于斯一

關(guān)鍵詞：知識(shí)付費(fèi)服務(wù);用戶滿意度;Kano模型

摘 要：文章在知識(shí)付費(fèi)服務(wù)滿意度測(cè)評(píng)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，通過Kano問卷調(diào)查，識(shí)別出影響知識(shí)付費(fèi)服務(wù)的18個(gè)質(zhì)量要素，即內(nèi)容有用性等8個(gè)期望質(zhì)量要素、內(nèi)容權(quán)威性等4個(gè)無差異質(zhì)量要素、個(gè)性化服務(wù)等3個(gè)魅力質(zhì)量要素和內(nèi)容準(zhǔn)確性等3個(gè)必備質(zhì)量要素，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了Better-Worse分析，提出了知識(shí)付費(fèi)服務(wù)平臺(tái)提升用戶滿意度的策略。

中圖分類號(hào)：G250文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1003-1588（2019）06-0064-05

1 背景

知識(shí)付費(fèi)的本質(zhì)就是把知識(shí)變成產(chǎn)品或服務(wù)，以實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。目前，互聯(lián)網(wǎng)信息數(shù)量繁多，人們?cè)讷@取信息時(shí)需要花費(fèi)大量的時(shí)間進(jìn)行過濾和篩選，而知識(shí)付費(fèi)服務(wù)能夠幫助用戶準(zhǔn)確、快速地找到自己想要的信息。2016年被稱為“知識(shí)付費(fèi)元年”，知乎live、得到、分答等APP都在這一年上線。艾媒咨詢研究報(bào)告顯示，2016年我國知識(shí)付費(fèi)用戶規(guī)模已達(dá)到0.98億人，同比增長93.8%。知識(shí)付費(fèi)市場潛力巨大，預(yù)計(jì)到2020年知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)到235億。

目前，國內(nèi)外學(xué)者對(duì)知識(shí)付費(fèi)服務(wù)的研究主要集中在知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)的運(yùn)行模式、用戶使用知識(shí)付費(fèi)服務(wù)的意愿與動(dòng)機(jī)、影響知識(shí)付費(fèi)行為的因素等領(lǐng)域。馮尚鉞對(duì)28個(gè)知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)品的付費(fèi)模式及特點(diǎn)進(jìn)行了研究，認(rèn)為目前知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)品的商業(yè)運(yùn)行模式主要包括圍繞生產(chǎn)者的商業(yè)模式、圍繞在線消費(fèi)者的商業(yè)模式及圍繞二次消費(fèi)者的商業(yè)模式。Wolk A認(rèn)為，內(nèi)容付費(fèi)網(wǎng)站的易用性能會(huì)影響用戶的使用意愿。周濤基于社會(huì)資本理論，采用結(jié)構(gòu)方程模型方法對(duì)知識(shí)付費(fèi)用戶的行為機(jī)理進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)社會(huì)交互連接、共同意愿顯著影響了用戶為知識(shí)付費(fèi)的意向。Dou W從感知風(fēng)險(xiǎn)角度基于用戶調(diào)查對(duì)影響用戶付費(fèi)行為的因素進(jìn)行了研究，結(jié)果顯示內(nèi)容產(chǎn)品的使用價(jià)值對(duì)用戶的支付行為有顯著影響。文獻(xiàn)調(diào)研顯示，目前鮮有學(xué)者對(duì)影響知識(shí)付費(fèi)服務(wù)滿意度的因素進(jìn)行研究，也未發(fā)現(xiàn)有學(xué)者將Kano模型應(yīng)用到知識(shí)付費(fèi)服務(wù)的研究中。筆者試圖從用戶的角度出發(fā)，利用Kano模型分析方法，以影響知識(shí)付費(fèi)服務(wù)滿意度的因素為測(cè)評(píng)指標(biāo)，借助于Kano要素分類表和Better-Worse四象限圖，得到了影響知識(shí)付費(fèi)服務(wù)滿意度的因素，并在此基礎(chǔ)上提出了提高知識(shí)付費(fèi)服務(wù)用戶滿意度的措施。

2 Kano模型及其應(yīng)用

1984年，受行為科學(xué)家Herzberg的雙因素理論啟發(fā)，日本東京理工大學(xué)教授狩野紀(jì)昭（Noriaki Kano）和同事首次將滿意與不滿意的標(biāo)準(zhǔn)引入質(zhì)量管理領(lǐng)域。狩野紀(jì)昭對(duì)雙因素理論進(jìn)行了引申，首次提出用戶滿意度的二維模式，構(gòu)建了Kano模型。狩野紀(jì)昭將構(gòu)成產(chǎn)品或服務(wù)的典型特征或因素稱為質(zhì)量要素，根據(jù)不同類型的質(zhì)量要素與用戶滿意度之間的關(guān)系，將影響滿意度的質(zhì)量要素分為五類：一是期望質(zhì)量（One-dimensional quality）。用戶的滿意度與其對(duì)質(zhì)量要素的需求成正比關(guān)系，在該類要素充足時(shí)，用戶就會(huì)感到滿意;在該類要素不充足時(shí)，用戶就會(huì)感到不滿意。二是必備質(zhì)量（Must-be quality）。即用戶認(rèn)為理所當(dāng)然存在的質(zhì)量要素，當(dāng)該類質(zhì)量要素充足時(shí)，用戶不會(huì)由此表現(xiàn)出滿意，但如果該類質(zhì)量要素不充足，用戶滿意度就會(huì)大幅下降。三是魅力質(zhì)量（Attractive quality）。魅力質(zhì)量被描述為驚奇或驚喜的質(zhì)量，是指用戶意想不到的產(chǎn)品或服務(wù)。在該類質(zhì)量要素存在的情況下，用戶滿意度會(huì)得到提升。四是無差異質(zhì)量（Indifferent quality）。即既不好也不壞的質(zhì)量要素，無論充足與否都不會(huì)影響用戶滿意度。五是逆向質(zhì)量（Reverse quality）。即引起用戶不滿的質(zhì)量要素和導(dǎo)致低滿意度的質(zhì)量要素。

Kano模型自推出以來，受到了國內(nèi)外學(xué)者的重視。陳梅梅結(jié)合MUG模型構(gòu)建了B2C網(wǎng)站顧客滿意度研究假設(shè)模型，得到了影響B(tài)2C網(wǎng)站顧客滿意度的關(guān)鍵指標(biāo)。Kuo利用卡諾模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)服務(wù)質(zhì)量要素和維度進(jìn)行了分類研究。還有學(xué)者利用卡諾模型研究了網(wǎng)站交互服務(wù)的質(zhì)量要素對(duì)用戶滿意度的影響?？ㄖZ模型提供的分析方法能幫助企業(yè)了解用戶對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的需求點(diǎn)，因此其適用于知識(shí)付費(fèi)服務(wù)滿意度的研究。

3 實(shí)證研究

3.1 研究思路

筆者將卡諾問卷調(diào)查作為研究基礎(chǔ)，利用卡諾模型對(duì)問卷調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和歸類，得到了影響知識(shí)付費(fèi)服務(wù)用戶滿意度的因素。本次問卷由兩部分組成：第一部分為被調(diào)查者的基本信息，第二部分為知識(shí)付費(fèi)服務(wù)的滿意度調(diào)查。調(diào)查問卷的測(cè)評(píng)指標(biāo)圍繞內(nèi)容質(zhì)量、系統(tǒng)性能、服務(wù)質(zhì)量、用戶反饋四個(gè)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行，并細(xì)化出18個(gè)三級(jí)指標(biāo)，如表1所示。根據(jù)Kano問卷調(diào)查的要求，筆者對(duì)每個(gè)指標(biāo)從正反兩個(gè)方面進(jìn)行提問，將答案設(shè)置為“喜歡” “理應(yīng)如此”“無所謂”“可以忍受”“不喜歡”五個(gè)選項(xiàng)，結(jié)合李克特五級(jí)量表，分別賦值1、2、3、4、5（見表2）。筆者還根據(jù)李克特五級(jí)量表對(duì)答案數(shù)據(jù)進(jìn)行了量化，以便后期根據(jù)經(jīng)典的Kano評(píng)價(jià)表（見表3）進(jìn)行交叉分析，進(jìn)而得到每個(gè)質(zhì)量要素的類型歸屬。

3.2 數(shù)據(jù)的收集與處理

由于知識(shí)付費(fèi)服務(wù)用戶多為網(wǎng)絡(luò)用戶，因此，本次調(diào)查通過網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行，并在正式發(fā)放調(diào)查問卷前進(jìn)行了預(yù)調(diào)查。問卷的正式發(fā)放時(shí)間為2018年5月14日至5月22日，共回收問卷546份，排除無效問卷后得到有效問卷337份，有效率接近62%，樣本基本信息如表4所示。筆者利用SPSS軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了信效度檢驗(yàn)，Kano問卷信度Cronbachs Alpha系數(shù)為0.827，效度KMO值為0.874，說明問卷具有較高的可靠性。

4 Kano調(diào)查結(jié)果分析

4.1 用戶滿意度的Kano調(diào)查結(jié)果

筆者根據(jù)卡諾評(píng)價(jià)表，利用SPSS軟件的交叉分類功能，得出各個(gè)測(cè)評(píng)指標(biāo)在Kano質(zhì)量要素類型中出現(xiàn)的頻數(shù)，并在此基礎(chǔ)上根據(jù)Kano模型歸類方法，選擇頻數(shù)最大的質(zhì)量要素類型作為該測(cè)評(píng)指標(biāo)的類別歸屬，結(jié)果如表5所示。

4.2 Kano二維屬性分析

Kano模型以取頻率的最大值為這一要素的歸屬類別，表5中的類別即為Kano歸類的結(jié)果，包括8個(gè)期望質(zhì)量，即內(nèi)容有用性、內(nèi)容新穎性、系統(tǒng)保密

性、功能便利性、服務(wù)及時(shí)性、服務(wù)態(tài)度、投訴情況、用戶口碑;4個(gè)無差異質(zhì)量，即內(nèi)容權(quán)威性、內(nèi)容多樣性、更新頻率、付費(fèi)方式多樣性;3個(gè)魅力質(zhì)量，即個(gè)性化服務(wù)、外觀設(shè)計(jì)、產(chǎn)品價(jià)格;3個(gè)必備質(zhì)量，即內(nèi)容準(zhǔn)確性、系統(tǒng)穩(wěn)定性、系統(tǒng)安全性。表5中A表示魅力質(zhì)量，O表示期望質(zhì)量，M表示必備質(zhì)量，I表示無差異質(zhì)量，每個(gè)測(cè)評(píng)指標(biāo)的具體描述見表1。

4.3 Better-Worse指數(shù)分析

傳統(tǒng)的Kano分析方法根據(jù)占比最大的類別確定每個(gè)質(zhì)量要素的類別，但忽視了其他類別質(zhì)量要素的作用，導(dǎo)致分析結(jié)果過于簡單，伯杰（Berger）等人提出的Better-Worse指數(shù)法，在一定程度上彌補(bǔ)了傳統(tǒng)Kano模型的不足。該方法通過對(duì)各項(xiàng)質(zhì)量要素的滿意影響力指數(shù)和不滿意影響力指數(shù)的分析，判斷這些質(zhì)量因素對(duì)用戶滿意度的影響程度，從而確定改進(jìn)哪些因素會(huì)更有利于提升用戶滿意度。其計(jì)算方法為Better=（A+O）/（A+O+M+I），Worse=（-1）×（O+M）/（A+O+M+I），根據(jù)公式計(jì)算出每個(gè)測(cè)評(píng)指標(biāo)的Better和Worse值，見表5。

Better值為正數(shù)，表示如果該質(zhì)量要素得到滿足，用戶滿意度就會(huì)有很大程度的提高;Worse的值為負(fù)數(shù)，其絕對(duì)值表示如果某質(zhì)量要素未得到滿足，用戶滿意度就會(huì)有大幅度的下降。筆者根據(jù)18個(gè)質(zhì)量要素的Better-Worse值，以Better的值為橫坐標(biāo)，以Worse的絕對(duì)值為縱坐標(biāo)，以所有質(zhì)量要素的兩個(gè)指標(biāo)平均值為原點(diǎn)（0.554919167、0.605281111），將質(zhì)量要素在四象限圖中畫出。

第一象限Better的系數(shù)值高，Worse系數(shù)的絕對(duì)值也高，說明無論對(duì)于提升用戶滿意度還是防止用戶不滿意情況的發(fā)生，分布在第一象限的這些要素都值得知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)重視。計(jì)算結(jié)果顯示，有8個(gè)質(zhì)量要素位于該象限，改進(jìn)這些質(zhì)量要素將有助于促進(jìn)用戶滿意度的提升。第二象限Better的系數(shù)值低，而Worse系數(shù)的絕對(duì)值高，表明分布在該象限的3個(gè)質(zhì)量要素雖然不能有效提高用戶滿意度，但可以有效防止用戶不滿意情況的發(fā)生。第三象限Better的系數(shù)值低，Worse系數(shù)的絕對(duì)值也低，說明這些要素既不能提升用戶滿意度，又不能防止用戶不滿意情況的發(fā)生。分布在第三象限的4個(gè)質(zhì)量要素的提供與否對(duì)用戶滿意度影響不大，屬于無差異質(zhì)量。第四象限Better的系數(shù)值高，而Worse系數(shù)的絕對(duì)值低，表明這些要素能夠大幅度提高用戶滿意度，但無法防止用戶不滿意情況的發(fā)生。有3個(gè)質(zhì)量要素屬于魅力質(zhì)量要素，知識(shí)付費(fèi)服務(wù)平臺(tái)如果想大幅度提高用戶滿意度，就應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注魅力質(zhì)量要素。

5 建議

5.1 重視必備質(zhì)量要素

必備質(zhì)量要素是用戶滿意的基礎(chǔ)，一旦缺少就會(huì)導(dǎo)致用戶嚴(yán)重不滿意情況的發(fā)生。內(nèi)容準(zhǔn)確性是保證內(nèi)容質(zhì)量的基礎(chǔ)，是用戶選擇知識(shí)付費(fèi)服務(wù)的前提。系統(tǒng)穩(wěn)定性和系統(tǒng)安全性是用戶正常使用知識(shí)付費(fèi)服務(wù)平臺(tái)的必備條件，直接影響用戶的滿意度。因此，知識(shí)付費(fèi)服務(wù)平臺(tái)應(yīng)重視內(nèi)容準(zhǔn)確性、系統(tǒng)穩(wěn)定性和系統(tǒng)安全性這三個(gè)必備質(zhì)量要素。知識(shí)付費(fèi)服務(wù)平臺(tái)應(yīng)完善內(nèi)容審查機(jī)制，嚴(yán)格把關(guān)，減少粗制濫造的信息，保證知識(shí)內(nèi)容的準(zhǔn)確性，從技術(shù)和管理上采取措施，如增加技術(shù)、設(shè)備投入，保障系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性。

5.2 堅(jiān)持魅力質(zhì)量要素

魅力質(zhì)量要素可大幅度提升用戶的滿意度，知識(shí)付費(fèi)服務(wù)平臺(tái)可從以下三個(gè)方面著手：一是提高個(gè)性化服務(wù)水平。知識(shí)付費(fèi)服務(wù)平臺(tái)可利用用戶畫像、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)等，將群體畫像與個(gè)體畫像相結(jié)合，深入探知用戶的差異化需求，為每位用戶提供個(gè)性化知識(shí)服務(wù)，如“春雨醫(yī)生”提供的私人定制醫(yī)療咨詢服務(wù)，“知乎”提供的全領(lǐng)域個(gè)性化問答服務(wù)等。二是為用戶提供良好的使用體驗(yàn)。知識(shí)付費(fèi)服務(wù)平臺(tái)可從美學(xué)、易用性、交互性等角度改善外觀設(shè)計(jì)，為用戶提供良好的使用體驗(yàn)，進(jìn)而提升用戶的滿意度。三是健全定價(jià)機(jī)制。知識(shí)付費(fèi)服務(wù)平臺(tái)應(yīng)建立合理的價(jià)格體系，通過與內(nèi)容生產(chǎn)者共同定價(jià)的方式，制訂滿足多方利益需求的價(jià)格方案，提高用戶的滿意度。

5.3 改善期望質(zhì)量要素

期望質(zhì)量要素的改善程度與滿意度成正比，知識(shí)付費(fèi)服務(wù)平臺(tái)可從以下四個(gè)方面著手：一是加強(qiáng)對(duì)內(nèi)容提供者的資格審查。知識(shí)付費(fèi)服務(wù)平臺(tái)應(yīng)對(duì)內(nèi)容提供者進(jìn)行嚴(yán)格的資格審查，招募傳統(tǒng)知識(shí)行業(yè)的專家和專業(yè)領(lǐng)域中的精英人才，確保內(nèi)容的準(zhǔn)確性和權(quán)威性，引導(dǎo)知識(shí)付費(fèi)服務(wù)向高質(zhì)量、規(guī)范化和權(quán)威化方向發(fā)展。二是健全個(gè)人信息保護(hù)機(jī)制。知識(shí)付費(fèi)服務(wù)平臺(tái)應(yīng)提升個(gè)人信息保護(hù)意識(shí)，嚴(yán)格遵守我國關(guān)于個(gè)人信息保護(hù)的相關(guān)法律法規(guī)，利用最新的信息安全技術(shù)構(gòu)建信息安全保障體系，從源頭上避免用戶個(gè)人信息的泄露和不當(dāng)使用。三是不斷創(chuàng)新，及時(shí)推出新服務(wù)、新功能。知識(shí)付費(fèi)服務(wù)平臺(tái)應(yīng)綜合利用人工智能技術(shù)、群組技術(shù)、實(shí)時(shí)問答系統(tǒng)等改善各項(xiàng)服務(wù)功能，為用戶提供便利的知識(shí)服務(wù)，以提升用戶的滿意度。四是改善服務(wù)態(tài)度。知識(shí)付費(fèi)服務(wù)平臺(tái)應(yīng)建立有效的用戶反饋機(jī)制，與用戶進(jìn)行有效的溝通交流，及時(shí)處理用戶反饋的信息，使知識(shí)付費(fèi)服務(wù)更貼近用戶的需求，在用戶中形成良好的口碑。

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（編校：孫新梅）