李婷婷 周莎莎 陳遠高 楊水清

1 引言

近年來，隨著優(yōu)質互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的增加和人們產(chǎn)權意識的增強，知識付費成為一種新的商業(yè)模式。其本質在于把知識變成產(chǎn)品或服務，以實現(xiàn)其商業(yè)價值[1]。這種新型電子商務模式為用戶獲取高質量知識提供便捷渠道，被廣大用戶接受和使用。然而，隨著知識內(nèi)容同質化、宣傳缺乏真實性等問題的出現(xiàn)，大多數(shù)知識付費平臺面臨著用戶粘性低、回購率低等問題[2]。滿意度作為影響消費者重復購買行為的關鍵因素，對在線知識付費市場的可持續(xù)發(fā)展起著至關重要的作用[3]。

知識作為一種體驗型產(chǎn)品，其效用在使用前較難衡量。為降低潛在的購買風險，知識付費平臺利用知識提供者和消費者生成的各種信息線索，向潛在消費者傳遞關于知識付費產(chǎn)品質量和知識提供者能力的信號，進而影響其產(chǎn)品購買決策。已有研究發(fā)現(xiàn)，有效的信息線索對消費者購前、購中和購后的行為決策有著重要影響作用，且消費者對信息線索的依賴程度因其所處環(huán)境的不同而存在差異[4]。然而，在知識付費情境下，信息線索如何影響知識付費用戶滿意度尚未得到充分探究。眾多知識付費平臺推出了會員免費和付費模式，注冊會員用戶可以享受會員免費模式下的知識內(nèi)容，而付費模式下的知識內(nèi)容則需要用戶額外付費。兩種模式下，消費者的涉入度和感知風險可能存在差異，因而對不同信息線索的依賴程度可能不同。此外，現(xiàn)有探究知識付費用戶滿意度影響因素的研究多基于統(tǒng)計分析方法[5-6]，難以厘清不同影響因素之間相互依賴形成的復雜因果關系[7]。

因此，本文以知乎Live作為研究對象，基于線索診斷理論（Cue diagnosticity theory）[8]和認知失調(diào)理論（Cognitive dissonance theory）[9]構建信息線索影響知識付費用戶滿意度的理論模型，結合回歸分析和模糊集定性比較分析（Fuzzy set qualitative comparative analysis,fsQCA）方法探究不同付費模式下信息線索對用戶滿意度的作用差異及組合差異。本文的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下方面：首先，將線索診斷理論應用于知識付費領域，闡述信息線索對知識付費用戶滿意度的影響機理，豐富線索診斷理論的應用場景；其次，探究不同付費模式下信息線索對知識付費用戶滿意度的作用差異，拓展在線知識付費研究內(nèi)容；最后，探究不同付費模式下信息線索對知識付費用戶滿意度影響的組合差異，為實現(xiàn)在線知識付費可持續(xù)發(fā)展提供實踐指導。

2 文獻綜述

2.1 在線知識付費用戶滿意度研究

現(xiàn)有研究主要從消費者自身、知識提供者、知識付費產(chǎn)品及知識付費平臺等層面探究用戶滿意度的影響因素。從消費者層面出發(fā)，現(xiàn)有研究主要以期望確認理論和感知價值理論為指導，證實用戶的感知價值、感知有用性、感知成本、期望、確認等因素能夠影響其滿意度[2,10]。此外，研究發(fā)現(xiàn)知識提供者的音調(diào)、聲音強度、語速等特征[11-12]，知識產(chǎn)品的價格和內(nèi)容質量[13-14]，以及知識付費平臺的功能和機制是影響知識付費用戶滿意度的重要因素[15]。雖然已有研究基于不同視角對知識付費用戶滿意度的影響因素進行了探討，但是鮮有研究從信息線索角度進行考察。本文探究影響消費者滿意度的信息線索因素，能夠進一步拓展現(xiàn)有研究。

2.2 購后認知失調(diào)

認知失調(diào)理論指出當個體感知自己不同時期的態(tài)度或態(tài)度與行為之間相互矛盾時會產(chǎn)生認知不和諧狀態(tài)，即認知失調(diào)。認知失調(diào)會引起心理的不適感，促使個體去努力減少失調(diào)[9]。當消費者在購前和購后對產(chǎn)品認知不一致時會引發(fā)購后認知失調(diào)。為了降低認知失調(diào)出現(xiàn)的可能性，消費者在購買之前需要有效的信息來輔助做出合理的決策。不少學者基于認知失調(diào)理論解釋消費者的購后滿意度。例如，Tseng[16]對旅游業(yè)的研究發(fā)現(xiàn)，購后認知失調(diào)負向影響消費者購后滿意度，而消費者的評論作為購前信息能夠降低該負面影響；Sabokro等[17]研究發(fā)現(xiàn)，明智的購買決策會減少消費者購后認知失調(diào)，對消費者滿意度有積極影響。在線知識付費產(chǎn)品相對于搜索型產(chǎn)品給消費者帶來的感知風險更高，購后認知失調(diào)更容易發(fā)生。有效的信息線索可以通過降低消費者購買不確定性及購后認知失調(diào)而提高其滿意度。因此，本文基于購后認知失調(diào)視角，探究購前信息線索對知識付費用戶滿意度的影響。

3 研究模型與假設

3.1 研究模型

線索診斷理論認為消費者依賴線索的診斷性來幫助他們做出質量判斷[8]。所謂診斷性，即某條線索在多大程度上能夠幫助個體對產(chǎn)品的質量做出正確判斷。根據(jù)診斷性的高低，線索可以分為高范圍線索和低范圍線索[18]。高范圍線索的形成需要長時間精力和資金的投入，具有較高的可靠性，而低范圍線索易受商家操控，具有較低的可靠性。值得注意的是，相同的線索在不同情境下可能具有不同的診斷性[19]。當消費者感知風險高或決策困難時，消費者對信息線索的依賴會增強。此外，研究表明多種信息線索并非孤立而是共同作用于消費者決策過程[20]。

知識付費情境下，買賣雙方存在信息不對稱，消費者可以利用信息線索進行產(chǎn)品質量推斷。不同付費模式下，消費者的涉入程度和感知風險不同，其對線索的依賴程度可能存在差異。因此，不同付費模式下觸發(fā)消費者滿意度的線索組合可能存在差異。本文選取知識付費產(chǎn)品簡介長度、價格、持續(xù)時間及知識提供者免費回答數(shù)量作為低范圍線索，知識付費產(chǎn)品評論數(shù)量和知識提供者聲譽作為高范圍線索，探究這些信息線索對知識付費用戶滿意度的影響作用，以及不同付費模式下的作用差異。此外，運用fsQCA方法探究不同付費模式下觸發(fā)用戶滿意度的因素組合差異性。本文的研究框架如圖1所示。

圖1 研究模型Fig.1 Research Model

3.2 研究假設

3.2.1 低范圍線索對滿意度的影響

本文考慮的低范圍線索包含知識付費產(chǎn)品簡介長度、持續(xù)時間、價格以及知識提供者免費回答數(shù)量。產(chǎn)品簡介是以文字或圖片的形式對知識產(chǎn)品進行詳細的介紹；持續(xù)時間能夠反映知識提供者在組織和傳達知識內(nèi)容上花費的時間和精力；價格即為消費者收聽/觀看知識付費產(chǎn)品所需的費用；免費回答數(shù)量則反映知識提供者的責任和仁慈。雖然這些信息線索可以為消費者判斷產(chǎn)品質量提供診斷價值，但他們都是由知識提供者直接管理，易被更改，具有較低的可靠性[21]，因而歸為低范圍線索。

信息線索能夠消除消費者對產(chǎn)品質量及產(chǎn)品匹配的不確定性，輔助其做出正確的購買決策，進而降低出現(xiàn)購后認知失調(diào)的可能性[22]。具體而言，詳細的產(chǎn)品簡介包含更多關于知識產(chǎn)品內(nèi)容的細節(jié)，能夠幫助消費者更好地理解知識產(chǎn)品，有效提升消費者對產(chǎn)品質量及產(chǎn)品與其需求匹配的認知[23]。持續(xù)時間反映了知識付費產(chǎn)品的生產(chǎn)成本，較高的產(chǎn)品生產(chǎn)成本預示著可靠的性能表現(xiàn)。已有研究證實消費者對商家努力的感知與產(chǎn)品質量認知密切相關[24]。知識生產(chǎn)過程耗費的時間精力越多，消費者對產(chǎn)品質量的不確定性感知越低，其購后認知失調(diào)的可能性也越低。同樣，對平臺用戶提問的免費回答能夠展現(xiàn)知識提供者的能力和責任感，拉近與消費者之間的感知距離，降低消費者出現(xiàn)購后認知失調(diào)的可能性。在線知識付費產(chǎn)品作為典型的體驗型產(chǎn)品存在較高的信息不對稱問題，在各項保障機制不完善的情況下，較高的價格會增加消費者對知識付費產(chǎn)品的感知不確定性[25]，進而增加購后認知失調(diào)的可能性，降低其知識付費滿意度。因此，鑒于以上論述提出假設：

H1：低范圍線索-（a）簡介長度、（b）持續(xù)時間和（c）免費回答數(shù)量正向影響知識付費用戶滿意度，（d）價格負向影響知識付費用戶滿意度。

3.2.2 高范圍線索對滿意度的影響

本文考慮的高范圍線索包含知識付費產(chǎn)品評論數(shù)量和知識提供者聲譽。知識產(chǎn)品的評論數(shù)量越多，表明該產(chǎn)品或服務的受歡迎程度越高，具有較高的可靠性[25]。此外，知識提供者的聲譽作為反映其自身能力及知識付費產(chǎn)品質量的有效信號，能夠增強消費者對產(chǎn)品質量的感知[25]。高聲譽是知識提供者當前和過去努力的結果，需要其投入大量時間和精力，且不可在短時間內(nèi)獲得，因而具有較高的可靠性[26]。因此，本文將這些線索歸類為高范圍線索。

與上述低范圍線索相比，高范圍線索對于降低消費者購后認知失調(diào)具有更為重要的作用。一方面，高評論數(shù)量增強了評論的可靠性，一定程度上表明該產(chǎn)品或服務具有較高的人氣[27]；另一方面，較多的評論數(shù)量可以為消費者提供更多關于產(chǎn)品的有用信息，進一步減弱消費者對產(chǎn)品質量的感知不確定性[28]。與評論數(shù)量類似，知識提供者獲得反映其聲譽的贊同數(shù)、喜歡數(shù)或收藏數(shù)越多，表明其能力越高。同時，較高的聲譽反映了知識提供者長期良好的表現(xiàn)，是消費者建立對其產(chǎn)品質量預期的基礎，能夠有效降低消費者對其知識付費產(chǎn)品質量的感知不確定性[29]，減少消費者購后認知失調(diào)，進而提高其購后滿意度。鑒于以上論述提出假設：

H2：高范圍線索-（a）評論數(shù)量和（b）知識提供者聲譽正向影響知識付費用戶滿意度。

3.2.3 不同付費模式下信息線索的作用差異

用戶群體的不斷擴大，使得各大網(wǎng)絡平臺開始在內(nèi)容提供模式方面尋求新的發(fā)展空間。目前知識付費平臺較為常見的內(nèi)容提供模式有付費模式和會員免費模式。付費模式下的知識內(nèi)容不論消費者是否為會員都需要支付相應的費用才能收聽/觀看，而會員免費模式下的知識內(nèi)容對注冊會員用戶免費開放。Li等[30]提出，對游覽目的地積極的期望會導致強烈的涉入度。同樣，知識付費情境下，相較于會員打包銷售的模式，單場付費模式通常以其優(yōu)質的內(nèi)容吸引更多用戶，也使得消費者對單場付費產(chǎn)品的質量期待更高[31-32]。因此，與會員免費模式相比，消費者對付費模式下的知識產(chǎn)品涉入度更高。朱翊敏等[33]指出，購買涉入度高的產(chǎn)品會增加消費者的感知風險，使其愿意付出更多時間和精力處理信息線索，以便做出合理的購買決策；Hong[34]指出，情境涉入度與消費者感知風險正向相關。因此，本文預期，消費者對付費模式下知識產(chǎn)品的高涉入度會增加其對產(chǎn)品的感知風險，進而對產(chǎn)品及知識提供者相關的信息投入更多的注意力，以降低購后認知失調(diào)出現(xiàn)的可能性。綜上所述，我們提出假設：

H3：相比會員免費模式，付費模式下的信息線索對知識付費用戶滿意度的影響作用更強。

3.2.4 不同付費模式下信息線索的組合差異

知識付費情境下，用戶的購后滿意度是受多種信息線索共同影響的復雜過程，而在不同情境下，線索的組合效應可能存在差異。范哲[35]對求職搜尋行為的研究發(fā)現(xiàn)，求職者在不同的求職情境下信息搜尋的影響因素條件組態(tài)存在差異；黃夢梅等[36]在對知識付費意愿的聯(lián)動效應分析中發(fā)現(xiàn)，不同知識付費領域下用戶知識付費意愿的影響因素條件組態(tài)存在差異。不同付費模式下，價格導致的感知風險的差異性進一步增加了線索之間組合配置的復雜性。消費者感知風險越高，信息搜尋行為越多[37]。因此，相比于會員免費知識產(chǎn)品，本研究預期消費者對付費知識產(chǎn)品的高涉入度會進一步提升其感知風險，使得觸發(fā)其購后滿意度的線索組合更復雜。綜上所述，我們提出假設：

H4：不同付費模式下，引起知識付費用戶滿意度的信息線索組合存在差異。

4 研究設計

4.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取中國最大的社會化問答社區(qū)“知乎”中的Live模塊作為數(shù)據(jù)來源。該模塊于2016年推出，旨在為用戶提供語音直播和問答服務。之后，該平臺于2017年12月22日推出會員免費計劃，為訂閱用戶提供更多高質量內(nèi)容，吸引了大量知識付費用戶。2021年5月15日至6月15日期間，筆者運用python爬蟲技術共獲取知乎Live中自推出會員免費計劃以來全部的付費Live和會員免費Live信息，并收集每場Live演講者的相關信息。經(jīng)過數(shù)據(jù)預處理，刪除會員免費模式下由于重復發(fā)布而包含以往付費用戶評論得分的Live以及不同領域下重復的Live，最終得到2,630條Live信息，包括775條付費Live和1,855條會員免費Live。

4.2 變量定義與測量

因變量為滿意度，通過每條Live的總體評分來衡量。評分等級為1到10，評分等級越高表明消費者滿意度越高。自變量包括低范圍線索和高范圍線索：簡介長度指Live簡介的文本長度；持續(xù)時間指Live播放的總持續(xù)時間；價格指消費者進入該場Live所需的費用；免費回答數(shù)量指知識提供者在社會化問答社區(qū)免費回答問題的數(shù)量；評論數(shù)量指每場Live獲得的評論總量；聲譽是由知識提供者在社會化問答社區(qū)收到的贊同、喜歡和收藏數(shù)來表征。借鑒Fang等[23]的研究，本文采用這三個指標標準化后的平均值來衡量知識提供者的聲譽。調(diào)節(jié)變量為Live的付費模式。知乎Live共包含兩種模式，即會員免費和付費模式。依據(jù)Live的付費模式分類，構建虛擬變量，若Live為付費模式則取值為1，否則為0。

控制變量包含知識提供者是否進行了身份認證、Live的標題長度、Live直播過程中補充的回答數(shù)以及文件數(shù)。Live直播過程中補充的回答數(shù)及文件數(shù)只有會員用戶或購買后才能查看，因而不能作為購前線索，但其對知識付費用戶的消費體驗產(chǎn)生影響，因此作為控制變量。此外，考慮到Live類別以及Live發(fā)布時間可能影響結果變量，我們依據(jù)Live類別（包含財商、成長、科學、通關等11種類型）構建類別虛擬變量，依據(jù)Live發(fā)布日期的年月份構建時間虛擬變量。主要變量和控制變量的測量說明如表1所示。

表1 變量測量說明Table 1 Description of Variable Measurement

5 實證結果及分析

5.1 回歸分析結果

5.1.1 描述性統(tǒng)計分析

表2為變量的描述性統(tǒng)計及相關性分析結果，矩陣中相關系數(shù)的絕對值都小于0.6，并且所有變量的VIF值都遠低于公認的閾值5，表明不存在多重共線性問題[5]。

表2 描述性統(tǒng)計及相關性分析結果Table 2 Results of Descriptive Statistics and Correlation Analysis

5.1.2 模型結果

表3呈現(xiàn)了使用最小二乘法的模型估計結果。模型1為僅含控制變量的結果，結果顯示，知識提供者身份認證、Live標題長度、補充回答和補充文件數(shù)量均顯著正向影響知識付費用戶滿意度，其R2為0.21。加入自變量后，模型2的R2增加到0.32，表明自變量對知識付費用戶滿意度有直接影響。

表3 模型估計結果Table 3 Model Estimation Results

模型2的結果顯示，低范圍線索中，簡介長度和持續(xù)時間的系數(shù)為正，價格的系數(shù)為負，均影響顯著，而免費回答數(shù)量的影響不顯著，假設1得到部分驗證。高范圍線索中，評論數(shù)量和聲譽的系數(shù)均為正，且影響顯著，假設2得到驗證。

模型3為加入付費模式與信息線索交互項的回歸結果。結果顯示，與會員免費模式相比，付費模式下簡介長度、持續(xù)時間、免費回答數(shù)量、評論數(shù)量和聲譽對用戶滿意度影響作用更強，而價格在兩種付費模式下對用戶滿意度的影響不存在差異。因此，假設3得到驗證。

5.2 fsQCA分析結果

5.2.1 變量的選取及校準

本文選取簡介長度、價格、持續(xù)時間、免費回答數(shù)量、評論數(shù)量和聲譽作為前因條件研究不同付費模式下影響消費者購后滿意度的組態(tài)路徑。在分析前，首先參考Ragin[38]提出的5%、95%和交叉點50%的標準對樣本數(shù)據(jù)進行校準。在此過程中，為了避免由于案例難以歸類而不被分析的情況，本文參照Fiss[39]的做法對出現(xiàn)模糊隸屬分數(shù)0.5的集合在其小于1的隸屬分數(shù)上增加0.001。

5.2.2 必要性分析

數(shù)據(jù)校準后進行必要性條件測試。必要條件是指結果變量存在時必然存在的條件變量。一般認為，單個條件必要性超過0.9，則構成必要條件[40]。結果顯示，所有條件變量的必要性均低于0.9，表明不存在必要條件，因而需要將所有前因變量組合進行充分性分析。

5.2.3 真值表構建

在校準后的模糊集數(shù)據(jù)表基礎上生成真值表。當樣本數(shù)超過150時，應設置大于1的頻率閾值，并確保至少80%的案例留存率[41]。因此，本研究將會員免費模式下的案例頻率閾值設置為12，保留了95%的案例[40]，并根據(jù)Fiss[39]的建議，將原始一致性閾值設置為0.8。考慮到會員免費數(shù)據(jù)在一致性值上存在自然斷裂（即將一致性值按從高到低進行排序后，兩個連續(xù)數(shù)值間存在較大差值）[42-43]，將PRI一致性截斷值設置為0.8。其次，按照上述規(guī)則，將付費模式下的案例頻率設置為3，原始一致性設置為0.8，PRI一致性門檻值設定為0.75[43]。

5.2.4 定性比較分析結果

表4呈現(xiàn)了兩種模式下用于解釋消費者高滿意度的驅動路徑。會員免費模式下存在三條驅動路徑，模型的總體一致性結果為0.910，各前因條件的一致性均超過0.9，總體覆蓋率為0.390；付費模式下存在四條驅動路徑，模型的總體一致性結果為0.938，各前因條件的一致性均超過0.9，總體覆蓋率為0.413，兩種付費模式均滿足了覆蓋率和一致性要求，具有理想的解釋效果。具體組態(tài)模式如下：

表4 不同付費模式下滿意度條件組態(tài)Table 4 Configurationof Satisfaction Conditions Under Different Payment Modes

會員免費模式下，存在兩種類型三條驅動路徑觸發(fā)用戶高滿意度，即價格不敏感型和高價格偏好型。價格不敏感型包含模式S1和S2，該組態(tài)表明，存在一類對價格不敏感的用戶群體，當產(chǎn)品簡介比較短或免費回答數(shù)量較低時，滿足產(chǎn)品持續(xù)時間長、評論數(shù)量多以及聲譽高三個條件能夠觸發(fā)其高滿意度。高價格偏好型（S3）組態(tài)表明，該類消費者不看重產(chǎn)品簡介或免費回答數(shù)量，當產(chǎn)品價格較高時，滿足持續(xù)時間長、評論數(shù)量多以及聲譽高的條件將觸發(fā)其高滿意度。

付費模式下，存在三種類型四條驅動路徑觸發(fā)消費者高滿意度，即價格不敏感型、低價格偏好型和高價格偏好型。價格不敏感型（W1）組態(tài)表明，存在一類消費者對價格不敏感，當產(chǎn)品持續(xù)時間長、評論數(shù)量多、聲譽高同時免費回答數(shù)量較多時能觸發(fā)其高滿意度。低價格偏好型包含模式W2和W3，該組態(tài)表明當產(chǎn)品價格低時，滿足簡介詳細、持續(xù)時間長、評論數(shù)量多、聲譽高且免費回答數(shù)量較多時即可觸發(fā)其高滿意度。高價格偏好型（W4）組態(tài)表明當產(chǎn)品價格較高時，消費者對低范圍線索更為重視，只要提供高質量的低范圍線索，同時輔以高數(shù)量的評論即可觸發(fā)其高滿意度。

通過對比可知，相比于會員免費模式，付費模式下由于涉入度和感知風險的增強，無論是何種價格偏好類型的消費者對線索的關注都更為復雜。同時，消費者在付費模式下對產(chǎn)品價格的感知更復雜，導致該模式下存在更多引致消費者高滿意度的組態(tài)路徑。因此，假設4得到了驗證。此外，對比回歸分析與fsQCA結果，兩種方法均顯示低范圍線索和高范圍線索對用戶滿意度都具有重要的影響作用。不同之處在于回歸分析結果表明價格對消費者滿意度存在負向影響，而fsQCA結果顯示兩種付費模式下均存在價格不敏感型和高價格偏好消費群體。造成這種差異的原因在于回歸分析得到的是單個變量的平均凈效應，但并不是數(shù)據(jù)集中的所有案例都支持這一正向或負向的凈效應；而fsQCA方法考慮變量間的因果組合關系，能夠觀察到不同條件組合下變量的影響差異[44]。這進一步證實了兩種方法的互補性。

6 研究結論與啟示

6.1 研究結論

本文基于線索診斷理論和認知失調(diào)理論，利用回歸分析檢驗知識付費用戶滿意度形成的理論模型，并通過fsQCA方法剖析不同付費模式下的線索組合效應，綜合得出如下結論：第一，產(chǎn)品簡介長度、持續(xù)時間、評論數(shù)量及提供者聲譽均顯著正向影響消費者滿意度，價格對滿意度的影響作用則是負向的。免費回答數(shù)量對消費者滿意度的影響不顯著，可能的解釋是，消費者在付費前能夠依據(jù)知識提供者的免費回答質量對其能力進行評估，但免費回答數(shù)量多不一定質量高。第二，相比于會員免費模式，付費模式下產(chǎn)品簡介長度、持續(xù)時間、知識提供者免費回答數(shù)量、產(chǎn)品評論數(shù)量和知識提供者聲譽對消費者滿意度的影響作用更強，而價格的作用在兩種付費模式下不存在顯著差異。可能的原因是價格同時作為質量信號和成本信號影響消費者的質量感知，即使會員免費模式下會員用戶無需為知識產(chǎn)品付費，但價格同樣作為質量信號吸引消費者的關注。第三，不同付費模式下，影響消費者滿意度的線索組合存在差異。會員免費模式下，消費者滿意度主要受產(chǎn)品持續(xù)時間、評論數(shù)量及知識提供者聲譽的影響；而付費模式下，引發(fā)消費者高滿意度的線索組合路徑更多，對低范圍和高范圍線索的依賴更強。

6.2 理論意義

本文主要的理論貢獻可總結為三方面。第一，通過確定知識付費產(chǎn)品和提供者相關的信息線索作為用戶滿意度的重要預測因素，擴展了現(xiàn)有在線知識付費相關研究。目前關于在線知識付費的研究主要集中于探討如何吸引消費者購買和提高知識付費產(chǎn)品的銷量[25,45]，對于消費者滿意度的探究相對較少。本文利用線索診斷理論和認知失調(diào)理論為理解信息線索對消費者在線知識購后滿意度的影響提供了新的理論視角。第二，挖掘了不同付費模式下信息線索對用戶滿意度的作用差異。以往鮮有文獻從付費模式出發(fā)探討消費者在線知識付費行為，本文基于新的研究視角揭示了信息線索在不同付費模式下對用戶滿意度的作用差異，豐富了在線知識付費相關研究。第三，揭示了不同付費模式下信息線索對用戶滿意度影響的組合差異。

6.3 實踐啟示

本文的研究結論為提升消費者在線知識購后滿意度提供了實踐指南。首先，知識提供者可以為Live提供更詳細生動的產(chǎn)品簡介，增加知識講解時間以及設置合理的價格，同時在知乎免費共享社區(qū)提供更多高質量的免費知識解答、免費課程及文章以獲得更高的聲譽。知識付費平臺可以實施金錢獎勵、虛擬徽章等激勵措施鼓勵消費者撰寫評論，提供各種反饋功能（評分、評論、投票和禮物等）以及建立完善的聲譽機制（完善資信評級制度以及建立激勵和懲罰機制等）。

其次，針對不同付費模式下的知識產(chǎn)品提供差異化的信息線索。為了降低信息搜索和獲取成本，在線平臺往往使用標準化設計呈現(xiàn)產(chǎn)品/服務信息。我們的研究結果建議，平臺可以通過突出更重要的屬性來吸引消費者，針對不同的付費模式定制產(chǎn)品信息呈現(xiàn)方式。相比于會員免費模式，知識提供者應更加重視付費模式下知識產(chǎn)品及自身能力相關信息線索的呈現(xiàn)。知識提供者可以根據(jù)所提供知識付費產(chǎn)品的付費模式來確定合理的線索組合形式以提高線索的有效性。平臺可以利用大數(shù)據(jù)分析消費者購買知識付費產(chǎn)品的價格區(qū)間來判斷消費者的價格偏好進而為知識提供者提供更合理的方案。

6.4 局限性與未來研究方向

本研究仍然存在一些不足之處，需在未來進一步探討。首先，僅對知乎Live平臺的數(shù)據(jù)進行分析，該研究結論在其他平臺上的適用性還有待檢驗。在未來的研究中，我們將嘗試從不同的知識付費平臺獲取數(shù)據(jù)，以提高研究模型的適用性。其次，除本文所提出的關于知識付費產(chǎn)品及知識提供者相關的信息線索外，知識付費用戶滿意度的形成可能還存在其他影響因素，未來研究可以從社會環(huán)境、平臺技術及知識自身屬性視角切入，剖析更多影響知識付費用戶滿意度的因素。最后，本文使用的是截面數(shù)據(jù)，而產(chǎn)品評論數(shù)量、知識提供者聲譽對用戶的質量感知是一個動態(tài)過程，使用面板數(shù)據(jù)能夠更好地理解自變量對滿意度的影響過程，這也將成為我們未來的研究方向。

作者貢獻說明

李婷婷：提出研究思路，數(shù)據(jù)采集與分析，論文初稿撰寫；

周莎莎：論文框架構思，論文修改與定稿；

陳遠高,楊水清：論文理論和方法指導。

支撐數(shù)據(jù)

支撐數(shù)據(jù)由作者自存儲，E-mail：ting882255@163.com。

1.李婷婷.知乎Live 數(shù)據(jù).xlsx. 知乎Live 層面數(shù)據(jù).

2.李婷婷.知乎Live 模糊集定性分析數(shù)據(jù).csv. 模糊集定性比較分析數(shù)據(jù).