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知識付費產品用戶支付意愿的影響因素研究

2019-09-10 00:15:39殷茜宗瑩瑩
電子商務 2019年5期

殷茜 宗瑩瑩

摘要:在共享經濟時代下,人們的收入水平逐漸提高,消費觀念也日趨成熟,分享知識、經驗也成為了一種經濟,由此知識付費形成了。喜馬拉雅FM,得到,知乎等知識付費平臺的出現更是使知識付費概念傳播廣泛化。為了緩解知識匱乏的焦慮,提高知識學習的效率,公眾也愿意選擇使用知識付費產品。為了更進一步的提升用戶的支付意愿,我們具體分析了幾個用戶方面的影響因素,并且給出一些具體的建議,使得知識付費平臺更受公眾的青睞。

關鍵詞:知識付費;支付意愿;用戶行為影響因素

引言

隨著人們對知識的付費意愿和消費觀的轉變,對信息的選擇行為逐漸成熟,知識付費產品應運而生。目前知識付費產品服務商致力于推送服務個性化,知識分享社交化和產品內容專業化,但用戶自身對此產品的支付意愿較低,故在用戶行為方面上,研究知識付費產品支付意愿的影響因素有重要意義。

1、文獻綜述

1.1?知識付費產品用戶行為的相關研究

陳澤鵬(2018)認為用戶在線知識付費行為的影響因素在于產品創作者知名度、知識付費平臺知名度、知識付費平臺功能性、知識產品消費體驗、知識產品內容與質量、知識產品價格等方面。也指明了知識付費存在盜版、產品過于商業化、用戶群體趨于年輕化等問題,并給出相關策略。首先,通過部門的建立加強對知識產品的質量監管;其次,對于產品內容針對用戶偏好進行細分;最后,使產品大眾化,增加潛在用戶。

李武,艾鵬亞,許耀心(2018)分析了以在線付費問答平臺為代表的知識付費產品,提出了兩種付費模式:提問付費和圍觀付費,一方面,指出二者都有存在的必要性,另一方面,認為知識付費是由知識驅動的一種信息消費行為,并存在“粉絲經濟”的特征。

吳德勝;孫愷悅(2018)探究了用戶持續使用知識付費平臺的因素。一方面,通過數據分析,得出用戶對于平臺使用程度以及用戶使用滿意度較低;另一方面,通過研究用戶使用行為分析,認為個人知識管理需求、績效期望、感知趣味性和社會影響力是主要影響用戶消費的因素。

吳麗華;許比芳(2018)以喜馬拉雅FM為知識付費平臺的代表,研究分析了知識付費意愿的影響因素,總的來講,其認為用戶感知以及產品的口碑是影響用戶購買的主要因素,同時,從產品的專業度、娛樂性、價值性以及品牌的口碑性的角度,對該平臺做出了可行性建議。

本文認為目前用戶對于知識付費產品的支付意愿仍處于較低的狀態,對于支付意愿影響因素的研究依舊存在很多不足,尤其在互聯網技術迅速發展的時代、對于知識需求程度、居民的消費水平的提高,都有可能造成影響因素的改變。針對上述付費行為影響因素的研究,本文認為對于影響因素用戶層面的細化研究,此外,本文認為不能通過利用產品內容大眾化來引起增加“不使用”移動端的潛在用戶,產品還是應當順應年輕化的發展趨勢。其次,本文認為可以通過用戶推廣以及粉絲經濟來吸引用戶,還應當采取相關策略,增加用戶的依賴程度以及滿意度,使得用戶平臺可以持續被使用。因此,雖然知識付費用戶行為的影響因素被列舉很多,但是對其因素的具體研究分析卻有所缺少,所以,本文會針對具體的因素進行具體的理論分析,并提出相關建議來優化知識付費的模式。

2、知識付費的相關研究

2.1?知識付費的概念

鄒伯涵,羅浩(2017)對內容付費與知識共享進行比較分析,認為知識付費在本質上是知識共享的一種付費形態,共享性是它的內在核心,付費則為外在表現形式。在開放的社區里,公眾通過付費尋找對自己有價值的信息,使知識傳播形成一種全新的體系。

喻國明(2017)認為2016年知識付費最盛行的一年,知識付費脫胎于內容付費,由它衍生出來的產品涵蓋了音頻,視頻、文字等多種類型,它作為一種內容消費的升級形式,具有娛樂性,能夠緩解用戶在知識匱乏的壓力下的焦慮,提升對知識的渴求。

2.2?知識付費的發展

知識付費的發展從與它相關的平臺建立開始。知識付費平臺的出現讓虛擬上的知識付費成為現實,使得知識付費真正進入蓬勃的發展期,下面簡單介紹喜馬拉雅FM,得到兩種平臺。

(1)喜馬拉雅FM

喜馬拉雅FM是知識付費產品中具有代表性的音頻類產品,它主要發展的是有聲書和主播,比達咨詢數據中心顯示,2018年第一季度主要知識付費產品中,喜馬拉雅FM月均活躍用戶數位列第一,為7552.9萬人,用戶月均總啟動次數最高,為135053.3萬次。它有獨特的戰略布局:“PGC+UGC+獨家版權”,PGC是指專業化、深度化、垂直化的內容,聘用專業人士在不同的領域上開展專業知識的講解,2016年6月開發的“好好說話”欄目,是購買力最高的欄目之一,其經濟效益十分顯著。UGC指是用戶原創內容,通過與用戶開展情感交流,使他們投其所好,有所依托。其中“主播”功能表現尤為突出。2015年7月,喜馬拉雅FM獲得了網絡小說的有聲改編權和衍生開發權,隨后其擴大版權投資范圍,與多家圖書公司達成協議,截至2017年4月,有聲版權成功占據約70%的市場。

(2)得到APP

得到APP由羅輯思維團隊出品,2015年12月上線。經過兩年多的打磨,其產品服務漸趨穩定成熟化。據其官方數據,截至2018年3月其用戶總數超過1700萬,訂閱專欄是它的核心產品。

(3)知乎

知乎于2010年12月上線,目前已經突破1.6億的用戶,年增長達到95.12%,知乎回答數在2018年5月8日正式突破1億。它的線上知識付費的具體形式有“知乎live”“知乎書店”“私家課”等。2016年5月知乎live上線,主講人為了與用戶開展互動,線上回答用戶的問題,時間短,專業程度高,并且是由答主自主定價。2016年9月,知乎書店出現,它不僅僅是售賣專業書籍,還會做好后期服務即讓用戶參與關于這方面知識的討論以及傳播。這樣一個完整的知識閉環使得用戶學習知識的效率大大提高,它的價格按不同的手機來定。2017年9月知乎私家課上線,用戶在體驗感方面又會大大提升,以音頻錄播為主,圖文為輔的形式進行,線上講課的方式方便快捷,新鮮感強,能夠大大吸引用戶,并且提供回聽功能。不同形式的欄目開設在逐漸提高用戶的滿意度,也在顯示知識付費產品在未來是有前景的,值得讓人期待。

3、知識付費產品用戶支付意愿的影響因素分析

3.1?用戶獲知渠道分析

傳統的免費使用知識產品的習慣還占據著優勢,但是“知識變現”這一趨勢也無法忽視。目前知識付費平臺使用人數大約三億人,仍處于低推廣狀態。而針對于大部分知識付費平臺其推廣方式只是通過網頁上的廣告進行傳播,用戶獲知渠道仍然比較狹窄。較低的知名度也會減低消費者的信任度,從而降低用戶的支付意愿。

3.2?產品信任度分析

產品的信任度,本文認為體現在知識付費產品的內容質量上。某些劣質內容的推送,毫無疑問,會讓產品的信任度大幅度降低,消費者的支付意愿也會降低。高質量,高效用的內容體現在邀請專業人士分享專業化的知識,不同的知識有一定的知識產權保護和用戶反饋評價信息的真實有效等方面,這些被應用在產品上都能吸引消費者去為知識付費。

3.3?個人偏好分析

不同的用戶因興趣愛好、職業、環境等因素的不同,其對知識的需求也會大有不同,因此有價值的知識付費內容對于用戶的吸引力是極大的。通過研究用戶的個人偏好以及消費行為,定位客戶個性化內容進行推送,運用大數據分析來進行精準營銷。個性化的推送直接影響著用戶的消費意愿,按照使用知識付費產品使用目的,將知識推送內容主要劃分為經驗知識、專業建議、生活技能、興趣愛好,情感因素,為用戶提供快捷的選擇。

3.4?支付金額分析

知識產品的性價比是決定消費者是否付費的重要因素,簡而言之,就是在經濟因素上對于產品質量和價值的考慮。面臨著知識內容質量參差不齊以及知識產品泛濫的困境,在對知識產品的購買中,用戶也以效用最大化原則進行消費,能夠趨于知識產品的理性消費,并且追求著高質量的付費內容。為了確保用戶的持續使用,并提高其在知識產品的消費金額,服務商應當設立部門核查知識產品的質量,這也提升了平臺信用度。

4、知識付費支付意愿相對策略

根據上述具體分析,影響知識付費產品用戶的支付意愿因素均存在其合理性。由此本文依據這些因素提出下列建議來優化知識付費模式,使它的產品得到進一步推廣。

4.1?通過用戶推廣,擴大消費群體

本文認為可以擴大用戶了解知識付費平臺的渠道,本文了解了相關知識付費APP,發現其并沒有分享激勵機制,然而,例如利用微信平臺的薄荷閱讀卻能夠合理運用獎勵機制,讓用戶使用微信分享功能來推廣平臺,這不僅提高了用戶黏度,而且也增加了知識付費平臺的知名度,從而增加大量潛在用戶。

4.2?制定自身平臺政策,獲取消費者的信任

雖然目前知識付費產品沒有相關的法律法規政策,知識產權得不到很好的保護,但是不同的線上知識付費平臺可以建立自身的政策來禁錮低劣的內容,例如專門設立相關部門來質量檢驗,設立一定的罰款措施等,缺少法律的護航,但是不能缺少法律的嚴肅意識。這些政策可以向用戶公開,讓用戶作為產品內容的監督者,同時還可以對反饋者提供獎勵。

4.3?運用大數據,實現精準推送

在使用知識付費平臺時,如果出現過多的用戶不感興趣的內容推送,這會降低用戶使用滿意度,因此,提高推送服務中推送內容與目標用戶的匹配度是提高滿意度以及支付意愿的重要途徑之一。在大數據迅速發展的時代,我們可以采用更優的系統推送服務,來實現精準推送,同時,這也降低信息傳播與獲取的成本。

4.4?加強質量監管,提高產品性價比

由于出現推送者“流量至上”的單一價值導向以及知識產品泛濫,導致一些性價比很低的產品,而質量的加強需要從源頭入手,所以在知識付費平臺上,應當設立監管審核部門。只有產品質量的提高,才能提高產品金額且提高消費者意愿,最終贏得市場的認同和用戶的青睞。

5、小結

在知識付費支付意愿的研究上,本文主要研究用戶行為細化的影響因素,主要是用戶獲知渠道、產品信任度分析、個人偏好分析、支付金額分析。同時,給出了相應的策略,以提高用戶支付意愿,并獲取用戶青睞。

參考文獻.

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