我是@XiaoYuan，主要关注：人机交互、人因工程、神经营销、用户行为，目前掌握Eye-tracking、EDA、SEM等，EEG尚在学习中，利用AI工具分享有趣的科研好文，每天必须阅读1篇论文才吃得下饭，睡得着觉，这是我的公众号分享的第【10】篇文章。

研究背景

直播电商的兴起与核心矛盾：直播电商（Livestream Selling）已成为全球电商的重要形态（如中国2022年市场规模超5140亿美元）。其核心特点是实时、高强度的社交互动，主播能动态展示商品并即时回应观众。然而，这也带来了一个根本性矛盾：主播有限的服务能力（时间、精力）与海量消费者个性化、即时性的服务需求之间的张力。主播只能选择性回应常见问题，而消费者则可能因信息不全或冲动消费，导致决策不确定性高和退货率居高不下。

AI技术的应用契机：基于语音识别和自然语言处理技术的AI直播助手，能够实时处理多方信息（商品详情、优惠、政策等），通过聊天交互为消费者提供个性化、智能化的信息服务，有望缓解上述矛盾。但其介入也可能打断消费者的直播观看体验（心流状态），带来正反两方面的影响。

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一年之计在于春，一日之计在于晨。

What’s your plan today？

文献回顾与研究空白

1. 直播电商文献：现有研究主要关注直播的经济价值（如提升销量）以及直播特性（如社交临场感、情绪感染）如何影响消费者参与和冲动消费。研究空白在于，较少探讨如何利用技术（如AI）来缓解主播服务能力与消费者需求之间的结构性矛盾。

2. 人机交互（H-AI）文献：研究多关注AI在自动化、预测、个性化推荐等方面的能力，以及用户对AI智能性、拟人化的感知。研究空白在于，在一对多的实时社交互动场景（如直播）中，AI如何通过聊天交互辅助消费者进行信息获取与处理，并影响其全链路决策（尤其是购后退货行为）的研究尚属缺乏。

3. 消费者决策与退货文献：传统研究关注广告、优惠券等对购买漏斗各阶段的影响。关于线上退货，尤其是直播电商的高退货率问题，虽有研究将其归因于冲动消费和信息不对称，但研究空白在于，缺乏通过严谨实验验证有效的技术解决方案（如AI助手）来降低退货率。

理论基础

• 信息理论：AI助手提供的信息可以补充主播的信息，帮助消费者更全面地评估产品，减少决策不确定性。

• 心流理论：消费者在观看直播时可能进入沉浸状态。AI助手的主动交互可能形成中断，干扰消费者的注意力与体验，反而增加不确定性。

• 前景理论：消费者是风险厌恶的。对产品的不确定性会放大损失感知，从而抑制购买动机。AI助手通过提供及时信息来降低不确定性，能提升购买信心。

研究假设

• H1a（主效应）：AI直播助手的实施会增加直播销售中的购买数量。（基于信息理论，减少不确定性）

• H1b（竞争性假设）：AI直播助手的实施会减少直播销售中的购买数量。（基于心流理论，中断体验）

• H2：AI直播助手的实施会降低直播销售中的产品退货率。（通过提供更全面的信息支持，提升决策质量）

研究数据与实验设计

• 研究设计：在亚洲某领先直播电商平台上进行的大规模随机现场实验。

• 实验对象：132,199名消费者被随机分为两组：

• 实验组：在直播会话中可使用AI直播助手。

• 控制组：无法使用AI助手。

• 实验时长：5天。

• 数据：包含用户历史行为、实验期间的点击流数据（点击、加购、支付）、消费金额以及产品退货数据。

  

研究结果

1. 主效应验证：

• 支持H1a，拒绝H1b：AI助手使购买数量提升了3.00%，消费金额提升了10.95%。对点击和加购行为无显著影响。说明AI助手主要在评估阶段促进转化。

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• 支持H2：AI助手使产品退货率显著降低了12.55%。

2. 机制探索（通过在线实验）：

• AI助手同时提升了消费者对智能信息供给的感知和中断的感知。

• 智能信息供给会降低决策不确定性，从而提升购买意愿和决策信心。

• 中断会增加决策不确定性，从而降低购买意愿。

• 净效应：智能信息供给带来的积极影响超过了中断的消极影响，因此总体表现为促进购买和降低退货。

3. 异质性分析：

• 产品不确定性：AI助手对新产品（不确定性高）的销售提升和退货降低效果更明显。

• 主播受欢迎程度：AI助手对粉丝量大的主播（服务能力矛盾更突出）的销售提升和退货降低效果更显著。

4. 交互模式分析（相关性证据）：

• 主动交互（AI识别需求后触发）和反应式交互（消费者主动点击AI图标）都能促进购买行为。

• 反应式交互对降低退货率有显著作用（可能因为主动寻求信息的消费者更谨慎）。

• 两种交互模式存在互补强化效应，同时进行时对提升购买和降低退货的效果更强。

  

研究结论

1. 价值验证：AI直播助手是缓解直播电商中“主播服务能力-消费者需求”矛盾的有效技术方案，能同时实现提升销售和降低退货的双重目标。

2. 作用机制：其核心作用是通过提供个性化、智能化的实时信息，降低消费者决策过程中的不确定性，提升决策质量与信心，其益处大于可能带来的体验中断。

3. 适用场景：该技术对高不确定性产品和拥有大量观众的主播尤为有益。

4. 交互设计：鼓励AI的主动与反应式交互相结合，能最大化其积极影响。

管理启示

• 对平台与商家：

• 精准部署：优先在新品推广和大主播直播间引导消费者使用AI助手，能获得更高投资回报。

• 优化设计：应优化AI助手的设计，使其更易访问、交互更自然，并鼓励主动与被动相结合的交互模式，以最大化用户参与度和价值。

• 投资AI助手：研究提供了量化证据，证明投资开发AI助手可作为增长战略，能直接提升GMV并减少售后损失。

• 对消费者：在观看直播购物时，可以主动利用AI助手获取个性化信息，以做出更明智、更少后悔的购买决策。

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总结：这项研究通过严谨的随机现场实验，首次实证了AI直播助手在真实商业环境中的双重价值（促购+降退），并深入揭示了其背后的作用机制与边界条件，为直播电商的智能化服务升级提供了重要的理论依据和实践指南。

参考文献：Wang L , Huang N , He Y ,et al.Artificial Intelligence (AI) Assistant in Online Shopping: A Randomized Field Experiment on a Livestream Selling Platform[J].Information Systems Research (INFORMS), 2025, 36(4).DOI:10.1287/isre.2023.0103.

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