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移動應用軟件用戶忠誠度影響的研究

2019-01-23 09:52:06薛艷
微型電腦應用 2019年1期
關鍵詞:用戶影響研究

薛艷

(西安職業技術學院 電子信息工程系,西安 710077)

0 引言

隨著手機應用趨于多樣化并開始由傳統功能化產品向生活娛樂化產品轉型,以圖片為載體,以美化圖片和分享圖片為主要訴求的第三方應用程序——圖片分享類APP正逐漸興起。然而,很多這種APP因為功能不全面、用戶粘性差、用戶忠誠度低等原因慢慢衰落。通過對圖片分享類APP的用戶體驗對其用戶忠誠度的影響進行研究,旨在為此類APP的改進提出一些借鑒性的建議。

1 主要研究內容

本文主要通過用戶訪談、問卷調查、構建模型,采用定性與定量相結合的方式研究圖片分享類APP的用戶體驗對用戶忠誠度的影響。

(1)用戶體驗、用戶忠誠度的考量:通過與用戶的深度訪談,并結合相關文獻確定衡量圖片分享APP用戶體驗的維度,包括感官體驗、交互體驗、瀏覽體驗、信任體驗。用戶忠誠度主要從消費者對品牌的深度承諾,會在未來持續性再購或再惠顧其所偏好的產品或服務等方面考量。

(2)研究模型和方法:本文主要選取了相關分析、回歸分析等方法進行定量定性研究。并得出用戶體驗中哪些要素對用戶對圖片分享APP的忠誠度有影響,并且影響程度的大小如何的結論。

(3)提出建議:論述用戶體驗圖片分享 App 中存在的問題,諸如泄露個人隱私、傳播低俗內容等問題。經過思考討論提出主要的解決之道,例如建立用戶認證功能規范其行為。

2 調研流程

2.1 用戶訪談

1) 訪談對象

根據使用時長和用戶體驗狀況將圖片分享類APP的用戶分為3類,分別為初級用戶、中級用戶和高級用戶。

2) 訪談過程

在訪談前,首先明確訪談目的,即了解用戶使用圖片分享類APP的主要行為及注重的用戶體驗要素,進而歸納出影響圖片分享類APP用戶體驗的主要因素。然后根據訪談目的擬定訪談提綱,提綱的設計需從訪談需求出發,按照由易到難,循序漸進的原則展開,措辭應盡可能通俗準確,避免誘導性提問。訪談的內容主要包括以下7各方面:

①您使用過哪些圖片分享類APP?

②您使用圖片分享類APP時哪些功能會經常使用?

③您現在使用使用最多的是哪一款圖片分享APP?為什么主要選擇使用它?通常在什么情況下使用?

④您平時使用圖片分享類APP的頻率是多少?每次使用的時長大概多久?

⑤什么情況會使您考慮更換圖片分享類APP?

⑥您在意圖片分享類APP哪些方面的用戶體驗?您覺得目前您使用過的哪款圖片分享APP的哪些方面的用戶體驗做得最好?

⑦您對提升圖片分享類APP的用戶體驗有什么好的建議?

3) 訪談結果定性分析

對8位用戶進行訪談的記錄中,主要考察使用哪款圖片分享APP,經常使用的功能,使用中所注重的用戶體驗要素,并對這些因素進行歸納,如表1所示。

表1 訪談結果

2.2 問卷設計

本次研究課題共設5個自變量,1個因變量。為了能夠較為準確地得到模型用的數據,我們將使用用李克特五級量表對影響用戶忠誠度的5個自變量以及用戶忠誠度因變量進行測量。問卷中的很不同意、不同意、一般、同意、很同意分別對應五級量表中的1、2、3、4、5,最后再對收集到的問卷進行數據處理,如表2所示。

3 數據分析

3.1 樣本特征分析

對樣本的主要特征進行分析,包括性別分布、職業分布、平均月收入。然后研究樣本反應出的使用行為特征,包括最常使用的APP、日均使用時長、周均使用頻率、日常使用場景。

3.2 信度分析

由于是社會科學類的研究,采用了李克特量表收集數據,所以進行信度檢驗采用的最多的是Cronbach alpha 系數法。經過相關數據軟件的檢測,得出如下結果,如表3所示。

表2 研究指標

表3 圖片分享類APP用戶忠誠度問卷信度統計量表

從表3可知,用戶忠誠度的Cronbach's Alpha值為0.976,大于0.8,說明在研究過程中設計的量表質量很高,各個題項與主題一致性很高,同時證明了搜集到的數據時具有非常高的信度,如表4所示。

表4 圖片分享類APP用戶忠誠度問卷題項的信度分析

如表4所示,測量用戶忠誠度各個題項的校正的項目總相關性都遠遠大于0.5,說明問卷的題目的可靠性非常高,完全符合信度檢驗的標準,如表5、表6所示。

表5 圖片分享類APP用戶體驗要素度量信度統計量表

表6 圖片分享類APP用戶體驗要素度量題項的信度分析

同理,用戶體驗要素度量的Cronbach's Alpha值高達0.996,所以各個題項具有很高的可靠性。

3.3 相關分析

相關分析主要是用來分析變量之間相關性的一種方法,相關系數則是描述這種相關性方向及其程度的一種系數,通常用皮爾遜(Pearson)相關系數r來表示,取值范圍在-1與1之間。若相關系數為正,表示變量之間呈正相關,反之則呈負相關。相關系數的絕對值大小用來表示變量之間相關性的強弱,一般認為,r<0.4為低度相關,0.4<=r<=0.7為中度相關,r>0.7為高度相關,如表7所示。

表7 用戶體驗維度與用戶忠誠度相關分析表

3.4 回歸分析

為研究用戶體驗的各因子對用戶忠誠度是否存在直接影響,采用多元線性回歸法研究自變量和因變量之間的關系。自變量為用戶體驗的各因子,感官體驗、情感體驗、交互體驗、瀏覽體驗、信任體驗,因變量為顧客忠誠度,如表8所示。

表8 表模型摘要

從上述模型摘要看出,建立的線性擬合方程對真實數據的反應程度為35.2%。在營銷類調研中,通常>0.3的調整后R方就可認為該方程對數據的反應程度較好。D-W統計量接近2,所以不存在序列相關、偽回歸,如表9所示。

表9 Annova

根據Annova表中顯示,顯著性水平<0.05,說明所有的自變量對因變量產生顯著影響的概率為0。即至少有一個變量對因變量有顯著影響,如表10所示。

表10 系數

從顯著性水平來看,對“用戶忠誠度”因變量有顯著影響的自變量為“感觀體驗”、和“交互體驗”(<0.05)。從標準化回歸系數來看,除了“信任體驗”外所有因子的標準化系數均>0,說明圖片分享類APP的“感官體驗”、“交互體驗”、“情感體驗”、“瀏覽體驗”對用戶忠誠度都有正相關關系。“交互體驗”的β系數絕對值最大,達到0.318,其次是“感官體驗”,其β系數為0.239,表明這兩個預測變量對用戶忠誠度的解釋力較高。

4 總結

本研究通過定量與定性分析相結合的方法,旨在探討圖片分享類APP用戶體驗對用戶忠誠度的影響,構建了圖片分享APP用戶體驗模型,并采用Likert量表對用戶完成了問卷調查。從上文的數據分析可以看出,圖片分享類APP對用戶忠誠度有顯著影響,圖片分享類APP的感官體驗、情感體驗、交互體驗、瀏覽體驗對應用的用戶忠誠度成正相關關系,這四個因子可以進入用戶忠誠度的回歸方程,其中感官體驗、交互體驗對應用的用戶忠誠度有顯著影響。

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