王 迪 劉鳴箏
【內(nèi)容提要】互聯(lián)網(wǎng)時代,通過手機APP交流信息、購買產(chǎn)品和服務成為人們?nèi)粘I畹膬?nèi)容之一。為了更好的了解購物類APP受眾的使用偏好,本文以TAM模型為理論基礎(chǔ),通過AHP法構(gòu)建模型,進行購物類APP受眾接受度和滿意度評估。在AHP模型基礎(chǔ)上,利用TOPSIS法對下載量最高的淘寶、京東、網(wǎng)易考拉、小紅書和唯品會5款購物類APP進行評估,總結(jié)其各自的特點,為受眾提供選擇依據(jù)。
據(jù)第43次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示,到2018年12月為止,我國手機上網(wǎng)用戶達8.17億,占全部網(wǎng)民的98.6%;我國通過手機互聯(lián)網(wǎng)進行購物的消費者達5.9億,占全部網(wǎng)民的72.5%;手機APP在架數(shù)量達449萬款,其中電子商務類應用規(guī)模為42.1萬款,占APP總數(shù)量的9.4%。手機上網(wǎng)已經(jīng)成為了網(wǎng)民最經(jīng)常使用的上網(wǎng)方式之一,而通過互聯(lián)網(wǎng)進行購物也成為了購物的主要渠道之一。因此,受眾在選擇購物類APP時,對APP的需求有哪些、現(xiàn)有的購物類APP在哪些方面滿足了受眾需求就有了比較大的研究價值,對購物類APP的研究也可以為受眾選擇APP提供一定的參考。
網(wǎng)絡的蓬勃發(fā)展引發(fā)了研究方法的變革,近年來,許多學者用量化研究方法進行互聯(lián)網(wǎng)用戶行為的研究,基于小樣本的量化研究也逐漸成熟,本文在前人研究的基礎(chǔ)上,以技術(shù)接受模型(Technology Acceptance Model,簡寫為TAM)為基礎(chǔ),用德爾菲法建立層次分析模型(Analytic Hierarchy Process,簡寫為AHP),并用TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)法對用戶數(shù)量最多的5款APP進行綜合分析,找出其各自的優(yōu)劣之處。如此,既幫助開發(fā)者充分了解受眾需求,也幫助受眾理性選擇適合自己需求的APP。
傳播學經(jīng)典理論“使用與滿足理論”認為,受眾選擇媒介,是因為媒介可以滿足其需求。受眾選擇購物類APP是為了滿足其購物需求。受眾的總體購物需求可以細分為不同層次的需求,受眾對這些不同層次的需求強度可能是不同的,需要具體評估測量。對于購物類APP來說,受眾就是其用戶。為了測評用戶對購物類APP不同層級的需求,構(gòu)建模型如下:
TAM模型是Davis等人在1989年以理性行為理論(TRA)為基礎(chǔ),并剔除了TRA中規(guī)范信念等三個構(gòu)念所構(gòu)建的模型,起初就是為了解釋計算機被廣泛接受的原因。理性行為理論認為人們對某事物的行為使用意向是由對該事物的態(tài)度決定的,而使用行為又被行為使用意向所決定。TAM模型認為感知易用性和感知有用性會影響人們對該事物的態(tài)度,并進而影響人們的使用行為,如圖1所示。
圖1 TAM模型示意圖
為了避免個人主觀意見和個人喜好對評估模型的結(jié)果帶來偏差,本文采用德爾菲法對各準則進行評估,采納多人意見,減少個人習慣和態(tài)度所帶來的誤差,盡可能對購物類APP的受眾接受度有一個準確的評估。德爾菲法也叫專家調(diào)查法,這種方法以匿名的方式進行反饋,可以有效避免群體決策時出現(xiàn)少數(shù)服從多數(shù)或屈服于權(quán)威的弊端。
為確保調(diào)查數(shù)據(jù)的科學性、有效性和真實性,本研究選取了17位以互聯(lián)網(wǎng)作為主要購物方式且用過多個購物類APP的用戶進行數(shù)據(jù)收集。在量表發(fā)放的過程中,用戶處于匿名狀態(tài),相互之間不見面,不討論,只根據(jù)自身的使用經(jīng)驗來填寫量表對各影響因素打分,確保發(fā)表的意見獨立自由。
AHP模型是1970年代初期由美國學者Saaty提出的。這種方法能夠?qū)⒍ㄐ詥栴}進行定量研究,適用于多準則決策。AHP模型能夠?qū)⒁粋€事物的多種影響因素聯(lián)系起來,變得有序化、層次化,然后再將專家的主觀判斷和研究人員的客觀分析相結(jié)合,通過成對比較法確定各影響因素的權(quán)重。
互聯(lián)網(wǎng)購物比實體店購物體現(xiàn)為以下幾個方面的優(yōu)勢:在價格方面,網(wǎng)上購物本身就要低于實體購物,折扣、減免等活動也遠遠多于實體店面;在時間方面,用戶不受時間限制,即使在深夜也可以去買自己想要的物品;在空間方面,可以讓人們足不出戶就能夠進行采購,節(jié)約交通成本和時間成本;便捷性方面,在幾分鐘內(nèi)就可以在多家店鋪內(nèi)對物品進行挑選、對比即使是同樣的物品也能夠找到不同的價格;在網(wǎng)上可以更容易地找到自己想要的物品,而不用四處詢問翻找;同樣時下最流行商品信息在通過互聯(lián)網(wǎng)進行購物中更容易得知。
根據(jù)以上分析,在TAM模型的基礎(chǔ)上,本文將影響受眾信任度和使用感的影響因素概括為五方面,分別是便捷性、安全性、優(yōu)惠性、服務性、豐富性;其中有便捷性和安全性屬于易用性,優(yōu)惠性、服務性和豐富性屬于有用性,具體闡釋如下:
1.便捷性。便捷性共設(shè)置4項次準則:提高購物效率,即受眾在購買商品時過程簡單不繁瑣,沒有購買后久不發(fā)貨的現(xiàn)象,可以有效地減少購物時間,提高效率;容易查找所需物品,即APP提供更好的信息檢索系統(tǒng)可以更準確地查找商品,如圖片識別、條形碼識別等;操作界面簡單,即操作簡便易學;支付方式多,多種付款方式可以讓用戶在支付時有更多的選擇,從而避免了用戶持有的支付方式并不能在APP支付的困境,如微信支付、支付寶、白條免息等。
2.安全性。安全性共設(shè)置3項次準則:信息安全,即APP要更好地保護隱私,避免信息泄露,不做信息買賣交易;財務安全,避免商家欺詐、財務詐騙等狀況出現(xiàn);正品保障,APP加大監(jiān)管力度,杜絕商家以仿當真,以劣充質(zhì)的行為,盡可能保障用戶的利益。
3.優(yōu)惠性。優(yōu)惠性共設(shè)置3項次準則:優(yōu)惠活動多,多開展?jié)M減、折扣等促銷活動;同物品價格低,相同物品的價格低于其他APP,讓消費者以最低的價格實現(xiàn)商品購買;積分兌換,日常消費以及活動中積攢積分,積分達到一定數(shù)目可兌換物品或減少支付金額。
4.服務性。服務性共設(shè)置3項次準則:客服幫助,用戶在有購買意向期間,遇到問題需要咨詢或幫助時,能第一時間獲得引導或得到解決辦法;售后服務,購買商品后在商品保持原有狀態(tài)下,支持七天無理由退貨,售出商品出現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量等問題能夠得到解決;配送服務,通過互聯(lián)網(wǎng)購買的商品,除虛擬產(chǎn)品外,絕大多數(shù)都需要快遞配送,APP可以將商品更快、更好的送到用戶手中。
5.豐富性。豐富性共設(shè)置3項次準則:物品種類多,APP上對產(chǎn)品有細致的分類,擁有的商品更全面會使受眾的購物體驗更好;熱門推薦多,對時下的熱門產(chǎn)品、產(chǎn)品的最新消息有大量推送,讓受眾獲得所需信息;同物品商家多,俗話說貨比三家,同一商品的商家多可以讓受眾有更多的選擇和對比,能夠選一個價格、發(fā)貨距離都更適合自己的。
依據(jù)德爾菲法回收的問卷,利用九級標度法構(gòu)建判斷矩陣K,反映出各級準則在同層準則中對上一級影響度的大小以及對總目標的影響程度。
表1 九級標度法
根據(jù)計算結(jié)果,本文最終建立了購物類APP受眾接受度的評估模型,并確定了各級準則,模型表述如圖2。
圖2 AHP模型結(jié)構(gòu)圖
為避免計算結(jié)果被隨機因素干擾以及主觀判斷造成的不準確,判斷矩陣需要滿足一致性,進行一致性檢驗。一致性檢驗的檢驗方法如下:
n
=1,2,3,...,9時,RI的具體取值可從表2查找。表2 隨機指標表a鄧振源:《多準則決策分析》,臺北:鼎茂圖書出版股份有限公司,2012年,第113頁。
CI
表示判斷矩陣偏離一致性的指標,CR
則是隨機一致性比率,CR
值越小,則判斷矩陣的一致性越高;當CR
=CI
/RI
≥ 0.1時,則需要排查判斷矩陣數(shù)據(jù),對判斷矩陣進行調(diào)整。經(jīng)過計算,本研究CR值小于0.1,層次總排序結(jié)果具有很好的一致性。一致性檢驗成功后,即可把特征向量作為各層準則的相對重要性的排序權(quán)重。本調(diào)查為群體決策,所以當有R位專家、n個要素時,判斷矩陣的特征向量W應滿足:
本次運算均通過邁實層次分析法軟件自動計算,最終計算結(jié)果見表3。
表3 群決策相對權(quán)重表
從表3可以看見各級準則的同級權(quán)重和全局權(quán)重,根據(jù)計算結(jié)果,對所有準則對總目標的重要程度進行排序,可以看出:一級準則層中有用性(0.5481)比易用性(0.4519)重要;二級準則層中準則的權(quán)重順序由高到低依次是安全性(0.2549)、服務性(0.2237)、便捷性(0.1970)、優(yōu)惠性(0.1863)、豐富性(0.1381);三級準則層中,權(quán)重重要度排在前五的是:財務安全(0.0905)、售后服務(0.08898)、信息安全(0.0825)、正品保障(0.0819)還有同物品價格低(0.0814)。
從排序結(jié)果可看出,人們通過互聯(lián)網(wǎng)進行購物時最在意購物方式的安全性,其次通過互聯(lián)網(wǎng)進行購物時能否得到優(yōu)質(zhì)、全面的服務也是人們所關(guān)心的。從三級準則層的同級權(quán)重排序結(jié)果反映出:在安全性上,人們更看重自己的財務安全(0.3550),其次是信息安全(0.3236)和正品保障(0.3214);在服務問題上,售后服務(0.4014)最為重要,物流服務(0.3565)其次,人們對客服幫助(0.2422)在意程度較低;在便捷性方面,人們更喜歡在購物中能夠比較容易地查找所需物品(0.3281),同時操作界面簡單也是人們喜歡的,支付方式多少(0.1599)的重要程度較低;優(yōu)惠性方面,同物品價格低(0.4371)最為重要,優(yōu)惠活動多(0.4151)也是人們更加在意的一點,而積分兌換(0.1479)的重要程度排在最后;在豐富性中,物品種類多(0.5187)重要性最高。
綜合來看,購物類APP想擁有更多的消費者,想讓消費者成為自己的忠實用戶,首先要保護好消費者的財務安全和信息安全;同時對消費者要負責到底,對售出的商品提供售后服務;其次平臺一定注意自己的信譽度,力保所賣物品都是正品,嚴格打假,不要出現(xiàn)“掛羊頭賣狗肉”的行為,讓消費者買的放心,用的安心;價格方面也是非常被人們看重的,減少高額的利潤,利薄多銷才是吸引消費者的最好途徑。而熱門推薦多、積分兌換以及支付方式多幾個影響因素對購物APP吸引消費者的影響程度較低。
TOPSIS法也叫理想解近似度偏好順序評估法,是Yoon和Hwang兩位學者1981年提出的多準則評估方法。TOPSIS法通過對多個評估對象和理想化最佳解的接近程度進行排序以確定最優(yōu)方案。
根據(jù)TOPSIS的基本原理,我們利用購物類APP受眾接受模型來估測具體的購物類APP,將相關(guān)準則量化并進行最優(yōu)解的排序,從而對各購物類APP的受眾接受度進行排序。
本次評估從Apple Store和安卓APP商城中選取了5款購物類APP,它們分別是淘寶、京東、網(wǎng)易考拉、小紅書和唯品會。這五款購物類APP在Apple Store和安卓APP商城中無論是下載量還是用戶評分排名都比較靠前,雖然都是購物類APP,但又都各有所長,都有各自的特點。
根據(jù)已經(jīng)建立的購物類APP受眾接受模型,我們讓13位使用過上述5款購物類APP的用戶依照模型的三級準則,根據(jù)自己的使用感受分別對這5款購物類APP的每一項指標進行評分。最后調(diào)查人員將所有問卷匯總,并求取5款購物類APP每項分數(shù)的算數(shù)平均值作為最終得分,評分均值見表4。
表4 用戶評分均值
進行APP績效值X
(i
=1,2,…,n
;j
=1,2,…,m
)的衡量,根據(jù)表4建立對淘寶、京東、網(wǎng)易考拉、小紅書和唯品會的評估矩陣Q
=[X
](表5)。表5 評估矩陣Q =[Xij]
2.為了使各準則的衡量單位具有一致性,同時避免產(chǎn)生極端值而影響近似度距離的衡量,使用(1)式將評估績效值歸一化,得到歸一化矩陣G
=[g
(A
)]n×m
,g
(A
)表示A
計劃在D
準則的歸一化值(見表6)。表6 …歸一化矩陣G=[gj(Ai)]n×m
V
=[v
](2)。表7 加權(quán)歸一化矩陣V =[vij]
即京東的受眾接受度在五款購物類APP中最高,其次為淘寶,小紅書的受眾接受度最低排在最后。
TOPSIS法對于購物類APP的受眾接受度排序具有很好的適用性,通過計算5個模型中不同準則的理想解與負理想解,并計算5個購物類APP與其的距離,得到的最優(yōu)解為京東,即京東在5款購物類APP中受眾接受度最高,從數(shù)據(jù)可以看出,京東在安全性、物流服務和售后服務等方面做的要好于其他平臺,而其他方面也都得到了受眾的認可。
淘寶雖然商品豐富度很高,價格方面優(yōu)惠更多,付款也更便捷,但在正品保障等受眾更在意的方面上做的稍差一些,想要更好的發(fā)展,一定要把信息、財務安全以及物流、售后服務做得更好。網(wǎng)易考拉是一款以跨境業(yè)務為主的平臺,正品保障是其優(yōu)勢,它在此次評估中排在第3位,它需要在物流服務等方面改善。唯品會在評估中排在第4位,該APP雖然優(yōu)惠活動等方面做的很好,但物品豐富度、售后服務等方面急需加強。小紅書的受眾接受度最低,它雖然是一款購物類APP,但它對自己的定位很大一部分是社交,在此次測評中處于劣勢也許與此有關(guān)。該評估流程與結(jié)論證明了前文所構(gòu)建的購物類APP受眾接受度評估體系有一定的實用意義,購物類APP受眾接受度評估體系與TOPSIS法結(jié)合,適用于對所有購物類APP受眾評價與排序。
通過互聯(lián)網(wǎng)進行購物已經(jīng)成為了人們購物的主要方式之一。本文構(gòu)建的購物類APP受眾接受度評估體系既可以幫助受眾將不同的購物類APP進行比較,了解到各APP的差異性,選擇適合自己的購物類APP,也可以讓購物類APP經(jīng)營者了解用戶需求,發(fā)現(xiàn)各自的優(yōu)勢和劣勢,及時完善和補救,從而得到良性發(fā)展。