社會交互對社會化商務用戶體驗的作用機理研究

周濤 石楠

摘要：[目的/意義]社會化商務環境下，由于不確定性和風險的存在，用戶的體驗較差，這將影響其交易意愿。而社會交互作為社會化商務的顯著特征，將有助于緩解信息不對稱，改善用戶體驗。因此，有必要研究社會交互對社會化商務用戶體驗的影響機理。[方法/過程]研究共收集了287份有效問卷，采用SPSS20和LISREL進行數據分析。[結果/結論]研究結果表明，人機交互（包括感知控制、感知個性化）和人人交互（包括專業度、熟悉度）顯著影響流體驗，流體驗對用戶的購買意愿和分享意愿有顯著作用。因此，社會化商務平臺應采取措施促進社會交互，從而改善用戶體驗，促進用戶的社會化商務行為。

關鍵詞：社會化商務;用戶體驗;社會交互

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2019.02.012

〔中圖分類號〕F713.36〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2019）02-0105-06

社會化商務通過Web2.0社交媒體技術來支持用戶的在線交互，以幫助其獲取產品和服務，這將顯著促進交易的進行。眾多企業意識到社會化商務的巨大價值，紛紛開展社會化商務。例如阿里巴巴收購新浪微博、京東與微信的合作都體現了社交與電商的融合。國內社會化商務具體來說包括以下3種類型：1）以美麗說、蘑菇街等為代表的興趣社交電商;2）以愛淘寶、返利等為代表的社交導購電商;3）以知乎、百度貼吧等為代表的社區論壇電商。

類似于傳統電子商務，社會化商務也包括不確定性和風險，包括產品不確定性、賣家不確定性等，這可能影響用戶體驗和交易行為。不同于傳統電子商務，社會化商務的一個顯著特征是社會交互。用戶借助社交網絡進行頻繁交互，建立了較緊密的社會網絡連接，這將有助于緩解信息不對稱風險，從而改善用戶體驗，促進其交易行為。因此，有必要研究社會交互對社會化商務用戶體驗及其行為的作用機理，從而為企業提供決策借鑒和行動指南，他們可據此采取有效措施改善用戶體驗，促進其社會化商務行為。

已有研究基于刺激—組織—響應（SOR）模型[1]、技術接受模型（TAM）[2]、動機模型（MM）[3]等理論研究了社會化商務用戶行為，較少考慮用戶體驗的作用機理。基于此，本文將從社會交互角度考察用戶體驗對其行為的作用。用戶體驗通過流體驗（Flow Experience）來測量，反映了用戶在社區平臺上從事社交活動、商務活動時全身心投入并感受到探索的興奮和樂趣的狀態。社會交互包括人機交互和人人交互兩個方面。人機交互包括感知控制、感知響應、感知個性化[4]，人人交互包括相似度、專業度、熟悉度[5]，這些因素將促進用戶流體驗的形成，進而影響用戶的購買意愿和分享意愿。最近的一項研究發現，約83%的受訪者傾向于與在線朋友分享購物信息，并且67%的受訪者會根據在線朋友的建議做出購買決定[6]。因此，購買和分享是用戶進行社會化商務的兩個重要因素，本文將考察流體驗對這兩個行為因素的作用。

1研究模型與假設

社會交互指的是信息源與接受者之間的雙向交流[7]，社會交互通常發生在在線社區平臺上，Liang T等[8]認為交互是社會化商務的一大特點。Massey B L等[9]將交互分為人人交互和內容交互兩類。郭瑩潔[10]提出人機交互機制是計算機與人之間的任務達成機制。Hoffman D L等[11]認為交互可以分為人機交互和人人交互兩種類型，這一觀點得到了眾多后續學者的采用。本文也將采用Hoffman的觀點，即用戶不僅與社區平臺進行人機交互，也與其它用戶進行人人交互。

1.1人機交互

在社會化商務時代，人們進行交互依賴于終端設備和軟件，例如手機、電腦、筆記本、社交軟件等等，這些設備和軟件成為連接人們溝通、連接人與商品的橋梁。張鳳軍等[12]的研究發現，相對于傳統二維人機交互，三維人機交互能給用戶提供更好體驗，顯示了人機交互對于用戶體驗的重要影響。Lee D等[4]將感知交互分為感知控制、感知響應、感知個性化和非語言信息，Wu G[13]將感知交互分為感知控制、感知響應和感知個性化。本文借鑒Wu的觀點，采用感知控制、感知響應、感知個性化3個變量來研究社會化商務背景下的人機交互。

感知控制反映了用戶自主任意地使用社區平臺和管理自己在平臺上的信息的程度。感知控制體現了用戶感知執行目標行為的容易程度，不僅反映了過去的經驗，而且反映了用戶預期的障礙。環境心理學研究發現，認為自己對環境有更多控制權的個體傾向于更積極地從事行為，突出了控制對于用戶行為的顯著作用。與傳統商務形式不同的是，社會化商務會產生更多的交互，用戶更注重管理自己的個人信息，保障自己的信息隱私不被泄露，感知控制是用戶在使用社會化商務平臺的第一感受，良好的感知控制可以使用戶自由舒暢地使用平臺，提升用戶使用平臺時的安全感，用戶在感到安全的情況下會更積極地參與活動，會投入更多的時間和精力在平臺上進行交易和互動。因此，本文假設：

H1：感知控制顯著影響流體驗的形成。

感知響應反映了社區平臺的響應速度及平臺所提供信息與用戶需求的相關度。即時響應是交互式通信的一個重要方面。當設備立即提供相關響應時，用戶可以享受交互過程。響應的相關性和響應速度是交互性的關鍵方面。在社會化商務背景下，互動成為交易之外最為重要的環節，快速的響應和信息高相關度會促使用戶更加投入該社區平臺，促進流體驗形成。

H2：感知響應顯著影響流體驗的形成。

感知個性化反映了社區平臺根據用戶偏好提供個性化信息和服務。Song J H等[14]等驗證了網站上信息的個性化水平與交互性認知之間的線性關系。個性化服務有利于用戶良好體驗的形成，從而為用戶帶來愉快的使用享受。在社會化商務環境下，用戶每天會產生并且分享大量的信息，這些信息并不一定都是其他用戶所需要的，因而，社區平臺提供的差異化個性化服務，能夠幫助用戶篩選出對其有用的信息，或者針對用戶的偏好推薦合適的信息，使用戶在參與互動過程中獲得愉悅感，從而獲得更好體驗。

H3：感知個性化顯著影響流體驗的形成。

1.2人人交互

隨著互聯網絡的發展，傳統的用戶與系統之間的簡單按需求響應的人機交互已經不能滿足用戶的需求，因此，用戶與用戶之間的人人交互成為一種新的趨勢。社區平臺通過拓展人人交互環節來維持用戶與用戶、用戶與平臺之間的聯系，由此形成基于用戶體驗的交互信息服務新模式。Liu H等[5]主要關注用戶之間的3種人際互動，包括相似度、專業度、熟悉度。本文將采用這一分類來研究人人交互。

相似度是指社區平臺上的成員品味偏好、對產品的喜好的相似程度，根據相似理論，個體容易被與他相似的人所吸引。Al-Natour等[15]指出，消費者對其他成員感知的相似性有助于他們享受互動。用戶在使用社區平臺時，會不自覺地與跟他們相似的人形成共鳴。在社會化商務環境下，用戶想要獲取的信息，大部分應該來自于與自己有相同偏好的用戶，只有在偏好相似的情況下，才會有共同話題。因此，相似度將促進流體驗的形成，提高用戶的愉悅程度，促使他們投入更多的精力來參與在線社區平臺上的活動。

H4：相似度顯著影響流體驗的形成。

專業度反映了社區成員在某一領域擁有的知識和水平。專業的知識來源對于信息的接受是很重要的，人們在接受社會影響時會更愿意相信專家的觀點。在線社區平臺上，有一定專業度、具備較多專業知識的成員會提供有用的建議。這些專業準確的信息會減少信息的不對稱和成本，用戶們花費更少的精力就可以獲得更準確的信息，這會顯著提升他們參與社區互動的積極性，促使其花費更多的時間在社區平臺上，從而帶來更加愉悅的用戶體驗。

H5：專業度顯著影響流體驗的形成。

熟悉度是指社區平臺成員之間的互動程度以及他們對平臺上其他成員的了解程度。熟悉度反映了社交購物網站中用戶的交互頻率和關系強度[5]，熟悉度可以減少不確定性，增強平臺成員間的信任程度，促進交互的進行。當社區平臺上用戶互動時，因彼此不一定熟悉，難以產生信任感，很難在平臺上放松地交流。只有在成員感到彼此都很熟悉的情況下，仿佛朋友一樣，成員參與社區平臺上的活動時才會更加愉悅和放松，從而促進流體驗的形成。

H6：熟悉度顯著影響流體驗的形成。

1.3流體驗

流體驗是一種沉浸式的體驗[16]，反映了單個用戶在投入某種活動中時產生的興奮感和愉悅感[17]。當用戶沉浸在某個場景中時，他們感受不到外界環境變化，例如用戶在使用在線社區平臺進行購物、交流時，注意力會高度集中，感受不到時間流逝，用戶將從中獲得顯著的愉悅感和滿足感。已有文獻也發現用戶體驗是影響其行為的一個重要因素。Holbrook M B等[18]的研究顯示用戶消費的最終目的不只是為了獲取商品，還為了體驗購物交互過程中的趣味感及愉悅感。段菲菲等[19]發現流體驗影響用戶使用手機游戲的行為。Polites G L等[20]發現良好的用戶體驗是促進其持續使用的重要因素。Richard M O等[21]的研究顯示流體驗正向影響用戶購買意愿。因此，本文假設，

H7：流體驗顯著影響用戶的購買意愿。

H8：流體驗顯著影響用戶的分享意愿。

2數據收集與分析

2.1數據收集

研究模型包括9個變量，所有測量指標均來自已有文獻，以提高量表的內容效度。表1列出各變量測量指標及其來源，所有指標均采用Likert 5點法進行測量。問卷編制完成后，由相關專業人員審核，然后根據其建議對問卷進行修改，以提高問卷的可讀性和易理解性。

數據通過問卷星平臺收集，邀請那些具有社會化商務經驗的用戶填寫問卷。在篩除無效問卷（沒有社會化商務購買經驗的用戶）后，共得到有效問卷287份，其中男性用戶比例為50.9%，女性用戶比例為49.1%，77.7%的用戶在20～29周歲之間，82.9%的用戶使用在線社區平臺1年以上，77.4%的用戶具備大學本科及以上學歷，常用的在線社區平臺主要包括微博、微信、小紅書、蘑菇街等等。

2.2測量模型分析

對測量模型進行CFA（驗證型因子分析），結果見表2。各變量的Cronbach Alpha系數均大于0.7，說明量表信度較好。AVE值均大于0.5，CR值均大于0.7，大部分指標的標準負載均大于0.7，顯示效度較好。

2.3結構模型分析

研究采用LISREL軟件進行結構模型分析，結果如圖2所示，表3列出了模型擬合指數，除了GFI略低于推薦值，其他擬合指數都在推薦值范圍之內，顯示該模型具有良好的擬合度。流體驗、購買意愿和分享意愿被解釋的方差比例分別是69.6%、63.1%和49.2%。

3討論

研究結果如圖2所示，除H2、H4外，其他假設都得到支持。感知控制、感知個性化、專業度、熟悉度對流體驗的形成有顯著影響，流體驗對用戶購買意愿、分享意愿有顯著影響。因此，在線社區平臺需要注重為用戶提供更具有操縱性、個性化更

強的服務。例如淘寶、蘑菇街、唯品會等，用戶在使用這些社區平臺的時候會更加關注是否能夠自主有效管理自己在平臺上的信息，是否能夠方便使用，社區平臺能否為用戶推薦個性化同時又是他們所需要的產品和服務。用戶在使用時感到便捷舒適，容易沉浸其中，從而在使用在線社區平臺時會獲取流體驗。

專業度、熟悉度是社區平臺上人人交互的重要變量，因此，在線社區平臺應該注重增強用戶之間的交流，培養用戶之間的熟悉度，以便促進用戶獲取流體驗。例如知乎、百度貼吧等在線社區平臺，用戶在使用時更注重彼此之間的熟悉程度以及對方的專業程度，在與對方很熟悉的時候，用戶會更加放松地使用在線社區平臺，從而更易形成流體驗。流體驗對于購買意愿和分享意愿都具有較強作用，這個結果與已有文獻是一致的。韓貴鑫[23]的研究顯示流體驗會影響用戶的購買行為。這表明流體驗的產生可以促進用戶的消費行為，從而為在線社區平臺提供經濟收益，而分享意愿可以促進在線社區平臺在人群中的傳播，便于品牌的推廣和市場的拓展。因此，用戶體驗對于社會化商務平臺的成功至關重要。

假設H2、H4未得到驗證，這說明感知響應、相似度不會促進流體驗的產生。這與已有研究相反，例如Steuer J[24]和Novak T P等[25]的研究顯示感知響應速度對交互作用有顯著影響，文鵬等[26]的研究顯示系統顯示的內容會顯著影響用戶的使用意愿。在人機交互方面，響應速度對流體驗無顯著影響，原因可能是流體驗的形成主要受在線社區平臺提供的內容影響，用戶往往被平臺內容吸引，而對于在搜索內容時系統的響應速度要求不高，即使系統響應較慢，但是只要能提供吸引用戶的信息，用戶仍然會沉浸其中，從而產生流體驗。另外，隨著網絡通信技術的發展，在線社區平臺的軟硬件設施得到顯著增強，系統響應速度普遍較快，因此用戶不再認為系統的響應速度是影響他們沉浸其中的關鍵因素。

在人人交互方面，相似度對流體驗無顯著影響，這表明用戶在社區平臺上并不會被與自己相似的人所吸引，原因可能是他們在在線社區平臺上交流主要是為了獲得自己想要的信息，這些信息主要是通過更專業的人士和彼此相互熟悉的人來獲取。與他們有相似偏好的人，并不能保證提供用戶所需要的信息。

4結論

由于社會化商務包含的不確定性和風險，用戶體驗可能較差，進而影響其交易和分享行為。本文考察了社會交互對用戶體驗及其行為的作用。研究發現，感知控制、感知個性化、專業度、熟悉度對流體驗具有顯著作用，進而影響其購買意愿和分享意愿。研究沒有發現感知響應和相似度對流體驗的作用。

研究結果對社會化商務企業具有以下啟示：1）社會化商務企業應高度重視平臺的人機交互設計，重點關注平臺的可操控性、個性化服務等方面。通過優化頁面設計和導航、向用戶推送個性化信息和服務等，減少其信息搜尋和獲取成本，促進用戶獲得良好體驗。例如平臺可通過移動位置服務，根據用戶的地理位置和偏好實時向其推送個性化信息，這將有助于改善用戶體驗。2）社會化商務企業也應重視促進用戶之間的交互，通過各種措施如組織線下活動增進用戶熟悉度、推選意見領袖體現專業度等，構建出一個可信的社區氛圍，為用戶獲得良好的交互體驗提供支持。3）用戶體驗是影響其社會化商務行為的重要因素。社會化商務企業需要通過各種措施包括促進社會交互來改善用戶體驗，進而促進其購買和分享行為，從而確保社會化商務的成功。

本文的研究存在一些不足。首先，本文主要考察了流體驗對用戶行為的作用。除了流體驗，用戶信任、感知風險等也可能影響社會化商務用戶行為，未來研究可考慮這些因素的作用;其次，社會交互是一個較復雜的變量，未來的研究可以考察情感交互、信息交互等因素對流體驗的影響。

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（責任編輯：孫國雷）