摘要：本文以Keep軟件為例，先是通過基本描述性統(tǒng)計(jì)分析對Keep軟件的使用人群以及不同人群的各種使用情況進(jìn)行研究，以實(shí)現(xiàn)對Keep軟件功能的分析；然后運(yùn)用分類數(shù)據(jù)主成分分析方法挖掘出潛在客戶。最終得出以下結(jié)論：第一，Keep軟件具有很大的使用人群，但人們使用頻率普遍較低且使用的功能較基礎(chǔ)；第二，年齡對是否使用Keep軟件有顯著影響，用戶整體基本呈現(xiàn)年輕化；第三，不同年齡段使用軟件的原因各不相同，可以此為依據(jù)挖掘潛在客戶。最后，針對分析結(jié)論提出對應(yīng)建議。

關(guān)鍵詞：全民健身 Keep軟件 描述統(tǒng)計(jì) 分類數(shù)據(jù)主成分分析

中圖分類號：G812 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-8902-（2024）-18-094-3-ZQ

引言

隨著全民健身時代的到來，體育產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，而數(shù)字化技術(shù)的成熟更是讓各類體育健身APP迅速興起。疫情防控期間，“居家健身”一詞更是位居全民健身網(wǎng)絡(luò)熱度榜首，在這樣的形勢下，體育健身APP更加符合人們的需求。鑒于此，本次調(diào)查以Keep軟件為例，研究其目前的用戶使用情況，統(tǒng)計(jì)分析用戶特征行為，進(jìn)行系統(tǒng)的滿意度評價(jià)，挖掘最有價(jià)值的潛在用戶，進(jìn)而提出提升用戶體驗(yàn)感和滿意度的建議，從而促進(jìn)Keep軟件良好健康地發(fā)展，進(jìn)而為運(yùn)動類APP的發(fā)展提供一些可行的建議。

1、研究對象與方法

1.1、研究對象與調(diào)查方法

本次研究以四川省為例，對Keep軟件使用情況進(jìn)行調(diào)查。為使結(jié)果更有代表性，采用分層抽樣方法，以四川省為抽樣總體，選取近兩年GDP最高的3個城市：成都，綿陽，宜賓作為抽樣單元，最終得到有效問卷為1358份，有效問卷回收率為86%，達(dá)到預(yù)期效果。

1.2、研究方法

為全面獲取大眾對運(yùn)動類APP，特別是Keep軟件的使用偏好及主要影響因素，本文先是通過基本描述性統(tǒng)計(jì)分析對Keep軟件的使用人群以及不同人群的各種使用情況進(jìn)行研究，展開了對Keep軟件功能的分析；然后運(yùn)用分類數(shù)據(jù)主成分分析法挖掘出潛在客戶。

2、建模研究過程

（1）調(diào)查問卷的設(shè)計(jì)。

針對本次問卷調(diào)查的目的，設(shè)計(jì)問卷主要分為四個方面，第一方面是調(diào)查者基本信息，包括被調(diào)查者性別、年齡、月收入等，便于對樣本進(jìn)行分類分析；第二方面是對于Keep軟件用戶的使用情況調(diào)查，與第一部分中的基本信息相結(jié)合對用戶的特征和使用情況進(jìn)行分析；第三方面是用戶對于Keep軟件使用情況的滿意度調(diào)查；第四方面是針對未使用Keep軟件者的調(diào)查，可對潛在用戶進(jìn)行挖掘。

（2）調(diào)查問卷信效度分析。

①信度分析

問卷的26個量表題按內(nèi)容性質(zhì)分成六組，分別考察用戶對于投資報(bào)酬、服務(wù)優(yōu)越性、視覺美感、趣味性、滿意度以及行為意向方面的情況。我們采用Cronbach’s α系數(shù)對調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行信度檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果為投資服務(wù)、服務(wù)優(yōu)越性、視覺美感、趣味性、滿意度、行為意向的Cronbach’s α系數(shù)分別為0.917、0.676、0.580、0.549、0.620、0.622和0.729。都達(dá)到了可信及以上水平，從而量表內(nèi)在一致性高。

②效度分析

效度分析分為內(nèi)容效度和結(jié)構(gòu)效度。為判斷各項(xiàng)目的代表性，我們用各項(xiàng)目分?jǐn)?shù)與總和分?jǐn)?shù)的相關(guān)系數(shù)做量表題的內(nèi)容效度分析。用因子分析進(jìn)行結(jié)構(gòu)效度分析，結(jié)果如下：

內(nèi)容效度檢驗(yàn)：由分項(xiàng)得分與總分?jǐn)?shù)的相關(guān)系數(shù)得到投資服務(wù)、服務(wù)優(yōu)越性、視覺美感、趣味性、滿意度、行為意向的相關(guān)系數(shù)分別為0.84、0.855、0.841、0.858、0.873和0.836，p值均接近0，表示各樣本單個題目的評分與該題總分是具有強(qiáng)正相關(guān)，說明了量表測量的內(nèi)容具有適當(dāng)性和相符性。

結(jié)構(gòu)效度檢驗(yàn)：由巴特利特球形度檢驗(yàn)得到：檢驗(yàn)結(jié)果KMO=0.937，Bartlett球形度檢驗(yàn)p值小于0.05，統(tǒng)計(jì)上顯著。說明數(shù)據(jù)可以進(jìn)行因子分析。

③游程檢驗(yàn)

通過游程檢驗(yàn)，我們以被調(diào)查者性別為變量來檢驗(yàn)問卷數(shù)據(jù)是否是隨機(jī)的。

檢驗(yàn)結(jié)果p值為0.927，不拒絕原假設(shè)，所以可以認(rèn)為問卷數(shù)據(jù)是隨機(jī)的，得出的結(jié)果能夠推廣，具有說服力。

3、基本描述統(tǒng)計(jì)

3.1、Keep使用人群性別及年齡分析

通過基本描述統(tǒng)計(jì)分析，在被調(diào)查的Keep使用人群中，男性占比36.8%，女性占比63.2%，年齡分布人數(shù)最多的為18-25歲，占比34.8%，其次為26-30歲，占比為30.9%，再次之為31-35歲，占比22.7%，而在被調(diào)查的所有人群中，男性占比38.18%，女生占比61.82%，兩者占比基本相符。由此可以發(fā)現(xiàn)，Keep女性使用者占比男性使用者多兩成，在性別上對于使用Keep存在較大的差異。

3.2、Keep使用情況分析

在我們調(diào)查的人群中，有62.67%的人在使用Keep軟件，只有37.33%的人沒有使用Keep，說明Keep軟件有龐大的用戶群。

3.3、進(jìn)一步描述統(tǒng)計(jì)分析

進(jìn)一步對不使用Keep軟件的原因、使用頻率和使用時長、對軟件的行為意向、對軟件各個模塊滿意度、不同年齡段鍛煉時長及不同性別使用需求進(jìn)行基本描述統(tǒng)計(jì)分析，得到如下結(jié)果：

（1）不使用Keep軟件的原因。

被調(diào)查者中有28.92%的人認(rèn)為自己有較好的運(yùn)動基礎(chǔ)，17.21%的被調(diào)查者表示已在使用其他運(yùn)動軟件，22.03%的被調(diào)查者表示自己沒有時間或者不愿意運(yùn)動，6.02%被調(diào)查者表示操作復(fù)雜，8.43%的被調(diào)查者表示沒有聽說過。

（2）使用頻率和時長。

Keep用戶使用頻率每周兩三次及以下比例為78.8%，基本每天都用的比例只有8.6%，說明現(xiàn)在人們運(yùn)動使用Keep的頻率并不高，市場還存在發(fā)展?jié)摿?。進(jìn)一步可知，累計(jì)使用Keep軟件時長占比最高的是一年到一年半，其次是半年到一年，使用時長從半年以內(nèi)到一年半的時間段占比在急速上升，說明人們接受Keep軟件的時間不長但是在很快接受。

（3）行為意向。

超過30%的用戶愿意在社交平臺上主動分享該款A(yù)PP上的使用感受和運(yùn)動記錄，接近50%的用戶比較愿意在該APP上分享，接近40%的用戶非常有意向向他人介紹或推薦該款A(yù)PP，有推薦意向的用戶占總體用戶的80%，在消費(fèi)行為方面接近30%的用戶非常愿意在該APP上購買會員付費(fèi)課程和商品，接近10%的用戶不是很愿意購買會員或者付費(fèi)課程，對收費(fèi)這一模塊不太滿意。多次消費(fèi)方面，超過70%的用戶表示愿意再次購買APP中的會員或者付費(fèi)課程，有5%左右的用戶表示不愿意再次購買，愿意多次參加該APP活動的用戶達(dá)到了80%。

（4）各個模塊的滿意度。

有80%及以上的用戶對APP所提供的信息和服務(wù)感到比較滿意。在使用過程和體驗(yàn)方面感到滿意的用戶數(shù)量接近80%。與其他的運(yùn)動APP相對比，80%左右的用戶認(rèn)為相較于其他運(yùn)動APP來說，對Keep更加滿意，這說明Keep在同行業(yè)的競爭中還是有一定的優(yōu)勢。用戶對軟件更新方面的滿意度最高。

（5）不同年齡段鍛煉時長的情況圖。

通過分析發(fā)現(xiàn)，鍛煉時長10min以下及1h時以上的人數(shù)在各個年齡階段基本都是最少的，說明APP對延長用戶鍛煉時長有一定幫助。18歲以下的用戶人數(shù)較少，18-25歲這個年齡階段鍛煉時長在10-30min的居多，26-30歲年齡段運(yùn)動時長在30-60min的最多，剩下的31-35歲，36-40歲和40歲以上的年齡階段的用戶鍛煉時長在10-30min和30-60min的居多。通過卡方檢驗(yàn)可以得到運(yùn)動時長和不同年齡段有顯著影響。

（6）不同性別對使用Keep的主要需求。

男性使用Keep的主要需求是記錄運(yùn)動數(shù)據(jù)，其次是可以提供科學(xué)健身指導(dǎo)與服務(wù)及放松減壓，少部分人是用于其他方面。女性使用Keep軟件的需求最主要是記錄運(yùn)動數(shù)據(jù)和減脂塑形健身，其次是提供科學(xué)健身指導(dǎo)與服務(wù)、監(jiān)督和督促訓(xùn)練，還有放松減壓。少部分人的需求主要是學(xué)習(xí)運(yùn)動營養(yǎng)與健康飲食知識和結(jié)交運(yùn)動好友。男性和女性選擇用APP來記錄運(yùn)動數(shù)據(jù)的需求人數(shù)均為最多。

4、軟件潛在客戶挖掘

4.1、模型的基本原理

（1）數(shù)據(jù)處理。

針對問卷中沒有使用過Keep軟件的群體，發(fā)現(xiàn)有一部分人只是因?yàn)槟承┰蚨鴮?dǎo)致沒有使用過Keep軟件。為了挖掘這部分潛在用戶，本文利用最優(yōu)尺度分析分類數(shù)據(jù)主成分分析方法來分析影響不同類型潛在用戶的不同因素。

問卷的最后一個問題，設(shè)置為“您不使用Keep軟件的原因？”其中有以下6個因素：沒有聽說過該軟件；已在使用其他運(yùn)動類軟件；不需要，自己有較高的運(yùn)動基礎(chǔ)；不需要，平常不運(yùn)動也不健身；操作復(fù)雜；沒有時間。由于是多選項(xiàng)問題，所以采用二分法編碼，將每個原因設(shè)置為一個變量，取值為1表示選中選項(xiàng)，0表示未選擇此選項(xiàng)。

（2）分類數(shù)據(jù)的主成分分析。

分類數(shù)據(jù)主成分分析法基本原理如下：

設(shè)共有n條記錄，m個變量，j代表其中的第j個變量的K個變量組（此處即表示有K個多選題），準(zhǔn)備提取的典型相關(guān)系數(shù)共有p個。X表示需要尋找的變量最優(yōu)化轉(zhuǎn)換評分，Y表示一組分類變量的量化評分組合，對于多選題變量即為原始的0或1評分。對于每一個具體的問題，構(gòu)造如下函數(shù)：

其中G為變量j的指示矩陣，W為診斷矩陣。所謂最優(yōu)化轉(zhuǎn)化的目的就是在條件的限制下（其中

I則為p階單位陣），使得以上函數(shù)的取值達(dá)到最小。

4.2、模型結(jié)果分析

我們引入年齡特征變量，進(jìn)行潛在用戶年齡特征分析把6個不使用Keep軟件的原因變量與人群年齡特征變量放入二維空間，得到成分負(fù)荷圖，如圖1。

圖1 不使用原因與年齡特征的成分負(fù)荷圖

在該模型中，我們提取了兩個主成分，代表了兩個維度的信息。其中第一維度解釋了總體33.429%的信息，第二維度解釋了總體20.262%的信息，總計(jì)解釋了總體53.691%的信息。模型的Cronbach’s α為0.777，表明模型的信息提取效果比較理想，結(jié)果如表1所示。

18-25歲的人群主要是因?yàn)樗麄冋J(rèn)為自己不需要、平常不運(yùn)動也不健身和沒有時間，操作復(fù)雜而沒有使用Keep軟件；26-30歲的人群主要是因?yàn)樗麄冋J(rèn)為自己有較高的運(yùn)動基礎(chǔ)和已經(jīng)在使用其他的運(yùn)動軟件而不使用Keep軟件；而36-40歲的人群主要是因?yàn)闆]有聽說過該軟件而不使用Keep軟件；而18歲以下的人群，31-35歲和40歲以上的人群，其不使用Keep軟件的主要因素?zé)o法體現(xiàn)，這可能是由樣本量較小或者其他因素導(dǎo)致的。

5、結(jié)論與建議

5.1、結(jié)論

通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在我們調(diào)查的人群中，有62.67%的人使用過Keep，但是人們對Keep的使用頻率并不高，累積使用時長也很短，長期使用者很少。而在需求上來看，用戶主要是借助Keep來記錄自己的運(yùn)動，一部分人是為了尋求健身指導(dǎo)，使用的都是基礎(chǔ)功能。在對行為意向的研究時，通過研究發(fā)現(xiàn)，有很多用戶愿意把Keep推薦給別人，并對該APP開展的各項(xiàng)活動都感到滿意。在對Keep用戶的年齡調(diào)查中我們發(fā)現(xiàn)，18-35歲占比高達(dá)88.4%，用戶整體基本呈現(xiàn)年輕化。使用頻率上，每周使用2-3次及以下占67.8%，每次使用時間在10-60min的占93.7%。

5.2、建議

由于Keep軟件用戶偏年輕化，可以采取措施吸引中年人。所以Keep軟件需拓展出適用于中年人需求的健身內(nèi)容，同時建議推出簡潔模式或者對話服務(wù)模式等類似的功能模塊，并且加大宣傳對中年人的健身知識，這些都能大大提升中年人使用APP的概率。另一方面，由使用APP的人群范圍很廣，需要進(jìn)一步提升課程專業(yè)性，也要創(chuàng)新，不斷推出有個性和更有實(shí)用性的課程。也可以在視頻開始前添加語音的特別提醒，提前向用戶講解運(yùn)動時該項(xiàng)課程的注意事項(xiàng)，讓用戶感知到APP設(shè)計(jì)的人性化。

參考文獻(xiàn)：

[1]簡明，金勇進(jìn)，蔣妍，等.市場調(diào)查方法與技術(shù)[M].北京：中國人民大學(xué)出版社，2018.

[2]胡秋鋒.游程檢驗(yàn)與K-S檢驗(yàn)在基因選擇中的應(yīng)用研究[D].陜西師范大學(xué)，2015.

[3]張文彤，竺麗明，鮑培芬，等.分類數(shù)據(jù)主成分分析法在多選題分析中的應(yīng)用[J].中國公共衛(wèi)生，2004（01）.