方自金 張海

摘要：為了預(yù)防移動閱讀用戶的流失，促進移動閱讀的健康發(fā)展，以S-O-R模型理論為基礎(chǔ)探討了移動閱讀用戶流失行為的影響因素和影響路徑。通過實證研究的方式，發(fā)現(xiàn)閱讀習(xí)慣、系統(tǒng)質(zhì)量會促使用戶產(chǎn)生失望感，進而造成用戶流失。

關(guān)鍵詞：移動閱讀;用戶流失;影響因素;S-O-R理論

中圖分類號：G252 ? 文獻標(biāo)識碼：A

DOI：10.13897/j.cnki.hbkjty.2019.0068

移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，為社會帶來了巨大的變革。在閱讀推廣領(lǐng)域，移動閱讀日益成為公眾日常生活不可缺少的一部分。移動閱讀的興起為數(shù)字閱讀推廣帶來巨大機遇的同時，也帶來了相應(yīng)的挑戰(zhàn)。據(jù)2018年移動閱讀市場分析的報告顯示，移動閱讀雖占有大部分市場份額，但是用戶的轉(zhuǎn)移和流失日益頻繁。看似繁榮的移動閱讀，同樣也隱藏著一絲隱憂，在保持移動閱讀群體增長的同時，如何預(yù)防移動閱讀用戶的流失，成為數(shù)字閱讀推廣參與者不得不思考的問題。因此，在關(guān)注用戶持續(xù)使用行為的同時，有必要分析移動閱讀用戶的流失行為，防患于未然，促進移動閱讀的可持續(xù)發(fā)展。

基于上述分析，本次研究基于S-O-R理論模型探討移動閱讀用戶流失行為的影響因素和內(nèi)在機理，研究結(jié)論將從預(yù)防移動閱讀用戶流失和保持用戶持續(xù)使用的視角，提出相應(yīng)的對策和建議。

1 文獻回顧

在移動互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字信息技術(shù)的推動下，用戶對移動閱讀的熱情不斷高漲，用戶的移動閱讀行為也逐漸成為學(xué)者關(guān)注的焦點，通過梳理相關(guān)文獻，筆者歸納出相關(guān)的研究主要集中在以下方面：

在移動互聯(lián)網(wǎng)的驅(qū)動下，移動閱讀成為一種時尚的閱讀方式受到公眾的熱捧，關(guān)于移動用戶閱讀行為的相關(guān)研究也逐漸成為熱點，相關(guān)的研究多通過實證的形式探討移動滿意度和采納行為的影響因素。趙文軍、謝守美以大學(xué)生群體為例，探究了大學(xué)生移動閱讀滿意的影響因素，通過實證的方式證實了用戶的感知價值對滿意度產(chǎn)生直接顯著的影響[1];葉鳳云、胡雅萍則基于擴展的計劃行為理論構(gòu)建了青少年移動閱讀采納模型，提出了促進青少年移動閱讀可持續(xù)發(fā)展的對策和建議[2]。

綜上所述，用戶的移動閱讀行為相關(guān)研究多集中在用戶的采納行為和持續(xù)使用行為的研究，相比較而言，用戶流失的相關(guān)研究還處于初級階段，研究的數(shù)量偏少;其次，用戶閱讀行為的研究，多基于計劃行為理論模型等較為傳統(tǒng)的用戶行為理論展開。

2 理論基礎(chǔ)

（1）用戶流失。用戶流失是研究消費者用戶行為的重要理論之一。2010年，營銷領(lǐng)域首次提出用戶流失的概念，明確了用戶流失的兩種典型類型[3]。此后的學(xué)者將用戶流失引入到信息系統(tǒng)領(lǐng)域和電子商務(wù)領(lǐng)域。徐孝娟將用戶流失與電子商務(wù)相結(jié)合，探討了在線用戶的流失行為，發(fā)現(xiàn)刺激因素和個體的變化對用戶的流失產(chǎn)生重要影響，陳渝則從理性選擇的視角探討了電子閱讀用戶流失的影響因素[4]，廖俊峰以技術(shù)采納模型為基礎(chǔ)探究了社交媒體用戶流失的內(nèi)在機理和路徑選擇[5]。綜上所述，我們發(fā)現(xiàn)關(guān)于用戶流失的相關(guān)研究并沒有形成統(tǒng)一的理論模型，但是有一些影響因素得到了大多數(shù)學(xué)者的認(rèn)可，比如環(huán)境刺激因素和用戶情感因素。

（2）S-O-R理論模型。S-O-R模型（Stimuli-Organism-Response模型）即“刺激-有機體-反應(yīng)”模型，是著名的環(huán)境心理學(xué)家Mehrabian基于S-R（刺激-反應(yīng)）理論擴展出的全新的理論模型，后來被廣泛的應(yīng)用到心理學(xué)、管理學(xué)和經(jīng)濟學(xué)研究領(lǐng)域。刺激（Stimuli，S）主要是指個體所處的環(huán)境以及環(huán)境對個體所帶來的種種變化;有機體（Organism，O）主要包括個體作為有機的整體，將環(huán)境刺激內(nèi)化為個體變化的過程;反應(yīng)（Response，R）是個體在環(huán)境刺激以及內(nèi)化過程共同起作用的結(jié)果，主要表現(xiàn)在個體行為方式的變化。S-O-R模型很好地闡釋了環(huán)境、內(nèi)化和用戶行為三者的關(guān)系，為研究新環(huán)境下用戶行為的新變化奠定了理論基礎(chǔ)。目前，該模型可以很好地解釋信息系統(tǒng)用戶的使用行為和電子商務(wù)環(huán)境下用戶的消費行為。徐孝娟、趙宇翔基于S-O-R模型構(gòu)建了社交用戶研究模型，證實了在電子商務(wù)環(huán)境下S-O-R模型可以很好地解釋社交用戶的流失意愿[6]。

在移動閱讀領(lǐng)域，伴隨著新技術(shù)的崛起和閱讀環(huán)境的變化，用戶的心理認(rèn)知和行為方式也發(fā)生了變化，而行為方式主要受到了環(huán)境變化的影響，與S-O-R模型闡釋的“環(huán)境-認(rèn)知-行為”的核心觀念是一致的，因此本次研究基于S-O-R理論模型探討移動閱讀用戶的流失行為是可行的。

3 模型構(gòu)建與研究假設(shè)

筆者基于S-O-R理論（圖1所示）構(gòu)建了移動閱讀用戶流失行為研究模型（圖2所示），從”刺激-內(nèi)化-反應(yīng)”的視角闡釋了移動閱讀用戶流失行為的影響機制。

結(jié)合以前的研究以及移動閱讀領(lǐng)域的實際情況，本次研究將刺激分為外部刺激和內(nèi)部刺激。外部刺激主要包括移動閱讀客戶端的刺激。選取的指標(biāo)包括：系統(tǒng)質(zhì)量和系統(tǒng)的相對優(yōu)勢兩個指標(biāo);而內(nèi)部刺激側(cè)重于用戶本身的情況，包括用戶對移動閱讀的有用感知和閱讀習(xí)慣兩個指標(biāo)。

內(nèi)化是指用戶在內(nèi)部刺激和外部刺激共同作用的過程中所發(fā)生的心理變化。在閱讀過程中，用戶產(chǎn)生流失行為之前，往往會對移動閱讀產(chǎn)生消極情感，比如失望感。因此，內(nèi)化選取的觀察變量是失望感[7]。

反應(yīng)指的是親近行為和規(guī)避行為。本次研究主要探討移動閱讀用戶的流失行為，是規(guī)避行為的一種具體表現(xiàn)形式，因此反應(yīng)主要考慮規(guī)避行為，不考慮親近行為。

失望感是消費領(lǐng)域重要的理論之一，反應(yīng)的是消費者在購買商品前后的情感變化，是一種消極情緒的表現(xiàn)，后來很多學(xué)者將這一情感因素引入到信息系統(tǒng)領(lǐng)域來了解信息系統(tǒng)領(lǐng)域用戶的情緒變化。很多學(xué)者認(rèn)為，失望感對用戶的行為具有重要影響，是用戶流失的前因變量，因此本研究將失望感引入到移動閱讀中，提出以下假設(shè)：

H1：失望感對移動閱讀用戶的流失行為產(chǎn)生正向影響

系統(tǒng)質(zhì)量是系統(tǒng)成功模型中的重要變量之一。系統(tǒng)質(zhì)量是用來反映信息系統(tǒng)本身狀態(tài)和相關(guān)特征的重要指標(biāo)，具體包括系統(tǒng)在運行過程中的穩(wěn)定性、可靠性等。信息系統(tǒng)領(lǐng)域的學(xué)者認(rèn)為，系統(tǒng)質(zhì)量會引起用戶的情感變化，當(dāng)系統(tǒng)的運行符合用戶的期望時，用戶就會產(chǎn)生積極地情感變化[8]，如果滿意就會產(chǎn)生親近的行為;當(dāng)系統(tǒng)質(zhì)量與用戶的期望不一致時，用戶就會流露出消極的情感變化，如果失望就會進一步采取一些規(guī)避行為。在移動閱讀領(lǐng)域，當(dāng)用戶使用的移動閱讀系統(tǒng)運行不夠平穩(wěn)，卡頓、顯示錯誤較多時，用戶很可能會流露出消極情感，對移動閱讀產(chǎn)生失望感，從而會形成流失意愿，最終會導(dǎo)致用戶流失?；谏鲜龇治觯岢鲆韵录僭O(shè)：

H2a：系統(tǒng)質(zhì)量對移動閱讀用戶失望感產(chǎn)生正向影響

H2b：系統(tǒng)質(zhì)量對移動閱讀用戶的流失行為產(chǎn)生正向影響

相對優(yōu)勢是創(chuàng)新擴散理論重要的成果之一，指的是在創(chuàng)新過程中新技術(shù)與替代對象相比，創(chuàng)新程度的感知是用來測量在創(chuàng)新情境下用戶對新技術(shù)優(yōu)越性的感知情況。新技術(shù)的相對優(yōu)勢愈突出，用戶的優(yōu)越性感知就會愈強烈，這種強烈的優(yōu)越性感知會刺激用戶產(chǎn)生積極地情感，進而促進用戶積極使用[9]。在移動閱讀領(lǐng)域，移動閱讀與傳統(tǒng)閱讀相比，移動性和便捷性是其突出的優(yōu)勢，而當(dāng)這種相對優(yōu)勢對用戶的刺激不足時，用戶的積極情感就會難以被調(diào)動，多數(shù)會表達(dá)出消極的失望感?；诖?，提出以下假設(shè)：

H3：相對優(yōu)勢對移動閱讀用戶失望感產(chǎn)生正向影響

感知有用性是技術(shù)采納模型重要的變量之一，反映的是信息系統(tǒng)改善用戶生活和工作的績效程度。在移動閱讀領(lǐng)域，如果用戶的感知不強烈，會促使用戶形成悲觀的情緒，甚至對移動閱讀的失望，進而促使用戶最終的流失。因此，提出以下假設(shè)：

H4：感知有用性對移動閱讀用戶的失望感產(chǎn)生正向影響

習(xí)慣是研究用戶行為的重要支撐理論之一，指的是用戶由于先前的使用經(jīng)驗所產(chǎn)生的路徑依賴，是一種持恒性的狀態(tài)。眾多學(xué)者已經(jīng)證實習(xí)慣對用戶的情感認(rèn)知和最終行為具有積極顯著的影響。在移動閱讀領(lǐng)域，由于傳統(tǒng)閱讀的存在，用戶會對以紙質(zhì)閱讀為代表的傳統(tǒng)閱讀模式產(chǎn)生路徑依賴，形成傳統(tǒng)閱讀模式，進而對移動閱讀的接受緩慢，甚至?xí)a(chǎn)生一些消極的情緒，進而采取一些流失行為。因此，提出以下假設(shè)：

H5a：閱讀習(xí)慣對移動閱讀用戶失望感產(chǎn)生正向影響

H5b：閱讀習(xí)慣對移動閱讀用戶的流失行為產(chǎn)生正向影響

4 實證研究與分析

本次研究通過問卷調(diào)查的方式獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，調(diào)查問卷由兩部分構(gòu)成：第一部分是用戶基本信息的統(tǒng)計;第二部分是調(diào)查問卷的主體，主要是用來調(diào)查移動閱讀用戶的行為意愿。初始量表的測度項都來源于國內(nèi)外已經(jīng)被驗證過的題項，通過李克特7級量表搜集用戶的信息，其中“7”代表非常同意，“1”代表非常不同意。本次研究選取了移動閱讀的用戶作為實證的對象。據(jù)相關(guān)調(diào)查顯示，移動閱讀擁有龐大的移動閱讀用戶，但是移動閱讀用戶的流失日益凸顯。在正式開展研究之前，首先選取了15位用戶進行預(yù)調(diào)查，根據(jù)預(yù)調(diào)查用戶的填寫情況，對初始量表進行了修改和完善，最終形成18個問題項，作為正式調(diào)查問卷的主要內(nèi)容。調(diào)查問卷通過問卷星付費平臺發(fā)放。問卷發(fā)放共持續(xù)2.5個月，回收了352分問卷，為了防止一些無效問卷干擾后續(xù)的研究，筆者將一些隨意填寫、前后矛盾、填寫時間不超過3分鐘的問卷予以剔除，最終收到有效問卷共298份，有效率達(dá)到84.66 %，樣本數(shù)量符合后續(xù)研究的要求。

4.1 描述性分析

樣本的人口特征統(tǒng)計包括性別、年齡和學(xué)歷等統(tǒng)計變量。其中在性別分布上，男女比例較為平均，統(tǒng)計樣本中男性占54.36%，女性占45.64%;在年齡分布上，20-30歲的群體是樣本的主體，占到樣本總量的44.97%。而學(xué)歷方面，擁有本科學(xué)歷的比例最高，占總量的51.34%，具體數(shù)據(jù)如表1所示。

4.2 信度及效度檢驗

信度檢驗是對調(diào)查問卷內(nèi)部一致性的檢驗，可以通過Cronbachs α系數(shù)的數(shù)值反映。本次研究所使用的調(diào)查問卷的Cronbachs α系數(shù)如表2所示，數(shù)值均在0.70以上。此外，如果缺少任意一個測度項，整體變量的Cronbachs α系數(shù)值會明顯下降，由此可見調(diào)查問卷的信度檢驗是通過的。

4.3 效度分析

調(diào)查問卷的效度檢驗包括內(nèi)容效度和結(jié)構(gòu)效度。其中量表中測度項的問題都參考了國內(nèi)外已經(jīng)被驗證過的量表，初始量表已經(jīng)通過預(yù)調(diào)研和相關(guān)專家的再三討論形成，內(nèi)容效度有保證;結(jié)構(gòu)效度的檢驗主要包括驗證性因素分析。具體包括收斂效度和區(qū)分效度，收斂效度的觀測指標(biāo)主要有因子載荷、組合信度和平方提取方差值，具體的指標(biāo)如表3所示。其中因子載荷在p<0.001的前提下均大于0.50，組合信度值也遠(yuǎn)大于0.60，平均提取方差值高于0.50。由此推斷，調(diào)查問卷具有較好的收斂效度。

區(qū)分效度可以通過觀測任意兩個變量的相關(guān)系數(shù)和各變量平方提取方差值的平方根與其他變量相關(guān)系數(shù)的平方情況。通過表4的數(shù)據(jù)我們可以看出，這些數(shù)據(jù)都符合數(shù)據(jù)的觀測要求，從而說明調(diào)查問卷的區(qū)分效度是良好的。

4.4 假設(shè)及模型檢驗

研究利用 AMOS21.0，采用最大似然法對變量之間的路徑系數(shù)進行驗證，當(dāng)T值的絕對值大于1.96，P值小于0.05時，說明潛在變量之間的路徑影響顯著，即假設(shè)成立。具體結(jié)果如表5和表6所示。

筆者基于用戶流失的概念，構(gòu)建了移動閱讀用戶流失行為的研究模型，并通過實證的方式進行驗證。本次研究的7個研究假設(shè)全都得到了驗證。模型的整體解釋度達(dá)到了45.2%，由此可見基于S-O-R理論模型可以很好地解釋移動閱讀用戶的流失行為。

5 研究結(jié)論與發(fā)展策略

5.1 研究結(jié)論

系統(tǒng)質(zhì)量對用戶的失望情緒和流失行為具有較高的影響力。這一結(jié)論說明，移動閱讀客戶端的系統(tǒng)質(zhì)量對用戶的使用情緒和使用行為具有積極顯著的影響。為了保持用戶的良好體驗，預(yù)防用戶流失，首先要做到的就是要保證系統(tǒng)運行的良好質(zhì)量。

相對優(yōu)勢和感知有用性對用戶的使用情緒產(chǎn)生直接影響，進而影響用戶的使用行為。在移動閱讀領(lǐng)域，移動閱讀客戶端的相對優(yōu)勢愈明顯，用戶的有用感知愈強烈，用戶的情緒感知就會愈積極，進而會減少用戶的流失。

閱讀習(xí)慣是用戶情緒和用戶流失的重要影響因素。對傳統(tǒng)閱讀環(huán)境的依賴，進而形成的閱讀習(xí)慣會影響用戶對移動閱讀的認(rèn)知和使用。因此，要想促進移動閱讀行業(yè)的健康發(fā)展，預(yù)防用戶的流失，需要培養(yǎng)用戶的移動閱讀習(xí)慣。

5.2 發(fā)展策略

本次研究將從預(yù)防移動閱讀用戶流失，促進移動閱讀用戶持續(xù)使用的視角，提出如下建議：

（1）以用戶體驗為中心，突出移動閱讀的功能優(yōu)勢。移動閱讀客戶端的系統(tǒng)質(zhì)量和相對優(yōu)勢會對用戶的使用情緒和流失行為產(chǎn)生直接顯著的影響。在實際工作中需要完善移動客戶端的系統(tǒng)質(zhì)量，突出其功能優(yōu)勢，減少系統(tǒng)的卡頓、不人性化等設(shè)計。此外，在數(shù)字閱讀推廣的過程中還需要將最新的移動互聯(lián)技術(shù)應(yīng)用到服務(wù)中去，可以將VR技術(shù)和人工智能等新技術(shù)引入到移動閱讀領(lǐng)域，努力為用戶提供良好的閱讀環(huán)境和個性化的閱讀服務(wù)，充分發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢，突出移動閱讀的功能優(yōu)勢。

（2）完善移動閱讀的服務(wù)功能，培養(yǎng)用戶的閱讀習(xí)慣。用戶的有用感知和閱讀習(xí)慣都對用戶的情感和行為有著積極顯著的影響。移動閱讀與傳統(tǒng)閱讀相比，功能服務(wù)和技術(shù)支持是其突出的優(yōu)勢，但是有些用戶傳統(tǒng)的閱讀習(xí)慣是移動閱讀無可比擬的。因此，要想實現(xiàn)移動閱讀的可持續(xù)發(fā)展，避免用戶流失，需要揚長避短，一方面充分發(fā)揮移動閱讀在技術(shù)、時間和空間的優(yōu)勢，完善各項服務(wù)功能;另一方面，還需要培養(yǎng)用戶移動閱讀的習(xí)慣，可以通過最新的顯示屏技術(shù)為用戶提供逼真的傳統(tǒng)閱讀環(huán)境，切實增加用戶對移動閱讀的有用感知。

（3）樹立危機意識，加強與用戶的溝通。用戶的失望情緒會直接促使用戶流失，用戶在移動閱讀過程中很容易產(chǎn)生消極情緒，消極情緒如果不能及時得到排解很容易造成用戶流失。因此，在移動閱讀推廣的過程中，我們要樹立危機意識，努力為用戶營造良好的閱讀環(huán)境，并通過特定的方式保持與用戶的溝通交流，一旦發(fā)現(xiàn)用戶產(chǎn)生消極情緒，要盡可能地加以引導(dǎo)，積極解決用戶的使用問題，預(yù)防用戶流失。

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Abstract：In order to prevent the userschurn of mobile reading and promote the healthy development of mobile reading， the influencing factors and influencing paths of mobile reading users churn behavior are discussed based on S-O-R model theory. Through empirical research， it is found that reading habits and system quality will make users feel disappointed， which will lead to users churn.

Keywords：Mobile Reading;Users Churn;Influencing Factors;S-O-RTheory