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电商平台代理直播带货中组织协同合作博弈研究.pdf

1、2024年4 月第4 0 卷第2 期北京财贸职业学院学报电商平台代理直播带货中组织协同合作博奔研究徐超毅发谷存(安徽理工大学经济与管理学院,安徽淮南南2 3 2 0 0 1)【摘要】为探究代理直播带货合作项目组织间协同行为演化规律问题,通过运用演化博奔理论构建代理直播带货三方协同演化博奔模型,并运用MATLAB进行数值仿真,研究展示了各协作主体在演化过程中策略选择的动态变化和趋于稳定的策略,提出了增强组织间协作和完善激励机制的策略建议。关键词 直播电商;组织合作;演化博奔中图分类号:F713文献标识码:A一、引言在数字经济时代,商品购买方式已从传统的面对面交易演变为多元化形式。其中直播带货近年

2、发展迅速,直播带货这一商业模式源起于2 0 1 6 年,在当时一些电子商务平台率先尝试在直播环节中结合购物链接,实现主播与观众之间的交互及交易。随着直播技术的进步和消费者个性化需求的增加,直播带货逐步发展成为电商模式的一种新形态,吸引了众多主播、平台、品牌和用户的广泛参与。作为一个新兴产业,直播带货之所以能迅速崛起并成为电商领域的一大趋势,主要源于其为消费者带来全新的购物体验,解决了传统电商平台无法直观呈现商品效用的问题。直播环境所营建的购物场景为产品销售提供有效支持,特别是对新产品而言,直播带货方式能有效提升产品的销售业绩。面对此电商新潮流,众多国内中小型企业在无法准确预见直播盈利情况下,仍

3、积极拓展线上市场,并建设专业的直播团队以应对新兴的市场机遇,然而,这一举措不可避免地会增加企业的运营成本。随着对第三方代理直播带货服务的需求日渐增加,相关经纪公司应运而生,并为商家提供了专业化的技术支持服务。这些公司通常旗下有多位知名网络名人主播,能够为产品提供曝光机会。对于成本和市场风险均相对较高的中小型企业来说,通过第三方代理在电商直播平台上销售产品成为一种有效的策略。文章编号:1 6 7 4-2 9 2 3(2 0 2 4)0 2-0 0 1 6-0 6众多学者对直播带货模式进行了研究。张丽霞(2 0 2 3)1 1 认为,直播带货对消费者感知价值的五个维度有正向影响,消费者感知价值在直

4、播带货与在线购买意愿这两个变量间呈现完全中介效应。汪旭晖等(2 0 2 3)2 通过情境实验探讨了网红直播类型对消费者购买意愿的影响机制和边界条件,细化了网红直播类型的分类。王红等(2 0 2 2)3 从提升主播带货吸引力、推动电商直播发展的角度出发,基于 S-O-R理论模型研究在直播带货情境中,主播的不同语言内容特征与消费者感知价值之间的关系机制及其对消费者购买意愿的影响。张艳芬等(2 0 2 3)4 针对主播带货能力和影响力双重信息不对称所带来的道德风险与逆向选择问题,考虑主播议价能力,基于委托代理理论构建信息不对称下的激励契约模型,提出甄别主播真实影响力以及激励主播提高带货能力的契约条件

5、。刘婷艳等(2 0 2 2)5 1 认为,感知有用性、易用性和沉浸体验在直播带货用户信息交互行为影响因素中发挥重要作用。同时,用户信息交互意愿也是直播带货中用户信息交互行为影响因素,社会影响对直播带货中用户信息交互意愿影响不显著。Guo等(2 0 2 1)6 发现消费者对主播的信任会延伸为对产品的信任。Ming等(2 0 2 1)7 发现社会存在感和远程存在感对直播商务中冲动购买行为的影响。由此可见,国内外大多数研究从消费者、主播和平台三个维度对直播带货的效果进行探讨,并分析其影响因素和作用机制。然而,现有的研究并未收稿日期:2 0 2 4-0 1-2 1作者简介:徐超毅(1 9 8 0 一)

6、,男,河南上蔡人,安徽理工大学经济与管理学院副教授,博士,研究方向:管理工程及其应用。谷存(1 9 9 9 一),男,江苏盐城人,安徽理工大学经济与管理学院硕士研究生,研究方向:供应链管理。-16-Journal of BeijingCollege of Finance and Commerce充分涉及第三方代理直播带货这一新兴模式,涉及到多个组织间的协调问题值得深人探讨,如有效管理和激励第三方代理、平衡第三方代理同主播或平台间的利益关系、保障消费者权益等均为呕待解决的问题。本文旨在基于代理直播带货参与组织间协同模式,深人分析第三方代理直播带货的组织影响力,并提出相应的管理策略建议。二、电商平

7、台代理直播带货模式三方协同演化博奔模型(一)问题描述在第三方代理直播带货模式中,涉及的多个利益主体包括直播平台、品牌商、第三方代播机构、代播主播及消费者等。这些参与方共同构成了一个层级多元且动态发展的委托代理关系网络,每方均有自己的目标和期望。然而,在此模式运作中,由于利益分歧及信息不对称的问题,有时会导致个别机构实施损害他方或整个项目利益的行为。例如,一些代播机构或主播为了提高收入,夸大或虚假宣传商品的品质或效果;厂商可能为了清理库存或提升市场份额,对产品的功效和质量作出过分承诺,误导消费者,损害消费者权益。第三方代理直播带货模式是商业机构为品牌提供全方位的直播服务,包括但不限于策划、培训、

8、商品推介以及数据分析等,旨在提升销量和品牌知晓度。模式的优势体现在分散商家直播运营风险并借助第三方的专业性提高直播效益。该模式与实体销售环节的委托代理关系类似,品牌商或厂商通过向主播支付佣金来委托其进行产品促销;同时电商平台通过产品推荐向消费者收取推广费。面对这种新兴商业模式,电商平台在维护品牌商、主播及消费者间的信任与关系方面面临挑战,需要应对市场竞争与政策监管的双重压力。综上所述,为有效提升第三方代理直播带货模式的效率与质量,函需研究如何揭示并促进各组织间的协同合作动力,促使其形成有效且可持续性的联合模式。与此同时,供应链体系中的品牌商、平台与电商直播平台存在策略上的演化博奔关系,需要进一

9、步的理论和实践探索。(二)演化博奔模型假设和构建由于代播带货模式的复杂性,在围绕直播的任何进程中的任何阶段均需要各组织协同合作。根据第三方代理直播带货组织管理模式分析,代理直播带货阶段参建组织可以简化为一个“厂商营销部门一电商直播平台一直播团队”三方博奔模型,如图1 所示。作为第三方代播带货参与组织(营销部门、电商直播平台、主播团队)的协同行为策略对应April,2024Vol.40 NO.2生产厂家营销需求营销部门合作合作经纪公司专专业工作带货主播团队图1 第三方代播带货模式组织结构的博奔模型主要变量表及其含义如表1 所示。假设在某个时刻,厂商营销部门参与协同的概率为x,电商直播平台积极监管

10、的概率为y,直播团队寻求与厂商协同的概率为z,其中xeO,1,yE0,1,zE0,1。表1 变量表及其含义符号含义X厂商营销部门参与协同的概率,xE0,1y电商直播平台积极监管的概率,yEO,1 直播团队寻求与厂商协同的概率,zE0,1 Ne厂商营销部门不参与组织间协同时获得的效益Np电商直播平台消极监管时获得的效益Nc直播团队不寻求厂商协同时获得的效益Re厂商营销部门参与两方协同时额外的效益Rp电商直播平台参与两方协同额外的效益Rc直播团队参与两方协同时额外的效益Ce厂商营销部门参与组织间协同时支付的成本Cp电商直播平台积极监管时支付的成本Cc直播团队寻求厂商协同行动时支付的成本Ze三方协同

11、时,厂商获得的额外效益Zp三方协同时,电商平台获得的额外效益Zc三方协同时,直播团队获得的额外效益供应商、平台和主播博奔收益矩阵如表2 所示。表2 博奔收益矩阵厂商营销部门参与厂商营销部门不参与博奔主体策略协同(x)Ne.+Re+Ze.-Ce直播团队寻求平台协同(z)积极监管直播团队不寻求(y)协同(1-2)直播团队寻求平台协同(z)消极监管直播团队不寻求(1-y)协同(1 -2)基于上述假设,选择不同策略时对应的期望收益以及平均期望收益可由表2 计算得知。对于厂商17-电商公司监智管型合作一电商直播平台协同(1-x)NeNp+Rp+Zp-CpNp+Rp-CpNc+Rc+Zc-CcNc+Rc-

12、CcNe+Re-CeNeNp+Rp-CpNp+Rp-CpNcNcNe+Re-CeNeNpNpNc+Rc-CcNc+Rc-CcNe+Re-CeNeNpNpNcNc2024年4 月第4 0 卷第2 期营销部门来说,参与协同策略、不参与协同策略的期望收益及平均期望收益为:Eel=yz(Ne+Re+Ze-Ce)+y(1-z)(Ne+Re-Ce)+(1-y)z(Ne+Re-Ce)+(1-y)(1-z)(Ne+Re-Ce)(1)Ee2=yz(Ne)+y(1-z)(Ne)+(1-y)z(Ne)+(1-y)(1-z)(Ne)(2)Ee=xEel+(1-x)Ee2(3)根据Malthusian方程及式(1)式(

13、2)、式(3)可得,厂商营销部门采取参与协同策略的复制动态方程式:dxF(x)=x(1-x)(Re-Ce+yzZe)dt同理可得,电商直播平台和直播团队的复制动态方程为:F(y)dyy(1-y)(Rp-Cp+xzZp)dtdzF(2)dt=z(1-z)(Rc-Cc+xyZc)(三)演化稳定性分析复制动态的进化稳定策略对应数学中动态系统的具有稳定性的稳定状态,可以用复制动态微分方程对各组织的演化稳定策略进行分析。分析式(4)的平衡点可得生产厂商演化稳定策略:Ce-Re时(1)当y=时,F(zZe下,x的任何取值都将使博奔达到稳定状态。Ce-Re时,令(2)当yF(x)zZedtdF(x)=1是两

14、种稳定状态,此时,(=0)0,dxdF(x)x=10,故x=1是平衡点。在此条件下,dx生产厂商选择参与协同是演化均衡策略。Ce-Re时,令dx(3)当yF(x)zZedF(x)=1是两种稳定状态,此时,dxx=0 0,故=0是平衡点。在此条件下,生产厂商选择不参与协同是演化均衡策略。分析式(5)的平衡点可得电商直播平台演化稳定策略:(1)z=Cp-Rp当时,F(y)xZe下,的任何取值都将使博奔达到稳定状态。(2)当9 时,今)FxZedF(y)=1是两种稳定状态,此时,dy-18-北京财贸职业学院学报ly=10,故y=1是平衡点。在此条件下,电商直播平台选择积极监管是演化均衡策略。(3)当

15、0,故y=0 是平衡点。在此条件下,电商直播平台选择消极监管是演化均衡策略。分析式(6)的平衡点可得直播团队演化稳定策略:(1)=Ce-Re当时,F(2)(4)yZc下,的任何取值都将使博奔达到稳定状态。Cc-Rc时,(2)当yZc(5)1是两种稳定状态,此时,(6)z=10,故z=1是平衡点。在此条件下,直播团队选寻求厂商协同是演化均衡策略。Cc-Rcdz(3)当x0,故=0 是平衡点。在此条件下,直播团=0,在此条件dtdx=0,x=0,x=0,x=0,xdtdF()=0,在此条件1)(0,0,0)、(1,0,0)、(0,1,0)、(0,0,1)、(1,1,dt0)、(1,0,1)、(0,

16、1,1)。4=0,y=0,y按照Friedman 提出的方法,微分方程系统的演dt化稳定策略(ESS)可由该系统的Jacobian矩阵局部dF()稳定性分析得到。由式(4)一(6)知,系统Jacobian=00dyd=0,y=0,ydtdF(y)OdF()dydy崇=0,在此条件dtdz=0,z=0,2=ZdtdF(z)dzZ=00dz0.,z=0,z=dtdF(z)Z=0dz队选择不寻求厂商协同是演化均衡策略。基于上述平衡点分析结果,建立、y、z 的联立方程组:Cc-Rcx=yZcCe-RezZeCp-RpZxZe得到动态复制系统的平衡点。Cc-Rcxl=(Ce-Re)(Cp-Rp)ZcZe

17、ZpCe-Reyl:(Ce-Re)(Cp-Rp)ZcZeZpCp-Rpz1=(Ce-Re)(Cp-Rp)ZcZeZp得动态复制9 个平衡点:(xl,yl,zl)、(1,1,矩阵为:dF(2)(7)(8)Journal of BeijingCollege of Finance and CommerceaF(x)aF(x)aF(x)-axayJ=aF(y)aF(y)aF(y)axayaF(z)aF(z)aF(2)axayr(1-2x)(Re-Ce+yzZe)x(1-x)zZe x(1-x)yZe=y(1-y)zZp(1-2y)(Rp-Cp+xzZp)y(1-y)xZpLz(1-2)yZc z(1-

18、z)xZc(1-2z)(Rc-Cc+xyZc)J根据Lyapunov法则检验Jacobi矩阵的特征值的正负值可判定平衡点是否为演化稳定策略。如表3 所示。假设三方协同时各方所获收益 各方协同时支付的成本 各方在两方参与协同时所获收益。说明当两方协同时协同的两方都会亏损,只有当三方都寻求协同时才会都获得收益。故E1(0,0,0)E8(1,1,1)为均衡点,厂商营销部门不参与协同,平台消极监管,直播团队不寻求厂商协同、(厂商营销部门参与协同,平台积极监管,直播团队寻求厂商协同)为演化稳定策略。表3 平衡点局部稳定性分析jacobian矩阵特征值均衡点入1,入2,1 3E1(0,0,0)Rc-Cc,

19、Re-Ce,Rp-CpE2(0,0,1)Cc-Rc,Re-Ce,Rp-CpE3(0,1,0)Rc-Cc,Re-Ce,Cp-RpE4(1,0,0)Rc-Cc,Ce-Re,Rp-CpE5(1,1,0)Ce-Re,Cp-Rp,Rc-Cc+ZcE6(1,0,1)Cc-Rc,Ce-Re,Rp-Cp+ZpE7(0,1,1)Cc-Rc,Cp-Rp,Re-Ce+ZeCc-Rc-Zc,Ce-Re-Ze,E8(1,1,1)Cp-Rp-Zp(x-x2)(Re-Ce+Ze),E9(x1,y1,z1)(y-y2)(Rp-Cp+Zp),(z-22)(Rc-Cc+Zc)三、数值仿真(一)MATLAB仿真过程接下来通过MAT

20、LAB数值仿真分析博奔各方的策略选择受初始策略影响变化情况以及影响程度,基于组织在协同过程中所扮演的角色及合同价值,假设厂商的净效益最大,其次是平台,最后是直播团队,即 NeNpNc;代播模式中的主要协同行为包括参与直播内容的创造与建设,其中平台的收益最大,其次是直播团队,再次是厂商,即RpRcRe;在协同过程中,为建立信息接口并提供直播内容建设建议,电商直播平台会承担较高的成本,而直播团队和厂商承担的成本相对较低,即 CpCeCc;当合作完成时三方共享合作带来的收益,设ZpApril,2024Vol.40 NO.2=Ze=Zc。通过以上假设,为数值仿真赋值为:Ne=3,Np=2,Nc=1,R

21、e=4,Rp=6,Rc=5,Ce=7,Cp=8,Cc=6,Ze=Zp=Zc=15。本研究将深入探究各组织间在代播带货协同模式下的互动行为及影响模式。(9)1.各方初始概率变化对演化的影响设置博奔三方的博奔初始策略选择概率分别以0.1 为间隔从0.1 变化到0.9,结果如图2 所示。初始演化相位图展示了系统在初始时刻的状态分布。图中,我们将每一个点的,z坐标赋值为参与博奔的不同主体初始寻求合作的意愿水平。每一条线条代表了一个初始状态下的演化路径,根据不同的初始状态,系统可能会演化到不同的稳定状态。这表明了初始状态在决定系统最终走向上的重要作用。从图中可见的稳定点有E1(0,0,0)E 8(1,1

22、,1),符合上文中局部稳定性分析的结果。Z稳定性0.4实部符号结论(-,-,-)ESS(+,-,-)不稳定点(-,-,+)不稳定点(-,+,-)不稳定点(+,+,+)不稳定点(+,+,+)不稳定点(+,+,+)不稳定点(-,-,-)ESS(+,+,+)不稳定点1.00.80.60.20.01.00.80.00.60.20.40.6X0.81.00.0图2 初始演化相位图2.各方初始概率变化对厂商策略演化的影响从图3、图4 可以看出,在=0.8,z=0.8时x的收敛速度大于y=0.8,z=0.4时x的收敛速度。即当电商直播平台采取积极监管策略的初始概率相同时,直播团队寻求厂商参与协同的初始概率越

23、高,厂商趋向采取参与协同策略的演化速度越快。3.各方初始概率变化对电商平台策略演化的影响从图5、图6 可以看出,当=0.8,z=0.8时的收敛速度大于x=0.4,z=0.8时y的收敛速度。即当直播团队寻求厂商协同的初始概率相同时,厂商参与协同的初始概率越高,电商平台采取积极监管策略的演化速度越快。4.各方初始概率变化对直播团队策略演化的影响从图7、图8 可以看出,在x=0.8,y=0.8时z的收敛速度大于x=0.4,y=0.8时z的收敛速度,即当电商直播平台积极监管的初始概率相同时,厂-19-0.40.2Y2024年4 月第4 0 卷第2 期北京财贸职业学院学报.x=0.2,y=0.4,z=0

24、.4X=0.2,y=0.4,z=0.8-x=0.2,y=0.8,z=0.4x=0.2,y=0.8,2=0.80.00.20.40.6X0.81.00.0图3各方初始概率变化对厂商策略演化的影响.*x=0.8,y=0.4,z=0.4x=0.8,y=0.4,2=0.8x=0.8,y=0.8,2=0.4*x=0.8,y=0.8,2=0.80.00.20.40.6X0.81.00.0图4 各方初始概率变化对厂商策略演化的影响*x=0.4,y=0.8,z=0.4X=0.4,y=0.8,z=0.8X=0.8,y=0.8,z=0.41.0*=0.8,y=0.8,z=0.80.80.6Z0.40.20.01.

25、00.80.60.20.4Y1.00.80.6Z0.40.20.01.00.80.60.40.21.00.80.6Z0.40.20.01.00.80.00.60.20.40.6X0.81.00.0图6各方初始概率变化对电商平台策略演化的影响.x=0.4,y=0.4,z=0.2x=0.4,y=0.8,z=0.2=0.8,y=0.4,z=0.2X=0.8,y=0.8,z=0.20.00.20.40.6X0.81.00.0图7 各方初始概率变化对直播团队策略演化的影响0.40.2Y1.00.80.6Z0.40.20.01.00.80.60.40.2Y*=0.4,y=0.2,z=0.4x=0.4,y=

26、0.2,z=0.8X=0.8,y=0.2,z=0.4x=0.8,y=0.2,z=0.80.00.20.40.60.8X1.00.0X=0.4,y=0.4,z=0.8x=0.4,y=0.8,z=0.8:x=0.8,y=0.4,z=0.81.0-X=0.8,y=0.8,2=0.80.80.60.4.0.20.01.00.80.60.4Y0.21.00.80.6Z0.40.20.01.00.80.00.60.20.40.40.6X0.81.00.00.2Y图5 各方初始概率变化对电商平台策略演化的影响商参与协同的初始概率越高,直播团队寻求厂商协同策略的演化速度越快。5.三方协同时各方所获收益变化对演

27、化的影响选取演化初始点(0.5,0.5,0.5),将Ze、Zp、Zc即共享收益的值从1 5 降低到1 0。从图5 可以看出,在Z降低到一定数值时,博奔的方向从(1,1,1)向(0,0,0)转变,且演化的速率加快。根据模型,当Z值增大时,各参与者会更倾向于采取积极、合作的策略,因为这可以带来更大的共享收益。这样,整-20-图8 各方初始概率变化对直播团队策略演化的影响个系统将更有可能沿着协同的方向发展。(二)仿真结果分析由图3 一8 可知,厂商、电商直播平台和直播团队之间关系密切,任何一方的行为选择都会影响到另外两方,同时其自身的策略选择也会受到另外两方的影响,并且不同的策略选择都会对第三方代理

28、直播带货合作组织协同形势带来新的变化,并呈现出动态过程。由图9 发现,共享收益分配对协同演化过程的最终结果产生了显著影响。因此,在第三方代理直播带货合作组织协同框Journal of BeijingCollege of Finance and Commerce+Z=14Z=150.00.20.40.6X0.81.00.0图9 各方所获收益变化对演化的影响架下,各组织除了根据利益而合作步调统一外,各组织之间也应自发形成由电商直播平台主导的自组织协同模式。在该模式下,由厂商提供产品营销方案,直播团队等组织再将自身要求传递给直播间设计人员,电商直播平台的直播间设计人员根据营销方案中产品销量要求与直播

29、团队的要求完成直播间设计任务。电商平台应积极协调上下游单位之间的关系、信息、要求,积极监管指导下游环节的直播团队,并将过程中的问题及时反馈至厂商营销部门,避免直播过程中出现产品质量差、成本超支等问题,并且电商直播平台作为组织协同模式的主导单位,可代表厂商、电商直播平台等组织与消费者沟通协调,在考虑营销宣传高效性的同时,最大化地满足各方的多样化需求,进而实现合作项目组织协同能力的全面升级。四、结语本研究围绕第三方代理直播带货模式的相关问题,以有限理性为出发点,建立了直播电商环境下供应商、电商直播平台以及直播团队三方的演化博奔模型。该模型分析了组织间协同合作策略的演进趋势,并辨识出演化稳定策略。利

30、用MATLAB进行数值仿真,显示了在理想化条件下各组织间行为策略的相互作用和演变过程,并提出以电商平台为主导的代播带货组织协同模式。基于此模型,得出的结论和建议如下:加强组织间信息沟通。鉴于合作项目中各组织独立、无隶属关系,故存在沟通通道不畅和信息传递不充分的问题。因此,作为主导的组织应畅通信息沟通渠道,明确各方在协作中的职责和作用,并增强沟通与协作。例如,制定明确的信息沟通策略,确保同步有效,建立信息平台便于资源共享和反馈,以及定期检视信息沟通效果以提高其质量。确立及调整合作关系的激励机制。合作过程April,2024Vol.40 NO.2中各组织的动力和行为会受到激励机制的显著影Z=10响

31、。主导单位需建立一个公正、透明的激励体系,Z=11Z=12Z=13根据参与各方的实际贡献和协作效果,给予相应的1.0奖励或处罚,激发积极性,促进合作伙伴之间的积0.80.6Z0.40.20.01.00.80.4Y0.60.2极互动,从而提高整体协同合作的成效。另外,本研究的局限之处在于基于理想化的假设而建模和分析,这可能一定程度上限制了模型的实用性。且仅从直播团队和供应商的角度探讨了协同选择问题,忽略了消费者等其他相关方的影响。因此,未来研究应进一步完善模型,纳入消费者等其他利益相关方,全面揭示直播电商协同问题的内部机制。参考文献:1张丽霞.直播带货对消费者在线购买意愿的影响研究一一消费者感知

32、价值的中介作用J.商业经济研究,2023(10):69 72.2汪旭晖,王佳溟,乌云.专门带货还是分享带货:网红直播类型与产品类型的交互作用对消费者购买意愿的影响J.财经论丛,2 0 2 3(5):7 8-9 0.3王红,陈惠琳,谢嘉茜,等.直播带货情境下主播语言内容特征对消费者购买意愿的影响研究J.管理现代化,2022(6):59 65.4张艳芬,徐琪,孙中苗.考虑主播带货努力与影响力的直播电商供应链激励契约研究J.管理学报,2 0 2 3(2):278-286.5刘婷艳,王晰巍,张雨.基于TAM模型的直播带货用户信息交互行为影响因素研究J.现代情报,2 0 2 2(1 1:27-39.6

33、Lingyun Guo,Xiayu Hu,Jinxuan Lu,et al.Effects of custom-er trust on engagement in live streaming commerce:media-ting role of swift guanxi J.Internet Research,2021,31(5):1718-1744.7JUNLAN ming,ZENG Jianqiu,Muhammad Bilal,et al.Howsocial presence influences impulse buying behavior in livestreaming com

34、merce?the role of s-o-r theory J.Inter-national Journal of Web Information Systems,2021,17(4):300-320.8徐超毅,谷存.基于演化博奔的应急物资政企协议储备决策研究J.浙江交通职业技术学院学报,2 0 2 3(4):36-41.9 Wang Y,Lu Z,Cao P,et al.How Live Streaming ChangesShopping Decisions in E-commerce:A Study of LiveStreaming Commerce J.Comput Supported Coop Work,2022,31:701-729.10Lv J,Yao W,Wang Y,Wang Z,Yu J.A game model forinformation dissemination in live streaming e-commerceenvironmentJ.Int J Commun Syst,2022,35(1):e5010.王艳)-21-(责任编辑

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