基于系統動力學的在線教育平臺用戶付費意愿仿真研究

劉 丹, 曲 怡, 李玉斌

(遼寧師范大學 計算機與信息技術學院，遼寧 大連 116081)

隨著移動互聯網技術的快速發展和智能終端設備的迅速普及，人們接受教育的方式逐漸走向智能化、個性化，其中在線教育成為終身學習的一個有效途徑.目前，在線教育市場的用戶主體為學生和在職人員，二者的需求分別為學業需求和職業需求.相比大多數學業在線教育平臺的免費性和被動性，職業在線教育用戶多以事業的增值為目的，希望通過在線學習提升個人技能，以縮小與崗位需求之間的差距，因此他們的學習需求更為迫切，付費意識也更高.正因如此，大量在線教育機構和互聯網企業紛紛投身于在線教育行業，通過搭建商業性在線教育平臺并銷售付費課程這類特殊性數字化互聯網產品的模式進行盈利.

顧客感知價值(Customer Perceived Value，CPV)這一概念在營銷學領域中被認為是消費者在進行購買決策時的重要參考依據[1].在商品消費過程中，顧客感知到的價值越高，發生實際購買行為的可能性也就越高；相反地，顧客感知的價值越低則意味著沒有或者很少有購買意愿.盡管目前在線教育市場的競爭越來越激烈，但是對感知價值的研究主要針對廣義上的網絡消費行為以及MOOC課程平臺的用戶持續使用意愿和用戶滿意度研究，較少涉及商業化在線教育平臺的用戶付費意愿研究.因此，本研究基于價值接受度模型，以感知價值理論為基礎，結合前人的影響因素分析和在線教育情境，對在線教育平臺用戶選讀課程的付費意愿進行系統動力學分析，為在線教育平臺的運營和改進提供參考.

1 理論基礎與文獻綜述

1.1 接受度模型

1989年，Davis[2]提出了技術接受度模型(Technology Acceptance Model，TAM)，該模型認為系統的采納和使用由用戶使用的行為意愿所決定，用戶的態度和感知有用性直接影響用戶使用的行為意愿，繼而TAM模型被廣泛應用在用戶采納與使用信息系統行為的研究中.之后Davis對TAM模型進行了改進，刪除了無法完整傳遞感知有用性和感知易用性的用戶態度.此后，TAM模型成為大多數接受度模型的基礎，然而隨著研究的進一步推進，TAM模型缺乏對產品成本考慮的問題日益突出.為了建立更有解釋力的模型，Kim[3]等于2005年對TAM模型進行了改進，提出價值接受度模型(Value Acceptance Model，VAM)對移動互聯網的使用行為進行研究.該模型提出感知價值由感知利得和感知利失構成，感知有用性和感知娛樂性構成感知利得，感知費用和技術因素構成感知利失，感知價值作為中間變量影響最終的采納意愿.相較于TAM模型，VAM模型呈現了更高的預測能力且更能反映消費者的自主性和成本，所以受到學術界的更高認可.

1.2 感知價值研究綜述

Zaithaml[4]首先從顧客角度提出感知質量的定義，進而對感知價值進行概念界定，他認為感知質量不同于產品的客觀質量，是消費者對產品優越性的判斷；感知價值是消費者對產品和服務的整體評價，該評價取決于感知收益和付出成本之間的權衡.此后許多專家學者從不同角度開展研究，他們對于顧客價值的不同定義存在三個突出的共同點.第一，顧客價值是產品固有的或與產品使用相關聯的，與所謂的“價值觀”不同；第二，顧客價值不是由銷售者客觀決定的，而是由顧客所感知到的；第三，顧客價值存在對收益和損失之間的權衡.基于此，Woodruff[5]從多個實證研究中得出整合的觀點，并受到大多數研究人員的認同.他認為顧客價值是顧客對產品屬性、性能和購買過程中是否實現目標的感知偏好和評價.這一概念不僅包含了期望值和接受值，還強調顧客價值來源于消費者的感知、偏好和評價，并且將從產品中獲得的收益和損失聯系在一起作為消費者購買和使用意愿的考量.

顧客感知價值是一個包含多個維度的復雜結構，現有的學術研究和企業實踐表明：感知價值不僅對顧客行為有直接的、顯著的正向影響，同時，感知價值還能通過一些中間變量來影響顧客行為傾向.Sheth[6]等區分了由產品提供的五類價值，分別為功能價值、條件價值、社會價值、情感價值和滿足價值，消費者的購買意愿由這五個消費價值中的一個或者多個所決定.Parasuraman[7]等指出決定顧客忠誠的關鍵因素是感知價值，與產品質量和價格相比，例如響應時間、可靠性這樣的服務質量作為感知價值的邏輯驅動力更加難以復制.Petrick[8]在Sheth等人的基礎上提出了新的顧客感知價值衡量五維度，包括質量、情感反應、貨幣價格、行為價格和聲譽，并在實際操作中細化成25個指標進行衡量.McKnight[9]等研究在網絡購物中網絡交易和消費者隱私數據的安全性可以影響消費者的信任感知.管益杰[10]等從心理學角度出發提出信任是消費者產生網絡購物行為的重要因素，網絡安全機制建設和獨立的第三方服務質量可以影響消費者的信任.Golden Smith和Horowitz[11]通過調查發現消費者在網絡中尋求其他消費者的意見是為了降低風險、確保以更低的價格購買商品以及更加便捷輕易地獲取信息，調查的數據還表明：對于網絡購物者來說，來自其他已購買的消費者的意見比廣告的價值更加重要.季文靜[12]提出在網絡購物的環境下，能夠影響感知價值的因素包括感知風險、購買成本和感知利益，其中感知風險的影響作用最大.歐陽映泉[13]融合技術接受度模型、理性行為理論和創新擴散理論，提出感知娛樂性和感知有用性對感知價值有正向影響，二者對用戶采納意愿具有同等重要的作用.左秀平[14]等提出感知風險對消費者的感知價值有負向影響，產品的特性是感知價值的最大影響因素，成本因素呈現逐漸減弱的趨勢.艾瑞咨詢[15]調研發現能否與老師進行有效互動是用戶在使用在線教育平臺時關注的主要因素.

2 用戶選讀課程付費意愿的影響因素分析

本研究基于價值接受度模型，以感知價值理論為基礎，通過查閱其他有關互聯網數字產品消費意愿和網絡購物意愿的相關文獻，結合前人的影響因素分析和在線教育情境，確定了商業化在線教育平臺用戶付費意愿的影響因素，如表1所示.

表1 商業化在線教育平臺用戶付費意愿的影響因素

(1)感知易用性. 感知易用性是用戶付費意愿的基礎要素，主要指平臺操作簡易、購買流程便捷和資源下載方便，學習者感知到能夠節約其在課程學習中操作上的時間和精力.感知易用性對用戶對付費意愿有正向影響.

(2)感知有用性. 感知有用性是用戶付費意愿的核心要素，付費課程的實用性、資源的豐富性和課程內容的及時更新是學習者的首要關注目標，對于付費意愿至關重要，還是影響學習者使用滿意度和持續使用意向的重要因素.感知有用性對用戶對付費意愿有正向影響.

(3)感知交互性. 感知交互性是用戶付費意愿的路徑要素，主要指學習者感知的與課程、教師和在線平臺之間實現學習資源獲取和服務體驗途徑的感知交互過程，包括交互信息的及時反饋、個性化學習資源推薦和平臺服務相應速度.感知交互性對用戶對付費意愿有正向影響.

(4)感知信任. 感知信任是用戶付費意愿的保障要素，主要指學習者對在線教育平臺在數據信息安全、個人隱私保護和支付賬戶安全等方面的信任和安全感.由于學習者對隱私和財產安全的重視程度不斷提高，所以感知信任這一保障要素對用戶對付費意愿有正向影響.

(5)感知價格. 感知價格是用戶付費意愿的價格要素，主要指學習者的付費意識和對獲得付費課程的成本感知.由于網絡文學等互聯網數字產品的“內容付費”模式盛行，用戶付費意識逐漸增強，試用后付費和限時折扣的營銷模式也提高了學習者的付費意愿，因此感知價格對用戶對付費意愿有正向影響.

(6)感知評價. 在線評論是用戶付費意愿的社會要素，主要指學習者在瀏覽學習平臺時感知到的評論功能和內容對其付費意愿的影響.與電子商務平臺類似，具有較高付費意愿的感知評價受學習群體的正向評價影響較大.感知評價包括在線評論功能、發布評論獎勵機制、正向評論內容和評論數量.感知評價對用戶對付費意愿有正向影響.

3 基于系統動力學的用戶付費意愿模型構建

系統動力學通過分析系統的狀態特性及動態機制，建立仿真模型挖掘影響系統性能的各因素之間的作用關系，適合于處理具有多維度和時變性的復雜問題[16].由于商業化在線教育平臺服務的影響因素眾多，加之平臺對課程評論的重視性不高，收集各影響因素的精確數據不夠完整，所以要求建立的模型要具有較強的魯棒性.系統動力學的因果關系圖和流圖可以反映出各因素對系統的綜合影響以及因素建立的相互關聯，因此，通過建立因果關系圖、流圖并確定其方程，進而采用系統動力學仿真分析商業化在線教育平臺用戶付費意愿.

3.1 建模假設

由上述分析可知，影響用戶付費意愿的因素眾多，而且各因素對模型的影響程度不盡相同，且隨時間變化，所以構建的商業化在線教育平臺用戶付費意愿模型是一個復雜的動態系統.如何定義系統邊界并對影響因素之間的關系和取值范圍進行分析，對系統建模非常重要.根據系統邊界和系統目標，本研究做出以下基本假設：

H1：假設商業化在線教育平臺用戶付費意愿的主要影響因素來自感知易用性、感知有用性、感知交互性、感知信任、感知價格和感知評價，這6個因素對用戶付費意愿有顯著正影響.

H2：假設感知易用性、感知有用性、感知交互性、感知信任對感知評價有顯著正影響.

H3：假設在線教育平臺用戶付費意愿反映群體用戶主要意向趨勢，個體意愿差異在不影響主要結果的基礎上可以進行合理推斷.

H4：假設付費意愿模型的各影響因素取值變化由在線教育平臺開發維護周期確定，以1個月為基本變化周期，60個月為完整研究周期.

3.2 因果關系圖模型

基于以上分析，構建的因果關系圖模型如圖1所示.

圖1 因果關系圖模型Fig.1 Causal loop diagram model

3.3 流圖模型與主要函數關系構建

在因果關系圖模型基礎上，建立其流圖模型，如圖2所示.

圖2 流圖模型Fig.2 Rate diagram model

對該流圖模型中定義的變量進行總結，歸納如下：

(1)輔助變量：在線教育平臺用戶付費意愿(WPOC).

(2)狀態變量：感知易用性(L1)，感知有用性(L2)，感知交互性(L3)，感知信任(L4)，感知價格(L5)，感知評價(L6).

(3)速率變量：感知易用性增量(R1)，感知有用性增量(R2)，感知交互性增量(R3)，感知信任增量(R4)，感知價格增量(R5)，感知評價增量(R6).

(4)常量：感知易用性增加率(I1)，感知有用性增加率(I2)，感知交互性增加率(I3)，感知信任增加率(I4)，感知價格增加率(I5)，感知評價增加率(I6)；感知易用性影響權重(ω1)，感知有用性影響權重(ω2)，感知交互性影響權重(ω3)，感知信任影響權重(ω4)，感知價格影響權重(ω5)，感知評價影響權重(ω6)；感知易用性對感知評價的影響系數C16，感知有用性對感知評價的影響系數C26，感知交互性對感知評價的影響系數C36，感知信任對感知評價的影響系數C46.

根據流圖模型，構建基于系統動力學的商業化在線教育平臺用戶付費意愿模型方程，如表2所示.

表2 系統動力學模型方程

4 實例仿真

4.1 仿真準備

依據前面的因素分析，編制了“在線教育平臺用戶付費意愿影響因素”調查問卷，發放對象為在線教育平臺開發人員和商業化在線教育平臺用戶.共回收問卷129份，有效問卷117份，有效率90.7%.信度檢驗的6個一級指標的Cronbach’α系數均大于 0.8, KMO均大于 0.7，且球形檢驗的顯著性水平達到了雙尾檢驗的顯著性要求，表明問卷信效度理想.將回收的有效問卷進行整理，確定各影響因素的權值和各指標間的相互影響系數.

表3 系統動力學仿真模型初始參數設置

4.2 仿真實驗與結果

利用Vensim PLE軟件從不同初始狀態對用戶付費意愿的影響、不同影響因素增加率對用戶付費意愿的影響和各個影響因素對用戶付費意愿實際貢獻率3個方面進行系統仿真.

4.2.1 不同初始狀態對用戶付費意愿影響的仿真分析

在各影響因素的初始增加率不變的情況下，將各因素的初始值分別設置為70、75、80，圖3顯示了3種情況下用戶付費意愿的仿真實驗結果.從圖中曲線可以看出兩點變化：其一，經過60個月的仿真運行，用戶付費意愿隨著各影響因素的改進而呈現緩慢上升的趨勢；其二，各影響因素的初始值會影響用戶付費意愿達到目標值的時間，初始值越高達到目標值的時間越短.因此，商業化在線教育平臺在最初進行平臺設計時應全面考慮影響用戶付費意愿的各方面因素，這對商業化運作的投資回報尤為重要，也將會進一步影響后續的平臺改進，從而持續性影響商業化在線教育平臺的發展.

圖3 不同初始狀態對用戶付費意愿的影響Fig.3 The influence of different initial states on users′ purchase willingness

4.2.2 不同影響因素增加率對用戶付費意愿影響的仿真分析

圖4 影響因素的增加率提升時用戶付費意愿的變化趨勢Fig.4 The change trend of users′ purchase willingness when the increase rate of influencing factors increases

圖5 用戶付費意愿在不同影響因素增加率改變時的變化趨勢Fig.5 The change trend of users′ purchase willingness when the increase rate of different influencing factors changes

將各因素的增加率由0.002統一提升為0.005，如圖4所示，從曲線變化可以看出，增加率為0.002時達到目標值需要54個月，增加率為0.005時達到目標值僅需要22個月.因此，提升影響因素的增加率可以提高用戶付費意愿，縮短達到目標值的時間.然而，真實情況下，由于商業化在線平臺開發商的關注點不同，所以對各影響因素的改進效率也不盡相同.在保持其他影響因素增加率不變的情況下，測試了影響因素增加率對用戶付費意愿提升效果的影響，圖5顯示了用戶付費意愿變化的6次仿真實驗結果.從圖中可以看出，不同因素增加率對用戶付費意愿的影響存在顯著性差異.影響最大的是感知評價，之后依次是感知有用性、感知交互性、感知信任、感知易用性和感知價格.可見，相比其他影響因素而言，課程評論對于用戶付費意愿的影響更大，而價格則是對用戶付費意愿影響最小的因素.

4.2.3 各個影響因素對用戶付費意愿實際貢獻率的仿真分析

為了進一步分析各影響因素指標對提升用戶付費意愿的影響，計算各影響因素的實際貢獻率.實際貢獻率指僅改變一個因素的增加率時，用戶付費意愿發生變化的百分比.實際貢獻率的計算公式如下：

(1)

表4 各影響因素的實際貢獻率

5 討論與展望

依據仿真實驗結果可見，不同因素對用戶付費意愿影響的程度是不同的，商業化在線教育平臺的開發者可以基于影響因素的差異性制定不同的商業策略.教育是非標準化的服務，與淘寶、滴滴等業務不同，用戶下單時才是在線教育服務的開始，如果在用戶體驗之后不滿意就很難挽回，同時更是失去背后大量的潛在用戶.為了幫助在線教育企業更好地制定有針對性的商業策略，將影響用戶付費意愿的因素改進分為3個方面：內容服務——感知評價、感知有用性，技術創新——感知交互性、感知易用性，營銷運維——感知信任、感知價格.

5.1 內容服務是在線教育平臺的生存之本

從資源角度來看，由于大部分付費課程用戶是出于職業需求而進行的主動性學習，其對試學或者閱讀評價過程中感知到的知識有用性也極大影響其后續的付費的意愿，而且隨著用戶對“內容消費”的要求越來越高，新課程內容開發的人力成本不斷上升，在線教育平臺中提供的付費課程終將無法滿足所有目標用戶的需求，此時以定制化內容為主的內容共建模式可以解決“內容”和“人力”這兩方面的難題.在線教育平臺以優質資源的自傳播屬性來吸納專業人士，再將專業人士培訓成為行業優秀人才，通過平臺社區的天然社交屬性，迅速拉近行業導師和用戶間的距離，最終形成良性生態循環.從服務角度來看，在線評論更多來自已經付費用戶的真實感受，相比商家的廣告更為客觀具體，而用戶選擇閱讀在線評論的目的就是為了節省決策時間并且做出更優的購買決策，所以在服務上要更加關注評論機制的設計和實現.特別是對于出現已有客戶的負面評論，要制定合適的服務補救回應策略[17].因為負面的在線評論會對商家的品牌口碑造成實質性的損害，失去大量現有用戶和潛在用戶.由于用戶的負面具有個體主觀性，企業不愿意看到但又無法控制和干預，所以及時有效的應對措施是十分必要的.在線教育平臺要重視用戶評價對品牌的巨大影響，向運行成熟的在線商務平臺學習，制定規范的反饋應對機制降低后期銷售推廣受到負面評論的影響，還能夠從良好的服務態度角度上獲得用戶的諒解以達到和解的目的.同時要鼓勵用戶發表真實感受的在線評論以達到正向營銷目的，而不僅僅是為了提高評論數量而形成的灌水評價獎勵機制.

5.2 技術創新是在線教育平臺的核心助力

感知交互性和感知易用性對在線教育平臺用戶的初始體驗感尤為重要，盡管在線教育的核心是課程質量，但是較低的平臺使用滿意度會直接影響用戶的情感，進而影響用戶對課程質量的感知，降低付費意愿.目前以學業需求為主的在線教育平臺側重“教、學、練、測、評”五維模式的功能性完善，而大部分以職業需求為主的在線教育平臺因其定位不同，多采用“直播+錄播+在線互動”的三維模式為用戶提供學習服務，更加關注用戶對平臺體驗的滿意度.2019年9月，教育部等十一部門發布《關于促進在線教育健康發展的指導意見》中提出要“支持互聯網企業與在線教育機構深度合作，綜合運用大數據分析、云計算等手段，充分挖掘新興教育需求，大力發展智能化、交互式在線教育模式，增強在線教育體驗感”[18].可見，良好的情感體驗是提高用戶黏性和后續付費意愿的重要保障.在線教育平臺應該進一步關注采用人工智能、腦科學等領域的最新技術創新手段實現個性化的平臺設計以及功能的完善，在用戶選擇課程過程中實現基于情感特征的用戶個性化資源推薦和測評，豐富平臺的服務功能，實現精準服務.

5.3 營銷運維是在線教育平臺持續發展的基本保障

在線教育對于用戶是一個長期的服務過程，單純采用傳統電商依靠“燒錢”的運營手段很難保證平臺的持續發展，這也是眾多在線教育盈利困難的主要原因之一.從消費心理學角度來講，品牌效應對新用戶的付費意愿影響更大，而在平臺體驗過程中建立的感知信任也會放大品牌效應，從而實現成功營銷.所以，在線教育平臺的運營中應該制定針對不同類型用戶的價格優惠策略和限時促銷等營銷方式，不僅僅關注課程成交額，而是關注用戶保持率和課耗情況.目前，很多在線教育平臺都會推出短時低價的促銷類課程吸引潛在客戶，在體驗課程的同時配以套餐課程折扣、續接課程打包價等方式提高新用戶的購課率.特別是在新冠疫情防控期間，由于居家學習時間較長，大量中小學學生的家長對于在線課程的需求更是空前高漲，這也成為各大商業化在線教育平臺比拼營銷能力的關鍵時期.在提高市場占有率的同時，商業化在線教育企業還應保障用戶在服務過程中獲取的支付、隱私等數據信息，持續投入資金對其加以改進，提高用戶的安全感和信任度，這也是商業化在線教育平臺能夠長久發展的持續動力.