“算法+定制”類訂閱制電商用戶持續使用意愿影響因素研究

楊菁 馬一方 張睿思

摘 要：在已有理論模型的基礎上根據“算法+定制”類訂閱式電商的特點適當增減變量，建立模型分析影響用戶持續使用意愿的因素與強弱，并對國內的“算法+定制”類訂閱式電商提出發展建議，使其用有限的成本獲得最多的持續使用用戶，借以解決“算法+定制”訂閱式電商難以控制成本、留住顧客的難題。

關鍵詞：“算法+定制”;訂閱制電商;持續使用意愿;影響因素

0 引言

近些年，消費群體呈現異質化、高質量、體驗式的消費特點。“算法+定制”類訂閱式電商瞄準需求，蓬勃發展。其核心競爭力是關注消費者體驗感，以精準營銷為發力點，通過算法和專業人員分析快速找到消費者所需品，實現用戶的決策降維，同時助力消費升級。

“算法+定制”類訂閱模式（如Abox壹盒）是指用戶支付會費成為會員，定期收到由算法數據和設計師共同決定的產品組合。適合自己的商品單件可付費留下，其余商品免費退回;平臺通過留存情況優化客戶畫像和消費偏好預測模型，實現自我升級。

研究訂閱式消費模式是對消費者需求的發現和滿足，也是解決傳統電商平臺發展瓶頸的新思路。傳統電商平臺囿于獲取用戶成本高、用戶轉移頻率高、掌握用戶行為難度高等問題。“算法+定制”類訂閱模式納入商品組合的退回測評，可以大幅降低試錯成本，激發用戶的購買欲望。此外，此類平臺將數據精確到個體，為用戶建立專屬數據庫，真正實現私人訂制。平臺與用戶的捆綁逐漸加深形成強粘性，提高了消費者復購率、消費轉化率。

然而“算法+定制”類訂閱式電商平臺實操中屢屢出現成本控制困難，技術支撐不足，算法頻頻失靈等問題，傷害用戶體驗。研究此類平臺的用戶持續使用意愿影響因素，尋找影響權重較高的項目，有助于指導同類企業進行內部資源重新配置，優化國內同類企業發展模式。

1 文獻綜述

1.1 概念界定

綜合趙忠誠、陳柏燚（2016）、Russom（2011）等學者觀點，“算法+定制”類訂閱模式可歸納為公司通過大數據算法直面用戶流量全貌，從數據分析中預測會員的潛在消費意愿，搭配精準營銷，定期向會員投遞定制化、個性化的產品。

1.2 研究現狀綜述

1.2.1 迎合個性化的消費需求

“算法+定制”類訂閱式電商模式的市場基礎是消費者對個性化的追求。Baldwin、Forslid、Ito（2015）主張，市場關注點轉移到了增加產品服務的價值。即服務個性化，消費者的體驗感轉移到服務和產品的定制過程。

個性化消費需求與用戶忠誠度存在越來越強的相關關系。Huber、Matthes、Vogel&Schehl（2008）主張，電商平臺的高市場飽和度以及不斷增加的同質產品使得企業很難具有忠誠的顧客，可行的解決方案是根據消費者個性化提供產品。

1.2.2 培養呈頻率化的消費行為

訂閱模式“一次付款+多次遞送”的特點有利于引導顧客進行周期性消費。榮振環（2012）認為，訂閱模式意味著交易關系有時長保證，企業在了解消費偏好的基礎上，可以把購買行為進行頻率化引導，提高用戶的留存率。

1.2.3 平臺頻頻陷入運營困境

目前，“算法+定制”類訂閱式電商平臺在國內的發展態勢整體走低，存在諸多難題。榮振環（2012）主張，具有高造價、高物流成本、低體驗值和長消費周期的產品不適合此類模式。此外，訂閱模式由于盈利邏輯不甚明晰，平臺方不能有效控制成本，高運營成本最終轉嫁到消費者，反而傷害了消費者的體驗感。

1.3 文獻述評

目前，學界初步認知“算法+定制”類訂閱式電商模式的概念，肯定其能夠滿足個性化消費需求和培養長期購買行為，對培養消費者忠誠度有裨益。但是，培養用戶持續使用意愿的機理并沒有得到闡釋，影響此類平臺用戶持續使用意愿因素的探究也寥寥無幾。

本文將在已有理論模型的基礎上，根據此類平臺的特點增減變量，建立綜合模型研究用戶持續使用意愿，分析影響持續使用意愿的因素與強弱，最后得出結論與改進建議。

2 模型構建

2.1 理論模型

為了研究“算法+定制”訂閱式電商用戶的持續使用意愿，本文整合了UTAUT模型、ECM-ISC模型、感知風險理論，同時鑒于此類電商的特點，排除UTAUT模型中的變量“便利條件”，納入變量“個性化需求”“個人創新性”。

3 數據分析

3.1 信度效度檢驗

本研究利用SPSS19.0，得出量表Cronbachs Alpha值為0.942，所有指標的Cronbachs Alpha值均大于0.7，說明問卷整體信度較好。

總體樣本的KMO值為0.906，說明該問卷的效度非常好。且卡方統計值顯著性概率為0.000，小于0.05，非常適合進一步做因子分析。

3.2 假設檢驗與模型擬合

本研究利用AMOS 24.0對模型進行擬合分析，χ2/df為1.913，小于3。GFI為0.833，CFI為0.915，IFI為0.916，NFI為0.839，各項指標都達到了檢驗標準，擬合情況良好。

路徑分析結果如表1。

4 結論與建議

4.1 結論

見表1所示，期望確認度對績效期望顯著正向影響;期望確認度、個性化需求對滿意度顯著正向影響，個性化需求影響力較強;而滿意度對持續使用意愿顯著正向影響，路徑系數高達0.86，所以期望確認度、個性化需求通過正向影響滿意度，而間接正向影響持續使用意愿;同時，努力期望、社會影響也對持續使用意愿顯著正向影響，但影響較小，路徑系數均僅有0.10，可知影響力沒有滿意度大。

4.2 建議

4.2.1 明確營銷關鍵詞，精準定位消費群體

平臺方應在充分調研現階段消費者消費特征的基礎上，深入挖掘“算法+定制”訂閱制模式的核心競爭力，明晰營銷關鍵詞，并定位有相對應訴求的消費群體，將平鋪直敘的“介紹式”營銷升級為精確敲打消費者痛點的“捕捉式”營銷。同時，加大營銷力度，大膽嘗試線上線下結合、新舊媒體并駕齊驅等多樣化營銷手段，炒熱訂閱式電商這一概念，提高平臺話題度與關注度。

4.2.2 定期優化算法，提升算法精度

消費升級帶來對“個性化消費”的追捧，是“算法+定制”訂閱式電商品牌競爭力的保障。為了保持優勢，平臺方應增加科技投入，提高算法精度，使得算法測繪結果盡可能逼近真實值，更有利于培養用戶忠誠度。

4.2.3 簡化購物操作，提高服務質量

平臺方可以在購物環節簡化流程，使下單更加簡潔易操作。此外，平臺方也應提升客服的解決力，改善服務質量，以便使用者的困惑和問題能夠及時準確的送達和解決。

4.2.4 痕跡化質量管控，降低感知風險

“貨找人”模式雖然簡化了購物的挑選階段，但產品評價環節的缺失使得顧客無法對產品質量有足夠了解。平臺方應對寄出的每一件產品附帶質量證明，進行痕跡化、可視化質量管控，尤其是服裝類，可附帶服裝寄送前的消毒操作證明。

4.2.5 聯動化倉儲管理及物流管理

由于不可減免的科技投入，相比于傳統電商，“算法+定制”訂閱式電商不具備價格優勢，規模往往較小。如果分別建設倉儲和物流，不僅重復投資、資源浪費，管理也缺乏效率。因而，各平臺方應積極和傳統電商平臺開展合作，利用傳統電商平臺成熟的倉儲管理和物流管理體系，降低成本提高效率。

參考文獻

[1]趙忠誠，陳柏燚.基于化妝品行業的訂閱式模式網站研究[J].消費導刊，2016，（8）：86.

[2]榮振環.訂閱直送模式實現天然銷售[J].銷售與市場：管理版，2012，（5）：93-95.

[3]Russom， P. Big Data Analytics[OL]. Washington： TDWI Research，2011.

[4]Huber， F.， Matthes， I.， Vogel， J.， et al. Produkte nach Maβ von der Stange — Idee und Erfolgspotential des Mass Customization[Z]. Mainz： Wissenschaftliche Arbeitspapiere， Center of Market-Oriented Product and Production Management，2008.

[5]Baldwin， R. E.， Forslid， R.， Ito， T. Unveiling the Evolving Sources of Value Added in Exports[Z]. Institute of Developing Economics，2015.