互聯網社交借貸用戶接受行為影響因素探究

[摘要]各種各樣的互聯網金融產品在利用互聯網、“互聯網+”發展優勢的環境下，整個市場不斷擴大。互聯網金融利用互聯網的優勢以及金融的投融資需求實現了資金融通的進一步擴大。從目前我國互聯網金融的發展現狀來看，一方面，體現出了我國經濟環境的良好態勢；另一方面，顯示出我國政策環境的開放與包容。但是在我國的中西部地區其互聯網借貸卻明顯與我國的東部地區存在差別。文章通過分析互聯網社交借貸用戶接受行為的相關影響因素的基礎上為促進我國更加完善的金融體系提供一定的參考。

[關鍵詞]互聯網；社交借貸；用戶接受行為；影響因素

[DOI]1013939/jcnkizgsc201723056

1互聯網社交借貸用戶接受行為的影響因素分析

結合互聯網社交借貸產品的特點，并通過不同調試，結合他人設計的問卷調查表形成最終問卷，調查問卷主要內容為被調查對象的個人信息情況，包括年齡、性別、受教育程度、常駐地區、借貸金額、借貸期限、是否有向朋友借貸的經歷、是否使用過或嘗試過使用互聯網社交借貸產品。本次研究共發放問卷150份，有效回收148份。本次數據來源主要是針對現在或獎勵有借貸需要并且有一定人脈資源的人群，或者是有一定資金實力的社會人士以及大學生群體。本次研究采用了問卷調查法和實地調查法、互聯網調查法進行數據收集，為了順利完成整個調查告知被調查者會有精美小禮品贈送。應用 SPSS 200軟件分析，計量數據采用均數±標準差（X±S）表示，組間比較采用t 檢驗；計數資料采用百分比表示，數據對比采取X2校驗，運用方差分析、t檢驗、相關分析和分層回歸分析等方法，P>005，差異無統計學意義，P<005，差異具有統計學意義。具體見下表。

互聯網社交借貸用戶接受行為相關因素的多元線性回歸分析。以互聯網社交借貸用戶接受行為為因變量Y，各個影響因素作為自變量X，進行多元回歸分析，年齡、常駐地區、是否有向朋友借貸的經歷、是否使用過或嘗試過使用互聯網社交借貸產品、借貸金額、借貸期限的標準化回歸系數Beta分別為0524、0403、0402、0321、0103、0101，t值分別為-6203、-8395、-5202、-3296、-2034、-2104，P值分別為0000、0000、0001、0002、0011、0008。通過分析發現常駐地區、年齡、是否有向朋友借貸的經歷、是否使用過或嘗試過使用互聯網社交借貸產品、借貸金額、借貸期限是接受行為的影響因素。

2減少互聯網社交借貸用戶接受行為影響的措施分析

21重視用戶體驗

為了減少互聯網社交借貸用戶接受行為受到影響，運營者需要重視用戶體驗，定期收集用戶在使用產品的過程中的感受與建議，積極做到以客戶需求為導向[1]，不斷完善與更新產品。為了能夠為用戶提供效用明顯的產品與服務，運營者需要不斷地升級產品功能實現產品功能的多樣化，并不斷優化界面、簡化程序提升用戶體驗感。通過這種方式讓用戶能夠有一個更好的體驗，特別是簡化程序方面，讓用戶在使用的過程中能夠有一個更加簡捷、快速的體驗，強化消費者對互聯網社交的利用性。

22加強風險控制

遇到的感知風險是影響到互聯網社交借貸用戶接受行為的關鍵因素之一，用戶在接受產品的過程中非常容易存在財產方面的風險以及功能風險。面對這種情況運營者需要積極投入一定的人力、資金加強風險控制。另外，運營者還需要加強風險控制，確保用戶的交易安全和隱私安全，防止有黑客惡意盜取用戶資料[4]，也需要加強內部監控，將用戶的風險控制在最低范圍內。運營者最重要的一部分就是最好建立完善的消費者個人信息保護機制，給予消費者一定的安感，建立信息安全保密系統，防止黑客惡意攻擊。另外運營者也需要加強對公司內部相關工作人員的培訓與監督，一定要防止公司內部人員將公司用戶私人信息泄露，保護用戶因素與財產安全。

23加強媒體公關

由于用戶比較容易受到周邊朋友以及身邊環境的影響從而考慮選擇使用或不使用互聯網社交借貸產品，因此運營者還需要加強媒體公關，在市場中樹立良好的公司形象。這一點提示運營者需要加強對媒體方面的公關能力，雖然互聯網社交借貸產品以各種方式進入人們的視野，但是由于社會中存在各種不同的關于互聯網社交借貸的負面新聞，例如一篇關于《惡毒討債短信逼死內向青年？》的報道中，來廈打工青年小俊（化名）通過網貸平臺借款后不堪惡毒催債短信騷擾自殺的消息，事件有了最新進展。導報記者獲悉，騷擾短信為出借人發送，而非借貸寶平臺所為，目前平臺已凍結出借人賬號，并保留相關證據。據悉，因債權人或社會人士容易冒用借貸寶名義進行催收，使公眾產生誤解，出現類似糾紛，所以借貸寶平臺已在早前取消了委托外部催收服務，僅保留歷史債務的催收。借貸寶是國內移動借貸平臺，為純信息中介性質。借貸寶為借貸雙方提供便利的線上記賬服務，與不規范的民間借貸相比，借貸寶提供了規范化的電子合同、人臉識別、貸后管理等服務。在平臺上，借款人可自行設置借款利率，但年化利率最高不得超過24%。互聯網社交借貸的出現，將經濟、社交、金融結合在一起，其本身就是一種非常新型的金融模式，根據這種金融模式需要找到最合適的用戶群，抓住潛在客戶群積極拓展。

3結論

通過對互聯網社交借貸用戶接受行為的影響因素進行分析，分析發現常駐地區、年齡、是否有向朋友借貸的經歷、是否使用過或嘗試過使用互聯網社交借貸產品、借貸金額、借貸期限是接受行為的影響因素。互聯網社交借貸的出現打破了地區的限制，但是仍然受到很多因素的影響。本文希望通過此次研究能夠為互聯網社交借貸行業的發展提供一定的參考并更好地促進該行業的發展。

參考文獻：

[1]苗欣，武邦濤移動設備在旅游移動信息服務中的用戶接受行為實證研究[J].上海管理科學，2011（3）：68-72

[2]李靜，王昕昀，張浩O2O模式下影響用戶接受度的因素研究分析[J].中國市場，2016 （44）

[作者簡介]張哲誠（1996—），男，漢族，湖南長沙人，武漢理工大學，金融學專業。endprint