直播間里被「忽視」的銷售訣竅：一個動作可能價值百萬

轉自：中國科學報

近日，各電商平臺的「雙11」大促已經火熱開啟，直播間里戰況正酣。精心設計的話術和讓人心動的價格，都是提升銷售的策略。

而電子科技大學數智化運營與數智營銷實驗室（DODMLab）注意到一個被大多數人忽略的細節：在以企業高管和採購商為目標觀眾的B2B（企業對企業）直播間里，主播的每一個動作也在悄悄影響着採購決策。相關成果發佈於《營銷科學院學報》。

研究發現，當主播的動作更豐富、幅度更大時，銷售業績平均能提升超過26%。這意味着，兩個售賣同樣產品的主播，僅僅因為一個動作的不同，就可能產生四分之一的業績差。在雙11這樣的銷售旺季，這帶來的，可能是百萬甚至千萬級銷售額的差別。

主播「動起來」，銷量就來了

直播帶貨不僅僅是一種直接面對普通消費者的銷售渠道，它同樣改變了企業之間的交易方式。對於那些資源有限、時間緊張的小企業主來説，直播提供了一個高效採購的絕佳機會。

「人與人交流中，超過55%的信息是通過肢體語言傳遞的，但在對網絡直播銷售的研究中，這一方面被長期忽視。」DODMLab數智化運營與數智營銷實驗室負責人、電子科技大學教授方佳明説道。當其他研究都聚焦在話術、顏值和促銷策略上時，他的團隊選擇了用AI來解碼主播的肢體語言，看看這些動作究竟如何影響企業採購商的決策。

團隊花了兩年多時間，分析了近500場中小企業直播視頻，處理了超過520萬張主播圖像。「我們把直播視頻拆解成每秒一幀的圖片，」團隊成員劉璐解釋，「一場兩小時的直播，就變成了大約7200張靜態畫面。」整個過程就像在做一場精密的「數字解剖」。

研究團隊使用谷歌的MediaPipe框架，捕捉主播全身33個身體關鍵節點在每一張圖片中的變化，進而提煉出兩個關鍵指標，姿態豐富度和姿態強度。前者是指身體節點位移的平均標準差，后者則是算出身體節點位移的平均最大偏差。

爲了確保準確性，研究人員還對45個隨機視頻樣本進行人工打分，結果發現人工評分和AI計算的結果高度吻合。

數據分析顯示，主播的姿態豐富度和姿態強度都對銷售業績產生了明顯的正面影響。高姿態豐富度組的銷售業績比低組高出26.557%，高姿態強度組更是多了27.251%。團隊還設計了機制情景實驗和穩健性檢驗進行驗證，結果都證實了這一發現。

方佳明提到，最近國外的研究團隊也開始關注這一方向。南加州大學、賓夕法尼亞大學和英屬哥倫比亞大學的研究者通過分析演講者手部的22個關鍵節點，利用AI分析手部動作在演講「感染力」中的作用，並將手勢分為圖示性手勢和強調性手勢兩大類。

「目前專門研究姿態對企業決策影響的論文還很少。」但方佳明認為，領域內研究重點已經發生變化，從最早只關注語言內容，到研究面部微表情，再到現在開始關注更整體的身體姿態。

從實驗室到直播間，讓每個動作都創造價值

「目前的研究發現，只是提供了一個方向，明確了姿態對直播銷售的重要性。」方佳明介紹，接下來研究團隊還要進行兩個方向的突破：更精細的姿態捕捉和更快速的分析計算。

「我們后期計劃增加動作節點數量。」方佳明表示，這樣能幫助建立更準確的動作影響力模型。

數據處理仍是挑戰，計算量大且相當耗時。但在真實的直播場景中，MCN機構和直播平臺需要的是實時或近實時的反饋。「理想狀態是，系統能根據主播前幾分鍾的表現，立即給出改進建議，而不是等整場直播結束再覆盤分析。」方佳明説。

值得一提的是，普通大眾平時接觸更多的是B2C（企業對消費者）直播間。儘管B2C場景中的用户屬性和互動方式與B2B有所不同，但方佳明指出，相關發現仍可為主播在產品展示、用户溝通及營銷轉化等環節優化行為策略提供有益借鑑。

「當前，關於B2C直播間主播的研究主要集中在外形特徵、語言表達、聲音表現和微表情等方面，而對主播姿態的關注仍屬空白。」針對這一研究缺口，團隊正開展B2C直播姿態及AI主播姿態的相關研究。

「隨着研究的深入，可得出能有效促進銷售的動作參數，包括幅度、角度、速度等細節，都可以編碼輸入AI虛擬主播運行系統。」方佳明稱，這些虛擬主播有着真人難以比擬的優勢，例如永遠不會疲勞，動作可被調控。「而且不會有緋聞，以致於對產品造成負面影響。」

縱觀今年已經開啟的雙11大促，「AI+興趣消費」的模式正在成為電商平臺的核心競爭力。AI系統能夠實時分析觀眾行為數據，根據每個人的偏好精準推薦產品，實現真正的個性化營銷。同時，AI正在極大地推動「興趣消費」的深化和普及，並且這種變化標誌着消費邏輯正在從「需求導向」向「激發導向」進行深刻轉型。

當然，情感互動仍然是不可或缺的一環。劉璐認為，未來的直播間很可能會出現「真人主播+AI分身」的協作模式。即真人負責情感連接和複雜互動，AI分身則憑藉永遠不出錯的「最優姿態」，24小時不間斷地展示產品。

相關論文信息：https://doi.org/10.1007/s11747-025-01117-1

方佳明（右一）和研究團隊。受訪者供圖