互聯網時代購物類APP受眾接受與使用研究

王 迪 劉鳴箏

【內容提要】互聯網時代，通過手機APP交流信息、購買產品和服務成為人們日常生活的內容之一。為了更好的了解購物類APP受眾的使用偏好，本文以TAM模型為理論基礎，通過AHP法構建模型，進行購物類APP受眾接受度和滿意度評估。在AHP模型基礎上，利用TOPSIS法對下載量最高的淘寶、京東、網易考拉、小紅書和唯品會5款購物類APP進行評估，總結其各自的特點，為受眾提供選擇依據。

據第43次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，到2018年12月為止，我國手機上網用戶達8.17億，占全部網民的98.6%；我國通過手機互聯網進行購物的消費者達5.9億，占全部網民的72.5%；手機APP在架數量達449萬款，其中電子商務類應用規模為42.1萬款，占APP總數量的9.4%。手機上網已經成為了網民最經常使用的上網方式之一，而通過互聯網進行購物也成為了購物的主要渠道之一。因此，受眾在選擇購物類APP時，對APP的需求有哪些、現有的購物類APP在哪些方面滿足了受眾需求就有了比較大的研究價值，對購物類APP的研究也可以為受眾選擇APP提供一定的參考。

網絡的蓬勃發展引發了研究方法的變革，近年來，許多學者用量化研究方法進行互聯網用戶行為的研究，基于小樣本的量化研究也逐漸成熟，本文在前人研究的基礎上，以技術接受模型（Technology Acceptance Model，簡寫為TAM）為基礎，用德爾菲法建立層次分析模型（Analytic Hierarchy Process，簡寫為AHP），并用TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）法對用戶數量最多的5款APP進行綜合分析，找出其各自的優劣之處。如此，既幫助開發者充分了解受眾需求，也幫助受眾理性選擇適合自己需求的APP。

一、模型構建

傳播學經典理論“使用與滿足理論”認為，受眾選擇媒介，是因為媒介可以滿足其需求。受眾選擇購物類APP是為了滿足其購物需求。受眾的總體購物需求可以細分為不同層次的需求，受眾對這些不同層次的需求強度可能是不同的，需要具體評估測量。對于購物類APP來說，受眾就是其用戶。為了測評用戶對購物類APP不同層級的需求，構建模型如下：

（一）TAM模型

TAM模型是Davis等人在1989年以理性行為理論（TRA）為基礎，并剔除了TRA中規范信念等三個構念所構建的模型，起初就是為了解釋計算機被廣泛接受的原因。理性行為理論認為人們對某事物的行為使用意向是由對該事物的態度決定的，而使用行為又被行為使用意向所決定。TAM模型認為感知易用性和感知有用性會影響人們對該事物的態度，并進而影響人們的使用行為，如圖1所示。

圖1 TAM模型示意圖

（二）德爾菲法確立準則

為了避免個人主觀意見和個人喜好對評估模型的結果帶來偏差，本文采用德爾菲法對各準則進行評估，采納多人意見，減少個人習慣和態度所帶來的誤差，盡可能對購物類APP的受眾接受度有一個準確的評估。德爾菲法也叫專家調查法，這種方法以匿名的方式進行反饋，可以有效避免群體決策時出現少數服從多數或屈服于權威的弊端。

為確保調查數據的科學性、有效性和真實性，本研究選取了17位以互聯網作為主要購物方式且用過多個購物類APP的用戶進行數據收集。在量表發放的過程中，用戶處于匿名狀態，相互之間不見面，不討論，只根據自身的使用經驗來填寫量表對各影響因素打分，確保發表的意見獨立自由。

（三）AHP模型建立

AHP模型是1970年代初期由美國學者Saaty提出的。這種方法能夠將定性問題進行定量研究，適用于多準則決策。AHP模型能夠將一個事物的多種影響因素聯系起來，變得有序化、層次化，然后再將專家的主觀判斷和研究人員的客觀分析相結合，通過成對比較法確定各影響因素的權重。

互聯網購物比實體店購物體現為以下幾個方面的優勢：在價格方面，網上購物本身就要低于實體購物，折扣、減免等活動也遠遠多于實體店面；在時間方面，用戶不受時間限制，即使在深夜也可以去買自己想要的物品；在空間方面，可以讓人們足不出戶就能夠進行采購，節約交通成本和時間成本；便捷性方面，在幾分鐘內就可以在多家店鋪內對物品進行挑選、對比即使是同樣的物品也能夠找到不同的價格；在網上可以更容易地找到自己想要的物品，而不用四處詢問翻找；同樣時下最流行商品信息在通過互聯網進行購物中更容易得知。

根據以上分析，在TAM模型的基礎上，本文將影響受眾信任度和使用感的影響因素概括為五方面，分別是便捷性、安全性、優惠性、服務性、豐富性；其中有便捷性和安全性屬于易用性，優惠性、服務性和豐富性屬于有用性，具體闡釋如下：

1.便捷性。便捷性共設置4項次準則：提高購物效率，即受眾在購買商品時過程簡單不繁瑣，沒有購買后久不發貨的現象，可以有效地減少購物時間，提高效率；容易查找所需物品，即APP提供更好的信息檢索系統可以更準確地查找商品，如圖片識別、條形碼識別等；操作界面簡單，即操作簡便易學；支付方式多，多種付款方式可以讓用戶在支付時有更多的選擇，從而避免了用戶持有的支付方式并不能在APP支付的困境，如微信支付、支付寶、白條免息等。

2.安全性。安全性共設置3項次準則：信息安全，即APP要更好地保護隱私，避免信息泄露，不做信息買賣交易；財務安全，避免商家欺詐、財務詐騙等狀況出現；正品保障，APP加大監管力度，杜絕商家以仿當真，以劣充質的行為，盡可能保障用戶的利益。

3.優惠性。優惠性共設置3項次準則：優惠活動多，多開展滿減、折扣等促銷活動；同物品價格低，相同物品的價格低于其他APP，讓消費者以最低的價格實現商品購買；積分兌換，日常消費以及活動中積攢積分，積分達到一定數目可兌換物品或減少支付金額。

4.服務性。服務性共設置3項次準則：客服幫助，用戶在有購買意向期間，遇到問題需要咨詢或幫助時，能第一時間獲得引導或得到解決辦法；售后服務，購買商品后在商品保持原有狀態下，支持七天無理由退貨，售出商品出現產品質量等問題能夠得到解決；配送服務，通過互聯網購買的商品，除虛擬產品外，絕大多數都需要快遞配送，APP可以將商品更快、更好的送到用戶手中。

5.豐富性。豐富性共設置3項次準則：物品種類多，APP上對產品有細致的分類，擁有的商品更全面會使受眾的購物體驗更好；熱門推薦多，對時下的熱門產品、產品的最新消息有大量推送，讓受眾獲得所需信息；同物品商家多，俗話說貨比三家，同一商品的商家多可以讓受眾有更多的選擇和對比，能夠選一個價格、發貨距離都更適合自己的。

依據德爾菲法回收的問卷，利用九級標度法構建判斷矩陣K，反映出各級準則在同層準則中對上一級影響度的大小以及對總目標的影響程度。

表1 九級標度法

根據計算結果，本文最終建立了購物類APP受眾接受度的評估模型，并確定了各級準則，模型表述如圖2。

圖2 AHP模型結構圖

二、模型檢驗與權重分析

（一）一致性檢驗

為避免計算結果被隨機因素干擾以及主觀判斷造成的不準確，判斷矩陣需要滿足一致性，進行一致性檢驗。一致性檢驗的檢驗方法如下：

RI是AHP方法中平均隨機一致性指標，當

n

=1，2，3，...，9時，RI的具體取值可從表2查找。

表2 隨機指標表a鄧振源：《多準則決策分析》，臺北：鼎茂圖書出版股份有限公司，2012年，第113頁。

CI

表示判斷矩陣偏離一致性的指標，

CR

則是隨機一致性比率，

CR

值越小，則判斷矩陣的一致性越高；當

CR

=

CI

/

RI

≥ 0.1時，則需要排查判斷矩陣數據，對判斷矩陣進行調整。經過計算，本研究CR值小于0.1，層次總排序結果具有很好的一致性。

（二）權重計算

一致性檢驗成功后，即可把特征向量作為各層準則的相對重要性的排序權重。本調查為群體決策，所以當有R位專家、n個要素時，判斷矩陣的特征向量W應滿足：

本次運算均通過邁實層次分析法軟件自動計算，最終計算結果見表3。

表3 群決策相對權重表

三、數據分析結果

從表3可以看見各級準則的同級權重和全局權重，根據計算結果，對所有準則對總目標的重要程度進行排序，可以看出：一級準則層中有用性（0.5481）比易用性（0.4519）重要；二級準則層中準則的權重順序由高到低依次是安全性（0.2549）、服務性（0.2237）、便捷性（0.1970）、優惠性（0.1863）、豐富性（0.1381）；三級準則層中，權重重要度排在前五的是：財務安全（0.0905）、售后服務（0.08898）、信息安全（0.0825）、正品保障（0.0819）還有同物品價格低（0.0814）。

從排序結果可看出，人們通過互聯網進行購物時最在意購物方式的安全性，其次通過互聯網進行購物時能否得到優質、全面的服務也是人們所關心的。從三級準則層的同級權重排序結果反映出：在安全性上，人們更看重自己的財務安全（0.3550），其次是信息安全（0.3236）和正品保障（0.3214）；在服務問題上，售后服務（0.4014）最為重要，物流服務（0.3565）其次，人們對客服幫助（0.2422）在意程度較低；在便捷性方面，人們更喜歡在購物中能夠比較容易地查找所需物品（0.3281），同時操作界面簡單也是人們喜歡的，支付方式多少（0.1599）的重要程度較低；優惠性方面，同物品價格低（0.4371）最為重要，優惠活動多（0.4151）也是人們更加在意的一點，而積分兌換（0.1479）的重要程度排在最后；在豐富性中，物品種類多（0.5187）重要性最高。

綜合來看，購物類APP想擁有更多的消費者，想讓消費者成為自己的忠實用戶，首先要保護好消費者的財務安全和信息安全；同時對消費者要負責到底，對售出的商品提供售后服務；其次平臺一定注意自己的信譽度，力保所賣物品都是正品，嚴格打假，不要出現“掛羊頭賣狗肉”的行為，讓消費者買的放心，用的安心；價格方面也是非常被人們看重的，減少高額的利潤，利薄多銷才是吸引消費者的最好途徑。而熱門推薦多、積分兌換以及支付方式多幾個影響因素對購物APP吸引消費者的影響程度較低。

四、購物類APP的使用與滿足評估

（一）TOPSIS法的基本原理

TOPSIS法也叫理想解近似度偏好順序評估法，是Yoon和Hwang兩位學者1981年提出的多準則評估方法。TOPSIS法通過對多個評估對象和理想化最佳解的接近程度進行排序以確定最優方案。

根據TOPSIS的基本原理，我們利用購物類APP受眾接受模型來估測具體的購物類APP，將相關準則量化并進行最優解的排序，從而對各購物類APP的受眾接受度進行排序。

（二）利用TOPSIS法對購物類APP受眾接受度評估

本次評估從Apple Store和安卓APP商城中選取了5款購物類APP，它們分別是淘寶、京東、網易考拉、小紅書和唯品會。這五款購物類APP在Apple Store和安卓APP商城中無論是下載量還是用戶評分排名都比較靠前，雖然都是購物類APP，但又都各有所長，都有各自的特點。

根據已經建立的購物類APP受眾接受模型，我們讓13位使用過上述5款購物類APP的用戶依照模型的三級準則，根據自己的使用感受分別對這5款購物類APP的每一項指標進行評分。最后調查人員將所有問卷匯總，并求取5款購物類APP每項分數的算數平均值作為最終得分，評分均值見表4。

表4 用戶評分均值

進行APP績效值

X

（

i

=1，2，…，

n

；

j

=1，2，…，

m

）的衡量，根據表4建立對淘寶、京東、網易考拉、小紅書和唯品會的評估矩陣

Q

=［

X

］（表5）。

表5 評估矩陣Q =［Xij］

2.為了使各準則的衡量單位具有一致性，同時避免產生極端值而影響近似度距離的衡量，使用（1）式將評估績效值歸一化，得到歸一化矩陣

G

=［

g

（

A

）］

n×m

，

g

（

A

）表示

A

計劃在

D

準則的歸一化值（見表6）。

表6 …歸一化矩陣G=［gj（Ai）］n×m

3.權重越大的評估準則，其績效值也就越重要，用AHP計算出的各準則權重乘以歸一化績效值，建立加權歸一化矩陣

V

=［

v

］（2）。

表7 加權歸一化矩陣V =［vij］

即京東的受眾接受度在五款購物類APP中最高，其次為淘寶，小紅書的受眾接受度最低排在最后。

五、購物類APP受眾接受度評估結論

TOPSIS法對于購物類APP的受眾接受度排序具有很好的適用性，通過計算5個模型中不同準則的理想解與負理想解，并計算5個購物類APP與其的距離，得到的最優解為京東，即京東在5款購物類APP中受眾接受度最高，從數據可以看出，京東在安全性、物流服務和售后服務等方面做的要好于其他平臺，而其他方面也都得到了受眾的認可。

淘寶雖然商品豐富度很高，價格方面優惠更多，付款也更便捷，但在正品保障等受眾更在意的方面上做的稍差一些，想要更好的發展，一定要把信息、財務安全以及物流、售后服務做得更好。網易考拉是一款以跨境業務為主的平臺，正品保障是其優勢，它在此次評估中排在第3位，它需要在物流服務等方面改善。唯品會在評估中排在第4位，該APP雖然優惠活動等方面做的很好，但物品豐富度、售后服務等方面急需加強。小紅書的受眾接受度最低，它雖然是一款購物類APP，但它對自己的定位很大一部分是社交，在此次測評中處于劣勢也許與此有關。該評估流程與結論證明了前文所構建的購物類APP受眾接受度評估體系有一定的實用意義，購物類APP受眾接受度評估體系與TOPSIS法結合，適用于對所有購物類APP受眾評價與排序。

通過互聯網進行購物已經成為了人們購物的主要方式之一。本文構建的購物類APP受眾接受度評估體系既可以幫助受眾將不同的購物類APP進行比較，了解到各APP的差異性，選擇適合自己的購物類APP，也可以讓購物類APP經營者了解用戶需求，發現各自的優勢和劣勢，及時完善和補救，從而得到良性發展。