【摘要】智能手機的發(fā)展加劇了音樂APP市場競爭，同質化短板凸顯，研究音樂APP支付意愿影響因素有重要意義。本文以音樂APP為研究對象，提出音樂APP支付意愿影響因素模型，并提出相應建議。本文主要分三部分，首先介紹研究背景及相關理論，其次提出音樂APP支付意愿研究模型和假設條件；設計問卷并調研收集整理相關數(shù)據(jù)；運用SPSS軟件通過相關性分析確定影響支付意愿的關鍵因素，回歸分析確定各變量間的影響程度。最后總結研究局限及未來展望。研究結果表明：性別、產品屬性、功能滿意度對消費意愿有正向影響。因此從注重用戶群體、完善產品屬性，注重界面設計與操作、提高功能滿意度、加大宣傳推廣提出建議。

【關鍵詞】音樂APP；支付意愿；影響因素；相關分析；回歸分析

1引言

音樂APP是利用移動互聯(lián)網(wǎng)技術，在智能手機等移動終端系統(tǒng)上運行并且為用戶提供音樂類服務的第三方應用程序。智能手機的快速發(fā)展加劇了市場競爭，同質化短板凸顯。目前手機音樂APP服務商大都致力于內容推送精準化、分享社交化及產品專業(yè)化，內容差異化或成亮點。故研究音樂軟件支付意愿影響因素有重要意義。

本研究主要針對大學生群體，運用文獻法、問卷法及實證分析法，首先基于對音樂app功能滿意度和產品屬性形成的偏好及付費服務的支付意愿理論研究。其次以調研數(shù)據(jù)分析主要功能的用戶滿意度，從性別、產品屬性、獲知渠道、功能滿意度4個維度進行影響因素的回歸分析。最后對相關音樂app服務商提出有效建議，提升用戶滿意度，達到雙贏目的。

圖1研究思路

2理論模型和假設研究

2.1理論模型

2.1.1顧客滿意度與支付意愿正相關理論

根據(jù)社會交換公平理論，國外經(jīng)濟學家Anderson（1996）指出顧客滿意和顧客的價格忍受程度存在正相關關系，即顧客獲得特定的滿意，商家取得相應的報酬。故本研究中，消費者對音樂軟件的支付意愿可以代表消費意愿及滿意度。

2.1.2音樂軟件支付意愿影響因素的理論模型

根據(jù)一般支付意愿影響因素結合實際情況，將音樂軟件支付意愿的影響因素歸結為4個維度：性別（在校大學生群體的年齡、職業(yè)、學歷等整體相似因素不予考慮，選性別為主要個人因素）、產品屬性、獲知渠道、功能滿意度。

圖2音樂軟件支付意愿影響因素的理論模型

2.2定義研究變量

①性別：男、女；②產品屬性：界面設計與操作、跑步電臺功能、歌曲評論、音樂彈幕、精準推送、歌曲音樂、歌曲傳遞和分享歌詞、準確性與外文歌詞翻譯；③獲知渠道：家人朋友推薦、廣告和手機自帶；④功能滿意度：曲庫豐富歌曲大多免費、歌曲評論等功能齊全、會員權利較大、問題反饋及時、音樂版權的保護做的較好；⑤支付意愿：一定程度上代表消費滿意度，用數(shù)字1-7表示，越大意愿越高。

2.3研究假設

①性別與支付意愿：不同性別的消費者的選擇偏好、屬性反應度及用戶體驗不同，購買需求、支付意愿存在差異。故H1：性別對音樂軟件用戶的支付意愿有影響；②產品屬性與支付意愿：產品自身屬性是影響消費者支付意愿的最直接和主要的因素。消費者采取任何購買行為，都是為了獲得自己需要的產品以滿足自己的需求。故H2：音樂軟件的產品屬性對音樂軟件用戶的支付意愿有正向影響；③獲知渠道與支付意愿：獲知渠道涉及到了個人及社會群體之間的聯(lián)系，個人行為態(tài)度與社會群體聯(lián)系影響行為意愿，即獲知渠道對使用意愿有直接正向的影響。故H3：獲知渠道對音樂軟件用戶的支付意愿有影響；④功能滿意度與支付意愿：消費者對音樂軟件主打功能的滿意感覺影響他們對音樂產品的評價及消費支付意愿。故H4：功能滿意度對音樂軟件用戶的支付意愿有正向影響。

3研究設計

3.1量表設計

表1量表

3.2問卷設計及收集

問卷內容包括被調查者的基本信息及對音樂軟件的功能滿意度、付費服務意愿、軟件獲知渠道的測評。初步設計后進行問卷發(fā)放，得到有效問卷284份，進行信度和效度分析，確認問卷可靠性和有效性，集中發(fā)放、回收問卷形成分析數(shù)據(jù)。

3.3信度檢驗和效度分析

本研究對初步發(fā)放回收的8份樣本數(shù)據(jù)進行信度檢驗，以Cronbach′sα系數(shù)檢驗各變量的信度，α越大表示該變量的各題項相關性越大，內部一致性程度越高，一般0.3以上可接受，0.4以上可信度較好。本研究各結構變量的α值都在可接受范圍內，所使用的量表具有較好信度。

本研究采用因子分析法來驗證問卷的建構效度，使用KMO（KaiserMeyerOlkin）樣本測度來檢驗建構效度。KMO測試系數(shù)是0.859、球形Bartlett檢驗P值是0.000雙重表明適合做因子分析，本研究的研究數(shù)據(jù)建構效度較好。

表2因子信度檢驗及KMO和Bartlett的檢驗

4數(shù)據(jù)分析及假設檢驗

4.1描述性統(tǒng)計分析結果

4.1.1樣本數(shù)據(jù)基本信息統(tǒng)計分析

為了方便了解被調查對象的人口統(tǒng)計特征和音樂軟件偏好的基本情況，將問卷的基本信息數(shù)據(jù)統(tǒng)計如下表：

表3樣本數(shù)據(jù)基本信息統(tǒng)計分析

4.2相關分析及其結果

4.2.1相關分析

相關分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關系，并進一步研究其相關方向和相關程度的分析方法。根據(jù)數(shù)據(jù)定距特點，本文利用SPSS20，采用Pearson簡單相關系數(shù)來進行相關分析，檢驗假設是否成立。當P值小于0.01或者0.05時，認為兩個變量之間是相關的。相關系數(shù)數(shù)值右上方的*表示顯著水平為0.05，**表示顯著水平為0.01。各變量之間的相關關系分析結果如下表。

表4性別、產品屬性、功能滿意度、獲知渠道

與支付意愿的相關分析

由表4可知，性別與支付意愿在0.01的顯著性水平下顯著相關，軟件屬性與支付意愿在0.05的顯著性水平下顯著線性相關，曲庫豐富和問題反饋與支付意愿在0.05的顯著性水平下顯著相關，會員權利與支付意愿在0.01的顯著性水平下顯著相關，功能齊全和音樂版權與支付意愿在0.05的顯著性水平下不顯著線性相關。獲知渠道和支付意愿在0.05的顯著性水平下不顯著相關。

4.3回歸分析及其結果

以上相關分析表明了各變量之間相關關系的緊密程度，接著進行回歸分析，指出變量間相關關系的方向，解釋變量間是否存在因果關系。

4.3.1性別對支付意愿的影響

性別為二分類變量，故在這里采用Logistic回歸分析。表5顯示P值小于0.05的顯著性水平，即該模型擬合是有效的；似然比檢驗可知，性別對支付意愿的影響是顯著的，原假設H1成立。

表5性別與支付意愿的回歸分析

4.3.2產品屬性與支付意愿的回歸分析

產品屬性用滿意度來衡量，為連續(xù)型數(shù)值變量，故采用線性回歸分析方法。表6說明回歸方法是有效的。P值小于0.05，回歸模型總體顯著。參數(shù)檢驗的P值均小于0.05，即產品屬性可以解釋支付意愿，且二者呈正相關關系，界面設計和操作越佳，支付意愿越強烈，原假設H2成立。

表6產品屬性與支付意愿的回歸分析

4.3.3功能滿意度與付費意愿的回歸分析

由于功能滿意度為分類變量故采用多元Logistic回歸分析。表7中P值小于0.05，此模型擬合有效。曲庫豐富、功能齊全、會員權利、音樂版權的P值小于0.05，均對支付意愿顯著正向影響，即功能滿意度越佳，支付意愿越強，原假設H3成立。

表7功能滿意與支付意愿的回歸分析

4.3.4獲知渠道對支付意愿的影響

獲知渠道為分類變量，故采用Logistic回歸分析。表8中P值=0.184>0.05，模型擬合無效，原假設H4不成立，渠道對支付意愿沒有顯著影響。

表8獲知渠道與支付意愿的回歸分析

5小結和建議

5.1研究小結

①排除個人客觀整體相似因素，性別對支付意愿有較強影響，H1成立。②產品屬性對支付意愿正向影響。其中界面設計與操作因素尤其對支付意愿顯著正向影響，其他產品屬性顯著性不明顯，H2成立。③獲知渠道對支付意愿無顯著影響，H3不成立。④功能滿意度對支付意愿正向影響。其中曲庫豐富、功能齊全、會員權利大及音樂版權維護好對付費意愿顯著正向影響，H4成立。

5.2推廣建議

①重視用戶群體，為不同群體打造最優(yōu)服務。音樂軟件的運營過程中，在滿足產品需求時還要把握消費者的感知，運營商應不定時地對用戶群體意愿進行調查研究，不斷改進。②完善產品屬性，注重界面設計與操作。隨著音樂軟件使用群體的年輕化和時尚化，UI外觀設計和操作非常重要，同時兼顧評論區(qū)的完善維護、音樂彈幕的更新、歌單推送精準化等。③提高功能滿意度：首先建設優(yōu)質正版豐富曲庫，打擊盜版數(shù)字音樂；其次探求與其他音樂平臺的合作共贏，共創(chuàng)音樂平臺；再次完善細節(jié)功能，如歌單重復推薦、評論區(qū)混亂問題等，并不斷創(chuàng)新如新增跑步FM功能、參與VR虛擬錄制等。最后維護會員權利，注重反饋服務，增加會員創(chuàng)意性功能服務。④加大宣傳推廣：雖然本研究中獲知渠道與支付意愿不顯著相關，但宣傳推廣在市場占據(jù)中占重要一環(huán)。通過口碑傳播，利用黏性高的用戶幫忙宣傳；在統(tǒng)一開發(fā)商開發(fā)的其他軟件里插入音樂軟件鏈接；同時牽手音樂選秀節(jié)目提高自身知名度。

6局限與展望

本研究存在局限性：由于時間條件、調查方式的限制，數(shù)據(jù)有一定偏性；現(xiàn)有模型框架下某些變量之間的相互關系沒有進行更為深入的研究；本研究主要集中在大學生群體，樣本偏年輕化，可能影響研究結論的大范圍推廣；研究只考慮了支付意愿，角度較少，研究對象還可細分；本文采用SPSS、相關性分析和回歸分析，計算方法和角度較單一。對本研究有以下展望：重視人工問卷調查采集數(shù)據(jù)，提高樣本代表性，使最終樣本更接近真實情況；研究其他變量之間的相互關系，擴大研究關系范圍；力求調查對象涵蓋社會各階層、年齡段，保證結論普適性；未來對于音樂軟件的研究，除定量探討用戶支付意愿外，還可從用戶感知價值、感知風險、消費態(tài)度等視角，探索音樂軟件的商業(yè)價值、模式改進；除SPSS外還可嘗試Excel、CS、Matlab、Stata、R等，運用平穩(wěn)性檢驗、向量自回歸（VAR）模型、Johansen協(xié)整檢驗模型等。

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作者簡介：

丁夢（1997.05-），女，河南濟源人，漢族，中南財經(jīng)政法大學工商管理學院。