東北師范大學(xué) 劉捷 王玥清 任貴珍 楊權(quán)誠 金建崇

近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)普及與技術(shù)更新，知識(shí)經(jīng)濟(jì)與共享經(jīng)濟(jì)獲得了前所未有的發(fā)展機(jī)遇。音頻知識(shí)付費(fèi)作為其細(xì)分領(lǐng)域之一，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)愈演愈烈。各運(yùn)營平臺(tái)紛紛抓住移動(dòng)音頻收聽便捷、內(nèi)容豐富、用戶龐大的特點(diǎn)，廣泛吸納忠實(shí)用戶。率先進(jìn)入該領(lǐng)域的有豆瓣FM、蜻蜓FM、喜馬拉雅FM等，且隨著時(shí)間推移市場(chǎng)發(fā)展，目前初步形成寡頭壟斷態(tài)勢(shì)。但競(jìng)爭(zhēng)者的進(jìn)入、市場(chǎng)細(xì)分的深化，使前期憑借頭部效應(yīng)獲得領(lǐng)先地位的平臺(tái)開始探索留住用戶的策略。用戶粘性是綜合衡量用戶對(duì)平臺(tái)依賴程度的指標(biāo)，體現(xiàn)用戶心理及行為特征。喜馬拉雅FM在音頻付費(fèi)平臺(tái)中市場(chǎng)占有率排名第一，其經(jīng)營內(nèi)容涵蓋有聲書、大師課、詩詞匯等各方面內(nèi)容，目前正極力構(gòu)建喜馬拉雅生態(tài)體系。喜馬拉雅FM的內(nèi)容綜合性、運(yùn)營創(chuàng)新性、用戶規(guī)模度均為行業(yè)典范，因此本文選擇它進(jìn)行研究，具有代表性典型性。

1 用戶粘性影響因素概念模型

通過查閱相關(guān)文獻(xiàn)，結(jié)合對(duì)喜馬拉雅FM用戶的問卷調(diào)研、深入訪談，本文歸納得出如圖1所示的以喜馬拉雅FM為例的音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性影響因素概念模型，并使用SPSS 24.0軟件進(jìn)行了檢驗(yàn)與擬合。由于直接影響用戶粘性的指標(biāo)是用戶滿意，因此僅分析4項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)和15項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)對(duì)用戶粘性的影響作用。

圖1 音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性影響因素概念模型

2 結(jié)構(gòu)解釋模型(ISM)和層次分析法(AHP)

2.1 結(jié)構(gòu)解釋模型

結(jié)構(gòu)解釋模型（Interpretative Structural Modeling Method，簡(jiǎn)稱ISM），是一種程序結(jié)構(gòu)模型，廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代管理科學(xué)與工程。運(yùn)用ISM分析彼此含有內(nèi)在聯(lián)系，但是數(shù)量龐雜、結(jié)構(gòu)關(guān)系模糊的諸多變量，能夠簡(jiǎn)化模型，使層次關(guān)系清晰明了。本文在音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性影響因素概念模型基礎(chǔ)上，利用ISM模型對(duì)各二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行結(jié)構(gòu)劃分層級(jí)分解，反映指標(biāo)間內(nèi)在聯(lián)系，為確定權(quán)重構(gòu)建評(píng)估體系作鋪墊。

2.2 層次分析法

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，簡(jiǎn)稱AHP），是一種定性定量分析法結(jié)合的方法，利用模型求解復(fù)雜決策問題中影響最終決策的各指標(biāo)的權(quán)重大小。該法廣泛應(yīng)用于管理決策中，不僅考慮決策者主觀判斷，還通過數(shù)理分析為決策提供輔助資料，將系統(tǒng)性問題轉(zhuǎn)化為指標(biāo)間重要性比較，簡(jiǎn)化決策流程。本文在初步分析用戶粘性各二級(jí)指標(biāo)層級(jí)關(guān)系的基礎(chǔ)上，運(yùn)用AHP法對(duì)各指標(biāo)影響關(guān)系進(jìn)行量化，計(jì)算其對(duì)于用戶粘性影響作用的權(quán)重值，對(duì)用戶粘性影響因素進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

3 用戶粘性影響因素的ISM分析

3.1 建立指標(biāo)二元關(guān)系圖

表1 喜馬拉雅APP用戶粘性指標(biāo)二元關(guān)系圖

研究實(shí)施階段，咨詢專家學(xué)者相關(guān)意見，確定喜馬拉雅FM用戶粘性影響因素的相關(guān)性和結(jié)構(gòu)關(guān)系，做出如表1所示的指標(biāo)間二元關(guān)系圖。

3.2 建立ISM鄰接矩陣與可達(dá)矩陣

根據(jù)所獲取的15項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)間的二元有向關(guān)系圖，建立鄰接矩陣A以體現(xiàn)兩兩二級(jí)指標(biāo)間的連接關(guān)系和可達(dá)程度。將“Pi對(duì)Pj有影響”定義為“1”，“Pi對(duì)Pj無影響”定義為“0”，即鄰接矩陣A中的元素為：，可得出如表2所示的鄰接矩陣A。

表2 鄰接矩陣

采用布爾矩陣運(yùn)算式，根據(jù)公式(A+I)i-2≠(A+I)i-1≠(A+I)i=(A+I)i+1=M，i≤n-1，I為單位矩陣。利用MATLAB軟件，將鄰接矩陣A轉(zhuǎn)化為如表3所示的可達(dá)矩陣M。

表3 可達(dá)矩陣

3.3 劃分二級(jí)指標(biāo)層級(jí)

可達(dá)集合R(Pi)是指從影響因素Pi出發(fā)可以到達(dá)的全部因素的集合，即可達(dá)矩陣M中Pi所在行上值為1的列對(duì)應(yīng)的元素。先行集合Q(Pi)是指從其他影響因素出發(fā)可以到達(dá)影響因素Pi的全部因素集合，即可達(dá)矩陣M中Pi所在列上值為1的行對(duì)應(yīng)的元素?？蛇_(dá)集合與先行集合交集為R(Pi)∩Q(Pi)。

若某影響因素率先滿足其對(duì)應(yīng)的R(Pi)∩Q(Pi)=R(Pi)，則該影響因素為層級(jí)結(jié)構(gòu)中的最高層元素，之后剔除該因素、其他因素集合中的該元素。以此類推獲得音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性影響因素二級(jí)指標(biāo)層級(jí)。分析可得：

頂層結(jié)構(gòu)L1={P31，P32，P33}，

中間層結(jié)構(gòu)L2={P11，P12，P13，P14，P21，P22，P23，P24，P25，P41，P42}，

底層元素L3={P43}。

音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性影響因素二級(jí)指標(biāo)層級(jí)分解，如圖2所示。

圖2 音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性影響因素二級(jí)指標(biāo)層級(jí)分解圖

由指標(biāo)層級(jí)分解圖可得，作為影響用戶粘性最直接因素的感知價(jià)格、感知質(zhì)量和感知價(jià)值，直接影響用戶對(duì)平臺(tái)的使用感受和情感體驗(yàn)。原因在于性價(jià)比仍然是用戶當(dāng)前考慮的最重要因素，節(jié)目?jī)r(jià)格是否合理、音頻質(zhì)量是否符合預(yù)期、收獲是否與付出匹配，都將直接影響用戶使用平臺(tái)的頻率。中間層諸多因素是用戶使用平臺(tái)過程中的直觀體驗(yàn)，綜合影響用戶粘性，平臺(tái)運(yùn)營方需從這些方面優(yōu)化服務(wù)。底層因素只有功能創(chuàng)新，可見在當(dāng)前“萬眾創(chuàng)新”的背景下，創(chuàng)新已成為企業(yè)發(fā)展的巨大推動(dòng)力，引導(dǎo)創(chuàng)新思維，挖掘軟件功能，產(chǎn)生差異效應(yīng)，以此吸引并留住用戶。

4 用戶粘性影響因素評(píng)估體系構(gòu)建

4.1 音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性評(píng)估體系的構(gòu)成

本文運(yùn)用AHP法，根據(jù)上文提出的指標(biāo)建立評(píng)估指標(biāo)體系。一級(jí)指標(biāo)感知易用性下的二級(jí)指標(biāo)反映用戶在使用喜馬拉雅FM過程中的方便程度；感知有用性下的二級(jí)指標(biāo)反映用戶在使用時(shí)的收獲；感知性價(jià)比下的二級(jí)指標(biāo)反映用戶付出與回報(bào)的對(duì)比感受；感知?jiǎng)?chuàng)新性下的二級(jí)指標(biāo)衡量用戶對(duì)喜馬拉雅FM創(chuàng)新程度的感受與反饋。

4.2 音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性評(píng)估指標(biāo)權(quán)重的確定步驟

(1)建立指標(biāo)遞接層次結(jié)構(gòu)模型。通過對(duì)影響音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性的各一級(jí)指標(biāo)和二級(jí)指標(biāo)關(guān)系的分析，建立如圖3所示的音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性評(píng)估體系的層次結(jié)構(gòu)。

圖3 音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性評(píng)估的遞接層次圖

(2)構(gòu)造判斷矩陣并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。通過專家法，設(shè)計(jì)AHP調(diào)查表并向相關(guān)專家及忠誠用戶發(fā)放，用以評(píng)估確定各個(gè)指標(biāo)的相對(duì)重要性。在確定各層次各因素的權(quán)重時(shí)，采用九級(jí)標(biāo)度法，兩因素重要性相比較，同等重要記為1，稍微重要記為3，較強(qiáng)重要記為5，強(qiáng)烈重要記為7，極端重要記為9，相鄰判斷的中間值分別為2,4,6,8。當(dāng)兩因素前后交換次序比較時(shí)，相應(yīng)數(shù)字記為倒數(shù)?；厥照{(diào)查表，計(jì)算專家及用戶對(duì)各指標(biāo)重要性分值的平均值后，分別得到準(zhǔn)則層C、子準(zhǔn)則層P中指標(biāo)的兩兩判斷矩陣。構(gòu)建判斷矩陣后，利用MATLAB軟件求解各判斷矩陣最大特征根λmax、歸一化特征向量W、隨機(jī)一致性比率CR。其中向量W各元素之和為1，表示某一層級(jí)因素對(duì)于上一層級(jí)因素相對(duì)重要性的權(quán)重值。CR用于層次排序時(shí)判斷是否通過一致性檢驗(yàn)，公式為。如果CR＜0.1，則認(rèn)為該判斷矩陣通過一致性檢驗(yàn)。準(zhǔn)則層C、子準(zhǔn)則層P的判斷矩陣及各指標(biāo)計(jì)算后可知，音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性評(píng)估一級(jí)指標(biāo)權(quán)重W排序?yàn)椋焊兄杏眯裕靖兄詢r(jià)比＞感知易用性＞感知?jiǎng)?chuàng)新性。準(zhǔn)則層矩陣λmax=4.0566，CR=0.0210。CR＜0.1，因此通過了一致性檢驗(yàn)。各子準(zhǔn)則層分析方法類似，CR分別為0.0076、0.0721、0.0158、0，均小于0.1，均通過一致性檢驗(yàn)。

(3)總權(quán)重值的計(jì)算與排序。將準(zhǔn)則層C中一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重值與對(duì)應(yīng)子準(zhǔn)則層P中二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重值相乘，即可得到各二級(jí)指標(biāo)對(duì)于目標(biāo)層Z用戶粘性的影響權(quán)重值，按照此方法計(jì)算出的指標(biāo)權(quán)重值如表4所示。

表4中，音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性評(píng)估一級(jí)指標(biāo)權(quán)重排序?yàn)椋焊兄杏眯裕靖兄詢r(jià)比＞感知易用性＞感知?jiǎng)?chuàng)新性。說明感知有用性對(duì)于用戶粘性的影響作用最大。在子準(zhǔn)則層中，對(duì)音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性影響重要性前三名是：知識(shí)來源、 興趣基礎(chǔ)和娛樂屬性。這三個(gè)因素對(duì)于音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性起著十分重要的影響。在感知易用性中，收聽便捷性的權(quán)重最大，用戶更加注重音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)的收聽是否便捷。感知有用性中，知識(shí)來源是核心指標(biāo)，說明用戶更加看重平臺(tái)的知識(shí)來源用以衡量平臺(tái)傳遞的內(nèi)容是否有用。感知性價(jià)比中，感知價(jià)值相對(duì)感知質(zhì)量和感知價(jià)格更為重要。感知?jiǎng)?chuàng)新性中，外觀創(chuàng)新相對(duì)于操作創(chuàng)新和功能創(chuàng)新更加重要。通過權(quán)重排序，可以對(duì)音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性進(jìn)行快速評(píng)估并確定各因素的影響權(quán)重，便于平臺(tái)方及時(shí)掌握用戶動(dòng)態(tài)優(yōu)化平臺(tái)服務(wù)。

表4 用戶粘性子準(zhǔn)則層影響因素占目標(biāo)層的總權(quán)重及排序

5 結(jié)語

在音頻知識(shí)付費(fèi)領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的當(dāng)下，市場(chǎng)細(xì)分日漸完善，各平臺(tái)如何持續(xù)發(fā)力吸引用戶已成為一大難題。用戶是平臺(tái)運(yùn)營的核心，基于用戶導(dǎo)向的競(jìng)爭(zhēng)方能穩(wěn)固行業(yè)地位。本文運(yùn)用ISM模型和AHP法，確定影響用戶粘性各二級(jí)指標(biāo)的層級(jí)關(guān)系后構(gòu)建影響因素評(píng)估體系。二級(jí)指標(biāo)層級(jí)關(guān)系圖表明，感知價(jià)格、感知質(zhì)量和感知價(jià)值是影響用戶粘性的最直接因素，原因在于其他指標(biāo)都會(huì)導(dǎo)致用戶在使用過程中對(duì)軟件的價(jià)格、質(zhì)量、價(jià)值產(chǎn)生感知偏差。指標(biāo)權(quán)重排序表顯示，對(duì)用戶粘性影響程度前三名依次是知識(shí)來源、興趣基礎(chǔ)和娛樂屬性，感知價(jià)值、感知質(zhì)量、感知價(jià)格權(quán)重排序?yàn)?、5、6，在15項(xiàng)指標(biāo)中仍排名前列。表明用戶在使用軟件的過程中獲取到的知識(shí)、樂趣越多、與自身興趣的匹配度越高，感知到軟件性價(jià)比越高，用戶粘性越高。綜上，以喜馬拉雅FM為例的音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)運(yùn)營方可通過擴(kuò)展節(jié)目涵蓋知識(shí)領(lǐng)域、增添課程趣味性、基于用戶導(dǎo)向細(xì)化興趣內(nèi)容模塊等途徑優(yōu)化產(chǎn)品服務(wù)，以此穩(wěn)定用戶流量，吸納忠實(shí)用戶。