2026第48卷第10期
2.上海交通大学 安泰经济与管理学院, 上海 200030
2.Antai College of Economics and Management, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200030, China
随着微型经济的发展，如何理解并服务细分需求成为重要议题（Tuli等，2025）。在数字技术推动下，消费呈现出圈层化与社交化趋势：消费者围绕兴趣形成不同社群，并在互动中完成消费决策（Marchowska-Raza和Rowley，2024）。同时，电商直播作为典型的社交商务形态，强化了消费的互动性与情境性。然而，与基于明确搜索意图的传统电商不同，直播情境往往需要在有限时间内激发尚未显化的需求，促成即兴购买。上述情境挑战了以规模化生产和同质化营销为主导的供给逻辑，仅从供给端产品资源或技术匹配逻辑出发，已难以充分解释交易如何达成。
实践表明，由主播、达人等社群影响者主导的直播活动展现出独特的资源整合能力（Wu等，2022；Leong等，2026）。例如，2025年“618”的预售首日，头部社群影响者Q和H的销售额分别为25亿~35亿元和1.76亿元
理论上，组织化是实现资源整合的一种重要方式。组织化是指，通过建立统一的目标和明确的规范，整合分散的资源以形成有序结构的一系列活动或过程（Weick和Sutcliffe，2005）。目前组织化理论与相关研究主要侧重探讨供给端企业的组织化过程及其对生产性服务提升的影响，重点关注资源整合、组织惯例变革与流程配置等问题（Li等，2026；Rodríguez等，2025；Fattahi等，2022）。尽管部分研究已经开始聚焦需求端的组织化，但主要从技术驱动视角出发，强调借助大数据和人工智能等数字技术捕获用户偏好信息（Armona等，2025），并通过数据分析与智能匹配提升需求端资源的整合效率，进而形成高定制化服务（Pusceddu等，2025；Leong等，2026）。另一部分研究从社群影响者驱动视角出发，关注社群影响者的博客赞助（Zhang等，2025）、视频赞助（Masuda等，2022）、广告播种（Benevento等，2025）、品牌代言（Shan等，2020）等行为，但这类研究主要聚焦社群影响者与企业的合作机制，对于社群影响者如何通过消费组织化整合需求端资源、联结供需两端并促进商业交易，探讨仍相对不足。围绕这一理论缺口，本文聚焦电商直播情境，探讨社群影响者驱动的消费组织化机制及其影响。
本研究选取电商直播作为焦点现象开展民族志研究。同时，考虑到Y、Q和H及其直播团队在当前中国电商直播行业中公认的标杆性和在国际市场上的独特性，选取Y、Q和H三位头部社群影响者，将其直播作为焦点现象中的代表性实践和重点分析对象。结合民族志方法在探讨存在非语言暗示和仪式性模式或实践上的优势（Bechky，2011；Botha和Hamann，2025），研究团队深度沉浸电商直播实践，挖掘社群影响者驱动消费组织化的机制和特征。通过回答“什么是消费组织化？”“电商直播情境下的社群影响者如何通过消费组织化服务细分需求并促进商业交易？”两个问题，提出社群影响者驱动消费组织化的机制模型，探讨消费组织化的机制特征和影响，构建社群影响者驱动的消费组织化理论。本研究将消费组织化定义为，社群影响者以社群关系为组织载体，通过持续的服务性交互，将分散或潜在的个体需求转化为可匹配的集体需求，并据此引导供给端资源配置的资源整合过程。
本研究的理论贡献主要体现在下述三个方面：第一，通过构建社群影响者驱动的消费组织化理论，本研究强调组织化理论在需求端的资源整合作用，丰富了组织化理论的解释边界与适用场景。第二，通过界定消费组织化的概念内涵，本研究揭示了数字技术赋权情境下，社群影响者如何通过组织需求参与价值创造，深化了服务主导逻辑对资源整合者的理解。第三，通过揭示社群影响者驱动的消费组织化如何通过供需两端的粒度匹配效应服务细分需求，本研究推进了社交商务情境下个性化服务的实现逻辑，揭示了消费组织化区别于数字技术识别在细分需求满足中的关键作用。通过上述理论贡献，本研究能够为数字经济时代的社交商务创新实践提供借鉴和启发。
二、文献综述本研究采用服务主导逻辑作为理论视角，从资源整合者的角度理解社群影响者的资源、能力和价值，将其整合需求端资源的过程和机制视为消费组织化。围绕研究问题——电商直播情境下的社群影响者如何通过消费组织化服务细分需求并促进商业交易，从服务主导逻辑与电商直播情境下的社群影响者（行动者）、基于需求端的组织化（行动过程）和个性化服务（行动结果）三个方面介绍理论背景。
一. 服务主导逻辑与电商直播情境下的社群影响者 1. 服务主导逻辑本研究采用服务主导逻辑（Service-Dominant Logic）作为理论视角理解社群影响者和消费组织化，主要依循该理论的三个核心命题（Vargo和Lusch，2004，2008）。
第一，任何具备资源整合能力的参与者都是价值共创者。生产者和消费者的角色相互交错而非截然不同（Vargo和Lusch，2008）。当社群影响者具备整合资源的能力时，他们能够积极参与或在与社群有关的价值创造中承担主导角色（Wu等，2022；Leong等，2026）。该命题揭示，资源整合是价值创造的关键。
第二，服务是一切经济交换的基础。服务被定义为“将资源（如知识或技能）用于为自己或他人创造利益的能力应用”（Vargo和Lusch，2004）。Lusch和Nambisan（2015）指出，产品是提供服务的一种分销机制。企业设计、生产和销售产品的本质是为满足市场需求而提供服务（简兆权等，2016）；类似地，社群影响者通过应用个人知识或技能为社群消费者提供个性化产品推荐，这也是提供服务。
第三，价值通过行动者间的互动实现。服务主导逻辑将价值主张视为，企业独立或与消费者通过资源整合而共同创造的价值承诺（Skålén等，2015）。作为一种供给端的资源提供方式，企业只能提供价值主张，而不能独立创造和/或交付价值。消费者通过参与企业价值创造来批准或共创价值承诺，其实际获得并感知到的价值由特定使用情境所决定，并表现为服务的使用价值（Vargo和Lusch，2008）。因此，供给端企业单向灌输产品或服务价值注定是低效的，他们必须考虑如何通过与社群影响者合作和互动，满足消费者的细分需求，并将其转化为以价格为主要表现形式的交换价值（Wu等，2022）。
上述命题构成基于服务主导逻辑视角的资源整合理论框架（如图1所示），并为探讨数字技术赋权下社群影响者驱动的消费组织化机制提供了重要理论指引。从现有研究来看，尽管服务主导逻辑在探讨企业与消费者价值共创、消费者参与和服务创新等议题上被广泛应用（Gupta等，2026；Zhang和Xu，2024），但主要侧重探讨供给端的组织行为和机制，将需求端个体（如社群影响者）视为影响供给端组织行为和机制的参与者或主要变量之一，对社群影响者如何有组织地整合资源探讨相对不足。
2. 社群影响者及其角色
社群影响者是指，利用社交媒体等技术将自身知识、个性与社交网络资源相结合，影响追随者对产品或品牌的决策和行为的人群（Hughes等，2019），具体包括主播和达人等以知识见长的意见领袖和以结构资本发挥影响力的平民化中心（吴瑶等，2017）。社群影响者被认为是消费角色的演进（Schultz，2016），具体体现在三个方面。
第一，从资源角度，社群影响者拥有四种独立但相互关联的个体资源，包括：①社交资产，指个体在其社交网络中的人际关系数量、多样性和结构，使社群影响者与其他顾客形成连接，超出通过企业自身资源所能达到的范围（Benevento等，2025）。②说服资本，指个体对其他现有或潜在顾客来说，拥有信任、信誉和影响的程度（Kashian，2026）。来自熟悉的人的信息更容易获得顾客的信任，更有助于顾客做出购买决策（Masuda等，2022）。③知识储备，指个体对产品、品牌、企业和其他顾客的知识积累。个体对细分需求的深入了解使其成为知识的最佳来源（Harmeling等，2017）。④创造力，指个体有关问题的新颖且有用的想法、流程或解决方案的产生或开发，是企业创新的重要稀缺资源（Kozinets等，2008）。
第二，从能力角度，社群影响者通过整合个体资源和外部资源表现出区别于普通消费者的资源整合能力（Wu等，2022）。现有研究认为，社群影响者能够超出当前消费体验整合资源，例如，通过成为网络的社交中心，直接或间接地挑战企业连接消费者的传统营销方式（Benevento等，2025）；通过内容创造重新诠释现有产品或服务（Li和Sun，2025）；利用新媒体技术改变追随者接触新产品或新品牌的方式（Li等，2025）。通过资源整合，社群影响者可以使产品或品牌以更容易打动社群内成员的方式被推荐或传播（Zhang等，2025）。
第三，从价值角度，影响者营销研究探讨了社群影响者如何通过博客赞助（Zhang等，2025）、视频赞助（Masuda等，2022）、广告播种（Benevento等，2025）、品牌代言（Shan等，2020）等方式提高营销效率与效果，这类研究主要从营销角度关注社群影响者在提高产品或品牌知名度和鼓励试用方面的价值；领先用户研究关注市场专家、创新者等特殊用户如何通过主动分享意见或与企业协同开发促进产品创新（苏郁锋和周翔，2023；Schweisfurth，2017），这类研究主要从研发角度关注特殊用户在提供信息和创意设计方面的价值。
作为消费者角色的演进，社群影响者体现了买方与卖方角色的交融（Wu等，2022）。当社群影响者掌握一定规模的社交网络资源时，他们将能够表达特定社群的真实需求并吸引企业合作（Schweisfurth，2017）。因此，社群影响者能够连接供需两端，降低社群消费者与供给企业双方的搜寻成本。然而，社群影响者的追随者规模并非单纯的资源优势，现有研究表明，追随者规模扩大虽能提升触达范围，却可能削弱感知关系强度并降低互动意愿，这使得社群影响者的商业化表达更容易被消费者理解为带有促销意图，从而降低消费者对其可信度的判断（Wies等，2023；Cascio Rizzo等，2024）。因此，社群影响者连接供需两端的能力不仅来自社交网络规模，还取决于其能否在规模扩张中维持关系嵌入与信任基础。
3. 电商直播情境下的社群影响者在不同媒介形态下，社群影响者的作用机制存在显著差异。例如，在以图文为主要传播形态的平台（如小红书、微博、Instagram等）中，社群影响者主要通过分享生活经验与展示产品细节吸引关注并传递产品信息，激发消费者的初步兴趣（Zhang等，2025；Argyris等，2020；Errmann和Leban，2026）。由于这类内容多以简短的产品推荐和使用分享为主，消费者后续的购买行为往往取决于自身对产品/服务价值的觉察。因此，在图文平台中，社群影响者的作用更多体现在前端的需求唤起和认知引导上（Zhang等，2025）。
此外，在以录播视频为主要传播形态的平台（如抖音、bilibili、YouTube等）中，社群影响者的作用更多体现在持续互动和关系积累过程中（Masuda等，2022）。一方面，音视频内容能够更完整地展示产品应用场景和使用过程，也更容易引发用户关注；另一方面，频道订阅、持续观看以及平台推荐等方式，使消费者更容易在反复接触中对社群影响者形成熟悉感和信任感，并进一步影响持续购买意愿（Hogsnes和Grønli，2025；Masuda等，2022）。因此，相较于图文平台，视频平台中的社群影响者往往能够更深入地参与社群关系形成和购买确认过程。
尽管上述两类机制中的社群影响者均能够在不同程度上影响消费者的购买倾向与行为，但主要依赖异步传播、反复接触和延迟转化，社交影响往往先作用于消费者的认知理解，再逐步影响关系形成、偏好确认和后续购买判断，消费者的购买行为难以实现实时闭环。
相较而言，在以电商直播为主要传播形态的平台（如淘宝直播、抖音直播）中，社群影响者需要在单一界面上同时完成内容创造、即时社交互动和交易转化三项任务（Gu等，2024；Niu等，2025；韩箫亦和许正良，2020）。同时，作为资源整合者，社群影响者需要将自身已有的社交影响力、产品知识和内容表达能力，直播间中的粉丝基础、用户注意力、实时互动信息，以及平台内的交易功能这三方资源，在同一场域中结合起来（Buckley等，2025；Gu等，2024；Niu等，2025）。因此，这一过程也为观察社群影响者如何整合细分需求并进一步推动交易转化，提供了一个更为集中的情境。
基于此，本文将电商直播情境下的社群影响者界定为，在电商直播平台中，以实时反馈为互动方式、以临场呈现为说服手段、以即时交易闭环为结果导向，持续将自身信誉与社群关系嵌入商品推荐与交易过程，从而在直播场域中影响追随者购买行为的行动者（Ma和Aw，2024；Zhang和Xu，2024；Niu等，2025）。
尽管现有研究已经揭示了电商直播中社群影响者在即时交互中促进交易闭环的具体过程与转化效果，但整体上仍主要将其理解为一种企业面向消费者的传播中介或营销工具，对该情境下社群影响者如何通过组织化机制整合需求端与供给端资源探讨较少。
二. 基于需求端的组织化与关注组织形态的研究不同（如合作企业、个人独资企业），组织化理论主要侧重资源如何通过组织化的过程或机制被创造、整合和利用（Weick等，2005）。现有关于组织化的理论主要强调供给端企业的作用，尽管已有研究提出顾客参与或需求导向，但主要侧重整合供给端资源，提升生产性服务。其中，企业战略视角侧重分析顾客知识与能力、交易双方的关系是否有利于企业采取定制化战略（Kamel，2023）；组织管理视角侧重探讨需求导向的组织架构优化和惯例更新（Rodríguez等，2025）；供应链视角侧重探讨针对个性化需求的大规模定制生产模式（孙新波等，2019）、产品定制化流程（Fattahi等，2022）等。因此，供给端企业的组织化主要强调基于交易成本和规模经济提升生产性服务（刘明宇等，2010；Li等，2026），对需求端参与和整合需求端资源探讨较少。
从基于需求端的组织化视角来看，需求端资源是指由消费者个体或群体自然属性产生的（如社群用户和消费需求，如Zhao-Ding和Gaba，2026）和通过个人经历或社交互动后天形成的（如个体的说服能力和创造力，如Li和Sun，2025）有形和无形资源。
现有研究表明，需求端实现组织化存在两种可独立采用的主要方式：一是技术驱动，侧重运用大数据与人工智能等数字技术，从用户搜索与浏览行为中识别其潜在偏好结构，并据此开展数据驱动的需求细分与智能化匹配（Armona等，2025），提升需求端资源的整合效率，形成技术驱动的高定制化服务（Leong等，2026）。现有大数据驱动企业敏捷服务（Pusceddu等，2025）、人工智能驱动广告精准服务（肖静华等，2020）等研究都侧重于探讨技术如何实现需求端资源的数字化整合。
二是社群影响者驱动，侧重凭借社群影响者的社群身份和社交互动，吸引和整合需求端资源（Wu等，2022），再通过与企业合作，获得合适的产品资源以满足消费需求（Zhang等，2024a）。相比于技术驱动，现有文献对社群影响者驱动消费组织化探讨较少，影响者营销研究主要侧重关注影响者与企业的合作机制（Niu等，2025；Lam等，2024），对于社群影响者整合需求端资源的消费组织化机制探讨不足。尤其在电商直播情境下，社群影响者能够在高频互动与即时转化并存的场域中，将原本分散的消费意向持续汇聚并推进为协同购买行动（Niu等，2025；韩箫亦和许正良，2020），体现出社群影响者在需求端资源整合与供需匹配的消费组织化过程中的重要意义。因此，有必要进一步揭示其具体的消费组织化机制。
此外，尽管部分研究也探讨了其他消费者角色在需求端参与价值创造的用户个体或集体行为，例如在线社区（Liao等，2024；Cao等，2024）、众创空间（Bao，2025；Browder等，2023）和用户创业（Bapna和Ganco，2023）等，但这些行为具有涌现性（emergence）和或然性（probability）特征。在这些情境下，需求端参与者并非仅限于被动反馈，而是从使用者逐步转化为具有偶发创业行为的创新行动者。他们通常在使用过程中发现未被满足的需求，由此萌生创意，并通过社区互动（Liao等，2024；Cao等，2024）、协作开发（Browder等，2023）与原型实验（Bao，2025）不断扩展和修正方案，进而推动其进入早期商业化或组织化应用阶段。相较而言，社群影响者驱动的电商直播实践，呈现出有序规划和持续发展特征。因此，上述研究所关注的需求端参与实践也区别于由社群影响者驱动的消费组织化。
综上，社群影响者在整合需求端资源上形成独特能力和优势，成为驱动需求端实现组织化的重要行动者，但现有研究对社群影响者驱动需求端组织化的机制探讨较少。
三. 个性化服务本研究聚焦社群影响者如何通过消费组织化服务细分需求并促进商业交易。对于如何满足细分需求，现有个性化服务研究主要提出三种方式。
一是提供个性化产品推荐，强调通过技术应用获取用户在线浏览、交互与购买等行为数据，并结合用户画像、评论与反馈等辅助数据挖掘细分需求，并进行推荐优化（罗婷予和谢康，2023；Sun等，2024）。这类研究关注数字技术如何赋能企业与用户的服务交互界面，侧重服务交互过程中的个性化产品推荐；另有研究关注机器学习等人工智能技术在获取、分析和预测消费者需求方面的实时学习和适应性，将其作为服务创建过程中提升个性化产品推荐的突破口（Zhang和Xiong，2024）。
二是提供个性化广告服务，网络精准广告已经成为多个研究领域的重要论题，其目的在于“将正确的广告在正确的时间在正确的位置展现给正确的人”（李凯等，2015）。与个性化产品推荐研究侧重用户与技术交互不同，网络精准广告更强调广告投放机制的技术性优化，主要围绕广告计划调度、广告资源分配（Shen等，2021），以及基于用户行为数据的定向投放与竞价决策，以提升点击、转化与整体广告效果（Frick等，2023）。
三是支持顾客参与定制，强调企业通过数字化配置界面、预设模块与选项规则，为顾客参与产品或服务设计提供条件，使其能够在企业限定的解决方案空间中自行选择、组合和调整，以更贴近个性化需求（Esenduran等，2022）。以汽车为例，企业往往允许顾客在线配置发动机、变速器、底盘、座椅和音响等选项，而企业再将这些选项组合转化为后续的采购与生产计划（Fattahi等，2022）。从近年的模块化研究来看，这类模式更适用于模块边界较清晰、接口规则较明确的产品及部分服务场景；对于要素耦合度较高、难以拆分的消费产品或服务，其适用性相对有限（Mertens等，2023；Yurt等，2023）。
上述三种方式均侧重企业如何应用技术来匹配和满足细分需求。在社交商务情境中，社群影响者是连接产品和社群的重要枢纽。探究这类行动者在满足细分需求方面的行为及其影响，对于理解社交商务中的个性化服务也很重要，但现有研究对此探讨较少。
四. 文献总结与评述综上所述，在技术赋权下，社群影响者已经成为连接企业产品、服务细分社群的重要资源整合者。然而，现有研究对于社群影响者整合需求端资源的消费组织化机制探讨不足。服务主导逻辑为探讨数字技术赋权下社群影响者驱动的消费组织化机制提供了重要理论指引。以此为理论分析视角，本研究聚焦社群影响者驱动的消费组织化机制，分析机制特征及其对供需两端的影响。
三、研究方法 一. 民族志研究方法本研究采用民族志研究方法探究社群影响者驱动的消费组织化现象。具体而言，民族志研究方法的三个特征与本研究聚焦的理论问题和焦点现象非常匹配。
首先，民族志研究强调通过深度沉浸与参与式观察发现创新、降低数据模糊性并构建知识（Toubiana和Zietsma，2017）。与在有限时间内获取情景快照的调查研究不同，民族志适合探讨由多种行动者共同作用的群体实践。如Füller等（2007）针对在线联合开发行动、Botha和Hamann（2025）针对护林员职业身份转变的研究均采用了这一方法。电商直播由社群影响者、企业、技术平台和第三方服务机构等多类行动者共同参与，这一多行动者共同作用的特征使民族志方法为探讨消费组织化提供了更具适应性的研究设计。
其次，民族志方法非常适合探讨存在非语言暗示和仪式性的模式或实践（Bechky，2011）。以Scholz（2021）对YouTube生态中社群影响者影响力的研究为例，民族志观察能够迅速捕捉语言表征、人工制品、仪式等非言语表示，这些常被其他归纳方法忽略。观察发现，在以虚拟场景体验为主的电商直播中，大量存在社群影响者的肢体语言、表情表演和社交仪式，民族志方法有助于分析这些非语言暗示与仪式性元素，揭示社群影响者驱动的消费组织化的机制特征。
最后，民族志研究强调厚描述（thick description）。通过在深度沉浸的焦点现象中接触参与电商直播实践的多种行动者，揭示受访者不能或不愿表达的信息（Kozinets等，2010；Toubiana和Zietsma，2017），对深度访谈和档案资料形成有益补充，便于有效地论证焦点现象潜藏的理论规律与创新之处。
二. 研究对象聚焦研究问题，本研究根据民族志方法设计，选择研究对象的标准如下：第一，社群影响者驱动或主导的消费组织化实践最有可能出现在社交商务情境下，因此，研究对象应是社交商务中由社群影响者高度参与和主导的实践现象；第二，焦点现象应呈现出明显的消费组织化特征，尤其应有充分证据体现社群影响者整合需求端资源；第三，焦点现象中应有代表性的社群影响者和优秀的消费组织化实践，以形成对机制或过程的聚焦分析；第四，应有充分条件允许研究团队对焦点现象进行参与式观察与分析，形成深度沉浸。
基于上述条件，本研究选取电商直播作为焦点现象，并选取2016—2024年间陆续涌现的三位头部社群影响者的直播，作为该焦点现象中的代表性实践和重点分析对象。具体简介如下：
1. 焦点现象：电商直播电商直播自2016年兴起以来迅速发展，逐渐成为连接产品与消费者的重要商业形态。国家统计局数据显示，2025年实物商品网上零售额达
聚焦焦点现象中的代表性社群影响者和优秀的消费组织化实践，有助于形成对机制或过程的聚焦分析。在电商直播情境下，消费者购买活动呈现出更高程度的制度化特征，这进一步推动头部社群影响者向专业化、团队化发展
根据资料与调研，头部社群影响者
具体而言，本研究认为电商直播情境中的头部社群影响者需同时满足以下条件：①具有持续且大规模的社群基础（粉丝规模过千万级），能够稳定细分和重组需求端资源；②长期保持高频直播状态，而非阶段性带货；③在选品、议价与直播节奏上拥有较强决策权；④具有较为稳定的团队协同结构。基于上述标准，本文选取Y、Q和H三位头部社群影响者作为主要研究对象，并广泛收集其他头部社群影响者的资料进行交叉印证。
根据公开资料与研究团队调研结果，行业公认Y是极具代表性的头部社群影响者。行业流传“电商直播行业是摸着Y过河”，由此可见，Y直播被认为能够代表中国电商直播的前沿实践。Y及其直播团队于2016年入驻淘宝直播，属于最早一批投身电商直播的社群影响者。自此，Y持续进行高频直播，促成的交易额连年创新高：2016年超1亿元，2018年超27亿元，2020年达310.9亿元，等同于国际香水美妆巨头科蒂集团2021财年收入，位列中国电商直播带货榜首位。Y在全网拥有超过1.2亿粉丝，属于行业标杆性的头部社群影响者。对于吸引和维护庞大的粉丝群体，Y在采访中表示：“这离不开团队，其实最重要的是主播背后的团队。”区别于其他社群影响者进行好物分享等个人行为，Y在2017年开始以专业化运营方式，构建了包括选品、质检、培训、供应商合作等业务模块，并且通过团队分工协作深度运营粉丝，整合需求端资源，呈现出明显的消费组织化特征。
类似地，头部社群影响者Q自2016年起加入淘宝直播，凭借其在化妆品领域的专业性，迅速积累了大量粉丝。在2025年“618”预售首战中，Q直播间美妆类目商品交易总额为25亿~35亿元
同理，H自2021年加入抖音直播以来，凭借“知识型带货”形成差异化路径，通过自建供应链与透明化生产展示强化社群信任。2024年，H进一步以个人IP为核心开展直播活动。在社群规模方面，H吸引并持续维护大量关注者，其抖音平台账号的粉丝数量约为
综上所述，聚焦电商直播这一焦点现象，有助于从全局视角分析社群影响者驱动的消费组织化对需求端和供给端的影响与价值；而聚焦头部社群影响者的代表性实践，有助于挖掘具体的消费组织化机制和特征。二者相互依存，能够共同指导数据收集与分析过程。
三. 数据收集遵循民族志方法，本研究综合采用了参与式观察与分析、深度访谈和档案资料收集三种途径获取数据，这使得研究团队既能够接触到电商直播实践的“前台”，即社群影响者在直播间与消费者互动、展示和推荐产品、营造社交氛围并促进交易转化的过程；也能了解其“后台”，即社群影响者的团队运作、选品与议价安排、利益相关者认知，以及消费组织化过程中所面临的资源整合任务和实践挑战（Goffman，1959）。数据收集的具体方式如下：
①参与式观察与分析。作为民族志研究最主要的数据收集方式，参与式观察与分析能够帮助研究者深度沉浸现象，解析非语言暗示与仪式性实践（Bechky，2011；Kozinets等，2010）。首先，研究团队在2017—2024年间以在线观察者和直播情境体验者双重角色，通过实时观看与回放持续观察Y、Q和H三位头部社群影响者的线上直播。作为观察者聚焦互动组织、产品展示与团队协同；作为体验者通过实时评论与在线下单参与需求反馈过程。与此同时，研究者同步记录并借助截图与回放整理，形成观察笔记226份（约45万字）。根据直播内容划分，如零食节、母婴节、明星联播、综艺联播、品牌专场、“618”“双十一”等，实时参与117场直播并全程录制，另外选择性收集740份直播视频，最终转录文字稿697份用于质性分析。其次，研究团队在2019—2021年间参加了三次直播行业年会，收录社群影响者与重要平台机构（如淘宝直播、抖音）的演讲音频。以参会观察者角色记录各方对直播实践的理解，会后整理田野笔记，重点补充资源基础、行为方式、供需互动及消费组织化影响等方面的内容，最终形成演讲录音29份、田野笔记11份、图片72张。最后，研究团队在2021—2024年间参加了四次内部讨论会与工作坊，与MCN机构、技术服务商、品牌企业等资深从业者共同分析消费组织化机制，围绕社群资源构建、供需统筹与临场互动等议题验证初步判断，并整理为会议备忘录以补充解释（Kozinets等，2010）。
②深度访谈。研究团队在2019—2022年间对与Y、Q和H长期合作的五家品牌企业开展23人次深度访谈。受访者经目的性抽样选取，主要为直接参与直播业务规划、选品、渠道、运营及市场的中高层管理人员，熟悉合作动因及需求反馈、产品调整、价格协商与售后协同等关键环节。研究团队在访谈前结合前期参与式观察形成访谈提纲，在访谈中围绕合作过程、选品逻辑、互动反馈、需求传递和产品调整等主题进行追问，并在访谈结束后及时整理录音形成文字稿，与观察资料对照分析。受访者分享了大量翔实案例，形成录音
③档案资料收集。团队分三轮开展档案资料收集：第一轮确定以电商直播为焦点现象；第二轮以2016年为起点检索主流媒体新闻，形成焦点现象档案，据此确定Y、Q、H为重点对象；第三轮扩展至知乎等知识平台，围绕三位社群影响者收集社交平台资料、采访视频、新闻、杂志与行业报告。剔除内容重复、不相关或证据不充分的资料26份，最终用于质性数据分析的文档共144份。
表1列出了上述数据收集与描述统计。结合研究问题需要，上述三种数据收集方法形成了差异化的数据收集侧重点。正如Yin（2009）所强调的，没有一种数据收集策略能替代所有其他策略。三种方法彼此互补，共同支持由社群影响者驱动的消费组织化机制研究。
| 收集方法a | 主要对象 | 数据类型与统计 | 数据收集描述与说明 | 数据收集的侧重点 | ||||
| 影响者资源/行为 | 与需求端互动 | 与供给端互动 | 消费组织化影响/价值 | |||||
| ① 参与式 观察和 分析 |
社群影响者线上 直播 |
直播视频 | 857份 | 研究团队在2017—2024年期间持续参与观察涌现的Y、Q和H三位头部电商直播社群影响者的线上直播，根据对直播内容的行业划分，选择性录制或收集直播全程视频 | √ | √ | √ | |
| 转文字稿 | 697份 | 将选择性录制或收集的所有全程视频转文字稿，用于支持后续质性数据分析 | √ | √ | √ | |||
| 观察笔记 | 226份 | 在参与观察中通过观察笔记记录社群影响者和用户的临场行为和语言、产品临场展示的方式与特色，并体验产品直播购买和交流流程，用于后续质性数据分析 | √ | √ | √ | |||
| 直播行业会议 | 演讲录音 | 29份 | 研究团队在2019—2021年期间共三次参加直播行业年会，选择性收录社群影响者、电商直播平台等的高质量演讲、汇报、展示等音频文件 | √ | √ | √ | ||
| 田野笔记 | 11份 | 在参与观察中通过田野笔记的方式记录直播行业年会中现场展厅的直播实践以及圆桌论坛交流互动的重要观点 | √ | √ | √ | |||
| 图片 | 72张 | 在年会和展厅中拍摄记录重要的PPT资料和直播现场资料 | √ | √ | √ | |||
| 直播专题行业 工作坊 |
田野笔记 | 4份 | 研究团队在2021—2024年期间共参加了四次线上/线下的企业内部讨论会和小型工作坊，组织者是企业直播业务负责人或直播平台机构负责人。本研究的一名主要作者通过参与这些研讨型工作坊向业界分享观点、参与交流，并记录反馈 | √ | √ | √ | √ | |
| ② 深度访谈 |
与Y、Q和H合作的品牌企业 | 访谈录音 | 23人次 |
本研究在2019—2022年期间参与深度访谈的品牌企业包括： 好麦多：创始人（2b）、渠道负责人（2）、选品负责人（3）； 拉面说：运营经理、社群运营负责人、社群管理经理、渠道负责人、市场经理； 钟薛高：渠道战略经理、运营经理、运营主管、选品负责人； 盒马鲜生：采购经理、渠道运营助理、选品师、直播业务 负责人； 莫小仙：渠道副总、渠道运营助理、分销部员工 |
√ | √ | ||
| 图片 | 72张 | 在深度访谈中拍摄记录品牌企业直播间、产品展示间等信息和资料 | √ | √ | ||||
| ③ 档案资料收集 |
社交媒体平台资料 | 文档资料 | 32份 | 收集包括微信、微博、抖音等主流社交媒体平台上范例影响者及其团队发布的文档资料，如公众号文章、用户互动评论等 | √ | √ | ||
| 采访视频 | 文档资料 | 20个 | 收集包括凤凰新闻、新华社快看、樊登读书、访谈节目《十三邀》等主流媒体发布的关于范例影响者及其团队的采访视频 | √ | √ | √ | ||
| 新闻报道 | 文档资料 | 59份 | 收集包括澎湃新闻、腾讯新闻、中新网等主流新闻媒体上范例影响者及其团队，以及与行业制度与政策文件相关的新闻报道 | √ | √ | √ | ||
| 杂志报道 | 文档资料 | 19份 | 收集包括《环球人物》《中国经济周刊》等主流杂志上的相关人物报道 | √ | √ | |||
| 行业研究报告 | 文档资料 | 14份 | 收集包括艾瑞咨询、亿欧智库、淘榜单等权威机构或平台发布的直播行业报告 | √ | ||||
| a.民族志研究侧重采用观察和分析获得针对某一现象或实践的深度沉浸和理解，辅以深度访谈和档案资料；b.括号中数字表示访谈次数，未标注对象为访谈1次。 | ||||||||
所有编码成员均参与了数据收集工作，且对研究问题与电商直播实践有充分了解。为确保所有成员对研究问题形成一致理解和统一编码逻辑，在正式编码开始前，编码团队共进行了2次内部讨论。在正式编码中，所有成员被分为两组，通过“背靠背”分组编码和定期讨论，循序渐进地分析各类质性资料，针对不一致的编码、编码聚类和逐渐涌现的理论框架进行内部讨论共27次。分组编码与反复讨论相结合的方式，有助于降低单一研究者解释偏差，并在持续比较中提升编码结果的一致性与可靠性。
对于编码步骤，本研究的目标是对一个相对较新、理论化程度较低的现象进行理论构建，因此采用以归纳逻辑为主的编码程序（Charmaz，2011；Charmaz和Belgrave，2015）。通过持续比较不同来源资料中的重复现象、关键差异和相互印证之处，研究团队逐步识别出与消费组织化相关的稳定模式。具体而言，本研究的编码主要遵循三个步骤。
步骤1：创建一阶分类。研究团队首先对Y、Q、H的直播实践及品牌方访谈进行开放式编码，尽量贴近原始资料识别社群影响者的具体行为、互动语言与资源整合方式（Locke，2001）。通过交叉比对直播观察、访谈与档案资料，确认重复出现模式的稳定性与解释价值，合并或删除偶发、缺乏支持的初始编码。
步骤2：整合一阶分类并创建二阶主题。两组编码团队反复讨论一阶分类与数据中涌现的模式，直至高阶概念主题出现（Locke，2001）。其中，一部分编码反映社群影响者吸引用户、塑造社群边界与激活互动，另一部分反映其识别传递细分需求、筛选协调产品资源，还有一部分反映其借助直播节奏、购物线索与场景化推荐推动即时购买。通过这一递归过程，原始资料中的一阶分类逐步被整合为更具抽象性的二阶主题。
步骤3：将二阶主题聚合到总类属。通过反复比较不同来源的二阶主题，研究团队初步提炼出社群唤醒、供需统筹和交易转化三个总类属。然后，结合后续观察笔记、访谈转录稿与档案资料补充编码，在不同社群影响者、品牌案例与资料来源间持续检验解释的稳健性。对于既有编码无法涵盖的新资料，通过讨论来新增构念或修正边界；对于反证资料则纳入类属修正；对于缺乏稳定重复性的个别现象则将其视为边界性材料。经过这一持续补充编码、交叉比较和反证检验的过程，后续资料不再产生新核心类属，也未改变三个总类属的基本关系，则认为与消费组织化相关的核心机制已实现理论饱和（Glaser和Strauss，1968）。
此外，研究团队还采用两种方式确保数据分析的合理性：一是在民族志分析过程（见上一小节“①参与式观察与分析”）中，与电商直播行业从业者进行“成员检查”（Nag等，2007），确保解释方案在业界的合理性；二是以口头形式向参与分析的职业人士分享主要发现并征求不同意见（Tasselli，2015）。上述过程进一步提高了研究结论的可信度。
四、消费组织化的实现机制当前，产品种类日益丰富，但由于追求规模经济和缺乏深度解读细分需求的能力，大量品牌的产品定位和卖点同质化，难以触达和打动拥有异质需求的社群消费者，使企业开展电商直播面临挑战；同时，电商直播要求在短时间内激发消费需求，促进即兴购买。这对参与电商直播实践的人、产品、场景和内容的整合提出了更高要求。本研究聚焦社群影响者如何驱动消费组织化以应对上述实践难题。基于数据分析，揭示社群影响者驱动消费组织化的三个重要机制——社群唤醒、供需统筹和交易转化。
一. 消费组织化机制一：社群唤醒直播、短视频、公众号等新媒体技术的高速发展与应用普及，使社群影响者有能力整合个人资源进行内容创造与互动，吸引用户形成社群，同时在社群中激活社交互动，构建社群黏性。本研究将这一机制概括为社群唤醒。案例分析发现，社群唤醒由社群影响者驱动，主要包括汇聚社交资本和激活社群互动两个关键过程。
第一，社群影响者通过塑造个人标签和持续的内容创造来汇聚社交资本。以Y为例，综合对自传、直播和采访等多源资料的分析发现，Y围绕个人经历、服务立场和专业能力形成了较为稳定的社群识别符号。一方面，Y多次分享从“北漂”选秀、服装店老板到顶流社群影响者的个人成长历程，并由此塑造“坚强创业的知心姐姐”形象。“别人都以为是横空出世，因为一看一个大主播挣那么多钱，实际前面摸爬滚打做过这么多走弯路的事”（樊登采访Y）。这一标签有助于拉近Y与粉丝的心理距离，使粉丝更容易将其理解为与自身生活经验相关联的社群代表。另一方面，Y通过强调服务粉丝的直播立场，塑造“消费福利官”的角色定位。Y曾自述“我觉得直播间很简单，你就是服务粉丝的。如果商家来，说Y我有个东西特别厉害，我给你很多钱你去卖，但如果我的粉丝不喜欢，我一定不会上。”这一表述强化了Y作为社群代言人而非品牌代言人的身份，使其能够在用户心中建立以消费者利益为导向的信任基础。同时，Y还通过选品经验、产品评估和团队专业能力强化能力信任。围绕上述标签，Y为粉丝冠名“Y的女人”以明确社群身份特征。目前，Y在全网积累粉丝1.2亿人，单场直播用户参与人数高达
第二，社群影响者通过激活社群互动形成社群黏性。汇聚社交资本只是形成社群的基础，若缺乏持续互动，社群成员仍可能处于低参与、易流失状态。因此，头部社群影响者需要通过非正式社交沟通、情感引导和及时回应，将用户从观看者转化为互动者，并进一步转化为具有稳定参与习惯的社群成员。非正式社交沟通能够降低直播交易场景中的商业感，使用户在轻松氛围中进入互动状态。例如，在一次直播中，Q在卖货的时候抱着自己家的小狗佩奇，助播也拿出自己家小狗的照片给大家看。Q看后一脸无奈地说：“你以后能不能带朱百万（小狗的名字）去一些好的地方剪头发？这个头发还没有我剪得好。”这类互动并不直接围绕产品展开，却能够快速制造趣味性和亲近感，使用户愿意停留、回应并参与直播间交流。情感引导则进一步强化用户对社群影响者的依赖和信任。在“双十一”爆款推荐的直播中，Q做出下压的放松手势，安慰大家不要紧张：“不用头昏脑胀，美眉们，放松呼吸。我会陪着你，你一定会买到你想买的东西。”这一表达将直播购买中的不确定感转化为被陪伴的情感体验，社群影响者不只是商品推荐者，也成为用户消费决策过程中的情绪安抚者和行动引导者。
与此同时，社群影响者还通过多平台回应粉丝诉求、围绕公共议题设计直播内容、持续输出专业知识和技能内容，来延长社群互动链条。这些做法使粉丝感受到自身需求和关注能够在互动中被识别、回应和再组织。消费者也会通过弹幕回应、二次创作、口头禅模仿和社群符号传播参与社群氛围建构。例如，H在直播间看到观众的评论“有朋友说‘命运给了H颗粒无收的脸，知识却给了他五谷丰登的灵魂’”并和观众互动，问道：“谁说的这句话？”部分粉丝还会在微博、短视频平台等发布二次创作内容，如剪辑直播片段、制作表情包或总结种草清单，进一步强化社群符号与文化表达。在研究团队的观察中，粉丝戏称Y为“哆啦Y”，比喻其直播间为“百宝袋”等，这正是社群成员共同创造并传播的社群语言。由此，社群唤醒呈现出由社群影响者驱动、消费者共同参与的价值共创特征。
通过上述两个关键过程，社群影响者获得了供给端企业难以直接掌握的规模化社群资源，并将分散的用户转化为具有身份认同、互动惯性和需求表达能力的社群主体。这为后续供需统筹奠定了需求端资源基础，也构成消费组织化从个体需求聚合走向供需匹配的起点。表2归纳了上文所述的核心概念与例证援引。
| 维度 （类属） | 核心概念 （二阶编码） | 核心概念 （定义） | 代表性标签 （一阶编码） | 例证援引 （原始证据及数据来源） |
| 社群影响者驱动的社群唤醒机制 | 汇聚 社交资本 | 面向市场中现存或潜在用户，汇聚相似特征的用户群体，形成细分社群 | 社群影响者驱动 | “大家放心，我当口红一哥，当你们的美妆一哥，也不是白坐在这里的，我一定会帮你们守护好品质。”（Q直播） H读观众的评论：“有朋友说‘直播间有毒，离开直播间有种逃课的感觉’，还想举个手（说）‘老师对不起，我能出去上个厕所吗？’哈哈哈。”（H直播） |
| ● 影响者打造个人标签 | ||||
| 主要机制 特征 | “其实我清楚地知道，我也给大家讲到了，我说我不是火，我只是在茫茫人海里遇见了一些跟我经历相似、三观相近，然后价值观相同的人。”（H直播） “Y的社群有他们的用户画像特征，大概60%在25岁到30岁，这样在垂直领域他们才能应对得更专业。”（Y直播专题工作坊） | |||
| ● 吸引社群用户 ● 塑造社群边界 | ||||
| 激活 社群互动 | 激发社群内部人际交流与话题互动 | 社群影响者驱动 | “如果还在路上赶回家的女生们一定要注意安全，不要为了看直播，过马路的时候还在看手机，安全第一……安全比一切都重要，安全比买更重要。”（Q直播） H和大家分享周杰伦的歌：“为什么周杰伦唱的是回家吧回到最初的美好，最初的美好在乡下，是稻田，顺着稻香河流继续奔跑，微微笑小时候的梦我知道。那歌词唱得多好对吧？笑一个吧，功成名就不是目的，让自己快乐快乐这才叫作意义。”（H直播） | |
| ● 影响者发起非正式 社交沟通 | ||||
| 主要机制 特征 | “突然2月3日的时候，我们决定做第一场复播。当天晚上，我下了直播就看微博，超话里面有一个热搜上来了，说我的人间烟火气回来了。还有人说，终于在冰冷的家里面看到一个熟悉的朋友，可以在晚上再陪着我了。”（Q采访） H在销售牛排时说：“美好的东西都需要陪伴。好多年后我可能记不得那一天下午阳光的角度。我也记不得吹进窗户微风的温度。但是我记得妈妈精心在厨房里忙活了一下午给我煎的牛排。那是爱的味道。”（H直播） | |||
| ● 吸引用户情感投入 ● 吸引社交互动 |
案例分析发现，与淘宝、京东等经典货架搜索电商主要回应消费者既有购买意图不同，电商直播更强调在互动情境中激发即兴购买。消费者往往并不预先具有明确的产品需求，而是在与社群影响者及社群成员的互动体验中形成购买欲望。基于社群唤醒所形成的大规模社群资源，社群影响者需要进一步识别其中的场景化细分需求，并据此筛选相应的产品或服务，同时推动供给端在价格权益、产品组合和服务反馈等方面适配资源匹配模式。本研究将这一连接需求识别、产品筛选与供给适配的机制概括为供需统筹。供需统筹主要包括聚焦场景需求和筛选产品服务两个关键过程。
第一，社群影响者通过聚焦场景需求，将分散的社群需求重组为具有明确品类指向和交易可能性的细分需求。Y及其团队通过分析社群消费者，将促进即兴购买的场景需求分为三类：一是高频刚需，例如卷纸、洗衣粉、牙膏等生活必需品；二是体验式需求，例如美妆、零食、生鲜等需要通过展示、试用或体验强化购买意愿的产品；三是涌现式需求，即消费者原本并未明确表达，但在社群影响者的描述、展示和互动中被激发的新消费需求。通过上述分类，社群影响者将规模化社群中的异质需求重新组织为可被供给端识别和回应的场景化需求。在这一过程中，头部社群影响者还会通过主播造节等方式聚集同类需求，并引导消费者形成对特定品类的稳定预期。在与直播业内人士的研讨中，他们认为，“主播造节（如零食节）是为了培养消费者心智。目的是通过节日特性，让他们明白主播在某一个品类里，有一定专业性和选择优质货品的能力，能够更好地满足这类需求。”这说明，主播造节并非单纯的营销活动，而是通过持续聚焦特定场景和品类，训练消费者对某类需求的感知方式，并使分散的需求在社群中形成可识别的集合。
社群影响者对场景需求的聚焦，也会将需求信号进一步反馈给供给端。与头部社群影响者合作的品牌企业“拉面说”渠道负责人总结道，“这些头部主播一定程度上替代了我们针对直播的市场调研或者推广，因为他们线上聚集消费者速度快、规模大，反馈也快，反哺我们比较容易，比如消费者对产品的哪些功能最在意，能承受多长的到货等待周期，都能帮到我们做后续的产品规划”。由此可见，社群影响者在需求端承担了场景化需求识别、同类需求重组和需求信号反馈功能，使供给端能够更快理解细分社群的真实偏好。
第二，社群影响者通过筛选产品服务，将场景化细分需求转化为可交易的产品组合和服务安排。分析头部直播实践发现，社群影响者对选品高度重视。例如，头部社群影响者Q所属的公司在2019年就率先建立了QC（质检）团队，全方位把控上播产品的合规性，其选品通过率常年低于5%。另一位头部社群影响者Y也曾反复强调：“‘口碑’就是主播的‘生命值’；选品就是主播赖以生存的‘打怪装备’，装备不好的角色无法完成任务。”由此，选品成为社群影响者维系信任、传导需求并筛选供给的重要机制。
区别于早期网红带货主要依赖个体感知进行判断，头部社群影响者及其团队逐渐构建出以初筛、试样、比价和主播亲测为核心的规范化流程。初筛环节主要根据社群消费者需求调整产品进入标准；试样环节通过内部体验和专业评估检验产品适配性；比价环节通过专属折扣和权益安排回应社群消费者对福利的期待；主播亲测环节则使社群影响者对最终推荐保持判断权和责任感。以Y为例，她在接受采访时曾表示，“我们会把样品给品质部门去做品控。样品合格了才走下一步。”同时，所有筛选过的产品能否上直播，Y拥有一票否决权。Y自述：“经过了我们的专业团队层层审核之后，会推给我做最后的决定。”Y进一步表示，“如果一个产品各方面反馈都很好，但我从直觉上觉得不合格，我可以动用一票否决权，拒绝它上直播间。”这些材料说明，产品筛选过程不仅体现了供给端产品进入直播间的门槛，也体现了社群影响者以消费者立场对供给端进行再筛选和再约束。
在上述筛选基础上，社群影响者团队还会借助数字化技术和社群反馈持续校准选品标准。如Y团队一位选品助理所言，“每场直播都会根据以往的销售记录和经验进行预判，做爆品分析和预判；直播结束后的大数据和粉丝画像也会成为下一次选品和直播方式优化的根据”。在这一过程中，消费者也会通过留言、购买反馈、投诉意见和复购数据参与产品筛选、标准形成和反馈迭代。社群影响者团队由此将需求识别、产品选择和供给调整进行链接，推动供给端资源围绕细分需求在价格、品质和服务标准上进行持续适配。
总体来看，供需统筹机制一方面将社群内部的异质需求细分并重组为特定场景下的同类需求，另一方面通过选品、议价、质检和反馈迭代推动供给端资源配置模式适配。由此，社群影响者的角色从企业产品或品牌的传播者转向需求端资源整合者和供需匹配协调者。该机制进一步缩小了供给端企业与细分社群之间的视角偏差，构成消费组织化从社群资源汇聚走向供需匹配的重要环节。表3归纳了上文所述的核心概念与例证援引。
| 维度 （类属） |
核心概念 （二阶编码） |
核心概念 （定义） |
代表性标签 （一阶编码） |
例证援引 （原始证据及数据来源） |
| 社群影响者驱动的供需统筹机制 | 聚焦 场景需求 |
分析和获知促进即兴购买的场景化细分需求 | 社群影响者驱动 | “谢谢大家，你看我们今天的装扮是不是很有趣？……炊事班的感觉，对。……我们今天是零食节。”（Q直播） Q非常激动地破音喊出“新品秀”三个字：“‘双十一’大家就疯狂在买，所以我们今天也迎来了我们直播间的一个老环节，就是我们的新品秀！”（Q直播） |
| ● 影响者引导和聚集细分场景下的同类需求 | ||||
| 主要机制 特征 |
“不是所有的产品都适合直播，消费者更像是逛街，如果主播个人和产品没有很好的吸引力，那么走不通。”（Y直播专题工作坊） “比如刚需，只要性价比足够高，又是上官网链接，那么更容易打动用户，是直播中常见的产品类型之一。”（Y直播专题工作坊） Q犹豫要不要上一种包包，因为他不确定大家喜不喜欢。Q大概介绍完包包之后就开启了一个投票链接，让大家投票决定他要不要上这款包包：“大家可以投个票，我们看你们喜不喜欢。”投完票之后，Q说：“那就备 |
|||
| ● 聚焦高频刚需 ● 聚焦体验需求 ● 聚焦涌现需求 |
||||
| 筛选 产品服务 |
面向促进即兴购买的细分需求选择、调整产品或服务标准 | 社群影响者驱动 | Q满足粉丝的愿望：“很多美眉想要买蕉下。你们今天下午在那个群里面告诉我说‘Q，我想买蕉下的那个鞋。’我立马跟我们同事说蕉下的鞋，他们立马拿货……就是这双鞋，好多美眉想要。我今天下午已经通知了我的同事，让他们赶快去跟蕉下说这双鞋……我们先去聊，尽量帮大家拿到一百多的价格，让大家去买买鞋，好不好？”（Q直播） 在卖宝宝防晒服的时候，由于衣服太可爱了，有观众在评论区问：“有没有大人款？”Q说：“我去问问品牌，看品牌可不可以做一些大人款的，好吗？”Q立马让工作人员去联系一下品牌方，看可不可以做大人的防晒服。（Q直播） |
|
| ● 影响者传达社群细分需求 | ||||
| 主要机制 特征 |
“Q直播间会推荐很多性价比高的产品，然后也会推荐一些一线品牌的产品，因为Q的女生是所有女生，是会有很多不一样购物需求的女生，所以我们会帮大家把我们的产品都准备好。”（Q直播） “跟着我一起买，你绝对会买到最低价格，我一定会保障你所有优惠券都可以领得到，而且我会保障你的售后。”（Q直播） |
|||
| ● 面向细分需求筛选 产品 ● 面向细分需求优化 品质/价格 |
在供需统筹基础上，社群影响者需要将已经筛选并匹配的产品，进一步转化为直播情境中的即时购买行为。这一阶段的关键在于借助直播的实时性、临场感和节奏控制，使用户在社交互动中形成购买动机，并完成从观看、互动到下单的转化。本研究将这一机制概括为交易转化。数据分析表明，社群影响者主要通过激活购物动机和开展场景化推荐两个关键过程，促进从社交参与到交易行为的转化。
首先，社群影响者通过激活购物动机，将直播中的社交参与转化为即时购买意愿。具体而言，社群影响者团队通过节庆主题设计、福利活动安排、限时限量策略和互动仪式设置，在直播情境中持续强化购买线索，使消费者在参与互动的过程中形成购买期待和行动冲动。例如，除夕夜的直播中，Q的工作室装扮得十分喜庆，团队成员给大家带来了舞狮表演。中间的助播宣布：“所有女生所有男生，鼠年的最后一场直播，所有女生的礼物，除夕狂欢夜开始啦！”这一活动将节庆氛围、社群身份和福利期待结合起来，使直播间从普通销售场景转化为具有共同参与感的消费情境。在这一过程中，社群影响者还会反复嵌入固定化的社交仪式，使消费者能够迅速进入直播节奏，并形成明确的购买预期。例如，多年来，Y在直播时都以“废话不多说，先来抽波奖！”开场；在每次介绍完产品后，Y提供交易链接时的用语均为：“来，3，2，1，上链接！”这些重复出现的互动话语具有节奏提示和行动召唤功能，使消费者在熟悉的直播流程中识别购买节点，并从观看互动转向下单购买。
其次，社群影响者通过开展场景化推荐，高效建立需求与产品之间的直接联系。如前文所述，参与电商直播的消费者并不总是带着明确购物目标进入直播间。Y数据分析团队负责人在接受采访时提到，“其实仅有50%左右的消费者是通过跟进我们的产品预告专门来购买特定产品的，其他基本都是习惯了每日进来看看”。因此，交易转化的关键并不只是呈现产品信息，还在于社群影响者能否在有限时间内将产品嵌入消费者熟悉的生活场景，并激活其潜在需求。对此，参与式观察与分析发现，Y在场景化推荐中主要采用创造画面、解读痛点和渲染生活场景等策略。其中，解读痛点能够将消费者的潜在担忧与产品功能直接连接起来。Y在一次直播上卖过一款外国牙线，由于很多人已习惯使用牙签，牙线如何卖、卖给谁成为一个难点。Y通过分享牙签刺破手指流血的经历，在直播中对粉丝说，“孩子会模仿家长，操作不当很容易受伤，后果很严重”。这一推荐方式将家庭安全、儿童模仿和牙线功能连接起来，使消费者能够在具体生活场景中理解产品价值。
同时，场景化推荐并不完全依赖社群影响者的现场即兴发挥，而需要通过前期设计、脚本支持和现场辅助来维持高质量互动。如Y所述，“在直播长达4小时的推荐和互动中，你必须有丰富的脚本做背书，支持高质量互动”。对此，Y团队总结出“五步黄金法”惯例，即“分享，提出观点；评价，确认感受；比较，与消费者立场一致；情绪，调动情绪；鼓励，调动五感反复强调，促使交易”。这一过程促使社群影响者将产品推荐转化为具有情境感和说服力的消费引导。与此同时，消费者也会在直播互动中主动参与交易转化过程。大量消费者通过弹幕评论实时表达情绪与态度，例如“我也要一单”“这个真的可以冲”“一起买一起买”等。这些即时互动进一步放大了直播间的集体消费氛围，使购买行为从个体判断延伸为具有群体参与感的社交行动。
总体来看，交易转化机制通过激活购物动机和开展场景化推荐，将前一阶段已经完成匹配的产品和需求转化为即时购买行为。由此，消费组织化不仅完成了需求端社群资源的聚合和供需匹配，也进一步实现了从社交互动到商业交易的闭环。表4归纳了上文所述的核心概念与例证援引。
| 维度 （类属） | 核心概念 （二阶编码） | 核心概念 （定义） | 代表性标签 （一阶编码） | 例证援引 （原始证据及数据来源） |
| 社群影响者驱动的交易转化机制 | 激活购物 动机 | 通过社交互动设计，引导消费者产生即时购买 意愿 | 社群影响者驱动 | “Y的女人们，你们好！”（Y直播） 当镜头切换到直播间将要送出的礼品时，Y和助理们会发出“哇！”惊喜的声音。通过一唱一和，将直播间观众的注意力吸引到丰厚的礼品上，迅速点燃了直播间的氛围。（Y直播） |
| ● 影响者设计社交仪式 | ||||
| 主要机制 特征 | “我们报给主播一定库存。前期他们会先上一部分，抢完后会出现售罄小黑条，营造被抢完的紧迫感。”（钟薛高渠道战略经理） “目前点淘App推出的直播间红包雨、心愿种子等福利玩法，能够极大烘托购物气氛。”（行业研究报告） | |||
| ● 直播互动活动 ● 限时限量策略 | ||||
| 开展 场景化 推荐 | 通过聚焦消费者生活场景，展示、解读和推荐 产品 | 社群影响者驱动 | 在介绍黄老五的小麦锅巴酥的时候，Q和女助理一起试吃，Q说：“你吃上去的口感就是嘎嘣脆。”女助理附和：“就非常的酥脆，你直接吃进去，你可以听到它的声音。”然后Q直接把话筒拿到嘴边，像声控主播那样放大咀嚼的声音，让观众更真切地感受到它的酥脆。女助理说：“嗯，好脆，我觉得它的口感是这种炸得脆脆的饼干，就感觉很棒。”（Q直播） H在直播中为大家展示了鱼的原产地，并与观众互动：“今天中午我们尝了一条，真的，口感非常鲜嫩……这里的水全部都是附近一个温泉的水，这水是可以喝的。大家看到的是鲈鱼的专用投料机，这个投料其实全部是用小鱼和小虾制成的……接下来我给大家撒一把鱼料。”（H直播） | |
| ● 影响者创造临场体验 | ||||
| 主要机制 特征 | H端起一杯盛了小半杯殷红果汁的小矮杯，低下头仔细闻了闻说：“这口非常让人清醒的酸甜感，我仿佛感受到大兴安岭山林里头一遍又一遍的雨，一天又一天的太阳，一次又一次的夜风，漫天星光下山林里昆虫的鸣叫，山林里突然飞起的各种飞鸟，以及山林里跳跃着慢慢走动着的那些野兽，我觉得那一切充满了灵性，我特别喜欢那里。”（H直播） Q表示面膜的布很服帖，蹦迪都不会掉，说着他就一手拿着面膜另一只手做出蹦迪的动作，身体还跟着剧烈摇晃：“第二重黑科技就是什么？纤维石墨烯膜布，它的膜布很贴肤，对的，特别贴肤，你用它来蹦迪，这种蹦迪，它都不会掉。”（Q直播） Q在介绍口红时：“所有女生，超减龄超嫩，像一只刚刚熟的番茄，而且是把外面一层皮撕掉了之后，没有唇纹，润到不行，整个嘴巴清透水润。Wow——好看吗？”（Q直播） | |||
| ● 创造画面 ● 解读痛点 ● 渲染场景 |
技术赋权社群影响者形成连接供需的资源整合能力（Wu等，2022；Leong等，2026），由此催生了消费组织化的新实践。现有组织化概念和理论被隐含地限定于解释供给端创造价值的行动机制，尽管强调顾客参与或需求导向（Li和Xia，2025），但对如何通过组织化方式整合需求端资源探讨不足。本节基于电商直播情境下的民族志研究，提出社群影响者驱动消费组织化的机制模型，探讨消费组织化的概念内涵、特征，以及社群影响者驱动消费组织化的机制和影响，构建社群影响者驱动的消费组织化理论。
一. 消费组织化及其特征从服务主导逻辑看，消费组织化与供给组织化都属于价值共创导向下的资源整合过程，二者均强调通过组织活动，高效连接供给与需求，实现包括交易促进和需求满足等价值创造（Zbaracki和Bergen，2010），但本研究主要揭示二者在概念内涵和核心特征方面存在的显著差异。基于研究发现，本研究将消费组织化定义为，社群影响者以社群关系为组织载体，通过持续的服务性交互，将分散或潜在的个体需求转化为可匹配的集体需求，并据此引导供给端资源配置的资源整合过程。相较而言，供给组织化侧重企业以产品与服务体系为组织载体，通过制度化分工、组织惯例变革与模块化配置等方式（Fattahi等，2022；Rodríguez等，2025；Mertens等，2023），将分散的供给端资源整合为稳定的供给能力，并据此实现对市场需求的响应（Kamel，2023）。二者的核心差异在于，消费组织化遵循由需求识别到匹配的需求整合逻辑，而供给组织化遵循由资源到产品/服务的供给整合逻辑。
基于服务主导逻辑理论视角，本研究进一步从服务和行动者两个维度对消费组织化与供给组织化进行比较分析（参见表5）。
| 核心特征对比 | 消费组织化 | 供给组织化 | |
| 服务维度 | 资源基础 | 社群资源 | 产品/服务资源 |
| 服务能力 | 社交能力 | 供应链能力 | |
| 价值黏性 | 社群黏性 | 交易黏性 | |
| 行动者维度 | 社群影响者 | 主导资源整合 | 辅助促进交易 |
| 企业 | 辅助需求满足 | 主导资源整合 | |
首先，对于服务维度，消费组织化与供给组织化在资源基础、服务能力和价值黏性三个维度上存在不同的核心特征。
对于资源基础，现有研究认为，资源的特异性会导致组织活动呈现出特定配置（Rao和Kenney，2008）。供给组织化一般从获取和管理产品或服务资源出发，强调“通过产品创新吸引用户”的供给成本思维（Li和Xia，2025）；相比而言，消费组织化强调以汇聚和积累社群消费者为起点，产品只是媒介之一。例如，本研究中，参与电商直播的社群影响者首先通过打造人设、内容创造吸引和建立社群，以社群资源为主构建组织化的资源基础。Buckley等（2025）提出了类似观点，认为消费者会将社群影响者基于人设化自我呈现与持续内容创造所产出的内容，主动嵌入自身的持续性消费与身份建构过程中，从而构成社群影响者的个人影响力，并为其进一步积累社群资源提供基础。但与侧重用户内容创造和社区参与的研究不同，本研究聚焦探讨需求端参与的组织化机制，揭示消费组织化的资源特异性表现为社群资源。
对于服务能力，供给组织化的服务能力主要体现在整合供应链资源和提升生产性服务上，如运用数字化技术平衡个性化需求和标准化生产的大规模定制（杨蕙馨等，2023；Zhang等，2024b）；消费组织化的服务能力主要体现在与社群互动的社交能力上，如本研究揭示影响者以社群认同汇聚社交资本、以内容创造激活社群互动和以说服资本开展场景化推荐，都体现了社交能力。这种社交能力是社群影响者在电商直播中有效整合人、产品、场景和内容的关键，也是直接促进交易的关键（Buckley等，2025；Ma和Aw，2024；燕道成和李菲，2020）。尽管案例证据也揭示，消费组织化中整合供给端产品也很重要，但二者的对比主要聚焦核心特征的差异，研究结论并不否认两种组织化存在能力交叉或融合。
对于价值黏性，供给组织化强调通过设计和改进服务项目、互动流程与品牌关系，使市场用户对企业提供的服务流程或品牌形成持续参与、重复交易与关系依附的黏性（Hong等，2026；Ryu等，2025），如优化产品搜索（Armona等，2025）、个性化广告投放（Shen等，2021）与内容优化（Frick等，2023）；消费组织化强调创造和维系社交互动，使社群消费者对社群影响者、其他用户或社群本身形成社群黏性，如Y分享创业时无法陪伴女儿的经历和感受，引发粉丝情感共鸣。消费组织化在价值黏性上也与Oba等（2025）和Ryu等（2025）所聚焦的数字化品牌关系不同，后者虽也强调成员参与，但其重点主要在于通过持续的社交媒体互动与品牌相关活动，强化消费者对品牌的参与、连接与承诺，价值更多体现在自我品牌连接与品牌忠诚的提升。
其次，对于行动者维度，本研究主要聚焦社群影响者和品牌企业。供给组织化更强调品牌企业与合作伙伴如何通过制度安排与能力编排，将分散的供给转化为可持续的服务交换体系。因此，品牌企业被认为是主导的资源整合者，社群影响者是促进交易的辅助。例如，社群影响者通过在YouTube视频账号中植入广告（Masuda等，2022）或在小红书上发布产品推荐帖（Zhang等，2025）帮助品牌宣传产品。一般在这种合作中，社群影响者难以决定和分配关键资源，也无须发挥统筹个人与组织、供给与需求的资源整合能力。相比而言，消费组织化更强调需求侧主体如何通过社群关系、互动实践与情境经验，将分散的需求转化为有结构的消费力量。因此，在消费组织化中，社群影响者主导资源整合，如构建社群资源、筛选和评估企业产品、重新诠释产品等。案例证据还表明，如Y、Q和H等头部影响者，可以倒逼供给端产品或服务的变革。这一结论在Vargo和Lusch（2008）提出的“行动者即资源整合者”命题的基础上，进一步挖掘出社群影响者在技术赋权下的资源整合行为，为探讨社群影响者驱动的商业创新实践提供了支持。
综上，消费组织化与供给组织化的核心特征差异揭示了，二者作为连接供需的两种服务形态高度互补——供给组织化通过追求规模经济保证产品在设计、生产、制造等环节的成本和品质；消费组织化通过服务细分社群保证合适的产品以合适的方式匹配合适的需求，由此提升商业交易的效率与效果。下文将进一步总结社群影响者驱动的消费组织化机制与影响。
二. 社群影响者驱动的消费组织化机制、影响与适用边界本研究提出社群影响者驱动的消费组织化机制模型，如图2所示。该模型揭示：社群影响者驱动的消费组织化由社群唤醒、供需统筹和交易转化三个关键机制构成；三个机制彼此关联、共同作用，通过场景化细分需求的生成与重组，引导供给端资源在需求粒度上适配，实现供需精准匹配。本节将探讨消费组织化机制及其供需粒度匹配效应。
|
| 图 2 社群影响者驱动的消费组织化机制模型 |
社群影响者驱动的消费组织化由社群唤醒、供需统筹和交易转化三个关键机制构成。
第一个关键机制是社群唤醒。在该阶段，社群影响者通过汇聚社交资本、激活社群互动构建社群资源，掌握与供给端企业谈判和合作的重要资本。与供给端企业以产品为媒介，并通过产品定位、功能设计及推荐搜索机制吸引顾客的产品管理逻辑不同（Zhao-Ding和Gaba，2026；Armona等，2025），社群唤醒是由影响者利用个人特质与内容创造，基于人际互动建立有边界的关系网络（Buckley等，2025；张洁等，2024），形成依存于特定影响者、价值观或消费观相似的社群（Bu等，2022）。
第二个关键机制是供需统筹。在该阶段，社群影响者凭借社交能力与社群资源，整合供需两端资源。一方面，利用社交能力运营社群，分析并持续追踪社群内部真实而异质的场景化细分需求，将分散的需求表达重组为可识别、可匹配的需求资源；另一方面，利用掌握的需求端资源与供给端企业谈判，为社群细分需求筛选出合适的产品或服务，并引导供给端在价格权益、产品组合与服务安排上实现资源配置模式适配，统筹供给资源。这与供给端企业凭借数字技术进行顾客关系管理和产品资源管理所遵循的“精度”原则不同（Ledro等，2025；Nambisan，2013），影响者通过构建社群和强化社交交互，促进人际情感支持与连接，使产品与用户的匹配具备“温度”，以此激发用户的购买欲望和行为。
第三个关键机制是交易转化。在该阶段，社群影响者将合适的产品以最可能打动社群消费者的方式推荐给他们，促进从交流到交易的转化。案例分析表明，激活购物动机和开展场景化推荐能够充分发挥社群影响者的社群身份和社交能力优势。如采用社交语言描述产品使用场景，且涉及肢体展示、表情表演和情境互动，显著区别于由平台或品牌主导的标准化产品信息展示方式，如产品详情页介绍、货架展示和品牌方提供的产品讲解视频等（Ryu等，2025；裴学亮和邓辉梅，2020），更容易在产生较少认知负担的条件下激活消费者的即兴购买动机，产生更好的营销效果。
从三者关系来看，本研究揭示三种机制都体现了社群影响者通过组织化实现资源整合，但侧重点不同：社群唤醒机制侧重对需求端的资源整合，为社群影响者实现与供给端企业间的资源交换提供重要基础；供需统筹机制侧重体现了与供给端企业的资源交换，但在这一过程中，与社群细分需求的持续互动也是关键；交易转化机制侧重促进供需交易，实现整合两端资源的商业价值。这种价值创造为进一步统筹供需资源提供信任和合作的基础，也为社群影响者不断吸引新用户、唤醒社群并促进交易转化提供助益。
2. 消费组织化机制的供需粒度匹配效应对于大部分需求，市场上往往存在多种属性接近、可相互替代的产品选择，我们将其概括为规模化供给。在规模化供给中，企业通常依托既有品类、标准规格、统一卖点和常规价格体系面向市场配置产品。产品定位和卖点的相似性，使消费者在产品搜索、比较与决策过程中更容易产生信息处理负担与选择困难，增加认知负荷（Armona等，2025；Nocke和Rey，2024）。尤其当消费需求呈现出圈层化特征时，真实的细分需求难以被表达、理解和满足，供给端也难以及时判断哪些产品组合、价格权益和服务安排更能回应这些需求。
本研究揭示，社群影响者通过消费组织化形成供需粒度匹配效应，以应对上述难题：一方面，社群影响者通过消费组织化在规模化社群内部生成并重组场景化细分需求，通过社群唤醒、供需统筹与交易转化，使真实的细分需求得到准确理解和满足；另一方面，社群影响者通过消费组织化引导供给端资源适配，即依据对场景化细分需求的聚合，推动企业完成特定产品的筛选、商品组合、价格权益与服务承诺的适应性调整，并借助社交能力实现消费者的精准触达，使其面临更少但更精准的选择。本研究由此提出，社群影响者通过消费组织化主要解决了供需双方对场景化细分需求的资源配置粒度问题，即通过需求端的细分化重组与供给端的资源配置模式适配，将标准化供给转化为更贴合社群需求的个性化供给方案。
那么，为什么消费组织化可以实现供需粒度匹配呢？本研究揭示了消费组织化实现供需粒度匹配的两点主要原因：第一，消费组织化提升了需求端对供给端的影响力。需求端的个体、信息与行为资源分散使得潜藏的细分需求难以表达和满足；经由消费组织化，这些需求得以被看见和理解，从而吸引供给端的特定行为者，增强需求端在产品选择、价格谈判与服务要求中的议价能力。第二，消费组织化提升了精准服务细分需求的可能性。尽管供给端企业也能识别细分需求，但受限于需求不确定性与资源约束，难以判断其体量是否具有规模经济（Zhao-Ding和Gaba，2026）。消费组织化通过社群唤醒与供需统筹，将异质需求重组为场景化细分需求，降低了供给端的判断与试错成本，为社群影响者从规模化供给中筛选、组合并适配细分需求创造了可能。同时，供给端资源适配不仅表现为产品被选入直播间，更体现为企业围绕细分需求调整产品规格、优惠机制、交付周期与售后响应等。
更进一步地，为什么社群影响者能够驱动消费组织化产生供需粒度匹配效应？本研究认为，数字技术通过获取、分析、整合用户数据匹配产品数据以形成个性化推荐（Cao和Leng，2025；Zhang和Xiong，2024；Frick等，2023），可驱动消费组织化产生粒度匹配效应，但社群影响者的驱动机理不同。本研究关注社群影响者作为资源整合者的另一种消费组织化实现方式：社群影响者通过消费组织化掌握和运营企业难以获得的需求端资源，其社群身份与社交能力有助于拓展产品定位、满足细分需求与促进供给改革；同时，凭借社群信任与交易动员能力，能将需求信号转化为供给端愿意响应的商业机会，推动企业在产品、价格、服务与履约环节进行弹性资源配置，由此成为连接产品与用户的优质媒介（Wu等，2022；Leong等，2026），驱动消费组织化在需求端实现场景化细分需求重组，以及在供给端推动价格、产品/服务组合与交易方式等资源配置模式适配。该发现也揭示，从宏观层面来看，海量社群影响者有能力从规模化消费市场中识别并组织具有商业潜力的场景化细分需求，并进一步牵引供给端围绕这些需求进行小批量试探、精准选品、定向让利与服务迭代，促使面向细分社群的微型经济成为可能。
3. 消费组织化机制的适用边界在对社群影响者驱动消费组织化机制的归纳分析中，本研究发现，这一机制与电商直播的情境特征密切相关。尽管不同媒介（如图文、录播视频）主导的平台均体现出社群影响者对消费意向形成和偏好塑造的影响，但这些作用往往分散在不同环节之中，较难在同一场域下实现消费行为闭环。相较之下，电商直播将内容创造、即时社交互动和交易转化集中在同一实时场景中，使社群影响者能够在持续反馈中及时识别细分需求并促进商业交易（Gu等，2024；Niu等，2025；韩箫亦和许正良，2020）。
基于上述情境差异，本文提出的消费组织化机制具有较为明确的适用边界。第一，在缺乏同步互动的情境中，社群影响者虽然仍能影响消费者认知与偏好，但较难在互动过程中持续识别分散的需求并加以协调，因此社群唤醒与供需统筹机制往往难以充分展开（Zhang等，2025；Argyris等，2020）。第二，在缺乏临场展示的情境中，产品信息、使用体验与社群反馈难以在同一时间中被共同组织，社群影响者更多发挥信息传递和关系维系作用，较难进一步推动需求端资源转化为可即时匹配供给端的行动（Masuda等，2022；Hogsnes和Grønli，2025）。第三，在缺乏即时交易闭环的情境中，社交影响通常还需要经过消费者后续搜索、比较和判断，才能进一步转化为购买行为。因此，消费组织化更容易表现为延时性的兴趣沉淀与偏好塑造，较难实现在同一场域中连续推进需求汇聚、说服引导和交易转化（Gu等，2024；Niu等，2025）。
六、结 论 一. 研究结论本研究基于电商直播情境下社群影响者整合品牌与用户的实践，围绕消费组织化的概念内涵及其作用机制展开民族志研究。研究发现，电商直播情境下的社群影响者已逐步成为连接需求端与供给端的重要资源整合者，并由此形成一种新的需求端组织化逻辑。基于此，本研究主要形成以下三点研究结论：
第一，本研究界定了消费组织化的概念内涵。研究发现，消费者的细分需求能够在社群影响者与消费者基于社群关系的持续互动中被逐步组织起来，并进一步转化为可与供给端产品和服务相匹配的集体性需求基础。因此，本研究将消费组织化定义为，社群影响者以社群关系为组织载体，通过持续的服务性交互，将分散或潜在的个体需求转化为可匹配的集体需求，并据此引导供给端资源配置的资源整合过程。
第二，本研究揭示了社群影响者驱动消费组织化的具体机制。研究发现，消费组织化主要通过社群唤醒、供需统筹和交易转化三重机制展开。首先，社群唤醒机制通过汇聚社交资本和激活社群互动形成社群资源。其次，供需统筹机制通过聚焦场景需求、筛选产品服务，实现需求端与供给端资源的连接。最后，交易转化机制通过激活购物动机和开展场景化推荐，将已被组织和匹配的需求进一步转化为即时购买行为。
第三，本研究发现，社群影响者驱动的消费组织化能够形成供需粒度匹配效应，从而提升供需匹配与商业交易效率。研究表明，消费组织化一方面将规模化社群内部分散且不易识别的异质偏好转化为较为清晰的场景化细分需求，另一方面通过社群影响者对产品与服务的筛选、组合和推荐，推动供给端围绕细分需求形成更具针对性的供给方案。由此，供需双方在更细的颗粒度上实现需求重组与供给适配，并由社群影响者进一步提高匹配效率。
二. 理论贡献第一，通过构建社群影响者驱动的消费组织化理论，本研究将组织化研究的焦点由供给端进一步拓展到需求端，拓展了组织化理论对需求端资源整合的解释边界与适用场景。现有组织化研究主要围绕企业如何整合产品、惯例与供应链资源以提升生产性服务展开（Kamel，2023；Rodríguez等，2025；Fattahi等，2022），尽管已经强调顾客参与或需求导向，其理论核心仍聚焦供给端（Li等，2026；Esenduran等，2022）。与此同时，围绕需求端的组织化研究主要聚焦技术驱动的大数据识别与智能匹配（Leong等，2026；Armona等，2025；Pusceddu等，2025），以及在线社区（Liao等，2024；Cao等，2024）、众创空间（Bao，2025；Browder等，2023）和用户创业（Bapna和Ganco，2023）等涌现性、或然性较强的需求参与情境，对于需求端资源如何被系统性组织的过程关注较少。本研究的理论推进在于，将社群影响者驱动的需求资源整合过程提炼为一种独立的组织化现象，进而将组织化理论从对供给端资源配置的既有关注，推进到需求端资源整合与动态匹配的现实情境中。
第二，通过界定消费组织化的概念内涵，本研究深化了服务主导逻辑对资源整合者的理解，揭示了数字技术赋权情境下需求侧行动者如何通过组织需求参与价值创造。服务主导逻辑强调，任何具备资源整合能力的参与者都可以成为价值共创者（Vargo和Lusch，2004，2008），并指出价值是在行动者互动中实现的（Vargo和Lusch，2008；Skålén等，2015）。然而，现有研究多借助上述命题解释企业与消费者之间的价值共创、消费者参与和服务创新（Gupta等，2026；Zhang和Xu，2024），需求端个体通常仍被理解为参与互动并实现价值共创的资源整合者，而较少被进一步理论化为能够组织分散的需求并影响资源配置的需求侧组织型资源整合者。本研究的推进在于，揭示了社群影响者不仅是参与互动并实现价值共创的资源整合者，而且是能够依托社群关系与服务性交互，将分散的个体需求组织为集体需求，并进一步引导供给端资源配置的需求侧组织型资源整合者。由此，本研究拓展了服务主导逻辑下资源整合者的角色内涵，表明资源整合者并不止于在互动中参与价值共创，还可能作为需求侧组织者，通过组织需求来引导供需资源匹配并塑造价值实现过程。
第三，通过揭示社群影响者驱动的消费组织化如何通过供需两端的粒度匹配效应服务细分需求，本研究将个性化服务研究的实现逻辑由技术识别推进至需求组织与供给适配。既有影响者研究主要围绕博客赞助（Zhang等，2025）、视频赞助（Masuda等，2022）、广告播种（Benevento等，2025）与品牌代言（Shan等，2020）等合作形式展开，聚焦社群影响者对品牌传播效率与营销绩效的提升作用（Lam等，2024）。与此同时，个性化服务研究更多从推荐系统优化（罗婷予和谢康，2023；Sun等，2024）、机器学习驱动的需求预测（Zhang和Xiong，2024）以及顾客参与定制（Esenduran等，2022）等角度，讨论企业如何借助技术来匹配和满足细分需求。上述两条研究脉络均未充分解释，在社交商务尤其是电商直播情境中，细分需求为何能够在持续互动中被组织起来并成为实现个性化服务的依据。本研究的贡献在于，将社群影响者、个性化服务研究与电商直播情境连接起来，提出一种区别于算法识别逻辑的个性化服务实现路径，即个性化需求的满足不仅依赖技术对偏好的识别，还依赖社群影响者通过社群互动与情境化细分所形成的需求组织能力。由此，本研究为理解社交商务中的服务创新提供了更强调需求侧组织作用的新理论视角。
三. 实践意义2025年的最新数据显示，中国社交媒体用户数量已超过10亿，渗透率达到92.7%，全球排名第一
首先，对社群影响者而言，需要持续建设社群代言能力以提升核心竞争力。研究发现，社群影响者之所以能够持续促进交易，关键在于其能够稳定汇聚细分社群、持续理解场景化需求，并以消费者能够接受的方式完成产品表达与推荐。基于此，社群影响者需要重点做好两方面工作：一是通过稳定的人设表达、明确的消费者立场和持续互动巩固社群代言人身份，避免演化为单纯的品牌代言或销售中介；二是将个人影响力转化为团队化能力，围绕社群运营、需求收集、选品评估、内容设计和售后反馈形成稳定分工，持续巩固需求组织能力。
其次，对企业而言，需要重新理解社群影响者在电商直播中的作用。品牌自营直播可以承担产品展示、价格沟通和交易承接等功能，但在识别和组织细分需求方面仍然存在局限。相较之下，社群影响者更容易依托社群信任、持续互动和场景化表达，将原本零散、模糊的消费诉求转化为较为清晰的需求方向。因此，企业在直播布局中需要形成更清晰的功能分工：品牌自播负责稳定输出产品与品牌信息，社群影响者直播则负责识别需求、连接社群并提升匹配效率，两种模式协同提升交易转化效率。
最后，企业在与社群影响者合作时，管理重点需要由短期投放转向持续的需求反馈与供给优化。研究表明，消费组织化能够整合需求端细分需求，也能够帮助企业从规模化供给中筛选出更适合特定社群的产品与服务组合。基于此，企业应将直播反馈持续转化为产品与服务优化的依据。同时，企业也应调整合作评估标准，在曝光量、转化率之外，进一步关注社群影响者在提升需求识别质量、产品优化效果、复购表现和用户满意度等方面的作用。
四. 研究局限与展望尽管本研究采用民族志研究方法探讨了社群影响者驱动的消费组织化机制和影响，但仍存在一些局限，期待后续研究进行补充和完善。第一，尽管研究团队结合民族志方法尽可能地收集了从2016年电商直播伊始至今的数据并开展了规范分析，但鉴于中国电商直播目前仍处于高速发展阶段，研究结论不否认社群影响者驱动的消费组织化还将涌现出新机制。通过对电商直播实践的持续追踪和分析，将有助于解决这一问题。第二，本研究聚焦社群影响者驱动，未充分探讨数字化技术、行业政策等其他重要影响因素对消费组织化的影响，需要另外聚焦以形成对消费组织化现象的其他视角剖析。第三，尽管Y、Q和H等头部影响者代表了中国电商直播的标杆和前沿，但大量社群影响者属于中腰部，同时也存在海量的底部社群影响者。现有研究已经表明，中腰部社群影响者由于更容易维持较强的关系感知和较低的商业化距离，可能更适合解释分散或潜在细分需求的初始唤醒，以及小规模社群从松散关注到稳定聚合的形成过程（Cascio Rizzo等，2024；Wies等，2023）。通过本研究的参与式观察与分析，研究团队判断不同类型的社群影响者所驱动的消费组织化机制可能有所不同。未来可以通过拓展社群影响者类型形成对比分析，使研究结论适用于更多行动对象。
| [1] | 韩箫亦, 许正良. 电商主播属性对消费者在线购买意愿的影响——基于扎根理论方法的研究[J]. 外国经济与管理, 2020, 42(10): 62–75. |
| [2] | 简兆权, 令狐克睿, 李雷. 价值共创研究的演进与展望——从“顾客体验”到“服务生态系统”视角[J]. 外国经济与管理, 2016, 38(9): 3–20. |
| [3] | 李凯, 严建援, 林漳希. 信息系统领域网络精准广告研究综述[J]. 南开管理评论, 2015, 18(2): 147–160. |
| [4] | 刘明宇, 芮明杰, 姚凯. 生产性服务价值链嵌入与制造业升级的协同演进关系研究[J]. 中国工业经济, 2010(8): 66–75. |
| [5] | 罗婷予, 谢康. 用户画像促进企业与用户互动创新的机制及构建方法[J]. 财经问题研究, 2023(3): 106–116. |
| [6] | 裴学亮, 邓辉梅. 基于淘宝直播的电子商务平台直播电商价值共创行为过程研究[J]. 管理学报, 2020, 17(11): 1632–1641,1696. |
| [7] | 苏郁锋, 周翔. “直播电商”情境下数字机会共创机制研究: 基于数字可供性视角的质性研究[J]. 南开管理评论, 2023, 26(1): 106–117. |
| [8] | 孙新波, 钱雨, 张明超, 等. 大数据驱动企业供应链敏捷性的实现机理研究[J]. 管理世界, 2019, 35(9): 133–151. |
| [9] | 吴瑶, 肖静华, 谢康, 等. 从价值提供到价值共创的营销转型——企业与消费者协同演化视角的双案例研究[J]. 管理世界, 2017(4): 138–157. |
| [10] | 肖静华, 胡杨颂, 吴瑶. 成长品: 数据驱动的企业与用户互动创新案例研究[J]. 管理世界, 2020, 36(3): 183–204. |
| [11] | 燕道成, 李菲. 场景•符号•权力: 电商直播的视觉景观与价值反思[J]. 现代传播（中国传媒大学学报）, 2020, 42(6): 124–129. |
| [12] | 杨蕙馨, 齐超, 张金艳. “两业”融合何以实现?——基于海尔集团“能力建构-动态适配”的纵向案例研究[J]. 经济管理, 2023, 45(12): 26–42. |
| [13] | 张洁, 徐颖晗, 隆清琦, 等. 直播电商环境对消费者购买意愿的影响: 唤起感的中介效应[J]. 大连理工大学学报（社会科学版）, 2024, 45(2): 59–66. |
| [14] | Argyris Y A, Wang Z H, Kim Y, et al. The effects of visual congruence on increasing consumers’ brand engagement: An empirical investigation of influencer marketing on Instagram using deep-learning algorithms for automatic image classification[J]. Computers in Human Behavior, 2020, 112: 106443. |
| [15] | Armona L, Lewis G, Zervas G. Learning product characteristics and consumer preferences from search data[J]. Marketing Science, 2025, 44(4): 838–855. |
| [16] | Bao J Y. Do makerspaces affect entrepreneurship? If so, who, how, and when?[J]. Strategic Management Journal, 2025, 46(2): 502–533. |
| [17] | Bapna S, Ganco M. Equity crowdfunding and access to capital for user entrepreneurs: Evidence from a randomized field experiment[J]. MIS Quarterly, 2023, 47(2): 585–610. |
| [18] | Bechky B A. Making organizational theory work: Institutions, occupations, and negotiated orders[J]. Organization Science, 2011, 22(5): 1157–1167. |
| [19] | Benevento E, Aloini D, Roma P, et al. The impact of influencers on brand social network growth: Insights from new product launch events on Twitter[J]. Journal of Business Research, 2025, 189: 115123. |
| [20] | Botha L, Hamann R. From hopeful heroes to cynical martyrs: Identity work and the path-dependent identification with maladaptive logics[J]. Journal of Management Studies, 2025, 62(8): 3351–3385. |
| [21] | Browder R E, Crider C J, Garrett R P. Hybrid innovation logics: Exploratory product development with users in a corporate makerspace[J]. Journal of Product Innovation Management, 2023, 40(4): 451–474. |
| [22] | Bu Y, Parkinson J, Thaichon P. Influencer marketing: Homophily, customer value co-creation behaviour and purchase intention[J]. Journal of Retailing and Consumer Services, 2022, 66: 102904. |
| [23] | Buckley O, Ashman R, Haenlein M. Leveraging livestreaming to enrich influencer marketing[J]. California Management Review, 2025, 67(2): 111–140. |
| [24] | Cao J Y, Leng Y. Adaptive data acquisition for personalized recommendations with optimality guarantees on short-form video platforms[J]. Management Science, 2025, 72(4): 3592–3610. |
| [25] | Cao Z K, Zhu Y P, Li G, et al. Consequences of information feed integration on user engagement and contribution: A natural experiment in an online knowledge-sharing community[J]. Information Systems Research, 2024, 35(3): 1114–1136. |
| [26] | Cascio Rizzo G L, Villarroel Ordenes F, Pozharliev R, et al. How high-arousal language shapes micro- versus macro-influencers’ impact[J]. Journal of Marketing, 2024, 88(4): 107–128. |
| [27] | Charmaz K. Grounded theory methods in social justice research[A]. Denzin N K, Lincoln Y S. The SAGE handbook of qualitative research[M]. Thousand Oaks: SAGE, 2011. |
| [28] | Charmaz K, Belgrave L L. Grounded theory[M]. London: John Wiley & Sons, 2015. |
| [29] | Errmann A, Leban M. The mindful marketplace: Ideological repackaging in influencer marketing[J]. Journal of Business Research, 2026, 203: 115768. |
| [30] | Esenduran G, Letizia P, Ovchinnikov A. Customization and returns[J]. Management Science, 2022, 68(6): 4517–4526. |
| [31] | Fattahi A, Dasu S, Ahmadi R. Mass customization and the “parts-procurement planning problem”[J]. Management Science, 2022, 68(8): 5778–5797. |
| [32] | Frick T W, Belo R, Telang R. Incentive misalignments in programmatic advertising: Evidence from a randomized field experiment[J]. Management Science, 2023, 69(3): 1665–1686. |
| [33] | Füller J, Jawecki G, Mühlbacher H. Innovation creation by online basketball communities[J]. Journal of Business Research, 2007, 60(1): 60–71. |
| [34] | Glaser B G, Strauss A L. The discovery of grounded theory: Strategies for qualitative research[J]. Nursing Research, 1968, 17(4): 364. |
| [35] | Goffman E. The presentation of self in everyday life[M]. New York: The Overlook Press, 1959. |
| [36] | Gu X, Zhang X X, Kannan P K. Influencer mix strategies in livestream commerce: Impact on product sales[J]. Journal of Marketing, 2024, 88(4): 64–83. |
| [37] | Gupta S, Gupta-Rawal S, Shrivastava P. Dynamic AI-embedded super app: A design-based process innovation for customer engagement and value creation[J]. Journal of Product Innovation Management, 2026, 43(1): 99–124. |
| [38] | Harmeling C M, Moffett J W, Arnold M J, et al. Toward a theory of customer engagement marketing[J]. Journal of the Academy of Marketing Science, 2017, 45(3): 312–335. |
| [39] | Hogsnes M, Grønli T M. A commercial playground: Investigating TikTok influencers’ commercial content[J/OL]. Information, Communication & Society, https://doi.org/10.1080/1369118X.2025.2588348, 2025-11-07. |
| [40] | Hong Y, Dommer S L, Winterich K P. Received! How acknowledgment increases a company’s sustainability image and drives repeat customer participation in take-back programs[J/OL]. Journal of Consumer Research, 2026, https://doi.org/10.1093/jcr/ucag007, 2026-03-26. |
| [41] | Hughes C, Swaminathan V, Brooks G. Driving brand engagement through online social influencers: An empirical investigation of sponsored blogging campaigns[J]. Journal of Marketing, 2019, 83(5): 78–96. |
| [42] | Kamel M A. Big data analytics and market performance: The roles of customization and personalization strategies and competitive intensity[J]. Journal of Enterprise Information Management, 2023, 36(6): 1727–1749. |
| [43] | Kashian N. Pathways to persuasion: The impact of social media influencers’ self-disclosure and follower size on persuasion outcomes[J]. New Media & Society, 2026, 28(2): 549–566. |
| [44] | Kozinets R V, De Valck K, Wojnicki A C, et al. Networked narratives: Understanding word-of-mouth marketing in online communities[J]. Journal of Marketing, 2010, 74(2): 71–89. |
| [45] | Kozinets R V, Hemetsberger A, Schau H S. The wisdom of consumer crowds: Collective innovation in the age of networked marketing[J]. Journal of Macromarketing, 2008, 28(4): 339–354. |
| [46] | Lam H Y, Tang V, Wu C H, et al. A multi-criteria intelligence aid approach to selecting strategic key opinion leaders in digital business management[J]. Journal of Innovation & Knowledge, 2024, 9(3): 100502. |
| [47] | Ledro C, Nosella A, Vinelli A, et al. Artificial intelligence in customer relationship management: A systematic framework for a successful integration[J]. Journal of Business Research, 2025, 199: 115531. |
| [48] | Leong C, Hua W, Xiao X, et al. Value co-creation in a digital ecosystem: Exploring autonomous co-creation in a digital influencer ecosystem[J]. Information & Management, 2026, 63(1): 104251. |
| [49] | Li P, Sun Y. A co-creation involving peripheral cues: When and how engagement size generates persuasiveness[J]. Journal of Retailing and Consumer Services, 2025, 86: 104311. |
| [50] | Li R H, Jiang L, Wagner C. Balancing self-representation and self-commodification: How influencers transform social media fame and authenticity into e-commerce sales in China[J/OL]. Internet Research, https://doi.org/10.1108/INTR-03-2024-0511, 2025-04-08. |
| [51] | Li W, Chen J, Pun H. Manufacturer encroachment in the presence of production economies of scale[J]. Production and Operations Management, 2026, 35(4): 1412–1429. |
| [52] | Li X M, Xia Z M. How does user participation mode of “user-led” and “firm-led” realize product innovation?[J]. Journal of Business Research, 2025, 188: 115075. |
| [53] | Liao G Y, Huang T L, Dennis A R, et al. The influence of media capabilities on knowledge contribution in online communities[J]. Information Systems Research, 2024, 35(1): 165–183. |
| [54] | Locke K. Grounded theory in management research[M]. London: SAGE, 2001. |
| [55] | Lusch R F, Nambisan S. Service innovation: A service-dominant logic perspective[J]. MIS Quarterly, 2015, 39(1): 155–175. |
| [56] | Ma X Y, Aw E C X, Filieri R. From screen to cart: How influencers drive impulsive buying in livestreaming commerce?[J]. Journal of Research in Interactive Marketing, 2024, 18(6): 1034–1058. |
| [57] | Marchowska-Raza M, Rowley J. Consumer and brand value formation, value creation and co-creation in social media brand communities[J]. Journal of Product & Brand Management, 2024, 33(4): 477–492. |
| [58] | Masuda H, Han S H, Lee J. Impacts of influencer attributes on purchase intentions in social media influencer marketing: Mediating roles of characterizations[J]. Technological Forecasting and Social Change, 2022, 174: 121246. |
| [59] | Mertens K G, Rennpferdt C, Greve E, et al. Reviewing the intellectual structure of product modularization: Toward a common view and future research agenda[J]. Journal of Product Innovation Management, 2023, 40(1): 86–119. |
| [60] | Nag R, Corley K G, Gioia D A. The intersection of organizational identity, knowledge, and practice: Attempting strategic change via knowledge grafting[J]. Academy of Management Journal, 2007, 50(4): 821–847. |
| [61] | Nambisan S. Information technology and product/service innovation: A brief assessment and some suggestions for future research[J]. Journal of the Association for Information Systems, 2013, 14(4): 215–226. |
| [62] | Niu B Z, Chen Y Y, Zhang J H, et al. Brands’ livestream selling with influencers’ converting fans into consumers[J]. Omega, 2025, 131: 103195. |
| [63] | Nocke V, Rey P. Consumer search, steering, and choice overload[J]. Journal of Political Economy, 2024, 132(5): 1684–1739. |
| [64] | Oba D, Howe H S, Fitzsimons G J. Brand teasing: How brands build strong relationships by making fun of their consumers[J]. Journal of Consumer Research, 2025, 52(1): 70–92. |
| [65] | Pusceddu G, Moi L, Cabiddu F. Do they see eye to eye? Managing customer experience in phygital high-tech retail[J]. Management Decision, 2025, 63(6): 2008–2037. |
| [66] | Rao H, Kenney M. New forms as settlements[A]. Greenwood R, Oliver C, Sahlin K, et al. The SAGE handbook of organizational institutionalism[M]. Los Angeles: SAGE, 2008. |
| [67] | Rodríguez M A, Lepratte L, Yoguel G, et al. Digital service innovation as a co-production of socio-technical assemblages oriented toward servitization[J/OL]. Journal of Enterprise Information Management, https://doi.org/10.1108/JEIM-04-2024-0216, 2025-03-04. |
| [68] | Ryu K, Miller E G, Godfrey D M. Brand faith: How spiritual relationships develop between consumers and brands[J/OL]. Journal of Consumer Research, https://doi.org/10.1093/jcr/ucaf055, 2025-10-10. |
| [69] | Scholz J. How consumers consume social media influence[J]. Journal of Advertising, 2021, 50(5): 510–527. |
| [70] | Schultz D. The future of advertising or whatever we’re going to call it[J]. Journal of Advertising, 2016, 45(3): 276–285. |
| [71] | Schweisfurth T G. Comparing internal and external lead users as sources of innovation[J]. Research Policy, 2017, 46(1): 238–248. |
| [72] | Shan Y, Chen K J, Lin J S. When social media influencers endorse brands: The effects of self-influencer congruence, parasocial identification, and perceived endorser motive[J]. International Journal of Advertising, 2020, 39(5): 590–610. |
| [73] | Shen H X, Li Y Z, Chen Y, et al. Integrated ad delivery planning for targeted display advertising[J]. Operations Research, 2021, 69(5): 1409–1429. |
| [74] | Skålén P, Gummerus J, von Koskull C, et al. Exploring value propositions and service innovation: A service-dominant logic study[J]. Journal of the Academy of Marketing Science, 2015, 43(2): 137–158. |
| [75] | Sun T S, Yuan Z, Li C X, et al. The value of personal data in internet commerce: A high-stakes field experiment on data regulation policy[J]. Management Science, 2024, 70(4): 2645–2660. |
| [76] | Tasselli S. Social networks and inter-professional knowledge transfer: The case of healthcare professionals[J]. Organization Studies, 2015, 36(7): 841–872. |
| [77] | Toubiana M, Zietsma C. The message is on the wall? Emotions, social media and the dynamics of institutional complexity[J]. The Academy of Management Journal, 2017, 60(3): 922–953. |
| [78] | Tuli N, Srivastava V, Kumar H. Inclusive marketing: A review and research agenda[J]. Journal of Business Research, 2025, 191: 115274. |
| [79] | Vargo S L, Lusch R F. Evolving to a new dominant logic for marketing[J]. Journal of Marketing, 2004, 68(1): 1–17. |
| [80] | Vargo S L, Lusch R F. Service-dominant logic: Continuing the evolution[J]. Journal of the Academy of Marketing Science, 2008, 36(1): 1–10. |
| [81] | Weick K E, Sutcliffe K M, Obstfeld D. Organizing and the process of sensemaking[J]. Organization Science, 2005, 16(4): 409–421. |
| [82] | Wies S, Bleier A, Edeling A. Finding goldilocks influencers: How follower count drives social media engagement[J]. Journal of Marketing, 2023, 87(3): 383–405. |
| [83] | Wu Y, Nambisan S, Xiao J H, et al. Consumer resource integration and service innovation in social commerce: The role of social media influencers[J]. Journal of the Academy of Marketing Science, 2022, 50(3): 429–459. |
| [84] | Yin R K. Case study research: Design and methods[M]. 4th Ed. Thousand Oaks: Sage, 2009. |
| [85] | Yurt O, Sorkun M F, Hsuan J. Modularization of the front-end logistics services in e-fulfillment[J]. Journal of Business Logistics, 2023, 44(4): 583–608. |
| [86] | Zbaracki M J, Bergen M. When truces collapse: A longitudinal study of price-adjustment routines[J]. Organization Science, 2010, 21(5): 955–972. |
| [87] | Zhang J, Cai L K, Zheng X Y. How influencers can enhance consumer responses by value co-creation[J]. European Journal of Marketing, 2024a, 58(11): 2566-2595. |
| [88] | Zhang M L, Xie K S, Cai S S, et al. How sentiment volatility of influencer product recommendation posts affects customer engagement[J]. Journal of Business Research, 2025, 200: 115597. |
| [89] | Zhang Q, Xiong Y Y. Harnessing AI potential in E-Commerce: Improving user engagement and sales through deep learning-based product recommendations[J]. Current Psychology, 2024, 43(38): 30379–30401. |
| [90] | Zhang X Y, Sheng G J, Chen L C, et al. A smart system of Mass Personalization Product Service System (MP-PSS) driven by industrial modular configuration[J]. Advanced Engineering Informatics, 2024b, 62: 102758. |
| [91] | Zhang Y F, Xu Q. Consumer engagement in live streaming commerce: Value co-creation and incentive mechanisms[J]. Journal of Retailing and Consumer Services, 2024, 81: 103987. |
| [92] | Zhao-Ding A, Gaba V. Positioning in digital markets: A demand-side view[J/OL]. Organization Science, https://doi.org/10.1287/orsc.2022.17112, 2026-03-27. |