wǎng)紅直播推廣在線旅游產(chǎn)品（OTA）的四個(gè)策略，有利于OTA在消費(fèi)者心中塑造良好的品牌形象。吳雯婷探討互聯(lián)網(wǎng)金融可以借鑒網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)的方式及可能存在的風(fēng)險(xiǎn)。高洪福則將網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)的相關(guān)理論運(yùn)用到企業(yè)的IT部門上，讓IT更好發(fā)揮自身價(jià)值。喻躍梅探討網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)通過(guò)可以推動(dòng)跨境電商產(chǎn)品營(yíng)銷、拓展海外市場(chǎng)，以及具體在跨境電商運(yùn)營(yíng)推廣中的應(yīng)用。

3. 網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀及問(wèn)題

有學(xué)者從分析網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀中提出問(wèn)題并加以解決。張銀珂簡(jiǎn)述了網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)的前世今生、現(xiàn)狀及挑戰(zhàn)，預(yù)測(cè)“網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)”未來(lái)發(fā)展變化：規(guī)范化、多元化、專業(yè)化。薛愉凡運(yùn)用PEST模型對(duì)網(wǎng)紅行業(yè)環(huán)境進(jìn)行分析，得出網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)具有巨大前景的結(jié)論。田英從傳播領(lǐng)域指出網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)存在的問(wèn)題，分析背后的原因，最后提出網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)的發(fā)展策略。鐘藝聰以抖音為例，探討網(wǎng)紅視頻傳播策略，展望了未來(lái)網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)發(fā)展的理性化趨勢(shì)。

4. 網(wǎng)紅產(chǎn)品

在網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)興起的同時(shí)，消費(fèi)者對(duì)網(wǎng)紅產(chǎn)品的消費(fèi)意愿也隨之上漲。劉瑞溥等從消費(fèi)者角度出發(fā)，發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者的關(guān)注度、認(rèn)可度及網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)的市場(chǎng)環(huán)境等三個(gè)因素對(duì)網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)需求具有顯著性影響。張昊等認(rèn)為時(shí)尚網(wǎng)紅親民性和話題性對(duì)共創(chuàng)產(chǎn)品的美觀性和象征性均產(chǎn)生積極影響，王興元等用粉絲熱枕作中間變量，同時(shí)用粉絲符合和感性程度作為熱枕的形成機(jī)制來(lái)以此解釋粉絲消費(fèi)意愿的形成。 楊秀云等探知感知價(jià)值、感知利得、感知價(jià)值、感知利失、感知價(jià)值和消費(fèi)意愿之間的關(guān)系?？梢钥闯觯壳皣?guó)內(nèi)研究方面雖然對(duì)于網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)的研究日趨增加，但是研究網(wǎng)紅產(chǎn)品消費(fèi)意愿的研究仍舊較少，而從研究方法來(lái)看，更多采用的是SWOT、PRAC等定性的分析方法，定量研究較少。

基于此，本文從消費(fèi)者角度出發(fā)，以消費(fèi)者對(duì)網(wǎng)紅產(chǎn)品消費(fèi)意愿的影響因素為研究對(duì)象，探究影響因素之間的聯(lián)系和作用，試圖用多元線性回歸模型構(gòu)建關(guān)于網(wǎng)紅產(chǎn)品消費(fèi)意愿模型，將消費(fèi)者對(duì)于網(wǎng)紅產(chǎn)品的消費(fèi)意愿進(jìn)行量化，并以此提出相關(guān)建議，希望對(duì)于提高網(wǎng)紅產(chǎn)品的銷量有一定的指導(dǎo)意義，促進(jìn)網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)更好的發(fā)展。

二、變量與模型設(shè)定

（一）變量設(shè)定

通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)的梳理，并且參考相關(guān)文獻(xiàn)中的問(wèn)項(xiàng)、觀點(diǎn)等，對(duì)影響網(wǎng)紅產(chǎn)品消費(fèi)意愿的影響因素進(jìn)行了加工整理。并且為了能夠更好的以消費(fèi)者的角度來(lái)看待網(wǎng)紅，得到更真實(shí)的影響因素，本研究組織了一場(chǎng)訪談，共邀請(qǐng)20人參與訪談。根據(jù)已有觀點(diǎn)及研究目的，共制定五個(gè)方面的訪談提綱：消費(fèi)者是否對(duì)網(wǎng)紅產(chǎn)品有消費(fèi)意愿、自身購(gòu)買網(wǎng)紅產(chǎn)品都有哪些影響因素、對(duì)于網(wǎng)紅及網(wǎng)紅產(chǎn)品的關(guān)注度、淺談當(dāng)今網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)環(huán)境、是否滿意購(gòu)買的網(wǎng)紅產(chǎn)品及原因。在訪談過(guò)程中，主持人會(huì)對(duì)于回答中的細(xì)節(jié)進(jìn)行追問(wèn)，以期能夠得到更多因素，并且盡量避免提出誘導(dǎo)性問(wèn)題。

通過(guò)訪談得出的因素，再加之整理的文獻(xiàn)觀點(diǎn)，篩選掉一些模糊、籠統(tǒng)的答案之后，得到如表1所示共11個(gè)方面的影響因素，并將其設(shè)定為解釋變量。

（二）模型設(shè)定

為了探究網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)消費(fèi)意愿的影響因素，解釋各個(gè)影響因素之間的相互聯(lián)系，定量的表示被解釋變量與解釋變量的線性關(guān)系，設(shè)計(jì)了如下形式的多元線性回歸模型：

Y=β1+βnXn+en（1）

三、問(wèn)卷調(diào)查及結(jié)果分析

（一）問(wèn)卷設(shè)計(jì)

將得出的10個(gè)變量轉(zhuǎn)化成問(wèn)項(xiàng)后，設(shè)計(jì)的問(wèn)題共分為三部分，首先，對(duì)于被調(diào)查者的性別、年齡、受教育情況的基本信息調(diào)研，其次，采用里克特量表題與打分題，讓被調(diào)查者根據(jù)自身實(shí)際情況進(jìn)行填寫，最后，設(shè)置了篩選題，作用是篩選掉不認(rèn)真審題的被調(diào)查者。

為了確保調(diào)查數(shù)據(jù)的可靠性，在設(shè)計(jì)完問(wèn)卷之后進(jìn)行小范圍內(nèi)的預(yù)調(diào)查，并根據(jù)調(diào)查結(jié)果中出現(xiàn)的問(wèn)題修改問(wèn)卷，然后重新發(fā)放，重復(fù)三次，以此來(lái)保證問(wèn)卷的有效性。

（二）數(shù)據(jù)回收

網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)首先離不開(kāi)互聯(lián)網(wǎng)的媒介作用，所以此次調(diào)查主要采取線上為主、線下為輔的調(diào)查方式。線上調(diào)查主要以Credamo平臺(tái)為主，線下主要以發(fā)放紙質(zhì)問(wèn)卷為主。共發(fā)放問(wèn)卷513份，剔除掉沒(méi)有通過(guò)篩選題及時(shí)間少于一分鐘的問(wèn)卷，共收集到有效問(wèn)卷426份，有效率為83.04%。一般而言，樣本調(diào)查數(shù)量與設(shè)定的變量個(gè)數(shù)有關(guān)，本次樣本數(shù)量不應(yīng)少于100份，而調(diào)查問(wèn)卷共回收426份，已達(dá)到合理的樣本量，可進(jìn)行后續(xù)分析。

四、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)的描述性分析

從表2可以看出本次調(diào)查中的被調(diào)查者的基本信息，男性占據(jù)48.59%，女性占據(jù)51.41%，男女比例較為平均。年齡中25～30歲的人占比最多，達(dá)到41.78%。受教育程度中大學(xué)本科的人占比最多，達(dá)到73.70%。這說(shuō)明本問(wèn)卷的被調(diào)查者多是受過(guò)高等教育的年輕人，與喜歡上網(wǎng)、關(guān)注網(wǎng)紅的大部分群體比較相符，是網(wǎng)紅產(chǎn)品的主要消費(fèi)者，說(shuō)明樣本具有一定的代表性。

（二）建立模型

本文按OLS（最小二乘原則）去估計(jì)多元線性回歸模型的參數(shù)。使用的統(tǒng)計(jì)軟件是Eviews，初步得到的結(jié)果如式（2）所示：

Y=0.6098+0.439X2+0.26X3+0.119X4-0.036X5+0.016X6+0.0052X7-0.000888X8+0.000457X9-0.03972X10+0.0012X11（2）

（三）模型檢驗(yàn)及調(diào)整

1. 多重共線性問(wèn)題

在檢驗(yàn)中，本文采用方差擴(kuò)大因子法檢驗(yàn)多重共線性，定義VIF=max{VIF1，VIF2，VIF3，…，VIFn}，得到VIF=14.56>10，這說(shuō)明解釋變量與其他變量之間有多重共線性，并非所有的解釋變量都能很好的解釋模型。為了修正模型，采取了逐步回歸法，先用解釋變量對(duì)每一個(gè)所考慮的解釋變量作簡(jiǎn)單回歸，然后對(duì)解釋變量貢獻(xiàn)最大的解釋變量所在的回歸方程為基礎(chǔ)，逐個(gè)引入解釋變量，剔除有問(wèn)題的變量，同時(shí)剔除了p值>ɑ=0.05的不顯著解釋變量。

在使用了逐步回歸法修正模型之后，得到的新的模型結(jié)果如式（3）所示：

Y=0.5921X2+0.2702X3+0.1726X4+0.2033X5+0.5921? （3）

2. 異方差問(wèn)題

為了檢驗(yàn)相對(duì)于回歸線而言解釋變量的所有觀測(cè)值分散程度是否相同，且截面數(shù)據(jù)比起是時(shí)間序列數(shù)據(jù)更容易產(chǎn)生異方差，需要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠窬哂挟惙讲钚?。由于本模型已?jīng)是大樣本模型，本文采取White檢驗(yàn)。其修正前的具體參數(shù)如表3所示。計(jì)算統(tǒng)計(jì)量nR2=45.81，假設(shè)H0：α2=α3=α4=α5=0的條件下，在α=0.05下，得臨界值χ0.052（4）=9.49。nR2>χ0.052，所以拒絕原假設(shè)，不拒絕備擇假設(shè)，模型存在異方差。

為了修正異方差，本文采取了最小二乘法，選用了1/|e|作為權(quán)重，得到了新的回歸模型（4）：

Y=0.6044+0.2715X2+0.1999X3+0.0507X4+0.1716X5? ? （4）

修正后的模型p值為0.0001<0.05，說(shuō)明已無(wú)異方差。

3. 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)新觀測(cè)值的擬合優(yōu)度，可以通過(guò)修正的可決系數(shù)R2來(lái)說(shuō)明，得到的結(jié)果是R2=0.94，擬合程度很好，說(shuō)明列入模型中的解釋變量對(duì)被解釋變量的聯(lián)合影響程度較大。

4. 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)）

為了探究這四個(gè)解釋變量是否同被解釋變量之間存在顯著的線性關(guān)系，需要通過(guò)F檢驗(yàn)。假設(shè)：H0：β2=β3=β4=β5=0，H1=βj（j=2，3，4，5）不全為0。給定顯著性水平ɑ=0.05，在F分布表中Fɑ（4，422）=2.393， 此時(shí)F=460.25，由于F>Fɑ（4，422），應(yīng)拒絕原假設(shè)H0：β2=β3=β4=β5=0，此時(shí)，F(xiàn)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值=0.00010<05，說(shuō)明修正后的回歸方程顯著。

5. 回歸參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)）

可以從表4中P值判斷，與估計(jì)值β2、β3、β4、β5估計(jì)值對(duì)應(yīng)的P值均小于ɑ=0.05，表明在ɑ=0.05的顯著性水平下，對(duì)應(yīng)的解釋變量分別對(duì)被解釋變量影響顯著。

6. 多重共線性檢驗(yàn)

由表5可知，檢驗(yàn)修正后的模型的相關(guān)系數(shù)矩陣，各個(gè)解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)較低，且方差膨脹因子（VIF）為為2.6，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于10，證實(shí)多重共線性已經(jīng)削弱。

五、結(jié)論

根據(jù)最后得出的多元線性回歸模型式（4），可以得出以下研究結(jié)果。

第一，從消費(fèi)者角度出發(fā)，消費(fèi)者對(duì)網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)線上運(yùn)營(yíng)模式的熟悉程度、身邊推薦網(wǎng)紅產(chǎn)品的人數(shù)多少、網(wǎng)紅產(chǎn)品的售后情況、網(wǎng)紅產(chǎn)品的質(zhì)量都對(duì)網(wǎng)紅產(chǎn)品消費(fèi)消費(fèi)意愿有顯著的影響，且是正相關(guān)的關(guān)系?？梢钥闯鱿M(fèi)者對(duì)網(wǎng)紅產(chǎn)品本身的認(rèn)可度，熟悉度可以促進(jìn)消費(fèi)者對(duì)網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)的購(gòu)買率。

第二，消費(fèi)者對(duì)網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)線上運(yùn)營(yíng)模式的熟悉程度對(duì)網(wǎng)紅產(chǎn)品消費(fèi)意愿影響程度最大，其次是消費(fèi)者身邊推薦網(wǎng)紅產(chǎn)品的人數(shù)多少，最后是網(wǎng)紅產(chǎn)品的質(zhì)量和售后。

第三，根據(jù)向后逐步回歸的結(jié)果，每個(gè)月個(gè)人可支配收入、網(wǎng)紅產(chǎn)品價(jià)格、網(wǎng)紅產(chǎn)品物流、網(wǎng)紅產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)監(jiān)管、推薦網(wǎng)紅產(chǎn)品網(wǎng)紅的流行程度、個(gè)人關(guān)注網(wǎng)紅的數(shù)量，這六個(gè)解釋變量在統(tǒng)計(jì)上不顯著，說(shuō)明它們對(duì)人們是否愿意購(gòu)買網(wǎng)紅產(chǎn)品的意愿影響甚微。

六、相關(guān)建議

綜合前文的研究結(jié)果，為了促進(jìn)網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)更好的發(fā)展，本文提出了如下的對(duì)策建議。

（一）保證產(chǎn)品質(zhì)量，提升市場(chǎng)監(jiān)管

從結(jié)論中可知，對(duì)消費(fèi)者而言，網(wǎng)紅產(chǎn)品的售后和質(zhì)量是很重要的，這提醒了網(wǎng)紅們?cè)谕扑]產(chǎn)品時(shí)需要更加慎重，要在事先確定了產(chǎn)品的質(zhì)量等方面后再對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行推薦，而非為了利益等原因罔顧產(chǎn)品的問(wèn)題，進(jìn)行虛假宣傳，導(dǎo)致出了問(wèn)題追悔莫及。同時(shí)，相關(guān)電商等行業(yè)更要提高自身營(yíng)銷數(shù)據(jù)的真實(shí)性，不要做假數(shù)據(jù)，誤導(dǎo)消費(fèi)者。市場(chǎng)平臺(tái)也要各司其職，做好自身的監(jiān)管工作，建立相對(duì)完善的平臺(tái)審核機(jī)制，在追求經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)也要增強(qiáng)自身的社會(huì)責(zé)任感，提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)，給予用戶更好的體驗(yàn)?，F(xiàn)如今相關(guān)部門也出臺(tái)了各項(xiàng)法律，對(duì)于虛假的網(wǎng)紅商品廣告沖拳出擊，讓消費(fèi)者能夠買得放心。

（二）打造“個(gè)性化”品牌，深耕內(nèi)容創(chuàng)作

對(duì)于消費(fèi)者而言，他人推薦也是購(gòu)買網(wǎng)紅產(chǎn)品的一個(gè)重要因素。而為了讓更多人知道從而進(jìn)一步去了解網(wǎng)紅產(chǎn)品，加強(qiáng)網(wǎng)紅自身素質(zhì)，打造自己“個(gè)性化”品牌必不可少?！皞€(gè)性化”品牌包含的獨(dú)屬于自身的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容、獨(dú)特的風(fēng)格等都能將消費(fèi)者的好感度轉(zhuǎn)化為消費(fèi)率。

優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容是網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基石之一，吸引用戶的注意力無(wú)疑是網(wǎng)紅推薦自身產(chǎn)品的第一步。在內(nèi)容創(chuàng)作上，不僅要畫面制作精良，更要有好的創(chuàng)意理念融入其中。照顧到大眾的價(jià)值取向，契合觀眾的情感需求，從而讓消費(fèi)者熱情高漲、充滿興趣能夠持續(xù)關(guān)注網(wǎng)紅，然后對(duì)網(wǎng)紅產(chǎn)品產(chǎn)生興趣，將其轉(zhuǎn)化為購(gòu)買力。

（三）打造社群文化，建立情感共鳴

很多網(wǎng)紅都存在著粉絲流失的問(wèn)題，如何沉淀粉絲，提高粉絲粘性是每個(gè)網(wǎng)紅都需要面對(duì)的問(wèn)題。網(wǎng)紅可以打造社群文化，將流動(dòng)的用戶沉淀為自己社群成員。網(wǎng)紅在這其中能夠?qū)ο矚g自身內(nèi)容的用戶進(jìn)行定向傳播，迅速覆蓋目標(biāo)用戶，對(duì)用戶產(chǎn)生巨大影響。個(gè)體會(huì)對(duì)有其他相似背景經(jīng)歷的其他人產(chǎn)生認(rèn)同感，因此他們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)社群中能夠獲得內(nèi)心的安全感、穩(wěn)定感和歸屬感，在這類感情的驅(qū)動(dòng)下，用戶們會(huì)孜孜不倦?yún)⑴c進(jìn)社群討論和活動(dòng)，成為社群中的一員，與社群中的人一起討論網(wǎng)紅提出的話題。網(wǎng)紅也可以和用戶們?cè)谏缛褐袊@社群目標(biāo)和未來(lái)愿景等進(jìn)行互動(dòng)，輸出自身價(jià)值觀，實(shí)現(xiàn)情感共鳴。而為了把控社群成員質(zhì)量，也可以設(shè)置社群準(zhǔn)入門檻，從而賦予社群成員一定的自豪感。

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*基金項(xiàng)目：大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目“網(wǎng)紅與網(wǎng)紅產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)策略及測(cè)評(píng)系統(tǒng)研究與開(kāi)發(fā)”（課題編號(hào)：CX2003020）。

（作者單位：上海工程技術(shù)大學(xué)）

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