薛艷

(西安職業(yè)技術(shù)學(xué)院 電子信息工程系，西安 710077)

0 引言

隨著手機(jī)應(yīng)用趨于多樣化并開(kāi)始由傳統(tǒng)功能化產(chǎn)品向生活?yuàn)蕵?lè)化產(chǎn)品轉(zhuǎn)型，以圖片為載體，以美化圖片和分享圖片為主要訴求的第三方應(yīng)用程序——圖片分享類(lèi)APP正逐漸興起。然而，很多這種APP因?yàn)楣δ懿蝗妗⒂脩?hù)粘性差、用戶(hù)忠誠(chéng)度低等原因慢慢衰落。通過(guò)對(duì)圖片分享類(lèi)APP的用戶(hù)體驗(yàn)對(duì)其用戶(hù)忠誠(chéng)度的影響進(jìn)行研究，旨在為此類(lèi)APP的改進(jìn)提出一些借鑒性的建議。

1 主要研究?jī)?nèi)容

本文主要通過(guò)用戶(hù)訪(fǎng)談、問(wèn)卷調(diào)查、構(gòu)建模型，采用定性與定量相結(jié)合的方式研究圖片分享類(lèi)APP的用戶(hù)體驗(yàn)對(duì)用戶(hù)忠誠(chéng)度的影響。

(1)用戶(hù)體驗(yàn)、用戶(hù)忠誠(chéng)度的考量：通過(guò)與用戶(hù)的深度訪(fǎng)談，并結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)確定衡量圖片分享APP用戶(hù)體驗(yàn)的維度，包括感官體驗(yàn)、交互體驗(yàn)、瀏覽體驗(yàn)、信任體驗(yàn)。用戶(hù)忠誠(chéng)度主要從消費(fèi)者對(duì)品牌的深度承諾，會(huì)在未來(lái)持續(xù)性再購(gòu)或再惠顧其所偏好的產(chǎn)品或服務(wù)等方面考量。

(2)研究模型和方法：本文主要選取了相關(guān)分析、回歸分析等方法進(jìn)行定量定性研究。并得出用戶(hù)體驗(yàn)中哪些要素對(duì)用戶(hù)對(duì)圖片分享APP的忠誠(chéng)度有影響，并且影響程度的大小如何的結(jié)論。

(3)提出建議：論述用戶(hù)體驗(yàn)圖片分享 App 中存在的問(wèn)題，諸如泄露個(gè)人隱私、傳播低俗內(nèi)容等問(wèn)題。經(jīng)過(guò)思考討論提出主要的解決之道，例如建立用戶(hù)認(rèn)證功能規(guī)范其行為。

2 調(diào)研流程

2.1 用戶(hù)訪(fǎng)談

1) 訪(fǎng)談對(duì)象

根據(jù)使用時(shí)長(zhǎng)和用戶(hù)體驗(yàn)狀況將圖片分享類(lèi)APP的用戶(hù)分為3類(lèi)，分別為初級(jí)用戶(hù)、中級(jí)用戶(hù)和高級(jí)用戶(hù)。

2) 訪(fǎng)談過(guò)程

在訪(fǎng)談前，首先明確訪(fǎng)談目的，即了解用戶(hù)使用圖片分享類(lèi)APP的主要行為及注重的用戶(hù)體驗(yàn)要素，進(jìn)而歸納出影響圖片分享類(lèi)APP用戶(hù)體驗(yàn)的主要因素。然后根據(jù)訪(fǎng)談目的擬定訪(fǎng)談提綱，提綱的設(shè)計(jì)需從訪(fǎng)談需求出發(fā)，按照由易到難，循序漸進(jìn)的原則展開(kāi)，措辭應(yīng)盡可能通俗準(zhǔn)確，避免誘導(dǎo)性提問(wèn)。訪(fǎng)談的內(nèi)容主要包括以下7各方面：

①您使用過(guò)哪些圖片分享類(lèi)APP？

②您使用圖片分享類(lèi)APP時(shí)哪些功能會(huì)經(jīng)常使用？

③您現(xiàn)在使用使用最多的是哪一款圖片分享APP？為什么主要選擇使用它？通常在什么情況下使用？

④您平時(shí)使用圖片分享類(lèi)APP的頻率是多少？每次使用的時(shí)長(zhǎng)大概多久？

⑤什么情況會(huì)使您考慮更換圖片分享類(lèi)APP？

⑥您在意圖片分享類(lèi)APP哪些方面的用戶(hù)體驗(yàn)？您覺(jué)得目前您使用過(guò)的哪款圖片分享APP的哪些方面的用戶(hù)體驗(yàn)做得最好？

⑦您對(duì)提升圖片分享類(lèi)APP的用戶(hù)體驗(yàn)有什么好的建議？

3) 訪(fǎng)談結(jié)果定性分析

對(duì)8位用戶(hù)進(jìn)行訪(fǎng)談的記錄中，主要考察使用哪款圖片分享APP，經(jīng)常使用的功能，使用中所注重的用戶(hù)體驗(yàn)要素，并對(duì)這些因素進(jìn)行歸納，如表1所示。

表1 訪(fǎng)談結(jié)果

2.2 問(wèn)卷設(shè)計(jì)

本次研究課題共設(shè)5個(gè)自變量，1個(gè)因變量。為了能夠較為準(zhǔn)確地得到模型用的數(shù)據(jù)，我們將使用用李克特五級(jí)量表對(duì)影響用戶(hù)忠誠(chéng)度的5個(gè)自變量以及用戶(hù)忠誠(chéng)度因變量進(jìn)行測(cè)量。問(wèn)卷中的很不同意、不同意、一般、同意、很同意分別對(duì)應(yīng)五級(jí)量表中的1、2、3、4、5，最后再對(duì)收集到的問(wèn)卷進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，如表2所示。

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 樣本特征分析

對(duì)樣本的主要特征進(jìn)行分析，包括性別分布、職業(yè)分布、平均月收入。然后研究樣本反應(yīng)出的使用行為特征，包括最常使用的APP、日均使用時(shí)長(zhǎng)、周均使用頻率、日常使用場(chǎng)景。

3.2 信度分析

由于是社會(huì)科學(xué)類(lèi)的研究，采用了李克特量表收集數(shù)據(jù)，所以進(jìn)行信度檢驗(yàn)采用的最多的是Cronbach alpha 系數(shù)法。經(jīng)過(guò)相關(guān)數(shù)據(jù)軟件的檢測(cè)，得出如下結(jié)果，如表3所示。

表2 研究指標(biāo)

表3 圖片分享類(lèi)APP用戶(hù)忠誠(chéng)度問(wèn)卷信度統(tǒng)計(jì)量表

從表3可知，用戶(hù)忠誠(chéng)度的Cronbach's Alpha值為0.976，大于0.8，說(shuō)明在研究過(guò)程中設(shè)計(jì)的量表質(zhì)量很高，各個(gè)題項(xiàng)與主題一致性很高，同時(shí)證明了搜集到的數(shù)據(jù)時(shí)具有非常高的信度，如表4所示。

表4 圖片分享類(lèi)APP用戶(hù)忠誠(chéng)度問(wèn)卷題項(xiàng)的信度分析

如表4所示，測(cè)量用戶(hù)忠誠(chéng)度各個(gè)題項(xiàng)的校正的項(xiàng)目總相關(guān)性都遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于0.5，說(shuō)明問(wèn)卷的題目的可靠性非常高，完全符合信度檢驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)，如表5、表6所示。

表5 圖片分享類(lèi)APP用戶(hù)體驗(yàn)要素度量信度統(tǒng)計(jì)量表

表6 圖片分享類(lèi)APP用戶(hù)體驗(yàn)要素度量題項(xiàng)的信度分析

同理，用戶(hù)體驗(yàn)要素度量的Cronbach's Alpha值高達(dá)0.996，所以各個(gè)題項(xiàng)具有很高的可靠性。

3.3 相關(guān)分析

相關(guān)分析主要是用來(lái)分析變量之間相關(guān)性的一種方法，相關(guān)系數(shù)則是描述這種相關(guān)性方向及其程度的一種系數(shù)，通常用皮爾遜(Pearson)相關(guān)系數(shù)r來(lái)表示，取值范圍在-1與1之間。若相關(guān)系數(shù)為正，表示變量之間呈正相關(guān)，反之則呈負(fù)相關(guān)。相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值大小用來(lái)表示變量之間相關(guān)性的強(qiáng)弱，一般認(rèn)為，r<0.4為低度相關(guān)，0.4<=r<=0.7為中度相關(guān)，r>0.7為高度相關(guān)，如表7所示。

表7 用戶(hù)體驗(yàn)維度與用戶(hù)忠誠(chéng)度相關(guān)分析表

3.4 回歸分析

為研究用戶(hù)體驗(yàn)的各因子對(duì)用戶(hù)忠誠(chéng)度是否存在直接影響，采用多元線(xiàn)性回歸法研究自變量和因變量之間的關(guān)系。自變量為用戶(hù)體驗(yàn)的各因子，感官體驗(yàn)、情感體驗(yàn)、交互體驗(yàn)、瀏覽體驗(yàn)、信任體驗(yàn)，因變量為顧客忠誠(chéng)度，如表8所示。

表8 表模型摘要

從上述模型摘要看出，建立的線(xiàn)性擬合方程對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)的反應(yīng)程度為35.2%。在營(yíng)銷(xiāo)類(lèi)調(diào)研中，通常>0.3的調(diào)整后R方就可認(rèn)為該方程對(duì)數(shù)據(jù)的反應(yīng)程度較好。D-W統(tǒng)計(jì)量接近2，所以不存在序列相關(guān)、偽回歸，如表9所示。

表9 Annova

根據(jù)Annova表中顯示，顯著性水平<0.05，說(shuō)明所有的自變量對(duì)因變量產(chǎn)生顯著影響的概率為0。即至少有一個(gè)變量對(duì)因變量有顯著影響，如表10所示。

表10 系數(shù)

從顯著性水平來(lái)看，對(duì)“用戶(hù)忠誠(chéng)度”因變量有顯著影響的自變量為“感觀體驗(yàn)”、和“交互體驗(yàn)”(<0.05)。從標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)來(lái)看，除了“信任體驗(yàn)”外所有因子的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)均>0，說(shuō)明圖片分享類(lèi)APP的“感官體驗(yàn)”、“交互體驗(yàn)”、“情感體驗(yàn)”、“瀏覽體驗(yàn)”對(duì)用戶(hù)忠誠(chéng)度都有正相關(guān)關(guān)系?！敖换ンw驗(yàn)”的β系數(shù)絕對(duì)值最大，達(dá)到0.318，其次是“感官體驗(yàn)”，其β系數(shù)為0.239，表明這兩個(gè)預(yù)測(cè)變量對(duì)用戶(hù)忠誠(chéng)度的解釋力較高。

4 總結(jié)

本研究通過(guò)定量與定性分析相結(jié)合的方法，旨在探討圖片分享類(lèi)APP用戶(hù)體驗(yàn)對(duì)用戶(hù)忠誠(chéng)度的影響，構(gòu)建了圖片分享APP用戶(hù)體驗(yàn)?zāi)Ｐ?，并采用Likert量表對(duì)用戶(hù)完成了問(wèn)卷調(diào)查。從上文的數(shù)據(jù)分析可以看出，圖片分享類(lèi)APP對(duì)用戶(hù)忠誠(chéng)度有顯著影響，圖片分享類(lèi)APP的感官體驗(yàn)、情感體驗(yàn)、交互體驗(yàn)、瀏覽體驗(yàn)對(duì)應(yīng)用的用戶(hù)忠誠(chéng)度成正相關(guān)關(guān)系，這四個(gè)因子可以進(jìn)入用戶(hù)忠誠(chéng)度的回歸方程，其中感官體驗(yàn)、交互體驗(yàn)對(duì)應(yīng)用的用戶(hù)忠誠(chéng)度有顯著影響。